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Les services climatiques sont des outils d’adaptation au changement climatique qui ont été cités comme priorités principales dans le domaine de l’agriculture par 85% des contributions nationales lors des accords de Paris sur le climat. Au cours de cette étude, plusieurs modèles de prévision des rendements de canne à sucre ont été analysés et comparés. Ces modèles reposent sur des méthodes statistiques, allant de la régression linéaire aux algorithmes d’apprentissage machine comme les random forest, alimentées par des données climatiques (précipitations, température), des données satellitaires (NDVI, EVI) et des données de pratiques culturales. Cette étude montre que plusieurs niveaux de prédiction doivent être envisagés selon la superficie cultivée. Au niveau parcellaire, le bruit dû aux pratiques culturales rend difficile l’observation des effets du climat sur les rendements. En observant la moyenne des rendements sur une zone plus importante, on constate que la température minimale moyenne annuelle permet d’expliquer 35% des rendements. Au niveau parcellaire, ce sont les modèles utilisant les variables satellitaires qui sont plus performants : l’intégration des données EVI permet, à elle seule, d’expliquer 43% des variations de rendements. En considérant également les pratiques culturales, on est capable de prédire 3 mois avant la récolte, dans 50% et 69% des cas, si les rendements vont être élevés ou bas, avec 10% et 2% d’erreurs, respectivement.

pdf : 6.95 Mo
auteur(s) :
Edouard Pignède
Arona Diedhiou
Vami Hermann
Arsène Kobéa
Crépin Bi Péné
coordinateur :
issn :
2492 - 2846
pages :
40
numéro :
167
disponible aussi en : fr
6.95 Mo (pdf)
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