Cartes de semis à dose variable (plantation)

GeoPard propose plusieurs options pour créer des cartes de plantation VRA.

Aperçu

Les cartes de semis à dose variable (VRS) ou de plantation VR sont essentielles pour optimiser les stratégies de semis en fonction des conditions propres à chaque parcelle. Configurer efficacement les cartes VRS peut améliorer considérablement le rendement des cultures et l’efficacité des ressources. Ce guide présente les principaux aspects et options pour créer des cartes VRS efficaces à l’aide des outils d’agriculture de précision de GeoPard. En savoir plus sur le semis à dose variable dans le blog GeoPard.

Options de configuration des cartes VRS

Voici quelques configurations recommandées pour les cartes VRS :

1. Potentiel de la parcelle basé uniquement sur l’imagerie

• Description: utilisez l’imagerie historique pour créer des cartes de semis à dose variable (VRS) basées sur les cartes de potentiel de la parcelle. Le système de recommandation automatisé de GeoPard aide à identifier les années représentatives. Comme il est difficile de prévoir la météo de la prochaine saison, il compense les années atypiques (par exemple, en équilibrant les années trop sèches et trop humides) afin de fournir des recommandations plus précises. Recommandation automatisée des années représentatives par GeoPard.

GeoPard sélectionne automatiquement l’imagerie, mais vous pouvez néanmoins sélectionner d’autres images à la demande

Zones de potentiel de la parcelle utilisées pour la plantation en dose variable, créées automatiquement à partir d’imageries pluriannuelles

• Idéal pour : Scénarios de démarrage rapide, surtout lorsque les informations sur la rotation des cultures sont disponibles. Sélectionnez des années avec la même culture (par ex., des années maïs pour un semis de maïs).

2. Potentiel de la parcelle basé sur l’imagerie, la topographie et la luminosité du sol

• Description : Cette approche multicouche intègre l’imagerie, la topographie et la luminosité du sol.

• Configuration : Attribuez un poids négatif à la pente (pour tenir compte du risque d’érosion) et à une luminosité du sol plus élevée (indiquant moins de matière organique).

3. Potentiel de la parcelle basé sur le rendement, l’échantillonnage/le balayage du sol, l’imagerie, la topographie et la luminosité du sol

Un exemple de carte de semis VR de soja basée sur la conductivité électrique, la topographie, le rendement et l’imagerie satellite

• Description : Intégrez plusieurs sources de données pour obtenir une carte de potentiel de parcelle complète.

• Étapes :

  1. Nettoyer et calibrer les données de rendement: assurez la précision des données de rendement passées.

  2. Générer des cartes de rendement synthétiques: si les données de rendement manquent pour les saisons passées, utilisez GeoPard pour générer ces cartes. Seul le rendement total ou moyen est nécessaire, avec une précision d’environ 90 %.

4. Approche basée sur des équations pour le semis

Un exemple de carte de semis VR de soja basée sur des jeux de données de rendement

• Description : Utilisez des formules personnalisées et toutes les couches de données disponibles (par ex., imagerie, topographie, rendement, sol).

• Flexibilité : Permet des configurations sur mesure en fonction de besoins agronomiques spécifiques.

• Aussi disponible dans Analytique par lots des équations

Tableau des recommandations de plantation à dose variable

Vous trouverez ci-dessous un tableau complet des recommandations de semis pour diverses cultures dans plusieurs pays.

Les recommandations de population sont exprimées en graines par acre pour les États-Unis et le Canada, et en graines par hectare pour les autres pays.

Culture	Pays	Population (graines/acre)	Population (graines/hectare)
Maïs	États-Unis	28,000 - 34,000
	Canada	28,000 - 34,000
	Ukraine		65,000 - 75,000
	Brésil		60,000 - 70,000
	Australie		70,000 - 85,000
	Allemagne		70,000 - 85,000
	France		70,000 - 85,000
Blé	États-Unis	1,000,000 - 1,300,000
	Canada	1,000,000 - 1,300,000
	Ukraine		4,000,000 - 5,000,000
	Brésil		3,500,000 - 4,500,000
	Australie		4,000,000 - 5,000,000
	Allemagne		4,000,000 - 5,000,000
	France		4,000,000 - 5,000,000
Soja	États-Unis	140,000 - 180,000
	Canada	140,000 - 180,000
	Ukraine		350,000 - 450,000
	Brésil		300,000 - 400,000
	Australie		350,000 - 450,000
	Allemagne		350,000 - 450,000
	France		350,000 - 450,000
Tournesol	États-Unis	15,000 - 22,000
	Canada	15,000 - 22,000
	Ukraine		55,000 - 65,000
	Brésil		50,000 - 60,000
	Australie		50,000 - 60,000
	Allemagne		50,000 - 60,000
	France		50,000 - 60,000
Colza (canola)	États-Unis	500,000 - 800,000
	Canada	500,000 - 800,000
	Ukraine		350,000 - 450,000
	Brésil		2,200,000 - 3,500,000
	Australie		1,200,000 - 2,000,000
	Allemagne		1,200,000 - 2,000,000
	France		1,200,000 - 2,000,000
Canne à sucre	États-Unis	8,000 - 12,000
	Canada	S/O
	Ukraine	S/O
	Brésil		100,000 - 140,000
	Australie		100,000 - 140,000
	Allemagne	S/O
	France	S/O
Orge	États-Unis	1,000,000 - 1,300,000
	Canada	1,000,000 - 1,300,000
	Ukraine		4,000,000 - 5,000,000
	Brésil		3,500,000 - 4,500,000
	Australie		2,500,000 - 3,200,000
	Allemagne		4,000,000 - 5,000,000
	France		4,000,000 - 5,000,000
Riz	États-Unis	100,000 - 150,000
	Canada	S/O
	Ukraine	S/O
	Brésil		400,000 - 600,000
	Australie		250,000 - 370,000
	Allemagne	S/O
	France	S/O
Coton	États-Unis	45,000 - 55,000
	Canada	S/O
	Ukraine	S/O
	Brésil		100,000 - 120,000
	Australie		110,000 - 135,000
	Allemagne	S/O
	France	S/O
Sorgho	États-Unis	40,000 - 60,000
	Canada	40,000 - 60,000
	Ukraine		100,000 - 150,000
	Brésil		90,000 - 120,000
	Australie		100,000 - 150,000
	Allemagne		100,000 - 150,000
	France		100,000 - 150,000

Sources :

Purdue University, University of Illinois Extension, FAO, Embrapa, Department of Agriculture and Fisheries, North Dakota State University, Alberta Wheat Commission, Grains Research and Development Corporation, National Sunflower Association, Australian Oilseeds Federation, Canola Council of Canada, USDA, Commission européenne - Agriculture et développement rural

Analyse post-saison

Après la saison, exécutez des analyses statistiques et d’essais pour calculer les cartes de rendement et de profit à partir des données de rendement. Cela aide à optimiser la carte VRS pour la saison suivante.

Autres cas d’usage d’agriculture de précision

Reportez-vous à la PDF des cas d’usage GeoPard PrecisionAg pour des exemples visuels et des informations complémentaires.

Comment démarrer

En utilisant les outils et méthodes avancés de GeoPard, vous pouvez optimiser les stratégies de semis, améliorer les rendements des cultures et soutenir une agriculture plus durable. Pour commencer, inscrivez-vous gratuitement sur app.geopard.tech.

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En intégrant ces méthodes, GeoPard vous aide à obtenir des pratiques agricoles efficaces et productives grâce à des stratégies de semis précises.