Systèmes de suivi global de la production agricole grâce à l’intégration de la terre et de techniques de modélisation (GLOBAM project)

Par Bakary DJABY, chercheur
Courriel : b.djaby@ulg.ac.be

Financement : Bureau Fédéral de la Politique Scientifique Belge (2007 – 2011)
Partenaires du projet : UCL (coordonnateur), ULG, Alterra, JRC-MARS, VITO, KMI, CRA-W

Le projet a pour objectif l’estimation de la production agricole par combinaison des données satellitaires aux modèles agrométéorologiques, avec pour ambition de combler le vide méthodologique qui existe entre les connaissances actuelles sur le suivi local des cultures et les exigences des systèmes opérationnels. Les méthodes utilisées sont quantitatives et se basent sur la physique du signal. La stratégie globale de recherche consiste à adapter, intégrer et tester des méthodes de suivi des cultures axées sur les éléments suivants : la cartographie des terres cultivées, l’estimation des superficies en culture, la surveillance satellitaire, la modélisation des cultures, l’assimilation de l’information satellitaire dans les modèles agrométéorologiques.

Le projet intervient en Europe du Nord (Belgique et France), en Afrique (Ethiopie) et en Asie (Chine) sur des sites de 300 kms * kms. Sur chaque site, des zones tests servant à l’étalonnage des 60 km x 60 km ont été retenues pour l’ajustement des modèles et la collecte des informations parcellaires.
Type de donnée utilisé : le projet utilise des données de plusieurs senseurs allant de la basse résolution à des données haute résolution (DMC, IRS-Awifs, Landsat, SPOT, MERIS, MSG) et des données RADAR (ENVISAT, RADARSAT, ENVISAT ASAR).

Nos recherches dans ce projet ont porté sur la sélection des modèles agrométéorologiques, leur calibration pour les cultures de blé et de maïs et l’analyse de sensibilité de ces modèles. Cette sélection a permis d’obtenir un modèle de référence dans le projet qui a servi à l’assimilation des données télédétection. La seconde activité a été le développement de modèles de rendements basés sur la simulation de la phase de décroissance du LAI dérivé de capteurs MODIS et à l’aide d’images photographiques traitées avec le logiciel Can-eye. Plusieurs interventions ont été aussi réalisées avec les autres partenaires du projet parmi lesquelles on peut citer l’intégration des produits MSG dérivés dans les modèles agrométéorologiques, la comparaison des modèles de bilan hydrique utilisé par le JRC en Ethiopie avec les prévisions issues de CGMS Ethiopie.
Le modèle testé et calibré est le modèle WOFOST intégré dans le système CGMS développé par l’unité MARS-FOOD de JRC. Ce modèle a été calibré sur la base des informations parcellaires des exploitations agricoles. Sur l’Ethiopie, le modèle Wofost et l’outil CGMS ont été adaptés, testés et validés.
Ce projet a permis la mise en place de méthodes d’extraction des données LAI et leur intégration dans les modèles de prévision des rendements agricoles. De même, des méthodes pour la cartographie des surfaces cultivées ont été mises au point. Le modèle WOFOST calibré sur l’Ethiopie constitue une base départ à de nouvelles investigations pour l’amélioration des systèmes de prévisions en Afrique.