Agriculture végétale
L'agriculture végétale couvre divers domaines des technologies liées à l'agriculture de plein champ basée sur les plantes et les arbres. Elles couvrent l'ensemble du cycle de production des cultures, depuis le travail du sol (labourage), l'ensemencement et la fertilisation jusqu'à la récolte des cultures et la prévention de leur détérioration pendant le stockage. La sylviculture entre également dans cette catégorie. Dans chacun de ces cinq domaines, la numérisation apporte des avantages significatifs en permettant une plus grande précision - même au niveau de la plante individuelle - qui peut augmenter les rendements tout en minimisant les ressources et les intrants tels que l'eau, les engrais, les semences et la main-d'œuvre.
- Travail du sol
Le travail du sol vise à améliorer sa structure, à améliorer l'aération et à augmenter l'infiltration de l'eau, créant ainsi des conditions optimales pour la germination des graines et la croissance des plantes. Ce domaine recouvre toutes les informations pertinentes sur les outils, les méthodes ou les pièces de machines agricoles utilisées pour une action qui se traduira par une plus grande précision au niveau d'un sillon, d'un labour, un traitement du sol, un déplacement, une ouverture, un lissage, etc. De nos jours, les outils et les technologies numériques transforment les pratiques de travail du sol, les rendant plus durables et plus efficaces, et aidant les agriculteurs à optimiser la production végétale tout en minimisant son impact sur l'environnement.
Détection et imagerie
Les capteurs et les outils d'imagerie fournissent des cartes détaillées de l'humidité, de la compaction et de la texture qui guident le travail du sol pour obtenir un substrat idéal pour semer. Par exemple, les sondes d'humidité montées sur la barre d'outils d'un tracteur peuvent transmettre en temps réel les relevés d'humidité du sol, ce qui incite l'opérateur à reporter le labourage des zones trop humides et à éviter des passages inutiles dans le champ.
Traitement des données et intelligence artificielle (IA)
En intégrant les historiques des rendements, des analyses de sol et des données météorologiques dans des modèles d'apprentissage automatique, les agriculteurs reçoivent des recommandations précises sur, par exemple, l'endroit à travailler et l'intensité du travail. Une plateforme de gestion agricole peut analyser les schémas de compactage antérieurs et orienter le sous-solage guidé par GPS sur une partie seulement du champ, ce qui permet de réduire la consommation de carburant et la main-d'œuvre tout en améliorant les conditions pour une pénétration optimale des racines.
Automatisation et robotisation
Les machines autonomes de travail du sol utilisent un guidage GPS avancé et des capteurs d'outils pour ajuster automatiquement la profondeur et le degré de perturbation du sol, assurant ainsi une préparation cohérente et optimale du sol sans fatigue du conducteur. Cela aide également à retenir l'humidité dans le sol.
Drones
Les drones multispectraux révèlent les schémas de stress des cultures liés au compactage du sous-sol, ce qui permet une aération ponctuelle plutôt qu'un travail sur l'ensemble du champ - l'imagerie thermique, par exemple, peut mettre en évidence les rangs rabougris où un sous-solage ciblé rétablira la croissance des racines.
- Semis et fertilisation
Le semis consiste à planter des graines, des semis, des plantes, des bulbes ou des tubercules dans le sol pour faire pousser des cultures. La fertilisation consiste à ajouter des éléments nutritifs au sol afin d'améliorer la croissance et le rendement des plantes. Les engrais peuvent être organiques (compost, fumier, par ex.) ou inorganiques (engrais chimiques, etc.). Le semis et la fertilisation autonomes de haute précision peuvent être basés sur l'IA et l'apprentissage automatique pour analyser les images du processus d'ensemencement et des cultures afin d'établir leur état actuel et d'estimer les besoins en fertilisation. Les données historiques peuvent être utilisées pour recommander des modèles de plantation précis. La fertilisation de précision peut réduire considérablement la quantité totale d'engrais utilisée par un agriculteur. Des réductions d'azote allant jusqu'à 75 % ont été rapportées en utilisant des proportions variables d'azote, sans affecter le rendement du produit.
Détection et imagerie
Des capteurs de haute qualité permettent d'obtenir des données plus précises et plus fiables, qui sont essentielles pour des applications efficaces basées sur l'IA dans le domaine de l'agriculture numérique. Ils peuvent fournir des informations essentielles pour l'ensemencement et la fertilisation. Pendant la saison des semis, par exemple, les semoirs équipés de capteurs optiques et de débitmètres peuvent vérifier en temps réel que les semences et les engrais sont déposés aux bonnes profondeurs et dans les bonnes proportions. Les caméras peuvent surveiller la fermeture des sillons et le contact entre les graines et le sol, et envoyer des alertes en cas de blocage ou d'absence de semis. Par ailleurs, des capteurs de réflectance dans le proche infrarouge peuvent évaluer les niveaux d'éléments nutritifs du sol juste avant que passe le semoir. En combinant ces flux d'informations, les opérateurs peuvent immédiatement ajuster les réglages pour garantir des populations de plantes uniformes et un placement optimal des nutriments.
Traitement des données et IA
Les cartes de prescription pilotées par l'IA peuvent combiner la fertilité du sol, l'historique des rendements et les données prévisionnelles pour faire varier les proportions de semis et les doses d'engrais. Les plateformes de gestion agricole alimentées par l'IA, par exemple, peuvent fusionner les données d'analyse du sol, les cartes historiques de variabilité des rendements et les prévisions météorologiques locales pour créer des prescriptions d'application à taux variable (VRA). Ces prescriptions précisent la quantité exacte de semences et d'engrais nécessaire pour chaque cellule de la grille définie par GPS. Une fois téléchargé sur les planteurs VRA, le système peut alors moduler dynamiquement le dosage des semences et les vannes d'engrais en cours d'application, en fonction du potentiel agronomique de chaque zone.
Automatisation et robotisation
En utilisant des données provenant de capteurs, du GPS et de l'IA, les machines agricoles peuvent effectuer des semis, des plantations et des fertilisations de précision. Les planteurs robotisés, par exemple, peuvent moduler de manière autonome les semences et doser l'engrais en fonction de la position GPS et des informations sur le sol. Ils peuvent également ralentir l'épandage sur les parcelles sablonneuses, par exemple, afin de maintenir une profondeur de semis constante sans intervention de l'opérateur. La fertilisation de précision peut réduire considérablement la quantité totale d'engrais utilisée et minimiser le ruissellement dans les plans d'eau.
Drones
Les opérations par drone en cours de saison complètent la plantation au sol en pulvérisant des micronutriments ou des aliments foliaires ciblés sur les jeunes semis. Après avoir examiné les cartes de qualité des plantes en post-levée, les drones peuvent être envoyés en vol stationnaire au-dessus des zones déficientes et appliquer des suppléments liquides à l'aide de buses de précision. Cette alimentation aérienne par voie foliaire corrige les carences en nutriments avant qu'elles n'entravent la croissance précoce et réduit le besoin de pulvérisateurs terrestres à large spectre. Elle est particulièrement efficace dans les champs où l'accès des tracteurs est limité par des conditions humides ou des terrasses étroites.
Semis avec travail minimum du sol
Le semis avec travail minimum du sol signifie un travail du sol réduit ou de simple conservation. C'est une pratique agricole qui minimise la perturbation du sol lors de la préparation du substrat de semence, afin de réduire l'érosion et d'améliorer la santé du sol. Il s'agit d'un travail du sol moins profond que les méthodes traditionnelles telles que le labourage et souvent de techniques telles que le labourage en bandes ou l'utilisation de dents ou de disques pour créer des rangées de plantation étroites.
Minimiser les polluants gazeux et le ruissellement
Les pratiques qui réduisent les pertes d'azote et améliorent l'absorption des nutriments peuvent minimiser l'émission de polluants gazeux lors du semis et de la fertilisation. Il s'agit notamment d'utiliser le bon type d'engrais, de l'appliquer au bon moment et à la bonne dose, et même d'envisager des méthodes de fertilisation alternatives telles que la fixation biologique de l'azote ou les engrais organiques. Des pratiques telles que l'agriculture sans labour et une meilleure gestion du fumier peuvent également réduire de manière significative les émissions et le ruissellement.
- Récolte
La récolte couvre une large gamme de technologies et de méthodes liées à la récolte des cultures et au fauchage de l'herbe ou de la végétation similaire. L'invention de la moissonneuse-batteuse au XIXe siècle a révolutionné la récolte des céréales en combinant la moisson, le battage et le vannage en une seule opération. Aujourd'hui, l'agriculture numérique transforme la récolte en utilisant des technologies telles que le GPS, les capteurs et l'analyse de données impliquant l'IA pour permettre une récolte de précision, optimiser le calendrier et améliorer l'efficacité et la durabilité de la collecte des récoltes.
Détection et imagerie
Pendant la récolte, les moissonneuses-batteuses peuvent être équipées de capteurs de télédétection par laser (LiDAR) et de capteurs hyperspectraux qui scannent les cultures sur pied pour déterminer la teneur en eau, la distribution de la taille des grains et les zones de verse en temps réel. Ces capteurs transmettent les données à l'unité de commande de la moissonneuse, qui ajuste ensuite la vitesse du rabatteur, la hauteur de la tête de récolte et les réglages du cylindre de battage afin d'optimiser la séparation des grains et de minimiser les pertes par éclatement. L'imagerie intégrée permet également d'établir des cartes de la qualité du rendement qui orientent ensuite l'affectation des stocks et la manutention après la récolte. Cette détection intelligente permet de s'assurer que chaque chargement récolté répond aux normes de qualité, ce qui réduit les impuretés et maximise la valeur marchande.
Traitement des données et IA
L'utilisation des données et de l'IA peut avoir un impact sur la récolte de nombreuses façons. Par exemple, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent prédire le moment optimal de la récolte en analysant la maturité des cultures, les prévisions météorologiques et les conditions du sol. Les modèles d'IA peuvent recommander des itinéraires de récolte optimaux pour minimiser le temps de déplacement entre les bennes pleines, donner des conseils sur le moment de changer de lieu de déchargement et même prévoir le tonnage de fin de journée pour la planification logistique, comme le stockage et le transport des récoltes. Cette aide à la décision en temps réel permet aux exploitants de s'adapter à l'évolution des conditions sur le terrain, comme les zones humides ou le déplacement des cultures, sans avoir à retourner à la base. Les plateformes sur cloud stockent et analysent les données de rendement des moissonneuses équipées de l'Internet des objets, ce qui permet aux agriculteurs d'accéder à des mises à jour en temps réel sur l'avancement de la récolte et les performances des machines via des systèmes sur cloud.
Automatisation et robotisation
Les moissonneuses autonomes, guidées par un positionnement de haute précision, effectuent la récolte des céréales de bout en bout avec une surveillance humaine minimale. De la navigation à la coupe de la récolte, en passant par le battage et le déchargement des cuves à grains, chaque processus est automatisé sur la base d'algorithmes prédéfinis et d'un retour d'information continu des capteurs. Les machines diagnostiquent elles-mêmes leurs performances, alertent le personnel d'assistance sur les besoins de maintenance et se déplacent dans les champs 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, sous la supervision d'un opérateur dans un centre de contrôle à distance. Cette automatisation permet de remédier aux pénuries de main-d'œuvre pendant les périodes de pointe de la récolte et de garantir un fonctionnement constant, quelle que soit la fatigue humaine.
Drones
Les relevés effectués par des drones avant la récolte fournissent des informations aériennes sur l'uniformité de la maturité des cultures, les gradients d'humidité et les zones de verse. En quadrillant les parcelles au crépuscule (lorsque les différences de température du couvert végétal sont prononcées), les drones à imagerie thermique repèrent les zones qui ont suffisamment séché pour que la moissonneuse-batteuse puisse y pénétrer en toute sécurité. Les exploitants donnent ensuite la priorité à ces zones afin de réduire l'éclatement ou la détérioration des grains. Les drones peuvent également fournir une assistance en temps réel aux capteurs pendant les opérations de récolte.
- Réduction des pertes
En agriculture, la réduction des pertes implique des stratégies et des pratiques visant à minimiser les pertes de récoltes et de produits alimentaires tout au long de la chaîne d'approvisionnement, de la production à la consommation. Il s'agit notamment d'améliorer les techniques de récolte, les conditions de stockage, d'optimiser le transport, ainsi que de mettre en œuvre des méthodes de traitement et d'emballage efficaces pour prolonger la durée de conservation et maintenir la qualité, réduisant ainsi les déchets et augmentant la disponibilité des denrées alimentaires. Cela englobe des aspects techniques tels que les machines et les méthodes utilisées pour séparer les grains de leur enveloppe ou de leur paille, les dispositifs de manutention des récoltes tels que les convoyeurs, les élévateurs et autres machines, ainsi que les améliorations logistiques visant à optimiser le stockage et le transport. L'utilisation d'algorithmes d'IA peut optimiser les itinéraires de stockage et de transport afin de réduire les retards et le gaspillage alimentaire. Les plateformes sur cloud peuvent suivre les quantités et la qualité des produits en temps réel, améliorant ainsi la chaîne d'approvisionnement et l'efficacité énergétique.
Détection et imagerie
Les systèmes de vision industrielle permettent de classer les produits en fonction de leur taille, de leur qualité et de leur maturité, de sorte que les produits de qualité supérieure se retrouvent sur les étalages et que les produits de moindre qualité soient utilisés dans les processus de production alimentaire industrielle. Il est également important de surveiller les niveaux d'humidité pendant le stockage et la production, ce qui peut entraîner des pertes économiques dues à la germination et au développement de moisissures.
Traitement des données et IA
Les plateformes sur cloud peuvent agréger les données des capteurs des installations de stockage avec les prévisions météorologiques externes pour exécuter des modèles de risque de détérioration. Les algorithmes d'IA calculent les programmes d'aération optimaux, les points de consigne d'humidité et la durée de fonctionnement des ventilateurs pour maintenir les niveaux d'humidité cibles. Le système envoie des commandes automatisées aux appareils de ventilation ou alerte les opérateurs lorsqu'une intervention manuelle (par exemple, le retournement du grain) est nécessaire. L'IA peut également contribuer à la gestion des stocks et à la planification de la logistique de transport afin de réduire les délais de mise sur le marché.
- Sylviculture
La sylviculture dans le cadre de l'agriculture, souvent appelée agroforesterie, recouvre la gestion des ressources des forêts pour le bois et les produits non ligneux et les services écosystémiques. Elle couvre divers aspects de la sylviculture, notamment la culture, la gestion et la conservation des forêts, les technologies et les méthodes de plantation, d'entretien et de récolte des arbres, ainsi que la gestion des écosystèmes forestiers en vue d'en tirer des avantages pour l'environnement. La sylviculture est un domaine complexe et multiforme qui met en balance des considérations écologiques, économiques et sociales, soulignant la nécessité de pratiques de gestion durable. La cartographie et agroforesterie de précision sont améliorées par l'utilisation de drones et d'algorithmes d'intelligence artificielle.
Détection et imagerie
La gestion forestière peut utiliser le LiDAR terrestre et aérien pour construire des modèles 3D de la structure des peuplements, en saisissant la hauteur des arbres, la densité de la canopée et la biomasse du sous-étage. Combinées à l'imagerie multispectrale, ces cartes révèlent les taux de croissance, le stress dû à la sécheresse et les zones infestées de nuisibles. Les gestionnaires forestiers utilisent ces données pour hiérarchiser les opérations d'éclaircissement, en veillant à ce que les ressources soient affectées aux peuplements présentant le meilleur rendement ou la plus grande valeur de conservation. L'imagerie documente également les changements au fil du temps, ce qui permet d'évaluer les besoins en matière d'éclaircissement, de récolte, de plantation, d'élagage, de brûlis contrôlé et de préparation du site pour les nouveaux semis.
Traitement des données et IA
Les plateformes d'IA intègrent des images satellite et de drone, des résultats de modèles de croissance et des cartes du sol pour prévoir le volume de bois, le potentiel de séquestration du carbone et les schémas de propagation des maladies. En simulant divers scénarios de rotation des récoltes, le système optimise les calendriers de coupe afin d'équilibrer les rendements économiques et la durabilité écologique. L'IA peut également aider à prendre des décisions concernant la trajectoire des machines forestières, par exemple.
Automatisation et robotisation
Les robots sont de plus en plus utilisés pour des activités telles que la plantation, l'élagage et l'abattage des arbres, même sur des terrains difficiles. Les abatteuses automatiques transforment les branches sur place en grumes prêtes pour l'industrie, d'une longueur et d'un diamètre prédéfinis, qui sont préparées pour les chargeurs de grumes automatisés. La tenue des stocks et l'inventaire se font automatiquement pendant l'abattage.
Drones
Les drones peuvent avoir des fonctions très diverses en sylviculture, depuis le transport des capteurs nécessaires à la collecte de données pour la prise de décision ou la modélisation jusqu'à la dispersion de gousses de semences enrobées de pastilles nutritives et de spores mycorhiziennes sur des sites brûlés ou coupés à blanc. Ils peuvent également être utilisés pour l'échantillonnage dans la canopée ou même être équipés d'outils de coupe.