Le monde agricole fait aujourd’hui face à des défis majeurs et parfois difficile à concilier : nourrir une population mondiale croissante, assurer la qualité de nos produits alimentaires, soutenir une agriculture souveraine et se transformer pour faire face aux changements climatiques et aux enjeux écologiques.
L’utilisation des moyens spatiaux permet d’offrir à l’ensemble des acteurs du monde agricole des solutions pour relever ces défis.
MARCHÉ ET CHIFFRES CLÉS*
UNE AGRICULTURE FRANÇAISE CHAMPIONNE D’EUROPE
*Source : Etudes ALCIMED pour le CNES
1er
producteur européen
de blé et de maïs
18 %
de la production européenne
(76,6 milliards d’euros en 2022)
4e
producteur européen
de fruits et de légumes
Une utilisation de la télédétection
et des données spatiales florissantes
Projection du marché français de la donnée et du service en Agriculture par application
Un secteur
en développement
Des filières avec des besoins et des niveaux d’utilisation du numérique encore très disparates, avec une place de la donnée et des services spatiaux à consolider.
CAS D’USAGE
Cas d’usage
Technologie spatiale / type de mesure
Principe / Observable
Missions contributrices
Identification des grandes cultures agricoles
Imageur multispectral avec haute revisite
Méthode IA de classification utilisant en entrée des séries temporelles d’images multispectrales. Le modèle est entrainé sur la base de vérités terrain, comme le RPG.
Sentinel-2
Estimation des rendements des grandes cultures agricoles
Imageur multispectral avec haute revisite
Méthode IA de régression utilisant en entrée des séries temporelles d’images multispectrales. Le modèle est entrainé sur la base de vérités terrain, comme l’enquête TERLAB du MASA.
Estimation rendement agricole grandes cultures – Lab’OT (cnes.fr)
Sentinel-2
Modulation des intrants phytosanitaires dans les vignes
Imageur très haute résolution spatiale
Mesure d’un indice de végétation à partir des données satellites. Conversion en indice foliaire par des abaques donnant la relation entre l’indice de végétation et la surface foliaire.
Les vignes étant traitées en préventif, la modulation des intrants consiste à doser plus ou moins en fonction de la quantité de la valeur de l’indice foliaire.
Pleiades-Néo
Estimation des dégâts dans les vignes
Imageur très haute résolution spatiale
Méthode IA basée sur les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) visant à classer les vignes intactes / dégradées dans des images à très haute résolution spatiale. Une base d’apprentissage doit être constituée.
Dégâts viticoles causés par les inondations dans l’Aude en 2018 – Lab’OT (cnes.fr)
Pléiades / Pléiades-Néo
Orientation des cultures
Imageur très haute résolution spatiale
Détection de l’orientation des cultures dans les images à très haute résolution spatiale
Défoliation / refoliation des forêts
Imageur multispectral avec haute revisite
Suivi de l’indice de végétation dans la série temporelle pour identifier des défoliations causées par des espèces pouvant occasionner des dégâts (e.g. bombyx disparate)
Ravages des forêts par le Bombyx disparate – Lab’OT (cnes.fr)
JEUX DE DONNÉES ET OUTILS
AGRICULTURE ET FORÊTS
Le produit SWH 1A correspond au produit historique SPOT scène 1A au format DIMAP (GeoTIFF + métadonnées XML). Il s’agit du premier produit image avec une correction radiométrique qui égalise […]
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