Soutenance de Master EFT

Mare RUILLE (AgroParisTech - Université de Montpellier, Encadrement CIRAD - unité AIDA)

Le millet (Pennisetum glaucum) est une des principales cultures vivrières des exploitations familiales dans le bassin arachidier du Sénégal. Dans un contexte de changement climatique et d’augmentation de la population, estimer le rendement du mil permet de prendre des décisions de gestions durables (e.g. jour de plantation, quantité d’irrigation, de fertilisation). Cette étude avait pour objectif d’améliorer l’estimation du rendement du mil à l’aide de données récoltées ces deux dernières années. Premièrement, nous avons calibré le modèle STICS (Brisson et al., 1998) pour le millet. Puis, nous avons assimilé des données de LAI dérivées de la télédétection dans ce modèle de culture avec la méthode du forçage. Le modèle obtenu explique 83 % de la variabilité du rendement en grain observé (relative Root Mean Squared Error (RRMSE) = 17%) et 84% du rendement en biomasse observée (RRMSE =16%). Nos résultats montrent que l’estimation du rendement du millet n’a pas été améliorée (RRMSE > 30 %) avec l’assimilation de données dérivées de la télédétection. Nous suggérons donc de changer de méthode d’assimilation et/ou de revoir la méthode d’obtention des données de LAI utilisées pour l’intégration dans STICS.

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