Analyse basée sur des équations en agriculture de précision

Avec le lancement du module d'analyse par équations, l'équipe GeoPard franchit une étape importante en fournissant aux agriculteurs, agronomes et analystes de données spatiales des informations exploitables pour chaque mètre carré. Ce module comprend un catalogue de plus de 50 formules de précision GeoPard prédéfinies, couvrant un large éventail d'analyses liées à l'agriculture.

Les formules de précision ont été élaborées sur la base de recherche agronomique indépendante pluriannuelle universitaire et industrielle et ont été rigoureusement testés pour garantir leur précision et leur utilité. Ils peuvent être facilement configurés pour être exécuté automatiquement pour tous les secteurs, en fournissant aux utilisateurs des informations pertinentes et fiables qui peuvent les aider à optimiser leurs rendements agricoles et à réduire leurs coûts de production.

Le module d'analyse par équations est une fonctionnalité essentielle de la plateforme GeoPard. Il offre aux utilisateurs un outil puissant pour une meilleure compréhension de leurs opérations et une prise de décision éclairée concernant leurs pratiques agricoles. Grâce à son catalogue de formules en constante expansion et à la possibilité de les personnaliser pour différentes configurations de parcelles, GeoPard répond aux besoins spécifiques de toute exploitation agricole.

Élimination du potassium en fonction des données de rendement

Cas d'utilisation (voir exemples ci-dessous) :

• Absorption d'azote en valeurs absolues, en utilisant les données de rendement et de protéines
• Efficacité d'utilisation de l'azote (EUA) et les calculs d'excédent avec les couches de données de rendement et de protéines
• Recommandations de chaux basées sur les données de pH issues de l'échantillonnage du sol ou scanners de sol
• Sous-champ (zones ou niveau pixel) Cartes des zones d'intérêt)
• Recommandations de fertilisation en micro et macro-éléments nutritifs basées sur l'échantillonnage du sol, le potentiel du champ, la topographie et les données de rendement
• Modélisation du carbone
• Détection et alerte des changements (calcul de la différence entre les images Sentinel-2, Landsat 8-9 ou Planet)
• Modélisation de l'humidité du sol et des grains
• Calcul du rendement sec à partir des données de rendement humide
• Calcul de la différence entre la carte cible et les cartes appliquées

Recommandations relatives au potassium basées sur deux objectifs de rendement (zones de productivité)

Engrais : Guide de recommandations (Université d'État du Dakota du Sud) : Potassium / Maïs. Révision : Jason Clark | Professeur adjoint et spécialiste de la fertilité des sols à l'Université d'État du Dakota du Sud

Efficacité d'utilisation du potassium en kg/ha

Efficacité d'utilisation de l'azote (en pourcentage). Le calcul est basé sur les données de rendement, de teneur en protéines et d'humidité des grains.

Azote : dose cible vs dose appliquée

Différence de chlorophylle entre deux images satellites

Un utilisateur de GeoPard peut modifier les éléments existants et créer ses propres éléments. formules privées basé sur l'imagerie, le sol, le rendement, la topographie ou toute autre couche de données prise en charge par GeoPard. 

Exemples d'équations GeoPard modèles

L'analyse basée sur des formules aide les agriculteurs, les agronomes et les scientifiques des données à automatiser leurs flux de travail et à prendre des décisions fondées sur de multiples données et recherches scientifiques afin de faciliter la mise en œuvre d'une agriculture durable et de précision.

Qu’est-ce que l’analyse basée sur des équations en agriculture de précision ? L’utilisation des formules de précision

L'analyse basée sur des équations en agriculture de précision fait référence à l'utilisation de modèles mathématiques, d'équations, de formules de précision et d'algorithmes pour analyser les données agricoles et en tirer des enseignements qui peuvent aider les agriculteurs à prendre de meilleures décisions en matière de gestion des cultures.

Ces méthodes d'analyse intègrent divers facteurs tels que les conditions météorologiques, les propriétés du sol, la croissance des cultures et les besoins en nutriments afin d'optimiser les pratiques agricoles et d'améliorer les rendements des cultures, tout en minimisant le gaspillage des ressources et l'impact environnemental.

Voici quelques-uns des principaux éléments de l'analyse basée sur des équations en agriculture de précision :

• Modèles de croissance des cultures : Ces modèles décrivent les interactions entre différents facteurs, tels que les conditions météorologiques, les propriétés du sol et les pratiques culturales, afin de prédire la croissance et le rendement des cultures. Parmi ces modèles, on peut citer CERES (Crop Environment Resource Synthesis) et APSIM (Agricultural Production Systems sIMulator). Ils permettent aux agriculteurs de prendre des décisions éclairées concernant les dates de semis, les variétés cultivées et la planification de l'irrigation.
• Modèles hydriques du sol : Ces modèles estiment la teneur en eau du profil du sol en fonction de facteurs tels que les précipitations, l'évaporation et la consommation d'eau des cultures. Ils peuvent aider les agriculteurs à optimiser leurs pratiques d'irrigation, en veillant à ce que l'eau soit apportée efficacement et au bon moment pour maximiser les rendements.
• Modèles de gestion des nutriments : Ces modèles prévoient les besoins en nutriments des cultures et aident les agriculteurs à déterminer les doses et le moment optimaux d'application des engrais. Grâce à ces modèles, les agriculteurs peuvent garantir que leurs cultures reçoivent la quantité adéquate de nutriments, tout en minimisant les risques de ruissellement et de pollution environnementale.
• Modèles de ravageurs et de maladies : Ces modèles prévoient la probabilité d'apparition de ravageurs et de maladies en fonction de facteurs tels que les conditions météorologiques, les stades de croissance des cultures et les pratiques culturales. Grâce à ces modèles, les agriculteurs peuvent prendre des décisions proactives en matière de gestion des ravageurs et des maladies, comme adapter les dates de semis ou appliquer les pesticides au moment opportun.
• Modèles basés sur la télédétection : Ces modèles utilisent l'imagerie satellitaire et d'autres données de télédétection pour surveiller la santé des cultures, détecter les facteurs de stress et estimer les rendements. En intégrant ces informations à d'autres sources de données, les agriculteurs peuvent prendre de meilleures décisions en matière de gestion des cultures et optimiser l'utilisation des ressources.

En résumé, l'analyse par équations en agriculture de précision utilise des modèles mathématiques et des algorithmes pour analyser les interactions complexes entre divers facteurs qui influent sur la croissance et la gestion des cultures. Grâce à ces analyses, les agriculteurs peuvent prendre des décisions éclairées par les données afin d'optimiser leurs pratiques agricoles, d'améliorer les rendements et de minimiser l'impact environnemental.

Questions fréquemment posées

1. Comment l'agriculture de précision peut-elle contribuer à résoudre les problèmes d'utilisation des ressources et de pollution dans l'agriculture ?

Elle peut contribuer à résoudre les problèmes d'utilisation des ressources et de pollution en agriculture grâce à une application ciblée des ressources, une gestion efficace de celles-ci, un suivi renforcé et l'adoption de pratiques de conservation. En n'utilisant des intrants tels que les engrais et les pesticides que là où c'est nécessaire, les agriculteurs peuvent réduire le gaspillage et minimiser la pollution.

La prise de décision fondée sur les données permet une gestion optimale des ressources, tandis que la surveillance en temps réel permet des interventions rapides pour prévenir les incidents de pollution. De plus, la mise en œuvre de pratiques de conservation favorise une agriculture durable et réduit les impacts environnementaux.