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Variabilité spatiale des rendements agricoles et détection du stress en azote à l'aide d'image aéroportée : l'exemple du maïs

Charles Serele
Gwyn Hugh
Johanne Boisvert
Elizabeth Pattey
CS

Membre a labase

Charles Serele

Résumé de la communication

La déficience en azote peut réduire significativement la qualité et la quantité de la production agricole. De ce fait, la détection précoce des problèmes de croissance durant saison de culture aiderait les agriculteurs à apporter des correctifs directement aux endroits de leur champ qui en ont besoin. L'objectif de ce travail est d'évaluer la capacité des images hyperspectrales aéroportées AISA (Airborne imaging spectrometer applications) à mettre en évidence les variations spatiales des rendements agricoles, ainsi que les zones de stress en azote dans un champ de maïs. Le site d'étude est localisé sur la ferme expérimentale d'Agriculture Canada à Ottawa. Afin d'induire des conditions de stress en azote, trois secteurs de ce site ont reçu différentes portions de la dose d'azote recommandée pour le maïs : 0 % pour le secteur A, 60 % pour le secteur B et 100 % pour le secteur C. Un capteur de rendement installé sur une moissonneuse munie d'un GPS, a permis de mesurer les récoltes de maïs à l'échelle du champ. L'analyse de la carte de rendement générée par interpolation, montre une grande variabilité spatiale dans les récoltes de maïs sur l'ensemble du champ. Cette carte a été subdivisée en quatre zones homogènes à l'aide de l'algorithme de segmentation ISODATA : rendement très faible, faible, moyen, et élevé. L'analyse des variances a montré l'existence de différences significatives à 95 % entre les moyennes des rendements dans ces quatre zones. Les corrélations établies entre les indices de végétation (NDVI, SAVI, TSARVI et WDVI) et ces rendements sont élevées et significatives à 95 %. Dans l'ensemble, tous les indices de végétation font ressortir le pattern des rendements de maïs et peuvent être de bons indicateurs de la variabilité spatiale des rendements agricoles. Cependant, les indices WDVI et TSARVI se distinguent comme étant les meilleurs indicateurs des variations spatiales des rendements de maïs, suivi du NDVI. Quant au SAVI, il est le moins performant, car il n'affiche aucune différence significative entre les quatre zones. L'effet de la différence de fertilisation dans les secteurs A, B et C s'observe dans les moyennes des rendements de maïs et des variables spectrales. En effet, selon l'analyse des variances, les différences entre les moyennes des trois secteurs sont significatives à 95 % pour les rendements, les indices et la réflectance du proche infrarouge. Une analyse discriminante appliquée à ces variables montre que les images aéroportées permettent de capter 93 % de la variabilité spatiale induite par le stress en azote. Cependant, le WDVI et la réflectance du proche infrarouge constituent les variables spectrales dont le pouvoir discriminant est le plus élevé. En conclusion, nous pouvons dire que les images aéroportées AISA offrent de très bonnes possibilités de détection précoce des problèmes de croissance des cultures. Aussi, l'indice de végétation WDVI s'avère être le plus performant pour la mise en évidence de la différence de rendement agricole et pour la détection du stress en azote.

Contexte

Section :
Géographie physique, climatologie et environnement
news icon Domaine de la communication :
Géographie physique, climatologie et environnement
host icon Hôte : Université de Montréal

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Thème du communication :

Géographie physique, climatologie et environnement
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