Le riz paddy est un produit agricole important et une cartographie précise des rizières est essentielle pour améliorer la sécurité alimentaire, promouvoir une agriculture durable, augmenter les rendements des cultures et faciliter les avancées technologiques.
Un groupe de recherche dirigé par le professeur Sun Xiaobing des Instituts de sciences physiques de Hefei de l’Académie chinoise des sciences a mis au point une méthode permettant de cartographier avec précision la culture du riz paddy dans l’Anhui, une province de l’est de la Chine. publié dans le journal Agriculture.
Les chercheurs ont combiné les caractéristiques phénologiques annuelles avec l’imagerie Sentinel-1/2, en tirant parti de la télédétection par satellite et de l’apprentissage automatique pour améliorer la surveillance agricole.
Ils ont dérivé des variations phénologiques annuelles à partir de données de référence vérifiées et ont attribué plusieurs indices de végétation à différentes phases phénologiques.
Cela les aide à obtenir des cartes de distribution de plantation de riz au niveau des pixels grâce à l’apprentissage automatique.
L’équipe de recherche a utilisé une technique d’expansion automatique de l’échantillon pour augmenter la taille de l’échantillon et stratifié différentes grilles dans la zone d’étude.
Les chercheurs ont validé les résultats de cette méthode avec une matrice de confusion, l’annuaire statistique de l’Anhui et d’autres algorithmes de cartographie du riz de résolution similaire. La méthode a démontré une grande précision dans les principales zones de production de céréales de l’Anhui avec moins de 10 % d’erreur et a montré une valeur pratique dans l’agriculture.
En outre, les techniques d’expansion d’échantillons développées dans cette étude pourraient être adaptées à la cartographie d’autres cultures commerciales importantes.
Cette étude intègre les caractéristiques phénologiques avec les données optiques et radar à synthèse d’ouverture pour l’estimation de la superficie des cultures et offrira une valeur pratique pour les futures études de plantation et de rendement agricoles, selon le professeur Sun.
Plus d’informations :
Zeling Wang et al., Classification améliorée du riz paddy utilisant l’imagerie Sentinel-1/2 dans l’Anhui en Chine : caractéristiques phénologiques, algorithmes, validation et analyse, Agriculture (2024). DOI: 10.3390/agriculture14081282