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BULLETIN OFFICIEL
Nº 7366 – 1er rejeb 1446 (2-1-2025)
Etude de cas 1 : « intelligence artificielle et traitement d’images satellites pour la prédiction du rendement et le suivi des cultures arboricoles : cas d’un verger d’agrumes »93
Introduction et problématique : En 2008, le Maroc a adopté le Plan Maroc Vert dont l’objectif a été de faire de l’agriculture un des moteurs de croissance de l’économie nationale. C’est une stratégie qui adopte une approche de chaîne de valeur, de la production jusqu’à la commercialisation. En particulier pour les grumes, le Maroc est considéré comme le 3ème exportateur mondial de petits fruits d'agrumes1. La production d'agrumes est une activité qui nécessite un suivi particulier pour garantir un bon rendement en termes de qualité et de quantité. Une irrigation optimale, un suivi rigoureux des maladies en vue d’initier les traitements phytosanitaires nécessaires, une fertilisation adéquate des sols chaque année, ainsi qu’une taille appropriée des arbres, sont autant d’aspects essentiels. Ces éléments influencent directement le rendement des arbres. De plus, divers facteurs externes, comme la nature du sol, le porte-greffe, le climat et la variété des agrumes et d’autres, contribuent également à cette dynamique de production. Au Maroc, l'un des principaux pays producteurs d'agrumes, l'amélioration de la récolte et le suivi de l’état des arbres sont parmi les principaux défis pour les agriculteurs. Différentes données peuvent être collectées dans le domaine agricole, à savoir des données climatiques (les précipitations, la température et l’humidité, etc.), des données de suivi des parcelles (les produits de fertilisation, les produits de traitement phytosanitaire, la quantité d’eau, etc.) ainsi que des données directement liées aux parcelles (le nombre d’arbres, l’âge et la taille des arbres, le porte-greffe, la variété d’agrumes, etc.). En plus de ces modalités, des indicateurs spectraux peuvent être extraits à partir du traitement des images spectrales (indices de végétation, les indices de stress hydrique, etc.) pour le suivi des agrumes. Malgré cette diversité de données, la question principale qui se pose est : Quelles sont les modalités les plus pertinentes à exploiter et comment les combiner afin que des systèmes d'IA puissent être mis en place pour fournir des prédictions permettant d'améliorer ce domaine ?
Objectifs de la thèse : L'objectif de cette thèse est de développer des modèles d'IA et de traitement d'images satellites pour : - Classification des arbres par taille de canopée. - Prédire le rendement d’une parcelle d’agrumes (avant la période de la collecte) Et ce en combinant les données du terrain avec des informations spectrales extraites à partir des images satellites
93 Auteur : M. Abdellatif MOUSSAID, Superviseur : Prof. Sanaa El FKIHI, Rabat IT Center - Laboratoire ADMIR Équipe IRDA, ENSIAS, UM5R, Projet : Imagerie Satellite Data Mining et Applications Agricoles (ISA)
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