En ce qui concerne la gestion en saison, la culture du coton présente aux agronomes des défis à surveiller.

Avec la pléthore de technologies lancées sur l’agriculture pour un large éventail de cultures ces dernières années, un certain nombre de particuliers, d’entreprises et d’organisations travaillent pour tester leur courage sur le marché du coton. Ed Barnes, directeur principal de la recherche agricole et environnementale à Cotton Inc.

Barnes travaille en étroite collaboration avec des entreprises et des universités pour identifier les meilleures voies de commercialisation de la technologie pour le dépistage en saison, et il existe plusieurs produits et pratiques prometteurs qui ont émergé ou seront bientôt utilisés dans le cycle de production de coton.

Irrigation, Ravageurs

L’omniprésence de la connectivité téléphonique a conduit à des applications ciblées et hautement fonctionnelles pour fournir un soutien et aider à maximiser chaque voyage de dépistage sur le terrain.

Par exemple, alors que l’irrigation dans les régions du sud-est et du centre-sud a considérablement augmenté pour le coton et d’autres cultures, c’est une entreprise délicate. L’activité des tempêtes pop-up hyper-locales est la norme, ce qui confond les modèles météorologiques basés sur la technologie de détection au sol. Et on en sait moins sur la physiologie du coton en ce qui concerne l’impact de la dépravation de l’humidité – combien de rendement est perdu si aucune pluie ne tombe pendant le temps de remplissage de la capsule?

Développé par le Université de Géorgie en collaboration avec Cotton Incorporated, Application SmartIrrigation Cotton est disponible pour alerter les éclaireurs sur les problèmes de déficit d’irrigation dans les champs depuis 2014. L’application combine les données d’une station de capteur en ferme, qui est requise pour une efficacité maximale, avec des données agrégées à partir d’une gamme de sources disponibles: données météorologiques, paramètres du sol , stade de croissance des cultures, coefficients de culture, précipitations mesurées et applications d’irrigation. L’application renvoie une estimation des déficits hydriques du sol de la zone racinaire en termes de pouces d’eau et de pourcentage du total, qui peuvent être utilisés pour décider si le moment est venu d’appliquer de l’eau sur un champ.

Conseiller GA Cotton Insect est un système expert pour déterminer les traitements insecticides prescrits par Extension pour la gestion des insectes ravageurs du coton dans l’État de Géorgie. L’application affiche l’insecticide ou le mélange en réservoir le plus approprié après que les utilisateurs ont fourni la semaine de floraison appropriée, les espèces de punaises puantes prédominantes, le pourcentage de dommages causés par les capsules internes et les autres ravageurs présents. À l’heure actuelle, l’application est destinée à la gestion des bogues puants. Les recommandations sont basées sur des informations sur l’étiquette du fabricant et des données de performance issues de recherches et d’essais d’extension à l’Université de Géorgie.

Du côté des insectes, Université d’État de Caroline du Nord offre son Prédicteur d’infestation de thrips pour le coton, un outil en ligne qui utilise des données météorologiques pour faire des prédictions sur l’intersection de la dispersion des thrips et le développement de semis sensibles, permettant un moment optimal d’application d’insecticide.

Des ressources sont également disponibles sur le site Web de Cotton Incorporated, Coton cultivé, “Avec des connexions à des sites cotonniers au niveau de l’État qui vous tiendront au courant des dernières recommandations spécifiques à votre région”, note Barnes.

Problèmes de détection

La récente vague d’investissements technologiques dans l’agriculture comporte un travail considérable dans le domaine de la technologie de détection. Et tandis que de nombreux systèmes autonomes sont apparus et disparus, la prochaine vague de systèmes et de concepts est plus ciblée et collaborative.

Barnes note que les systèmes aériens sans pilote (UAS) continuent de «démontrer leur valeur pour le dépistage des cultures», en particulier pour le dénombrement des plantes. «Des recherches menées à l’Université du Tennessee et à l’Université d’État de Caroline du Nord ont démontré que les images d’UAV peuvent fournir des décomptes de peuplements très robustes pour aider à prendre des décisions de replantation de coton», explique-t-il. «De plus en plus d’outils arrivent pour transformer ces images UAS en informations.»

Système de reconnaissance des dommages aux cultures de Farmwave sur le soja.

Système de reconnaissance des dommages aux cultures de Farmwave sur le soja.

Un peu plus loin, mais une technologie très ciblée est Farmwave utilise l’intelligence artificielle pour détecter les problèmes de maladie sur le coton. À l’aide d’une caméra montée sur un équipement de terrain pour capturer des images en temps réel, le système Farmwave est capable de «voir» et de «diagnostiquer» les problèmes de maladie tout en étant monté sur une plate-forme se déplaçant jusqu’à 20 miles par heure. L’algorithme est alimenté par des données sur les maladies du soja et du maïs collectées sur huit ans et validées par des scientifiques, et les résultats ont été très positifs, déclare Chris Palczynski, FarmwaveDirecteur des ventes et du marketing.

SpadeGeo est une entreprise récemment lancée qui cherche à étendre la technologie d’apprentissage automatique à l’ensemble de l’industrie agricole, avec un intérêt particulier pour le coton. Le cofondateur Bobby Vick, qui a quitté une entreprise d’UAV pour démarrer la nouvelle entreprise, voit l’opportunité de collaborer avec les entreprises agricoles existantes et d’aider les agriculteurs à réaliser des gains dans des activités difficiles mais essentielles telles que le contrôle de l’irrigation, la surveillance des ravageurs, le moment de la récolte et le nombre de peuplements.



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