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Vous trouverez ci-dessous un champ/une zone de culture qui a été configuré(e) pour examiner le potentiel de rendement sur la base des critères suivants METOS® Prévision du rendement Solution. Comme vous pouvez le voir sur l'image, la récolte est canola et il est en pleine floraison depuis le 20 juillet 2023. Les conditions de semis ont été retardées en raison des températures fraîches et de l'humidité du sol, ce qui explique que la floraison soit un peu plus tardive cette année.
Une fois que la limite d'un champ ou d'une zone de culture est délimitée (zone rouge sur la carte ci-dessus), les paramètres de prévision de rendement doivent être définis (image ci-dessous). Les paramètres de rendement suivants doivent être définis :
Gestion des cultures
Réglage fin
Paramètres avancés
Ces paramètres permettent une variété d'hypothèses et leur modification aura un impact sur la prédiction. Les plus importantes sont l'humidité initiale du sol, la texture/le type de sol, les dates de semis et de maturité, les rendements moyens et, surtout, la présence d'une station météorologique à l'emplacement du champ ou de la zone de culture, ou à proximité. Vous pouvez également affiner le type de variable initiale en ajustant la date de maturité et les attentes en matière de rendement.
Une fois les paramètres établis dans le champ ou la zone de culture, les résultats de la prévision de rendement peuvent être examinés en cliquant sur le graphique dans le menu de la barre de navigation. Quatre zones s'offrent alors à vous : la vue d'ensemble des paramètres, les graphiques de prévision de rendement, les graphiques de précipitations et la vue d'ensemble des résultats de prévision de rendement (image ci-dessous).
Pour le champ ou la zone de culture mis en évidence sur la première image, le rendement estimé pour la saison en cours est de 32 bois/acre, ce qui est légèrement inférieur à la normale à long terme de 37 bois/acre. À la maturité physiologique (11 août), le rendement moyen estimé pour la saison en cours est de 42 boisseaux/acre, la fourchette étant de 37 à 47 boisseaux/acre. Le rendement moyen normal à long terme est estimé à 47 boisseaux/acre, avec une fourchette de 41 à 53 boisseaux/acre.
Les graphiques des précipitations montrent clairement qu'en début de saison, des précipitations supérieures à la normale ont stimulé le potentiel de rendement, mais depuis le début du mois de juin, les précipitations ont été minimes et inférieures à la normale depuis le début du mois de juillet. Comme indiqué plus haut, il est extrêmement important de disposer d'un station météorologique sur le terrain ou la zone de culture pour la mesure des précipitations, car les quantités de précipitations peuvent être très variables sur une courte distance. À titre d'exemple, ce champ est situé à environ 14 km de la station météorologique gouvernementale de l'aéroport, et lors d'un épisode de fortes pluies, sur 1 1⁄2 heures, la différence entre les deux sites était d'environ 80 mm. Pour mettre cette quantité en perspective, elle représente à peu près la quantité normale de précipitations reçues au cours du mois de juillet. Pour cette année, les quantités mensuelles pour mai, juin et une partie du mois de juillet provenant de la station météorologique du gouvernement sont de 38%, 83% et 34% par rapport à la normale.
Nous avons discuté dans les pages précédentes de la Discussions sur la météo agricole (#004) L'humidité du sol est importante, c'est le réservoir d'essence des cultures, et elle peut aider une culture à traverser une période de précipitations inférieures à la normale. C'est le cas cette année, où les conditions printanières ont été fraîches et humides, avec de bons niveaux d'humidité du sol, ce qui a été pris en compte lors de l'établissement de la prévision de rendement : Les conditions initiales d'humidité du sol sont humides.
Le NDVI représente le rayonnement de l'activité photosynthétique des plantes. Il mesure la différence entre la réflexion de la lumière visible et celle de la lumière proche infrarouge (NIR) par la végétation. Les valeurs NDVI sont comprises entre 0 et 1, ce qui correspond à des zones de végétation.
Cette année, la couverture nuageuse est assez importante, ce qui explique le peu d'images disponibles. L'image ci-dessous illustre le verdissement de la culture au cours de la période de végétation, les différences de santé des plantes dans le champ étant mises en évidence.
Les zones vertes plus étendues correspondent à des cultures plus sainestandis que les valeurs en beige représentent une moindre vigueur de la plante. L'imagerie plus claire montre les résultats obtenus sur le terrain. la variabilitéDans le cas présent, il s'agit d'une mauvaise germination des semences ou d'une noyade au moment de l'ensemencement (voir la photo du champ ci-dessous). Les autres causes de variabilité dans les champs sont l'eau, la fertilité, les maladies ou les maladies infectieuses. problèmes liés aux insectes. La valeur maximale du NDVI ou le sommet de la courbe chaque année a été associé au potentiel de rendement global et au développement maximal de la biomasse.
En se basant sur les prévisions de rendement des zones de culture et sur les informations satellitaires, l'agriculteur peut ajuster d'importantes décisions de gestion au cours de la saison de croissance. l'eau, maladie, gestion des insectes et l'application d'engrais supplémentaires. Améliorer la gestion des éléments nutritifs : le bon taux et le bon moment pour des rendements plus élevés et une meilleure qualité des cultures. Pour le champ utilisé dans cet exposé, la solution de prévision du rendement au 21 juillet 2023 estime un rendement moyen de 42 boisseaux/acre, alors que la moyenne à long terme est de 47 boisseaux/acre, de sorte qu'aucun ajustement des nutriments n'est nécessaire (pas d'humidité supplémentaire du sol).
Ainsi, comme nous l'avons vu précédemment, un Dispositif de terrain IoT devrait aller de pair avec une prévisions au niveau du terrain pour la décision de gestion améliorée visant à réduire les risques incontrôlables auxquels un agriculteur est confronté dans ses activités quotidiennes.
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