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Les CubeSats aident les producteurs de maïs à optimiser l'utilisation des engrais

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CubeSats peut détecter le stress azoté au début de la saison de croissance du maïs, une avancée qui pourrait permettre aux agriculteurs de savoir quand et quelle quantité d'engrais azoté appliquer aux cultures.

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C'est la conclusion des scientifiques de l'université de l'Illinois qui ont montré que CubeSats peut détecter le stress azoté, ce qui donne potentiellement aux agriculteurs la possibilité de planifier des applications d'engrais azotés en cours de saison et de réduire le stress nutritionnel.

"Grâce à cette technologie, nous pouvons éventuellement observer le stress de l'azote dès le début, avant le glandage. Cela signifie que les agriculteurs n'auront pas besoin d'attendre la fin de la saison pour voir l'impact de leurs décisions en matière d'application d'azote", a déclaré Kaiyu Guan, professeur adjoint au département des ressources naturelles et des sciences environnementales de l'université de l'Illinois et chercheur principal d'une nouvelle étude publiée dans l'IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing.

Détecter et traiter en temps réel les changements de l'état nutritionnel des cultures permet d'éviter les dommages aux cultures lors des périodes critiques et d'optimiser le rendement. En général, la technologie satellitaire existante ne permet pas d'obtenir une haute résolution spatiale et une fréquence de réobservation élevée. Selon l'université, les drones peuvent détecter l'état des nutriments en temps réel, mais ils sont généralement limités à la couverture de zones locales, ce qui limite leur utilité.

"Les CubeSats de Planet descendent à une résolution de 3 mètres et reviennent au même endroit tous les quelques jours", a déclaré M. Guan dans un communiqué. "Donc, à l'heure actuelle, nous pouvons surveiller l'état de l'azote des cultures en temps réel pour une zone beaucoup plus large que les drones."

Guan et ses collaborateurs ont testé les capacités des drones et des CubeSats à détecter les changements dans la teneur en chlorophylle du maïs, qui est un indicateur de l'état azoté de la plante. Les chercheurs se sont concentrés sur un champ expérimental dans le centre de l'Illinois pendant la saison 2017. Le maïs au champ a été soumis à un stress azoté à des degrés divers en raison des multiples taux et moments d'application de l'azote, y compris tout l'azote appliqué à la plantation, et des applications fractionnées à plusieurs stades de développement.

Le champ analysé faisait partie d'une étude plus vaste sur les taux d'azote et le calendrier, mise en place par Emerson Nafziger, professeur émérite au département des sciences des cultures de l'Illinois et co-auteur de l'étude.

"L'idée était de voir quel serait l'effet du moment et de la forme de l'engrais azoté sur le rendement. Cette étude permet d'évaluer dans quelle mesure l'imagerie pourrait capter les réponses du rendement à l'azote appliqué à différents taux et moments", a déclaré M. Nafziger.

Les scientifiques ont comparé les images de détection multispectrale des drones et des CubeSats, et leurs signaux auraient bien correspondu aux mesures de l'azote des tissus prises chaque semaine sur les feuilles dans les champs. Les deux technologies ont permis de détecter les changements de teneur en chlorophylle avec un degré de précision similaire et au même moment de la saison.

"Ces informations génèrent des informations opportunes et exploitables sur le stress azoté, et pourraient donc fournir des orientations pour l'application d'azote supplémentaire là où elle est nécessaire", a déclaré M. Guan.