L’apport de la télédétection pour l’estimation du coefficient cultural Kc de la culture d’orge (Hordeum vulgare) en région aride (Biskra Algérie)

Abstract

Résumé : La gestion rationnelle de l’eau d’irrigation à l’échelle parcellaire ou à l’échelle régionale revêt une importance primordiale pour satisfaire les besoins en eau de tous les agriculteurs d’une manière durable. L’indisponibilité de l’information ou des données indispensables à la bonne gestion de ces eaux à l’échelle spatiale et temporelle nous oblige à trouver d’autres alternatives plus performantes et plus fiables, et cela pour améliorer les approches actuelles qui se basent généralement soit sur les formules empiriques ou sur des estimations standards (les calendriers d’irrigation).

Sur ce, la télédétection spatiale apparaît comme la voie la plus prometteuse en proposant une vision objective, exhaustive et répétitive sur de grandes surfaces. La télédétection qui se base sur l’interaction rayonnement électromagnétique-cible, permet d’accéder à certaines variables clés pilotant le processus d’évapotranspiration. La télédétection spatiale offre maintenant une information spatialisée et actualisée concernant la végétation ainsi que les séries temporelles d’images qui renseignent de plus sur le développement réel de la végétation (et non son développement supposé) notamment par le biais d’indices de végétation comme le (NDVI). Cette information est bien corrélée à l’activité photosynthétique des végétaux, elle-même déterminante de l’évapotranspiration.

Notre travail vise à trouver la relation entre le Kc et le NDVI en élaborant un modèle de régression polynomiale ou linéaire Kc=ƒ(NDVI) pouvant aboutir à la formule ETc = ƒ(NDVI) ×ETP déterminante des besoins en eaux de la culture d’orge.

Abstract: The rational management of irrigation water on a plot or regional scale is very important to find the water requirements of all farmers in a sustainable manner. The unavailability of information or data essential for the good management of these waters at the spatial and temporal scale forces us to find other more efficient and reliable alternatives to improve current approaches that are usually based on either empirical formulas or standard estimates (irrigation schedules).

Spatial remote sensing is emerging as the most promising solution, offering an objective, exhaustive and repetitive view of large areas. Remote sensing, based on the electromagnetic-target interaction, provides access to key variables driving the evapotranspiration process. Spatial remote sensing offer now spatialized and actual  information on vegetation as well as time series of images that provide further information on the actual development of vegetation (not its assumed development), particularly through vegetation indices such as the (NDVI). This information is well correlated with the photosynthetic activity of plants, which is itself a determinant of evapotranspiration. Our work aims is to find the relation between Kc and NDVI by finding a polynomial or linear regression model Kc = ƒ (NDVI) and which serves for its part to find the formula ETc = ƒ (NDVI) × ET0 determining the water requirement of barley.