Les défis de la cartographie du rendement
Les machines de récolte modernes ont vu leurs performances, en termes de surfaces, s’améliorer considérablement ces dernières années. Aujourd’hui, les moissonneuses-batteuses réalisent souvent la récolte de plusieurs exploitations. Les CUMA et les entrepreneurs de travaux agricoles se sont donc spécialisés dans certains services de récolte. Les données générées lors d’une récolte sont extrêmement importantes pour la planification des cultures suivantes. Les fonctionnalités des cartographies de rendement se sont ainsi développées pour aider les agriculteurs à optimiser leur exploitation.
Les rendements des récoltes sur les surfaces agricoles présentent généralement des différences à petite échelle. Les différentes propriétés du sol expliquent ces fluctuations. Des variations la conduite de la culture, telles que l’apport d’engrais et les différentes méthodes de semis, exercent également une influence sur le rendement. Pour répertorier ces variations locales, les données de rendement peuvent être d’une grande aide. La cartographie du rendement fournit ainsi une base solide pour la prise de décision en assurant une gestion spécifique des cultures sur certaines zones particulières. À noter : la cartographie des rendements ne fournit pas à elle seule des informations suffisantes sur les causes des différences de rendement. Il est plus efficace de comparer des données provenant de différentes sources. Elles fournissent alors des informations pertinentes sur le potentiel de sous-zones spécifiques d’une parcelle. Il est alors possible d’envisager des solutions qui prennent en compte, par exemple, les différences de croissance dans les cultures. Le module Crop View propose un tel concept. Il utilise des données satellites pluriannuelles pour calculer le potentiel des sols et créer des cartes d’application. À cela s’ajoutent également des données provenant d’échantillons de sol, qui sont également utilisées pour les cartes d’application.
Les systèmes de mesure pour déterminer les quantités de récolte
Les données provenant de plusieurs années de récolte sont particulièrement intéressantes pour une cartographie des rendements. Elles permettent d’identifier les différents potentiels de rendement des zones d’une parcelle. Pour la collecte des données, une technologie de mesure appropriée intégrant des capteurs et systèmes de pesage est nécessaire. La quantification des rendements est un paramètre utilisé depuis un certain temps, tout comme l’enregistrement des données sur les rendements. Leur développement suit les progrès techniques réalisés dans le domaine des capteurs.
Le positionnement précis des points de localisation dans le système de coordonnées des champs respectifs est également important pour la cartographie du rendement. Des techniques telles que la cinématique en temps réel (RTK) ou le GPS différentiel (DGPS) sont utilisées à cette fin. Vous pouvez ainsi définir la position d’une machine avec une précision au centimètre près. C’est également un domaine où les dernières avancées ont permis d’importantes améliorations dans la précision des données de position. DGPS fonctionne avec des bases de référence fixes dont la position est déterminée très exactement. Ces bases de références permettent de corriger et d’optimiser les informations de position des satellites GPS. Elles sont absolument nécessaires pour l’enregistrement des données dans la cartographie de rendement. Il existe différents systèmes de mesure des rendements.
Pour les céréales, la cartographie de rendement est la plus couramment utilisée. Les moissonneuses-batteuses modernes disposent d’un grand nombre de capteurs pour analyser la récolte. Les données de la récolte sont collectées en continu dans l’élévateur à grains de la machine. Des capteurs photosensible ou des mesures de la force/des impulsions fournissent des informations sur le volume et la masse des grains. Des capteurs supplémentaires transmettent des informations sur le taux d’humidité. Avec des calibrations, les données de rendement peuvent être corrigées et les valeurs totales sont alors déterminées avec encore plus de précision. Les informations sur l’itinéraire, la largeur de coupe, la vitesse et le débit massique permettent de se prononcer sur la couverture végétale de la zone.
Pour les récoltes dans les prairies ou du maïs, il existe également une technologie appropriée pour la cartographie du rendement qui intègre des systèmes de pesage mobiles ou fixes. Les systèmes mobiles déterminent le poids de la récolte à l’aide de capteurs situés dans les essieux des remorques de transport ou des bennes. Les systèmes fixes peuvent être utilisés près du champ ou dans la zone des silos. Cependant, ces systèmes ne permettent pas une gestion des sous-zones spécifiques de la parcelle, car la récolte ne peut pas être reliée à une localisation précise dans le champ. Pour résoudre ce problème, les ensileuses enregistrent le débit volumique de la récolte. Le débit est alors calculé en utilisant les données sur la position du rouleau et la vitesse de rotation dans l’alimentation. Un calibrage doit être effectué pour déterminer précisément le rendement de la culture. À cet effet, la quantité effectivement récoltée est pesée sur le véhicule de collecte et saisie dans le système. L’ordinateur de bord utilise ces valeurs pour déterminer les données de rendement. Pour un résultat précis, le calibrage doit être renouvelé à chaque changement de variété et de champ. Les valeurs de cartographie de rendement générées de cette manière peuvent également être utilisées pour mettre en place des mesures d’agriculture de précision.
Pour une gestion spécifique des sous-zones, les données collectées en continu par les capteurs et les instruments de mesure sont affectées à un point spécifique sur le terrain à l’aide de la technique DGPS. Parce que cette méthode traite des données dites ponctuelles, les valeurs de la cartographie de rendement doivent être converties en données de surface. Les défis que pose l’interpolation nécessaire pour cela sont traités dans le chapitre suivant.

Les défis liés à l’interpolation des données ponctuelles
Afin de pouvoir définir la performance des sous-zones sur la base de points de rendement, les sources d’erreur possibles doivent être prises en compte. Par exemple, des erreurs de mesure résultant des données sur la position, la vitesse, la largeur de coupe et la mesure du débit de la machine de récolte, qui sont utilisées pour la cartographie, peuvent survenir. La largeur de coupe, notamment, peut varier, car la largeur de travail effective est généralement inférieure à sa largeur réelle en raison de divers paramètres. Dans le cas des surfaces difficiles d’accès notamment, les valeurs fluctuent bien en deçà des spécifications. Le délai entre la coupe de récolte et les capteurs constitue une autre source d’erreur. Ce délai n’est pas constant et dépend de la conception de la machine de récolte et du débit de la récolte. En interaction avec une vitesse de conduite changeante, les valeurs mesurées sont finalement affectées à une position qui diffère de la position réelle. Un tel écart est difficile à calculer et corriger. La vitesse de la machine de récolte entraîne également des imprécisions dues aux différentes méthodes de mesure dans la roue, le radar et les capteurs GPS.
Néanmoins, la sensibilité aux erreurs dans les informations de position a été considérablement réduite grâce à des méthodes de mesure optimisées. Les systèmes de direction automatique et les possibilités d’une planification d’itinéraire précise minimisent également les erreurs de conduite potentielles. L’ensemble de ces facteurs génèrent de meilleures méthodes de cartographie des rendements. Les données de rendement obtenues de cette manière constituent une source fiable d’informations pour la gestion spécifique de sous-zones.
contact press
Yasmin Moehring
Tel. +49 30 25 93 29–901
Mobil +49 151 17 28 18 69
moehring@365farmnet.com