Du millimètre au kilomètre : assimiler l'hétérogénéité spatiale dans une agronomie du paysage au service d'une agriculture durable

Todoroff Pierre. 2020. Du millimètre au kilomètre : assimiler l'hétérogénéité spatiale dans une agronomie du paysage au service d'une agriculture durable. Saint-Denis : Université de la Réunion, 93 p. Habilitation à diriger des recherches : Génie informatique, automatique et traitement du signal : Université de la Réunion

Résumé : Ce mémoire représente une synthèse de 25 ans de recherche dans le domaine du traitement de signal électromagnétique appliqué à des questions agronomiques. Ces travaux ont été consacrés à la caractérisation des cultures et de leur environnement biophysique, de l'échelle du site de mesure à l'échelle du paysage. C'est ainsi que sont développés dans un premier temps des méthodologies d'estimation des variables et paramètres clés du sol dans la croissance de la plante : teneur en eau, conductivité hydraulique. Ces méthodologies font appel à des principes physiques telles que la réflectométrie dans le domaine temporel ou l'infiltrométrie, et produisent des mesures très localisées. Le réétalonnage (ou inversion) de modèle de croissance de culture est également exploré pour estimer des paramètres du système sol-plante dans des sites, ou pour des variétés, non renseignés. Nous avons ainsi estimé la réserve utile des parcelles à partir de mesures du couvert végétal en rouge et proche infrarouge, et l'efficience de conversion du rayonnement lumineux de la plante à partir de mesures de température du couvert par infrarouge thermique. La télédétection satellitaire optique et radar est introduite à la fois comme un outil pour multiplier les mesures et comme un moyen de changement d'échelle. Des méthodologies d'estimation de la biomasse de canne à sucre sont développés ou adaptées au contexte tropical (agriculture familiale cultivant des parcelles de petite taille, couverts hétérogènes, ennuagement). Elles ont permis de caractériser, diagnostiquer l'état de croissance des cultures et prévoir le rendement. Le couplage des bases de données ainsi constituées avec des modèles de cultures ouvre la voie au changement d'échelle des simulations de ces derniers. Sont ainsi présentées des techniques d'assimilation de données dans un modèle de croissance de la canne à sucre permettant de simuler la croissance de la culture sur des parcelles en conditions réelles (non contrôlées) et sur l'ensemble du paysage grâce au forçage du modèle par l'indice de végétation par différence normalisé " NDVI ". Sont également présentés des travaux portant sur le cycle du carbone dans le sol, plus particulièrement la séquestration du carbone dans les sols volcaniques comme levier d'atténuation du changement climatique. Cette thématique est abordée sous l'angle de l'agronomie du paysage et fait appel à la fois à des méthodologies de mesure physiques locales (spectrométrie infrarouge), des méthodes d'analyse spatiale et des techniques de fouille de données. Ces travaux ont ainsi permis de cartographier les stocks de carbone du sol et d'évaluer l'impact des changements d'usage des terres agricoles dans un territoire hétérogène sur le bilan des gaz à effet de serre, grâce à un calculateur de bilan carbone, à échelle du paysage. Les perspectives de recherche présentées dessinent une synthèse des approches explorées et appellent à continuer à cultiver l'interdisciplinarité entre sciences physiques, mathématiques appliquées, science du sol, écophysiologie, et agronomie. Elles reposent sur l'articulation des outils que j'ai contribué à mettre en place (chaines de traitement, méthodologies de mesures, modèles, outil d'aide à la décision), avec des méthodes de traitement de l'information (fouille de données, analyse spatiale), et des bases de données, grâce à un système d'information spatialisée, voie privilégiée pour répondre à des questions de recherche en agronomie du territoire. Ce projet explorera ainsi les nouvelles technologies de l'information spatiale (big data, nouveaux capteurs, etc…) pour 1) proposer des solutions d'agriculture numérique adaptées aux agricultures du Sud et 2) contribuer à améliorer les connaissances sur le bilan carbone et de GES de ces territoires.

Résumé (autre langue) : This dissertation synthesizes 25 years of research activities in the field of electromagnetic signal processing applied to agronomic issues. This work has been devoted to the characterization of crops and their biophysical environment, at the scale of the measurement site to the landscape scale. Methodologies for estimating variables and key parameters of the soil in plant growth are developed first: water content, hydraulic conductivity. These methodologies use physical principles such as time domain reflectometry or hydraulics, and produce highly localized measurements. Recalibration (or inversion) of a crop growth model is also explored to estimate parameters of the soil-plant system for poorly defined varieties or in poorly documented sites. We thus estimated the available water capacity of fields from red and near infrared measurements of the crop reflectance, and the radiation use efficiency of the crop from thermal infrared canopy temperature measurements. Optical and radar satellite remote sensing is introduced both as a tool to increase the available data and as a means for scaling up. Methodologies for estimating sugarcane biomass are developed or adapted to the tropical context (smallholder farming with small plots, heterogeneous cover, and cloud cover). They allow characterizing, diagnosing the growth of crops and predicting the yield. Coupling the resulting databases with crop models opens the way to scale up the simulations. Data assimilation techniques are explored to simulate the growth of a crop in real (uncontrolled) conditions and on the entire landscape thanks to the forcing of the model by the normalized difference vegetation index "NDVI". Also presented are works on the soil carbon cycle, specifically carbon sequestration in volcanic soils as a lever for climate change mitigation. This theme is addressed from the perspective of landscape agronomy and uses both local physical measurement methodologies (infrared spectrometry), spatial analysis methods and data mining techniques. This work has made it possible to map soil carbon stocks and to evaluate the impact of agricultural land use changes in a heterogeneous territory on the greenhouse gas balance, thanks to a carbon balance calculator on the landscape scale. The research directions presented draw a synthesis of the approaches explored and call for continuing to cultivate interdisciplinarity between physical sciences, applied mathematics, soil science, ecophysiology, and agronomy. They are based on the articulation of tools that I have helped create (data processing chains, measurement methodologies, models, decision support tool), with data processing methods (data mining, spatial analysis), and databases, thanks to a spatialized information system, a privileged way to address research questions of global agronomy. This project will explore spatial information new technologies (big data, new sensors, etc ...) to 1) propose digital agriculture solutions adapted to agriculture in the tropics and 2) contribute to improve the carbon balance and GHG emissions knowledge of these territories.

Mots-clés libres : Remote Sensing, Crop model, Spatial analysis, Signal processing, Up-scaling

Auteurs et affiliations

• Todoroff Pierre, CIRAD-PERSYST-UPR AIDA (REU)

Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/599076/)

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