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Assessing spatial heterogeneity and temporal dynamics of sugarcane landscape in Western Kenya by remote sensing: Implications for environmental services

Mulianga Betty. 2014. Assessing spatial heterogeneity and temporal dynamics of sugarcane landscape in Western Kenya by remote sensing: Implications for environmental services. Montpellier : Montpellier SupAgro, 196 p. Thèse de doctorat : Ecosystèmes et sciences agronomiques : Montpellier SupAgro Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques

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Encadrement : Bégué, Agnès ; Clouvel, Pascal

Abstract : L'objectif de cette thèse est d'étudier la contribution de la télédétection à la gestion durable des zones de canne à sucre dans l'ouest du Kenya. Nous avons travaillé sur trois questions spécifiques menées à différentes échelles: (i) la relation entre les données de télédétection et le rendement de la canne à sucre (biomasse) à l'échelle régionale, et (ii) le rôle de la télédétection pour la cartographie des pratiques agricoles et (iii) l'impact de ces pratiques sur l'érosion des sols à l'échelle locale. Pour répondre à ces questions, nous avons adopté une approche paysagère et mis en oeuvre des outils de télédétection, d'analyse spatiale et des connaissances expertes, pour décrire et analyser le lien entre les services de l'environnement et le paysage agricole vu de l'espace. A l'échelle régionale, nous avons exploré la pertinence de l'indice de végétation NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) calculé à partir de données acquises avec le capteur MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectrometer) pour prévoir le rendement de la canne à sucre sur une base annuelle. Nous avons développé un modèle statistique entre un descripteur original basé sur le NDVI (wNDVI), qui prend en compte la période de croissance de la canne, et des données historiques de rendement sur 11 ans et sur 6 régions de production. La corrélation entre le rendement et wNDVI est essentiellement d'ordre spatial (R² = 0.53, lorsque toutes les années sont agrégées ensemble), plus que temporel (R² = 0.1, lorsque toutes les régions sont agrégées). Un test sur 2012 et 2013 a montré que les prévisions de rendement ainsi modélisées avaient une erreur quadratique moyenne inférieure à 5 t ha-1 (4.2 t ha-1 et 1.6 t ha-1 respectivement), ce qui conduit à une erreur moyenne relative inférieure à 5%. Nous avons montré que malgré la faible résolution spatiale des images utilisées (250 m), il a été possible d'établir un modèle de prévision de rendement à l'échelle régionale pour une agriculture essentiellement familiale. A l'échelle locale, une série temporelle d'une vingtaine d'images Landsat 8 (avril 2013 à mars 2014) a été utilisée pour caractériser la zone agricole de Kibos. Les parcelles de canne ont été cartographiées avec 84% de précision, et le mode de récolte - en vert ou brûlé - a été cartographié avec 90% de précision. Un test statistique sur la différence entre deux dates de trois indicateurs spectraux - MIR (moyen infrarouge), NDVI et NDWI (Normalized Difference Water Index) - estimés sur des parcelles d'entrainement a montré un fort changement des valeurs dans le MIR au moment de la récolte. En outre, les différences de NDWI avant et après récolte sont significativement différentes (p = 0.000) pour les deux modes de récolte étudiés (> 0.27 pour les champs de récolte brûlés, et < 0.27 pour les champs récoltés en vert), tandis que les différences de NDVI ne sont pas significatives. Ces résultats ont souligné le rôle de la bande MIR dans la caractérisation des pratiques de récolte de la canne à sucre. Sur la même zone, on a étudié l'impact des pratiques agricoles sur les risques d'érosion des sols à l'aide du modèle FuDSEM. Les cartes produites présentent une mosaïque de risques d'érosion faible à élevés en fonction de la pente, de la culture et des pratiques de récolte. Les variations saisonnières ont également été montrées avec un risque d'érosion minimum en Septembre (1.08) et un risque maximum en Février (2.04). En conclusion, nous avons montré que les images satellites pourraient être utilisées pour quantifier la production agricole cannière à l'échelle régionale et pour cartographier les services environnementaux de l'agriculture - le contrôle de l'érosion - dans les paysages agricoles complexes de l'Ouest kenyan. Dans un avenir proche, les missions satellitaires de type Sentinel-2 devraient permettre un suivi plus fin de la production cannière et ainsi améliorer la quantification des performances du secteur agricole. (Résumé d'auteur)

Mots-clés Agrovoc : Saccharum officinarum, Télédétection, Rendement des cultures, Pratique culturale, Cartographie, Paysage agricole, Érosion, Conservation des sols, Structure agricole, Modèle mathématique, Exploitation agricole familiale, Spectrométrie, Spectroscopie infrarouge, services écosystémiques, Landsat

Mots-clés géographiques Agrovoc : Kenya

Classification Agris : F01 - Crops
E90 - Agrarian structure
F08 - Cropping patterns and systems
P36 - Soil erosion, conservation and reclamation
U30 - Research methods
P01 - Nature conservation and land resources

Champ stratégique Cirad : Axe 1 (2014-2018) - Agriculture écologiquement intensive

Auteurs et affiliations

  • Mulianga Betty, Montpellier SupAgro (FRA)

Source : Cirad - Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/574730/)

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