{"id":3706,"date":"2019-12-16T10:42:00","date_gmt":"2019-12-16T09:42:00","guid":{"rendered":"https:\/\/fondation-farm.org\/?p=3706"},"modified":"2023-01-05T14:49:50","modified_gmt":"2023-01-05T13:49:50","slug":"les-pieds-sur-terre-les-yeux-dans-le-ciel-mesurer-les-rendements-par-satellite","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fondation-farm.org\/en\/les-pieds-sur-terre-les-yeux-dans-le-ciel-mesurer-les-rendements-par-satellite\/","title":{"rendered":"\u201cFeet on the ground, eyes in the sky\u201d: measuring yields by satellite"},"content":{"rendered":"\n
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Qu\u2019il s\u2019agisse de pr\u00e9voir les quantit\u00e9s de r\u00e9colte ou d\u2019\u00e9valuer les revenus agricoles, il est crucial de mesurer correctement les rendements des cultures. Pourtant, beaucoup de pays en d\u00e9veloppement peinent \u00e0 le faire, comme le montre un article qui sera publi\u00e9 prochainement dans l\u2019American Journal of Agricultural Economics[1]<\/a>. Les auteurs de l\u2019article soulignent \u00e0 la fois la faiblesse des m\u00e9thodes de mesure les plus courantes et la qualit\u00e9 des pr\u00e9dictions fournies par les satellites.<\/strong><\/p>\n

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Ils s\u2019appuient pour cela sur les conclusions d\u2019une \u00e9tude men\u00e9e en 2016 dans l\u2019est de l\u2019Ouganda, dans laquelle les rendements obtenus par des petits producteurs de ma\u00efs ont \u00e9t\u00e9 estim\u00e9s de quatre fa\u00e7ons distinctes. Des enqu\u00eateurs ont demand\u00e9 \u00e0 environ 500 agriculteurs de d\u00e9clarer quelle \u00e9tait, selon eux, la productivit\u00e9 de cette culture sur chacune des parcelles cultiv\u00e9es. Par ailleurs, des techniciens ont r\u00e9alis\u00e9 des coupes-\u00e9chantillons, r\u00e9parties de mani\u00e8re al\u00e9atoire, au sein de chacune des 460 parcelles s\u00e9lectionn\u00e9es. Ils ont \u00e9galement d\u00e9termin\u00e9, de mani\u00e8re exhaustive, les rendements de plus de 200 parcelles enti\u00e8res. Enfin, la productivit\u00e9 du ma\u00efs a \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9e \u00e0 partir des indices de v\u00e9g\u00e9tation d\u00e9riv\u00e9s des images prises par un satellite Sentinel-2A du programme europ\u00e9en Copernicus. La capacit\u00e9 de r\u00e9solution de ce type de satellite est de 10 m\u00e8tres dans le spectre de lumi\u00e8re observable et le proche infrarouge.<\/p>\n

L\u2019\u00e9tude examine d\u2019abord les r\u00e9sultats des mesures au sol. Les rendements moyens du ma\u00efs ne sont pas significativement diff\u00e9rents selon qu\u2019on les \u00e9value sur la base de coupes-\u00e9chantillons ou de parcelles enti\u00e8res. En revanche, les agriculteurs tendent \u00e0 surestimer consid\u00e9rablement la productivit\u00e9 de leur culture, car le rendement moyen qu\u2019ils d\u00e9clarent (1,83 t\/ha) est 2,7 fois plus \u00e9lev\u00e9 que celui, d\u00e9termin\u00e9 objectivement, des parcelles enti\u00e8res (0,68 t\/ha). Cela est d\u2019autant plus pr\u00e9occupant que la m\u00e9thode d\u00e9clarative est tr\u00e8s employ\u00e9e dans beaucoup de pays \u00e0 faible revenu.<\/p>\n

La corr\u00e9lation entre les rendements des coupe-\u00e9chantillons et ceux des parcelles enti\u00e8res est de 50 %. Elle est limit\u00e9e par la grande h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 des rendements intra-parcellaires, car la taille des \u00ab sous-parcelles \u00bb dans lesquelles sont effectu\u00e9es les coupes-\u00e9chantillons (un carr\u00e9 de 8 m de c\u00f4t\u00e9) ne repr\u00e9sente que 4 % de la surface moyenne des parcelles. Mais on note surtout qu\u2019il n\u2019y a quasiment pas de corr\u00e9lation entre les rendements estim\u00e9s par les agriculteurs et ceux des sous-parcelles, ce qui confirme les carences de l\u2019approche d\u00e9clarative.<\/p>\n

Les chercheurs comparent ensuite les mesures de rendement au sol avec les rendements pr\u00e9dits \u00e0 partir des images satellitaires. Ceux-ci sont calcul\u00e9s d\u2019apr\u00e8s une \u00e9quation lin\u00e9aire reliant, pour chaque parcelle, les indices de v\u00e9g\u00e9tation fournis par Sentinel-2A le 30 mai et le 19 juin 2016 et les rendements des parcelles enti\u00e8res ou des coupes-\u00e9chantillons. Les constats sont encourageants. D\u2019une part, les rendements \u00e9valu\u00e9s par satellite expliquent aussi bien, voire mieux, la variabilit\u00e9 des rendements des parcelles enti\u00e8res. D\u2019autre part, le mod\u00e8le pr\u00e9dictif satellitaire calibr\u00e9 sur les rendements des coupe-\u00e9chantillons permet d\u2019estimer les rendements des parcelles enti\u00e8res presque aussi bien que le mod\u00e8le satellitaire calibr\u00e9 sur les rendements des parcelles enti\u00e8res. D\u2019un point de vue pratique, cette conclusion est tr\u00e8s importante car les coupes-\u00e9chantillons sont beaucoup moins co\u00fbteuses \u00e0 r\u00e9aliser que la d\u00e9termination des rendements des parcelles enti\u00e8res.<\/p>\n

L\u2019\u00e9tude montre ainsi clairement l\u2019utilit\u00e9 des satellites pour la mesure des rendements, y compris lorsque les cultures sont pratiqu\u00e9es sur de toutes petites parcelles, comme c\u2019est le cas dans l\u2019est de l\u2019Ouganda. Il y a cependant des obstacles. En de\u00e7\u00e0 de 0,10 hectare, chiffre qui correspond \u00e0 la surface m\u00e9diane des parcelles de ma\u00efs dans cette r\u00e9gion, la qualit\u00e9 des observations satellitaires diminue sensiblement. Elle est \u00e9galement moins bonne lorsque les agriculteurs produisent simultan\u00e9ment plusieurs cultures dans le m\u00eame champ, ce qui complique l\u2019interpr\u00e9tation des images. Dans l\u2019exemple consid\u00e9r\u00e9, trois quarts des parcelles de ma\u00efs sont cultiv\u00e9es en association avec du manioc, des haricots ou de l\u2019arachide. Chacune de ces plantes, selon l\u2019\u00e9tendue de son feuillage et sa hauteur, \u00ab\u00a0brouille\u00a0\u00bb plus ou moins l\u2019indice de v\u00e9g\u00e9tation du ma\u00efs. Les progr\u00e8s de la t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection devraient permettre de lever ces obstacles.<\/p>\n

Ces r\u00e9sultats ouvrent de nouvelles perspectives aux acteurs des fili\u00e8res agroalimentaires, comme aux Etats. Ainsi, selon la contribution d\u2019Airbus au livre blanc sur l\u2019assurance agricole r\u00e9cemment publi\u00e9 par la CICA (Conf\u00e9d\u00e9ration internationale de cr\u00e9dit agricole) en collaboration avec FARM[2]<\/a>, l\u2019information g\u00e9ospatiale, conjugu\u00e9e aux technologies num\u00e9riques et aux big data, est en passe de r\u00e9volutionner l\u2019ensemble de la cha\u00eene de valeur de l\u2019assurance agricole. L\u2019enjeu est qu\u2019elle puisse \u00eatre mise, \u00e0 un co\u00fbt abordable, au service des petits agriculteurs dans les pays du Sud.<\/p>\n

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[1]<\/a> David B. Lobell, George Azzari, Marshall Burke, Sydney Gourlay, Zhenong Jin, Talip Kilic et Siobhan Murray, \u00ab Eyes in the Sky, Boots on the Ground: Assessing Satellite- and Ground-Based Approaches to Crop Yield Measurement and Analysis \u00bb, American Journal of Agricultural Economics, aaz051, article mis en ligne le 26 octobre 2019.<\/p>\n

[2]<\/a> \u00ab Une contribution aux Objectifs de d\u00e9veloppement durable. Pour une agriculture plus r\u00e9siliente et mieux prot\u00e9g\u00e9e face aux al\u00e9as climatiques. Livre blanc sur l\u2019assurance agricole \u00bb, document t\u00e9l\u00e9chargeable sur www.cica.ws\/conferences<\/a><\/p>\n <\/div> \n <\/div>\n \n \n <\/div>\n \n<\/section>\n\n\n

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