الجريدة الرسمية)2024 سمبريد 30( 1446 آلخرةا ىداجم 28 - 7365 عدد 23798
intrants agricoles tels que l’eau, les engrais et les produits phytosanitaires, contribuant ainsi à améliorer la production.
De plus, la prédiction du rendement est un grand défi pour les agriculteurs, car cela permet d’avoir une idée sur leur rendement avant la récolte, minimisant ainsi les pénalités après la vente de la récolte et/ou évitant la perte de la récolte. Cela influence directement et financièrement sur la production ainsi que l’import/l’export des agrumes de manière significative, aussi bien pour les agriculteurs que pour le pays.
Retombées sociales :
L’impact social de cette thèse est significatif. En offrant aux agriculteurs un outil pour prédire le rendement des agrumes, notre système contribue à améliorer leur sécurité financière. Et cela permet de préserver les emplois dans le secteur agricole en garantissant des rendements stables et en évitant les pertes économiques dues à une mauvaise planification.
De plus, notre système offre une solution précieuse pour relever les défis sociaux liés à la sécurité alimentaire et à la santé publique. En améliorant la productivité et la qualité des cultures, il contribue à garantir un approvisionnement constant en agrumes. Cela favorise également la réduction de la dépendance aux importations alimentaires et renforce la souveraineté alimentaire du pays.
En outre, notre système encourage l'adoption de technologies innovantes dans le secteur agricole, contribuant ainsi à la modernisation de l'agriculture et à l'amélioration des compétences des agriculteurs. Cela ouvre la voie à une transition vers une agriculture plus durable et respectueuse de l'environnement, en encourageant l'utilisation efficace des ressources naturelles et la réduction des impacts environnementaux négatifs.
Projet ISA (Imagerie Satellite Data Mining et Applications Agricoles) :
Le projet ISA bénéficie d’un financement de l’Académie Hassan II des sciences et techniques, dans le cadre d’un appel à projets. Les partenaires impliqués dans ce projet sont la fondation MAScIR (Moroccan Fondation for Advanced Science Innovation and Research-Rabat), l’ENSIAS (École Nationale Supérieure d’Informatique et d’Analyse des Systèmes- Rabat),