Modélisation de l'adéquation des systèmes de culture, d'arbustes et d'élevage à l'échelle du paysage : idées et approches clés

La plupart des méthodes d'évaluation de l'adéquation des systèmes agroforestiers ne sont pas basées sur les processus et manquent de la réflexion systémique nécessaire pour comprendre l'interaction entre les arbres, les arbustes et les cultures, ainsi que l'interconnectivité spatiale entre les paramètres biophysiques au sein d'un paysage. Cet article donne un aperçu d'une approche paysagère qui intègre la modélisation, la télédétection et les algorithmes d'apprentissage automatique pour évaluer l'adéquation des systèmes de culture, d'arbustes et d'élevage dans le paysage sahélien de l'Afrique de l'Ouest.

Fig. 1. Cadre de modélisation de la procédure de cartographie de l'adéquation de l'ASC

Fig. 2. Carte des variations des classes d'occupation du sol dans les pays SustainSahel (Burkina Faso, Mali et Sénégal)

Fig. 3. Échantillons représentatifs des unités d'occupation du sol identifiées (par exemple, céréales, légumineuses, végétation, étangs, habitats, etc.)

Contexte

La modélisation au niveau du paysage implique de regarder au-delà des limites du champ où les pratiques et les activités de gestion liées aux systèmes de culture, d'arbustes et d'élevage (CSL) sont généralement mises en œuvre dans les exploitations individuelles pour atteindre les objectifs de production. À l'échelle du paysage, les différentes utilisations des terres sont interconnectées, ce qui rend les choses complexes. À cette échelle plus large, une perspective foncière plus complète fournit une optique dominante à travers laquelle les interventions peuvent être fournies. Dans le même temps, la compréhension du fonctionnement des champs individuels dans un paysage plus vaste peut aider à identifier où et comment concevoir les systèmes ASC pour qu'ils soient plus productifs. Plusieurs travaux de recherche ont évalué l'adéquation des systèmes agroforestiers (AF) à cette échelle. La plupart de ces approches manquaient de mécanismes de rétroaction entre les cultures, les arbres/arbustes et les composants du bétail pour faciliter la réflexion sur les systèmes. De plus, l'identification de la pertinence des options ASC implique l'évaluation de leurs impacts à long terme sur l'économie agricole et les fonctions de l'écosystème. Nous présentons donc une approche de modélisation au niveau du paysage (Fig. 1) qui intègre la télédétection, les SIG et les fonctionnalités d'apprentissage automatique pour mieux comprendre les réponses du système aux gradients climatiques et biophysiques afin d'identifier l'adéquation des systèmes ASC à différents endroits du paysage dans les zones semi-arides.

Caractérisation et cartographie des paysages

Les caractéristiques climatiques (précipitations), biophysiques (altitude, groupes de sols, carbone organique du sol) et la végétation (couverture du sol - couverture arborée/arbustive) ont été cartographiées à l'échelle régionale(Sénégal,Mali,Burkina Faso) (Fig. 2) et à l'échelle du site en utilisant les bases de données existantes, par exemple WaPOR, ISRIC, TAMSAT.

Ensuite, les coordonnées GPS des différentes utilisations et couvertures des terres (LULC) et des plantes ligneuses (Fig. 3.) ont été collectées sur chaque site d'étude et utilisées comme données d'entraînement. Les types de LULC et les plantes ligneuses ont été numérisés et étiquetés à l'aide d'une image à très haute résolution spatiale (VHSR) (SPOT6+Sentinel) comme arrière-plan, sur la base des coordonnées. Simultanément, une série temporelle Sentinal-2 sur la campagne agricole (octobre 2022) a été utilisée pour traiter les LU des cultures. Ensuite, une classification supervisée a été utilisée pour produire des cartes LU avec des images Sentinel via Google Earth Engine. Les cartes LU ont ensuite été converties au format PCRaster pour être utilisées dans le modèle d'évaluation de l'impact des changements d'utilisation des terres (LUCIA).

Modélisation du paysage avec LUCIA

Le modèle LUCIA est un modèle de paysage spatialement explicite et basé sur une grille, développé pour simuler la productivité des plantes, la fertilité des sols et les services écosystémiques tels que la protection contre l'érosion, la rétention d'eau et le stockage du carbone dans le sol (Marohn et Cadisch, 2011). LUCIA gère différentes tailles de paysage et résolutions de pixels, ce qui permet la simulation de systèmes agroforestiers et de parcours de savane avec leur hétérogénéité en termes de sol, de végétation et de topographie, ainsi que des modèles de mobilité des troupeaux de bétail à partir du cadre couplé LUCIA-LivSim.

Paramétrage et calibration du modèle

Le modèle LUCIA a été paramétré avec des données collectées sur les sites du projet SustainSahel. Les paramètres utilisés sont les cartes spatiales, les plantes et les sols, les conditions météorologiques, la gestion et les animaux. Pour la calibration, les données de séries temporelles de LAI, NDVI, et FCover des cultures et de la végétation ont été calculées pendant différentes saisons de culture en utilisant des images Sentinel-2 (S2). Les résultats simulés par LUCIA pour le LAI, la couverture végétale et la biomasse aérienne ont été comparés aux données mesurées par S2.

Scénarios de modèles sur l'adéquation des systèmes CLS

Les futurs scénarios de modélisation pour l'évaluation de l'adéquation des systèmes CSL se concentreront sur l'évaluation de leurs performances dans différents paysages. Ces scénarios testeront le potentiel des systèmes à améliorer l'efficacité de l'utilisation des ressources, y compris la production de biomasse, les rendements et la résistance aux facteurs de stress tels que le manque d'eau, les variations de température, les différentes conditions de sol, les pratiques de gestion et les divers modes d'utilisation des terres sur une période de 20 ans.

Pour plus d'informations

LUCIA : http://lucia.uni-hohenheim.de