Note Le développement des indicateurs agricoles et les choix technologiques inhérents à leurs implantations ainsi que la structure physique en terme de construction de modèles géométriques et descriptifs sont présentés uniquement à titre informationnel !

Présentation
Tout le système repose sur le concept d’un système d'information à référence spatiale (S.I.R.S.). Dans le cadre de la mise en place du SIGGTA local, il s’agira de constituer deux types particuliers de système de gestion de base de données ; soit, celui de l’arrimage de données existantes et celui basé sur la création de nos propres structures de table et de données géométriques que l’on a baptisé par l’acronyme B.D.A.P. pour Base de Données d’Agriculture de Précision. Le système par structure des tables est prioritaire à l’avancement de l’implantation, car il dictera l’ensemble du développement par la manipulation des entités géométriques qui seront nécessaires.

La proposition de traiter les indicateurs en mode local et de transmettre les données dans une zone tampon afin de les assembler nous semble un peu difficile à implanter compte tenu de la qualité des analyses souhaitée et des différents contrôles que cela exige.

Il est prévu de faire des traitements sur les données géométriques par une méthode d'analyse topologique qui utilise la technique de sélection par adjacente et/ou de proximité etc... cela ne peut être possible que si les données sont assemblées sur le même système.

La calibration des données et leur conformité géométrique topologique sont des priorités pour assurer un haut niveau de qualité des analyses spatiales et on ne peut confier cette tâche à plusieurs systèmes distants sans altérer de façon critique la qualité des analyses.


Description du tableau d'analyse
Pour connaître et quantifier la valeur d'un indicateur, il faut lui attribuer trois caractéristiques importantes :

   La valeur (IQD) -> Indice de Qualité de la Donnée
   La valeur (IQH) -> Indice de Qualité d'Hypothèse
   La valeur (IQA) -> Indice de la Qualité Légale

Le programme passe en revue chacun des polygones et leurs attributs. Une valeur qualitative et quantitative est ensuite générée afin de caractériser chacune des parcelles de terre cultivable.

Pour chaque parcelle de terre agricole, une base de données y est attachée afin de faire l’analyse polygone par polygone. Cette information est lue et interprétée afin d’attribuer la valeur numérique correspondante à son degré d’acceptation pour l’indicateur choisi.

Dans le graphique suivant sont reprises les informations de la carte pédologique qui sont attachées à chaque unité ou parcelle de terre cultivable.



Hyperlien sur le moteur cartographique des résultats
Une fois l’ensemble des données structurées selon un ordre bien précis, le programme génère une base de données résiduelle qui est utilisée pour refaire un classement général.





A chaque fois que le programme trouve un polygone, il caractérise celui-ci en y appliquant la directive suivante. Si mon polygone a la caractéristique descriptive suivante il obtiendra les valeurs suivantes :

Classe de sol soit la teneur en PH selon la règle 'Acide' 'Neutre' 'Alcalin (Calcaire)' 'Dysique' val_pH = 1.0 val_pH = 0.5 val_pH = 0.2 val_pH = 0.0 Classes de qualité pour le drainage 'Très mal drainé' 'Mal drainé' 'Modérément bien drainé' 'Bien drainé' 'Imparfaitement drainé' 'Rapidement drainé' 'Très rapidement drainé' val_dr = 0.2 val_dr = 0.6 val_dr = 0.8 val_dr = 1.0 val_dr = 0.8 val_dr = 0.6 val_dr = 0.2 Classes de granulosité des sols 'Organique' 'Limoneuse-fine' 'Argileuse-fine' 'Limomeuse-grossière' 'Sableux' 'Squelettique-sable' 'Squelettique-loame' val_gr = 0.5 val_gr = 0.9 val_gr = 0.7 val_gr = 1.0 val_gr = 0.5 val_gr = 0.2 val_gr = 0.3 Qualificatifs de la nappe phréatique 'Présent durant la période de dormance' 'Présent durant les périodes de dormance et actives' 'Présent à aucun moment' val_nap = 1.0 val_nap = 0.8 val_nap = 0.1 Qualificatifs de la classe d'humidité des sols 'Humide' 'Subhumide' 'Perhumide' 'Subaride' 'Semi-aride' 'Subaquatique' val_hum = 0.5 val_hum = 0.7 val_hum = 1.0 val_hum = 0.4 val_hum = 0.3 val_hum = 0.2 Qualificatifs de la classe de pente Entre 0 – 5 % Entre 5 – 10 % Entre 10 – 15 % Supérieur à 15 % val_pen = 0.5 val_pen = 1.0 val_pen = 0.7 val_pen = 0.0 Qualificatifs de la proximité culturale Pomme de terre pt non-bio moins de 3 ans Maïs Orge Fourrage Soya val_his = 0.1 sinon 1.0 val_his = 0.1 val_his = 0.4 val_his = 0.6 val_his = 1.0 Une fois le traitement exécuté, nous obtenons une série de valeurs pour chaque polygone avec lesquelles nous pouvons refaire une classification finale pour générer les nouvelles zones qui vont caractériser les meilleurs endroits pour cultiver la pomme de terre BIO. La parcelle en vert représente le polygone en traitement, la zone en rouge est une sélection des parcelles voisines pour vérifier les types de cultures qui y sont pratiquées et la trame de rayures blanches indique le transfert de l’information dans le polygone de couleur vert. AREA = 0.00000 PERIMETER = 0.00000 CUL_PTX# = 1055 CUL_PTX-ID = 6 TYPE_CUL = valide AN_CUL = 19XX TYPE_CUL1 = CANOLA AN_CUL1 = 1999 TYPE_CUL2 = CANOLA AN_CUL2 = 2000 TYPE_CUL3 = FOIN AN_CUL3 = 2001 TYPE_CUL4 = BLE AN_CUL4 = 2002 TYPE_CUL5 = ORGE AN_CUL5 = 2003 VAL_PH = 1.0000 -> Classe de sol soit la teneur en pH selon la règle VAL_DR = 0.8000 -> Classe de qualité pour le drainage VAL_GR = 0.7000 -> Classe de granulosité des sols VAL_NAP = 0.8000 -> Qualificatif de la nappe phréatique VAL_HUM = 0.2000 -> Qualificatif de la classe d'humidité dans les sols VAL_PEN = 0.0000 -> Indice spécifique de qualité de pente VAL_HISTO = 0.0000 -> Indice de pondération pour des caractéristiques historiques adjacentes VQE = 0.0000 VQS = 0.0000 VQA = 0.0000 IQA = 0.0000