Estimation de la biomasse de canne par modélisation et télédétection. Application à la Réunion

par Julien Morel

Thèse de doctorat en Agronomie

Sous la direction de Michel Petit.

Soutenue le 03-07-2014

à La Réunion , dans le cadre de École doctorale Sciences, Technologies et Santé (Saint-Denis, La Réunion) , en partenariat avec ESPACE-DEV (Montpellier) (laboratoire) et de espace-dev (laboratoire) .


  • Résumé

    Dans un contexte de demande mondiale en sucre sans cesse croissante, l'estimation de la biomasse de canne à sucre dans les pays petits producteurs (dont la Réunion est un exemple) est un levier d'optimisation de la production et donc de pérennisation de la filière sucrière face à des géants tels le Brésil, l'Inde ou encore la Chine. L'objectif de cette thèse est d’'explorer l'apport de la télédétection à l'estimation des rendements à l'échelle de la parcelle de canne à sucre à la Réunion. Nous avons organisé notre travail suivant deux grandes approches : d'une part une approche méthodologique, où nous explorons le couplage (réétalonnage et forçage) entre données de télédétection et modèles et d'autre part une approche opérationnelle où nous comparons trois méthodes d'estimation du rendement basées sur la télédétection : (1) les relations empiriques entre rendement et indices de végétation calculés à partir de données de télédétection, (2) les modèles d'efficience, faiblement paramétrés et donc aisément adaptables à différentes types de cultures et (3) le forçage d'un modèle de croissance de la canne à sucre avec des données issues de télédétection. Le modèle de croissance utilisé est MOSICAS, adapté aux conditions de culture de la canne à sucre à la Réunion. Nos tests ont été réalisés sur soixante-trois parcelles situées sur deux exploitations agricoles présentant des conditions de croissance contrastées, ainsi que sur sept placettes expérimentales. Notre jeu de données était composé de données obtenues par télédétection (images SPOT4 & 5, données de capteurs infrarouges thermiques), ainsi que des données de rendement, des données climatiques, pédologiques et d'itinéraire technique (calendriers d'irrigation et dates de coupe). L'approche méthodologique a montré que les données de télédétection apportaient une amélioration significative de l'estimation des rendements par le modèle MOSICAS au travers de la prise en compte de l'état réel de développement de la culture ou encore de l'amélioration des valeurs de paramètres du modèle. Nous avons notamment montré que le forçage apportait un gain de précision de 2.6 t ha-1 aux rendements estimés par le modèle. En outre, nous avons réétalonné le paramètre d'efficience de conversion du rayonnement en biomasse pour chaque variété étudiée. Enfin, nous avons déterminé une valeur optimisée de la réserve utile via la profondeur d'enracinement par réétalonnage en utilisant l'indice de stress hydrique CWSI comme variable d'ajustement. Concernant l'approche applicative, nos résultats ont montré que les méthodes les plus complexes d'estimation du rendement n'offraient pas les meilleurs résultats en termes de précision. Nous recommandons l'utilisation de la méthode reposant sur une simple relation empirique entre le NDVI et le rendement pour l'élaboration d'un système opérationnel d'estimation de la production de la biomasse de canne à la Réunion. Ces résultats offrent plusieurs perspectives : d'une part, une meilleure prise en compte de l'hétérogénéité des variétés cultivées à la Réunion en réétalonnant les paramètres clés du calcul de rendement pour chacune de ces variétés et tester différents scénarios d'implantation variétale selon les zones climatiques de l'île. De plus, la méthode d'estimation de la biomasse proposée ici peut être exportée à d'autres pays petits producteurs de canne à sucre, notamment avec la mise en place du système Sentinel-2 devant apporter, à terme, des images en accès libre à haute résolution spatiale. 5

  • Titre traduit

    Sugarcane biomass estmation using modelling and remote sensing. Application to Reunion Island


  • Résumé

    In the context of an increasing demand for sugar, the estimation of sugarcane biomass in smallholding farming countries (of which Reunion Island is an example) is an optimization lever of production and thus of sustainability for the sugar industry facing giants such as Brazil, India of China. The objective of this thesis is to explore the contribution of remote sensing for the estimation of sugarcane yields at field scale on Reunion Island. We organized our work in two main approaches: first, a methodological approach, where we explore the coupling (recalibration and forcing) between remote sensing data and modeling, and second, an operational approach where we compare three methods of yield estimation based on remote sensing : (1) empirical relationships between yield and vegetation indices computed from remote sensing data, (2) the efficiency models, with a low number of parameters and thus easily adaptable to different types of crops and (3) forcing a sugarcane crop growth model with data derived from remote sensing. The MOSICAS sugarcane dedicated crop model, which is adapted to the cropping conditions of Reunion Island, was used. Our tests were made on sixty three fields located on two contrasted in-farm sites, and on seven plots located on an experimental site. Our dataset was composed of remote sensing data (SPOT4 & 5 images and thermal infrared data), yield data, climatic data, soil data and cropping practices data (irrigation schedules and harvest dates). Concerning the methodological approach, obtained results showed that remote sensing data, through a better inclusion of the actual state of development of the crop or an optimized parameterization of the model, results in a significant enhancement of the estimation of the yield by the MOSICAS model. In particular, we showed that forcing the model resulted in a gain of accuracy of 2.6 t ha-1. We also recalibrated the radiation use efficiency parameter for each studied cultivar. Finally, we determined an optimized value of the rooting depth parameter using recalibration and the water stress index CWSI as an adjustment variable. Concerning the application approach, our results also showed that the more complex methods of yield estimation do not provide the best results when considering the precision. We therefore recommend using the simple empirical relationship between yield and vegetation indices for the estimation of the sugarcane biomass on Reunion Island. These results offer several prospects: firstly, a better inclusion of the heterogeneity of cultivars used on Reunion Island by recalibrating the key parameters of the yield computation for each of these cultivars in order to test various scenarios of cultivar implantation as a function of climatic zones of the island. The estimation method selected here should also be exported to other sugarcane smallholder countries, particularly with introduction of the Sentinel-2 system to provide open access and high spatial resolution images.


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