Cartographie des aptitudes agricoles dans la région de Tiaret par télédétection et apprentissage automatique

Abstract

La région de Tiaret est reconnue comme une zone agricole en raison de sa situation géographique favorable, notamment pour la culture des céréales. Cependant, elle fait face à des défis similaires à d'autres régions, tels que le problème de la sécheresse, causé par une faible pluviométrie ces dernières années. L'objectif de cette étude était d'évaluer l'adéquation des cultures avec les territoires de la région de Tiaret en utilisant des données de télédétection. Des images satellites (Sentinel 2) ont été utilisées pour générer une carte des aptitudes agricoles grâce à des techniques d'apprentissage automatique supervisé. L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et de prendre des décisions en se basant sur ces apprentissages. Cette approche offre l'avantage de traiter de grandes quantités de données de manière précise et efficace. De plus, des indicateurs tels que la santé de la couverture végétale et le degré de sécheresse ont été obtenus à partir de la plateforme Google Earth Engine. Les résultats obtenus révèlent les zones les plus favorables à certaines cultures dans la région de Tiaret. Ces résultats peuvent être utilisés pour orienter les décisions en matière de planification agricole, notamment dans le choix des cultures les plus adaptées à chaque zone, l'optimisation de l'utilisation des ressources et la gestion des terres agricoles