36 - Sciences des données spatiales et IA pour l’analyse des agro-écosystèmes sous l’influence du changement climatique et des modifications de l’utilisation des terres

Responsabilité du programme:

Direction du programme:

Situation initiale

• Informations sur le contexte

  Si l’activité agricole se concentre sur des espaces restreints, à l’échelle de l’exploitation et de la parcelle, elle s’inscrit néanmoins dans le paysage et interagit en permanence avec la surface agricole élargie et l’environnement général (forêts, réserves naturelles, zones d’habitat). Les effets à petite échelle des pratiques agricoles sur les parcelles peuvent être relativement bien étudiés et représentés par la recherche dans un cadre expérimental. Alors que la recherche dans un cadre expérimental a fourni de nombreux aperçus des processus agro-écologiques, il nous manque encore des informations essentielles pour comprendre les processus et les impacts à l’échelle régionale, en particulier lorsque les pratiques agronomiques (production, mesures de promotion de la biodiversité) sont appliquées à un ensemble d’exploitations et à grande échelle. L’observation et la compréhension des effets d’échelle dans l’environnement complexe du 'monde réel' sont toutefois d’une urgente nécessité afin d’identifier à temps les effets secondaires indésirables et d’orienter et documenter les bénéfices des mesures de soutien. Les études empiriques, en particulier les observations à long terme et les contrôles de l’efficacité sur le terrain, sont très coûteuses et, parallèlement, la charge administrative pour prouver les mesures soutenues par les paiements directs est considérable. Il est donc important d’évaluer efficacement et à moindre coût l’impact des pratiques agronomiques sur la production et l’environnement au niveau du paysage et de réduire ainsi les charges administratives et de suivi sur le terrain.

  L’observation de la Terre ouvre des possibilités nouvelles et élargies d’observation continue de l’ensemble du paysage à des coûts compétitifs. Parallèlement, les sites et laboratoires de recherche d’Agroscope couvrent un large éventail de climats, de types de sols et d’autres facteurs environnementaux, ce qui leur permet de fournir une modélisation fiable de l’agriculture. En conséquence, nous devons a) transposer nos connaissances de l’environnement expérimental au niveau du paysage, b) utiliser le «paysage comme laboratoire» pour obtenir des informations (et des solutions potentielles) à partir de l’environnement hétérogène du monde réel, c) fournir des solutions qui tiennent compte de l’agencement spatial et temporel du paysage agricole, et d) fournir des outils pour une politique agricole ciblée et des mesures qui évaluent l’impact des mesures d’incitation, par exemple.
  

Objectif

Ce programme de recherche vise à trouver des solutions durables et résilientes pour l’exploitation de notre agro-écosystème à l’échelle du paysage et à compléter le suivi sur le terrain. Pour ce faire, l’évolution de l’agro-écosystème suisse est analysée dans un contexte spatial sur la base de données historiques et actuelles, en combinant les ensembles de données disponibles avec des méthodes avancées de surveillance de l’environnement et d’intelligence artificielle. Cela permet de mieux comprendre l’impact des pratiques agricoles au niveau régional et de contribuer au développement d’un suivi environnemental rentable.

• Objectifs spécifiques

  • Analyse des tendances spatialement explicites, historiques, actuelles et futures, induites par le changement climatique, les activités d’exploitation, les changements d’affectation des sols et les mesures politiques, en combinant les ensembles de données disponibles avec des méthodes avancées de surveillance de l’environnement et d’intelligence artificielle
  • Mise à l’échelle de modèles basés sur les processus/mécaniques/statistiques à l’ensemble du paysage agricole grâce au développement et à l’utilisation de l’IA
  • Développement d’algorithmes de collecte de données et d’évaluation pour la saisie à grande échelle de l’état de l’agro-écosystème (par ex. télédétection, réseaux de surveillance (par ex. MAUS, NABO, rivières, données in situ)
  • Création d’un jumeau numérique des sites de recherche d’Agroscope (y compris les sites d’observation de NABO, ALL-EMA, expériences à long terme) pour le développement de modèles
  • Utilisation du drone hyperspectral AERO pour le développement de modèles sur des sites expérimentaux pour le suivi des agro-écosystèmes
  • Amélioration de la collecte de données GeoWP
  • Développement et utilisation du savoir-faire en matière de science des données spatiales chez Agroscope pour l’utilisation interne et le soutien à la Confédération et aux cantons
  • Mise en place d’une plateforme de géo-information agricole dans le cadre de l’infrastructure fédérale de géodonnées

Effets attendus

Les méthodes de monitoring assistées par la géo-informatique et l’IA permettent de mieux comprendre les processus à l’échelle du paysage et d’en tirer des recommandations pour la gestion durable des agro-écosystèmes. Les résultats augmentent l’efficience et le rapport coûts/bénéfices des programmes de monitoring (par ex. MAUS, NABO, ALL-EMA) et contribuent à exploiter le potentiel de la numérisation pour la simplification des paiements directs. Le développement des compétences dans ce domaine technique/analytique clé permettra de mieux utiliser les données existantes et de renforcer la compétitivité d’AGS.

Projets

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