Technologies de soutien
L'agriculture numérique s'appuie sur des systèmes d'irrigation avancés pour une distribution précise de l'eau, optimisant l'utilisation des ressources et améliorant les rendements des cultures. Les plateformes de l'internet des objets (IoT) alimentées par l'IA surveillent les cultures pour détecter les parasites et les maladies, ce qui permet des interventions ciblées et réduit la dépendance à l'égard des pesticides à large spectre. L'analyse des données en temps réel provenant de capteurs et de drones éclaire les décisions cruciales concernant les besoins en arrosage et la lutte contre les parasites. Bien qu'elles en soient encore au stade expérimental, les technologies explorant la modification du temps, telles que l'ensemencement des nuages, visent à compléter les précipitations naturelles et à améliorer la productivité agricole dans les régions souffrant de stress hydrique.
- Arrosage
En agriculture, l'utilisation de technologies avancées et d'approches basées sur les données peut optimiser les pratiques d'irrigation, garantissant une utilisation efficace de l'eau et améliorant la croissance des cultures. Cela implique l'intégration de capteurs, de prévisions météorologiques et de systèmes d'irrigation automatisés pour surveiller les niveaux d'humidité du sol, les conditions météorologiques et les besoins en eau des plantes en temps réel et fournir des dispositifs d'arrosage de précision tels que des systèmes basés sur GPS ou des robots d'arrosage. En apportant des quantités précises d'eau uniquement au moment et à l'endroit où elles sont nécessaires, l'arrosage intelligent réduit le gaspillage, diminue les coûts et favorise les pratiques agricoles durables, tout en améliorant le rendement des cultures et la résistance à la variabilité du climat. L'irrigation de précision permet d'économiser jusqu'à 44 % d'eau.
Détection et imagerie
L'irrigation moderne s'appuie sur des capteurs d'humidité du sol et d'état hydrique des plantes pour apporter l'eau précisément où et quand elle est nécessaire. Les sondes capacitives enterrées à la profondeur des racines mesurent la teneur en eau volumétrique, tandis que l'imagerie thermique du couvert végétal détecte le stress des plantes dû à une hydratation insuffisante. Ensemble, ces outils créent des cartes d'humidité en temps réel qui évitent l'arrosage excessif et le gaspillage d'eau. Les caméras thermiques installées sur des tours, par exemple, peuvent repérer les premiers flétrissements dans les points chauds et déclencher des lignes de goutte-à-goutte locales pour rétablir une hydratation optimale des plantes.
Traitement des données et IA
Les plateformes de données intègrent les données des capteurs, les prévisions météorologiques et les modèles de culture pour exécuter des programmes d'irrigation pilotés par l'IA. Les algorithmes d'apprentissage automatique apprennent les schémas d'utilisation de l'eau de chaque champ et prédisent le moment où l'humidité tombera en dessous des seuils de culture. Ces modèles génèrent ensuite des prescriptions d'irrigation à débit variable, garantissant que chaque zone reçoit exactement le volume dont elle a besoin. Ces systèmes peuvent réduire de 20 % l'apport d'eau dans les zones argileuses, par exemple, tout en augmentant l'apport dans les zones sablonneuses sujettes à un drainage rapide.
Automatisation et robotisation
Les systèmes d'irrigation automatisés, tels que les pivots centraux et les goutte-à-goutte robotisés, utilisent le guidage GPS et les vannes de régulation de débit pour mettre en œuvre les plans d'irrigation à débit variable (VRI) sans intervention humaine. Les débitmètres et les capteurs de pression embarqués permettent d'ajuster la pression de l'eau et l'activation des buses en temps réel. Les opérateurs peuvent surveiller les performances à distance et passer outre les réglages en cas d'événements météorologiques inattendus. Le résultat est un arrosage efficace, sans intervention humaine, qui maximise le rendement par goutte d'eau.
- Influencer les conditions météorologiques
L'influence des conditions météorologiques dans l'agriculture, souvent appelée modification du temps, implique des techniques visant à modifier les conditions atmosphériques au profit des activités agricoles, telles que l'ensemencement des nuages, la récolte du brouillard et le chauffage ou le refroidissement localisé. L'impact de ces pratiques est important car elles peuvent contribuer à atténuer les effets néfastes de la variabilité du climat et des phénomènes météorologiques extrêmes. L'utilisation d'algorithmes d'IA pour optimiser les paramètres environnementaux et de drones pour la production de pluie artificielle et l'ensemencement des nuages a considérablement accru l'innovation technique dans ce domaine.
Traitement des données et IA
L'agrégation de données provenant d'images satellites, de stations météorologiques au sol et de réseaux de capteurs en temps réel peut alimenter des modèles d'IA qui prévoient les fenêtres optimales pour les interventions météorologiques. Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent les historiques des résultats d'ensemencement ainsi que les profils atmosphériques actuels afin d'identifier l'altitude et le moment précis d'utilisation des dispersants. L'IA peut alors générer des plans d'opération dynamiques, coordonnant plusieurs unités d'ensemencement pour qu'elles travaillent ensemble et s'adaptent aux conditions changeantes en cours de vol. Au fil du temps, l'apprentissage continu permet d'affiner ces modèles, d'améliorer les taux de réussite et de s'assurer que chaque effort de modification des conditions météorologiques apporte un maximum d'avantages tout en utilisant un minimum de ressources.
Drones
Les drones peuvent jouer un rôle clé dans les opérations modernes d'influence météorologique en diffusant des agents d'ensemencement, tels que l'iodure d'argent ou les sels hygroscopiques, directement dans les couches nuageuses ciblées. Équipés de bidons de dispersion compacts, ils suivent des trajectoires de vol prédéterminées basées sur des relevés atmosphériques en temps réel, garantissant des altitudes et des coordonnées de largage précises. Leur agilité leur permet de réagir rapidement à l'évolution des conditions météorologiques, en déployant de petites charges utiles hautement contrôlées à partir d'endroits inaccessibles aux aéronefs pilotés ou aux stations terrestres.
- Lutte contre les nuisibles
La lutte contre les nuisibles dans l'agriculture fait référence au processus de réduction des pertes de récoltes dues aux parasites et aux maladies, à l'augmentation de la production alimentaire, à la minimisation de l'utilisation de produits chimiques, à la garantie d'une alimentation plus sûre et à la préservation des écosystèmes. Les stratégies efficaces de lutte contre les parasites comprennent l'utilisation de pesticides chimiques, d'agents de lutte biologique tels que les insectes utiles, de pratiques culturales telles que la rotation des cultures et les approches de lutte intégrée contre les parasites (IPM) qui combinent plusieurs méthodes pour obtenir des résultats durables. Les avancées numériques dans la lutte contre les nuisibles comprennent les pulvérisateurs guidés par GPS qui minimisent l'utilisation de pesticides tout en maximisant l'efficacité, les drones autonomes et les robots terrestres pour l'application ciblée de pesticides, ainsi que les algorithmes de reconnaissance d'images pour détecter et classer les nuisibles à l'aide de données capturées par des drones ou des capteurs. On estime que l'application à taux variable peut permettre une réduction moyenne des pesticides (coûts) de 60 à 67 % par rapport aux méthodes d'application conventionnelles.
Internet des objets (IoT) : surveillance des nuisibles en temps réel
Les dispositifs IoT (pièges, capteurs) transmettent des données sur l'activité des nuisibles à des systèmes sur cloud en vue d'une analyse en temps réel. Lorsque le système identifie des schémas irréguliers, tels qu'une défoliation groupée ou des signatures thermiques d'insectes envahisseurs de ruches, il alerte les opérateurs sur la zone spécifique. Les interventions peuvent ainsi être limitées à de petites zones, ce qui réduit l'utilisation de produits chimiques et les dommages collatéraux.
Traitement des données et IA
Les modèles antinuisibles pilotés par l'IA peuvent intégrer le nombre de pièges, les données migratoires des insectes nuisibles, les données climatiques et les informations sur le stade de la culture pour prévoir les risques d'épidémie et optimiser le calendrier des traitements. L'apprentissage automatique étalonne ces prévisions en comparant les infestations réelles aux tendances historiques, ce qui améliore constamment la précision. La plateforme suggère ensuite des libérations ciblées de pesticides ou de biocontrôle dans des fenêtres étroites lorsque les ravageurs sont les plus vulnérables. Cette approche guidée par les données améliore l'efficacité et minimise le développement de la résistance aux pesticides, ainsi que le ruissellement des pesticides.
Automatisation et robotisation
Les robots pulvérisateurs et les véhicules terrestres équipés de buses de précision appliquent des biopesticides ou des perturbateurs de phéromones directement sur les plantes ou les parcelles infestées. Guidés par un GPS et des capteurs embarqués de détection des parasites, les robots ne ciblent que le feuillage affecté, évitant ainsi les traitements généralisés. Certains systèmes installent même des applicateurs mécaniques, tels que des pièges collants ou des aspirateurs, qui éliminent les parasites sans produits chimiques. Ces unités autonomes patrouillent dans les champs selon des horaires réguliers, assurant ainsi une suppression continue des parasites avec une surveillance humaine minimale.
Drones
Les drones peuvent rapidement étudier les champs à l'aide d'images haute résolution RVB (rouge, vert et bleu) et de caméras multispectrales afin de détecter les foyers de nuisibles en identifiant les dommages causés aux feuilles et la réflectance inhabituelle du couvert végétal. Une fois les points chauds cartographiés, les drones équipés de buses de micro-pulvérisation de précision peuvent cibler ces zones spécifiques avec une dérive minimale, en appliquant des fongicides, des insecticides ou des agents de lutte biologique contre les nuisibles tels que les nématodes uniquement là où c'est nécessaire, plutôt que de pulvériser des champs entiers. Cette approche permet non seulement de réduire l'utilisation de produits chimiques et l'exposition de l'environnement, mais aussi de ralentir le développement de la résistance en concentrant les applications sur les zones activement infestées. Dans les vignobles et les vergers, les drones peuvent voler sous la canopée pour effectuer des traitements ponctuels précis le long des rangs de vigne, ce qui permet de gagner du temps et d'économiser des intrants par rapport aux engins terrestres traditionnels.