FAISABILITE ET APPORTS DE L’AGRICULTURE DE PRECISION DANS LE SECTEUR OLEICOLE. Par Salma El Iraqui El Houssaini*

Dr Salma Iraqui El Houssaïni, Chercheuse entomologiste au CRRA Meknès

Dr Salma Iraqui El Houssaïni, Chercheuse entomologiste en Protection des Plantes - CRRA Meknès

L’agriculture de précision (AP) est un nouveau concept, fondé sur l’intégration de l’information numérique pour caractériser un système de production agricole dans toute sa variabilité spatiale. Elle a connu un véritable essor ces dernières années et a permis l’avènement d’outils de gestion intéressants pour les producteurs. Ces derniers permettent de générer des indicateurs sur la végétation (densité́ et charge), la présence d’un stress (hydrique, nutritionnel et/ou sanitaire) et même de raisonner l’itinéraire et la date de la récolte et ce en identifiant les variations spatiales et temporelles dans une même parcelle (variabilité intra-parcellaire). Les informations fournies par ces outils technologiques, représentent des données cruciales permettant au producteur d’ajuster, de moduler et d’optimiser son système de production dans le but d’améliorer la productivité et la rentabilité (Robert, 2000; McBratney et al. 2005). C’est un concept caractérisé par: (i) le développement massif de systèmes automatiques de mesure ; qu’ils soient fixes (station météorologique, capteurs pour la caractérisation du sol et de la plante), embarqués sur machine (capteurs de rendement, de biomasse, de chlorophylle), ou aéroportés (drones, avions, satellites); (ii) la géo-localisation systématique de ces informations grâce à l’utilisation du système de positionnement absolu (Global Positioning System ; GPS) et (iii) le développement de systèmes permettant de stocker, de visualiser, de manipuler et d’échanger de gros volumes d’informations.

En pratique, l’AP est un ensemble de méthodes basées sur l’acquisition de l’information. Elle permet de diagnostiquer, d’identifier certains problèmes, de valider qu’ils ont bien été résolus et par conséquent d’optimiser les performances d’une exploitation agricole et ce sur plusieurs axes. D’abord sur un plan technique en optimisant les performances agronomiques d’une culture; sur un plan économique en maximisant le gain et la rentabilité économique de l’exploitation et sur un plan environnemental en limitant l’utilisation excessive des intrants.

Concept cyclique de l’Agriculture de Précision

Généralement, quatre étapes sont définies dans la mise en place d’un système de gestion relevant de l’AP et qui s’avèrent nécessaires à la gestion modulée des cultures (Figure 1) dont le processus central est le géo-référencement des données récoltées :

  1. L’observation : Etape d’acquisition des données sur le terrain. C’est à partir de ces données, généralement indirectes, mais acquises avec une résolution spatiale importante qu’il est possible de construire une démarche de gestion spatialisée.
  2. La caractérisation : Etape permettant de transformer en information agronomique les données obtenues par les capteurs. Une variable est considérée comme information agronomique (infestation sanitaire, densité foliaire, stress hydrique, …etc.) lorsqu’elle permet de construire une préconisation ou de prendre une décision sur le terrain.
  3. L’évaluation : Etape destinée à produire un conseil technique explicite en se basant sur les informations élaborées lors des étapes de l’observation et la caractérisation (i.e. carte d’apport d’azote en unité, carte d’irrigation en mm d’eau …).
  4. L’application : Traitement par lequel un conseil agronomique produit est appliqué in fine sur la parcelle par l’opérateur.
Figure 1. Illustration du concept cyclique de l’Agriculture de Précision (d’après McBratney et Taylor, 2000; Mathews, 2013). Ce schéma met l’accent sur l’importance du géo-référencement, au cœur des quatre étapes fondamentales du processus de la gestion de la variabilité

Figure 1. Illustration du concept cyclique de l’Agriculture de Précision (d’après McBratney et Taylor, 2000; Mathews, 2013). Ce schéma met l’accent sur l’importance du géo-référencement, au cœur des quatre étapes fondamentales du processus de la gestion de la variabilité.

 

Projet MCRDV en cours : ‘’Faisabilité et apports de l’Agriculture de Précision dans le secteur oléicole : Mise en place d’un système de surveillance et d’aide à la décision pour une oléiculture de précision ‘’

A l’Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), une équipe pluridisciplinaire de chercheurs s’est intéressée au concept de l’Agriculture de Précision, particulièrement sur l’oléiculture. A cet égard, un projet MCRDV (Mécanisme compétitif de Recherche Développement et de Vulgarisation, 2020-2022) a été initié et dont l’objectif global consiste en l’adoption d’une Oléiculture de Précision dans le contexte marocain. Le but ultime est de disposer d’un outil de surveillance et d’aide à la décision et ce en croisant une démarche agronomique, le traitement des images multi-spectrales et le système d’information géographique (SIG).

Ce projet se propose d’instaurer le concept d’une Oléiculture de Précision dans nos vergers moyennant un suivi de la culture de l’olivier depuis la floraison jusqu’à la récolte. Ainsi, les activités entreprises se sont focalisées, dans un premier temps, sur l’étude des images multi-spectrales obtenues à travers plusieurs survols du drone (espacés dans le temps: à un mois ou 45 jours d’intervalle selon le stade de la culture) et sur le suivi des différents paramètres (agronomiques, physiologiques, sanitaires, etc.) pouvant influencer la production. La juxtaposition et la confrontation de ces deux approches permettront de vérifier, d’une part, l’intérêt d’avoir recours aux techniques de l’agriculture de précision et d’autre part, la complémentarité des deux méthodes et leur corrélation permettront de mettre au jour des outils de suivi et d’intervention fiables, rapides et pointus, mis à profit de l’oléiculteur marocain.

L’étude est en sa phase initiale (première année du projet) et est menée dans une oliveraie de 22 ha à Rass Jerry (région de Meknès, 33°45’37.4″N/5°41’28.9″W), plantée essentiellement par la picholine marocaine, conduite en goutte à goutte et où la fertigation est adoptée. Après les premiers survols du drone, des indices ont été dérivés à partir des bandes spectrales à savoir le NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), le GNDVI (Green Normalized Difference Vegetation Index) et le NDRE (Normalized Difference RedEdge Index). Les résultats préliminaires ont montré l’intérêt de l’imagerie pour l’estimation du bilan hydrique au sein de la parcelle. Le comptage des arbres par imagerie aérienne, faisant éliminer les arbres manquants et les zones non plantées au sein de la parcelle, a permis d’estimer les besoins globaux en eau à 77.860 m3, soit 24.330 m3 de moins que ce qui a été calculé par la méthode conventionnelle. En effet, le processus a permis de dénombrer 7164 arbres avec des canopées allant de 3,5 m2 à 17 m2, une moyenne de 10,8 m2± 2,4 m2, ce qui indique une bonne vigueur en général avec une hétérogénéité très marquée (Figure 2). L’imagerie a permis de réajuster les valeurs du coefficient de réduction (kr) appliqué à l’évapotranspiration de la culture (ETC), via le zonage de la variabilité intra-parcellaire du taux de couverture du sol par la frondaison.

Figure 2. Etape d’individualisation des arbres dans le verger

Figure 2. Etape d’individualisation des arbres dans le verger.

Il ressort également que les images multi-spectrales renseignent amplement sur la variabilité intra-parcellaire qui peut caractériser un verger. En effet, les différents indices calculés (NDVI, NDRE, GNDVI) ont permis un zonage de la parcelle en secteurs différents les uns des autres et ce pour chaque survol effectué. Cette variabilité, s’est exprimée également au niveau du facteur temps, car les autres survols ayant lieu à un mois d’intervalle les uns des autres, ont renseigné sur la baisse du NDVI (Figure 3). Les travaux sont en cours pour pouvoir expliquer les causes de cette variabilité observée au sein du verger et évaluer les conséquences sur la production.

Figure 3. Variabilité intra-parcellaire dans le verger après classification de l’indice NDVI en trois catégories (faible, moyen et élevé) pour deux survols consécutifs.

Figure 3. Variabilité intra-parcellaire dans le verger après classification de l’indice NDVI en trois catégories (faible, moyen et élevé) pour deux survols consécutifs.

Les visites régulières du site de l’étude ont permis de relever certains problèmes phytosanitaires, notamment la maladie de l’œil de paon et certains ravageurs dont les plus importants sont la cécidomyie des écorces, l’hylésine et la mouche de l’olivier. Les différentes prospections ont étayé la variabilité intra-parcellaire relevée par imagerie. En effet, pour l’incidence, la sévérité et l’indice de l’œil de paon, il a été relevé que certaines zones du verger sont plus touchées que d’autres. Une variabilité qui est expliquée par les conditions topographiques et spatiales du verger et qui sont à l’origine de microclimats favorisant ou défavorisant la maladie (à l’exemple de zones humides ou arbres chargés non aérés). L’étude prévoit, dans les campagnes agricoles à venir, d’établir des modèles de prédiction de maladies et de certains symptômes en se basant sur  les néo-canaux dérivés (NDVI, NDRE et/ou GNDVI).

 Perspectives

Ces résultats préliminaires restent des ébauches de travail pour les deux prochaines années. Les modèles restent à affiner et à valider. Et c’est la prise d’images multi-spectrales avec une haute résolution jointe au suivi du terrain qui aideraient à élaborer des modèles de prédiction pour un certain nombre de paramètres pouvant impacter la production. La corrélation de l’imagerie à l’aspect des maladies est un défi lancé dans le cadre de cette recherche, dans la mesure que dans la littérature, les recherches dans ce sens sont peu nombreuses particulièrement sur olivier. Finalement, et dans un premier temps, on pourrait confirmer que les images multi-spectrales, renseignent bel et bien sur la variabilité intra-parcellaire dans un verger d’olivier. C’est une donnée très importante à exploiter au niveau des grands vergers car elle permet à l’oléiculteur de moduler et de raisonner ses interventions en fonction des particularités de son site. L’imagerie multi-spectrale permet également d’estimer, avec précision, le bilan hydrique d’une parcelle et donc d’irriguer de manière efficiente. Les résultats obtenus dans cette première année de travail sont prometteurs et ont ouvert plusieurs brèches de recherche que l’équipe entreprendra dans les années à venir.

Remerciements

Les résultats présentés dans cet article, sont le fruit du travail de l’équipe du projet MCRDV :’’Faisabilité et apports de l’agriculture de précision dans le secteur oléicole’’. Mes vifs remerciements vont à : Dr. Razouk R., Dr. El Bakkali A., Dr. Iaaich H., Dr. Habbadi K., Dr. Bouhafa K., Dr. Douiak A. et Pr. Bajoub A. (ENA Meknès), Mr. Benbouazza A., Mr. Alghoum M. pour leur participation au projet et leur fructueux partenariat. Mes vifs remerciements vont également à la société SOWIT pour la qualité de leur service et leur expertise dans le domaine.

Références bibliographiques

McBratney, A., Whelan, B., Ancev, T., and Bouma, J. (2005). Future directions of precision agriculture. Precision Agriculture, 6 :7-23.

Robert, P. (2000). L’agriculture de précision: les verrous liés à la technologie et à la gestion agronomique. In Agriculture de Précision: Avancées de la recherche technologique et industrielle, 11-29, Dijon, France. Educagri Editions.

McBratney, A. and Taylor, J. (2000). PV or not PV? In Proceedings of the 5th International Symposium on Cool Climate Viticulture and Oenology, Melbourne, Australia

Mathews, A. J. (2013). Applying Geospatial Tools and Techniques to Viticulture. Geography Compass, 7(1), 22–34. doi:10.1111/gec3.12018.

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* : Chercheuse entomologiste en Protection des Plantes, Coordinatrice du projet MCRDV ‘’Faisabilité et apports de l’agriculture de précision dans le secteur oléicole’’

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