Digital Agriculture – Changing the Face of Crop Production

Digital technology is changing the face of modern agriculture in Canada’s crop production. To stay competitive with the global AgTech sector, precise and cost-effective data collection from research trials is needed. This includes a high-throughput in-field evaluation of new crop varieties for plant breeding and crop management practices. Breeding programs generate thousands of new crop lines that require evaluation under multiple environments. Phenomics has been mainly used to evaluate those changes and their interactions in the field to study genotype × phenotype × environment relationships. Therefore, extracting key phenotypes is an essential component of enhancing genetic gain in crop breeding. Conventional methods require considerable resources and often limit the number of new cultivars that can be evaluated annually. Therefore, breeders and geneticists are urging for robust technologies that will identify desirable crop characteristics (traits) at all growth stages against biotic and abiotic factors. The global agriculture sector is rapidly adopting new cutting-edge sensor technologies. Developing high-throughput phenotyping (HTP) using digital imaging is a promising tool to evaluate crop varieties with optimal agronomic traits. Digital phenomics tools will also reduce human subjectivity, assessment time and labour that is required in field work, as researchers can collect and analyze large data sets based on images generated by smart sensors.

Over the last three years, Dr. Keshav Singh’s Remote Sensing and Phenomics Lab (RSPLab) at the Lethbridge Research and Development Centre (LeRDC) has been leading the implementation of projects that support digital farming for sustainable agriculture. The program is focusing on developing digital tools and data management protocols for state-of-the-art decision support systems. Jointly, technicians and researchers are involved in the development of the Internet-of-Things (IoTs) using low-cost Raspberry Pi sensors that can collect and monitor growth parameters without human intervention for indoor imaging of plants (in greenhouses or growth chambers). Their work integrates proximal sensing, and overhead imaging of field crops using unmanned aerial vehicles (UAVs)/drones and low-orbit satellite applications to promote crop phenomics and large-scale field mapping.

To support AAFC’s national phenomics strategy, Dr. Singh’s team is working with six other Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC) research and development Centres across Canada, including 5 farms in the Prairie region. This high-value project was funded by Western Grains Research Foundation (WGRF) and Saskatchewan Wheat Development Commission (Sask Wheat), SK. The collaborative study is specific to the adoption of the University of Saskatchewan Field Phenotyping System (UFPS Cart) which supports related activities that align with changing the way we phenotype crop cultivars by developing advanced tools and Artificial Intelligence (AI) models. Thus, transforming the way of decision-making for plant breeding and precision agriculture. These newly observed adaptations align with AAFC’s Accelerating Digital Transformation mission of Strategic Plan for Science, where the data we collect will offer a way to share the information more efficiently.

RSPLab UFPS Field Day 2023. Photo Credit: Dr. Roland Kröbel

The UFPS cart project is unique as it involves six AAFC research and development Centers (Lethbridge, Saskatoon, Swift Current, Morden, Brandon, and Ottawa) and College of Engineering group from the University of Saskatchewan, SK [1]. Alongside the UFPS cart equipment project, the phenomics group with the support of AAFC data management team, Information Systems Branch (ISB) and Shared Services Canada (SSC) has secured access to high-performance computing platform, called General Purpose Science Cluster (GPSC). GPSC aids in dynamic data storage, processing, analysis and secure sharing of large datasets with external collaborators (universities and other institutions). GPSC is the first-of-its-kind platform in AAFC utilized for phenomics data management.

UAV Imaging, UFPS Cart, and GPS/GNSS RTK Station. Photo Credit: Prabahar Ravichandran

What is UFPS Cart and why it is a valuable equipment? The UFPS cart is an automated mobile robot that is attached to motor wheels for easy navigation across a field and collects various plant images using an array of proximal sensors (payloads). The RSPLab program in Lethbridge uses both systems, UAV-based imaging, and UFPS cart to collect multi-scale data for functional traits estimation such as foliage density, canopy height and above ground biomass. More specifically, they are looking at quantitative parameters in cereal crops, namely: fractional vegetation cover, days to heading or flowering, days to physiological maturity, canopy lodging, grain yield, and protein content. Moreover, for diverse climatic data collection, individual experimental trials have been set up at six participating locations that comprises 90 breeding plots from 30 Canadian western spring wheat varieties. The UFPS cart utilizes three sensors (Visible, Infrared, and Light Detection and Ranging (LiDAR)) together with centimeter-level accurate Global Positioning System (GPS) /Global Navigation Satellite System (GNSS) to collect valuable data for plant height, digital biomass, and yield estimation with precise plots location. With an emerging need for data-driven field technologies, there is also a high demand for data to be processed and analyzed regularly to determine the significance and implications of information collected from novel sensors on UFPS carts and UAV platforms. As a result, the RSPLab is consistently working on image processing and data analysis pipeline development. Moving forward, the success of the UFPS cart project will provide integrated support to other programs in crop breeding, field agronomy, and soil science.

UAV and UFPS Cart over Spring Wheat Breeding Trial, Lethbridge RDC, AB. Photo Credit: Dr. Keshav Singh

UFPS carts have versatile data collection capabilities compared to aerial drones/UAVs. Drones have some limitations that include inclement weather conditions and designated fly zones restriction (such as airport zones). UFPS carts are more reliable for the ease of uses at various locations and weather conditions. Furthermore, UFPS cart sensors collect high-resolution images for complex traits prediction in plant phenotyping. As climate change and population explosion continue to become a growing challenge, collecting precise and detailed plant phenotypic information is important. UFPS cart is a technical equipment that allows for efficient data collection, processing and analysis (on GPSC). This can help determine crop cultivars that are more resilient to climate change and optimal growing parameters which hold promises for sustainable food production and stability. UFPS cart has potential to be considered as a standard phenomics tool to provide next generation AgTech solution for future research applications. Simultaneously, GPSC resources will help in data storage, assessment, and big data analytics to train diverse dataset using machine learning and deep learning-based AI models.



There is no doubt that these new tools and techniques will remarkably enhance and advance the digitization of agriculture systems to support Canada’s crop production. Moving forward, producers in the prairie region and beyond will benefit from these technologies through the advancement of resilient crop varieties and best management practices.

[1] https://doi.org/10.22541/essoar.170008912.21420303/v1

Further Readings:



• Remote and Proximal Sensing: How Far Has It Come to Help Plant Breeders?

• UAV-Based Hyperspectral Imaging Technique to Estimate Canola (Brassica napus L.) Seedpods Maturity

• Compact-Polarimetric SAR decompositions for soil moisture retrievals using RADARSAT Constellation Mission data

• Utilization of hyperspectral imaging to characterize herbicide phytotoxicity in oat and mustard

• Proximal hyperspectral imaging to classify herbicide-resistant and susceptible kochia (Bassia scoparia)

By Dr. Keshav Singh (Remote Sensing, Phenomics and Digital Agriculture),

Dorcas Mukendi & Cassandra Lesiuk – Knowledge & Technology Transfer, Alberta

Animal Science

• 344 Incorporation of Hemp Hulls and Screenings as Alternative Feed Sources for Ruminants

• Editorial: Mitigating the impact of animal production on the environment: the ecosystem integration

• A Role of Multi-Omics Technologies in Sheep and Goat Meats: Progress and Way Ahead

Crops

• Transcriptomic data of imbibed wheat (Triticum aestivum L.) seeds developed at different temperatures

• Revising economic injury levels for Lygus spp. in canola: The value of historical yield and insect data to improve decision making

• Endogenic Phenolic Compounds of Barley as Potential Biomarkers Related to Grain Mycotoxin Production and Cultivar Selection

Food Science

• Sweet Taste Receptors and Associated Sweet Peptides: Insights into Structure and Function

Precision Agriculture

• Precision yield data can make crop insect studies easier and more powerful

Alberta

December 6-7 – Prairie Cereals Summit – Banff, AB

Manitoba

Manitoba Agriculture Upcoming Events Page

December 12 - Manitoba Beef & Forage Production Conference – Brandon, MB

December 13 & 14 – Manitoba Agronomists’ Conference -Winnipeg, MB & virtual

January 16-18, 2024 – Manitoba Ag Days – Brandon, MB

Saskatchewan

December 7 – Get Back to Business – Moose Jaw, SK



December 8 – Get Back to Business – Saskatoon, SK



For more information about our science and researchers, please contact Media Relations at media@agr.gc.ca or 1-866-345-7972



Approved for publication by Science and Technology Branch-Prairie Region Director General, Dr. François Eudes (Alberta Director-Research, Development and Technology (DRDT)), Dr. Felicitas Katepa-Mupondwa (Saskatchewan DRDT) and Dr. Eric Liu (Manitoba DRDT).

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Les technologies numériques modifient le portrait de l’agriculture

Les avancées technologiques et numériques sont en train de transformer le portrait de l’agriculture au Canada. Pour rester compétitif dans le secteur mondial des technologies agricoles numériques, il nous faut collecter des données précises dans les parcelles expérimentales par des moyens économiques et efficaces. Parmi ces moyens figure l’évaluation à haut débit sur le terrain de nouveaux cultivars, une technique employée pour la sélection d’essais de plantes et pour l’évaluation de pratiques agronomiques. Les programmes d’amélioration génétique des plantes génèrent des milliers de nouvelles lignées dont les réponses doivent être évaluées dans de nombreux environnements. La phénomique a été principalement utilisée pour évaluer ces changements et leurs interactions sur le terrain, afin d'étudier les relations génotype × phénotype × environnement. L’un des principes de l’amélioration génétique est d’extraire des phénotypes clés. Comme les méthodes classiques de sélection de plantes exigent beaucoup de ressources, ce facteur limite souvent le nombre de nouveaux cultivars qui peut être évalué chaque année. C’est pourquoi les sélectionneurs et les généticiens pressent les décideurs de mettre à leur disposition des technologies fiables à l’aide desquelles ils pourront identifier chez les plantes cultivées exposées à divers facteurs biotiques et abiotiques des caractéristiques (traits) désirables à tous les stades de croissance. Partout dans le monde, des technologies de détection de pointe sont en train d’être adoptées en agriculture. Le développement du phénotypage à haut débit (PHD) assisté par imagerie numérique est un outil prometteur pour l’évaluation de cultivars qui présentent des traits agronomiques optimaux. Les outils phénomiques permettront également de réduire la subjectivité humaine, le temps d’évaluation et la main-d’œuvre nécessaire sur le terrain, car les chercheurs peuvent désormais collecter et analyser de vastes ensembles de données à partir d’images générées par des capteurs intelligents.

Depuis trois ans, le Laboratoire de télédétection et de phénomique (Lab de LTP) (Lab de LTP) du Centre de recherche et de développement de Lethbridge (CRD de Lethbridge) dirige la mise en œuvre de projets visant à soutenir l’emploi du numérique en agriculture pour promouvoir le développement d’une agriculture durable. Le programme vise à développer des outils numériques et des protocoles de gestion des données pour des systèmes de soutien à la fine pointe qui faciliteront la prise de décisions en agriculture. Des techniciens et des chercheurs participent conjointement au développement de l’internet des objets (IdO) en utilisant des capteurs Raspberry Pi peu coûteux pour collecter et suivre sans intervention humaine des paramètres de croissance des plantes grâce à des technologies d’imagerie employées dans des structures de cultures abritées (serres ou chambres de croissance). Dans leurs travaux, ils intègrent des techniques de détection proximale et d’imagerie aérienne de cultures en champ en utilisant des véhicules aériens sans pilote (UAV)/des drones et des applications satellitaires en orbite basse pour promouvoir des applications phénomiques en agriculture et la cartographie des champs à grande échelle.

Afin de soutenir la stratégie nationale d’AAC en matière de phénomique, l’équipe de Dr. Keshav Singh travaille avec six autres centres de recherche et développement d’Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) à travers le Canada, dont cinq fermes situées dans les Prairies. Ce projet de grande valeur a été financé par la Fondation de recherche sur les grains de l'Ouest et Commission de développement du blé de la Saskatchewan (Sask Wheat), SK. Ce projet est spécifique à l’adoption du système de phénotypage de terrain (SPT) monté sur chariot (appelé UFPS Cart en anglais) qui a été développé par l’Université de la Saskatchewan et qui soutient des activités connexes liées à la modification des techniques de phénotypage des cultivars par le développement d’outils avancés et de modèles d’intelligence artificielle [1]. D’où la transformation des modes de prise de décision dans les domaines de l’amélioration génétique des végétaux et de l’agriculture de précision. Ces adaptations nouvellement observées sont conformes à la mission d’AAC, exposée dans le Plan stratégique pour la science, qui consiste à accélérer la transformation numérique afin que les données que nous collectons contribuent à partager plus efficacement l’information.

RSPLab UFPS Field Day 2023. Crédit photo : Dr. Roland Kröbel

Le projet du chariot SPT est unique en son genre, car six centres de recherche et développement d’AAC (Lethbridge, Saskatoon, Swift Current, Morden, Brandon et Ottawa) et le groupe du Collège d’ingénierie de l’Université de la Saskatchewan y participent. [1]. Parallèlement au projet d’équipement du chariot SPC, le groupe des projets en phénomique, avec le soutien de l’équipe de gestion des données d’AAC,

Direction générale des systèmes d’information (DGSI) et de Services partagés Canada (SPC), a obtenu l'accès à une plateforme informatique de haute performance , appelée Grappe scientifique polyvalente (GSP). La GSP facilite le stockage dynamique de données, le traitement, l’analyse et le partage sécurisé de grands ensembles de données avec des collaborateurs externes (universités et autres institutions). Le GPSC est la première plateforme du genre à AAC utilisée pour la gestion des données de phénoménologie.

UAV Imaging, UFPS Cart et GPS/GNSS RTK Station. Crédit photo : Prabahar Ravichandran

Qu’est-ce que le chariot SPT et en quoi sera-t-il un équipement utile ? Le chariot SPT est un robot mobile automatisé qui est fixé aux roues du moteur pour faciliter la navigation dans un champ et recueille diverses images de plantes à l’aide d’un ensemble de capteurs proximaux (charges utiles).Le programme du Lab de LTP de Lethbridge utilise les deux systèmes, soit l’imagerie par drone et le chariot SPT pour la collecte multiéchelle de données, afin d’estimer des traits fonctionnels comme la densité du feuillage, la hauteur du couvert végétal et la biomasse aérienne.

Plus précisément, les travaux portent sur des paramètres quantitatifs des cultures céréalières, comme le volume fractionnel de la végétation par rapport au couvert végétal, la précocité d’épiaison, de floraison la maturité physiologique, la propension à la verse, le rendement en grains et la teneur en protéines. En outre, pour la collecte de diverses données climatiques, des essais individuels ont été mis en place dans six sites participants et comprennent 90 parcelles de sélection de 30 variétés de blé de printemps de l’Ouest canadien. Le chariot SPT utilise trois capteurs qui fonctionnent dans le spectre visible et infrarouge et par LIDAR (identification, détection et télémétrie par laser) ainsi qu’un système de positionnement global assisté (GPS) et un système mondial de navigation par satellite (GNSS) d’une précision au centimètre près pour collecter des données utiles sur la hauteur des plantes, la biomasse numérique et l’estimation du rendement avec une localisation précise des parcelles. Le besoin émergent de technologies de collecte de données sur le terrain engendre une forte demande pour que ces données soient traitées et analysées régulièrement afin de déterminer la signifiance et les implications des informations collectées par les nouveaux capteurs montés sur les chariots SPT. Par conséquent, le Lab de LTP travaille sans relâche au développement de pipelines de traitement d’images et d’analyses de données. La réussite du projet de chariot SPT permettra dans l’avenir d’apporter un soutien intégré à d’autres programmes poursuivis en amélioration des végétaux, en agronomie de terrain et en sciences des sols.

UAV and UFPS Cart over Spring Wheat Breeding Trial, Lethbridge RDC, AB. Photo Credit: Dr. Keshav Singh

Les chariots SPT ont des capacités de collecte de données polyvalentes comparativement aux drones aériens. L’utilisation de drones est soumise à certaines limitations, notamment les conditions météorologiques défavorables et les restrictions relatives aux zones de vol désignées (comme les zones aéroportuaires). Les chariots SPT sont plus fiables, car ils sont plus faciles à utiliser sur différents sites et dans différentes conditions météorologiques. En outre, les capteurs du chariot SPT collectent des images à haute résolution pour la prédiction de traits complexes dans le phénotypage de plantes. Alors que le changement climatique et l’explosion démographique posent de plus en plus de défis, la collecte d’informations phénotypiques précises et détaillées sur les plantes est importante. Le chariot SPT est un équipement technique permettant de collecter, de traiter et d’analyser efficacement des données (grâce à la plateforme GSP). Il peut être utile pour repérer les cultivars qui présentent des paramètres de croissance optimaux et qui seront les plus résilients au changement climatique et qui laissent entrevoir des perspectives de production alimentaire durable et de stabilité. Le chariot SPT pourrait devenir un outil standard de la phénomique offrant une technologie agricole numérique de pointe pour de futures applications de la recherche. Simultanément, les ressources de la GSP aideront au stockage, à l’évaluation et à l’analyse de mégadonnées pour former divers ensembles de données à l’aide de modèles d’intelligence artificielle reposant sur l’apprentissage machine et l’apprentissage profond.



Néanmoins, il ne fait aucun doute que ces nouveaux outils et techniques vont améliorer et faire progresser de manière remarquable la numérisation de systèmes agricoles pour soutenir les productions de cultures au Canada. Les producteurs des Prairies vont bénéficier dans l’avenir de meilleures pratiques de gestion et de cultivars résilients qui auront été développés grâce au soutien de ces technologies de pointe.



[1] https://doi.org/10.22541/essoar.170008912.21420303/v1

Lectures complémentaires :

• Remote and Proximal Sensing: How Far Has It Come to Help Plant Breeders?

• UAV-Based Hyperspectral Imaging Technique to Estimate Canola (Brassica napus L.) Seedpods Maturity

• Compact-Polarimetric SAR decompositions for soil moisture retrievals using RADARSAT Constellation Mission data

• Utilization of hyperspectral imaging to characterize herbicide phytotoxicity in oat and mustard

• Proximal hyperspectral imaging to classify herbicide-resistant and susceptible kochia (Bassia scoparia)

Par Dr. Keshav Singh (Télédétection, phénomique et agriculture numérique)

Dorcas Mukendi et Cassandra Lesiuk – Transfert des connaissances et de la technologie, Alberta

Science animale

• 344 Incorporation of Hemp Hulls and Screenings as Alternative Feed Sources for Ruminants

• Editorial: Mitigating the impact of animal production on the environment: the ecosystem integration

• A Role of Multi-Omics Technologies in Sheep and Goat Meats: Progress and Way Ahead

Cultures

• Transcriptomic data of imbibed wheat (Triticum aestivum L.) seeds developed at different temperatures

• Revising economic injury levels for Lygus spp. in canola: The value of historical yield and insect data to improve decision making

• Endogenic Phenolic Compounds of Barley as Potential Biomarkers Related to Grain Mycotoxin Production and Cultivar Selection

Sciences de l'alimentation

• Sweet Taste Receptors and Associated Sweet Peptides: Insights into Structure and Function

Agriculture de précision

• Precision yield data can make crop insect studies easier and more powerful

Alberta

6-7 Décembre – Sommet des céréales des Prairies – Banff, AB

Manitoba

Page des événements à venir d’Agriculture Manitoba

12 Décembre – Manitoba Beef & Forage Production Conference – Brandon, MB

13 & 14 Décembre – Conférence des agronomes du Manitoba -Winnipeg, MB & virtual

16-18 Janvier 2024 – Journées agricoles du Manitoba – Brandon, MB

Saskatchewan

7 Décembre– Retour aux affaires – Moose Jaw, SK



8 Décembre – Retour aux affaires – Saskatoon, SK



Pour en savoir plus sur nos activités scientifiques et nos chercheurs, veuillez communiquer avec les Relations avec les médias par courriel à media@agr.gc.ca ou par téléphone au

1-866-345-7972.

Publication approuvée par Direction générale des sciences et de la technologie-Directrice générale de la région des Prairies, François Eudes (Ph.D.) (Directeur-Recherche, développement et technologie (DRDT), Alberta), Felicitas Katepa-Mupondwa (Ph.D.) (DRDT, Saskatchewan) et Eric Liu (Ph.D.) (DRDT, Manitoba).

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