Evaluation de la variabilité spatiotemporelle dans un verger d’olivier à travers des images multispectrales prises par un drone

Résumé

L’agriculture de précision (AP) est un concept, basé sur les technologies de l’information et de communication (TIC), qui conjugue à la fois des objectifs agronomiques (amélioration du rendement et de la qualité des produits), économiques (minimisation des coûts de production) et environnementaux (meilleure utilisation des intrants). Les techniques relevant de l’AP ont été utilisées au premier abord sur les grandes cultures, mais ont été vite adoptées en arboriculture fruitière. Au Maroc, le recours à ce nouveau concept reste limité et encore moins au niveau de l’olivier. Etant donné l’importance de cette culture, tant à l’échelle nationale qu’internationale, le recours à l’AP comme moyen d’aide à la décision pour une gestion raisonnée et efficiente des vergers d’olivier; conduits en intensif et semi intensif; présente une approche prometteuse pour l’oléiculture marocaine. Le présent travail consiste à étudier le potentiel des images multispectrales pour déceler la variabilité spatiotemporelle pouvant caractériser un verger d’olivier. L’étude a été menée dans une oliveraie de 22 ha dans la région de Meknès, plantée par la variété « Picholine marocaine ». A partir des images multispectrales, prises sur 4 survols de drone (de juin à novembre), trois indices de végétation (IV) : NDVI, GNDVI et NDRE ont été dérivés. La variabilité spatiale a été évaluée à l'aide du variogramme, un outil géostatistique, alors que la variabilité temporelle a été évaluée à l'aide des méthodes de corrélation de Spearman Rank et des différences relatives. Les trois IVs ont montré une faible stabilité temporelle et spatiale au niveau du verger; une instabilité liée au comportement physiologique des arbres (la canopée particulièrement) et aux conditions environnementales (température et précipitations). En plus, la présence d’un stress potentiel a été enregistrée d'abord par le NDRE, puis par le NDVI et le GNDVI. Les résultats montrent des perspectives prometteuses d'utilisation des images multispectrales dans le cas des oliviers et invitent à un travail plus approfondi pour développer des modèles corrélant les IVs aux paramètres agronomiques qu’il serait utile de suivre.