pour l’amélioration des pratiques agricoles

Présentation au sujet: "pour l’amélioration des pratiques agricoles"— Transcription de la présentation:

1 pour l’amélioration des pratiques agricoles
APPEL A PROJETS SUR LES APPLICATIONS SPATIALES AVAL INNOVANTES AU SERVICE DU DÉVELOPPEMENT ÉCONOMIQUE ET SOCIÉTAL  Valorisation des signaux GNSS pour l’amélioration des pratiques agricoles

2 Projet déposé par : Société CAP 2020 (porteur du projet)
Valorisation des signaux GNSS pour l’amélioration des pratiques agricoles Projet déposé par : Société CAP 2020 (porteur du projet) Laboratoire de Météorologie Physique, UMR6016 CNRS / Université Blaise Pascal de Clermont Ferrand Société NUMTECH Institut Supérieur d’Électronique de Paris (ISEP) Institut National de Recherche Agronomique (Inra d’Avignon)

3 Contexte général du projet
Quintuple constat 1 - Des contraintes fortes sur les agriculteurs pour réduire l’impact de leurs pratiques sur l’environnement (protection des cultures, fertilisation azotée, gestion de l’eau, …) 2- Des progrès importants ces dernières années en matière de modélisation agronomique (pour la mise au point d’Outils d’Aide à la Décision), et en particulier par l’intégration de paramètres climatiques. 3 - Un manque de données météo observées sur les territoires agricoles pour alimenter les modèles agronomiques et des prévisions inadaptées aux besoins des agriculteurs.

4 Contexte général du projet Offre Météo Agricole de Précision® (MAP)
Quintuple constat 4 - L’existence de technologies permettant de spatialiser des données météo sur de larges territoires avec une représentativité qui se rapproche de la parcelle : modèle de simulation atmosphérique en mode analyse, analyse géostatistique et fusion de données, mise en place de capteurs complémentaires. = Offre Météo Agricole de Précision® (MAP) développée par CAP 2020

5 Offre Météo Agricole de Précision® CAP 2020
Capteurs météo des réseaux nationaux : Météo France et organismes agricoles Stations météo complémentaires (Agriscope, Pessl, etc.) Station Météo Virtuelle® Fusion de données météo Cartographie climatique Cartographie agro climatique Informations agronomiques : observations terrain et modèles Simulation atmosphérique haute résolution Capteurs météo des réseaux mondiaux (a) et autres données (b) Grilles de données d’observation et de prévision La méthode de spatialisation des données météo utilisées par CAP 2020 met en œuvre 3 méthodes : 1/ la première méthode consiste à utiliser les modèles de simulation atmosphériques pour générer des grilles de données sur l’ensemble du territoire agricole. Elles concernent les données d’observations et les données de prévision. 2/ la deuxième méthode consiste à fusionner les données grilles obtenues avec la première méthode avec des données de stations météo d’observation déjà existantes sur le territoire agricole. 3/ la troisième méthode consiste à rajouter des stations supplémentaires pour encore améliorer la représentativité spatiale des données délivrées aux utilisateurs. Les données sont accessibles soit sous forme de Station Météo Virtuelles soit sous forme de grille. (a) Stations météo au sol, radio sondages, satellites météo, etc. (b) Modèles numériques de terrain, type de couverture du sol, etc.

6 Intérêt de la Météo Agricole de Précision Données pluie
Cartographie du risque de développement du mildiou sur vigne Données pluie Outil d’Aide à la Décision Carte du risque Prise en compte de la station météo la plus proche pour calculer le risque sur chaque point de la zone* Fort Faible Calcul du risque pour les 2 stations météo puis interpolation sur l’ensemble de la zone* Génération de la carte du risque avec des données météo spatialisées sur l’ensemble de la zone* * 10 km x 10 km

7 Contexte général du projet
Quintuple constat 5 - La possibilité d’améliorer l’offre MAP existante en utilisant des informations issues de l’analyse des signaux émis par les satellites de géopositionnement : Analyse des signaux des satellites de géopositionnement Réseau de récepteurs des signaux des satellites au sol Satellites de géopositionnement Services Météo Agricoles de Précision Capteurs météo des réseaux mondiaux, nationaux et locaux Informations agronomiques : observations terrain et modèles

8 Deux types d’analyse des signaux GNSS vont être mis en œuvre :
Objet du projet Deux types d’analyse des signaux GNSS vont être mis en œuvre : Génération d’un champ d’humidité 3-D à haute résolution : Suivi de la réflexion des signaux au niveau du sol : Signaux GNSS Contenu intégré de vapeur d’eau Champ d’humidité 3-D haute résolution Réseau dense de récepteurs Tomographie Signaux GNSS Évolution de la réflexion au niveau du sol Évolution de l’humidité du sol Réseau dense de récepteurs

9 Objet du projet L’analyse des signaux GNSS va permettre d’améliorer l’offre MAP en 3 points : Réseau de récepteurs des signaux des satellites au sol Satellites GNSS LaMP Via la génération du champ d’humidité haute résolution au niveau du sol 1 – Le calcul de l’Évapotranspiration et la durée d’humectation Services Météo Agricole de Précision NUMTECH Via l’Intégration en temps réel du champ d’humidité 3-D haute résolution 2 – La qualité des données issues des modèles de simulation atmosphérique INRA - LaMP Via l’évolution de l’humidité du sol 3 – Le suivi de l’humidité de surface du sol

10 Le partenariat multi-acteurs implique :
Partenariat du projet Le partenariat multi-acteurs implique : des organismes de recherche publics et privés : LaMP, INRA, ISEP et NUMTECH des organismes de recherche appliquée : IFVV et CTIFL, des sociétés privées : CAP 2020 et Tomates Provence. D’autres acteurs participeront également au projet en tant qu’utilisateurs finaux des services : les sociétés Syngenta Agro et Bayer Crop Science ainsi que la Coopérative Agricole Provence Languedoc. Le Pôle Européen d'Innovation Fruits et Légumes (pôle de compétitivité) s’est engagé à faciliter l’implication d’acteurs de la filière fruits et légumes.

11 Rôles des différents partenaires :
Partenariat du projet Rôles des différents partenaires : Laboratoire de Météorologie Physique NUMTECH INRA Institut Supérieur d’Électronique de Paris Recherche & Développement Traitement des signaux issues des satellites GNSS Centre Technique Interprofessionnel des Fruits et Légumes Utilisation Utilisation et évaluation des services Météo Agricole de Précision Institut Français de la Vigne et du Vin Tomates Provence Autres acteurs CAP 2020 Valorisation Intégration des informations GNSS et génération des services

12 Phase 1 : Étude de faisabilité (8 à 12 mois)
Déroulement du projet Le projet sera mis en place dans la région Avignon - Tarascon et il se déroulera en 2 phases pour une durée totale de 24 mois : Phase 1 : Étude de faisabilité (8 à 12 mois) mise en place le dispositif expérimental : réseau de récepteurs GNSS, capteurs météo, etc. développement des algorithmes pour le traitement des signaux GNSS et l’assimilation des données résultantes dans le Système d’Information. A l’issu de la phase 1 : définition du dimensionnement optimum du réseau de récepteurs GNSS par rapport aux besoins des utilisateurs agricoles avant d’engager la phase 2.

13 Phase 2 : démonstration (12 à 16 mois)
Déroulement du projet Le projet sera mis en place dans la région Avignon - Tarascon et il se déroulera en 2 phases pour une durée totale de 24 mois : Phase 2 : démonstration (12 à 16 mois) développement du Système d’Information permettant les échanges de données en temps réel, validation technico-économique des apports de l’analyse des signaux GNSS avec les acteurs agricoles. A l’issu de la phase 2 : définition d’un business plan pour lancer ou non la commercialisation des services issues du projet.

14 Cibles visées par les retombées du projet Nombre d’exploitations
L’offre Météo Agricole de Précision® cible l’ensemble des exploitations agricoles : grandes cultures (céréales, betteraves industrielles et oléoprotéagineux) et cultures spécialisées. Les améliorations apportées par le projet concernent plus particulièrement les cultures à forte valeur ajoutée (pomme de terre, légumes frais, vergers et la vigne). Cultures Nombre d’exploitations Superficie (ha) Céréales et oléoprotéagineux 246 182 Betteraves industrielles Pommes de terre Légumes frais 31 049 Vergers 15 726 Vignes 64 903

15 Modèle économique à l’issu du projet
Organismes agricoles Services agro météorologiques : Tour de Plaine Climatique Agriculteurs Mise en œuvre des conseils Informations agronomiques (modèles, données parcellaires, …) CAP 2020 Génération des données météo spatialisées Données issues de l’analyse des signaux des satellites GNSS Capteurs météo des réseaux nationaux et régionaux : Météo France, organismes agricoles, … La Météo de mes parcelles Utilisation des données météo

16 Les pratiques culturales concernées par le projet sont :
Impact du projet Les pratiques culturales concernées par le projet sont : la gestion de l’eau : calcul Évapotranspiration, suivi de l’humidité de surface du sol, qualité des données issues des modèles de simulation atmosphérique, l’application des produits phytosanitaires : calcul de la durée d’humectation, qualité des données issues des modèles de simulation atmosphérique (pluie en particulier), et plus généralement, l’ensemble des pratiques culturales : qualité des données issues des modèles de simulation atmosphérique pour l’ensemble des paramètres météo, suivi de l’humidité de surface du sol.

17 L’impact du projet se situe aux niveaux :
économique pour l’agriculteur : contribution à l’amélioration de la compétitivité des exploitations agricoles = optimisation des coûts, environnemental : contribution aux objectifs du Grenelle de l’environnement = réduction des quantités d’intrants appliqués et meilleur gestion de la ressource en eau, sociétal : contribution à l’amélioration de la qualité sanitaires des produits agricoles = optimisation de l’application des intrants.

18 Caractère innovant du projet
Le projet vient améliorer une offre de service (MAP) déjà récompensée pour son caractère innovant : Utilisation « indirecte » des signaux GNSS : génération d’un champ d’humidité 3-D par tomographie avec un réseau dense de stations : type de mesure déjà validée mais utilisation novatrice dans le domaine agricole, mise en œuvre de récepteurs GNSS mono-fréquence (peu coûteux) + quelques récepteurs bi-fréquences, suivi de l’humidité du sol : utilisation novatrice avec peu de travaux réalisés à ce jour. Intégration des informations GNSS dans un Système d’Information déjà multisources.

19 Potentialités économiques
Les apports du projet sur la profitabilité de l’offre actuelle Météo Agricole de Précision se situent à deux niveaux : Amélioration globale de l’offre : assimilation des données des signaux GNSS dans les modèles de simulation atmosphériques (génération de données d’observation et de prévision), Génération de nouveaux services : « Taux d’humidité relative de l’air» et « Évolution de l’humidité de surface du sol » (si coût du réseau de récepteurs GNSS mis en place compatible avec coût admissible par les utilisateurs des services). Un chiffrage de ces apports sera réalisé dans la phase finale du projet.

20 Merci de votre attention