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

par Ali Nasrallah

Thèse de doctorat en Géomatique

Sous la direction de Nicolas Baghdadi et de Hatem Belhouchette.

Le président du jury était Dominique Courault.

Le jury était composé de Dominique Courault, Mehrez Zribi, Ghaleb Faour, Alberte Bondeau.

Les rapporteurs étaient Mehrez Zribi.

  • Titre traduit

    Cartographie et prédiction de la productivité du blé cultivé dans la Plaine de la Bekaa, Liban


  • 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


  • Résumé

    With global production exceeding 750 million tons in 2017, wheat is considered a staple food for the world's population. Wheat mapping and monitoring could then be a very effective tool for achieving the Sustainable Development Goals (SDG2-Zero Hunger). In Lebanon, wheat receives technical and financial support, yet many errors occur in estimating the wheat acreage due to absence of reliable agricultural census and lack of wheat mapping using satellite images. In addition, identifying the best rotation type and agricultural practices leads to identify the most efficient wheat-based cropping system in terms of productivity (protein production and net profit), efficiency (water and nitrogen use), as well as the economic risk on the farmer. Thus, The aim of the current study, which is conducted in the Bekaa plain of Lebanon, is to utilize remote sensing technology and crop modelling for supporting policy makers and end-users in making strategic decisions regarding one of the most food security-driving crop in the Mediterranean (i.e. winter wheat).The first part of the thesis evaluates the potential of optical data for early winter wheat mapping by allowing the transfer of knowledge from one year to another (2016 and 2017 in this study). For its high spatial and temporal resolutions, Sentinel-2 data are employed. Results show that when the developed approach was applied on Sentinel-2 time series of 2017 in using 2016 ground truth data, the overall accuracy reaches 87.0%, whereas, when implemented using 2017 ground truth data, the overall accuracy is 82.6% on 2016 data. The outputs are executed up to six weeks before harvest, as well as distinguishing winter wheat from similar cereals (barley and triticale).The second part of the thesis examines the ability of the SAR (Synthetic Aperture Radar) C-band data of the new radar satellite (Sentinel-1) regarding its ability to monitor winter wheat crop by identifying the economically important phenological phases that cannot be detected relying solely on NDVI derived from optical satellite Sentinel-2. Results show that VV polarization at incidence angle of 32°-34° is best for predicting heading, VH polarization at incidence angle of 43°-45° for predicting soft dough, and the ratio VV/VH at incidence angle of 32°-34° for predicting germination and harvesting.The third part of the thesis is dedicated to test, in contrasted biophysical and management conditions, the hypothesis that promoting wheat-fava bean rotation leads to a significantly better productivity and resources use efficiency, as well as, reducing economic risk than the promoted intensive wheat-wheat and wheat-potato rotations. The cropping simulation model “CropSyst” is used after being calibrated and validated by using experimental data for different wheat-based rotations combining different soil, climate and management options. The results show that there is no particular optimal scenario that can simultaneously ensure high productivity, reduce economic risk, and achieve high wheat- water- and nitrogen-use efficiency. However, the wheat-fava bean rotation cultivated with no wheat fertilization appears to be a better substitute to the wheat-wheat rotation in terms of protein production in both (low and high) Water Holding Capacity (WHC) soils (0.93 t/ha versus 0.8 t/ha in low WHC and 1.34 t/ha versus 1.17 t/ha in high WHC). This cropping system could achieve a higher net profit, showing high resource-use efficiency and good economic sustainability. Moreover, a very high profit could only be attained with the wheat-potato rotation (8640 US$/ha and 12170 US$/ha), yet with low input-efficiency and high economic risk.


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