La pulvérisation ciblée appliquée au désherbage consiste à équiper la rampe du pulvérisateur de capteurs qui détectent les adventices en temps réel et déclenche l’ouverture des buses situées au niveau des mauvaises herbes. Cette détection peut se faire sur sol nu (détection de vert sur marron) pour les herbicides non sélectifs ou sur culture (détection de vert sur vert) pour les traitements sélectifs. Plus sophistiquée, cette dernière solution est plus récente.

Détecter la chlorophylle

Solution pionnière, l’AmaSpot fonctionne en vert sur marron, c’est-à-dire qu’il détecte les adventices sur sol nu. Des capteurs à haute fréquence réalisent 40 000 échantillonnages par seconde et sont opérationnels avec une vitesse de travail pouvant atteindre 20 km/h. Ils utilisent la technologie dite de la « lumière rouge » pour détecter la chlorophylle des adventices. Cette lumière rouge dérive partiellement dans l’infrarouge en présence d’un végétal vivant, signalant la présence d’une adventice au calculateur.

Caméras hyperspectrales

L’avantage de cette solution est qu’elle peut travailler de nuit sans être perturbée. Le système permet la détection des plantes jusqu’à une surface aussi réduite qu’un centimètre carré, de jour comme de nuit. La détection sur un sol en culture, c’est-à-dire en vert sur vert, impose de distinguer les adventices et si possible de les identifier.

Plusieurs start-up comme Bilberry et Carbon Bee proposent des solutions qui combinent l’acquisition d’images précises avec des caméras hyperspectrales ou RGB et le traitement de l’information par une intelligence artificielle. La for­me, la texture et la couleur de la plante sont analysées et reconnues par le système pour décider de la traiter ou pas. La technologie hyperspectrale est aussi là pour discriminer les différents types de plantes dans le champ, c’est-à-dire en sélectionner une seule sur laquelle il faut agir. Les caméras RGB offrent une résolution plus importante qui permet une identification plus précise des adventices. Mais comme elles génèrent des fichiers plus lourds, elles demandent une grande puissance de calcul, ce qui pénalise le débit de chantier.

L’étape fondamentale est ensuite celle qui se déroule dans l’ordinateur du système, avec une intelligence artificielle qui identifie l’adventice au milieu des cultures. Un apprentissage est nécessaire pour chaque adventice susceptible d’être présente dans une culture donnée. Par exemple, il faut « gaver » l’intelligence artificielle d’images de liserons dans le maïs ou de vulpin dans le blé pour qu’elle réussisse à les identifier correctement par la suite.