Cette approche proposée par Research Triangle Institute (RTI), appelée High Frequency Monitoring en Anglais, vise à suivre à travers des images satellitaires, le périmètre irrigué de Konni.
La méthode est innovante, utilisera les drones et des satellites afin d’appréhender certains paramètres comme les évolutions dans de cultures, l’utilisation de l’eau et la détermination des rendements.
La High Frequency Monitoring vient compléter et affiner les techniques existantes.
Le choix stratégique de MCA-Niger en faveur de cette technique va appuyer et consolider les efforts de Suivi-évaluation du programme Compact.
Les objectifs assignés à RTI peuvent se résumer en ces points :
1) Développement de l’ensemble des structures de données nécessaires pour l’apprentissage des machines sur la base des indicateurs d’effets tels que les types de culture, la productivité, l’humidité du sol,
2) Classification des modèles d’images qui identifient les cultures et l’humidité du sol,
3) Mesure et projection des types, des couvertures et des mélanges des cultures ainsi que la productivité par lopin de terre pré-identifiée.
Pour ce faire, RTI utilisera une méthode novatrice qui combine quatre technologies : les systèmes d’information géographique (SIG), les images de haute résolution satellitaire, les images de haute résolution obtenues grâce aux drones et l’intelligence artificielle.
Approche novatrice
Le projet devra nouer également des partenariats avec des institutions nationales et des universités locales intéressées par la méthodologie, l’utilisation des données et le transfert de connaissances.
Selon Julien Tougouri, Directeur du suivi-Evaluation à MCA-Niger, estime il s’agit « d’une révolution en la matière ; car elle est innovante. Jusqu’à présent au Niger, poursuit-il, on ne sait pas déterminer de manière scientifique et systématique les rendements des cultures irriguées. »
RTI recueillera les données à deux endroits : le périmètre irrigué de Konni et une autre zone semblable non irriguée qui servira de témoin à la démarche. Ces données pourraient profiter également aux décideurs publics et aux exploitants agricoles pour mesurer les changements qui se produisent.
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