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Les champs de maïs sont photographiés depuis l'espace


Les scientifiques de la NASA ont utilisé avec succès des lasers installés sur la Station spatiale internationale pour scanner des champs de maïs dans le USA, la Chine et la France à la carte. À l'avenir, l'équipe de recherche a l'intention de créer une carte de la production de maïs dans le monde qui pourrait être utilisée pour déterminer les perspectives de récolte de cette culture agricole importante pour le maintien de la sécurité alimentaire, rapporte le site Web FutureFarming.

Cela pourrait également aider les agriculteurs et les scientifiques à évaluer les problèmes de sécurité alimentaire et à sélectionner une technique agricole qui contribuerait à améliorer la production dans des régions clés - les producteurs de maïs.

Les lasers de la Station spatiale internationale font partie de la recherche GEDI (Global Ecosystem Dynamics) de la NASA. Chaque seconde, ils envoient 242 impulsions lumineuses rapides vers la Terre, qui rebondissent sur la surface de notre planète et peuvent être utilisées pour créer des profils tridimensionnels de la surface de la Terre. La tâche principale de GEDI est de mesurer la hauteur des arbres et la structure de la forêt pour estimer la quantité de carbone accumulée dans les forêts et les mangroves. Cependant, une nouvelle étude soutenue par la NASA Harvest montre que ces données peuvent également être utilisées pour créer des cartes sur lesquelles différents types de cultures sont cultivés.

Cartographier la superficie de cultures spécifiques est important pour évaluer leur production globale dans le monde. Cependant, selon la NASA, il est difficile de cartographier correctement les types de cultures depuis l'espace, car de nombreuses plantes peuvent se ressembler sur des images optiques.

David Lobell, agroécologue à l'Université de Stanford, est le directeur du projet Harvest de la NASA. Lui et son équipe ont commencé à utiliser les données GEDI pour cartographier le maïs. À maturité, les tiges de maïs moyennes mesurent environ un mètre de plus que les autres cultures, et cette différence est perceptible dans les profils GEDI. Sur la base de ce fait, les données de profil lidar de GEDI ont été combinées avec des images optiques des satellites Sentinel-2 de l'Agence spatiale européenne. Ils ont pu cartographier à distance les champs de maïs dans trois régions où des données terrestres fiables existaient pour étayer leurs observations : de l'Iowa au USA, Jilin en Chine et la région Grand Est en France.

L'algorithme de Stanford a Maïs correctement distingué des autres cultures avec une précision de plus de 83%. Le modèle utilisant uniquement les données Sentinel-2 avait une précision globale moyenne de 64 %.

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