Suivi et prévision du rendement en vignoble avec une caméra montée sur tracteur

Introduction

Dans l’agriculture moderne, le suivi de la production et l’estimation du rendement sont des opérations d’une importance fondamentale, mais aussi extrêmement complexes. Heureusement, grâce aux progrès technologiques constants, nous disposons aujourd’hui d’un large éventail d’outils et de méthodologies qui nous permettent de relever ces défis avec plus de précision et d’efficacité.

Dans le secteur viticole, par exemple, les techniques traditionnelles d’estimation du rendement, comme le comptage manuel des grappes par unité de surface ou leur pesée, se révèlent souvent imprécises et exigent un travail considérable. L’introduction du remote sensing a incontestablement révolutionné cette pratique. Grâce aux images de télédétection, il est désormais possible de surveiller la santé des plantes et de corréler leur vigueur, à l’aide d’indicateurs tels que l’indice NDVI, à la production de raisin. Cette approche non destructive permet d’obtenir de bonnes prévisions de rendement, même si celles-ci peuvent encore être influencées par des événements extrêmes comme la grêle ou le stress hydrique.

Une autre méthodologie révolutionnaire est le proximal sensing, qui utilise des techniques de Computer Vision et des algorithmes d’Intelligence Artificielle (AI) pour analyser les images directement sur le terrain. Cette approche permet de détecter les grappes, et même les baies individuelles, de manière directe, non destructive et continue.

iTractor : Proximal Sensing, Computer Vision et AI

iTractor est un service de location de caméras stéréoscopiques qui, une fois montées sur les tracteurs, permettent de collecter des données précises tout au long de la saison de production. Ces caméras permettent une estimation précise du rendement, en fournissant des informations sur les fruits et en identifiant d’éventuels signes de maladies, grâce à l’utilisation d’algorithmes avancés de Computer Vision et d’AI.

La configuration d’iTractor consiste à monter une double caméra à l’avant du tracteur, couvrant les deux côtés du rang de vigne. Cette disposition optimale permet également de gérer les grappes partiellement couvertes, garantissant une estimation précise de la production, y compris ce qui se trouve sous la canopée des plantes. Le fonctionnement du système repose sur l’identification préalable d’une zone d’analyse spécifique (Fig. 1) ; une unité d’intelligence artificielle dans le cloud traite ensuite les données collectées et, en segmentant les zones d’intérêt — qui peuvent inclure des grappes individuelles — parvient au comptage des baies elles-mêmes. L’utilisation d’algorithmes automatisés élimine l’erreur humaine et simplifie le traitement des données, permettant une évaluation rapide et fiable du vignoble.

Fig.1 : Identification des grappes à l’aide d’une caméra montée sur tracteur.

L’installation du système est simple et ne nécessite qu’une alimentation de 12 volts. La dernière version de la caméra intègre des améliorations au niveau du GPS et du RTK, garantissant une plus grande précision des résultats. De plus, la présence de deux LED parallèles permet un fonctionnement optimal dans diverses conditions de faible luminosité, comme tôt le matin ou tard le soir, lorsque la fraîcheur de la journée favorise le travail au champ. Les résultats obtenus par ce système présentent une précision supérieure à 90 %, avec une marge d’erreur de 10 % dans la détection des détails. Ces résultats sont fournis à la fois sous forme brute et sous forme de cartes, incluant le rendement déjà traité (Fig. 3).

Fig.2 : Exemple de carte de rendement d’un vignoble.

Conclusion

La complexité et la variabilité des conditions environnementales, souvent influencées par le changement climatique, exigent une approche continue de la recherche et de l’innovation afin d’adapter les méthodes de suivi et d’estimation aux nouvelles conditions. L’adoption et le développement de technologies avancées, ainsi que la collecte précise de données, sont essentiels pour relever les défis actuels et futurs du secteur agricole, garantissant une gestion des cultures plus efficace, durable et résiliente.

La collecte précise de données s’impose comme un élément fondamental pour relever les défis futurs et garantir la durabilité et la résilience du secteur agricole. Bien connaître ses parcelles permet une gestion plus efficace et éclairée, et c’est pourquoi des services comme iTractor constituent des ressources précieuses pour relever ce défi, permettant non seulement une estimation précise du rendement, mais aussi l’identification rapide d’éventuels risques liés aux maladies.

L’utilisation d’outils tels qu’iTractor fournit des données objectives qui contribuent à réduire le risque d’erreurs dans les estimations, garantissant ainsi une plus grande sécurité et fiabilité des opérations agricoles.

Dans les situations de dommages, comme la grêle, les dégâts causés par la faune sauvage, etc., ces données objectives peuvent aider les experts à évaluer les dommages, réduisant ainsi considérablement la marge d’erreur.

Pour en savoir plus, consultez la page dédiée à iTractor et contactez-nous pour plus d’informations !