Imagery for Smallholders - activating Business Entry points and leveraging Agriculture (ISABElA) - Were thinking of replacing cotton with peanut. What do you think?
Modern remote sensing technology, such as satellites, aircrafts and the information they collect, provide data to readily improve agricultural management systems in high-income countries but the application of similar benefits to the small, often indeterminate farming plots in sub-Saharan Africa (SSA) or southern Asia has always seemed much more problematic. Out of the vast amount of data collected in high-income countries, advice can be provided to farmers on the ground to help inform their decisions about farming methods.
Information Technology and Police Operations (1995)
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ICRISAT and HarvestPlus to collaborate on mainstreaming nutrition research an...
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1. 16 • Programme de recherche du CgIAR sur les politiques, institutions et marchés
La technologie moderne de la télédétection comprenant les sa-
tellites, les aéronefs et l’information qu’ils collectent, fournit des
donnéesenvued’améliorerdirectementlessystèmesdegestion
agricoledanslespaysàrevenuélevé.Mais,l’applicationd’avan-
tagessimilairesauxpetitesexploitationsagricolesdontlasuper-
ficie est souvent mal définie en Afrique subsaharienne (AS) ou
enAsie du Sud, a toujours semblé beaucoup plus difficile.
Le volume considérable de données collectées dans les pays à
revenu élevé permet de prodiguer des conseils aux agriculteurs
afind’éclairerleursdécisionssurlesméthodesagricoles.L’appli-
cationdecesconseilssetraduitpardemeilleursrendementsdes
cultures,unemeilleurequalitédesproduitsetéventuellementdes
pratiques plus durables pour les communautés agricoles. Ces
données peuvent également éclairer les décisions à un niveau
plus élevé concernant une gestion plus efficace des besoins na-
tionaux d’approvisionnement en denrées alimentaires.
Les défis spatiaux et techniques importants en Afrique subsa-
harienne et enAsie du Sud ont empêché l’utilisation de la télé-
détection dans de nombreuses régions. Par exemple, les petits
exploitants agricoles, qui produisent les deux tiers de la nourri-
ture mondiale ont souvent de petites parcelles dont les limites
sont variables, produisent souvent plusieurs cultures sur la
même parcelle et utilisent une grande variété de pratiques agri-
coles. Ces conditions ne permettent pas de distinguer facile-
ment les pratiques agricoles depuis le ciel et, par conséquent,
de saisir et de collecter des informations exactes pouvant être
potentiellement exploitables, qui seraient portées aux groupes
d’agriculteurs, à l’agro-industrie et aux organismes publics.
En raison de défis tels que le manque de fertilité des sols, les
maladies des végétaux, les nuisibles et la sécheresse, beau-
coup d’agriculteurs s’emploient à produire des cultures de ma-
nière systématique et durable année après année. Au niveau
national, ces défis peuvent également rendre difficile la com-
préhension de l’état des cultures et des pâturages, des pers-
pectives saisonnières, l’accès aux marchés et les niveaux de
production éventuels. Par le passé, au moment de la prise de
décision, l’on a mal apprécié des situations telles que la déter-
mination des besoins supplémentaires de nourriture à importer
pourcompléterlarécoltedelacampagne,enraisondumanque
d’informations. Il existe des exemples de cas où des produits
ont été importés par erreur avant ce qui s’est avéré être une ré-
colte record, entraînant un excédent d’offre de nourriture et des
difficultés financières pour les petits exploitants agricoles dues
à la chute des prix des denrées alimentaires. En Afrique de
l’Ouestcommeailleurs,définiretcomprendreclairementlesseg-
ments de clients cibles constitue la première étape de l’établis-
sement d’un bon modèle commercial. Il va sans dire que les
agriculteurs eux-mêmes n’ont pas besoin de savoir quelles cul-
tures sont dans leurs champs – ils le savent déjà. Cependant,
ils peuvent tirer parti indirectement de savoirs de fournisseurs
d’intrants qui connaissent mieux le potentiel de production de la
terreetleprofilderisquedel’investissementd’unecommunauté
donnée,surlabasedesestimationsdelatélédétectiondisponibles
en temps opportun sur le potentiel de la campagne agricole pour
chaque parcelle des agriculteurs individuels - une connaissance
au niveau granulaire jusqu’ici impensable. De même, le recou-
vrementdestaxesgouvernementaleslocales(perçuesàl’heure
actuelle, notamment sur le bétail et d’autres biens) pourrait être
étendu à la terre afin d’aider à décentraliser la gestion équitable
des ressources naturelles et financières. Le projet régional
STARS enAfrique de l’Ouest, intitulé « Imagerie pour les petits
exploitants agricoles : Activer les points d’entrée commerciaux
et mettre à profit l’agriculture » (ISABELA), vise à relever ces
défisàl’aidedelatélédétectionparallèledurégimefoncierdans
plus de 20 communautés, et la production agricole dans 150
champs d’agriculteurs pris individuellement afin d’étudier la ma-
nière dont les données peuvent conduire à l’émergence de ser-
vicesconsultatifsconviviauxpourlespetitsexploitantsagricoles.
Des résultats étonnants découlent de deux campagnes de me-
sure sans précédent au Mali et au Nigéria, où les acquisitions
de données coordonnées par satellite, les UAV et les équipes
au sol mettent en évidence non seulement les impacts de trai-
tement de fertilité, mais ce qui est encore plus important, révè-
lent la variabilité considérable des conditions d’exploitation des
petits exploitants agricoles – tant biophysiques que socioéco-
nomiques. Par exemple, les images satellitaires et les UAV (vé-
hicule aérien non habité) disponibles toutes les deux semaines
montrent que les effets de la fertilisation sur la voûte et la hau-
teur de toute plante sont éclipsés par les différences liées au
typedeplante,quisontelles-mêmesnettementpluspetitesque
celles de la gamme de variabilité rencontrée dans la gestion et
l’environnement de toute espèce.
Bien que ceci constitue un défi plus difficile que prévu posé par
le problème de la reconnaissance automatisée des cultures,
cela démontre également la puissance de la télédétection pour
le suivi de l’état des cultures à une résolution pertinente pour le
petit exploitant agricole.
Imagerie pour les petits exploitants agricoles : Activer les points d’entrée
commerciaux et mettre à profit l’agriculture » (ISABELA)
« Nous pensons à remplacer le coton par l’arachide. qu’en pensez-vous ? »
Ceci est letype de question qui surgit au cours des discussions entre les agriculteurs et les chercheurs
au cœur de la ceinture du coton de l’Afrique de l’ouest, lorsqu’ils travaillent dans le cadre des essais
participatifs de fertilité STARS - censés au départ permettre de mettre au point des chaînes de valeur
d’images pour les petits exploitants agricoles.
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2. Reprendre possession des terroirs, apporter davantage de la nourriture et de l’espoir
FAITS SAIllAnTS I 2014
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De même, le suivi à long terme d’un champ donné et la modé-
lisation des cultures peuvent déterminer les distributions de la
probabilité de rendement pour un climat normal de 30 années
et fournir, avec les essais de fertilité, des informations uniques
pour les évaluations de la productivité de la terre. Un détaillant
d’engrais et de pesticides ou une coopérative paysanne peut
souscrirechaqueannéeàlafournituredeservicesd’information
pour toute communauté d’intérêts, le rendement probable de
l’investissement pour les différents niveaux d’intrants appliqués
à des typologies données de champs et aux génotypes. Au
Mali et au Nigéria, STARS-ISABELA travaille avec les parte-
nairesafindemettreaupointdesmodèlescommerciauxviables
pour le régime foncier étudié par télédétection, et les services
d’informations agricoles, auxquels plusieurs milliers d’exploita-
tions agricoles sont en train de souscrire. En 2015, l’ouverture
d’unlaboratoired’applicationdelatélédétectionàKoutiala(Mali)
par l’ONG partenaire, AMEDD, démontre que STARS génère
déjà des résultats et constitue la preuve irréfutable et précoce
du pouvoir de l’agriculture numérique ; car, bientôt, nous serons
égalementenmesured’annonceràM.Berthé,agriculteuràSu-
kumba, ce que nous pensons du remplacement du coton par
l’arachide et les implications prévues.
Conçu pour explorer l’utilisation de la télédétection pour améliorer la productivité agricole et les
moyens d’existence ruraux en Afrique subsaharienne et en Asie du Sud, le projet STARS (Promouvoir
la transformation de l’agriculture grâce à la télédétection) est littéralement en train de ré-
soudre le problème multidimensionnel de l’intensification de l’agriculture des petits exploitants agri-
coles et d’éclairer de manière inédite le kaléidoscope des options en Afrique de l’Ouest. Ce qui était
d’abord une ambition d’utiliser les images pour quantifier automatiquement la superficie des terres
cultivées (les cultures individuelles) afin de générer des statistiques agricoles améliorées est en train
de devenir rapidement quelque chose de beaucoup plus profond, à savoir un changement transformatif
de la nature, de l’accessibilité, de la fréquence et de la pertinence de l’information nécessaire pour sur-
monter les contraintes de production et offrir des opportunités aux petits exploitants agricoles.
STARS est un projet financé par la Fondation Bill & Melinda Gates et implique :
ITC - Faculty of Geo-information Science and Earth Observation, à l’Université de Twente,
Pays-Bas (Chef de file du projet Global) ;
L’ICRISAT - Institut international de recherche sur les cultures des zones tropicales semi-arides,
Mali, Nigéria (Chef de file de la Composante Afrique de l’Ouest) ;
UCL - Université Catholique de Louvain, Belgique ;
WUR - Université et centre de recherche de Wageningen, Pays-Bas ;
UdeS - Université de Sherbrooke, Canada ;
MANOBI S.A., Sénégal ;
AMEDD - Association malienne d’éveil au développement durable, Mali ;
CDA/BUK - Centre de l’agriculture des zones arides, Université de Bayero, Kano, Nigéria ;
NASRDA - Agence nationale de recherche et de développement spatiale, Nigéria
Figure 3. Taille estimée des plantes à partir de l’imagerie satellitaire (Sukumba, Koutiala, Mali)
Sorgho, R2=0,78
0 50 100 150 200 250 300 350
350
300
250
200
150
100
50
0
Hauteur médiane des plantes en cm Hauteur médiane des plantes en cm
Mil R2 = 0,76
50 100 150 200 250 300 350
350
300
250
200
150
100
0
MesuredelahauteurdesplantespareBee
ValeurencmpareBee
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