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Mise au point d'outils de télédétection pour produire des cartes des mauvaises herbes qui s'attaquent aux légumineuses et au canola, de façon à permettre l'application d'herbicides propres à chaque site

Code de projet : PRR03-550

Chef de projet

Anne Smith - Agriculture et Agroalimentaire Canada

Objectif

Évaluer une caméra prototype au sol pour la cartographie de diverses espèces de mauvaises herbes dans les cultures de canola et de pois, qui servira dans des systèmes d'application d'herbicides propres à chacun des sites

Sommaire de résultats

Les herbicides classiques sont pulvérisés uniformément sur les champs en une seule opération. Les techniques d'optimisation de l'application des herbicides sur des sites particuliers peuvent réduire les coûts de production des récoltes et les effets indésirables possibles des herbicides sur l'environnement. Pour pratiquer une application ciblée d'herbicides dans un champ, il faut connaître l'emplacement et la densité des populations de mauvaises herbes qui s'y trouvent. Au cours des 25 dernières années, de nombreuses études se sont penchées sur la possibilité de distinguer les plantes cultivées des mauvaises herbes en utilisant les caractéristiques spectrales des plantes. Ces études ont donné des résultats inégaux. Cependant, l'imagerie hyperspectrale au sol, grâce à son haut pouvoir de résolution spectrale et spatiale, pourrait permettre de distinguer plus précisément l'une de l'autre les diverses espèces végétales. L'utilisation de cette technique a fait l'objet d'un nombre limité d'études.

Une étude financée dans le cadre de la Réduction des risques liés aux pesticides a été entreprise pour examiner l'utilisation de la télédétection hyperspectrale pour distinguer les mauvaises herbes des plantes cultivées. Cette étude de validation de principe a été élaborée pour permettre à l'industrie de produire des cartes aux fins de l'application ciblée d'herbicides. L'étude a porté sur trois plantes cultivées (canola, pois et blé) et sur deux mauvaises herbes (amarante à racine rouge et folle avoine) importantes au plan économique au Canada.

En mars 2003, un appareil d'imagerie hyperspectrale a été acheté et installé sur un véhicule. Les chercheurs l'ont utilisé pour produire des images d'une série de parcelles établies en 2004 et 2005. Certains problèmes identifiés pendant la campagne de 2004 ont nécessité l'intervention du concepteur de l'appareil et de son fabricant. De nouvelles méthodes d'étalonnage ont été mises au point, et des logiciels d'acquisition et de traitement des images ont été élaborés. Ces activités imprévues ne figuraient pas dans le descriptif de projet initial. Les nouvelles méthodes d'étalonnage ont été mises au point à l'aide des données recueillies pendant la campagne de 2004, et certains essais en serres effectués en 2005.

Les méthodes de discrimination des mauvaises herbes et des espèces cultivées ont été examinées à partir des données recueillies dans les parcelles expérimentales pendant la campagne de 2005. Les techniques fondées sur les réseaux neuronaux et sur la classification par maximum de vraisemblance se sont montrées efficaces pour distinguer l'amarante à racine rouge dans les champs de canola, de pois et de blé (exactitude globale variant de 89 à 96 %) à deux dates différentes. La classification utilisant les réseaux neuronaux avait tendance à être légèrement plus efficace que celle fondée sur le maximum de vraisemblance. La discrimination de la folle avoine s'est avérée plus difficile, notamment dans les parcelles de blé puisque les deux plantes sont des graminées à feuilles étroites.

Les objectifs énumérés dans la proposition originale n'ont pas tous été atteints dans les délais anticipés. Toutefois, les chercheurs ont mis au point des méthodes de discrimination des mauvaises herbes et des plantes cultivées, et établi la validité du principe de la cartographie des mauvaises herbes dans les champs cultivés. Une analyse économique des possibilités du système a montré que ses avantages dépendent de son exactitude ainsi que du coût des herbicides. Les résultats de classification obtenus dans le cadre de cette étude ont été partagés avec le fabricant de l'appareil et continueront de l'être à l'avenir. Toutefois, d'autres travaux de développement seront requis avant qu'on puisse utiliser cette technologie pour la production de cartes des mauvaises herbes et pour la conception de pulvérisateurs d'herbicides.

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