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Crop Monitoring Using Vegetation and Thermal Indices for Yield Estimates: Case Study of a Rainfed Cereal in Semi-Arid West Africa

Résumé : En région sahélienne semi-aride, la variabilité climatique constitue l'un des risques les plus importants d'insécurité alimentaire. Les expérimentations sur le terrain ainsi que la modélisation des cultures sont des outils utiles pour la surveillance et la compréhension des rendements à l'échelle locale. Cependant, l'extrapolation de ces méthodes à l'échelle régionale reste une tâche difficile. Les observations de télédétection apparaissent comme une bonne alternative ou un complément aux systèmes de surveillance des cultures existants. Dans cette étude, une nouvelle approche basée sur la combinaison d'indices de végétation et thermiques pour l'évaluation du rendement en céréales en culture pluviale dans la région sahélienne a été étudiée. Des modèles statistiques empiriques ont été développés entre les variables MODIS NDVI et LST et le modèle de culture SARRA-H simulé de la biomasse aérienne et de l'indice de récolte afin d'évaluer chaque composante de l'équation de rendement. Le modèle résultant a été appliqué avec succès à l'échelle du site du degré carré de Niamey (DCN) avec des estimations de rendement proches des statistiques agricoles officielles du Niger pour une période de 11 ans (2000-21 2011) (r = 0,82, pvalue <0,05). Le modèle combiné basé sur les indices NDVI et LST s'est révélé nettement supérieur au modèle fondé sur le NDVI seul (r = 0,59, pvalue <0,10). Dans les zones où l'accès aux mesures au sol est difficile, un modèle satellite simple, robuste et opportun combinant végétation et 2 indices thermiques de MODIS et calibré à l'aide des résultats du modèle de culture peut s'avérer pertinent. En particulier, un tel modèle peut fournir une évaluation de la variabilité du rendement d'une année à l'autre peu après la récolte pour les régions présentant des caractéristiques agronomiques et climatiques proches de celles de la zone d'étude du DCN.
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http://hal.cirad.fr/cirad-01951499
Contributeur : Agnes Begue <>
Soumis le : mardi 11 décembre 2018 - 14:42:34
Dernière modification le : jeudi 2 juillet 2020 - 17:22:13
Archivage à long terme le : : mardi 12 mars 2019 - 15:24:58

Fichier

Lerouxetal_2015_JSTAR_FinalVer...
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Identifiants

  • HAL Id : cirad-01951499, version 1

Citation

Louise Leroux, Christian Baron, Bernardin Zoungrana, Seydou Traore, Danny Lo Seen, et al.. Crop Monitoring Using Vegetation and Thermal Indices for Yield Estimates: Case Study of a Rainfed Cereal in Semi-Arid West Africa. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, IEEE, 2016, 9 (1), pp.347-362. ⟨cirad-01951499⟩

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