Dans cet article de notre partenaire (INO), découvrez dans cet article de blog les principaux capteurs optiques utilisés en agriculture et comment ils peuvent vous aider à optimiser votre production agricole.
L’agriculture de précision est en train de révolutionner l’industrie agricole en permettant aux agriculteurs de collecter des données sur leurs cultures notamment à l’aide de capteurs optiques qui fournissent des informations précises, sur les plantes et les sols, pouvant être utilisées pour améliorer la productivité, la durabilité et la rentabilité de l’agriculture.
Dans cet article de blogue, nous allons explorer les principales technologies optiques utilisées en agriculture. Nous allons examiner comment ces technologies fonctionnent, comment elles peuvent être utilisées pour collecter des données sur les cultures et comment ces données peuvent être utilisées pour optimiser la production agricole.
Les principaux capteurs optiques utilisés en agriculture
L’agriculture de précision est en train de révolutionner l’industrie agricole en permettant aux agriculteurs de collecter des données sur leurs cultures notamment à l’aide de capteurs optiques qui fournissent des informations précises, sur les plantes et les sols, pouvant être utilisées pour améliorer la productivité, la durabilité et la rentabilité de l’agriculture.
Dans cet article de blogue, nous allons explorer les principales technologies optiques utilisées en agriculture. Nous allons examiner comment ces technologies fonctionnent, comment elles peuvent être utilisées pour collecter des données sur les cultures et comment ces données peuvent être utilisées pour optimiser la production agricole.
Les capteurs RGB (Red Green Blue)
Ce sont des capteurs optiques qui enregistrent les images en trois bandes de couleur : rouge, vert et bleu.
Ce type de capteur est utilisé pour cartographier la végétation et mesurer la couleur des feuilles des plantes, ce qui peut fournir des informations sur leur rendement, leur santé et leur état de maturité. Les plantes en bonne santé ont une couleur verte plus vive, tandis que les plantes stressées ou malades peuvent avoir une couleur plus terne ou jaunâtre.
Ces capteurs permettent aussi de cartographier la végétation à différentes étapes de sa croissance, ce qui aide les agriculteurs à identifier les zones où les cultures ont besoin d’une attention particulière. Les données collectées peuvent être combinées avec d’autres types de données, telles que les données météorologiques et de température et fertilité des sols, pour créer des modèles prédictifs et optimiser la production agricole.
Les capteurs hyperspectraux
Un capteur hyperspectral mesure la réflectance de la lumière à plusieurs bandes de longueurs d’ondes, allant du visible à l’infrarouge proche. Contrairement à un capteur RGB qui mesure seulement trois bandes de couleurs, un capteur hyperspectral mesure plusieurs dizaines ou centaines de bandes étroites et adjacentes de longueurs d’onde. Ces images permettent d’identifier et de cartographier des matériaux spécifiques sur la surface terrestre, tels que les minéraux, les sols et la végétation.
Les capteurs hyperspectraux sont utilisés pour obtenir des informations détaillées sur la composition chimique et la santé des plantes, ainsi que sur leur état de maturité. Les données ainsi collectées sont utilisées pour cartographier les propriétés des cultures telles que la densité foliaire, la teneur en eau et en chlorophylle, ainsi que la concentration de nutriments dans les sols.
Pour en apprendre plus sur les fonctionnalités des capteurs hyperspectraux lisez l’article de blog Prédire le temps de conservation des légumes-feuilles.
Les capteurs multispectraux
Ce type de capteur mesure la réflectance de la lumière à plusieurs bandes de longueurs d’onde, mais avec un nombre de bandes moins important que pour un capteur hyperspectral. Généralement, un capteur multispectral mesure entre 4 et 10 bandes de longueurs d’onde.
Les capteurs multispectraux sont utilisés pour obtenir des informations sur la santé et la vigueur des plantes, . Bien que leur résolution spectrale soit inférieure à celle des capteurs hyperspectraux, ils fournissent des informations complémentaires pertinentes pour aider les agriculteurs à prendre des décisions éclairées et à optimiser la production agricole.
Les capteurs infrarouges (IR)
Ces capteurs mesurent la radiation électromagnétique émise ou réfléchie par les cultures dans le spectre infrarouge. Ils peuvent mesurer différentes longueurs d’onde dans le spectre infrarouge, notamment l’infrarouge proche (NIR) et l’infrarouge lointain (FIR).
Les capteurs infrarouges sont souvent utilisés pour mesurer la température des cultures, ce qui fournit des informations sur la respiration des plantes et leur croissance. Les capteurs infrarouges sont également utilisés pour mesurer la teneur en eau des cultures, car la teneur en eau des feuilles peut affecter leur capacité à réfléchir ou émettre de la radiation infrarouge.
Ils fournissent des informations précises aux agriculteurs qui les aide à prendre des décisions éclairées et à optimiser la production agricole en mesurant la température et la teneur en eau des cultures.
Les capteurs LiDARs
Un LiDAR (Light Detection and Ranging) est un capteur qui utilise des impulsions laser pour mesurer la distance entre l’émetteur du laser et une surface réfléchissante, comme le sol ou les plantes. Il est utilisé pour cartographier la topographie des champs, la hauteur des cultures et la densité du couvert végétal.
Le LiDAR peut être monté sur un drone, un véhicule terrestre ou un avion pour collecter des données à grande échelle sur les cultures. Les données collectées sont utilisées pour créer des cartes tridimensionnelles haute résolution des cultures, permettant aux agriculteurs de visualiser les différences de hauteur dans les champs, les zones de faible densité de couverture végétale et les zones de stress hydrique.
Les données LiDAR sont également utilisées en conjonction avec des données de capteurs multispectraux ou hyperspectraux pour fournir des informations supplémentaires sur les cultures, telles que la densité foliaire, la teneur en chlorophylle et la teneur en eau.
Découvrez un exemple d’utilisation des capteurs LiDAR dans le domaine agricole en lisant l’étude de cas Détecter le niveau de remplissage des silos à l’aide d’un système de vision.
En conclusion, les capteurs optiques jouent un rôle de plus en plus important dans le domaine agricole, en permettant aux agriculteurs de collecter des données précises sur les cultures : mesure de la teneur en eau, densité foliaire, teneur en chlorophylle, hauteur des cultures et topographie des champs.
Ces capteurs sont souvent montés sur des drones ou des satellites pour effectuer des relevés à grande échelle des cultures. Les données collectées sont traitées à l’aide de techniques de traitement d’image et d’apprentissage automatique via des algorithmes d’intelligence artificielle afin d’identifier les zones de culture qui nécessitent une attention particulière, d’optimiser les pratiques agricoles telles que l’irrigation, la fertilisation et la gestion des maladies et des ravageurs, augmenter les rendements et améliorer la productivité des cultures.
Les capteurs tels que les capteurs infrarouges, les capteurs multispectraux, les capteurs hyperspectraux et les LiDARs offrent chacun des avantages uniques dans la collecte de données sur les cultures. En combinant les données collectées par plusieurs capteurs, les agriculteurs ont une compréhension plus complète des conditions de croissance de leurs cultures, ce qui les aide à prendre des décisions plus éclairées pour optimiser leur productivité.
Pour découvrir un exemple d’utilisation de capteurs optiques dans le secteur agricole, téléchargez l’étude de cas Le développement d’un spectromètre portable pour analyser les carences en nutriment des plants de pomme de terre.
À PROPOS DE L’AUTEUR
Donald Prévost
Gestionnaire de solutions
Donald Prévost, PhD, a obtenu ses baccalauréats et maitrise en physique de l’université Laval en 1990 et 1992, puis son doctorat en physique de l’image de l’université Paris-Sud en 1995. Il cumule 25 ans d’expérience professionnelle au sein d’INO aux titres de chercheur, chef de groupe, gestionnaire de programme puis maintenant gestionnaire de solutions.
Spécialiste de l’intelligence artificielle et de l’optimisation combinatoire appliquées au traitement des images et des vidéos, il est l’initiateur des développements d’INO ayant conduit à l’élaboration des plateformes actuelles de détection et suivi d’objets, de reconstruction 3D de scènes, de fusion et rehaussement d’images et de déploiement de capteurs.
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