Les agriculteurs ont souvent dit que s'ils achetaient tout ce qui leur feraient économiser de l'argent, ils feraient faillite. L'avalanche de nouvelles technologies, dorénavant promue auprès des agriculteurs est extrêmement confus. Où et comment les agriculteurs doivent-ils procéder avec une nouvelle technologie, lorsque cette dernière entraîne une paralysie décisionnelle ?
Cet article présente plusieurs études de cas d'agriculteurs australiens et canadiens qui ont installé un analyseur CropScan 3000H On Combine NIR sur leurs moissonneuses-batteuses. En outre, lors d'un récente réunion du SPAA à West Wyalong, un jeune agriculteur a fait un excellent exposé sur son expérience avec le système 3000H qu'il a installé en 2016. Ses idées sont également présentées ci-dessous.
Description:
Les analyseurs proche infrarouge (NIR) sont utilisés par l'industrie céréalières et des graines oléagineuses pour mesurer le taux de protéines, l'humidité et l'huile dans les grains entiers ou moulus. Le prix des céréales est généralement basé sur la qualité ou la teneur des grains, qui est déterminée par plusieurs paramètres, incluant le taux de protéines et d'huile. Plus ces taux sont élevés, plus le grain est de qualité dans la plupart des marchés. Les autres paramètres comprennent le poids spécifique, le tamisage, l'indice de chute (Hagberg), la sédimentation, la dureté et s'ily a des défauts, des taches ou des corps étrangers dans la charge. Cependant, NIR ne mesure que le taux de protéines, d'huile, l'humidité et l'amidon des grains.
Les analyses des grains à l'exploitation sont communes en Australie, et cela depuis 20 ans. Des analyseurs NIR portatifs sont disponibles pour les agriculteurs afin qu'ils puissent effectuer ces mesures eux-mêmes. Certains agriculteurs des Etats-Unis et du Canada ont également utilisé des anesthésiants NIR pour les utiliser à l'exploitation, en particulier dans les régions où des primes protéiques sont disponibles. Au cours des 10 dernières années, les analyseurs NIR On Combine ont été développés et testés. Le CropScan 3000H a été lancé en 2013.
Les avantages initiaux identifiés par les clients sont la capacité de mélanger le grain afin de capter des primes de protéines pour le blé et garantir que l'orge soit incorporée dans le malt, soit de 9,5 à 11,5%. De même les graines oléagineuses telles que le canola attirent une prime avec une teneur en huile supérieure à 42% en Australie.
Le deuxième avantage identifié réside dans l'information agronomique qu'il peut fournir aux agriculteurs et à leurs agronomes. A moins que vous ne soyez biochimiste, vous ne savez peut-être pas que les protéines contiennent environ 17% d'azote et environ 3% de soufre (en poids). En tant que tel, lorsque les grains sont récoltés, ils enlèvent l'azote et le soufre du sol en proportion directe de la teneur en protéines.
Par exemple, une tonne de blé avec une teneur en protéines de 14% contient 23,8kg d'azote et 3,2kg de soufre. Les proportions sont valables pour le maïs, le soja, l'orge, le canola, etc. En combinant les données sur les protéines et le rendement de la moissonneuse-batteuse, on obtient des cartes, c'est-à-dire une corrélation entre protéine et rendement. Ces cartes fournissent aux agronomes et agriculteurs des informations sur la disponibilité et l'absorption d'azote et de soufre des parcelles.
Le potassium et le phosphore, deux autres nutriments importants pour les plantes, sont également extraits du sol dans les graines et les tissus végétaux. Cependant, les quantités éliminées sont proportionnelles au rendement plutôt qu'à la teneur. Environ 3kg de phosphore et 4,5 de potassium sont éliminés pour chaque tonnes de grains récoltés. Néanmoins des cartes de retrait peuvent être générées pour tous les nutriments, soit l'azote, le soufre, le potassium et le phosphore.
Au cours des deux dernières récoltes, les agriculteurs ayant installé un analyseur NIR On Combine ont découvert de nouveaux avantages, comme :
Des mesures d'humidité plus précises;
Récolte différentielle pour respecter les contrats à terme basés sur les protéines;
Validation des cartes émsies;
Utilisation des cartes pour développer des prescriptions simples de fertilisation azotée.
Résultats
Les études de cas suivantes sont présentées à titre d'exemple, sur la façon dont les agriculteurs ont immédiatement profité de l'utilisation de CropScan 3000H.
Etude de cas 1 : Sur les mélanges de champ
Mark et Jordan Hoskinson exploitent 8000 hectares à Kikora, en Nouvelle-Galles du Sud. Ils ont installé CropScan 3000H sur leur moissonneuse-batteuse John Deere en 2014. Jordan a rapidement réalisé qu'il y avait une variation de quatre à cinq pourcent des protéines dans une même parcelle. Il a commencé à récolter le grain d'une section ayant une teneur allant jusqu'à 15%. Lorsque le bac est rempli, il surveille la moyenne sur son PC. Il surveille le tonnage, et quand il atteint 5 tonnes, il récolte une section où la teneur était comprise entre 9 et 11%, mélangeant ainsi différentes teneurs.
Il surveille la moyenne du taux de protéines tout en récoltant. Lorsque la moyenne atteint 13,5% il décharge le grain. Il a récolté son champ pendant plusieurs jours et a déclaré avoir transporté chaque chargement dans les silos de GrianCorp à Kikora et a accepté toutes les charges comme grade PAH1. A ce moment là, APH1 avait une valeur de 30$ par tonne de plus que APW. Les Hoskinsons ont indiqué qu'au cours des années précédentes, ce champ avait produit un mélange de teneur en protéines faibles et élevées. Dans l'ensemble, la capacité de se fondre dans les champs a généré des paiement plus élevés estimés à 40 000$ par rapport aux années précédentes.
La figure 1 montre la carte des protéines pour les champs mentionnés ci-dessus.
Etude de cas 2 : Ségrégation et stockage à l'exploitation
Luke Follett, Pindara, Euston, NSW, cultive environ 6000 tonnes de blé. Il utilise deux moissonneuses-batteuses CASE 8130 et a installé CropScan 3000H sur une d'entre elles en 2014. Luke possède six silos de 1000 tonnes où il sépare son grain en grades ASW, APW, AH1 et AH2. Luke utilise l'agent AgFarm local pour commercialiser son blé.
CropScan 3000H calcule la moyenne des bacs pour chaque charge et affiche ensuite la moyenne des bacs sur internet en temps réel. L'opérateur de la moissonneuse-batteuse utilise les données du bac pour séparer les charges dans les cellules de champ spécifiques. Les camions sont ensuite remplis et ramenés au silo. La protéine, l'humidité et le poids de chaque chargement qui est stocké dans chaque silo sont reçus sur le PC.
Fabian Devereaux, AgFarm, a accès aux données de Luke en se connectant sur le site internet de CropNet. Il peut voir ce qui est stocké dans chaque silo, comme le montre les figures 2 et 3. Fabian peut ensuite commercialiser le grain dans chaque silo en se basant sur la moyenne en sachant que la protéine répondre aux exigences de l'acheteur.
Luke a indiqué qu'AgFarm a pu obtenir de l'acheteur un supplément de 5 dollars américains par tonne pour 1000 tonnes de blé, ce qui garantit une teneur moyenne en protéines de plus de 12%. Il a également commenté que toutes les livraisons ont passé l'inspection de l'acheteur. Comme Euston est à plus de 400km de Melbourne, les chargements rejetés lui coûte des milliers de dollars.
Etude de cas 3 : Optimiser les protéines et la récolte
Matt Hill, Coolinup, WA, utilise 4 moissonneuses-batteuses New Holland CR9090 équipées de CropScan 300H. M. Hill a fait les commentaires suivants concernant l'utilisation des données sur les protéines et d'autres entrées pour augmenter la productivité.
'J'ai été capable de combiner les cartes de rendement et d'EMI recueillies sur de nombreuses années, et maintenant des cartes de protéines pour développer des zones à travers l'exploitation. Nous avons pu examiner de près les courbes de rendement pour optimiser l'application de la VNR dans les parcelles. L'augmentation du rendement et des protéines dans certaines zones a entraîné un important retour sur investissement pour l'équipement. En allant vers des applications à taux variable d'azote, nous avons été en mesure d'augmenter le tonnage, de passer à des teneurs en protéines plus élevées et également de réduire nos coûts d'intrants.'
Etude de cas 4 : Bénéfices agronomiques
Steve Larocque, Beyond Agronomy, Alberta au Canada, a installé CropScan 3000H à sa moissonneuse-batteuse JD9750 en 2016.
Il a donné le commentaire suivant : 'La capacité de cartographier les protéines et de les combiner avec la cartographie des rendements est géniale. Le capteur vous donne une teneur moyenne en protéines et en humidité pour chaque charge. Dans le cas des céréales, cela peut vous aider à séparer le blé riche en protéines ou l'orge brassicole. J'ai vu certains producteurs faire leur propre travail de mélange à l'exploitation en utilisant un chariot à grains. Cette technologie faciliterait grandement le mélange.'
'Je peux voir cette technologie sur toutes les moissonneuses-batteuses dans le futur, car elle présente un grand potentiel pour évaluer les composants de votre programme agronomique comme la fertilité, les fongicides, les taux de semis et les variétés. Elle peut également être utilisé pour séparer le grain en fonction des différentes teneurs. Cela peut aider à éviter le canola chauffé et à la sélection de l'orge brassicole. Je suis vraiment impatient de partager mes résultats de recherche cette année utilisant CropScan 3000H. C'est l'une des technologies les plus utiles que j'ai achetées depuis longtemps', explique-t-il.
Etude de cas 5 : Des mesures d'humidité précises augmentent l'efficacité de la récolte
Chris Nelson, Strathmore, Alberta, Canada a installé CropScan 3000H sur sa moissonneuse-batteuse New Holland en 2017. Il savait par son association avec Steve Larocque que cet équipement était précis et fiable mais jusqu'à ce qu'il l'utilise lui-même ne réalisait pas tout son potentiel. Chris exploite environ 1200 hectares et dirige une entreprise locale. Il a exprimé deux choses sur son expérience lors de la récolte de 2017.
Premièrement, il a constaté que les mesures d'humidité étaient très précises et cela lui a permis de récolter ses champs avec plus de confiance. Alors qu'il rencontrait une zone 'plus dure' il se dirigeait vers une autre zone où l'humidité était de 13% ou moins. Cela lui a permis de continuer à récolter pendant que ses voisins étaient arrêtés. Il estime qu'il a récolté deux à quatre heures de plus par jour que ses voisins. Cela lui a permis de terminer la récolte environ une semaine plus tôt.
Deuxièmement, il a utilisé les lectures d'humidité Cr3000H pour mélanger le grain plus humide pour s'assurer que les charges étaient toutes de moins de 13% d'humidité.
Chris a également trouvé un autre avantage à utiliser l'équipement dans ses opération. Il avait un contrat à terme avec Cargill pour le blé ayant une teneur supérieure à 13%. Cependant, 2017 a été une année à faible teneur en protéines en moyenne.
Ainsi, il a décidé de récolter ses champs de sorte que chaque charge était au dessus de 13% de protéines. Cela signifiait qu'il devait récolter différemment ses champs, mais les pénalités potentielles qu'il encourrait l'emportait sur les difficultés logistiques. Une fois qu'il a récolté les 250 tonnes de blé de première qualités et qu'il les a isolées, il a ensuite continué à récolter ses champs comme d'habitude. Il a continué à séparer chaque blé riche en protéines dans des bacs séparés afin de capter des primes supplémentaires. Cependant, il a dit que beaucoup de ses voisins ont été pénalisés à cause de contrats qu'ils ne pouvaient pas remplir.
Etude de cas 6 : Prescriptions VRF simples basées sur la protéine
Broden Holland, Grenfeld, NSW, a installé CropScan 3000H sur sa nouvelle moissonneuse-batteuse CaselH 7240 avant la récolte 2016. L'équipement a recueilli des données sur les protéines, l'huile et l'humidité tous les 15-20 mètres à travers l'exploitation de 4500 hectares, où est cultivé du blé et du canola. En combinant les données de rendement historiques et les données sur les protéines, ils ont pu développer trois zones pour avoir trois taux différents. Broden a rapidement lié la faible réponse des protéines à la performance des cultures, il a développé la stratégie d'application simple suivante :
Application (kg/ha)
Zone bleue: Protéines < 10.5 = 120 kg
Zone jaune: Protéines 10.6 -11.5 = 100 kg
Zone rouge: Protéines 11.5 – 13.0 = 80 kg
En convertissant simplement les données protéiques recueillies à partir de CropScan 3000H en une application de remplacement ou de pansement de l'azote, il était capable d'augmenter les niveaux de protéines dans les champs. En 2016, le champ de la figure 4 ne comptait que 0,21 hectare de blé de qualité H1. Alors qu'en 2017, 87,9 hectares été de qualité H1. De plus, 38,8 hectares ont été classés APW en 2016 et H2 en 2017. Une estimation approximative de l'augmentation des paiements de récolte de ce champ était de 2482$, soit 13,60$ par hectare.
L'évaluation du rendement et de la réponse protéique après la récolte est essentielle pour évaluer si la VRA a eu un résultat positif ou négatif. La figure 4 montre la réponse en protéines et en rendement et les statistiques de l'application à taux variable en 2017. La réponse au rendement montre une réduction de 40% de la variation du rendement dans le champ comparativement à la carte de rendement de l'année précédente.
Conclusion
Les études de cas présentées ci-dessus montrent que l'analyseur de moissonneuse-batteuse CropScan 3000H offre un retour sur investissement immédiat pour les producteurs de céréales sur deux continents.
Il n'y a probablement aucun autre outil qui peut fournir un retour dans la première année. Par exemple, un contrôleur de rendement ne peut pas être utilisé pour mélanger le grain. Le trafic contrôlé peut réduire les factures de carburant, mais ne peut pas augmenter les revenus. L'imagerie satellitaire,l es analyses de sol et d'autres outils de diagnostic peuvent aider à développer de meilleures stratégies de récolte, mais ne fournissent pas un retour sur investissement immédiat.
