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Les producteurs de pommes de terre en Colombie sont à l'aube d'une révolution technologique, grâce à un algorithme innovant développé par William Alfonso León Rueda et une équipe d'experts de la Faculté de Agriculture Sciences à l'Université Nationale de Colombie (UNAL) Sede Bogotá. L’algorithme, conçu pour identifier le mildiou des cultures de pommes de terre, a le potentiel de remodeler le paysage de la détection des maladies en agriculture.
Détecter l'invisible :
Le mildiou, causé par le champignon Verticillium, constitue une menace importante pour les cultures de pommes de terre, endommageant les feuilles, entravant l'écoulement de l'eau et des nutriments et ayant un impact sur la qualité globale des pommes de terre. Les agriculteurs ont souvent du mal à identifier rapidement la maladie. L'équipe de León Rueda, s'appuyant sur son expertise en géomatique, a exploré des algorithmes dotés d'une fiabilité remarquable de 90 % dans la détection précoce du mildiou en utilisant des variables spectrales comme prédicteurs.
Technologie innovante au travail :
Le projet, mené à Mosquera et Subachoque, a mis en œuvre une technologie de pointe, notamment des images de drones, des caméras multispectrales capturant des spectres lumineux imperceptibles à l'œil humain et un spectroradiomètre fixe. Des algorithmes d'apprentissage automatique ont été utilisés pour analyser le comportement de la maladie, atteignant des niveaux de détail sans précédent avec une résolution de 2.8 cm par pixel.
Intervention opportune :
León Rueda souligne la capacité de l'algorithme à identifier le champignon dans des intervalles de temps courts, ce qui contraste fortement avec les défis auxquels est confronté le personnel technique chargé de surveiller la santé des cultures. Dans des environnements contrôlés, l'algorithme a démontré une efficacité allant jusqu'à 90 %, en utilisant un spectroradiomètre pour capturer l'empreinte spectrale de la culture, permettant ainsi de déterminer l'apparition et la progression de la maladie dans chaque plante.
Précision sur le terrain :
La recherche, dirigée par les professeurs Joaquín Guillermo Ramírez Gil et Sandra Gómez Caro, a atteint un niveau de détail exceptionnel. Avec une précision allant jusqu'à 80 % sur le terrain, l'efficacité de l'algorithme reste sans précédent. L'utilisation d'algorithmes tels que « Random Forests », « Support Vector Machines », « Neural Networks » et « Adaboost » a présenté des résultats cohérents, se nourrissant des données de drones, de caméras multispectrales et du spectroradiomètre.
Défis et collaborations :
León Rueda reconnaît la nécessité d'affiner davantage, en répondant à des préoccupations telles que la confusion potentielle avec d'autres maladies des cultures et en garantissant des échantillons de cultures représentatifs. La recherche, qui fait partie d'une collaboration plus large avec la Federación Colombiana de Productores de Papa (Fedepapa) et le Fondo Nacional de Fomento de la Papa (FNFP), laisse présager un avenir prometteur pour la culture durable de la pomme de terre.
Le développement de cet algorithme avancé marque une avancée significative dans la lutte contre le mildiou des cultures de pommes de terre. Grâce à sa haute précision et à ses capacités de détection rapide, les agriculteurs disposent désormais d’un outil puissant pour sauvegarder leurs rendements. La collaboration entre le monde universitaire et les organisations agricoles met en valeur le potentiel de la technologie pour révolutionner les pratiques agricoles, ouvrant la voie à un avenir agricole plus durable et plus efficace.