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Des capteurs aident les agriculteurs à mieux comprendre les cultures

Il y a un peu plus de 25 ans, un capteur de débit massique associé au GPS changerait à jamais la façon dont les agriculteurs perçoivent leurs champs. Le mariage leur a donné la possibilité de relier le grain récolté à une zone d'un champ et de commencer à générer
cartes de rendement.

« Parce que les agriculteurs ont reconnu à quel point la variation de rendement se produisait réellement dans leurs champs, soudain l'agriculture de précision a décollé, " dit Scott Shearer, professeur, Université d'État de l'Ohio.

Vers cette même époque, le développement de produits basé sur l'intérêt pour la détection de la fertilité du sol en cours de route gagnait également du terrain.

« Notre premier produit était un pH-mètre du sol qui mesurait les endroits dans le champ où le maïs était rabougri et stressé, " dit Mike Thurow, qui a fondé Spectrum Technologies en 1987. « Au fil des ans, beaucoup de choses ont changé dans l'industrie.

Aujourd'hui, des capteurs – à la fois sur et hors de l'équipement – ​​mesurent une myriade d'attributs pour aider les agriculteurs à maximiser les rendements avec un minimum de ressources. Au-dessus et au-dessous du sol, les capteurs peuvent déterminer quand plus d'appui est nécessaire, définir quand une récolte a soif, détecter une maladie avant même que des lésions n'apparaissent sur les feuilles, ou guider la façon dont les produits chimiques sont appliqués.

« Les capteurs offrent plus d'yeux dans les zones critiques, " dit Jesse Haecker, planteur mondial, pulvérisation, et directeur commercial d'applicateur d'éléments nutritifs pour John Deere. "Par exemple, les 300 capteurs des pulvérisateurs automoteurs John Deere mesurent la température, vitesse du vent, vitesse au sol, pression de pulvérisation, couler, et les changements de terrain pour diriger les applications chimiques dans des conditions variables.

Un sens pour les capteurs

L'agriculture basée sur des capteurs devient de plus en plus importante. Avoir la capacité de surveiller avec précision la variabilité sur le terrain et de prendre des décisions basées sur des données transforme la façon dont les agriculteurs gèrent leurs opérations.

« La confiance d'avoir des données pour prendre des décisions est un point de valeur énorme, " dit John Gates, Vice-président produit, CropX. « Nous pouvons fondamentalement augmenter l'expérience d'un agriculteur afin que lorsqu'il rencontre une situation inhabituelle qui lui est moins familière, il a une personne de confiance, source d'information sans conjecture sur la façon de le gérer.

Alors que les stratégies de l'Internet des objets (IoT) prennent forme, les informations sur les machines et sur le terrain provenant d'une myriade de capteurs évoluent rapidement. La première question que pose Matt Darr à propos de l'IoT est la suivante :« Essayons-nous d'en apprendre davantage sur la science de la production végétale ou d'influencer la production végétale en une seule saison ?

"Être capable de prédire et de réagir en saison est une proposition de valeur totalement différente que de pouvoir montrer pourquoi un résultat s'est produit à la fin de l'année, », explique le professeur de l'Iowa State University. « Les producteurs ont voté avec leur chéquier maintes et maintes fois. Ils paieront pour des solutions basées sur les résultats, mais hésitent à payer pour des solutions qui ne fournissent que des connaissances sans action.

Haecker dit qu'il y a certainement plus de technologies sur le marché qui collectent des données que de celles qui donnent un sens aux données. « Nous devons aller au-delà de « Le capteur dit ceci » pour « Quelle action dois-je prendre ? »  »

La décision d'un agriculteur d'adopter, Gates dit, se résume souvent à la façon dont il peut utiliser la technologie comme catalyseur pour être plus rentable. « Il y aura toujours des outils intéressants sur le marché, mais qu'est-ce qui va frapper le portefeuille d'un agriculteur en ce moment ? » il demande.

C'est quelque chose que Shearer pense que l'industrie de la détection du sol a affronté. « Des domaines tels que les capteurs de réflectance dans le proche infrarouge ont évolué pour nous permettre de mesurer la teneur en matière organique en déplacement, " il dit. "Malheureusement, à ce jour, nous n'avons pas connu le même décollage dans la mesure des niveaux de nutriments du sol.

Darr se débat avec la proposition de valeur des capteurs installés sur le terrain pour les décisions de gestion. "Ils ont un problème concurrent d'évolutivité pour arriver à des résolutions d'échantillonnage qui comptent tout en luttant également contre de vrais problèmes de logistique autour du placement et de la physique associés aux besoins en énergie des cultures sur pied."

Des innovations comme la sonde sans fil de Teralytic, Shearer dit, peut renverser la vapeur. Ses 26 capteurs fournissent des données détaillées sur la qualité des sols, y compris l'humidité du sol, salinité, et NPK à trois profondeurs différentes, ainsi que l'aération, respiration, température de l'air, léger, et l'humidité. "Heures supplémentaires, Je pense que cela va donner aux agriculteurs une bonne estimation des niveaux de nutriments dans leur sol, " il dit.

Le plus grand bond en avant aura lieu sous terre, dit Tomer Tzach, PDG de CropX. « Il y a encore beaucoup à apprendre sur les facteurs qui contribuent à la santé des sols, " il dit, ajoutant qu'il ressent lui aussi cette évolutivité, ainsi que le coût, est un problème.

La fin du jeu, Darr croit, sont des solutions montées sur machine qui capturent et réagissent aux données en temps réel.

« Cela rend les données exploitables prêtes pour les producteurs et beaucoup plus faciles à mettre en œuvre, " il dit, ajoutant que tandis que la détection basée sur la machine
est plus difficile que les alternatives, en fin de compte, cela offre plus d'opportunités de valeur pour influencer directement les finances d'une ferme au cours d'une année donnée.

À court terme, Wade Stewart de Trimble suppose que la plus grande adoption que nous verrons est l'ajustement en temps réel. Quelques exemples sont la possibilité d'ajuster votre profondeur de plantation à la volée en fonction de l'humidité disponible, avoir un moyen de modifier dynamiquement le travail du sol en fonction du compactage, et pouvoir changer l'angle de votre disque en fonction de la quantité de résidus.

« Ce sont des pratiques qui améliorent vraiment le fonctionnement, mais ils sont faits dans les coulisses, », explique le responsable de marché de la division ag.

Capteurs au travail

Les informations recueillies par Brandon Hunt dans sa ferme de l'ouest du Kentucky permettent non seulement d'identifier les gains d'efficacité qui conduisent à une productivité et une rentabilité plus élevées, mais également à réduire les coûts des intrants et à optimiser l'utilisation des engrais. « Je sais que la technologie va nous rendre meilleurs, mais c'est une conversation beaucoup plus facile lorsqu'elle est intégrée à notre système existant.

Il effectue également de nombreux « tests de fumée » pour évaluer une technologie avant de se lancer. Par exemple, il a passé cinq ans à tester le GreenSeeker de Trimble sur du blé. En commençant par quelques hectares, Hunt n'a ajouté plus d'acres que lorsque la technologie a été validée. (Voir « Sensing Across the Acres » pour savoir comment Hunt utilise d'autres capteurs.)

« Il s'agit de prouver que la technologie rend un opérateur aussi efficace que possible, et chaque dollar investi dans l'opération est maximisé, ", dit Stewart. « Cela ne changera jamais. »

Comprendre le retour sur investissement des capteurs qui tentent d'obtenir des informations sur les cultures peut être difficile à atteindre, dit Darr. « En protection des cultures, nous devons produire un retour sur investissement qui génère suffisamment d'avantages de rendement pour surmonter à la fois les coûts de produit et d'application.

Solutions IoT pour l'identification des mauvaises herbes, insecte, et les problèmes de maladie doivent être non seulement suffisamment précis pour détecter l'épidémie, mais aussi suffisamment spécifique pour prédire si le traitement créera un retour sur investissement positif. « Dans de nombreux domaines, nous manquons simplement de l'expertise agronomique de base pour identifier avec précision ces points de rupture entre la pression des ravageurs et le retour sur investissement positif garanti s'ils sont traités, », dit Darr.

Nous devons également arriver à un point où nous pouvons exécuter de manière récurrente, dit Shearer. « Le seul joker a toujours été la météo. Si je savais quel temps allait être, cela faciliterait grandement la gestion de l'azote.

C'est aussi pourquoi une station météorologique à la ferme est devenue un outil essentiel.

« Cela donne vraiment du pouvoir à un agriculteur, ” dit Thurow. « Nous assistons à des événements de pluie plus intenses, et un orage peut changer la donne. Une station météorologique à la ferme lui donne une perspective différente sur ce que Mère Nature offre et comment il pourrait modifier ses plans. »

Joindre les points

Alors que la technologie des capteurs continue d'évoluer, il est peu probable qu'une seule mesure puisse répondre à toutes les questions d'un agriculteur. « Le pouvoir vient de la combinaison de l'information de nouvelles manières, », dit Gates.

Pour y parvenir, la connectivité est la clé.

« Quand il s'agit de connecter toutes ces informations via l'Internet de demain, notre industrie a un énorme défi devant elle, », dit Haecker. « Les capteurs qui sont sur l'équipement ou hors bord, capacités de traitement, et l'infrastructure cloud… il y a beaucoup de choses qui doivent être réunies.

Sensation à travers les acres

Planteur :DeltaForce

Les jardinières de Brandon Hunt (Cas IH 2140, Cas IH 2150, et Kinze 3660) sont équipés de la technologie Precision Planting. Alors que les données des planteurs lui permettent de savoir à quel point chacun est performant, Hunt prend le plus loin de DeltaForce. Le système d'appui contrôle et ajuste la pression instantanément en fonction des conditions changeantes du sol. Cela fournit la profondeur de plantation appropriée à chaque fois, quelles que soient les conditions du terrain.

Planteur :TrueTracker

En raison des collines et des pentes latérales auxquelles Brandon Hunt doit faire face dans l'ouest du Kentucky, rester sur sa ligne de guidage lors de la plantation de maïs dans la bande peut être
un défi.

L'erreur de suivi d'un outil peut être de cinq à 10 fois l'erreur de guidage du tracteur, selon Scott Shearer, professeur, Université d'État de l'Ohio. « Selon l'opération, cet outil pourrait errer un peu d'un côté à l'autre, " il dit.

En utilisant le TrueTracker TMX-2050, attelages orientables actifs, et CenterPoint RTX, Hunt peut positionner à plusieurs reprises le planteur à 1 pouce à chaque fois.

« Nous faisons tout notre possible pour garder cette jardinière au centre de la bande 100 % du temps, " il dit.

Cependant, Tondeur note, mettre en œuvre les systèmes de guidage ne sont pas encore vraiment un pilier dans l'agriculture principalement en raison du coût.

Station météo :WatchDog 2900ET

Une station météo WatchDog 2900ET alimente les données directement dans la plate-forme de contrôle d'irrigation de Hunt Farms.

Pivots centraux :AquaSpy

Brandon Hunt a utilisé des capteurs à filigrane et à capacité pour mesurer l'humidité du sol sur ses hectares irrigués. Contrairement au capteur de filigrane, qui mesure l'humidité du sol à un seul endroit, le capteur basé sur la capacité mesure l'humidité et la température du sol tous les 4 pouces sur toute la longueur de la sonde.

« Alors que les capteurs de filigrane, qui ont été placés à 12, 24, et 36 pouces, a bien fonctionné, Je cherchais quelque chose de différent, " il dit.

Il y a quelques années, Hunt a commencé à utiliser des sondes AquaSpy sur 13 pivots centraux. AquaSpy est une sonde de 48 pouces équipée de capteurs tous les 4 pouces qui évaluent l'humidité, nutriments, et la température. La sonde envoie des données en temps réel à Hunt, auquel il peut accéder via un smartphone, tablette, ou ordinateur portable.

« Il y a deux ou trois choses que je pensais que nous avons mieux recueillies en allant avec AquaSpy, », dit Hunt. "D'abord, Je peux voir la profondeur des racines au fur et à mesure de leur croissance tout au long de la saison, car le capteur basé sur la capacité voit où les racines évacuent l'humidité. Je sais si les racines sont peu profondes ou si elles sont profondément enfoncées dans le sol comme elles devraient l'être.

Seconde, les données en temps réel sont très simples. « Je n'ai pas à faire beaucoup de fouilles ou d'interpolations, », dit Hunt. « Parce que l'information est facile à comprendre, Je suis capable de prendre des décisions plus opportunes sur le moment d'irriguer en fonction de ce qu'on me montre.

Combiner :données de rendement

« Nous collectons des données de rendement depuis longtemps. C'est toujours une information assez puissante car c'est notre unité de mesure à la récolte, ", dit Brandon Hunt. « De bonnes données de rendement quantifient toutes les choses que nous faisons. »

Les données de rendement sont une autre couche d'information qui aide à déterminer quels hybrides seront plantés la saison suivante. Cela aide également Hunt à évaluer les gains réalisés dans le strip-till et à vérifier dans quelle mesure il a géré les sondes d'humidité et ses 13 pivots centraux.

Positionnement précis

Alors que Brandon Hunt s'efforce d'améliorer la rentabilité, strip-till est devenu une solution incontournable. En plus d'optimiser le rendement, la pratique réduit les dépenses de carburant et de main-d'œuvre. Il y a aussi des avantages agronomiques.

Le strip-till permet au fermier du Kentucky de placer les nutriments exactement là où ils sont nécessaires. Il maintient les résidus de récolte en place sur une grande partie du sol,

ce qui réduit l'érosion et augmente les infiltrations d'eau. Plus de matière organique est préservée, et le dioxyde de carbone reste dans le sol.

« L'infiltration d'eau est vraiment importante dans la culture du maïs, " dit Hunt, qui cultive aussi du soja et du blé. « Partout où nous n'avons pas la capacité de rétention d'eau en raison de la couche arable peu profonde, strip-till m'a permis de faire un plus grand
réservoir d'essence.

La pratique requiert également un haut niveau de précision et de répétabilité.

« L'un des objectifs du strip-till est de créer un lit de semence de qualité. Il est souhaitable de placer la graine le long du centre du lit pour maximiser le potentiel de rendement, " dit John Fulton, professeur, Université d'État de l'Ohio. « La recherche indique que les semences placées au bord de la bande ou en dehors de la bande réduisent le rendement des cultures. Il est donc important d'utiliser les mêmes lignes AB et un service de correction GNSS de haute précision.

Mélanger RTK et RTX

Hunt Farms a commencé à utiliser RTK et à installer des stations de base en 2003 lorsqu'elle est passée à la conduite automatique. Aujourd'hui, la précision inférieure à un pouce garantit que sa machine de culture en bandes HDC et ses planteurs sont alignés avec précision, ainsi la graine est placée au centre de la bande.

Alors que RTK a fait ses preuves, Hunt a récemment commencé à éprouver
perte de signal dans certaines parties de son opération. Pour pallier le problème, il s'est abonné au CenterPoint RTX de Trimble. Aujourd'hui, il utilise les deux.

« Avec le service de correction fourni par satellite, vous avez une précision inférieure au pouce en moins de deux minutes, " dit Michel Bruno, gestionnaire de programmes de chaînes, Trimble.

Pendant que Hunt travaille à l'ensemencement de l'engrais dans la bande, une précision fiable est encore plus importante. « Il y a une pénalité de rendement selon l'endroit où cette rangée est plantée en référence à l'endroit où se trouve le centre de la bande de fertilité, " il explique.

Un positionnement précis est la pierre angulaire de l'agriculture de précision. Mais à quel point la précision est-elle suffisamment précise ?

« Cela dépend vraiment de la perception de l'opérateur. Selon l'opération que vous effectuez, nous avons des recommandations sur la précision avec laquelle vous devriez être, », dit Bruno. « L'agriculture est une question de marge. Ce qui semble être une augmentation marginale de la précision peut vraiment avoir un impact sur les résultats.

Par exemple, si vous combinez du blé et que 6 pouces de la barre de coupe ne coupent pas la récolte, ce n'est pas grave en un seul passage. Si vous faites 100 passes sur cinq saisons, ça s'additionne.

"Heures supplémentaires, ce gaspillage aurait plus que compensé le coût d'une plus grande précision tout en rendant l'opération plus efficace. Vous pouvez appliquer le même exemple à un pulvérisateur, une application d'engrais, ou tout autre équipement de travail du sol. Le travail du sol est probablement le plus important, surtout si vous pratiquez la caisse conventionnelle, », dit Bruno. « Alors que les agriculteurs essaient des services plus précis, il est peu probable qu'ils redescendent dans la chaîne de précision. La précision est addictive.

Finalement, si vous voulez faire une gestion plus intensive, c'est là qu'une plus grande précision sera payante.

« L'objectif est d'amener chaque agriculteur à la solution qui correspond le mieux à son exploitation et à son budget, " dit Wade Stewart, gestionnaire du marché, division agricole, Trimble.

Révolutionner la gestion des usines

Des capteurs basés sur des images avec une intelligence artificielle derrière eux sont un concept, selon Scott Shearer, qui pourrait révolutionner la façon dont les agriculteurs gèrent leurs cultures. See &Spray est le premier signe d'une application concrète en agriculture, dit le professeur de l'Ohio State University.

Développé par Blue River Technology, See &Spray rassemble des caméras, des ordinateurs, et l'intelligence artificielle pour reconnaître chaque plante et déterminer le bon traitement pour chacune, apprendre continuellement au fur et à mesure. Avec une précision extrême, les buses robotisées ciblent les plantes indésirables en temps réel lorsque le pulvérisateur traverse le champ, appliquer un herbicide en évitant la culture ou les zones sans mauvaises herbes.

Acquis par John Deere en 2017, la technologie identifie actuellement les différences entre les plants de coton et les mauvaises herbes de nombreuses espèces et tailles. Il a également été testé sur le soja.

Deere veut un large éventail d'exemples pour que l'intelligence artificielle apprenne à quoi ressemble une mauvaise herbe et à quoi elle ne ressemble pas, ainsi See &Spray est actuellement testé dans le Midwest ainsi que dans d'autres parties du monde sur d'autres cultures. Cette intelligence riche va accélérer le déploiement sur plusieurs marchés, dit Julian Sanchez, réalisateur, technologie émergente, John Deere.

« Un système qui peut être très sélectif et ne toucher qu'une zone qui en a vraiment besoin peut entraîner des économies de 50 % à 60 % sur les seuls produits chimiques, ", dit Sanchez. « Une fois que nous arrivons là où nous pouvons le faire en postlevée, nous verrons 90 % d'économies. »

« Si vous regardez la valeur des cultures génétiquement modifiées, il est en résistance aux herbicides, », dit Shearer. « Si John Deere réussit à déployer la technologie à grande échelle, 50% de la valeur des cultures génétiquement modifiées pourraient s'évaporer. C'est un changeur de jeu. "

Une fois prouvé, Shearer pense que John Deere déplacera la technologie dans des domaines tels que les carences en nutriments et la détection des maladies.


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