Sustainsahel - Les yeux dans le ciel - Les technologies de télédétection pour améliorer le suivi des cultures dans les parcs agroforestiers du Sénégal

L'avènement des systèmes de drones et de satellites capables de résoudre les parcelles agricoles des petits exploitants ouvre de nouvelles voies pour revisiter la mesure et la compréhension de la productivité agricole dans des systèmes complexes de petits exploitants tels que les parcs sénégalais. C'est le défi qu'ont relevé deux doctorants dans le cadre du projet SustainSAHEL.

Illustration de la forte hétérogénéité spatiale de la culture du mil induite par la présence d'arbres Faidherbia albida. La productivité du mil est plus élevée à proximité des arbres. Photo : L. Leroux, Cirad.

Les arbres dispersés dans les champs des agriculteurs, également connus sous le nom de parcs agroforestiers, font partie intégrante des paysages agricoles des petits exploitants d'Afrique de l'Ouest. Cependant, la présence d'arbres à l'intérieur des champs induit une énorme variabilité qui peut difficilement être saisie par l'approche traditionnelle du suivi des cultures à grande échelle, qui repose uniquement sur des images satellites et des informations au sol. Serigne Mansour Diene et Ibrahima Diack, deux doctorants sénégalais impliqués dans les WP4 et WP7 de SustainSAHEL, ont accepté de relever ce défi en exploitant les progrès récents des technologies de télédétection et les nouvelles analyses spatiales dans un parc de Faidherbia albida au Sénégal. Ces travaux seront présentés lors de la conférence EGU23 en avril.

Images de drones pour estimer les rendements de mil à l'échelle du champ

Serigne Mansour Diene travaille sur l'estimation du rendement du mil à l'échelle du champ en utilisant des images de drones et des algorithmes d'apprentissage automatique. Il propose d'introduire des données texturales en plus des informations spectrales classiques dérivées des images UAV afin de prendre en compte les relations spatiales entre les paires de pixels. Il utilise une régression Random Forest pour calibrer un modèle de rendement du millet basé sur la végétation, les indices de texture, les variables environnementales et les données au sol sur la période 2018-2022. Le modèle fournit une bonne estimation des rendements avec une précision de 74 %. La prochaine étape consiste à s'appuyer sur des approches géospatiales innovantes pour évaluer les effets de distance et de direction des arbres sur la productivité des cultures.

De l'échelle du champ à l'échelle du paysage : Combinaison d'images de drones et de satellites pour estimer la couverture végétale du mil

De son côté, Ibrahima Diack prend de la hauteur et propose de combiner des images de drones et de satellites (Sentinel-2) pour estimer la fraction de couverture végétale (FCover) du mil à l'échelle du paysage. Les images UAV sont utilisées pour dériver l'information FCover à l'échelle du champ pour 6 dates pendant la saison de culture 2021 en utilisant une approche de seuillage. Ensuite, les informations UAV-FCover sont utilisées pour calibrer un modèle basé sur le satellite à l'échelle du paysage. Différents scénarios de modélisation ont été testés. Le meilleur compromis est obtenu pour un modèle Random Forest ajusté sur toutes les dates et incluant des informations sur la date d'acquisition. Une précision de 73 % est atteinte. L'étape suivante consiste à passer du FCover à l'estimation du rendement du mil à l'échelle du paysage.

Les résultats obtenus par les deux doctorants montrent des possibilités prometteuses pour améliorer la surveillance des cultures dans des paysages hétérogènes. La prochaine étape consistera à mieux comprendre l'influence des arbres et des arbustes sur la productivité du mil et de l'arachide, à l'échelle du champ et du paysage.

Rédigé par : Louise Leroux, doctorante en télédétection au Cirad.