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Theses

Crop mapping and yield estimation of wheat in the Bekaa plain of Lebanon

Résumé : Avec une production mondiale dépassant 750 millions de tonnes en 2017, le blé est considéré comme un aliment de base pour la population mondiale. Sa cartographie et sa surveillance pourraient alors se révéler être un outil très efficace pour atteindre les objectifs de développement durable (ODD2-Faim zéro). Au Liban, en vue d’assurer la sécurité alimentaire nationale, le blé reçoit un soutien financier et technique du gouvernement. Cependant, de nombreuses erreurs dans l'estimation de la superficie en blé à travers le pays sont dues principalement aux déclarations peu fiables des agriculteurs. De plus, le choix du système de culture basé sur le blé (en termes de type de rotation et de pratiques agricoles) peut avoir un impact considérable sur la productivité du système (protéines et rentabilité), l'efficacité d'utilisation des ressources (efficacité d'utilisation de l'eau et utilisation de l’azote), ainsi que sur le risque économique pour les agriculteurs. La présente étude menée dans la plaine de la Bekaa au Liban a pour objectif d'utiliser la télédétection et la modélisation de la croissance des cultures pour fournir aux décideurs politiques et aux utilisateurs finaux les informations dont ils ont besoin sur le blé d’hiver.La première partie de la thèse évalue le potentiel des images optiques pour la cartographie du blé d'hiver précoce en permettant le transfert de connaissances d'une année à l'autre (2016 et 2017) Les résultats montrent que, lorsque l'approche développée est appliquée à la série chronologique Sentinel-2 de 2017, en utilisant les données de vérité au sol 2016, la précision globale atteint 87,0%, tandis que, lorsqu'elle est mise en œuvre avec les données de vérité au sol 2017, elle est de 82,6% en 2016. Les classifications pour distinguer le blé d'hiver de céréales similaires (orge et triticale) sont réalisées jusqu'à six semaines avant la récolte.La deuxième partie de la thèse examine la capacité des images radar en bande C du nouveau satellite Sentinel-1 à surveiller la culture de blé d'hiver en identifiant les stades phénologiques économiquement importants qui ne peuvent pas être détectés en utilisant uniquement les indices issus de l’optique (Sentinel-2). Les résultats montrent que la polarisation VV (incidence de 32°-34°) et VH (incidence de 43°-45°) sont respectivement préférables pour estimer les stades de l'épiaison et de pâteux mou. De plus, le rapport VV/VH (incidence de 32°-34°) est préférable pour détecter la germination et la récolte.La troisième partie de la thèse a pour objectif de vérifier si la rotation blé-féverole, nécessitant des intrants agricoles extensifs (eau et azote), a une performance nettement meilleure que la rotation intensive blé-blé en termes de productivité, d’utilisation rationnelle des ressources, et de minimisation du risque économique à l’échelle parcellaire. Le modèle de croissance des cultures «CropSyst» a été adopté après avoir été calibré et validé sur notre zone d'étude. Les résultats montrent qu’il n’existe pas un scénario de système de culture optimal permettant d’assurer une productivité élevée, de réduire le risque économique et d’obtenir une efficacité élevée de l’utilisation de l’eau et de l’azote. Cependant, le scenario de rotation blé-féverole sans fertilisation du blé semble être un meilleur substitut à la rotation blé-blé en termes de production de protéines. Pour un sol avec une faible capacité de rétention, la production de protéines est de 0,93 t/ha et de 0,8 t/ha respectivement pour les rotations blé-féverole et blé-blé. Pour un sol avec capacité de rétention élevée, la production de protéines est de 1,34 t/ha pour blé-féverole contre 1,17 t/ha pour blé-blé. De plus, ce système de culture blé-féverole pourrait générer un bénéfice net plus élevé que celui du blé-blé. Enfin, la rotation blé-pomme de terre peut générer des bénéfices nets très élevés (8640 US$/ha et 12170 US$/ha) mais avec une faible efficacité des intrants et un risque économique élevé
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Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Friday, May 15, 2020 - 10:38:44 AM
Last modification on : Thursday, July 2, 2020 - 1:59:05 PM

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Version validated by the jury (STAR)

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  • HAL Id : tel-02520013, version 2

Citation

Ali Nasrallah. Crop mapping and yield estimation of wheat in the Bekaa plain of Lebanon. Computation and Language [cs.CL]. AgroParisTech, 2019. English. ⟨NNT : 2019AGPT0005⟩. ⟨tel-02520013v2⟩

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