Collaboration entre GeoPard et le CAST de l'Université Cornell, NMSP, sur l'agriculture axée sur les données

Le Cornell Agricultural Systems Testbed and Demonstration Site (CAST) pour la ferme du futur et le Cornell Nutrient Management Spear Program (NMSP) se sont associés à la plateforme d'agriculture de précision GeoPard Agriculture pour transformer les données brutes de rendement en recommandations agricoles exploitables.

CAST, un ensemble de trois exploitations agricoles réelles situées dans l'État de New York, sert de banc d'essai pour les technologies de “ l'agriculture du futur ”, en développant des solutions basées sur les données pour la production végétale et laitière. L'équipe du NMSP mène des recherches, facilite le transfert de technologies et de connaissances, et contribue à la mise en œuvre concrète de stratégies efficaces de gestion des nutriments pour les grandes cultures, afin d'améliorer la durabilité des exploitations agricoles dans tout l'État de New York.

GeoPard travaille avec CAST et NMSP pour faire progresser le traitement des données afin d'améliorer les outils d'agronomie numérique – un mélange de science, de technologie et d'essais menés par les agriculteurs qui illustre l'avenir de l'agriculture de précision.

CAST et NMSP de Cornell

CAST fait partie de l'initiative “ Ferme du futur ” du NIFA (Département de l'Agriculture des États-Unis) et opère sous l'égide de l'Institut Cornell pour l'agriculture numérique. CAST réunit trois exploitations agricoles commerciales (cultures et production laitière) au sein d'un écosystème de recherche et développement unifié. Sa mission est de tester et de démontrer des technologies d'agriculture de précision intégrées (de la robotique à l'analyse des données) en conditions réelles d'exploitation.

En parallèle, le programme NMSP (Nutrient Management Spear Program), dirigé par la Dre Quirine Ketterings, se concentre sur la recherche appliquée et la vulgarisation en matière de sols et de cultures. L'équipe du NMSP évalue l'utilisation des nutriments et la variabilité des rendements dans les exploitations agricoles ; par exemple, elle a été pionnière dans la notion de “ zones de stabilité des rendements ”, en combinant des données de rendement sur trois ans ou plus afin de cartographier les zones à rendement élevé et faible constant par rapport aux zones à rendement variable.

Ces cartes de zones de stabilité (avec les zones Q1 à Q4 pour la cohérence des rendements élevés/faibles) et de nouveaux modèles d'essais comme l'approche d'évaluation spatiale à bande unique (SSEA) aident les agriculteurs à tester, par le biais de recherches sur la ferme, si les changements de gestion sont rentables, compte tenu de la variabilité connue au sein du champ.

La plateforme agricole GeoPard

GeoPard Agriculture propose un moteur d'analyse basé sur le cloud qui traite toutes les données géospatiales agricoles. Selon GeoPard, la plateforme est “ un outil d'analyse cloud puissant et impartial pour l'agriculture de précision ”, capable de gérer des données multicouches et pluriannuelles. Concrètement, GeoPard intègre les fichiers de suivi des rendements, les cartes des sols, les images satellites et bien plus encore pour générer des cartes et des prescriptions prêtes à l'emploi. Parmi ses principales fonctionnalités figurent la génération de zones de gestion pluriannuelles et de cartes de prescription à taux variable (VRA), l'analyse détaillée des données de rendement et des outils de suivi des cultures.

Par exemple, GeoPard peut nettoyer et calibrer les données brutes de rendement des moissonneuses-batteuses et même créer des cartes de rendement synthétiques (estimant les rendements à partir de données satellitaires ou de drones) afin de pallier le manque de données historiques. La plateforme prend également en charge l'analyse des données topographiques et pédologiques, la visualisation 3D des parcelles, la comparaison des données appliquées, et bien plus encore.

• Cartographie des zones de gestion et des VRA : GeoPard utilise des couches de rendement/sol pour délimiter les zones de champs et créer des cartes de prescription pour une application précise des intrants.
• Traitement des données de rendement : Le système assure le nettoyage et l'étalonnage automatisés des données de rendement des moissonneuses-batteuses et peut générer des cartes de rendement synthétiques à partir de données pluriannuelles et de télédétection.
• Surveillance des cultures et des champs : Les outils satellitaires et l'analyse multi-indices permettent de détecter les tendances spatiales des performances des cultures et les facteurs limitants d'une année à l'autre.

Recherche collaborative et essais sur le terrain

Dans le cadre de cette collaboration, CAST et NMSP explorent la plateforme GeoPard Agriculture pour traiter les données brutes de surveillance du rendement de l'ensilage de maïs et des grains afin de produire des cartes de rendement nettoyées, des zones de stabilité du rendement et d'évaluer la précision de la génération de données de rendement synthétiques.

Quirine Ketterings et son équipe du NMSP utilisent les données des champs CAST pour évaluer et améliorer la précision des algorithmes de GeoPard afin de cartographier les rendements et de déterminer des rendements synthétiques pour l'évaluation de parcelles entières et pour des expérimentations. En collaboration avec GeoPard, Ketterings et son équipe évaluent la qualité des données et les protocoles permettant de générer des cartes de zones de stabilité des rendements pour les parcelles disposant de données sur plusieurs années.

Photo de Madeline Hanscom/NMSP

Leur objectif est de pouvoir analyser à la fois les essais de recherche conventionnels menés en milieu agricole et les essais récemment mis au point selon l'approche d'évaluation spatiale à bande unique (SSEA), qui exploitent les connaissances sur la variabilité des rendements au sein d'une même parcelle. Les principaux aspects de cette collaboration sont les suivants :

1. Intégration des données : Les données de récolte et de précision de CAST sont traitées dans GeoPard, transformant les fichiers bruts en cartes de rendement géoréférencées et en couches de performance.
2. Validation de l'algorithme : Les algorithmes de cartographie des rendements et de rendement synthétique de GeoPard sont testés à l'aide des données rigoureuses d'essais en exploitation agricole de CAST/NMSP, ce qui permet d'affiner la technologie sur la base de mesures réelles.
3. Analyse spatiale : L'équipe génère des cartes des zones de stabilité des rendements à partir de données pluriannuelles et évalue dans quelle mesure les modèles de GeoPard reproduisent fidèlement les schémas réels sur le terrain.
4. Conception innovante de l'essai : De nouvelles méthodes comme la SSEA utilisent les modèles de rendement au sein des parcelles pour comparer efficacement les traitements, avec le soutien de l'analyse spatiale de GeoPard.

En collaborant, Cornell et GeoPard s'assurent que les résultats de la plateforme soient ancrés dans les réalités agricoles. Bien que GeoPard s'appuie sur une modélisation avancée (notamment l'estimation des rendements par satellite), la validation sur ces exploitations agricoles de Cornell, riches en données, renforce la fiabilité de ses recommandations. Cette intégration de la science, de la technologie et des pratiques de terrain crée un cercle vertueux : agriculteurs et chercheurs bénéficient ainsi d'outils d'agriculture de précision plus performants.

Impact pratique : vers une agriculture de précision durable

L’objectif ultime est de traduire les résultats de la recherche en conseils pratiques pour les agriculteurs. Le suivi et la cartographie des rendements leur permettent de visualiser la variabilité au sein de leurs parcelles, ce qui favorise des actions ciblées plutôt que des traitements uniformes. En effet, des études montrent qu’une cartographie régulière des rendements aide les agriculteurs à identifier les zones performantes et celles qui nécessitent des améliorations, leur permettant ainsi de planifier des interventions plus précises.

Par exemple, un agriculteur peut utiliser les cartes GeoPard pour appliquer de l'engrais uniquement là où les cultures sont moins performantes que la moyenne de la parcelle, ou adopter des pratiques de conservation dans les zones à faible rendement constant. En fournissant des données nettoyées, des cartes d'analyse de la stabilité des rendements et des points de référence synthétiques, le partenariat Cornell-GeoPard favorise des décisions rentables et respectueuses de l'environnement.