L5TVKGEM

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28 octobre 2020 12:23

19 janvier 2021 11:01

Des outils géostatistiques ont été utilisés pour estimer les relations spatiales entre le rendement du blé et les paramètres du sol dans des conditions de terrain en agriculture biologique. Des cartes thématiques de chaque facteur ont été créées sous forme d'images matricielles dans le logiciel R en utilisant le krigeage. Le système d'aide à l'analyse des ressources géographiques (GRASS) a calculé les images matricielles d'analyse des composantes principales pour les paramètres du sol et le rendement. La corrélation entre le raster issu du PC1 du sol et les paramètres de rendement a montré une corrélation linéaire élevée (r = 0,75) et a expliqué 48,50% de la variance des données. Les données montrent que le rendement du blé dur est fortement affecté par la variabilité des paramètres du sol et que, par conséquent, la production moyenne peut être considérablement inférieure à son potentiel. La teneur en eau du sol était le facteur limitant du rendement en grains et non en nitrate comme dans d'autres études similaires. L'utilisation d'outils d'agriculture de précision a permis de réduire le niveau de complexité entre les paramètres mesurés en regroupant plusieurs paramètres et en démontrant que les outils d'agriculture de précision peuvent être appliqués dans de petits champs biologiques, réduisant les coûts et augmentant le rendement du blé. Par conséquent, on peut s'attendre à ce que les applications spécifiques au site améliorent le rendement sans augmenter excessivement le coût pour les agriculteurs et augmentent les avantages environnementaux et économiques.

Geostatistical tools were used to estimate spatial relations between wheat yield and soil parameters under organic farming field conditions. Thematic maps of each factor were created as raster images in R software using kriging. The Geographic Resources Analysis Support System (GRASS) calculated the principal component analysis raster images for soil parameters and yield. The correlation between the raster arising from the PC1 of soil and yield parameters showed high linear correlation (r = 0.75) and explained 48.50% of the data variance. The data show that durum wheat yield is strongly affected by soil parameter variability, and thus, the average production can be substantially lower than its potential. Soil water content was the limiting factor to grain yield and not nitrate as in other similar studies. The use of precision agriculture tools helped reduce the level of complexity between the measured parameters by the grouping of several parameters and demonstrating that precision agriculture tools can be applied in small organic fields, reducing costs and increasing wheat yield. Consequently, site-specific applications could be expected to improve the yield without increasing excessively the cost for farmers and enhance environmental and economic benefits.

None

• AB - Spécifique
• FREDO biologie et travail du sol
• FREDO fertilisation
• FREDO machine, bâtiment et infrastructure
• outil
• rendement

• GRASS
• geostatistics
• organic farming
• precision agriculture
• principal component analysis
• raster images

Agronomy

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89-106

2015/3

24 mars 2015

10.3390/agronomy5010089 Le DOI est une URL unique de référencement d'une publication. Il est donc plus fiable et permanent qu'une URL classique