Face à la multitude d’Outils d’Aide à la Décision (OAD) disponibles, il est normal de se sentir perdu. Comment choisir celui qui répondra le mieux à vos besoins spécifiques ?
Que vous souhaitiez optimiser votre fertilisation azotée ou gérer efficacement vos cultures, disposer des bonnes informations est essentiel pour prendre une décision éclairée.
Ici, nous allons explorer un élément clé : le benchmark des OAD de pilotage de la fertilisation azotée basés sur l’imagerie satellite.
Cette analyse vous aidera à identifier l’outil le plus adapté à votre exploitation. Prêts à faire le point ? Allons-y !
Types de Données Issues des Images Satellitaires
Pour évaluer les OAD basés sur l’imagerie satellite, il est crucial de connaître les types de données utilisées :
Réflectances
Ces données brutes, bien que difficiles à interpréter seules, peuvent être intégrées dans des modèles avancés.
Indices de Végétation
Dérivés de ratios de longueurs d’ondes, ils sont faciles à obtenir mais sensibles aux conditions d’acquisition et non comparables entre satellites.
Mesures Biophysiques
Modélisant des variables mesurables sur le terrain, elles offrent la stabilité, mais nécessitent une expertise en traitement d’images.
Méthodes d’Analyse Intra-Parcellaire
Les outils qui répartissent une dose initiale
Cette méthode répartie une quantité fixe d’azote basée sur des images satellites. Bien que ces outils offrent parfois des options de répartition, ils ne permettent pas un véritable pilotage.
Les outils qui ré-évaluent une dose initiale
Ajustent la dose initiale d’azote, pixel par pixel, pouvant aboutir à une dose moyenne différente de celle prévue.
Les outils qui diagnostiquent
Calculent les besoins en azote à chaque point de la parcelle sans dose prédéfinie, en s’appuyant sur des variables biophysiques issues des images satellites.
Méthodologies de Détermination de la Dose Recommandée
Pour déterminer la dose recommandée, les données sont utilisées de plusieurs manières :
Règles de décision
Cette méthode combine les données satellitaires avec d’autres informations, comme l’itinéraire technique et la météo, et est souvent utilisée par les outils de répartition avec réévaluation.
Modélisation
Divers modèles (empiriques, mécanistes, déterministes) prennent en entrée des données telles que l’itinéraire technique et la phénologie pour représenter mathématiquement la croissance des cultures et les besoins en azote.
Intelligence artificielle
Des algorithmes autonomes reproduisent des comportements existants pour calculer la dose, apprenant de l’expérience grâce à un entraînement continu basé sur une volumétrie de données importantes.
A vous de jouer !
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Cet article a été rédigé et illustré par notre partenaire. La rédaction d’aladin.farm n'a pas participé à sa production ni aux choix des visuels.
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