Satellites et Intelligence Artificielle pour le développement de géoservices agricoles (foncier-cultures-eau) pour la production de la data agricole (Cultures et Eau) et foncière (parcellisation) et le monitoring de l’irrigation : Démo Project dans le Bassin d’Oum Er Rbia
Exploitation des nouvelles générations de Time-séries d’images satellitaires à haute et très haute résolutions spatiales, des bases de données WaPOR élaborées par la FAO et des algorithmes de Deep Learning pour la délimitation automatique et la gestion agricole des parcelles, notamment la reconnaissance automatique des cultures, le suivi des besoins en eau et la surveillance de la sécheresse.
CONTEXTE
Le projet s’inscrit dans l’exploitation des nouvelles générations de Time-séries d’images satellitaires à haute et très haute résolutions spatiales, des bases de données WaPOR élaborées par la FAO et des algorithmes de Deep Learning pour la délimitation automatique et la gestion agricole des parcelles, notamment la reconnaissance automatique des cultures, le suivi des besoins en eau et la surveillance de la sécheresse. Nous allons travailler dans le bassin de Oum Errbia qui alimente 3 périmètres irrigués pour tester l’efficacité des procédures et évaluer leur pertinence.
OBJECTIFS
Les objectifs spécifiques sont de :
- Développer des procédures automatiques de parcellisation et de cartographie des cultures basées sur les satellites et le Deep Learning
- Valider les bases de données WaPOR à l’échelle du Bassin à une résolution de 30m pour estimer la productivité de l’eau à l‘échelle de la parcelle
- Valider les bases de données WaPOR à l’échelle du Bassin à une résolution de 250m et 100m pour le suivi de la sécheresse dans le pluvial et les géoservices de la gestion de l’eau dans l’irrigué.
LIVRABLES
- Routines de crop mapping basée satellite et Deep Learning
- Bases de données de levé terrain des cultures pour 2 années de la zone d’étude
- Rapport sur la validation de WaPOR aux échelles : 30m – 100m – 250
- Indicateurs de sévérité et d’impact de la sécheresse
- Dashboard de suivi de l’utilisation de l’eau dans l’agriculture
- Plan d’exploitation et de déploiements des technologies développées
PARTENAIRES
- Institutionnels : Administrateurs du Pôle –ORMVAH
- Professionnels : interprofessions
- Cluster Technologiques potentiel : eleaf
- A l’international : IHE DELFT
- Bailleurs de fond : FAO