Grâce à cette voie de progrès technologiques, le secteur agricole se transforme également. Au cours de la dernière décennie, nous avons connu des changements révolutionnaires grâce auxquels, grâce à la technologie des drones, les rendements des cultures ont augmenté de 5 à 10 % et jusqu'à 30 % de réduction de la consommation d'eau. Toutes ces avancées montrent à quelle vitesse le changement se produit également dans l'industrie, et cela ouvre la voie à de nouveaux changements dans l'agriculture qui contribueront à accroître la productivité et la durabilité grâce à l'imagerie hyperspectrale (HSI) et à l'apprentissage en profondeur.

L'évolution de la technologie agricole

L’agriculture est passée du statut de main-d’œuvre à la mécanisation au XVIIIe siècle, puis à la révolution verte du XXe siècle et à l’agriculture de précision actuelle. Il s’agit d’une marche historique motivée par l’appel constant à l’efficacité et à la durabilité. Les innovations dans l’agriculture moderne, telles que HSI, sont désormais intégrées à d’autres innovations en matière d’apprentissage profond. Cela change le visage de l’agriculture et de la gestion des terres, car il est désormais possible de capturer des images sur différentes longueurs d’onde en révélant des membres terminaux ou des signatures spectrales pures.

Cela fournit des informations importantes pour détecter les maladies, les carences en nutriments et la détection précoce du stress hydrique. Cela implique que HSI a fourni une base pour l'utilisation correcte des pesticides, l'utilisation optimale de l'eau et la surveillance de la santé des cultures afin de réduire les déchets dans le secteur agricole ; par conséquent, il a beaucoup contribué à la protection de l’environnement.

L'apprentissage profond fusionné avec HSI est révolutionnaire et permet de relever certains des défis de l'agriculture. Les algorithmes d’apprentissage profond peuvent prédire le rendement des cultures et prévoir la présence de ravageurs et de maladies, avant même que les symptômes n’apparaissent. Ces technologies font désormais évoluer les stratégies de gestion des cultures et de culture, passant d'une approche réactive à une approche proactive et prédictive. Ainsi, l’adoption de technologies d’imagerie hyperspectrale (HSI) et d’apprentissage profond dans l’agriculture apporte d’énormes avantages environnementaux, qui se traduiraient par une transition vers une agriculture durable. 

Ces technologies ciblent les endroits où l’eau, les engrais et les pesticides sont le plus appliqués, utilisant le moins de ressources et causant le moins de pollution environnementale. La santé globale du système est favorisée par l’enrichissement du sol et la réduction du ruissellement. Une détection précoce améliorée du stress et des maladies des plantes contribue également au maintien de la biodiversité ; les produits chimiques ne sont pas appliqués au hasard et ne menacent pas d’autres espèces végétales ou animales dans l’environnement.

Avantages environnementaux et implications futures

Cela permettra donc aux agriculteurs de gérer correctement leurs cultures et de projeter efficacement la production en utilisant les ressources, réduisant ainsi les coûts d'exploitation. De telles technologies favoriseront l’agriculture durable, rendront les pratiques agricoles cohérentes et favorables aux principes de gestion de l’environnement, et accéléreront le programme mondial de sécurité alimentaire et d’équilibre écologique.

Utilisation réduite de produits chimiques : HSI réduit considérablement la quantité de pesticides et d’engrais utilisés en permettant la précision. En identifiant précisément les ravageurs infestés, les zones touchées par des maladies et les carences en nutriments, les agriculteurs peuvent désormais appliquer des produits chimiques uniquement là où cela est nécessaire, réduisant ainsi la quantité de ruissellement et de lixiviat susceptibles de transporter des substances dangereuses dans les écosystèmes environnants. C'est-à-dire que les intrants sont mieux ciblés, ce qui préserve les ressources et réduit l'empreinte écologique de l'agriculture.

Conservation des ressources en eau : les modèles d'apprentissage en profondeur activés avec les données HSI permettent une utilisation beaucoup plus raisonnable de l'eau. Une telle technologie précise des besoins exacts en eau de différentes parties du champ conduit à une réduction importante du gaspillage, une étape importante pour les régions situées dans des zones où l'eau est rare et pour le monde en général dans la lutte contre le changement des conditions climatiques.

Amélioration de la santé des sols : l'HSI avec apprentissage en profondeur réduit l'application excessive de produits chimiques et l'inefficacité de l'irrigation, contribuant ainsi à améliorer la santé des sols qui retient plus d'eau, réduit l'érosion et favorise un écosystème plus vivant sur les terres sur lesquelles l'agriculture est pratiquée et la rend durable pour le avenir.

Conservation de la biodiversité : les ravageurs qui seraient maîtrisés par des applications normales de pesticides peuvent prospérer et contribuer à la biodiversité de la zone, qui abriterait donc tous les insectes, oiseaux et autres animaux sauvages utiles qui contribuent à la pollinisation, au contrôle des autres espèces. les ravageurs et l’écologie générale.

Les technologies HSI et d’apprentissage profond pourraient prendre d’assaut ces solutions évolutives pour les petits exploitants agricoles du monde entier. Celles-ci démocratisent l’agriculture de précision pour les agriculteurs, leur permettant de profiter de ces avantages analytiques avancés et favorisant une croissance inclusive grâce à des pratiques agricoles durables. Alors que nous nous trouvons au seuil d’une nouvelle aube de la Renaissance agricole, la communauté agricole mondiale est appelée à saisir la vague de l’innovation.