National Institute of Agronomic Research Morocco - INRA Morocco

Overview: Agriculture Digitale.AXE2 - Dynamique des systèmes agricoles sensibles au climat

Agriculture Digitale.AXE1 - Agriculture Digitale.AXE3


Leader: Rachid Hadria, National Institute of Agronomic Research Morocco - INRA Morocco

Team members: 3
Partner organizations: 1

Budget 2026
MAD : 0

Results: 8

  Axis Description
    
2.1 Résumé : Dans les régions arides et semi-arides, les effets du changement climatique et de la dégradation des ressources en sol et en eau peuvent avoir un effet dramatique sur la sécurité alimentaire et la productivité agricole. Au Maroc, la forte variabilité des cycles de développement des cultures, liée aux différentes pratiques agricoles ainsi qu'aux conditions météorologiques instables, rend difficile l'utilisation de méthodes classiques de suivi de l’espace agricole. Il sera crucial de s’adapter de manière précoce à une réduction des précipitations annuelles et à une augmentation des températures estivales. Des efforts significatifs seront indispensables pour faire face à la pénurie d’eau en maîtrisant l’irrigation à travers l’augmentation de la productivité de l’eau. D’un autre côté, la compréhension et l'interprétation des changements subis par les espaces agricoles ne peuvent être faits objectivement sans un suivi parallèle de la variabilité spatiale du climat. Les produits de télédétection associés aux nouveaux outils d'apprentissage automatique (machine-learning par exemple) pourraient fournir des informations spatio-temporelles précieuses sur l'identification du type du couvert végétal, le suivi de l'évolution de la productivité des espaces agricoles et des cultures dans le contexte du changement climatique avec une haute précision. Cette analyse spatiale est essentielle pour orienter et élaborer des stratégies nationales de développement agricole. Aussi, les produits satellitaires qui permettent un accès régulier aux données climatiques et spatiales sont aujourd'hui plus précis et de plus en plus disponibles. Ces produits sont devenus très utiles puisqu'ils couvrent des espaces très étendus qui sont souvent non couverts par le réseau de stations météorologiques national. La validation de ces données et leur exploitation devient une nécessité pour assurer un bon suivi des espaces agricoles marocains sensibles au climat. Mots clés : Télédétection spatiale, phénologie, Apprentissage automatique, type du couvert végétal, productivité, climat, stress hydrique   2.2 Contexte et point de situation 2.2.1 Orientations stratégiques Les ressources naturelles continuent de se dégrader à un rythme alarmant et les conditions météorologiques imprévisibles posent des défis majeurs aux agriculteurs, exigeant des réponses en temps réel. En parallèle, l’innovation technologique devient de plus en plus intelligente et transforme le monde agricole, en soutenant une augmentation importante de la demande. Ainsi, cet axe vise à augmenter la résilience des systèmes de production agricole, d’évaluer les potentiels de la productivité et les risques et à fournir aux décideurs des outils d’aide à la décision capables d’assurer un suivi du potentiel de la production agricole au Maroc en parfaite harmonie avec les programmes de développement de la nouvelle stratégie Génération Green 2020-2030 et le projet de la Banque Mondiale à travers le Mégaprojet « Agriculture digitale ». 2.2.2 Etat de l’art Depuis leur existence, les systèmes agricoles subissent des changements continus dans le temps et dans l’espace. Ces changements sont dues à un ensemble de facteurs comme l’activité humaine et les changements climatiques. La vitesse de ces changements dépend de l’importance de leurs causes et aussi de la sensibilité de ces systèmes eux-mêmes. Dans les régions arides et semi-arides, les effets des changements climatiques et de la dégradation des ressources en sol et en eau peuvent avoir des effets dramatiques sur la productivité des cultures et par conséquent sur la sécurité alimentaire (Hadria et al., 2019; Moriondo et al., 2007; Reddy and Hodges, 2000). Dans les pays en développement, la dégradation du potentiel agronomique et les fluctuations du rendement affectent le fonctionnement socio-économique lié à la dégradation du potentiel naturel, déjà affaibli par les fragilités édaphiques, écologiques et climatiques (Benabdelouahab et al., 2019; John et al., 2019; Usman et al., 2018). En outre, tenant compte de la flambé des prix internationaux des principales denrées alimentaires en raison de la volatilité des prix des matières premières sur le marché international, et avec les conditions vécues à l’échelle mondiale suite à la pandémie actuelle Covid-19, l’agriculture marocaine est confrontée à un grand défi afin d’assurer la sécurité alimentaire du Pays. La majorité des études sur les changements climatiques placent le Maroc parmi les pays qui vont subir les pires conséquences de ces changements. En effet, l’agriculture, qui représente l’un des principaux piliers de l’économie nationale, reste très dépendante de la pluviométrie, qui connait à son tour des variations inter et intra-annuelles très importantes. Dans ce contexte, l’eau devient une ressource précieuse, limitée et très vulnérable. Une gestion efficace de cette ressource exige une approche globale qui intègre une utilisation rationnelle de l’eau d’irrigation. Le changement climatique pourrait exercer une contrainte additionnelle sur les réserves d’eau, ce qui rendrait encore plus importante, et difficile, la gestion de l’eau. Contrairement aux autres périmètres irrigués du Maroc, le Loukkos n’a pratiquement jamais connu de déficit hydrique. Le problème majeur que connaît la région de Loukkos réside dans le coût moyen du m3 d’eau livré à l’agriculteur. La valorisation de cette ressource est d'autant plus nécessaire que les ressources hydrauliques ne cessent de s’aggraver, l’économie d’eau est désormais un axe incontournable de la nouvelle politique régionale L'analyse spatiale de l’espace agricole sensible au climat permet une compréhension approfondie de la variabilité de la rentabilité et du risque lié à la dégradation des composantes environnementales et au marché chez les agriculteurs, en particulier, pour orienter et élaborer des stratégies nationales de développement pertinentes à long terme (Lionboui et al., 2020; Serraj and Pingali, 2019). Actuellement, la nouvelle stratégie GG vise à surmonter les difficultés de la gestion de l’espace agricoles assez diversifié à travers l’adoption de l’agriculture digitale, offrant ainsi une vraie opportunité de solutions précises, efficaces et largement applicables, et ce à l’échelle de la parcelle ainsi qu’à grande échelle (MAPMDREF, 2020). Par ailleurs, les séries temporelles des données spatiales et des données d’observation ponctuelle associées aux outils de Machine Learning, la modélisation et les BigData appliqués à la gestion durable des systèmes de production agricoles pourraient fournir des informations spatio-temporelles précieuses sur l’utilisation des ressources naturelles et la dynamique de l’espace agricole et du climat (Dong et al., 2019; Wang et al., 2020). En outre, cela permet d’appréhender le comportement des différents acteurs impliqués dans la gestion de ces systèmes et d’évaluer leur durabilité économique et environnementale. Dans la même logique, ce projet de recherche vise à augmenter la résilience des systèmes agricoles et à optimiser leur gestion à différentes échelles spatio-temporelles. Ceci sera réalisé en offrant des outils d’appui fiables permettant, d’une part, d’évaluer les potentiels de production et les risques agricoles, et d’autre part, d’améliorer la prise de décision, la planification et la priorisation dans le secteur agricole. Globalement, ce projet constituera une contribution pour accompagner les efforts des décideurs en matière de politiques agricoles et des investissements en optimisant leur choix afin de répondre aux impératifs de développement socio-économique et de préservation de l’environnement et assurer la durabilité du système socio-économique des populations rurales. Listes des références bibliographiques : Benabdelouahab, T., Lebrini, Y., Boudhar, A., Hadria, R., Htitiou, A., and Lionboui, H. (2019). Monitoring spatial variability and trends of wheat grain yield over the main cereal regions in Morocco: a remote-based tool for planning and adjusting policies. Geocarto International, 1-20. Dong, J., Metternicht, G., Hostert, P., Fensholt, R., and Chowdhury, R. R. (2019). Remote sensing and geospatial technologies in support of a normative land system science: Status and prospects. Current Opinion in Environmental Sustainability 38, 44-52. Hadria, R., Benabdelouahab, T., Elmansouri, L., Gadouali, F., Ouatiki, H., Lebrini, Y., Boudhar, A., Salhi, A., and Lionboui, H. (2019). Derivation of air temperature of agricultural areas of Morocco from remotely land surface temperature based on the updated Köppen-Geiger climate classification. Modeling Earth Systems and Environment 5, 1883-1892. Hadria R., Benabdelouahab T., Mahyou H., Balaghi R., El Hairech T., Bydekerke L., Ceccato P., (2017). Relationships between the three components of air temperature and remotely sensed land surface temperature of agricultural areas in Morocco. International journal of remote sensing. 39 (2): 356-373. Hadria R., Elmansouri L., Benabdelouahab T., Ceccato P., (2018). Geospatial technics, modelling, meteorological and ground data for crop management in semi-arid zones of Morocco. Chapter in the book: Geospatial Technologies for Effective Land Governance. (pages 107-123). DOI: 10.4018/978-1-5225-5939-9.ch007. John, F., Toth, R., Frank, K., Groeneveld, J., and Müller, B. (2019). Ecological Vulnerability Through Insurance? Potential Unintended Consequences of Livestock Drought Insurance. Ecological economics 157, 357-368. Lionboui, H., Benabdelouahab, T., Htitiou, A., Lebrini, Y., Abdelghani, B., Hadria, R., and Elame, F. (2020). Spatial assessment of losses in wheat production value: A need for an innovative approach to guide risk management policies. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 100300. MAPMDREF (2020). La Stratégie “Génération Green 2020-2030”. Rabat, Maroc. Moriondo, M., Maselli, F., and Bindi, M. (2007). A simple model of regional wheat yield based on NDVI data. European Journal of Agronomy 26, 266-274. Reddy, K. R., and Hodges, H. (2000). "Climate change and global crop productivity," CABI. Serraj, R., and Pingali, P. L. (2019). "Agriculture & Food Systems to 2050: Global Trends, Challenges and Opportunities," World Scientific. Usman, M., Ibrahim, F., and Oyetola, S. (2018). Sustainable agriculture in relation to problems of soil degradation and how to amend such soils for optimum crop production in Nigeria. International Journal For Research In Agricultural And Food Science 4, 01-17. Wang, Q., Huang, J., Liu, R., Men, C., Guo, L., Miao, Y., Jiao, L., Wang, Y., Shoaib, M., and Xia, X. (2020). Sequence-based statistical downscaling and its application to hydrologic simulations based on machine learning and big data. Journal of Hydrology, 124875.   2.2.3 Justification du projet (intérêt et originalité) L'analyse spatiale de l’espace agricole sensible au climat permet une compréhension approfondie de la variabilité de la rentabilité et du risque chez les agriculteurs, en particulier, pour orienter et élaborer des stratégies nationales de développement pertinentes à long terme (Lionboui et al., 2020; Serraj and Pingali, 2019). Actuellement, la nouvelle stratégie GG vise à surmonter les difficultés de la gestion de l’espace agricoles assez diversifié, offrant ainsi une vraie opportunité de solutions précises, efficaces et largement applicables, et ce à l’échelle de la parcelle ainsi qu’à grande échelle. Dans la même logique, ce projet de recherche vise à augmenter la résilience des systèmes agricoles et à optimiser leur gestion à différentes échelles spatio-temporelles. Ceci sera réalisé en offrant des outils d’appui fiables permettant, d’une part, d’évaluer les potentialités de production et les risques agricoles, et d’autre part, d’améliorer la prise de décision, la planification et la priorisation dans le secteur agricole. Globalement, ce projet apportera une contribution importante pour accompagner les efforts des décideurs en matière de politiques agricoles et des investissements en optimisant leur choix afin de répondre aux impératifs de développement socio-économique et de préservation de l’environnement et assurer la durabilité du système socio-économique des populations rurales. 2.2.4 Transfert des résultats Les modèles digitaux et les bases de données cartographiques développés dans cet axe de recherche seront présentés et transférés aux différents utilisateurs potentiels (DSS, DRAs) à travers les Services de Recherche et de Développement des Centres Régionaux de l’INRA couvrant les zones étudiées, ainsi qu’à travers différents autres canaux tels que l’organisation de journées thématiques dédiées.
  Atlas
    
  Results
    
Code Type Result Name Leader Co-leader Activities Commodity View
Agriculture Digitale.AXE2.Résultat1 Des méthodes innovantes pour la cartographie de l’occupation des espaces agricoles au cours de la saison sont développées Tarik Benabdelouahab 3
Agriculture Digitale.AXE2.Résultat2 Élaborer des modèles de prédiction du rendement des cultures adaptés au contexte national Tarik Benabdelouahab 2
Agriculture Digitale.AXE2.Résultat3 Les tendances spatio-temporelles du couvert végétal et du potentiel de la production agricole pour prévenir les problèmes environnementaux et socio-économiques liés aux changements climatiques sont analysées Tarik Benabdelouahab 2
Agriculture Digitale.AXE2.Résultat4 Des méthodes simples d’estimation de l'évapotranspiration potentielles à l’échelle nationale sont développées Rachid Hadria 4
Agriculture Digitale.AXE2.Résultat5 La variabilité climatique des zones agricoles marocaines à partir des données de télédétection est réalisée Rachid Hadria 3
Agriculture Digitale.AXE2.Résultat6 Les indicateurs climatiques les plus pertinents, dérivés à partir des images multi-spectrales et thermiques, pour l’aide au suivi du stress hydrique des zones agricoles marocaines sont élaborés, cartographiés et diffusés Rachid Hadria 3
Agriculture Digitale.AXE2.Résultat7 Les morphotypes d’arganier identifiés par images à très haute résolution et la dynamique des peuplements d’arganier suivie Naima Ait Aabd Hallam Jamal 4
Agriculture Digitale.AXE2.Résultat9 Des nouveaux outils et méthodes d’aide à la décision, basés sur les nouvelles technologies de l’agriculture de précision et de l’intelligence artificielle, pour la gestion et le pilotage de l’irrigation sont développées Rachid Hadria 3
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