Vers une agriculture plus durable
L’utilisation excessive d’intrants est aujourd’hui reconnue comme jouant un rôle prépondérant dans la dégradation de l’environnement et pousse les agriculteurs à une utilisation plus raisonnée de ces intrants pour aller vers une agriculture plus durable. Pour les aider dans cette gestion, il est possible d’utiliser des cartes de la croissance de la végétation et des cartes des propriétés du sol pour caractériser au mieux l’hétérogénéité intra-parcellaire.
Des drones pour caractériser les propriétés du sols
Les innovations technologiques des capteurs montés sur des drones permettent une caractérisation toujours plus fine des cultures et des propriétés du sols. Il est notamment possible d’évaluer le contenu en matière organique du sol en réalisant des vols de drones sur sol nu.
Objectifs
L’objectif principal du projet était de tester le potentiel des capteurs embarqués sur drones pour produire des paramètres permettant d’expliquer les variations de rendement au sein d’une parcelle, dans la perspective d’améliorer les prédiction et l’optimisation du rendement.
Les objectifs spécifiques du projet étaient :
- La production de cartes des propriétés du sol et de la culture à la parcelle ;
- L’analyse de l'hétérogénéité intra-parcellaire du sol et de la végétation, et leur lien ;
- L’évaluation de la possibilité d’utiliser des cartes de sols dans un outil classique de recommandation azotée utilisant la méthode du bilan ;
- L’évaluation du potentiel des capteurs embarqués sur drones pour produire des cartes des propriétés du sol.
Résultats
Les résultats finaux du projet concernent principalement une parcelle de 17 ha de froment d’hiver (2018) du CRA-W, résultant d’un assemblage de 4 anciennes parcelles.
L’analyse de la végétation à l’aide d’un capteur multispectral (RedEdge-MTM de MicaSense®) embarqué sur drone a révélé que le Red-Edge NDVI (RENDVI) était l’indice de végétation le plus approprié pour caractériser l’hétérogénéité du développement de la culture tout au long de la saison croissance. Les cartes de RENDVI étaient d'ailleurs fortement corrélées à la carte de rendement produite par un capteur embarqué sur la moissonneuse.
L’analyse de l’historique de gestion des anciennes parcelles ainsi que les données de sols collectées selon une grille régulière ont montré l’impact important des différences de gestion et l’hétérogénéité des propriétés du sol de la parcelle. Cette hétérogénéité impactait directement le développement de la végétation, les propriétés du sols expliquant de 87% (mi-mars) à 78% (à la récolte) de l’hétérogénéité du développement de la culture. Les propriétés les plus impactantes étaient le pH et le potassium. L’algorithme de “Conditionnal Inference forest” a permis cette caractérisation utile pour orienter au mieux la gestion des fertilisants au sein de la parcelle.
Les tests d’utilisation d’un capteur hyperspectral (OCEAN FX SpectrometerTM) pour déterminer la matière organique du sol se sont révélés prometteurs, contrairement au capteur multispectral (RedEdge-MTM de MicaSense®). Le travail réalisé étant encore très exploratoire, cet aspect sera encore approfondi.
Contribution
- Préparation et mise en oeuvre des campagnes de terrain ;
- Fourniture de données historiques et de données d’échantillonnage de sol existantes ;
- Traitement et analyse des données de terrain et des données sur la végétation issues de drones ;
- Réalisation de publication scientifique et de documents de vulgarisation ;
- Interventions à plusieurs conférences et autres évènements.
Partenaires
- Université catholique de Louvain (UCLouvain), Earth and Life Institute (ELI), Earth & Climate (ELIC) : Bas van Wesemael
- Helmholtz-Zentrum Potsdam Deutsches GeoForschungsZentrum (GFZ) : Sabine Chabrillat
Coordinateur hors CRA-W
Prof. Bas van Wesemael
Université catholique de Louvain (UCLouvain)
Earth and Life Institute (ELI), Earth & Climate (ELIC)
Place Louis Pasteur 3 bte L4.03.08, 1348 Louvain-la-Neuve
Financement
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