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Ce rapport présente le travail réalisé par l'UMR SELMET Réunion, pour développer un modèle de prédiction de l'indice de nutrition en phosphore (graminées fourragères tropicales et tempérées) dans le proche infrarouge. Ce travail a été effectué à la demande de l'Association Réunionnaise de Pastoralisme (ARP), pour leur spectromètre dans le proche infrarouge (ASD Labspec IV). Le modèle a été développé à partir d'un jeu de données constitué de 397 échantillons de fourrages, réalisés par l'ARP, entre janvier 2020 et juillets 2021, sur des prairies de fauche et de pâture. Ce jeu de données a été devisé en deux : un jeu d'apprentissage, composé de 277 échantillons (70 %), et un jeu de validation, constitué des 120 échantillons (30 %). Le modèle retenu obtient un RMSEP-Val de 17,5, et un RPD de 1,2. L'intervalle de confiance approximatif au risque 5 % serait de +/- 35. Cette précision n'est pas compatible avec les attentes de l'ARP pour donner des conseils de fertilisations. L'incertitude est trop forte pour permettre une analyse juste de la situation des prairies. Le modèle peut être amélioré. Il faut ramener de la diversité, afin de le rendre plus fiable et plus robuste. Pour cela, les prochaines campagnes de prélèvements doivent s'orientent vers des échantillons possédant des valeurs d'indices inférieures à 75 ou supérieures à 120.

Ce rapport présente le travail réalisé par l'UMR SELMET Réunion, pour développer un modèle de prédiction de l'indice de nutrition azoté (graminées fourragères tropicales et tempérées) dans le proche infrarouge. Ce travail a été effectué à la demande de l'Association Réunionnaise de Pastoralisme (ARP), pour leur spectromètre dans le proche infrarouge (ASD Labspec IV). Le modèle a été développé à partir d'un jeu de données constitué de 243 échantillons de fourrages, réalisés par l'ARP, entre janvier 2020 et juillets 2021, sur des prairies de fauche et de pâture. Ce jeu de données a été devisé en deux : un jeu d'apprentissage, composé de 163 échantillons (70 %), et un jeu de validation, constitué des 80 échantillons (30 %). Le modèle retenu obtient un RMSEP-Val de 13,9, et un RPD de 1,8. Cette précision n'est pas compatible avec les attentes de l'ARP pour donner des conseils de fertilisations. Le modèle peut être amélioré. Il faut ramener de la diversité, afin de le rendre plus fiable et plus robuste. Pour cela, les prochaines campagnes de prélèvements doivent s'orientent vers des échantillons les plus purs possible. Pour les parcelles mixtes il serait conseillé de prélever à la fois des échantillons de tempérés et de tropicales pour les scannés indépendamment les uns des autres. Un autre axe d'amélioration est le renforcement des différentes gammes de valeurs de notre base de données afin d'homogénéiser la répartition des échantillons. L'effort d'échantillonnage devra se concentrer sur les échantillons avec des valeurs d'indices supérieurs à 110 et des échantillons avec des valeurs inférieures à 65. L'objectif sera d'équilibrer les extrêmes pour affiner la précision de notre modèle. La proportion de fourrage tropical devra être augmenter afin d'avoir une répartition homogène selon les types de fourrages.

En 2019, l'UMR SELMET de la Réunion a mis en place un programme de recherche visant à l'évaluation de la biomasse fourragère disponible (hauteur d'herbe, rendement), à l'échelle de la parcelle, à l'aide d'une caméra multispectrale aéroportée par drone. Un suivi a été réalisé entre mai 2019 et juin 2020, dans un réseau d'élevages d'un partenaire local (ARP). Quatre exploitations ont été suivies, et 199 mesures ont été réalisées à 18 dates différentes. Les résultats obtenus n'ont pas permis d'aboutir à un étalonnage permettant d'estimer la biomasse fourragère disponible. Les modèles établis sont très spécifiques et dépendants du lieu de mesure, les rendant très peu utilisables dans d'autres conditions. Au regard des résultats, il ne semble pas pertinent de poursuivre le dispositif tel qu'il est actuellement. Si le programme devait se poursuivre, il serait nécessaire de revoir le protocole, la gestion des données, et de créer une base de données adaptée. S'il devait évoluer, il faudrait mieux identifier les objectifs, clarifier les attentes des partenaires, et définir la technologie et le protocole les plus appropriés, ainsi que les compétences et ressources nécessaires. Deux approches se dessinent pour la poursuite du projet. La première consiste à poursuivre l'approche drone, en redéfinissant les objectifs, le dispositif, et éventuellement le matériel. La seconde option envisagée est de retourner vers une approche satellite, et d'évaluer si les avancées technologiques de ces dernières années permettent de mieux répondre aux besoins identifiés.