Le découpage de données raster en fonction des limites des parcelles semble très simple. Certaines sources de données sont des rasters avec des pixels et une résolution de 3 m/10 m/30 m, d'autres sont des vecteurs avec des polygones ou des multipolygones.
Délimiter précisément les données raster de parcelles cultivées est complexe. La plupart des logiciels SIG et d'agriculture de précision produisent par défaut un raster pixélisé. Une analyse précise des données à proximité des limites de la parcelle permet de mieux comprendre, par exemple, l'état du couvert végétal et la pente.
Exemples de rasters pixélisés :
Est-il possible de l'améliorer et de le rendre plus précis ?
Oui, GeoPard le fait et met même les données à disposition pour une intégration plus poussée via une API. Quelques exemples :
- Recadrage d'images satellites brutes (vues RVB et proche infrarouge) basé sur la limite du champ :
- Recadrage d'images satellites avec un indice de végétation comme le WDRVI basé sur la limite du champ :
- Recadrage d'un jeu de données topographiques numériques (altitude et rugosité) basé sur la limite du champ :
Voici à quoi cela ressemble dans l'interface GeoPard et comment cela peut être intégré à votre solution de technologie agricole :
Chez GeoPard, nous comprenons l'importance de ces détails et nous travaillons constamment à améliorer la solution.
Que sont les données raster ?
Les données raster sont un type de données d'image numérique représentées par une grille de pixels ou de cellules, chaque cellule correspondant à un emplacement précis à la surface de la Terre. Chaque pixel d'une image raster se voit attribuer une valeur représentant un attribut ou une caractéristique particulière de cet emplacement, comme l'altitude, la température ou l'occupation du sol.
Elle est couramment utilisée dans les systèmes d'information géographique (SIG) et les applications de télédétection pour représenter et analyser différents types de données spatiales. Elle peut être collectée à partir de diverses sources, notamment l'imagerie satellitaire et aérienne, les appareils photo numériques et les capteurs au sol.
Elle est souvent stockée dans différents formats, tels que GeoTIFF, JPEG et PNG, conçus pour compresser et stocker efficacement les données. Les logiciels SIG et les outils de traitement d'images permettent de manipuler et d'analyser ces données, par exemple en effectuant des calculs sur les valeurs des pixels ou en appliquant des filtres pour mettre en valeur certaines caractéristiques.
Parmi les applications possibles, citons la cartographie de l'utilisation et de la couverture des sols, l'analyse des changements de la végétation au fil du temps et la prévision des rendements agricoles en fonction des facteurs environnementaux.
Comment les données raster sont-elles utilisées en agriculture de précision ?
Il s'agit d'un élément essentiel de l'agriculture de précision, car il fournit des informations détaillées sur la santé des cultures, les propriétés du sol et les facteurs environnementaux, permettant ainsi de prendre des décisions plus éclairées en matière de gestion des cultures. Voici quelques exemples d'utilisation des données raster en agriculture de précision :
- Analyse de la santé des cultures : Les données de télédétection, sous forme d'images satellitaires ou d'images de drones, permettent de générer des couches de données présentant des indices de végétation tels que l'indice NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) ou l'indice NDRE (Normalized Difference Red Edge). Ces indices aident à identifier les zones du champ où la végétation est saine, ainsi que les zones où les cultures peuvent être fragilisées par des maladies, des ravageurs ou des carences nutritionnelles.
- Analyse du sol : Les données relatives au sol, telles que son taux d'humidité ou sa texture, peuvent être collectées à l'aide de capteurs qui génèrent des couches de données. Ces couches permettent d'identifier les zones du champ présentant des caractéristiques de sol différentes, ce qui peut éclairer les décisions concernant la fertilisation, l'irrigation et d'autres pratiques de gestion des sols.
- Analyse environnementale : Les couches de données relatives aux facteurs environnementaux tels que la température, les précipitations et la vitesse du vent peuvent servir à modéliser la croissance des cultures et à prévoir les rendements. Elles permettent également d'identifier les zones des champs sujettes à l'érosion, aux inondations ou à d'autres problèmes environnementaux.
- Application à taux variable : Il permet de générer des cartes de prescription pour l'application à dose variable d'intrants tels que les engrais ou les pesticides. En adaptant les doses d'intrants aux besoins des différentes zones de la parcelle, les agriculteurs peuvent réduire le gaspillage et optimiser la croissance des cultures.
De manière générale, les données raster constituent un outil crucial en agriculture de précision, car elles fournissent des informations détaillées sur les cultures et l'état des sols, permettant ainsi de prendre des décisions plus éclairées en matière de gestion des cultures.
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