Validation sur le terrain de la Moissonneuse-batteuse par spectroscopie proche infrarouge pour l’analyse des grains de blé

Évaluation de la précision dans des conditions réelles de récolte

La caractérisation de la qualité des céréales à la récolte repose traditionnellement sur un échantillonnage discret suivi d’une analyse en laboratoire. Bien que cette approche permette d’obtenir des mesures précises au niveau de l’échantillon, elle ne tient pas compte de la variabilité spatiale qui caractérise la plupart des champs agricoles. Par conséquent, les données obtenues représentent souvent un état moyen plutôt que la véritable hétérogénéité de la récolte.

Dans ce contexte, la spectroscopie proche infrarouge(SPIR) intégrée directement sur les machines agricoles représente un changement de paradigme. En permettant une analyse continue et en temps réel du flux de grains, les systèmes NIR sur moissonneuse-batteuse fournissent une densité de données beaucoup plus élevée et une description plus représentative de la variabilité du champ.

Cette étude vise à valider les performances du système EVONIR dans des conditions réelles de récolte, en comparant les mesures en ligne avec les analyses de référence en laboratoire.

Matériels et méthodes

L’essai sur le terrain a été réalisé en juillet 2022 dans le nord de l’Allemagne sur une culture de blé récoltée à l’aide d’une moissonneuse-batteuse New Holland CR8.90. Le capteur EVONIR a été installé sur l’élévateur à grains, permettant une analyse directe de l’ensemble du flux de grains pendant les opérations de récolte. EVONIR a été connecté via ISOBUS à la Connectivitй de la moissonneuse-batteuse.

L’acquisition des données a été réalisée en continu tout au long du processus de récolte, ce qui a permis d’obtenir un total de 1 190 points de données NIR. Parallèlement, 23 échantillons de grains ont été collectés manuellement à des positions géoréférencées à travers le champ et analysés par un laboratoire accrédité (LUFA), qui a servi de méthode de référence.

Les paramètres évalués dans cette étude sont la matière sèche (MS), la protéine brute (PB), les cendres et la matière grasse brute (MG). Pour chaque point d’échantillonnage, les mesures NIR ont été agrégées sur la fenêtre spatiale correspondante et comparées aux résultats de laboratoire afin de quantifier l’écart entre les deux méthodes.

Résultats en dehors de la boîte

Les mesures continues obtenues grâce au système EVONIR mettent clairement en évidence la présence d’une importante variabilité DANS LE CHAMP. Des paramètres tels que l’humidité et la teneur en protéines ont présenté des fluctuations notables tout au long du parcours de la récolte, confirmant que la qualité des grains n’est pas uniformément répartie dans le champ.

Ces variations, qui se produisent à une échelle spatiale beaucoup plus petite que la grille d’échantillonnage typique, ne peuvent pas être saisies de manière adéquate par les approches d’échantillonnage conventionnelles. Par conséquent, l’ensemble des données produites par le système NIR fournit une description beaucoup plus riche et détaillée de la culture récoltée.

En comparant les mesures NIR avec les résultats de laboratoire utilisant l’étalonnage standard de l’usine, les écarts moyens se sont avérés être de -0,63 pour la matière sèche, -0,88 pour les protéines brutes, -0,75 pour les cendres et +0,79 pour les matières grasses brutes. Ces valeurs indiquent un biais relativement faible pour tous les paramètres, surtout si l’on considère qu’aucun étalonnage spécifique au champ n’a été appliqué à ce stade.

Tableau de résumé : Déviation moyenne entre le laboratoire et EVONIR avec étalonnage standard Dinamica Generale, non ajusté en comparant les résultats avec un LAB.

Résultats après étalonnage

Les résultats de cette étude démontrent que la spectroscopie NIR en Moissonneuse-batteuse peut atteindre un niveau de précision tout à fait compatible avec la prise de décision opérationnelle, même en utilisant un modèle d’étalonnage général. Les écarts observés sont conformes aux attentes typiques des mesures spectroscopiques en ligne et peuvent être encore réduits par des ajustements locaux de l’étalonnage.

Après avoir appliqué une procédure de réglage fin basée sur un nombre limité d’échantillons de laboratoire, la distance entre les données NIR et les données de laboratoire s’est améliorée de manière significative, confirmant l’efficacité de la combinaison de modèles d’étalonnage globaux avec un raffinement local.

Tableau de reprise : Écart moyen entre LAB et EVONIR après réglage fin

Au-delà des considérations de précision, le résultat le plus pertinent de cette étude réside dans la capacité du système NIR à capturer la véritable variabilité du champ. Alors que les analyses en laboratoire fournissent des informations précises mais éparses, la nature continue des mesures NIR permet de générer des cartes de qualité à haute résolution, qui peuvent être directement utilisées pour la prise de décisions agronomiques et logistiques.

D’un point de vue agronomique, cela permet une compréhension plus précise de la distribution de l’azote et de la variabilité des protéines, ce qui favorise les stratégies de fertilisation à taux variable au cours des saisons suivantes. D’un point de vue logistique, le contrôle de la qualité en temps réel permet aux exploitants de séparer les flux de céréales en fonction de seuils de qualité spécifiques, ce qui optimise le stockage et maximise la valeur économique.

Conclusion

Cette validation sur le terrain confirme que le système EVONIR est capable de fournir des mesures fiables et cohérentes de la qualité des grains directement pendant les opérations de récolte. Même avec un étalonnage standard, le système présente un bon niveau de concordance avec les données de laboratoire, qui peut être encore amélioré par des ajustements minimes de l’étalonnage.

Plus important encore, l’étude met en évidence l’avantage fondamental de la mesure continue par rapport à l’échantillonnage discret. En analysant l’ensemble du flux de grains plutôt que des échantillons isolés, les systèmes Moissonneuse-batteuse NIR fournissent une représentation plus précise et plus complète des conditions de terrain.