C’est la question explorée par des chercheurs de l’université du Minnesota et de Georgie dans un article scientifique paru dans l’excellent journal Precision Agriculture. La question peut faire sourire pour un journal dédié à la recherche en agriculture de précision. Pourtant, elle aborde une question assez intéressante qui est celle du croisement d’observations à haute résolution spatiale (supposées informatives) avec l’opinion, la sensation, le ressenti d’experts (les sportifs dans le cas présent). L’idée de l’article est d’utiliser des capteurs embarqués et géo référencés pour cartographier des paramètres qui estiment la densité du gazon (NDVI), la compaction du sol (pénétrométrie), l’humidité du sol, etc. L’objectif ultime étant de proposer des pratiques modulées permettant de corriger les variations observées en vue d’uniformiser le stade et la sensation des joueurs où qu’ils soient sur ce dernier. Se posent évidemment de nombreuses questions que les auteurs explorent en mettant en oeuvre une méthode de recueil d’expertise spécifique et une  méthode d’analyse entre données quantitatives (mesurées par les capteurs) et données qualitatives exprimées par les joueurs, les variations observées sont-elles ressenties par les joueurs ? Comment ? Sont-elles inconfortables (voire dangereuses) pour le jeu des sportifs ? peuvent-elles être au contraire intégrées dans une stratégie susceptible de rendre le jeu plus intéressant ? On voit que cette approche pose finalement les mêmes questions qu’en agriculture lorsque de nouvelles observations (capteurs) sont disponibles. Au-delà de cette similarité, la démarche holistique du travail qui intègre l’expertise, est particulièrement intéressante et tout a fait remarquable . Ce type d’approche est transposable à l’agriculture pour identifier rapidement le potentiel de nouvelles sources d’observation. En effet, comme le sportif sur son stade, l’agriculteurs dispose d’une solide expertise de terrain, comme le joueur, il est capable d’expliciter si la variabilité détectée est problématique ou sans conséquence sur là suite du processus de production , etc. Avec le développement de nouvelles sources d’information, une approche experte holistique telle que celle développée dans cette article pourrait s’avérer particulièrement intéressante pour identifier rapidement le potentiel de ces observations dans un contexte particulier.

Références : Straw, C. M., Henry, G. M., Shannon, J., & Thompson, J. J. (2018). Athletes’ perceptions of within-field variability on natural turfgrass sports fields. Precision Agriculture, 1-20.

Résumé : Natural turfgrass sports field properties exhibit within-field variations due to foot traffic from play, field construction, management, and weather. Little is known about the influences these variations may have on athletes’ perceptions of field playability and injury risk. Information regarding athletes’ perceptions of within-field variability could be fundamental for identifying key surface properties important to athletes, which may also be useful for the progression and implementation of Precision Turfgrass Management on sports fields. A case study using mixed methods was conducted on a recreational-level turfgrass sports field to better understand athletes’ perceptions of within-field variability. Geo-referenced normalized difference vegetation index, surface hardness, and turfgrass shear strength data were obtained to create hot spot maps for identification of significant within-field variations. Walking interviews were conducted in situ with 25 male and female collegiate Club Sports rugby and ultimate frisbee athletes to develop knowledge about athletes’ perceptions of within-field variability. Field data, hot spot maps, and walking interview responses were triangulated to explore, compare, and validate findings. Athletes’ perceptions of within-field variability generally corresponded with measured surface properties. Athletes perceived within-field variations of turfgrass coverage and surface evenness to be most important. They expressed awareness of potential influences the variations could have, but not all athletes made behavior changes. Those who reported changing did so with regard to athletic maneuvers and/or strategy, primarily for safety or context of play. Spatial maps of surface properties that athletes identified could be used for Precision Turfgrass Management to potentially improve perceptions by mitigating within-field variability.