Production d'une carte à taux variable pour l'utilisation de l'azote dans les champs de culture

L'engrais azoté est un outil essentiel dans la plupart des applications agricoles, mais il a un coût. Le prix de l'azote est passé de 250 €/tonne à 750 €/tonne l'année dernière en raison de l'augmentation du prix du gaz. Par conséquent, pour que les cultures soient viables, les producteurs doivent avoir une idée exacte de l'endroit et de la quantité d'azote nécessaire pour que leurs cultures se développent de manière optimale. Les marges étant minces dans tout le secteur, la nécessité de maximiser le rendement global n'a jamais été aussi grande.

En ce qui concerne le colza, les producteurs du monde entier effectuent des contrôles ponctuels aléatoires de l'indice de croissance/superficie verte (GAI) afin de calculer quand et où une application d'azote est nécessaire. Le GAI est défini comme le rapport entre la surface foliaire et la surface au sol (divers exemples de valeurs GAI sont présentés ci-dessous).

Il peut s'agir d'une mesure très efficace, mais les contrôles ponctuels ne permettent aux producteurs d'échantillonner que de très petites zones de leurs cultures et le résultat n'est pas une image fidèle de la situation complète. Une façon de contourner ce problème est d'utiliser l'imagerie satellitaire, mais celle-ci peut être peu fiable en raison de sa faible résolution et de son inaccessibilité relative due à la couverture nuageuse et à d'autres conditions climatiques telles que la pression atmosphérique. Il faut donc trouver une solution qui permette d'obtenir un DGA fiable sur l'ensemble de la culture, sans sacrifier la précision.

Pour résoudre ce problème, Brian Whyte de Neptune Drone Services (Irlande) et l'agronome du projet, Stephen McCabe, ont utilisé un Marlyn Cobalt équipé du MicaSense Altum pour établir une corrélation entre l'indice GAI et le NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), produit par les capteurs multispectraux de l'Altum. Cette corrélation a ensuite été utilisée pour créer une carte précise et géoréférencée du taux variable d'azote de l'ensemble de la culture, qui peut ensuite être téléchargée vers l'épandeur ou le pulvérisateur pour une application correcte.

Enquête par drone avec Marlyn Cobalt

Après avoir arpenté 47,1 hectares de colza (canola) en 26 minutes, Brian Whyte de Neptune a pu produire une carte de zonage précise à partir des données géolocalisées recueillies par Marlyn. Cette carte de zonage a ensuite été utilisée pour établir une carte des taux variables d'utilisation de l'azote qui sera chargée sur le tracteur.

Vous pouvez voir ci-dessous la carte de zonage géoréférencée qui a été produite à partir de ce projet.

La partie jaune de cette carte indique les zones où le DAG est plus élevé, et les taches orange et rouges indiquent les zones avec des valeurs de DAG plus faibles où plus d'azote est nécessaire. Dans cet exemple, nous voyons un DAG moyen relativement élevé en raison de l'hiver doux. Chaque zone se verra ensuite attribuer un taux d'azote requis et sera épandue à l'aide d'un épandeur d'engrais à taux variable assisté par GPS, ce qui signifie que chaque zone reçoit uniquement la quantité d'azote requise.

Économies sur les coûts de l'azote (après l'hiver)

Dans le tableau ci-dessous, vous pouvez voir les économies réalisées sur les coûts de l'azote pour la période post-hiver pour différentes tailles de cultures.  

Comme le montre le tableau, plus le GAI est élevé, plus les économies potentielles sont importantes. Par exemple, une culture moyenne avec un DGA de 1,0 nécessite 202 kg/ha d'engrais, ce qui permet d'économiser 83 €/ha, tandis qu'une très grande culture avec un DGA de 2,0 nécessite 135 kg/ha, ce qui permet d'économiser 250 €/ha.

À titre de comparaison et pour valider les données, le producteur et son agronome ont ensuite procédé à une évaluation GAI des cultures en utilisant la méthode traditionnelle. En utilisant la carte de zonage, ils ont pu se concentrer sur chaque zone et établir une corrélation entre la valeur GAI et la valeur NDVI moyenne pour déterminer le taux d'azote requis. Cette corrélation des valeurs a été vérifiée avec succès dans plusieurs fermes évaluées à des jours différents et dans des conditions d'éclairage différentes pour prouver la cohérence des valeurs et démontrer que la corrélation entre le GAI et la valeur NDVI moyenne était reproductible. 

L'étape suivante consiste à effectuer la prochaine évaluation du DAG (généralement à la mi-mars) où le producteur souhaite idéalement voir la même valeur de DAG sur l'ensemble du champ. Pour cette évaluation, il ne sera plus nécessaire de prouver le GAI en utilisant la méthode traditionnelle, puisque la corrélation des deux valeurs d'indice a été réussie, prouvant ainsi qu'une carte d'azote à taux variable peut être produite pour les cultures de colza sur la base de la valeur NDVI moyenne.

Conclusion

Par conséquent, on peut conclure de manière décisive que l'utilisation de la méthode de comparaison NDVI/GAI est un moyen efficace pour les agriculteurs de réduire et d'optimiser leur consommation d'engrais azotés, augmentant ainsi le rendement et diminuant les coûts opérationnels. Rien qu'en Irlande, il y a plus de 10 000 ha de colza où cette méthode pourrait permettre d'économiser plus de 2 millions d'euros.

L'utilisation du drone Marlyn Cobalt a permis de produire une carte NDVI efficace et précise sur l'ensemble du champ pour l'utiliser dans cette comparaison, sans sacrifier la résolution et la flexibilité telles qu'observées avec les méthodes de collecte de données par satellite. Une évaluation plus approfondie doit être effectuée pour l'enquête de mars prochain, mais en attendant, on peut recommander à tout agriculteur passionné d'innovation et désireux de faire passer ses activités au niveau supérieur d'utiliser le Marlyn Cobalt & Micasense Altum pour ses enquêtes sur le colza.

La précision du drone Marlyn équipé du capteur MicaSense Altum a eu un impact important sur les économies et les rendements des cultivateurs.

Brian Whyte, Neptune Site Services

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