Contexte
Avec les perspectives d’une population mondiale à 9 milliards à l’horizon 2050 et les impacts attendus du changement climatique tant sur les écosystèmes naturels que cultivés, garantir la sécurité alimentaire et nutritionnelle de tous, tout en favorisant la mise en place d’une agriculture durable, préservant les écosystèmes terrestres et la biodiversité, font parties des enjeux majeurs pour le développement futur de notre société. Dans les régions rurales du Sénégal, où les moyens d’existence des populations dépendent étroitement des cultures annuelles produites, l’évaluation spatialisée précises des rendements des principales cultures alimentaires est donc nécessaire pour évaluer les performances agronomiques et environnementales des systèmes de cultures et améliorer la prise de décision.
En formalisant les relations entre la plante et son environnement (conditions agroclimatologiques et pratiques culturales) les modèles de culture permettent d’estimer les rendements mais également (i) d’identifier des stratégies de gestion optimisant la productivité et (ii) d’évaluer l’impact du système de culture sur l’environnement. Pour mettre en place un suivi des rendements à l’échelle régionale, ces modèles ont besoin de prendre en compte les variations spatiales des conditions agrométéorologiques, du sol et des variables d’état du couvert (LAI, biomasse etc.). Cependant, l’insuffisance des données à l’échelle régionale ou leur faible qualité rendent incertains la simulation des processus liés au sol et à la plante et donc la précision des estimations de rendements. Par ailleurs, si les données d’observation de la terre étaient jusqu’à présent peu adaptées pour le suivi de l’agriculture en contexte tropical (hétérogénéité des pratiques, parcellaires de petites tailles, présence d’arbre dans les parcelles), les nouvelles données disponibles à haute résolution spatiale et/ou temporelle et/ou spectrale (ex. Sentinel-2 ou Planet) permet aujourd’hui d’obtenir des informations spatialisées précises et fiables sur ces différentes variables d’état du couvert. Ces avancées ouvrent alors de nouvelles perspectives de recherches pour l’assimilation de données de télédétection dans les modèles de cultures en vue de réduire les incertitudes de simulation et d’améliorer la capacité de prévision de ces modèles.
Dans ce contexte, l’UR AÏDA du CIRAD et ses partenaires sénégalais, l’Institut Sénégalais de Recherches Agricoles (ISRA) et le Centre de Suivi Ecologique (CSE), développent des recherches portant sur l’évaluation spatialisée des rendements des systèmes de cultures à base de mil dans le région du bassin arachidier au Sénégal par assimilation de données de télédétection dans les modèles de culture. Ces travaux sont développés dans le cadre du projet SimCO (Sustainable Intensification of Millet based agrosystems using Cowpea in the Groundnut Basin (Senegal)).
Objectifs :
Le stage a pour objectif de mener une première analyse des potentialités offertes par l’assimilation de données de télédétection dans un modèle de culture pour le suivi des systèmes de culture à base de mil dans le bassin arachidier du Sénégal. Le/la stagiaire pourra travailler sur l’assimilation de données d’indice foliaire (LAI) dérivées de données de télédétection pour l’amélioration de la simulation de la croissance de la plante et l’estimation des rendements à l’échelle parcellaire. L’utilisation du modèle de culture STICS pourra être envisagée (https://www6.paca.inra.fr/stics_eng/). Le/la stagiaire aura à sa disposition : (1) une base de données satellitaires comportant des estimations de LAI par différentes sources et/ou méthodes (LAI dérivées de séries multisources Sentinel-2+Planet+RapidEye, LAI MODIS, LAI SNAP) et (2) une base de données sur le suivi d’une trentaine de parcelles dans laquelle sont renseignés (i) les pratiques agricoles (espèces, date de semis, fertilisant, etc.), les caractéristiques de la parcelle (points GPS, type de sol, présence d’arbres etc.) et les observations agronomiques (phénologie, biomasse, rendements, etc.). Le stage proposé se déroulera sur une période de 6 mois et comportera 4 étapes qui seront appliquées à la zone de Niakhar situé dans le bassin arachidier du Sénégal :
1) Bibliographie sur l’assimilation de données de télédétection dans des modèles de culture pour différents contextes (1 mois)
2) Prise en main des données, d’un modèle de culture (e.g. STICS) et de ces formalismes (1 mois)
• Prise en main du modèle de culture
• Mise en forme des données terrain au format du modèle de culture
• Mise en forme des données satellitaires, notamment lissage des séries temporelles non -régulières
• Définition de la stratégie et de la méthode d’assimilation
• Définition des paramètres de calibration cibles du modèle

3) Assimilation des données de télédétection dans le modèle de culture (3 mois)
• Élaboration des scenarii de simulation
• Assimilation des données de télédétection selon deux stratégies: (1) re-calibration des paramètres cibles (étape 2) ou (2) forçage complet.
• Évaluation de l’impact de l’assimilation (1) sur la simulation du développement des cultures et (2) sur les rendements finaux en comparaison avec les données terrain, avec mise en confrontation des stratégies d’assimilation x sources de données utilisées.

4) Rédaction du rapport final (1 mois)
A l’issu de ce stage, les résultats obtenus doivent permettre d’aller vers un suivi spatialisé des systèmes de culture à l’échelle de la zone de Niakhar pour estimer les caractéristiques des systèmes de cultures tropicaux complexes de façon plus réaliste.
A noter qu’en fonction des résultats obtenus et du projet professionnel du ou de la stagiaire (poursuite en thèse), la rédaction d’un article scientifique pourra également être envisagé.
Profil attendu :
Compétences requises :
– École d’ingénieur ou Master en sciences agronomiques
– Bonnes maîtrises en statistiques et maîtrise de langages tels que R
– Intérêt pour les questions relatives au développement des pays du Sud
– Notions de télédétection (imagerie optique) serait un plus
– Bon niveau en anglais scientifique et capacité rédactionnelle (bibliographie d’articles internationaux et rédaction d’article)

Savoir être :
– Autonomie et rigueur
– Esprit d’initiative
– Capacité à travailler dans un contexte interdisciplinaire
Accueil et Conditions de travail
Durée et période du stage : 6 mois à partir de Mars 2019 (modulable selon le cursus)
Lieux du stage : Le stage se déroulera au à Montpellier, dans les locaux du Cirad (UR AÏDA)
Gratification : en fonction de la réglementation en vigueur (550€/mois).
Contacts et encadrements :
Le/la stagiaire sera co-encadré(e) par Gatien Falconnier et François Affholder (UR AÏDA, Montpellier, agronomes) et Louise Leroux (UR AÏDA, Dakar, géographe/télédétection).
Pour toutes informations relatives à la présente offre, contacter Gatien Falconnier ([email protected]) ou Louise Leroux ([email protected])
Candidature :
Les candidatures (CV + lettre de motivation) sont à envoyer par email aux adresses suivantes :
[email protected]
[email protected]
[email protected]

Date limite du dépôt des candidatures : 31 Décembre 2018

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