Cartographie de superficies irriguées et l’estimation de rendement de la culture du maïs par l’imagerie satellitaire en utilisant l’indice de végétation dans les zones arides

M. Hamrelaine, A. Mekliche, A. Laaboudi


Abstract: To estimate crop yields many techniques and approaches are used. The most effective method is remote sensing technology, especially in the conditions of this study where the sky is often clear. The aim of this study is to estimate the cultivated surface and to predict crop yields of irrigated maize under pivot centers in Adrar region of South Algeria. The methodology consists of collecting satellite imagery landsad8 and Sentinel2 from 2014, 2015 and 2016 of the study region, and calculating two vegetation indices: NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and EVI (Enhanced Vegetation Index). According to the density of the canopy and its health, several vegetation classes are distinguished. In order to develop crop yield prediction model, we have used robust regression technique (RR). Vegetation classes have been used as independent variables and crop yields have been used as dependent variable. The obtained result showed that Crop yield Model performed from EVI-based data is highly accurate than this performed from NDVI based data. Thus, the performance criteria of EVI-based data model which consist of correlation coefficient (r), Root mean square error (RMSE) and mean absolute error (MAE) are respectively: 0,77, 8,30 q/ha et 7,17q/ha.Résumé : De nombreuses techniques d'estimation du rendement des cultures sont utilisées. La plus efficace repose sur l'utilisation de données géo spatiales et de technologies telles que la télédétection, notamment dans des conditions de la présente étude où le ciel est souvent dégagé. Dans le but d’estimer les superficies cultivées en maïs sous pivots dans la région d’Adrar en Algérie et de prédire les rendements, nous avons exploité les données satellitaires d'imagerie de Landssat8 et Sentinel2 de 2014, 2015 et 2016. Le calcul des indices NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) et EVI (Enhanced Vegetation Index) ont permis de distinguer plusieurs classes de végétation selon la densité du couvert végétal et son état sanitaire. En utilisant la régression robuste (RR), les classes identifiées ont été utilisées comme des variables indépendantes et les rendements observés ont été utilisés comme variable dépendante et ce pour développer des modèles d’estimation des rendements. Les résultats obtenus ont montré  une répartition des pivots dans trois régions potentielles avec un accroissement de la superficie durant les trois campagnes d’étude. Les modèles obtenus par les données basées sur d’EVI sont plus performants par rapport à ceux des données basées sur l’NDVI. Ainsi, les critères de performance qui consistent en coefficient de corrélation (r), l’erreur quadratique moyenne (RMSE) et l’erreur absolue moyenne (MAE) sont respectivement  0,77, 8,30 q/ha et 7,17q/ha. 

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