Valorization of geographical information in precision agriculture
Valorisation de l'information géographique en agriculture de précision
Résumé
In the agricultural field, the principle of sustainable development began to be applied when productivist agriculture showed its limits. This gave rise to sustainable agriculture which includes a whole series of approach to control the cultures among which biological agriculture and reasoned agriculture are the most known.
Another approach, precision agriculture, relies on very large scale geographical information and adapted tools (Geographical Information Systems and spatial analysis) to manage in-field variability in order to optimize exploitation costs and to limit the environmental impacts of the farming operations. The practice of precision agriculture, in particular the operational implementation of the modulation of inputs, requires the division of the parcel into a few big management zones.
A zoning method thus has been developed. Initially, tests were carried out on the basis of MultiCriteria Decision Making. But this approach was abandoned for reasons of applicability. The method finally developed is based on a hybrid clustering integrating several spatial constraints and allowing to take into account the farmer's knowledge. It makes it possible to obtain quickly and simply satisfactory zonings while offering some validity indicators.
A study aiming at modelling the spatial structure of expensive data while using others cheaper was conducted. We have demonstrated that with our zoning method, it was possible to correctly approach the spatial structure of several relevant agronomic variables using a combination of electrical resistivity, yield and satellite imagery maps.
Another approach, precision agriculture, relies on very large scale geographical information and adapted tools (Geographical Information Systems and spatial analysis) to manage in-field variability in order to optimize exploitation costs and to limit the environmental impacts of the farming operations. The practice of precision agriculture, in particular the operational implementation of the modulation of inputs, requires the division of the parcel into a few big management zones.
A zoning method thus has been developed. Initially, tests were carried out on the basis of MultiCriteria Decision Making. But this approach was abandoned for reasons of applicability. The method finally developed is based on a hybrid clustering integrating several spatial constraints and allowing to take into account the farmer's knowledge. It makes it possible to obtain quickly and simply satisfactory zonings while offering some validity indicators.
A study aiming at modelling the spatial structure of expensive data while using others cheaper was conducted. We have demonstrated that with our zoning method, it was possible to correctly approach the spatial structure of several relevant agronomic variables using a combination of electrical resistivity, yield and satellite imagery maps.
Dans le domaine agricole, l'application du principe du développement durable s'est faite en même temps que la prise de conscience des limites de l'agriculture productiviste pour donner naissance à l'agriculture durable. Cette dernière englobe toute une série d'approche de la conduite des cultures dont les plus connues sont l'agriculture biologique et l'agriculture raisonnée.
Une autre approche, l'agriculture de précision, s'appuie sur de l'information géographique à très grande échelle et des outils adaptés (Systèmes d'Information Géographique et analyse spatiale) pour gérer la variabilité intraparcellaire afin d'optimiser les coûts d'exploitation et de limiter les impacts environnementaux des opérations culturales. La pratique de l'agriculture de précision, en particulier la mise en oeuvre opérationnelle de la modulation des intrants, nécessite le découpage de la parcelle en quelques grandes entités homogènes.
Une méthode de zonage a donc été développée. Dans un premier temps, des tests ont été effectués sur la base de l'Aide MultiCritère à la Décision. Mais cette approche a été abandonnée pour des raisons d'applicabilité. La méthode développée au final s'appuie sur une classification mixte intégrant plusieurs contraintes spatiales et permettant la prise en compte du savoir de l'exploitant agricole. Elle permet d'obtenir rapidement et simplement des zonages satisfaisants tout en offrant quelques indicateurs de validité.
Une étude visant à modéliser la structure spatiale de données onéreuses en en utilisant d'autres l'étant nettement moins a été menée. Nous avons montré qu'avec notre méthode de zonage, il était possible d'approcher correctement la structure spatiale de plusieurs variables agronomiques pertinentes en se basant sur une combinaison de cartes de résistivité électrique, de rendement et d'images satellitaires.
Une autre approche, l'agriculture de précision, s'appuie sur de l'information géographique à très grande échelle et des outils adaptés (Systèmes d'Information Géographique et analyse spatiale) pour gérer la variabilité intraparcellaire afin d'optimiser les coûts d'exploitation et de limiter les impacts environnementaux des opérations culturales. La pratique de l'agriculture de précision, en particulier la mise en oeuvre opérationnelle de la modulation des intrants, nécessite le découpage de la parcelle en quelques grandes entités homogènes.
Une méthode de zonage a donc été développée. Dans un premier temps, des tests ont été effectués sur la base de l'Aide MultiCritère à la Décision. Mais cette approche a été abandonnée pour des raisons d'applicabilité. La méthode développée au final s'appuie sur une classification mixte intégrant plusieurs contraintes spatiales et permettant la prise en compte du savoir de l'exploitant agricole. Elle permet d'obtenir rapidement et simplement des zonages satisfaisants tout en offrant quelques indicateurs de validité.
Une étude visant à modéliser la structure spatiale de données onéreuses en en utilisant d'autres l'étant nettement moins a été menée. Nous avons montré qu'avec notre méthode de zonage, il était possible d'approcher correctement la structure spatiale de plusieurs variables agronomiques pertinentes en se basant sur une combinaison de cartes de résistivité électrique, de rendement et d'images satellitaires.
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