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ICRISAT Research Program West and Central Africa 2016 Highlights-Smallholders in Mali adjust crop management decisions thanks to satellite monitoring (French)
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ICRISAT Research Program West and Central Africa 2016 Highlights-Smallholders in Mali adjust crop management decisions thanks to satellite monitoring (French)

  1. Au Mali, les petits exploitants adaptent leurs décisions de gestion des cultures grâce à la surveillance satellitaire Les agriculteurs et les scientifiques au Mali sont entrain d’apprendre comment l’imagerie satellitaire de pointe peut interpréter le rendement des cultures et changer les décisions relatives aux cultures. « Quand j’ai vu sur les images satellitaires la mauvaise réponse de ma culture de coton à l’application de l’engrais Sabunyuman, j’étais complètement consterné », dit Usman Sania Berthe, un producteur de coton de Sukumba au Mali. « Mais plutard, au cours des discussions de groupe, je me suis rendu compte que c’était du fait d’un retard dans l’application de la dose recommandée à la date recommandée. Qu’un satellite si loin dans le ciel puisse me conduire à cette prise de conscience est ahurissante. Bien sûr, la saison prochaine, je ferai de mon mieux pour être prêt, si l’engrais est disponible à temps opportun » Les systèmes des petits exploitants se caractérisent par des écarts de rendement énormes. La variabilité des conditions environnementales et les pratiques de gestion permettent l’hétérogénéité du paysage, et le suivi de la productivité à l’échelle reste un défi de taille. Les technologies d’information modernes, y compris la télédétection peuvent contribuer à l’évaluation du rendement des cultures à des niveaux de granularité de plus en plus compatible avec les petits exploitants agricoles. Cela pourrait donner place à des applications pratiques d’appui à l’agriculture de précision, ce qui démontre que l’augmentation de la productivité et des moyens de subsistance est également possible dans les systèmes de culture complexes. La recherche d’ICRISAT dans le cadre du projet STARS (Projet de recherche visant à identifier les moyens d’utiliser les technologies de télédétection pour intensifier durablement l’agriculture en Afrique subsaharienne et en Asie du Sud) se concentre sur l’analyse du potentiel de la télédétection pour récupérer des informations sur l’état des cultures à l’échelle sous-champ dans les systèmes de production des petites exploitations pluviales hétérogènes. L’étude mesure la sensibilité des capteurs satellites lors des traitements de fertilité au champ, appliquée à cinq cultures locales importantes autour de la ceinture du coton au Mali: le coton, le maïs, l’arachide, le mil et le sorgho. La sensibilité de l’indice de végétation à la fertilisation est analysée à l’échelle du champ, ainsi que l’amplitude et la synchronisation des réponses des plantes les plus fortes. Les composantes de la variance spatiale sont quantifiées par rapport à la fertilisation et aussi au dedans et entre la variabilité des champs associés à la gestion, les caractéristiques du sol et la position dans un catena ou regroupement de types de sols co-évolutifs. La croissance des plantes a été évaluée dans 48 petites exploitations (taille moyenne: 1,4 ha) réparties sur une catena. Dans chaque champ, six parcelles de fertilisation de 225 m2 ont été installées, dans chacun des cinq 4 m2 quadrats, il a été prélevé toutes les deux semaines des données sur l’état des cultures, Les agriculteurs et les scientifiques au Mali sont entrain d’apprendre comment P.01-46 (Icrisat AR 17 Frn).indd 18 14/12/2017 18:51
  2. le stade de développement, la teneur en chlorophylle, la couverture fractionnaire, l’indice de surface foliaire (LAI) et la hauteur des plantes. En synchrone, les séries chronologiques des images satellites des véhicules aériens sans pilote (drones) de très hautes résolutions ont été recueillies, l’ortho-rectifiées et corrigées pour calculer de façon atmosphérique la Différence Normalisée d’Indice de Végétation (NDVI). Des relations fortes entre NDVI et les paramètres de croissance des plantes ont été observées à des échelles de tracé, ce qui implique que NDVI reflète directement les différences dans les conditions de plantes associées aux modèles de la fertilité des sols et de gestion. En moyenne, les cultures ont clairement répondu à la fertilisation impactant la NDVI, mais une grande variabilité intra-champ et parcelle a indiqué que de nombreux autres facteurs influencent la réponse NDVI à la croissance des cultures. Un modèle de décomposition de la variance au niveau du champ est appliqué pendant la période spécifique de culture lorsque la réponse NDVI la plus forte (par exemple en fin août pour l’arachide, début octobre pour le sorgho) a montré qu’au mieux, 50% de la variance intra-champ est attribuable à des niveaux de fertilisation, dans seulement la moitié des champs évalués. À l’échelle du paysage, l’effet des applications d’engrais sur la réponse NDVI des cultures était proportionnellement faible (<35% variation totale) par rapport à l’effet des autres pratiques de gestion (semis, désherbage) et la position de catena. De grandes différences dans les signatures temporelles entre les champs d’une espèce de culture donnée ont été observées. La réponse NDVI peut donc être partiellement établie par rapport à une référence de fertilisation dans le domaine. Les méthodes d’agriculture de précision standard basées sur des comparaisons NDVI dans un même champ sont d’une utilité limitée dans ces paysages hétérogènes, et tenir compte des autres sources de variabilité est une condition sine qua non avant que la réponse des engrais soit évaluée à l’échelle. Vers les estimations de l’écart d’engrais par satellite La variabilité de la dimension du paysage dans les pratiques agricoles des petites exploitations (autres que la fertilisation adéquate) et les propriétés du sol sont déterminants, les facteurs de trouble à résoudre avant la réponse des engrais sur les cultures peuvent être évalués à l’échelle, et avant de tirer les conclusions par la suite à partir des signatures spectrales des cultures par rapport aux lacunes dans la fertilisation et les gains en efficience des nutriments. L’avènement de haute résolution spatiale concomitante et la fréquence élevée des systèmes d’Observation de la Terre sont exploités à cette fin dans le cadre du projet Sentinel-2 Agriculture de l’Agence Spatiale Européenne, et le Mali est le premier pays en voie de développement à piloter le projet STARS . Le suivi de la croissance hétérogène des cultures, dans les champs des petits exploitants agricoles est désormais possible avec des séries chronologiques d’imagerie de très haute résolution. Les impacts de fertilisation NDVI servent d’estimation de la réponse aux cultures. Cependant, l’évaluation de la réponse des engrais à l’échelle nécessite une stratification préalable de l’environnement de production (par exemple les classes de catena) et la gestion sur le terrain (par exemple, les pratiques de semis).Credit: PCS Traore : ICRISAT Photo 8 Sukumba (Mali), les agricultrices pointent sur le véhicule aérien sans pilote (drone) SenseFly eBeeAg d’ICRISAT prenant des images pour calibrer les relations entre les indices de végétation par satellite et les variables de croissance des plantes sensibles à des niveaux de fertilisation dans une petite exploitation de coton. Photo 8 P.01-46 (Icrisat AR 17 Frn).indd 19 14/12/2017 18:51
  3. Reconnaissance: Le Projet Spurring a Transformation for Agriculture through Remote Sensing) (STARS) est financé par la Fondation Bill et Melinda Gates (BMGF). Figure 5a-d: Le satellite Digital Globe GeoEye à 2 m de résolution (a, b) et le SenseFly eBeeAg UAV à 10 cm de résolution (c, d) la réponse du couvert végétal de capture aux traitements de fertilité dans les champs de mil de petits exploitants sur le sol sablonneux (a, c) et le sorgho sur le sol limoneux (b, d), mais révèle aussi l’expression de plusieurs autres facteurs d’hétérogénéité. e : une série chronologique de saison de satellites DigitalGlobe affiche la réponse temporelle NDVI à la fertilisation croissante (B-C-D-E-F) pour cinq cultures dominantes et illustre comment, à l’échelle du paysage, la pratique de la fertilisation explique moins de variation dans NDVI que le type de culture et d’autres facteurs de gestion. 26 Juin Type de culture Coton Mais Mil Arachide Sorgho Effet de la fertilisation (arachide) variabilité intra-champ (arachide) variabilité intra-champ (5 cultures) 11 Juillet 29 Juillet 26 Août 04 Octobre 18 Octobre Figure 5 a b c d P.01-46 (Icrisat AR 17 Frn).indd 20 14/12/2017 18:51
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