Le renforcement de la sécurité alimentaire dans le Sahel est urgent compte tenu du changement climatique et de la croissance de la population humaine. Une condition préalable à cela est l’utilisation durable des ressources fourragères des pâturages pour l’élevage. De nombreuses études se sont concentrées sur l’évaluation des ressources de pâturages pendant la saison des pluies, tandis que seules quelques-unes se sont concentrées sur la saison sèche, qui est la période la plus longue et la plus exigeante pour le bétail dans les pâturages sahéliens. L’objectif de cette étude est de développer des modèles basés sur la télédétection pour estimer la masse végétale fourragère de saison sèche. À cette fin, 29 indices de végétation calculés à partir de chacun des produits satellites MODIS-MCD43A4 (500 m), Landsat-8 (30 m) et Sentinel-2 (10 m) ont été utilisés et testés par rapport aux données in situ collectées lors de trois campagnes de mesure sur le terrain en 2021 sur onze sites de surveillance à travers les pâturages sénégalais. Quatre modèles statistiques ont été testés, à savoir la forêt aléatoire, les machines à amplification de gradient, et les régressions linéaires simples et multiples. Les deux principales variables de masse de la végétation modélisées à partir des images de télédétection étaient la masse sèche d’herbacées et de litière debout (BH) et la masse sèche totale de fourrage (BT), avec une masse sèche de feuilles ligneuses ajoutées à BH. Dans l’ensemble, les données Sentinel-2 ont offert la meilleure performance pour l’évaluation de BH avec une régression linéaire multiple (R2 = 0,74 ; RMSE = 378 kg DM/ha) en utilisant les indices NDI5 (Indice de Différence Normalisée5), GRCI (Indice de Couverture Résiduelle Verte), SRI (Indice de Rapport Simple), TCARI (Indice d’absorption de la chlorophylle transformée en Réflectance) et DFI (Indice de combustible mort). Pour BT, le meilleur modèle a également été obtenu à partir des données Sentinel-2, incluant RVI3 (Indice de Végétation Ratio3) (R2 = 0,78 ; RMSE = 496 kg DM/ha). Les résultats ont montré la pertinence de combiner les bandes rouge, verte, bleue, NIR, SWIR1 et SWIR2 pour surveiller la disponibilité des fourrages pendant la saison sèche. Notre étude a révélé que la richesse spectrale des systèmes de capteurs optiques Sentinel-2, Landsat-8 et MODIS-MCD43A4 permettait d’évaluer avec précision la masse fourragère en saison sèche des prairies semi-arides. À cela s’ajoute la haute résolution spatiale et temporelle des images satellites Sentinel-2 en fait une source de données prometteuse pour une surveillance rapide. Ces résultats peuvent soutenir le suivi de l’équilibre alimentaire animal dans les pays sahéliens et contribuer à renforcer la résilience du pastoralisme face à la pénurie alimentaire grâce à des systèmes d’alerte précoce.
TÉLÉDÉTECTION ET SUIVI DES RESSOURCES FOURRAGÉRES EN SAISON SÈCHE AU SÉNÉGAL
Résumé
La disponibilité du fourrage est devenue un enjeu majeur pour l'élevage au Sénégal, particulièrement pedant la saison sèche qui constitue la période la plus longue et la plus difficile pour l'alimentation du bétail. Dans cette étude, des chercheurs ont développés des modèles d'estimation de la quantité de fourrage disponible dans les pâturages sénégalais à partir des images satellites. Des données MODIS, Landsat-8 et Sentinel-2 ont été utilisées et comparées à des mesures effectuées sur le terrain en 2021 dans 11 sites répartis dans les zones pastorales du Sénégal. Au total 29 indices de végétation ont été calculés avec différentes méthodes statistiques et d'apprentissage automatique, notamment la régression linéaire, le Random Forest et le Gradient Boosting. L'étude s'est intéressée à deux variables principales : la biomasse sèche herbacée et de la litière (BH) et la biomasse sèche totale du fourrage (BT), qui inclut également les feuilles des plantes ligneuses.
Publication scientifique
Évaluation des fourrages en saison sèche dans les pâturages sénégalais à l’aide de données d’observation de la Terre
Lo, A., et al. (2022). Dry season forage assessment across senegalese rangelands using earth observation data. Frontiers in Environmental Science, 10, 931299. DOI : 10.3389/fenvs.2022.931299. .
Résultats clés
Les résultats montrent que Sentinel-2 offre globalement les meilleures performances pour estimer la disponibilité du fourrage en saison sèche au Sénégal.
Pour la biomasse herbacée sèche (BH), le meilleur modèle basé sur Sentinel-2 a obtenu un R² de 0,74 et un RMSE de 378 kg de matière sèche/ha.
Pour la biomasse totale du fourrage (BT), le meilleur modèle a obtenu un R² de 0,78 et un RMSE de 496 kg de matière sèche/ha.
Plusieurs bandes spectrales ont été particulièrement utiles, notamment les bandes visible, proche infrarouge (NIR) et infrarouge à ondes courtes (SWIR).
Les indices NDI5, DFI, GRCI, TCARI, SRI et RVI3 se sont révélés pertinents pour l'estimation de la biomasse fourragère.
Les auteurs concluent que la richesse spectrale de Sentinel-2, associée à sa résolution spatiale et temporelle, en fait une source intéressante pour suivre régulièrement les ressources fourragères pendant la saison sèche. L'approche pourrait notamment contribuer à mettre en place des systèmes d'alerte précoce permettant d'anticiper les déficits alimentaires du bétail dans les pays du Sahel.
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