Le recueil d’informations

Une partie de l’agriculture de précision est donc basée sur la quantité de produits phytosanitaires et d’engrais à introduire aux plantes (modulation des intrants). Cependant, cette modulation ne peut pas se faire sans savoir où et à quelle quantité mettre ces produits. C’est pour cela que l’on va recueillir de nombreuses données sur les cultures et parcelles grâce à différents moyens comme les satellites, les avions ou les drones. Ceux-ci vont évidemment être munis de plusieurs capteurs pour avoir accès à un champ d’informations très large. Le détail sur lequel l’agriculture de précision va différer de l’agriculture « classique » est la fréquence de prise d’informations. En effet, depuis longtemps, la modulation d’intrants se base sur la cartographie faite les années passées aux mêmes périodes. Ainsi la prise d’information régulière va permettre une grande précision en prenant en compte la croissance réelle des cultures.

De plus, il est normal que deux parcelles voisines possèdent des caractéristiques différentes, comme leur teneur  en chlorophylles par exemple. Mais on peut se demander également si ces mêmes caractéristiques peuvent varier à l’intérieur d’une même parcelle. On appelle cela la variabilité intra-parcellaire. C’est pour connaitre ces hétérogénéités que l’on va dresser une carte de préconisation à l’aide de drones, d’avions ou de satellites.

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Exemple de carte de préconisation sur les besoins en azote des plantes

Trois outils sont majoritairement utilisés de nos jours, les satellites, les avions et les drones. Ce sont des moyens très différents qui ont chacun leurs lots d’avantages et d’inconvénients.

Ils utilisent globalement les mêmes capteurs : des capteurs optiques qui mesurent la réflexion des rayons lumineux par la plante (réflectance végétale) dans certaines bandes spectrales. Chez une plante, on distingue 3 caractéristiques biochimiques qui interviennent dans les propriétés optiques des feuilles :  la teneur en pigment, la structure cellulaire et la teneur en eau.

  • Dans un premier temps, la teneur en pigment influe sur le spectre visible réfléchie par la plante. Pour rappel, le spectre visible s’étend de 400nm jusqu’à 700nm. Tous les végétaux renferment des pigments dont les plus présents sont les pigments chlorophylliens de couleur verte. Or, la chlorophylle possède deux bandes d’absorption, une dans le bleu (450 nm) et une dans le rouge (660 nm). Ainsi, la chlorophylle est responsable de la forte absorption du rayonnement visible par les plantes, malgré une légère réflectance à la longueur d’onde 550nm, qui correspond à la couleur verte. Ainsi, il suffit de mesurer la réflectance de la longueur d’onde 550nm pour mesurer le taux de chlorophylle présent dans la plante. La teneur en chlorophylle renseigne sur le besoin en azote de la plante, essentiel pour sa croissance. En effet, moins la plante possède de chlorophylle, plus son besoin d’azote est important.
  • Dans un deuxième temps, l’anatomie cellulaire des plantes va influencer sur le spectre proche infrarouge réfléchi par la plante (abrégé en PIR et allant d’environ 700nm à 1300nm). En effet, malgré leur forte abstraction du rayonnement visible qui leur parvient, les pigments chlorophylliens sont totalement transparents pour les longueurs d’ondes supérieures. Ces-dites ondes traversent donc la feuille jusqu’à arriver à une partie de la plante nommée parenchyme lacuneux, une couche cellulaire formée de cellules et d’espaces intercellulaires, dans lesquels sont stockés les gaz échangés entre la feuille et l’atmosphère, dont notamment le dioxyde de carbone et l’oxygène pour les processus de respiration et de photosynthèse. C’est au niveau de cette couche que le rayonnement proche-infrarouge est fortement réfléchi, et plus le parenchyme lacuneux est développé, plus cette réflectance est forte. Il est ainsi possible de déterminer radiométriquement la biomasse d’une plante, et donc d’une surface, en utilisant l’information contenue dans la bande spectrale proche-infrarouge. En connaissant cette biomasse, on peut ensuite estimer l’indice foliaire d’une zone, c’est à dire le rapport entre la surface des feuilles et la surface de terrain occupée par la végétation, ce qui est directement lié à l’état de croissance des plantes.
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Influence des pigments chlorophylliens et de la structure cellulaire des feuilles sur leur signature spectrale

  • Dans un troisième temps, la teneur en eau des plantes influe sur le spectre infrarouge moyen réfléchi par la plante, et en particulier aux longueurs d’ondes 1450nm et 1900nm qui correspondent aux bandes d’absorption de l’eau. Donc plus la teneur en eau est forte, plus la réflectance de la végétation sur ces longueurs d’onde diminue. On a ainsi un très bon indicateur pour savoir si la plante est en stress hydrique ou non (manque d’eau).

Ci-dessous un graphique résumant les principaux facteurs influençant la signature spectrale de la végétation dans le visible, le proche infrarouge et l’infrarouge moyen.

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Mais comment les capteurs font-ils pour prendre ces mesures ? La fonction principale du capteur est d’analyser le signal émis par une surface sur différentes longueurs d’onde. Il va alors mesurer le flux de photons réfléchi. Ensuite, un système optique collecte le rayonnement réfléchi par la surface et l’envoie sur un dispositif de sélection de longueur d’onde (comme un prisme par exemple). Le détecteur enregistre ensuite, pour chaque longueur d’onde, le nombre de photons ayant frappé sa surface. On peut ainsi obtenir  le pourcentage de réflectance des végétaux aux longueurs d’ondes choisies.

Ceci étant dit, quel est le choix le plus avantageux à faire entre le drone et le satellite pour obtenir toutes ces données ?
Nous allons faire une comparaison des avantages/inconvénients entre les drones, les satellites, et les avions qui peuvent aussi être utilisés dans l’agriculture de précision.

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Exemple d’un drone (droite), d’un ULM (centre) et d’un satellite (gauche)

  • Premièrement, les satellites n’offrent pas la possibilité pour les agriculteurs d’être achetés, à raison d’environ 855 millions de dollars pièce. Ils doivent donc louer des services plus ou moins chers en fonction de la résolution demandée. Par exemple,  l’acquisition des données avec une résolution de 30m est gratuite, alors que celle avec une précision de 50cm s’élève à 25€ le km² (équivalent à 100 hectares). Il faut en plus de ces chiffres ajouter les prix d’analyses des données qui sont à partir de 60€ le km².  Les avantages du satellite sont sa capacité à couvrir un grand terrain en très peu de temps (300km en 1 journée) et son coût inférieur aux autres techniques. Au contraire, ses inconvénients sont nombreux. On peut notamment citer sa faible résolution, ses capteurs embarqués qui sont souvent vieux car difficilement remplaçables, sa dépendance aux conditions météorologiques (nuage) ou son faible taux de passage au-dessus de la zone visée, généralement de 1 fois tous les 3 jours. Il y a donc un long laps de temps entre la décision d’analyser une parcelle et l’obtention de la carte de préconisation.
  • Ensuite, nous avons la possibilité d’utiliser des drones. Ils sont accessibles dès l’achat par l’agriculteur pour environ 1 000€ pièce, même s’il faudra ensuite compter les prix d’analyse. Ce chiffre correspond également au coût de prestation d’un drone agricole pour 1 km² (analyse comprise). Il est donc financièrement plus intéressant  d’acquérir son propre drone si l’on veut souvent utiliser l’agriculture de précision. L’inconvénient du drone est donc son coût élevé par rapport au satellite, mais il compense cette dépense avec une précision centimétrique au niveau de la parcelle. Il est également immunisé contre les temps nuageux (vu qu’il vole en dessous) et il permet de changer ses capteurs régulièrement. Enfin, au contraire des satellites, il offre une capacité de restitution rapide des cartes de préconisations ce qui est très utile en cas de dégât sur les cultures (gel ou animaux par exemple). Cependant, l’autonomie des drones est faible (environ 1h30) et il ne permet donc pas de couvrir de grandes distances. De même, certains endroits sont totalement interdits au survol de drone.
  • On en arrive à la troisième technique qui se présente comme un parfait intermédiaire entre les deux précédentes. En effet, L’ULM permet de couvrir une surface comparable à celle du satellite en une journée tout en ayant la même précision qu’un drone classique. Mais son prix horaire élevé le rend uniquement intéressant pour les grandes surfaces à analyser. Cependant, en Amérique, de nouvelles entreprises commencent à diminuer ces coûts en misant sur internet et la planification de la mission pour desservir plusieurs clients en un seul vol. On peut notamment citer TerrAvion ou GeoVantage.

En conclusion, il faut privilégier les satellites ou les avions si l’on veut obtenir des cartographies de zones étendues, mais si l’on veut uniquement étudier une petite surface, il est préférable d’utiliser un drone. En effet, une étude a démontré que les drones offraient l’option la plus économique pour les cartographies de moins de 5 hectares. Dans le futur, le coût et la résolution de l’imagerie satellitaire va continuer de s’améliorer, comme l’endurance et les capacités des drones. C’est donc l’imagerie par avion qui risque de voir sa position intermédiaire de plus en plus menacée.

Il existe également un autre type de mesure que l’on peut effectuer et c’est d’ailleurs celui-là qui est majoritairement utilisé par les agriculteurs. Il s’agit de dresser une carte de rendement, c’est à dire de mesurer quelles zones de la parcelle sont les plus rentables, afin que, après analyse, on puisse modifier les doses d’intrants à apporter pour l’année suivante. Cette technique est basée sur des capteurs placés en haut de l’élévateur de grains lors de la moisson et qui est accompagné d’un GPS pour géoréférencer les mesures. Il existe 3 types de capteurs :

  1. Les capteurs basés sur la mesure de l’affaiblissement de rayons gamma traversant le flux de grain (car les rayons gamma sont absorbés exponentiellement par la matière).
  2. Les capteurs à impact mesurant la force exercée par le flux de grain sur une plaque placée à la sortie de l’élévateur.
  3. Les capteurs volumétriques mesurant le volume de grain à l’aide de cellules photo-électriques placées entre deux pales de l’élévateur à grain (les cellules photo-éléctriques sont des capteur photosensible dont les propriétés électriques varient en fonction de l’intensité du rayonnement lumineux capté).
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Exemple d’élévateur à grain

Le pourcentage d’erreur possible de ces capteurs est compris entre 1 et 3 % avec néanmoins un pic de 10 % en cas de très fort ou très faible débit de grain. Mais il faut également prendre en compte l’humidité et le poids spécifique du grain qui varient le long de la journée et sur l’ensemble de la parcelle. Sans capteur d’humidité, le pourcentage d’erreur monte alors entre 4 et 10 %. Il est également conseillé d’utiliser un dGPS à l’instar d’un GPS classique pour éviter toutes les erreurs de positionnement.

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Exemple de carte de rendement

Une fois la carte de rendement obtenue, il faut effectuer un second travail d’analyse pour déterminer les causes d’un manque de rendement sur une zone. L’agriculteur peut identifier des problèmes qui sont dû à une météo difficile ou encore à un saccage de plantation par du gibier, mais il faut par contre demander l’aide d’un expert pour déterminer les causes d’un problème lié  à une carence du sol en eau par exemple. Il faut aussi déterminer les zones dont le comportement semble homogène en fonction des années et qui pourront constituer des sources sûres pour les conduites culturales des années suivantes.

Lien vers la suite : https://agriculturedeprecision.wordpress.com/modulation_intrants/

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