EN4CWR9E

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20 novembre 2020 17:08

20 novembre 2020 17:08

Dans quelle mesure peut-on prédire la croissance d'une culture feuillue à partir des spectres de réflectance du sol et comment un producteur pourrait-il gérer la culture à la lumière de ces prévisions? La terre végétale de deux champs a été échantillonnée et analysée pour divers nutriments, la distribution granulométrique et la concentration de carbone organique. Les mesures des cultures (diamètre de la laitue) ont été dérivées de l'imagerie aérienne. Les spectres de réflectance ont été obtenus en laboratoire à partir du sol dans les gammes proche et moyen infrarouge, et ils ont été utilisés pour prédire les performances des cultures par régression partielle des moindres carrés (PLSR). Les propriétés individuelles du sol ont également été prédites à partir des spectres par PLSR. Ces propriétés estimées du sol ont été utilisées pour prédire le diamètre de la laitue avec un modèle linéaire (LM) et un modèle linéaire mixte (LMM): en tenant compte des différences entre les variétés de laitue et de la corrélation spatiale entre les points de données. Les prédictions PLSR des propriétés du sol et du diamètre de la laitue étaient proches des valeurs observées. La prédiction du diamètre de la laitue à partir des propriétés estimées du sol avec les LM a donné des résultats un peu plus mauvais que le PLSR qui utilisait les spectres du sol comme variables prédictives. Les prédictions des LMM étaient plus précises que celles du PLSR utilisant les spectres du sol. Toutes les prédictions du modèle se sont améliorées lorsque les effets de la variété ont été considérés. Les prédictions des spectres de réflectance, via l'estimation des propriétés du sol, peuvent permettre aux producteurs de décider des traitements à appliquer pour faire pousser de la laitue et comment varier leurs traitements dans leurs champs pour maximiser le profit net de la culture.

How well could one predict the growth of a leafy crop from reflectance spectra from the soil and how might a grower manage the crop in the light of those predictions? Topsoil from two fields was sampled and analysed for various nutrients, particle-size distribution and organic carbon concentration. Crop measurements (lettuce diameter) were derived from aerial-imagery. Reflectance spectra were obtained in the laboratory from the soil in the near- and mid-infrared ranges, and these were used to predict crop performance by partial least squares regression (PLSR). Individual soil properties were also predicted from the spectra by PLSR. These estimated soil properties were used to predict lettuce diameter with a linear model (LM) and a linear mixed model (LMM): considering differences between lettuce varieties and the spatial correlation between data points. The PLSR predictions of the soil properties and lettuce diameter were close to observed values. Prediction of lettuce diameter from the estimated soil properties with the LMs gave somewhat poorer results than PLSR that used the soil spectra as predictor variables. Predictions from LMMs were more precise than those from the PLSR using soil spectra. All model predictions improved when the effects of variety were considered. Predictions from the reflectance spectra, via the estimation of soil properties, can enable growers to decide what treatments to apply to grow lettuce and how to vary their treatments within their fields to maximize the net profit from the crop.

None

• AB - Transversal
• FREDO machine, bâtiment et infrastructure
• laitue
• rendement
• technologie

Precision Agriculture

2020-08-10

10 août 2020

10.1007/s11119-020-09739-x Le DOI est une URL unique de référencement d'une publication. Il est donc plus fiable et permanent qu'une URL classique

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