YoloV5 et imagerie visible pour l'évaluation des besoins azotés dans les cultures associées
Résumé
En agriculture, la fertilisation azotée est cruciale pour le rendement, mais une surfertilisation peut nuire à l’environnement. La méthode APPI-N évalue l'état de nutrition azotée avec des capteurs optiques, mais cela reste fastidieux. Cette étude explore l’utilisation de l’imagerie visible et du réseau de neurones YOLOv5 pour détecter et masquer les légumineuses dans les cultures associées (triticale et féverole), afin de calculer précisément l'indice DGCI (Dark Green Color Index) et d’évaluer les besoins azotés de la céréale en comparaison avec des mesures de chlorophylle-mètre.
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