Scientifiques de l'Université de l'Illinois, avec l'aide des membres de l'Illinois Corn Growers Association, ont développé un nouveau, méthode évolutive pour estimer la productivité des cultures en temps réel. La recherche, Publié dans Télédétection de l'environnement , combine les mesures de terrain, un réseau de caméras in-field unique, et haute résolution, données satellitaires haute fréquence, fournissant des estimations de productivité très précises pour les cultures à travers l'Illinois et au-delà.

"Notre objectif ultime est de fournir des informations utiles aux agriculteurs, en particulier au niveau du domaine ou au niveau du sous-domaine. Précédemment, la plupart des données satellitaires disponibles avaient une résolution spatiale et/ou temporelle grossière, mais ici on profite de nouveaux produits satellites pour estimer l'indice foliaire (LAI), une approximation de la productivité des cultures et du rendement en grains. Et nous savons que les estimations satellitaires sont précises parce que nos mesures au sol concordent, " dit Hyungsuk Kimm, étudiant au doctorat au Département des ressources naturelles et des sciences de l'environnement (NRES) de l'U of I et auteur principal de l'étude.

Kimm et ses collègues ont utilisé des données de réflectance de surface, qui mesure la lumière rebondissant sur la Terre, à partir de deux types de satellites pour estimer le LAI dans les champs agricoles. Les deux ensembles de données satellitaires représentent des améliorations majeures par rapport aux anciennes technologies satellitaires ; ils peuvent « voir » la Terre à une échelle fine (résolution de 3 mètres ou 30 mètres) et tous les deux retournent au même endroit au-dessus de la planète quotidiennement. Étant donné que les satellites ne capturent pas directement le LAI, l'équipe de recherche a développé deux algorithmes mathématiques pour convertir la réflectance de surface en LAI.

Tout en développant les algorithmes pour estimer le LAI, Kimm a travaillé avec des agriculteurs de l'Illinois pour installer des caméras dans 36 champs de maïs à travers l'État, assurant une surveillance continue au niveau du sol. Les images des caméras ont fourni des informations détaillées au sol pour affiner les estimations de LAI dérivées des satellites.

Le véritable test des estimations satellitaires est venu des données LAI Kimm mesurées directement dans les champs de maïs. Deux fois par semaine pendant la saison de croissance 2017, il a visité les champs avec un instrument spécialisé et mesuré la surface foliaire du maïs à la main.

À la fin, les estimations du LAI par satellite des deux algorithmes étaient fortement en accord avec les données de "vérité au sol" de Kimm provenant des champs. Ce résultat signifie que les algorithmes fournis sont très précis, informations LAI fiables depuis l'espace, et peut être utilisé pour estimer le LAI dans des champs partout dans le monde en temps réel.

"Nous sommes les premiers à développer évolutif, haute-temporelle, données LAI haute résolution à utiliser par les agriculteurs. Ces méthodes ont été entièrement validées à l'aide d'un réseau de caméras sans précédent pour les terres agricoles, " dit Kaiyu Guan, professeur assistant au Département de NRES et professeur Blue Waters au National Center for Supercomputing Applications. Il est également chercheur principal de l'étude.

Disposer de données LAI en temps réel pourrait être déterminant pour une gestion réactive. Par exemple, la méthode satellitaire pourrait détecter des champs ou des segments de champs sous-performants qui pourraient être corrigés avec des pratiques de gestion ciblées telles que la gestion des éléments nutritifs, application de pesticides, ou d'autres stratégies. Guan prévoit de mettre des données en temps réel à la disposition des agriculteurs dans un proche avenir.

"La nouvelle technologie LAI développée par l'équipe de recherche du Dr Guan est une avancée passionnante avec le potentiel d'aider les agriculteurs à identifier et à répondre aux problèmes sur le terrain plus rapidement et plus efficacement que jamais auparavant, " dit Laura Gentry, directeur de la recherche sur la qualité de l'eau pour l'Illinois Corn Growers Association.

"Des mesures plus précises du LAI peuvent nous aider à être plus efficaces, opportun, et prendre des décisions qui nous rendront finalement plus rentables. Les dernières années ont été particulièrement difficiles pour les agriculteurs. Nous avons besoin de technologies qui nous aident à allouer notre temps limité, de l'argent, et travaillez le plus sagement. L'Illinois Corn Growers Association est heureuse de s'associer à l'équipe du Dr Guan, et nos membres agriculteurs étaient heureux d'aider les chercheurs ayant accès à leurs cultures à valider le travail de l'équipe. Nous sommes fiers de l'avancement que représente cette nouvelle technologie et sommes ravis de voir comment l'équipe de recherche de Guan l'utilisera pour apporter de la valeur directement aux agriculteurs de l'Illinois, " ajoute Gentry.