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Estimation de la biomasse fourragère des prairies. Apports du couplage entre modèles dynamiques de croissance et imagerie satellitaire : exemple de la Réunion et du Kalahari

Alexandre Cyprien. 2017. Estimation de la biomasse fourragère des prairies. Apports du couplage entre modèles dynamiques de croissance et imagerie satellitaire : exemple de la Réunion et du Kalahari. Saint-Denis : Université de la Réunion, 158 p. Thèse de doctorat : Géographie : Université de la Réunion

Thesis
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Encadrement : Lajoie, Gilles ; Tillard, Emmanuel ; Salgado, Paulo

Abstract : Pouvoir prédire la quantité de biomasse disponible représente un enjeu majeur pour l'agriculture réunionnaise. La pression foncière ainsi que les périodes de sécheresse plus fréquentes ces dernières années amènent au désire d'anticiper le manque de fourrage, mais aussi à celui de mieux le répartir sur le territoire. Le Leaf Area Index (LAI) est un paramètre de nombreux modèles de croissance utilisés pour prédire la biomasse. Le LAI est par exemple utilisé dans les modèles Mosicas (Martiné, 1999) et Gamede (Vayssières et al., 2009) pour prédire respectivement la biomasse de canne à sucre et d'herbe, à La Réunion. Ces modèles présentent certaines limites et l'erreur de prédiction peut être significative. Les conditions météorologiques étant très variées (22 microclimats sur l'île) et changeantes le modèle Mosicas a par exemple des difficultés à modéliser les pics de croissance des espèces tropicales. Le but de cette étude est d'estimer le LAI à partir d'images multispectrales afin de forcer un modèle de croissance de l'herbe. Le modèle corrigé régulièrement donnera une estimation plus précise de la biomasse disponible. Environ 430 échantillons ont été obtenus à partir de neuf parcelles expérimentales situées dans la région de Saint-Pierre et Plaine-des-Cafres (sud-ouest de l'île) d'avril à août 2015. Les valeurs de LAI de chaque échantillon ont été moyennées par parcelle et associées aux valeurs moyennes des indices de végétation (VI) calculés à partir d'images Spot5take5. Quatre indices de végétation ont été testés pour leurs caractéristiques différentes : NDWI (Normalized Difference Water Index), MSAVI2 (Modified Soil Adjusted Vegetation Index), RDVI (Renormalized Difference Vegetation Index), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Nous avons observé une très forte corrélation entre le NDVI et le LAI par rapport à d'autres VI. Les résultats ont montré des corrélations de 0,94 et 0,92 respectivement pour les espèces tempérées et tropicales avec une RMSE à 0,35.

Résumé (autre langue) : The Leaf Area Index (LAI) is a parameter of many growth models used to predict biomass. LAI was used, for instance, in the Mosicas (Martiné, 1999) and Gamede (Vayssières et al., 2009) growth models for sugarcane and grass respectively, on Reunion Island, France. Those models have exhibited some limitations and prediction error can be significant. The aim of our study was to estimate LAI from satellite imaging in order to force a grass growth model. Around 430 samples were obtained from nine experimental plots situated around Saint-Pierre and Plaine-des-Cafres (South-West of the island) from April to August 2015. The sample LAI values were averaged by plot and associated with average vegetation indices (VI), computed from Spot5take5 data. Due to the testing of different VI we observed a stronger correlation between NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and LAI compared to other VI. The relation was so great that we found correlation values of 0.87 and 0.92 for temperate and tropical grass, respectively.

Mots-clés Agrovoc : Biomasse, Prairie, Plante fourragère, Modèle dynamique, Imagerie par satellite, Télédétection

Mots-clés géographiques Agrovoc : Réunion, Afrique du Sud, Désert du Kalahari

Classification Agris : P01 - Nature conservation and land resources
U40 - Surveying methods
L01 - Animal husbandry

Champ stratégique Cirad : Axe 2 (2014-2018) - Valorisation de la biomasse

Auteurs et affiliations

  • Alexandre Cyprien, CIRAD-ES-UMR SELMET (REU)

Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/595574/)

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