Au cours des 15 dernières années, le modèle de production de la canne à sucre a subi une énorme mutation technologique. Cela est dû en partie à l'exigence légale et environnementale de réduire (et éliminer) le système de production de « canne à sucre brûlée », et en partie, à l'évolution naturelle des technologies, des ordinateurs de bord, de la surveillance en temps réel des équipements, des machines et des camions.

Le concept de l'Agriculture 4.0 a évolué au fur et à mesure une vague dans l'ensemble du système de production, avec des technologies qui ont accru les activités agricoles de conservation et de préparation des sols, la plantation mécanisée, les traitements culturaux et la gestion mécanisée des récoltes, l'identification des ravageurs du sol, le désherbage, la pulvérisation automatisée, l'amélioration génétique des variétés, etc.

En effet, nous avons assisté à une révolution dans la gestion et l'efficacité des opérations mécanisées, à l'efficacité de la maintenance mécanique préventive et à d'importantes optimisations dans l'utilisation des équipements et des machines, avec un fort impact positif sur le budget des entreprises.

L'ensemble du système de production a montré de réels gains, une meilleure qualité des opérations, une plus grande sécurité pour les employés, des réductions importantes des coûts d'exploitation, des améliorations de l'image des entreprises et de leurs relations avec la société et l'environnement. On remarque, dans les entreprises, que malgré toute cette évolution technologique (surtout dans les activités mécanisées), aucun changement significatif n'a été observé dans la productivité agricole (Tonnes de Canne à Sucre par Hectare) ces dernières années.



Cela a été le grand défi des gestionnaires agricoles actuels. Face à cet enjeu, il est devenu indispensable d'évaluer les meilleures technologies de suivi du comportement du champ de canne à sucre, patrimoine biologique de la canne à sucre, afin de pallier les causes possibles de cette stagnation des rendements.

En ce sens, il y a eu, récemment, une grande évolution dans l'utilisation des moyens de télédétection pour le suivi temporel efficace de la canne et du sucre. Les satellites équipés de capteurs optiques qui captent temporellement à distance des images de la surface terrestre sont définitivement entrés dans le jeu de la gestion agricole par les entreprises.

Les gestionnaires agricoles plus traditionnels se souviennent à quel point il était difficile d'effectuer une estimation de la canne à sucre marchant le long des porteurs et regardant horizontalement le « côté de la canne » et prédisant leurs rendements. Tout comme il y avait un vol ponctuel en avion ou en hélicoptère (une ou deux fois par an) pour voir d'en haut le champ de canne, ses forces et ses faiblesses. Un autre défi était de définir précisément les zones des blocs de réforme uniquement avec une analyse visuelle et horizontale du champ de canne.

Aujourd'hui, des plateformes numériques qui utilisent des images satellitaires hebdomadaires sont à la disposition des gestionnaires, qui classent les niveaux de biomasse, l'indice de végétation par différence normalisée, l'humidité présente dans les feuilles, l'indice de différence d'eau normalisé de chaque parcelle, ferme, indiquant l'évolution ou l'involution de la courbe de le champ de canne et ses tendances en production finale, Tonnes de Canne par Hectare et Sucre Récupérable Total.

Les gestionnaires agricoles se promènent sur le terrain avec leur téléphone portable à la main, alimentés par des images satellites récentes interprétées avec la technologie de l' indice de végétation par différence normalisée, indiquant les niveaux de biomasse de chaque peuplement, alertes des zones de la 1ère à la 3ème coupe à faible productivité, présence de mauvaises herbes, de failles, de zones suspectes avec des ravageurs du sol, identification aisée des blocs de récoltabilité, photos géoréférencées des anomalies dont l'équipe la plateforme elle-même distribue, en plus de la facilité de définition des blocs de réforme (analyses de Vegetation Index by Difference standardisation des zones candidates pour la réforme).

Ces plateformes numériques sont alimentées par la base de données agricoles, base cartographique (cartes agricoles géoréférencées), constamment mise à jour, formant un ensemble historique de données (Big Data), pilotées par des algorithmes qui pointent les anomalies, alertes et déviations dans le comportement du champ de canne à sucre la machine travaille avec les données actuelles et historiques en faveur des managers (machine apprentissage).

Notez, l'illustration qui illustre une ferme avec ses indices de biomasse respectifs (grille de couleurs), des avertissements de la présence de mauvaises herbes, des défauts, des points de faible productivité et des points de l' indice de végétation par différence normalisée, présence possible de ravageurs du sol.

En effet, ces technologies disponibles modernisent le modèle de gestion agricole actuel, effectuent des analyses temporelles et permettent d'identifier en temps voulu les problèmes et surprises futurs. La surveillance permanente des champs de canne à sucre via des satellites signale les anomalies et permet des actions préventives. Le champ de canne à sucre montre ses qualités et ses inquiétudes en images satellites. Il est vrai que pire qu'une mauvaise nouvelle, il y a une nouvelle tardive. Une autre utilisation importante des images satellitaires est liée à l'occupation des sols autour des unités industrielles.

Actuellement, les niveaux de concurrence régionale pour l'utilisation des terres (augmentation des surfaces de plantations et expansions) sont devenus un défi majeur pour les gestionnaires. Le terrain autour des unités est un actif fini (l'unité industrielle ne peut pas être déplacée), et, par conséquent, les valeurs des partenariats de location pour l'utilisation des terres augmentent chaque année (de manière inquiétante).

Une enquête par satellite sur l'utilisation et l'occupation des terres autour de l'industrie aide les gestionnaires à prendre des décisions. Avec lui, il est possible d'identifier avec précision les hectares utilisés pour la canne à sucre, les zones avec d'autres cultures (agrumes, eucalyptus, maïs, soja), les zones disponibles en pâturages et leurs distances respectives de l'industrie, en plus de la pente du terrain et le soulagement.

Munis de cette enquête didactique, les gestionnaires agricoles procèdent à une analyse stratégique et précise des surfaces disponibles pour de nouvelles plantations et des extensions de cultures. Voir la figure illustrative d'une enquête sur l'utilisation et l'occupation des terres via des satellites autour de l'industrie et de ses utilisations agricoles respectives.

A plus grande échelle, l'utilisation des techniques de télédétection (utilisation d'images satellitaires) permet également d'analyser et de suivre le comportement de l'ensemble de la plantation de canne à sucre du Centre Sud du Brésil, soit environ 9 millions d'hectares. Des analyses mensuelles via des satellites permettent d'évaluer les indices de croissance temporelle de la canne à sucre, de les comparer aux périodes précédentes, d'analyser les impacts des sécheresses et des gelées et de prévoir les tendances de la production de matière première pour chaque récolte, pour chaque région et état du Centre Sud de Brésil.

Voir, l'illustration du Centre-Sud du Brésil évalué via des satellites, l' indice de végétation par différence normalisée et leurs indices de croissance comparatifs mensuels annuels respectifs. Images satellites interprétées avec la technologie Normalized Difference Vegetation Index, enregistrant le comportement historique de la canne à sucre et permettant une meilleure analyse des tendances futures. En regardant dans le rétroviseur, nous avons vu que toute cette révolution numérique dans l'agriculture s'est déroulée au cours des 15 dernières années environ (une période très courte).

Alors que nous regardons vers l'avenir, avec l'avancement de l'agriculture numérique, l'Internet des objets, l'évolution des techniques de télédétection, les images satellites avec de plus en plus de revisites et de meilleures résolutions spectrales, une plus grande disponibilité des capteurs de surveillance, le développement de meilleurs algorithmes, le Big Data, les données en nuage stockage, vitesse du signal internet, 5G, on se demande: à quoi ressembleront notre système de gestion agricole et notre modèle dans 10 ans?

Attachez vos ceintures de sécurité. Beaucoup d'émotion et de travail en perspective.