3.2. Indices dérivés de satellites couramment
utilisés pour le suivi agricole
Les indices de végétation permettent de
surveiller les fluctuations saisonnières, interannuelles et à
long terme des paramètres structurels, phénologiques et
biophysiques de la végétation. Les indices de
végétation les plus couramment utilisés pour le suivi de
la végétation à l'échelle mondiale et locale sont
l'Indice de Végétation par Différence Normalisé
(NDVI) et l'Indice de Végétation Amélioré
(EVI).Landsat 8 et 9 offrent une résolution spatiale de 30 m, ce qui les
rend particulièrement adaptés à cette études
détaillées et localisées sur les détections de
variations subtiles, notamment dans les zones sombres comme les forêts
denses ou les plans d'eau. Grâce à leurs capteurs avancés,
OLI (Operational Land Imager) et TIRS (Thermal Infrared Sensor), ces satellites
permettent de produire des indices comme le NDVI (Normalized Difference
Vegetation Index), fournissant des données précises sur
l'état et l'évolution de la végétation. Avec une
résolution temporelle de 16 jours, Landsat 8 et 9 assurent un suivi
régulier et cohérent des changements de végétation
à travers le temps.La comparaison entre les valeurs de
référence et une valeur ponctuelle est appelée anomalie.
Cette valeur montre les changements dans la production agricole. Les images de
l'anomalie sont utiles pour mesurer la sécheresse par rapport à
l'état normal (SVS, 2021). Un changement positif est qualifiée
d'anomalie positive dans le cas contraire il s'agit d'une anomalie
négative. Dans ce cas précis, l'anomalie négative peut
servir d'alerte précoce. Les indices seront présentés en
deux groupes : ceux qui sont en rapport avec l'état des cultures et ceux
qui sont liés au niveau des précipitations ou de la
sécheresse.
3.3. Matériels et données
3.3.1.
Matériel
Dans le cadre de cette étude, plusieurs types de
matériels sont mobilisés pour la collecte et l'analyse des
données. Tout d'abord, un ordinateur portable PH équipé de
logiciels spécialisés tels que ArcGIS 10.8 et ENVI 5.3,
utilisés pour l'analyse spatiale, le traitement cartographique et le
traitement des images satellites. Excel est employé pour le traitement
des données quantitatives et qualitatives, tandis que Google Earth
Engine permet le traitement en cloud des séries temporelles d'images.
Enfin, des supports documentaires physiques et numériques, tels que des
mémoires, des articles, des rapports et des thèses, sont
consultés à la bibliothèque d'AFRIGIS ainsi que sur
Internet (Google Scholar, PAM, FAO).
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