Source : Peteinatos et al, 2016

C’est cette question que se sont posée des chercheurs de l’université de Hohenheim (Allemagne). Ces chercheurs ont mis en place un dispositif expérimental complet sur une parcelle de blé. Ce dispositif leur a permis d’induire toutes les combinaisons de stress (eau, azote, maladie fongique, mauvaise herbe) possible. Une mesure du couvert de blé a ensuite été réalisée avec trois capteurs commercialisés ( HandySpec, Isaria et Multiplex) à différentes dates. Grâce à une étude statistique, ce dispositif a permis d’identifier : quels stress pouvait être mesuré spécifiquement avec ces capteurs et surtout s’il était possible de détecter spécifiquement et précocement ce stress.
Les résultats de l’étude montrent que le stress hydrique et les effets d’une attaque fongique peuvent être détectés spécifiquement avant tout symptôme visuel. Le stress azoté quand à lui peut être détecté spécifiquement mais plus tard.
Résumé de l’article : Abstract: The success of precision agriculture relies largely on our ability to identify how the plants’ growth limiting factors vary in time and space. In the field, several stress factors may occur simultaneously, and it is thus crucial to be able to identify the key limitation, in order to decide upon the correct contra-action, e.g., herbicide application. We performed a pot experiment, in which spring wheat was exposed to water shortage, nitrogen deficiency, weed competition (Sinapis alba L.) and fungal infection (Blumeria graminis f. sp. tritici) in a complete, factorial design. A range of sensor measurements were taken every third day from the two-leaf stage until booting of the wheat (BBCH 12 to 40). Already during the first 10 days after stress induction (DAS), both fluorescence measurements and spectral vegetation indices were able to differentiate between non-stressed and stressed wheat plants exposed to water shortage, weed competition or fungal infection. This meant that water shortage and fungal infection could be detected prior to visible symptoms. Nitrogen shortage was detected on the 11–20 DAS. Differentiation of more than one stress factors with the same index was difficult.
référence : Peteinatos, G. G., Korsaeth, A., Berge, T. W., & Gerhards, R. (2016). Using Optical Sensors to Identify Water Deprivation, Nitrogen Shortage, Weed Presence and Fungal Infection in Wheat. Agriculture, 6(2), 24.