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Voici les résultats 2018 de FieldApex

Résultats 2018 de FieldApex

Billet conjoint de Yacine Bouroubiprofesseur au département de géomatique appliquée de l’Université de Sherbrooke et de Nicos Keable-Vézina, Directeur, agriculture de précision

 

La saison 2019 approche. Voyons comment a performé FieldApex à la lumière des rendements 2018.

La saison particulièrement sèche de 2018 a été providentielle pour démontrer l’intérêt d’utiliser FieldApex année après année. En effet, les besoins d’azote peuvent varier de jusqu’à 125 kg/ha pour une même parcelle, selon que la saison est très sèche ou très humide durant la période de fertilisation.

Logiag, AGRIS Co-operative, Thompsons Limited, Maizex, Groupe ProConseil et Sullivan Agro ont compté parmi les principales organisations de services agronomiques utilisatrices de FieldApex.

Satisfaction élevée à la validation commerciale

Selon les résultats techniques que nous avons recueillis auprès des principaux partenaires agronomiques, en moyenne 8 doses d’azote sur 10 estimées par FieldApex ont été les plus proches de la dose la plus profitable.

Cela démontre la valeur de FieldApex en conditions commerciales et en fait un outil incontournable pour les agronomes et les producteurs agricoles soucieux d’appliquer les principes des 4B : bonne dose, bonne source, bon moment, bon endroit.

Pour procéder à leurs validations, les partenaires ont utilisé leurs propres protocoles : bandes tests, comparaison à d’autres outils d’évaluations des besoins d’azote ou à des méthodes de mesure de leur choix. 

Témoignages des agronomes participants

Calculateur de dose d'azote | Témoignage de Logiag | FieldApex
Jacques Nault, vice-président Agronomie, Logiag, explique comment il a introduit l’utilisation de l’algorithme FieldApex auprès des agriculteurs, et les résultats spectaculaires qu’ils ont obtenus en termes de rendement et d’atteinte de la dose économique optimale d’azote en 2018.

 

Dose d'azote pour le maïs | Témoignage d'AGRIS Co-operative | FieldApex
Dale Cowan, agronome principal, AGRIS Co-operative, parle de son expérience avec FieldApex auprès de cinq producteurs de maïs, de l’exactitude des prédictions d’azote obtenues en 2018 et de l’importance des prévisions météo pour arriver à des prédictions fiables.  

Résultats scientifiques indépendants

L’algorithme SCAN.AI a été considérablement amélioré avant la saison 2018. Selon la plus récente calibration de l’équipe Agriculture et Agroalimentaire Canada et Université de Sherbrooke, l’algorithme atteint un niveau de précision encore inégalé avec un RMSE de 9 kg N/ha.

Comme l’indique la figure ci-dessous, les doses économiques optimales sont très près des estimations de l’algorithme. 

La précision des estimations a été rendu possible grâce à l’utilisation des méthodes suivantes, représentées par la figure qui suit :

  • tests en champ au Canada;
  • bases de données collectées au Québec et en Ontario;
  • importante base de données nord-américaine. 

Démarche simple et résultats plus adaptés

Un autre point distinctif de FieldApex est son approche basée sur les métadonnées. Elle permet de réduire au minimum les coûts logistiques, car elle rend possible l’estimation des doses d’azote optimales sans échantillon ni analyse en laboratoire.

À l’examen de la figure ci-dessous, on constate que la performance des outils les plus utilisés dans la gestion de l’azote, soit les tests de nitrate PSNT ou LSNT, ne permettent pas d’estimer précisément les besoins en azote.

Ces outils visent à détecter les conditions propices à une diminution des doses d’azote selon un barème associé aux ppm d’azote sous forme de nitrate, le tout mesuré dans un échantillon représentatif de sol. Toutefois, ils ne sont pas en mesure d’offrir des estimations intéressantes, surtout lorsque les mesures sont inférieures à une fourchette d’entre 15 ppm et 20 ppm, ce qui constitue pourtant l’immense majorité des cas.

La relation entre la dose économique optimale et les estimations calculées par les différentes formules utilisées avec ces tests restent globalement très imprécises.

Par comparaison, FieldApex se distingue par sa capacité à fournir une estimation beaucoup plus précise et équilibrée dans des intervalles de doses beaucoup plus larges. La solution s’adapte donc beaucoup mieux aux réalités agronomiques de chaque champ, comme en témoigne la validation ci-dessous, réalisée avec des données indépendantes couvrant les années 2014, 2015 et 2017 réunies par Agriculture et Agroalimentaire Canada auprès de partenaires.

Source : Agriculture et agroalimentaire Canada

La proximité entre les doses économiques optimales et les estimations de FieldApex, conjuguée à la grande amplitude de ces estimations, vient confirmer que FieldApex est actuellement la solution sur le marché qui offre le meilleur moyen d’évaluer les besoins d’azote dans les cultures de maïs.

L’apprentissage profond pour tenir compte des particularités de chaque champ

Évaluer les caractéristiques de chaque champ est primordial, comme les zones de compaction et les particularités agronomiques qui ont une incidence sur la santé des sols. Voilà pourquoi il importe de bâtir l’historique de chaque champ. FieldApex est un excellent point de départ à chacune saison pour vous soutenir dans vos analyses. Le développement futur des capacités d’apprentissage autonome par machine learning ou deep learning devrait permettre d’encore plus personnaliser les estimations de FieldApex, sans alourdir le processus de calcul des doses.

Où trouver FieldApex

Discutez de FieldApex avec un conseiller partenaire pour voir comment FieldApex peut contribuer à accroître la rentabilité de vos champs et protéger vos récoltes.

À propos de FieldApex

Précis, éprouvés et simples, les produits de FieldApex s’intégreront de façon complémentaire aux principales plateformes d’agriculture de précision sur le marché. FieldApex est propulsé par Effigis Géo-Solutions, en partenariat avec des professionnels et des chercheurs indépendants. 

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