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LUXEMBOURG CREATIVE 2016 : Agriculture de précision (3)

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Nouvelles pratiques d'agriculture de précision : de la recherche au terrain

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LUXEMBOURG CREATIVE 2016 : Agriculture de précision (3)

  1. 1. 1. Présentation DRONE AGRICOLE 2. Acquisition des données 3. Traitements des données 4. Conseils délivrés 5. Evolutions de l’OAD SOMMAIRE
  2. 2. QUI SOMMES-NOUS ? DRONE AGRICOLE est un éditeur d’OAD (Outil d’Aide à la Décision) / OAP (outil d’agriculture de précision) de nouvelle génération qui intègrent des modèles agro-eco-pédo-climatique développés conjointement avec l’Université de Liège. 1. PRÉSENTATION DRONE AGRICOLE
  3. 3. 1. PRÉSENTATION DRONE AGRICOLE Gestion de la fumure azotée Colza : calcul de la dose totale + modulation Blé T2 : modulation  Influe sur le gain en rendement / homogénéisation de la parcelle Blé dernier apport : ajustement de la dose + modulation  Améliorer la teneur en protéine, meilleure valorisation de la culture 55 000 ha en 2016 - 50% en colza et T2 - 50% en blé dernier apport Croissance exponentielle avec vocation de devenir une plateforme internationale
  4. 4. DRONE AGRICOLE effectue les prises de vue à l’aide de capteurs multispectraux En fonction de plusieurs critères, tels que la réglementation ou la surface de la parcelle, le survol sera effectué à l’aide du drone eBee ou d’un ULM / Avion pour effectuer la prise de vue. 2. ACQUISITION DES DONNEES : MULTI-CAPTEURS, MULTI-VECTEURS Bandes spectrales utilisées : - Vert : 520-590 nm - Rouge : 630-685 nm - Rededge : 690-730 nm - Proche infrarouge : 760-850 nm
  5. 5. Survol de drone autorisé en France ▼ Survol d’ULM autorisé en France▼ 2. ACQUISITION DES DONNEES : MULTI-CAPTEURS, MULTI-VECTEURS
  6. 6. 2. ACQUISITION DES DONNEES : MULTI-CAPTEURS, MULTI-VECTEURS
  7. 7. Après le survol, DRONE AGRICOLE récupère les images prises par le capteur et réalise une ortho-photomosaïque Une fois recomposée, l’image de la parcelle donne lieu à différents traitements issues de la télédétection (indices de végétation) et de la statistiques (variabilité spatiale). En fonction des différentes problématiques, DRONE AGRICOLE met en place des algorithmes permettant d’apporter un conseil adapté. Grâce au géoréférencement des données, une carte de modulation automatique peut être réalisée si l’exploitant dispose du matériel requis. 3. TRAITEMENT DES DONNÉES
  8. 8. Les bandes spectrales mobilisées permettent une estimation de paramètres biophysiques (LAI, biomasse, chlorophylle) par télédétection. Les indices utilisés sont le NDVI et le MCARI II. Ces paramètres biophysiques sont ensuite utilisés comme variables d’entrées ou d’adjustments de modèles agronomiques. Les modèles agronomiques utilisés ont été développés : - Soit par des instituts publics français reconnus, tel que Terres Inovia (Cetiom) pour le colza - Soit largement adoptés, comme la méthode du bilan pour le blé. L’analyse statistique permet quant à elle de caractériser la variabilité spatiale de la parcelle. Cette analyse s’appui elle aussi sur les indice de végétation. 3. TRAITEMENT DES DONNÉES Télédétection Statistiques Agronomie Gestion de la fumure azotée
  9. 9. Exemple de traitement des données sur une parcelle de colza: Calcul et optimisation de la dose totale d’azote Calcul de la variabilité spatiale de la parcelle Mise en place de cartes de modulation et de préconisation 4. CONSEIL : CALCUL ET OPTIMISATION DE LA DOSE TOTALE SUR COLZA Les écarts d’unités d’azote à apporter sont calculés en fonction du degré de dispersion de la parcelle et permettent une modulation précise. Types de sol; apports organiques; objectif de rendement; etc.
  10. 10. Exemple de traitement des données sur une parcelle de colza: 4. CONSEIL : CALCUL ET OPTIMISATION DE LA DOSE TOTALE SUR COLZA
  11. 11. Cartes de zonage de préconisation azotée pour une modulation manuelle en 3 classes Carte de modulation automatique compatible avec tous les épandeurs ou pulvérisateurs équipés de l’option modulation. } } Exemple de traitement des données sur une parcelle de blé: 4. CONSEIL : AJUSTEMENT ET OPTIMISATION DU T3 BLÉ
  12. 12. Exemple de traitement des données sur une parcelle de blé: 4. CONSEIL : AJUSTEMENT ET OPTIMISATION DU T3 BLÉ
  13. 13. Utilisation de modèles agronomiques locaux développés par les coopératives ou autres entités. - Bonne connaissance des spécificités locales (sol, pratiques culturales, etc.) - Modèle souvent issus de nombreuses années de recherches - Adaptation aux outils déjà utilisés par les exploitants  Meilleur précision des calculs agronomiques Différentes pistes d’amélioration : 5. EVOLUTION DE L’OUTIL
  14. 14. Basée sur les recherches déjà en cours, mettre en place un modèle agro-climatique (AquaCrop) utilisant la télédétection (canopy cover / sentinel 2) comme variable d’ajustement de ce modèle. Les résultats seront de différentes natures : - Estimation de rendement (objectif initial de l’outil) - Piloter le dernier apport sur blé : différentiel entre l’objectif de rendement et rendement prévisionnel  compensation de l’écart observé par un ajustement de la dernière dose d’azote (< / = / >) - Modulation intra-parcellaire Différentes pistes d’amélioration : 5. EVOLUTION DE L’OUTIL

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