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Production des cartes de probabilité de présence des Criquets pèlerins sur le territoire marocain à partir des données de télédétection

Layelmam Mohammed, Bouziani Mourad, Faouzi Smiej Mohammed, El Hassane Semali, Ghaout Saïd, Piou Cyril. 2018. Production des cartes de probabilité de présence des Criquets pèlerins sur le territoire marocain à partir des données de télédétection. Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection (216) : pp. 49-59.

Journal article ; Article de recherche ; Article de revue à comité de lecture
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Abstract : Le criquet pèlerin, Schistocerca gregaria, est l'une des espèces acridiennes les plus redoutées en raison de l'ampleur des dégâts qu'il occasionne sur les cultures. Les pays touchés par cet insecte mobilisent des équipes de prospecteurs pour surveiller les habitats favorables à leur développement. Dans le but de faciliter les interventions des prospecteurs, nous proposons pour le cas du Maroc une méthode statistique qui permet de produire des cartes de probabilité de présence des criquets pèlerins. Cette méthode est basée sur l'historique des prospections et les variables explicatives calculées à la base des données de télédétection. Les données de télédétection utilisées (indice de végétation par différence normalisée (NOVI), température de surface (LST) et pluviométrie (P)) sont issues du capteur MODIS et la technique CMORPH (NOAA CPC MORPHING Technique). Durant cette étude, nous avons testé deux modèles statistiques (régression logistique et forêts aléatoires) afin de trouver la meilleure approche à utiliser. La comparaison des indicateurs extraits à partir de la matrice de confusion de chaque modèle nous a permis de conclure que la prévision par l'approche de forêts aléatoires semble meilleure que la régression logistique. En utilisant la valeur 0.5 comme seuil de probabilité, la validation des cartes produites par le modèle forêts aléatoires a permis d'avoir une moyenne de 69% de correspondance entre les cartes de prédiction obtenues (neuf cartes pour l'année 2013) et les signalisations réalisées durant la même période. Cette étude est une étape supplémentaire dans l'élaboration des cartes qui vont aider les prospecteurs à mieux orienter les missions de terrain et faciliter la localisation des zones favorables au développement des criquets pèlerins.

Résumé (autre langue) : The desert locust, Schistocerca gregaria, is one of the most feared insect, because it causes significant damage on crops. The affected countries mobilize survey teams to search for suitable area for desert locust development. To facilitate the interventions of survey teams, we have proposed for Morocco area a statistical method to produce probability maps of the desert locusts presence. This method is based on historical surveys and physical values calculated from remote sensing data. The remote sensing data used (Normalized Difference Vegetation Index (NOVI), Surface Temperature (LST) and Rainfall (P)) are derived from the MODIS sensor and the CMORPH (NOAA CPC MORPHING Technique) technique. ln this study, we tested two statistical models (Logistic Regression and Random Forests) to find the best approach to produce prediction maps. The comparison of indicators extracted from the confusion matrix of each mode/ allowed us to conclude that the Random Forests approach is better than logistic regression in the predicting. By using the threshold 0.5, the validation of the maps produced by the random Forest mode/ allowed to have an average of 69% of correspondence between the prediction maps obtained (nine maps for the 2013 year) and the signaling of prospection in the same period. This study is a supplementary step in the elaboration of maps that wi/1 help survey teams to guide field missions and locate favorable areas of desert locust development.

Mots-clés Agrovoc : Ravageur des plantes, Télédétection, Cartographie

Mots-clés géographiques Agrovoc : Maroc

Mots-clés libres : Criquet pèlerin, Forêts aléatoires, Maroc, Prédiction, Régression logistique, Schistocerca gregaria, Télédétection

Classification Agris : H10 - Pests of plants
U30 - Research methods

Champ stratégique Cirad : Axe 4 (2014-2018) - Santé des animaux et des plantes

Auteurs et affiliations

  • Layelmam Mohammed, IAV Hassan II (MAR) - auteur correspondant
  • Bouziani Mourad, IAV Hassan II (MAR)
  • Faouzi Smiej Mohammed, CTRS (MAR)
  • El Hassane Semali, IAV Hassan II (MAR)
  • Ghaout Saïd, CNLA (MAR)
  • Piou Cyril, CIRAD-BIOS-UMR CBGP (FRA) ORCID: 0000-0002-9378-9404

Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/587523/)

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