Nouveau guide sur l'utilisation des données de capteurs

jeudi 16 décembre 2021 by Admin

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Le projet INNO-VEG développe des méthodes innovantes pour la recherche sur les cultures de légumes et de pommes de terre au champ. Le projet a récemment publié un "protocole" qui fournit des conseils sur la façon dont les données de capteurs peuvent être utilisées pour évaluer la performance des cultures.  Ce guide s'adresse aux chercheurs, aux agronomes et aux agriculteurs qui souhaitent utiliser ces technologies pour évaluer les cultures et leur permet d'en faire un usage optimal.

 

Lizzie Sagoo, responsable du projet et spécialiste en pédologie chez ADAS, indique que "les capteurs, comme ceux montés sur les drones ou les tracteurs, peuvent être un moyen rentable de surveiller la performance des cultures, en particulier si l'on veut évaluer des parcelles plus grandes".

 

Le protocole comprend des informations sur l'utilisation de la technologie des capteurs sur le terrain et sur la gestion et l'interprétation des données. Les informations fournies sont basées sur les résultats de plus de 60 expériences au champ menées en 2019 et 2020 à travers le Royaume-Uni, la France, la Belgique et les Pays-Bas, où les mesures traditionnelles sur le terrain (c'est-à-dire les évaluations du rendement et de la qualité des cultures par la récolte manuelle ou mécanique) ont été comparées aux données des capteurs.

 

Ces expérimentations couvraient un certain nombre de groupes de cultures horticoles (dont les pommes de terre, brassicacées, alliums, salades, carottes, pois et cucurbitacées) et de domaines de recherche prioritaires ( comme la gestion du sol, la nutrition des cultures, l'évaluation des cultivars et la protection des cultures) afin de générer des données permettant d'évaluer la pertinence des observations acquises par capteurs pour évaluer les différences de méthodes dans les expérimentations au champ.

 

Les essais ont été mis en place pour répondre aux questions clés relatives à l'utilisation des capteurs dans les essais sur le terrain, notamment en ce qui concerne leurs applications pour différents types de cultures ayant des schémas de croissance différents (par exemple, les cultures à racines par rapport aux salades à feuilles), mais aussi l'utilisation de différents types de capteurs et d'indices de végétation, ou encore le choix de la période de mesure et les exigences supplémentaires en matière de "vérification au sol" pour "calibrer" les données spatiales sur les cultures.

 

L'utilisation de capteurs pour évaluer les expérimentations sur le terrain permet de faire passer la recherche de la petite parcelle à l'échelle du champ, ce qui permet de développer une approche de la recherche orientée vers les agriculteurs. Eva Ampe, spécialiste de l'agriculture de précision chez Inagro, déclare : " Nous voulons montrer aux agriculteurs qu'ils peuvent mettre en place des essais simples en champs séparés ou en jalonnement pour tester de nouvelles approches telles que les variétés, les techniques d'implantation ou la gestion des engrais, puis utiliser des capteurs pour évaluer l'efficacité des opérations ". Le protocole peut être téléchargé sur le site Webv du projet.

 

Outre les essais en plein champ, le projet INNO-VEG a mis en place un réseau transfrontalier (Royaume-Uni, France, Belgique et Pays-Bas) pour faciliter l'innovation entre les industries de l'agriculture de précision et des capteurs, les organismes de recherche et les filières des légumes de plein champ et de pommes de terre.

"Le réseau d'innovation INNO-VEG vise à faciliter l'innovation en mettant à profit la technologie des capteurs dans le cadre de la recherche sur les légumes et les pommes de terre de plein champ. Nous invitons toute personne intéressée par ce domaine à s'inscrire au réseau via le site Web du projet", ajoute Cor Van Oers, responsable du réseau chez Delphy.

 

Le projet INNO-VEG a reçu un financement du programme Interreg 2 Mers 2014-2020 cofinancé par le Fonds Européen de Développement Régional dans le cadre du contrat de subvention n° 2S05-032.