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

2. 1. Présentation DRONE AGRICOLE
2. Acquisition des données
3. Traitements des données
4. Conseils délivrés
5. Evolutions de l’OAD
SOMMAIRE

3. 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

4. 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

5. 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

6. Survol de drone autorisé en France ▼ Survol d’ULM autorisé en France▼
2. ACQUISITION DES DONNEES : MULTI-CAPTEURS, MULTI-VECTEURS

7. 2. ACQUISITION DES DONNEES : MULTI-CAPTEURS, MULTI-VECTEURS

8. 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

9. 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

10. 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.

11. Exemple de traitement des données sur une parcelle de colza:
4. CONSEIL : CALCUL ET OPTIMISATION DE LA DOSE TOTALE SUR COLZA

12. 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

13. Exemple de traitement des données sur une parcelle de blé:
4. CONSEIL : AJUSTEMENT ET OPTIMISATION DU T3 BLÉ

14. 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

15. 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