Les images satellitaires au service de l`agriculture

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Les images satellitaires au service de l’agriculture: inventaire des
services développés actuellement.
Pierre Lebrun
Les images satellitaires ont fait leur entrée en agriculture depuis plusieurs années, pour des usages
progressivement plus nombreux, et avec des résultats de plus en plus précis. Leur utilisation dans
le cadre des contrôles des surfaces cultivées (PAC) est devenue obligatoire et routinière. Les images prises par les satellites ont aussi mené à des applications plus agronomiques: évaluation de
la surface foliaire, estimation de la teneur en chlorophylle, indices de végétation, calcul de
l’évapotranspiration… autant de facteurs qui déterminent directement la production de biomasse
(et donc le rendement), mais aussi certains critères de qualité (teneur en matière sèche, valeur
énergétique,…).
L’utilisation de l’information issue des images satellitaires peut également être intégrée
dans des modèles de croissance des plantes
ou des systèmes d’aide à la décision. Il est
alors possible de compléter les lacunes des
différentes
sources
d’information
et
d’améliorer ainsi les estimations et les prédictions.
Certains modèles existent depuis plus de 20
ans, et intègrent toujours davantage de critères observés comme des informations agrométéorologiques ou celles liées aux caractéristiques du sol. Ils se sont affinés par validation avec les observations de terrain, ce qui
les rend de plus en plus fiables.
Les possibilités d’exploitation de ce couplage
images satellitaires et modèles sont multiples. Différents services existent aujourd’hui,
proposant des applications le plus souvent
payantes, avec divers objectifs :
- La conduite « en temps semi-réel » de la
culture en fonction des observations effectuées à l’échelle de la parcelle (en
agriculture de précision notamment) ;
- La connaissance du rendement et de la
qualité moyens en culture à l’échelle de
l’exploitation comme base de réflexion
pour la stratégie de valorisation, ou pour
l’organisation pratique des travaux de récolte ;
- L’estimation du rendement moyen et de
la qualité moyenne des productions à
l’échelle d’une zone plus large (région,
pays, bassin de production, continent)
pour appréhender les évolutions possible
des marchés.
De quoi se compose l’imagerie satellitaire?
Quelles sont les bases des modèles de croissance développés? Quelles sont les limites et
les perspectives d’usage des images satellites?
La Fiwap s’intéresse depuis 2 ans aux résultats de la recherche appliquée réalisée par le
CRA-W en Belgique sur l’usage des images
satellitaires. Nous avons aussi approché plusieurs services qui développent des applications concrètes proposées aux professionnels
du secteur, à savoir (liste non exhaustive):
service BCGMS (Belgique); Basfood (PaysBas); EARS (Pays-Bas).
Les bases de l’imagerie satellitaire:
Il existe différents types de satellites utilisables (Meteosat, Envisat, Landsat, Spot,…)
ayant des capteurs de résolutions spatiales
(du sub-métrique au km) et spectrales (multispectral, hyperspecral, radar…) différentes.
Le choix se fait notamment en fonction des
besoins. Meteosat se distingue par son altitude très élevée (35.800 km) par rapport aux
autres (570 à 905 km).
Les images utilisées sont prises dans le visible et le proche infrarouge (longueurs
d’onde de 400 à 1100 Nm) et dans
l’infrarouge thermique (de 5.700 à 12.500
Nm). Elles traduisent la réflectance des
cultures, qui varie selon le type de culture, la
variété, la couverture du sol, la composition
des végétaux, l’état sanitaire,…
A partir de ces images, il est alors possible de
réaliser certains traitements comme des classifications pour cartographier l’occupation du
sol et suivre l’état des cultures ou de calculer
des indices de végétation pour des diagnostics agro-environnementaux et la gestion des
productions.
Les images satellitaires ont une taille maximale (appelée scène) très variable : depuis le
globe terrestre entier (Meteosat) jusqu’à une
dimension de 60 km de côté. La précision
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(taille des pixels unitaires) varie entre 5 m et
2,5 km, selon l’utilisation prévue de l’image.
Pour une culture dans une parcelle déterminée, les données de réflectance issues de
l’imagerie satellitaire peuvent être intégrées
dans des modèles de croissance qui assimilent aussi un maximum d’éléments propres à
la parcelle (date de plantation, variété, type
de sol,…), mais surtout les observations météorologiques locales (pluviométrie, températures, humidité,…).
Il en ressort diverses estimations possibles:
- Paramètres agronomiques: indice foliaire
(surface de feuilles par m2 de sol), statut
azoté de la plante,…
- Paramètres biophysiques: évapotranspiration, captation du CO2, déficit hydrique
(différence entre l’évapotranspiration et
les précipitations),
- Paramètres de rendement: production de
biomasse, rendement actuel, prévisions
de rendement final, teneur en matière sèche,…
Le coût d’acquisition d’une image scène est
assez élevé (plusieurs milliers d’euros), sans
compter les coûts liés au traitement de
l’image. Actuellement, dans le cadre agricole
ou agronomique, les images satellitaires sont
acquises principalement par des institutions
de recherche ou de développement, à des
tarifs préférentiels. Mais leur utilisation dans
le cadre de services commerciaux se développe assez rapidement grâce à la mutualisation du service (une image peut service pour
plusieurs objectifs, parcelles).
Les applications en culture de pomme de
terre:
L’imagerie satellitaire pourrait jouer un rôle
important dans un avenir proche dans le secteur de la pomme de terre:
- Au niveau national ou européen, plusieurs modèles permettent d’estimer en
cours de culture le rendement final potentiel, et donc la production européenne potentielle (en quantité et en qualité) dès
lors que les surfaces implantées sont
connues. Etant donné le caractère spéculatif du marché libre de la pomme de
terre, cette information est de première
importance pour les opérateurs économiques concernés (producteurs, négociants,
transformateurs industriels,…) ou pour
les
organisations
professionnelles
d’encadrement économique (telles que la
Fiwap par exemple) ;
- Au niveau sous-régional ou parcellaire :
o Un agriculteur peut suivre « en temps
réel » les performances de chacune de
ses parcelles et repérer ainsi les anomalies ou les résultats particuliers.
L’image satellite constitue ainsi un outil de suivi complémentaire au suivi de
terrain (auquel elle ne peut cependant
pas se substituer totalement);
o l’imagerie satellitaire se développera
dans les prochaines années dans le cadre de l’agriculture de précision. De
nouvelles constellations comme Pléiades 1 & 2 ou Spot 6 & 7 seront très
prochainement opérationnelles avec des
résolutions spatiales et spectrales meilleures. Couplée à l’ordinateur de bord
du tracteur ou du pulvérisateur, l’image
satellite d’une parcelle permet par
exemple l’application adaptée d’engrais
selon les variations spatiales de fertilité
mises en évidence par cette même
image.
Les limites de l’imagerie satellitaire:
L’imagerie satellitaire dans le visible et
l’infrarouge utilise des longueurs d’ondes qui
ne traversent pas la couverture nuageuse. Il
faut donc un ciel suffisamment dégagé (par
exemple maximum 10 % de nuages) pour
que l’image soit pleinement utilisable. Sous
nos latitudes, cela pose régulièrement des
problèmes. En 2008 par exemple, aucun cliché valable n’a pu être pris durant près de 6
semaines (de mi-juin à fin juillet) sur la zone
de Gembloux. Cette année encore, malgré
l’été bien ensoleillé, les possibilités de prise
d’images ont été perturbées régulièrement.
La non disponibilité d’une image doit être
envisagée, ce qui explique l’utilisation de
plus en plus fréquente d’images multicapteurs (notamment issues du radar) et le
couplage de ces informations à des modèles
agrométéorologiques.
La fiabilité et la précision des modèles de
croissance doivent encore progresser. C’est
une question de connaissance de la physiologie végétale, mais aussi une question de validation des modèles au fil des années climati-
3
quement différentes. Quels sont les critères
de récolte qui peuvent raisonnablement être
évalués à l’heure actuelle par l’imagerie satellitaire dans le domaine de la pomme de
terre ? En premier lieu la production de
biomasse (et donc du rendement): elle est
directement liée à l’ensoleillement et à la
disponibilité en eau (= pluviométrie – évapotranspiration), et les modèles sont déjà bien
éprouvés. Ensuite la teneur en matière sèche, surtout pour les variétés les mieux
connues.
On sera par contre beaucoup plus prudent
avec les éventuelles évaluations des caractéristiques des tubercules.
Les services concrets actuellement disponibles pour la pomme de terre:
1. B-CGMS : L’estimation du rendement
des productions agricoles belges:
Ce service prend la forme d’un bulletin bimestriel élaboré régulièrement tout au long
de la saison de culture (actuellement 3 fois
entre avril et septembre). Ce bulletin renseigne sur le développement général de la biomasse et donne la valeur estimée la plus probable du rendement moyen des principales
cultures à partir d’un ensemble de variables
explicatives provenant de 3 sources
d’information: données météo, données
agrométéorologiques issues du modèle BCGMS (Belgian Crop Growth Monitoring
System) et imagerie satellitaire. Les images
satellitaires utilisées proviennent du capteur
« Végétation » du programme SPOT 4t qui
renseigne sur l’état de la végétation par zones
de 1 km2. L’approche ne fournit pas de suivi
parcellaire individuel et tient pas compte des
difficultés de récolte éventuelles.
Le service résulte de la collaboration entre 3
partenaires:
- Le CRA-W;
- L’Université de Liège, Département des
Sciences et Gestion de l’Environnement;
- Le VITO (Vlaams Instelling voor Technologisch Onderzoek) à Mol.
Le bulletin synthétise les conditions météorologiques de la période précédente (pluviométrie, températures via la somme des °C
jours, ensoleillement). Il reprend aussi
l’information satellitaire, (principalement
sous forme d’indices de végétation et de réflectance du feuillage), avec des cartes de
Belgique assez détaillées. Enfin, il décrit
l’état des cultures (situation actuelle et prévision des rendements) par région agricole, à
l’aide de tableaux reprenant les rendements
attendus et la comparaison avec une période
de référence de 5 années (voir tableau 1).
Tableau 1: Exemple de données de rendement calculées par le modèle B-CGMS (extrait du bulletin du 31 août 2007 (6ème année, n°2):
Rendement (t/ha)
Région agricole
Dunes & Polders
Région sablonneuse
Campine
Région sablo-limoneuse
Région limoneuse
Campine hennuyère
Condroz
Région herbagère
Région herbagère (Fagnes)
Famenne
Ardenne
Région jurassique
Belgique
Pomme de terre (Bintje)
Moyenne 2002 – 06
2007 (prévisions)
(source : INS)
44,52
48,64
45,91
51,15
46,99
54,39
45,89
49,77
45,67
49,62
44,86
45,92
46,99
51,92
50,97
58,03
47,93
53,50
37,36
42,41
39,25
44,39
24,65
30,04
45,71 t/ha
49,87 t/ha
2007 (prévisions) /
moyenne (%)
+ 9,3
+ 11,4
+ 15,7
+ 8,7
+ 8,6
+ 2,4
+ 10 5,
+ 13,9
+ 11,6
+ 13,5
+,13 1
+ 21,9
+ 9,1 %
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Le bulletin est diffusé gratuitement par courriel, sur simple demande auprès d’un des partenaires.
Coordonnées :
- Université de Liège: Bernard Tychon ([email protected]), Laureline Scohy
([email protected]) ou Antoine Denis ([email protected]. be);
-
CRA-W Gembloux: Robert
([email protected] );
ou
Catherine
Marlier
-
VITO
–
Mol:
Isabelle
Picard
([email protected]),
([email protected] ) ou Antoine Royer ( [email protected] ).
Herman
Eerens
Oger
([email protected])
2. FAST: l’estimation du rendement et
de la production européenne de
pomme de terre:
territoire européen, avec une « fourchette »
allant globalement de -7 % à + 8 % selon les
pays (voir tableau 2).
FAST est l’abréviation de Food Assessment
by Satellite Technology (Evaluation des
cultures alimentaires par technologie satellitaire). C’est un service développé par la société hollandaise EARS située à Delft, basé
sur des images prises toutes les heures dans
le visible et l’infrarouge par les satellites
météorologiques géostationnaires Meteosat.
Ces images sont ensuite traitées en 3 étapes :
- Les données horaires sont converties en
valeurs moyennes journalières de température à la surface du sol, température de
l’air, radiation globale, radiation nette et
évapotranspiration potentielle et réelle ;
Les prévisions de rendement (et donc de production) sont calculées et publiées aussi par
zones sous-nationales: par exemple par Province en Belgique ou aux Pays-Bas, par Région en France, par Länder en Allemagne,…
EARS propose 2 abonnements individuels
pour les professionnels de la pomme de terre:
- Un abonnement à une publication tous les
10 jours à partir du 1er juillet et jusqu’à la
fin de la saison, pour un coût de 1.250 € ;
- Un abonnement à une publication en fin
de saison (2 à 3 message à partir du 1er
septembre), pour un coût de 70,00 €.
Outre les prévisions chiffrées, EARS élabore
des cartes géographiques colorées représentant le différentiel entre le rendement estimé
pour la saison en cours et la moyenne des 5
dernières années. Cela permet de visualiser
rapidement les bassins où la croissance est
favorisée et ceux où la croissance est freinée.
EARS fait valoir une expérience d’utilisation
d’images satellitaires à travers le monde entier et dans des domaines très divers : suivi
des cultures dans le cadre des programmes
alimentaires en Afrique de l’Est, évaluation
des régimes hydriques en Chine, dynamique
des précipitations en Inde, études des zones
arides,…
Pour une information plus complète : voir
www.ears.nl
Coordonnées complètes : EARS BV, Kanaalweg 1, NL - 2628 EB DELFT.
Tél : 0031 152562404
Courriel : [email protected]/
-
Les
valeurs
de
radiation
et
d’évapotranspiration sont encodées dans
un modèle de croissance des cultures, qui
simule le rendement de la culture sur
base journalière en tenant compte du déficit hydrique éventuel, des pertes de matière sèche pour la respiration, de
l’efficience de l’utilisation de la lumière
pour la photosynthèse,…
-
L’estimation des rendements est intégrée
dans le calcul de production par région,
province ou pays. Les zones urbaines, les
surfaces d’eau, les forêts et les zones non
exploitées sont exclues de ce calcul, lequel est aussi basé sur les données statistiques officielles des années antérieures.
EARS évalue la précision moyenne de son
estimation à +/- 1,2 % pour l’ensemble du
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Tableau 2: Prévisions 2008 EARS et chiffres officiels nationaux publiés:
Europe
Albanie
Allemagne
Autriche
Belgique
Bosnie Herzégovine
Danemark
Espagne
France
Grèce
Hongrie
Italie
Lituanie
Luxembourg
Pays-Bas
Pologne
Portugal
Roumanie
Suède
Suisse
Production totale
Prévision FAST
Rendement Production
Tonne/ha Mille tonnes
18,7
155
43,0
11197
32,0
730
45
2862
10,2
414
37,2
1509
29
2474
44
6956
23,5
789
24
607
27,6
1830
14,0
672
35,0
21
44
6684
20
10639
16
640
15
3876
31
837
47,9
527
Prévision FAST
53.419.000 tonnes
Chiffres Eurostat
Rendement Production
Tonne/ha Mille tonnes
19,9
165
43,2 *
11259 *
33,0 *
756 *
44
2804
10,4
425
34,9
1417
27
2325
45
7183
25,3
848
26
658
25,6
1694
15,0 *
706 *
36,0 *
22 *
46
6993
19 *
10005 *
15
592
14 *
3683 *
32
853
37,0 *
408 *
Chiffres Eurostat
52.796.000 tonnes
Différence
Production
Mille tonnes
%
- 10
-6
- 62
-1
- 26
-3
+ 58
+2
- 11
-3
+ 92
+6
+ 148
+6
- 227
-3
- 59
-7
- 51
-8
+ 136
+8
- 34
-5
-1
-5
- 309
-4
+ 634
+6
+ 48
+8
+ 193
+5
- 16
-2
+ 119
+ 29
Différence
+ 1,2 %
* = chiffres provisoires Eurostat
3. BASFOOD: le suivi des parcelles individuelles:
BASFOOD est une société hollandaise située
à Eindhoven. Elle développe un service qui
permet aux agriculteurs d’inscrire des parcelles individuelles pour un suivi tout au long de
la saison de culture. Le service Basfood fonctionne entièrement via un site web très perfectionné (www.mijnakker.nl) mais très
convivial, qui donne accès à de très nombreuses fonctionnalités dès que le client y a
ouvert un compte (accès protégé par nom
d’utilisateur et mot de passe):
- Inscription des parcelles en ligne (traçage
sur carte (avec indication des routes,
chemins,… et/ou sur image satellite));
- Encodage des données de la parcelle
(type de culture, date de plantation/semis,
variété, date de défanage prévue,…);
- Suivi de nombreux critères de culture
répartis en 4 groupes: croissance, humidité, nutrition minérale, rendement;
- Choix de différents services additionnels:
estimation du rendement, conseils par des
conseillers techniques partenaires du projet, encadrement pour la fumure,
l’irrigation, ou les analyses de sol,…
Lorsque l’utilisateur ouvre son compte, il
peut, via divers onglets, visualiser chacune
de ses parcelles séparément sous la forme
d’un graphique et d’une carte colorée (voir
exemple plus loin), et ce pour les critères
suivants:
- L’onglet « croissance » reprend les données de production de biomasse
(kg/ha/semaine), l’absorption de CO2,
l’indice foliaire (m2 de feuillage par m2
de sol), et l’indice de végétation (reflet de
la réflectance du feuillage) ;
- En matière d’humidité, le site montre le
déficit d’évaporation (mm/semaine),
l’évaporation actuelle (mm/semaine), le
déficit ou l’excès de précipitations (mm/2
semaines) et l’évaporation de référence;
- Les aspects de nutrition minérale sont
repris sous la forme de contenu en azote
dans la couche supérieure du feuillage
(kg N/ha), et de contenu en azote dans le
feuillage total (kg N/ha);
- Enfin, l’évolution du rendement (tonnes/ha) et du PSE (g/5 kg) sont accessibles également.
Le service Basfood est actuellement activé
sur la majeure partie du territoire hollandais,
ainsi que sur la province du Limbourg belge.
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(Image BASFOOD extraite de www.mijnakker.nl)
Pour toute information: BasFood BV - De Zaale, 11 (Twinning Center) - Nl - 5612 AJ Eindhoven
Tél: 0031408514250
7
Les activités de la Fiwap en matière d’imagerie satellitaire depuis l’an passé :
Depuis l’an passé, dans le cadre du Centre Pilote Pomme de terre, les images satellites sont entrées dans le
programme d’action de la Fiwap au travers de 2 activités principales :
- Mettre à l’épreuve le service proposé par Basfood (Pays-Bas – voir par ailleurs): grâce à la collaboration précieuse du PCA (Kruishoutem) et d’un producteur de pomme de terre de Waterland-Oudeman, 3
parcelles de ce producteur situées à la frontière hollandaise (dans la zone couverte par le service « Basfood ») ont été échantillonnées en 2008 en cours de culture et en fin de culture. Les résultats (rendement et PSE essentiellement) ont été comparés aux prévisions fournies par Basfood;
-
Contribuer à la recherche appliquée réalisée par le CRA-W à Gembloux: une image satellitaire a été
acquise fin août 2008, sur laquelle une quarantaine de parcelles de Bintje ont été localisées (dans un
rayon de 30 km autour de Gembloux) grâce à la collaboration de nombreux membres (merci à eux!).
Une dizaine de ces parcelles ont été échantillonnées en fin de saison pour évaluation du rendement et
du PSE. L’objectif est de rechercher, sur les parcelles échantillonnées, une corrélation entre la réflectance et le rendement. L’extrapolation aux autres parcelles identifiées devrait permettre de confirmer
ou d’infirmer l’estimation du rendement moyen de la région établie sur base d’autres parcelles de référence.
Ces 2 activités ont été reconduites en 2009, et les résultats seront communiqués début 2010.
Les recherches actuelles réalisées au CRA-W :
Depuis le 1er avril 2008, le CRA-W développe un projet spécifique sur l’utilisation des images satellites
(appelé « MIMOSA1 ») dans le cadre des systèmes d’aides à la décision (SAD) favorisant une agriculture
raisonnée à l’échelle de l’exploitation ou du territoire.
Les travaux concernent la gestion des prairies, et la fertilisation raisonnée des cultures de froment d’hiver
et de pomme de terre.
Les objectifs généraux du projet sont les suivants :
- Développer une méthodologie multi-capteurs capable de gérer l’éventuelle absence d’image;
-
Intégrer l’information extraite des données d’observation de la terre dans les modèles de croissance des
cultures;
-
Mettre en relation l’information satellitaire avec le statut azoté des cultures de pomme de terre et de
froment d’hiver, et l’intégrer dans les SAD relatifs à la fertilisation;
-
Améliorer le SAD « Opti MAE » relatif à la gestion des prairies.
Jean-Pierre Goffart et son équipe (CRA-W DPV) sont directement impliqués dans le projet, dans la ligne
des activités développées ces dernières années avec les outils d’évaluation du statut azoté des cultures de
pomme de terre (chlorophyllomètre, CropScan,…). Concrètement, il s’agit d’appliquer la méthode de fractionnement de la fumure azotée sur base de la réflectance du feuillage perçue par imagerie satellitaire.
1
Projet MIMOSA : Analyse des méthodes d'intégration des techniques de modélisation et de l'information satellitaire
multi-capteurs dans des systèmes d'aide à la décision. http://cra.wallonie.be/index.php?page=24&id=110
Protéger les informations issues des parcelles individuelles ?
L’utilisation libre des informations issues des images satellitaires ne risque-t-elle pas de mener à des dérives? Pour peu qu’elle soit accessible au plus grand nombre, l’estimation des productions sur une large zone
(le bassin nord-ouest européen par exemple) grâce à l’imagerie satellite est une bonne chose (pour autant
qu’elle soit aussi fiable) car elle contribue à la transparence des marchés. Par contre, si elle est d’accès
réservé (par exemple par un prix prohibitif) il y a matière à se poser des questions. Une multinationale (de
transformation par exemple) aux moyens conséquents se paiera plus facilement une image satellitaire à
large échelle qu’une organisation de producteurs. Est-ce bien normal, alors que les parcelles de production
sont la propriété des agriculteurs. Question pertinente, si on se rappelle combien la connaissance des productions (en quantité et en qualité) est déterminante pour l’évolution du marché dans les prochains mois.
Autre cas de figure qui laisse des interrogations: un suivi parcellaire proche (pour peu, à nouveau, qu’il soit
fiable) financé par l’acheteur (un négociant ou une usine par exemple) ôterait au vendeur (le producteur)
toute possibilité de garder confidentiel sa production en quantité ou en qualité. Ne dépasse-t-on pas ici des
limites sur la propriété privée? A l’heure actuelle, rien ne semble réglementer l’accès à l’information acquise par les satellites, les « yeux de l’espace » toujours plus perçants!
Merci à Jean-Pierre Goffart (CRA-W DPV), Robert Oger et Dominique Buffet (CRA-W Biométrie) pour la
relecture de ce texte.