Etat de l’art des outils pour améliorer l’efficience de l’Azote en agriculture

Il s’agit d’un article scientifique « état de l’art » (review) publié par deux chercheurs de l’université du Maine. Cet article est intéressant à plusieurs égards :
– il resitue les enjeux associés à l’efficacité de l’azote dans l’agriculture moderne,
– il fait un état de l’art assez exhaustif sur les outils et méthodes actuellement disponibles pour aider au pilotage de l’azote (analyse de sol, analyse des tissus végétaux, réponse spectrale des feuilles, indices de végétation -NDVI entre autre-, drones, capteurs portatifs, imagerie satellitaire) ainsi que les techniques d’application des engrais et le calendrier d’application pour améliorer l’efficience de l’azote.
– il propose une analyse de ces méthodes au regard des besoins des cultures, l’article met en particulier en évidence les limites des approches basées sur l’analyse de sol ou de tissus qui fournissent des éléments d’aide à la décision désynchronisés par rapport aux besoins réels des cultures. De ce point de vue, l’article montre l’intérêt des outils utilisés en agriculture de précision (GreenSeeker, Holland Crop Circle, drone, satellite) pour mieux « coller » aux besoins des cultures,
– il propose une analyse systémique assez critique des outils actuellement disponibles qui limitent considérablement une bonne utilisation de l’azote. En effet, la plupart des outils de pilotage jugés efficaces le sont à un stade avancé du développement des cultures alors que pour beaucoup d’entre elles, 70% de l’azote appliqué est utilisé dans les 25-30 jours après la plantation, c’est par exemple le cas du maïs et de la pomme de terre. Il en résulte que la plupart des outils et méthodes intéressants le sont pour environ 30 % de l’azote appliqué, ce qui constitue une limite importante pour améliorer l’efficience de l’azote en agriculture. L’article préconise fortement l’utilisation de deux ou plusieurs méthodes en combinaison lors de la gestion de l’azote et plaide pour le développement d’une nouvelle génération d’outils d’aide à la décision.

Résumé : Management of nitrogen (N) is a challenging task and several methods individually and in combination are in use to manage its efficiency. However, nitrogen use efficiency (NUE) has not been improved to a level, only 33%, as predicted by the researchers while developing nitrogen management tools and methods. The primary objective of this review article is to evaluate methods and tools available to manage nitrogen. Several methods, soil testing, plant tissue testing, spectral response, fertilizer placement and timing and vegetative indexes (leaf area index, and NDVI) through drones, handheld sensors, and satellite imagery were reviewed on the subject of user-friendly and effectiveness towards NUE. No single method was found sufficient to counter the nitrogen loss. Some methods were found time consuming and unsynchronized with N uptake behavior of particular crop, for example, plant tissue testing. Use of precision agriculture tools, such as GreenSeeker, Holland Crop Circle, drone, and satellite imagery, were found better compared to conventional methods such as soil testing, but these tools can only be used when the crop is up. Therefore, N management is possible only through inseason N application methods. When 70% of the applied nitrogen is used by the crops within 25–30 days after planting, for example, corn and potatoes, it is required to apply major N rates through inseason approach and some N at planting using soil test reports. In conclusion, this article strongly advocates using two or more methods in combination when managing N.

référence : Sharma, L. K., & Bali, S. K. (2017). A Review of Methods to Improve Nitrogen Use Efficiency in Agriculture. Sustainability10(1), 51.

L’usage insolite des drones en agriculture

Nous connaissons tous l’utilisation des drones pour la fertilisation azotée en grandes cultures ou pour l’évaluation de la vigueur en viticulture. Un étudiant de l’Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) en Suisse a imaginé que les drones puissent également être utilisés pour repérer les animaux comme les faons dans les champs. Ainsi, les morts inutiles sont évitées lors de la moisson.
Les drones pourraient également trouver leur utilité pour repérer les terriers des nuisibles et ainsi pouvoir agir avec précision.

Lisez l’article pour plus d’informations !

Utiliser la 3D pour détecter des stress (biotiques et abiotiques) sur la vigne

A partir d’images de drones, des chercheurs chinois et australiens ont généré une reconstitution 3D d’un vignoble et ont montré qu’il était possible d’identifier certains stress biotiques ou abiotiques à partir de ces données. La technologie utilisée, la photogrammétrie par drone, est mature depuis plusieurs années mais l’approche consistant à se concentrer sur le volume en trois dimensions de la végétation pour identifier des stress est plutôt originale et semble prometteuse. Les résultats de ce papier montrent ainsi des résultats intéressants dans l’évaluation automatique de dégâts de gel ou la détection de pieds manquants. L’estimation du volume de végétation pourrait ainsi être une source d’information intéressante et certainement complémentaire de celles déjà existantes (observations terrain, NDVI, etc.) dans le suivi et le pilotage de cultures pérennes comme la vigne.

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Retrouvez l’article ici : https://www.researchgate.net/profile/Sigfredo_Fuentes/publication/310606524_Digital_surface_model_applied_to_unmanned_aerial_vehicle_based_photogrammetry_to_assess_potential_biotic_or_abiotic_effects_on_grapevine_canopies/links/5841e6c708ae2d2175614b82.pdf

 

La France Agricole publie un guide pratique sur le drone en agriculture

Les éditions la France Agricole viennent de publier un ouvrage à destination des professionnels sur les usages du drone en agriculture.

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L’article de Terre-net qui en parle : https://www.terre-net.fr/materiel-agricole/reportage/article/guide-pratique-de-bernard-pellecuer-drones-et-agriculture-213-129239.html

Description de l’ouvrage : https://www.editions-france-agricole.fr/site/gfaed/NOUVEAUTES__gfaed.4464.33519__/fr/boutique/produit.html

Les drones en Afrique Sub-Saharienne

Un article du monde qui nous raconte comment Airinnov forme des entrepreneurs africains (Ouganda, Tanzanie, Bénin, Ghana et RDC) à l’usage des drones. Cette formation financée par le CTA, organisation internationale d’aide au développement financée par la Commission Européenne, a pour but de former des « ambassadeurs » des drones en Afrique.

Au delà de son coté anecdotique, ce témoignage illustre le développement de ce type de technologies dans les pays du sud et surtout le marché potentiel qu’y voient les sociétés de drones françaises et européennes :

http://www.lemonde.fr/afrique/article/2017/04/19/drones-agricoles-sept-ambassadeurs-africains-formes-a-paris_5113867_3212.html

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.

Les premiers pas de la robotique aérienne

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Sources : lejournal.cnrs.fr

Dans son journal en ligne (CNRS journal), le CNRS fait un petit état de l’art des prototypes de drones utilisés pour la robotique. Plutôt dédié à de l’inspection et de la réparation d’urgence en milieu difficile. On se prend à rêver de possibles applications en agriculture comme par exemple l’ inspection/manipulation sur des réseaux d’irrigation.

 

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

Un dossier sur la professionnalisation de l’usage des drones

Le site www.techniques-ingenieur.fr a publié un dossier intitulé « Drones industriels : peuvent-ils faire redécoller l’économie française ? ».
Outre des articles par secteur d’activité (agriculture, BTP, etc…), l’intérêt de ce dossier est qu’il permet de se questionner sur les freins à l’industrialisation de l’usage des drones, en particulier sur les aspects automatisation du vol et réglementation.
A feuilleter pour suivre l’évolution du secteur.

drone agriculture

http://www.techniques-ingenieur.fr/actualite/dossier/drones-industriels/

 

La 3D en viticulture : une technologie qui arrive à maturité selon les derniéres recherches

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Images 3D d’un vignoble réalisé à partir d’images de drones (sources Montpellier SupAgro)

Deux articles publiés à quelques semaines d’écart font état de recherches où des mesures 3D issues de drone sont mises en avant dans le domaine de la viticulture.

Le premier article (Pichon et al, 2016) publié dans la revue Oeno-one montre qu’il est tout à fait possible de produire un modéle numérique de terrain de qualité (erreur de l’ordre de 8 cm) avec des produits commerciaux fournis par trois sociétés (Airinov, Aerotec solution, Geofalco). L’article discute la qualité de cette information au regard des applications possibles pour caractériser les parcelles viticoles ou tout un bassin versant. En effet, les drones permettent d’acquérir des informations d’altitudes de qualité avec une très haute résolution spatiale (à condition de bénéficier de points de référence au sol). Cette information permet de répondre à des problématiques que les données ou les chaînes d’acquisition actuelles peuvent difficilement satisfaire que ce soit pour des raisons de précision, de résolution ou de prix. La 3D par drone ouvre ainsi la voie à une meilleure caractérisation du potentiel qualitatif des parcelles grâce à la possibilité de calculer des variables de caractérisation parcellaires telles que la pente, l’altitude, l’exposition, etc.. ). Elle ouvre aussi la voie à une meilleure caractérisation agro-environnementale des bassins viticoles grâce à la possibilité d’identifier l’écoulement de l’eau, la présence de fossés, etc.

Le deuxiéme article (Weiss et Baret, 2017) montre que la 3D permet d’accéder à des informations de caractérisation des parcelles telles que l’orientation des rangs, l’écartement entre les rangs et même la hauteur du palissage avec une erreur de l’ordre de 8 cm. Cette information a été extraite d’informations 3D fournies par la société Airinov. Cet article ouvre là encore des perspectives intéressantes permettant d’envisager des outils pour caractériser les parcelles de vigne à l’échelle d’un bassin de production et même une mesure de la hauteur de la canopée pour des applications en viticulture de précision.

Références :

Pichon, L., Ducanchez, A., Fonta, H., & Tisseyre, B. (2016). Quality of Digital Elevation Models obtained from Unmanned Aerial Vehicles for Precision Viticulture. OENO One, 50(3).
Weiss, M., & Baret, F. (2017). Using 3D Point Clouds Derived from UAV RGB Imagery to Describe Vineyard 3D Macro-Structure. Remote Sensing, 9(2), 111.