Détection des nuages et des ombres en agriculture

La détection des nuages et des ombres est l'une des tâches les plus importantes des solutions de télédétection analytique.

Même si l'image satellite est entièrement dégagée (90%), il existe toujours une probabilité de 10% que votre champ soit situé sous des nuages ou dans une zone d'ombre. L'inverse est également vrai : de nombreux systèmes ne traitent pas les images comportant plus de 70% de nuages, bien que les 30% restants puissent aider l'agronome ou l'agriculteur à prendre les bonnes décisions pendant la saison.

Chez GeoPard, nous résolvons ce problème grâce à plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique qui fonctionnent avec une très grande précision.

Nous définissons un masque de nuages et un masque d'ombres au niveau de l'image entière, et pour chaque paire champ-image, nous considérons quel pourcentage du champ est couvert par des nuages ou par les ombres des nuages.

En analyse automatique, nous ne prenons que des images totalement exemptes de nuages pour un champ spécifique, ce qui permet à l'utilisateur de prendre des décisions en toute confiance, basées sur des analyses pluriannuelles.

L'utilisateur de GeoPard a la possibilité de visualiser et même d'exécuter lui-même les analyses, même sur des images partiellement nuageuses.

Cela peut s'avérer très utile, par exemple, en cours de saison, pour appliquer une pulvérisation à dose variable de produits phytosanitaires en se basant sur la dernière image satellite, où 101 TP3T de la surface du champ sont sous les nuages. Cela signifie que pour 901 TP3T de la surface du champ, la décision sera fondée sur des données vérifiées.

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De plus, les utilisateurs de GeoPard peuvent facilement vérifier les images sources au niveau régional dans la vue proche infrarouge, ce qui permet de distinguer les terres dégagées des nuages et des ombres (voir image ci-jointe).

Dans l'interface utilisateur, le filtre cloud se trouve dans le menu supérieur du module “ Surveillance par satellite ”, voir les captures d'écran ci-jointes.

Il est important de noter que les entreprises d'agriculture numérique peuvent encore rencontrer des difficultés avec la détection précise des nuages et des ombres. La capture d'écran ci-jointe montre l'une de ces entreprises créant une carte de fertilisation en réalité virtuelle à partir de données sur les nuages et les ombres. Une carte erronée conduit donc à des décisions agronomiques inappropriées et, au final, à des résultats insatisfaisants.

GeoPard détecte les nuages et les ombres avec une grande précision et ne base pas sa décision de tarification variable sur la présence de nuages. Vous pouvez consulter les images sources sous différents angles et niveaux de détail, et effectuer un zoom arrière pour avoir une vue d'ensemble.

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Qu’est-ce que la détection des nuages en agriculture de précision ?

La détection des nuages en agriculture de précision désigne le processus d'identification et de surveillance de la couverture nuageuse dans les zones agricoles à l'aide de technologies de télédétection. Les nuages peuvent avoir un impact significatif sur les pratiques agricoles et la productivité des cultures, ce qui rend leur détection et leur analyse essentielles à une gestion efficace des exploitations.

Elle consiste à utiliser divers capteurs, tels que des satellites, des drones ou des instruments au sol, pour capturer des images des champs agricoles. Ces capteurs recueillent des données sous forme de lumière visible et infrarouge, qui peuvent être analysées pour déterminer la présence et les caractéristiques des nuages.

Son principal objectif en agriculture de précision est d'évaluer la distribution spatiale et temporelle des nuages au-dessus des zones agricoles.

Ces informations aident les agriculteurs et les agronomes à prendre des décisions éclairées concernant l'irrigation, la fertilisation, la lutte antiparasitaire et les autres pratiques agricoles. En comprenant les variations de la couverture nuageuse, les agriculteurs peuvent optimiser l'allocation des ressources et minimiser les risques de dommages aux cultures ou de réduction des rendements.

Les algorithmes de détection des nuages analysent les images capturées pour différencier les pixels nuageux des pixels non nuageux.

Ces algorithmes utilisent diverses techniques, telles que le seuillage, l'analyse spectrale et l'apprentissage automatique, pour identifier et classer avec précision les formations nuageuses.

Les résultats des algorithmes comprennent généralement le pourcentage de couverture nuageuse, la classification du type de nuage et les modèles de déplacement des nuages.

Une fois les nuages détectés et leurs caractéristiques déterminées, les agriculteurs peuvent utiliser ces informations pour mettre en œuvre des techniques d'agriculture de précision.

Par exemple, si un nuage est détecté au-dessus d'une zone précise d'un champ, les agriculteurs peuvent reporter l'irrigation ou l'application de pesticides dans cette zone jusqu'à ce que le nuage soit passé. En synchronisant leurs activités agricoles avec les mouvements des nuages, ils optimisent l'utilisation des ressources et minimisent les intrants inutiles.

Elle est particulièrement avantageuse dans les régions à forte couverture nuageuse ou où les conditions météorologiques changent rapidement. En surveillant en continu la couverture nuageuse, les agriculteurs peuvent adapter leurs pratiques agricoles en temps réel, en fonction des conditions météorologiques du moment.

En résumé, la détection des nuages joue un rôle crucial dans l'optimisation des pratiques agricoles et la gestion des ressources en agriculture de précision. En identifiant et en surveillant avec précision la couverture nuageuse, les agriculteurs peuvent prendre des décisions éclairées pour améliorer la productivité des cultures, réduire le gaspillage d'intrants et atténuer les risques liés aux variations météorologiques.