La modulation du travail du sol en agriculture de précision : une option peu étudiée

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Il s’agit d’un article de synthèse rédigé par deux chercheurs (université Kemal-Turquie et université de Pensylvany-Etats Unis). L’article est issu d’une conférence, il n’est pas récent mais il vient d’être mis en ligne sur le site research gate. Son intérêt est de faire le point sur une pratique qui est peu abordée dans le domaine de l’agriculture de précision : celle de la modulation du travail du sol. A l’heure où beaucoup d’agronomes remettent en cause le travail du sol traditionnel et où les techniques sans labour sont présentées comme une alternative intéressante pour lutter contre l’érosion ou pour favoriser la vie dans les sols. La modulation du travail du sol pourrait constituer une alternative intéressante là où les techniques sans labour s’appliquent mal ou donnent de mauvais résultats (sols compacts, argileux, etc.). En effet, dans bien des situations, les techniques simplifiées ne présentent pas que des avantages, on pourra citer entre autres des problèmes sanitaires plus importants, une utilisation plus importante d’herbicides, une variabilité importante de la matiére organique dans le sol, etc. Dans ces situations, il est nécessaire d’offrir des solutions aux agriculteurs pour limiter l’impact des techniques de travail du sol classiques. Pour répondre à ce problème, la modulation du travail du sol a beaucoup été étudiée au début des années 2000. Le concept est simple, il consiste à moduler la profondeur de travail ou l’action de l’outil en fonction des propriétés du sol (compaction, force de rupture, texture, etc.). D’après les auteurs cette technique offrirait des avantages tels que : moins d’intrants énergétique fossile consommé et des perturbations du sol moins importantes qui contribueraient à limiter l’érosion, la dilution de la matière organique, etc. L’article fait le point sur les prototypes qui ont été conçus pour mettre en oeuvre cette pratique. Il fait également le point sur les systèmes de mesure qui ont été proposés pour capter en ligne (ou avant le passage de l’outil) les caractéristiques physiques du sol permettant d’adapter le travail de l’outil aux conditions particulières rencontrées. Malheureusement, l’article ne précise pas si des essais à moyen terme ont été réalisés pour effectivement valider l’intérêt de ces approches sur l’érosion des sols, les aspects sanitaires, le contrôle des adventices ou la vie dans les sols.

On pourra télécharger l’article ici ; 2010-Gorucu-Keskin-Advance-tillage-son

Influence du vent sur les mesures de végétation (3D) par proxi-détection

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Source : Andújar et al., 2017

Un article scientifique publié par des chercheurs de l’Institutdes sciences agronomiques de Madrid (Espagne) dans le journal Sensors. Cet article reste anecdotique dans le vaste domaine de l’agriculture de précision. Toutefois il met en évidence la maturité de ces technologies en agriculture. En effet la « premiére génération » d’articles dans ce domaine s’est focalisée (et se focalise encore) sur le lien entre les observations fournies par ce type de capteur avec des variables agronomiques d’intérêt. Cet article marque une « deuxiéme génération » d’études dans ce domaine puisqu’il s’intéresse à la robustesse de la mesure dans les conditions parfois difficiles du monde de l’agriculture. Notons que l’incidence de la lumiére fait partie des premiers travaux dans ce domaine, mais cet article adresse un nouveau type de question qui, à ma connaissance, n’avait jamais été explorée jusqu’à aujourd’hui et qui est assez pertinent : le vent et les déformations de la canopée qu’il provoque, a-t-il une incidence sur la mesure effectuée avec un capteur de végétation ?

Pour répondre à cette question, les chercheurs se sont intéressés à un capteur de proxi détection assez évolué qui permet d’estimer les caractéristiques 3D de la végétation. Ils se sont intéressés à deux types d’espèces avec des architectures différentes : les peupliers et les pruniers. l’analogie à des cultures pérennes (olive, vigne, fruitier, etc.) est donc possible.  Ils ont effectué des répétitions de mesures dans des conditions de vents différentes. Les résultats montrent des réponses différentes selon les espèces et la vitesse du vent. Les estimations de surface et de volume de canopée restent généralement plus cohérentes pour les pruniers que pour les peupliers pour des vitesses de vent élevées. Les mesures sur peupliers sont particulièrement affectées par des vitesses de vent supérieures à 5 m · s-1. Ces résultats montrent que l’utilisation de capteurs de proxi-détection (images 3D) pour la caractérisation des plantes pérennes doit considérer la vitesse du vent dans certains cas. En général, les auteurs préconisent un seuil de vitesse de vent de 5 m · s-1 (18 km · h-1) comme une limite prudente pour maximiser la qualité des estimations.

résumé : Weather conditions can affect sensors’ readings when sampling outdoors. Although sensors are usually set up covering a wide range of conditions, their operational range must be established. In recent years, depth cameras have been shown as a promising tool for plant phenotyping and other related uses. However, the use of these devices is still challenged by prevailing field conditions. Although the influence of lighting conditions on the performance of these cameras has already been established, the effect of wind is still unknown. This study establishes the associated errors when modeling some tree characteristics at different wind speeds. A system using a Kinect v2 sensor and a custom software was tested from null wind speed up to 10 m·s−1. Two tree species with contrasting architecture, poplars and plums, were used as model plants. The results showed different responses depending on tree species and wind speed. Estimations of Leaf Area (LA) and tree volume were generally more consistent at high wind speeds in plum trees. Poplars were particularly affected by wind speeds higher than 5 m·s−1. On the contrary, height measurements were more consistent for poplars than for plum trees. These results show that the use of depth cameras for tree characterization must take into consideration wind conditions in the field. In general, 5 m·s−1 (18 km·h−1) could be established as a conservative limit for good estimations.

référence : Andújar, D., Dorado, J., Bengochea-Guevara, J. M., Conesa-Muñoz, J., Fernández-Quintanilla, C., & Ribeiro, Á. (2017). Influence of Wind Speed on RGB-D Images in Tree Plantations. Sensors, 17(4), 914.

La détection de la Flavescence dorée par drone : premiers résultats scientifiques

Rappelons que la détection de la flavescence dorée (FD) constitue un enjeu important pour une grande partie du vignoble français. Il y a une forte attente de la filière en outils permettant de rationaliser le suivi et l’inventaire des foyers de cette maladie. Le drone est souvent cité dans les revues techniques comme un outil avec une forte potentialité, toutefois, il existe peu (voire pas) d’articles scientifiques présentant une méthode et des résultats rigoureux de détection de la flavescence dorée par drone. C’est la raison pour laquelle ce travail publié par des collègues de l’école de Purpan mérite d’être mentionné. Il est (à notre connaissance) le premier article scientifique dans ce domaine.

L’expérimentation a été réalisée dans le vignoble gaillacois. Son objectif est d’évaluer la faisabilité de discriminer les symptômes de Flavescence dorée de vignes saines sur des cépages rouges et blancs à partir d’images multispectrales à très haute résolution. L’intérêt de l’étude réside dans une base de données exhaustives de vérité terrain acquises en septembre 2015 sur quatre parcelles (avec une mesure des symptômes et un gradation de ces derniers trés précises). Simultanément, des images multispectrales de drone ont été acquises et les signatures spectrales de plantes saines et symptomatiques ont été étudiées en considérant un ensemble de 20 variables (bandes spectrales, indices de végétation et paramètres biophysiques) calculées à partir des bandes spectrales. L’étude a été réalisée en utilisant des approches de classification univariée et multivariée. Les meilleurs résultats ont été obtenus avec les cépages rouges (que ce soit en utilisant des approches univariées et multivariées). Pour les cépages blancs, les résultats sont moins évidents quelle que soit la variable considérée et l’approche de classification testée. Néanmoins, l’évaluation de l’erreur montre que, malgré les problèmes de confusion entre les pixels correspondant à de la Flavescence dorée et les pixels de plante saine, il semble possible de proposer une technique opérationnelle de détection et de cartographie de symptômes susceptibles de correspondre à de  la Flavescence dorée sur la base d’images multispectrales de drones. En fin d’article, les auteurs discutent de la nécessité de conduire des expérimentations incluant d’autres désordres (biotiques et/ou abiotiques) que ceux de la flavescence dorée afin de vérifier la spécificité des variables pertinentes identifiées.

Flavescence dorée is a grapevine disease affecting European vineyards which has severe economic consequences and containing its spread is therefore considered as a major challenge for viticulture. Flavescence dorée is subject to mandatory pest control including removal of the infected vines and, in this context, automatic detection of Flavescence dorée symptomatic vines by unmanned aerial vehicle (UAV) remote sensing could constitute a key diagnosis instrument for growers. The objective of this paper is to evaluate the feasibility of discriminating the Flavescence dorée symptoms in red and white cultivars from healthy vine vegetation using UAV multispectral imagery. Exhaustive ground truth data and UAV multispectral imagery (visible and near-infrared domain) have been acquired in September 2015 over four selected vineyards in Southwest France. Spectral signatures of healthy and symptomatic plants were studied with a set of 20 variables computed from the UAV images (spectral bands, vegetation indices and biophysical parameters) using univariate and multivariate classification approaches. Best results were achieved with red cultivars (both using univariate and multivariate approaches). For white cultivars, results were not satisfactory either for the univariate or the multivariate. Nevertheless, external accuracy assessment show that despite problems of Flavescence dorée and healthy pixel misclassification, an operational Flavescence dorée mapping technique using UAV-based imagery can still be proposed.

Références : Albetis, J., Duthoit, S., Guttler, F., Jacquin, A., Goulard, M., Poilvé, H., … & Dedieu, G. (2017). Detection of Flavescence dorée Grapevine Disease Using Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Multispectral Imagery. Remote Sensing, 9(4), 308.

Utilisation des smartphones pour caractériser la production de café

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Sources : Giraldo et al., 2017

Un travail de recherche appliqué publié dans la revue scientifique « sensors » par des chercheurs Colombiens du Centro Nacional de Investigaciones de Café. Ce travail est intéressant à plusieurs titres :
– il propose l’utilisation d’un dispositif de mesure « Low Cost » ou frugal adapté aux conditions particuliéres de la Colombie,
– il propose une approche originale basée sur l’utilisation des accéléromètres du smartphone pour détecter les déplacements de l’opérateur et améliorer la précision de localisation (au moins en relatif) des points de mesures. L’originalité est basée sur une « fusion » des informations apportées par le récepteur GPS et les accéléromètres du smartphone avec une précision relative annoncée par les auteurs de plus ou moins 15 cm. Attention, la précision de la localisation en absolue reste fortement impactée par l’imprécision liées au positionnement en mode naturel (env plus ou moins 5 m.),
– il propose à partir d’images vidéo acquises, de sélectionner et stocker les images qui sont le plus informatives (netteté, contraste, etc.).

A noter que le dispositif ne permet pas d’extraire automatiquement des paramètres pertinents à partir des images. L’objectif est de géo référencer des informations brutes de qualité qui pourront faire l’objet d’une expertise ou d’un traitement particulier dans un deuxième temps. La mise en place d’un traitement d’images embarqué n’est pas mentionné dans les perspectives de l’article. Peut-être est-ce lié à des aspects sociaux et organisationnels de la production du café en Colombie qui ne nécessitent pas cette étape.

Résumé de l’artice : Smartphones show potential for controlling and monitoring variables in agriculture. Their processing capacity, instrumentation, connectivity, low cost, and accessibility allow farmers (among other users in rural areas) to operate them easily with applications adjusted to their specific needs. In this investigation, the integration of inertial sensors, a GPS, and a camera are presented for the monitoring of a coffee crop. An Android-based application was developed with two operating modes: (i) Navigation: for georeferencing trees, which can be as close as 0.5 m from each other; and (ii) Acquisition: control of video acquisition, based on the movement of the mobile device over a branch, and measurement of image quality, using clarity indexes to select the most appropriate frames for application in future processes. The integration of inertial sensors in navigation mode, shows a mean relative error of ±0.15 m, and total error ±5.15 m. In acquisition mode, the system correctly identifies the beginning and end of mobile phone movement in 99% of cases, and image quality is determined by means of a sharpness factor which measures blurriness. With the developed system, it will be possible to obtain georeferenced information about coffee trees, such as their production, nutritional state, and presence of plagues or diseases.

références : Giraldo, P. J. R., Aguirre, Á. G., Muñoz, C. M., Prieto, F. A., & Oliveros, C. E. (2017). Sensor Fusion of a Mobile Device to Control and Acquire Videos or Images of Coffee Branches and for Georeferencing Trees. Sensors, 17(4), 786.

Evaluation d’un Lidar embarqué pour cartographier le poids des bois de taille en viticulture

Une recherche effectuée par des scientifiques de l’université d’Athénes qui vient d’être publiée dans le journal of precision agriculture. Cet article mérite d’être mentionné car, à part le physiocap, il existe peu de capteurs permettant d’accéder directement à la vigueur de la vigne. L’article propose d’utiliser un Lidar embarqué pour estimer le volume de bois présent sur la vigne en hiver. De maniére rigoureuse, l’approche reste un estimation de l’expression végétative mais pourrait permettre, à terme, d’accéder à une mesure de la vigueur. Sur deux années consécutives, les chercheurs ont montré qu’il existait une corrélation significative (R > 0,8) entre les mesures d’impact données par le lidar et le poids des bois de taille. Remarquons toutefois que cette corrélation est obtenue sur des surfaces élémentaires de 20*20 m, ce qui pose la question de la résolution des informations et du lissage qui en résulte.

Résumé : Vine vigour assessment has been a major concern of precision viticulture studies in order to identify areas of uniform vine performance within vineyards. Moreover, the counting and weighing of winter dormant canes is considered as the most informative measurement to indicate vine balance and is commonly performed manually by grape growers for management purposes. The main concern of this measurement is that it is time consuming and laborious and it cannot accommodate detailed sampling density. In the present study, the potential of using laser scanner technology as an automated, easy and rapid way to perform mapping of the winter pruning wood across the vineyard was investigated. The study was conducted during 2010 and 2011, in a one hectare commercial vineyard in central Greece, planted with cv. Agiorgitiko, a traditional Greek variety for the production of red wine. Parameters of topography, soil depth, soil texture, canopy properties (NDVI), yield, and grape quality were mapped and analysed in conjunction to winter canes weighing at pruning time. The mapping of the dormant canes was carried out using a 2D laser scanner sensor prior to pruning and manually measuring the pruning weight on a 10 × 20 m grid. Laser scanner measurements showed significant relationship in both 2010 and 2011 with pruning weight (r = 0.809 and r = 0.829 respectively, p < 0.001), yield and early season NDVI, showing the potential of using laser scanner measurements to assess variability in vine vigour within vineyards. These results suggest that laser scanners offer great promise to characterize within field variability in vine performance.

références : Tagarakis, A. C., Koundouras, S., Fountas, S., & Gemtos, T. Evaluation of the use of LIDAR laser scanner to map pruning wood in vineyards and its potential for management zones delineation. Precision Agriculture, 1-14.

Landsat ou images aériennes multispectrales pour suivre et cartographier la vigueur de la vigne ?

C’est une question à laquelle se sont intéressés des chercheurs italiens (entre autre de l’université de Turin) dans un article scientifique qui vient d’être publié. L’idée est de savoir si des images Landsat 8 OLI avec une résolution de 30 m,  présentent un avantage (outre le fait qu’elles sont gratuites) sur les images multispectrales aériennes pour cartographier la vigueur (on devrait parler d’expression végétative) de la vigne. L’intérêt de cet article est triple :
– il considère l’utilisation d’une source d’information gratuite (Landsat 8 OLI) avec un historique, ce qui permet de tester l’approche sur plusieurs années et deux dates chaque année. L’étude a débuté en 2013, c’est la raison pour laquelle elle considère des images Landsat 8, mais elle permet d’imaginer les potentialités maintenant offertes par le couple de satellites européens Sentinel,
– il propose de comparer la qualité radiométrique des images, l’effet de la résolution (important sur des cultures en rang comme la vigne) et l’effet des pixels mixtes qui en résulte,
– il envisage une comparaison multi-date des images obtenues, ce qui permet de tester la pertinence des deux plateformes d’acquisition testées pour un suivi de la végétation (même si le nombre de dates étudiées ne le permet pas dans l’article),

Les conclusions montrent que les deux sources d’information sont cohérentes en relatif et permettent de cartographier la variabilité intra-parcellaire de l’expression végétative de la vigne. L’étude met toutefois en évidence des limites à l’utilisation des images Landsat 8 pour envisager un suivi rigoureux de la végétation, ces limites étant dues à la qualité des corrections apportées aux images (corrections radiométriques et atmosphériques principalement).

Résumé de l’article : In this work we tested consistency and reliability of satellite-derived Prescription Maps (PMs) respect to those that can be obtained by aerial imagery. Test design considered a vineyard of Moscato Reale sited in Apulia (South-Eastern Italy) and two growing seasons (2013 and 2014). Comparisons concerned Landsat 8 OLI images and aerial datasets from airborne RedLake MS4100 multispectral camera. We firstly investigated the role of spatial resolution in radiometric features of data and, in particular, of NDVI maps and consequently of vigour maps. We first measured the maximum expected correlation between satellite- and aerial-derived maps. We found that, without any pixel selection and spatial interpolation, correlation ranges between 0.35 and 0.60 depending on the degree of heterogeneity of the vineyard. We also found that this result can be improved by operating a selection of those pixels representing vines canopy in aerial imagery and spatially interpolating them. In this way correlation coefficient can be improved up to 0.85 (minimum 0.60) suggesting an excellent capability of satellite data to approximate aerial ones at vineyard level. Prescription maps derived from vigour one demonstrated to be spatially consistent; but we also found that the quantitative interpretation of mapped vigour was changing in strength according to datasets and time of acquisition. Therefore, in spite of a satisfying consistency of spatial distribution, results showed that vigour strength at vineyard level from aerial and satellite datasets is generally not consistent, partially for the presence of a bias (that we modelled).

références : Borgogno-Mondino, E., Lessio, A., Tarricone, L., Novello, V., & de Palma, L. A comparison between multispectral aerial and satellite imagery in precision viticulture. Precision Agriculture, 1-23.

 

 

Le satellite sentinel 2B a été mis en orbite cette nuit !

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Ce satellite vient compléter la constellation qui s’inscrit dans le programme Copernicus de l’agence spatiale Européenne. Composé, entre autre des satellites :
– Sentinel-1A lancé en avril 2014,
– Sentinel-2A lancé en juin 2015,
– Sentinel-1B lancé en avril 2016,

Le couple de satellites Sentinal 2A et 2B devra permettre d’observer la terre avec une grande périodicité. A eux deux, ils fourniront tous les 5 jours des images d’une largeur au sol de 290 km et d’une résolution de 10 à 60 m selon les bandes spectrales allant du visible au moyen infrarouge. Ces images servent un large éventail d’applications : suivi du développement des cultures et forêts, de l’occupation des sols, des pratiques et productions agricoles, des littoraux,… Elles aident les scientifiques à mieux comprendre le fonctionnement et l’impact de la machine climatique. Elles viennent également en appui des humanitaires et gouvernements dans le cadre de situations d’urgence : glissements de terrain, éruptions volcaniques, inondations…
La grande particularité du programme européen Copernicus dont font parti ces satellites est de livrer ces informations en libre accès au public.

Le Numérique est dans le pré

A l’occasion du Salon de l’Agriculture, Universcience.TV diffuse une vidéo montrant quelques exemples d’application de l’agriculture numérique :

  • L’utilisation du drone pour la fertilisation en grandes cultures
  • Le port de colliers électroniques qui collectent des données sur les vaches (baisse d’alimentation, hypothermie, période de chaleur, période de vélage…) et envoient une alerte en cas de besoin
  • L’application de la robotique pour le désherbage
  • L’usage des réseaux sociaux par les agriculteurs connectés

Retrouver la vidéo sur l’adresse suivante : http://www.universcience.tv/video-le-numerique-est-dans-le-pre-11842.html

Les écoles d’« agro » se mettent à l’agriculture 3.0

Le Monde.fr publie un article sur les écoles d’agronomie et leur intérêt pour l’agriculture connectée à l’adresse suivante : http://www.lemonde.fr/o21/article/2017/02/28/les-filieres-agro-se-mettent-a-l-agriculture-3-0_5086767_5014018.html.

Cet article cite notamment la spécialité AgroTIC et la Chaire AgroTIC.

Utilisation pratique du drone en élevage

On en parle peu, mais le drone peut aussi présenter un intérêt dans l’élevage. Une video de web-agri qui présente le témoignage de Didier Mestric, éleveur dans le Morbihan qui fait du drone et de la vidéo en temps réel, une utilisation simple, efficace et agile.


Un drone pour aller chercher les vaches au… par terrenet