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Nous avons mis au point un système d’inférence floue (SIF) en vue de formuler des recommandations concernant des applications localisées d’engrais azoté. Nous avons déterminé les principales propriétés du sol et des plantes à partir d’expériences dans lesquelles nous avons utilisé des doses comprises entre 0 et 250 kg N ha-1 appliquées au cours de trois saisons (2005, 2006 et 2007) sur des champs présentant différentes valeurs de conductivité électrique apparente (CEa), d’élévation (ELE) et de pente (PTE). Nous avons évalué la croissance à la mi‑saison à partir de données d’imagerie télédétectée à une résolution de 1- m2. Nous avons utilisé le SIF pour optimiser les doses de N par rapport à la croissance maximale du maïs dans les semaines suivant l’application de N en saison. Nous avons obtenu la meilleure croissance à mi‑saison dans les zones de faible CEa, d’ELE élevée et de faible PTE. Dans des conditions de sol favorables, nous avons obtenu une croissance maximale à mi‑saison avec de faibles doses de N en saison. Les réponses à l’application de l’engrais azoté étaient meilleures dans les sols où les conditions n’étaient naturellement pas favorables à la croissance. Nous avons utilisé l’indice de suffisance en azote (ISN) pour déterminer le statut azoté immédiatement avant l’application de N en saison. Nous avons formalisé les données d’expert en un ensemble de règles comprenant la CEa, l’ELE, la PTE et l’ISN pour appliquer des doses de N économiquement optimales. Nous avons testé le SIF résultant sur un ensemble indépendant de données (2008). Une simulation a révélé que l’utilisation du SIF aurait permis une économie moyenne de N d’environ 41 kg N ha-1 , comparativement à l’application d’une dose uniforme de 170 kg N ha-1 , et ce sans perte de rendement. Le SIF semble donc utile pour intégrer les données d’expert à des recommandations en matière d’applications localisées de N.
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