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La signature fait foi
L'analyse spectrale de la lumière émise par les mauvaises herbes après exposition aux ultraviolets pourrait signer leur arrêt de mort
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La quantité d'herbicides utilisés pour la culture du maïs pourrait être considérablement réduite si ces produits étaient appliqués uniquement sur les mauvaises herbes plutôt que sur tout le champ.
La quantité d'herbicides utilisés en agriculture — et celle qui se retrouve dans l'environnement — pourrait être grandement réduite si ces produits étaient appliqués directement sur le museau des mauvaises herbes plutôt que sur tout un champ. Pour que cette idée fasse son chemin jusqu'aux grandes cultures, il faudrait toutefois disposer d'une technologie permettant de distinguer automatiquement, en temps réel, les mauvaises herbes et l'espèce cultivée. Peut-on rêver de pareille technologie pour traiter les quelque 500 000 hectares de maïs du Québec? La chose est complexe, mais pas impossible, démontrent Louis Longchamps, Gilles Leroux et Roger Thériault, de la Faculté des sciences de l'agriculture et de l'alimentation, et leurs collègues Bernard Panneton d'Agriculture Canada, et Guy Samson de l'UQTR, dans un récent numéro de la revue scientifique Precision Agriculture.
Les chercheurs ont testé en serres une technique de reconnaissance des plantes qui repose sur les caractéristiques de la fluorescence qu'elles émettent après avoir été exposées à un flash ultraviolet. Ils ont ainsi récolté 1 440 signatures de plantes appartenant aux trois grands groupes suivants: le maïs, les mauvaises herbes dicotylédones et les mauvaises herbes monocotylédones. Pour simuler ce qui se passe sur le terrain, les tests ont été faits sur quatre variétés de maïs et quatre espèces de chaque groupe de mauvaises herbes, choisies en fonction de leur abondance dans les champs de maïs québécois. Les lectures spectrales ont été faites 10, 20 et 30 jours après l'émergence des plantules en différents points de leurs feuilles.
Les analyses montrent que 92 % des plantes peuvent être classées correctement dans leur groupe d'appartenance à l'aide de leur signature spectrale. La technique est particulièrement efficace pour distinguer les dicotylédones et le maïs: le taux de succès atteint alors 100 %. Du côté des monocotylédones, la plupart des erreurs sont attribuables aux similitudes entre le spectre d'une variété de maïs et celui d'une mauvaise herbe, la sétaire glauque.
«Ces résultats sont encourageants, estime l'étudiant-chercheur Louis Longchamps, mais il reste à démontrer que la technique peut être appliquée dans les champs. Lorsque les plantes sont exposées au soleil, elles produisent des molécules qui les protègent des ultraviolets et cet écran pourrait altérer leur signature spectrale.» Si les tests aux champs sont positifs, il serait alors envisageable d'installer une série de capteurs sur une rampe de pulvérisateurs d'herbicides pour repérer en temps réel les mauvaises herbes. Chaque capteur serait jumelé à un pulvérisateur dont le déclenchement serait contrôlé par l'ordinateur de bord advenant la détection d'une mauvaise herbe. «Tout ceci se ferait de façon instantanée pendant que le tracteur est en mouvement, explique l'étudiant au doctorat. Non seulement moins d'herbicides se retrouveraient dans l'environnement, mais ça pourrait aussi être rentable pour les producteurs agricoles dépendamment de l'agrégation des mauvaises herbes et du niveau d'infestation du champ.
Les chercheurs ont testé en serres une technique de reconnaissance des plantes qui repose sur les caractéristiques de la fluorescence qu'elles émettent après avoir été exposées à un flash ultraviolet. Ils ont ainsi récolté 1 440 signatures de plantes appartenant aux trois grands groupes suivants: le maïs, les mauvaises herbes dicotylédones et les mauvaises herbes monocotylédones. Pour simuler ce qui se passe sur le terrain, les tests ont été faits sur quatre variétés de maïs et quatre espèces de chaque groupe de mauvaises herbes, choisies en fonction de leur abondance dans les champs de maïs québécois. Les lectures spectrales ont été faites 10, 20 et 30 jours après l'émergence des plantules en différents points de leurs feuilles.
Les analyses montrent que 92 % des plantes peuvent être classées correctement dans leur groupe d'appartenance à l'aide de leur signature spectrale. La technique est particulièrement efficace pour distinguer les dicotylédones et le maïs: le taux de succès atteint alors 100 %. Du côté des monocotylédones, la plupart des erreurs sont attribuables aux similitudes entre le spectre d'une variété de maïs et celui d'une mauvaise herbe, la sétaire glauque.
«Ces résultats sont encourageants, estime l'étudiant-chercheur Louis Longchamps, mais il reste à démontrer que la technique peut être appliquée dans les champs. Lorsque les plantes sont exposées au soleil, elles produisent des molécules qui les protègent des ultraviolets et cet écran pourrait altérer leur signature spectrale.» Si les tests aux champs sont positifs, il serait alors envisageable d'installer une série de capteurs sur une rampe de pulvérisateurs d'herbicides pour repérer en temps réel les mauvaises herbes. Chaque capteur serait jumelé à un pulvérisateur dont le déclenchement serait contrôlé par l'ordinateur de bord advenant la détection d'une mauvaise herbe. «Tout ceci se ferait de façon instantanée pendant que le tracteur est en mouvement, explique l'étudiant au doctorat. Non seulement moins d'herbicides se retrouveraient dans l'environnement, mais ça pourrait aussi être rentable pour les producteurs agricoles dépendamment de l'agrégation des mauvaises herbes et du niveau d'infestation du champ.
