4. Agriculture de précision

Utilisation de SIG en agriculture de précision

Dans certaines situations, s'intéresser à la variabilité d'un seul facteur ne suffit pas. Les variabilités spatiales de plusieurs paramètres doivent être considérées en même temps. Par exemple, pour estimer à quelle vitesse une mauvaise herbe va envahir un champ, nous avons besoin de plus d'informations que la première localisation de la mauvaise herbe. La teneur en eau du sol, tout comme son contenu en matière organique, sont susceptibles de varier à l'intérieur du champ et pourraient influencer la vitesse et la direction de colonisation par les mauvaises herbes.

Soil test
Etude de sol d'une ferme du Missouri (USA): concentrations en phosphore, en potassium et pH. Dans les deux cartes de gauche, le bleu représente des concentrations faibles et le rouge des concentrations élevées. Pour la carte de pH, le bleu représente une acidité élevée et le rouge une alcalinité élevée.
Source: Davis, G., Casady, W. and Massey, R., 1998, Precision Agriculture: An Introduction, University of Missouri.

Certaines données, comme la teneur en eau du sol, le pourcentage de couverture du sol par la végétation et le contenu en chlorophylle, peuvent être mesurées par télédétection. D'autres données, notamment certaines propriétés du sol, sont uniquement mesurables par la prise d'échantillons de sol et l'analyse de ces échantillons en laboratoire. La localisation des échantillons peut être déterminée par GPS et enregistrée. A partir de ces données, on peut créer une carte pour chaque caractéristique du sol. Dans les figures ci-dessus, on voit les cartes de la concentration en phosphore (P), de la concentration en potassium (K) et de l'acidité (pH).



Si les informations sont géoréférencées dans un même système de coordonnées géographiques, on peut alors les convertir en couches d'un SIG (système d'information géographique). Un logiciel SIG va permettre de combiner les différentes couches de données d'un SIG pour en extraire le maximum d'information sur une zone bien précise (un champ par exemple). Pour plus d'informations sur les SIG, visite cette page.

Question: Regarde les images. Peux-tu identifier des relations entre les trois images ? Est-ce que l'acidité, la concentration en P et la concentration en K sont liées ?

Si on fait appel aux données adéquates, il est possible d'utiliser un SIG pour modéliser certains processus et prédire leurs évolutions futures. En combinant des données météorologiques, des informations sur la végétation et le sol, par exemple, il est possible d'estimer le rendement potentiel d'un champ (en supposant que le développement de la culture soit normal et qu'il n'y ait pas d'autres facteurs qui l'influencent). Ces modèles permettent de mettre en évidence des endroits problématiques dans un champ, d'identifier les causes d'une baisse de rendement et de prendre les mesures nécéssaires pour corriger les problèmes ainsi identifiés.

Nous avons vu que certaines informations issues de la télédétection, comme par exemple le nombre de plants, pouvaient nous permettre d'estimer le rendement d'une culture. L'utilisation d'un SIG demande plus d'informations (plus de couches) mais, grâce à la modélisation, permettra de donner une estimation beaucoup plus précise du rendement.

L'agriculture de précision se base sur des données à haute résolution spatiale acquises par télédétection. Ces données sont géoréférencées, le plus souvent grâce à des mesures GPS. Elles permettent d'identifier des problèmes potentiels dans des endroits précis d'un champ et donc de les traiter par des actions ciblées (par exemple via l'application contrôlée de fertilisants ou de pesticides). Si les données issues de la télédétection sont combinées avec d'autres données (comme des cartes du sol, des données météorologiques, etc), il est possible de les combiner dans un SIG et de créer des modèles pour estimer de nouveaux paramètres (comme le rendement) avec un grand dégré de précision.