Une première cartographie des cultures majoritaires pour l’année 2020 par Kermap

KERMAP publie, en libre accès, une première cartographie des cultures majoritaires pour l’année 2020. Créée à partir de séries temporelles d’images satellites Sentinel-2, cette couche d’informations constitue, à ce jour, l’unique source de données disponible informant sur les cultures majoritaires de l’année écoulée.

La plateforme, agri.nimbo.earth, permet aux utilisateurs de naviguer sur le territoire métropolitain et de découvrir les cultures à l’échelle parcellaire. Des statistiques, à l’échelle départementale, ont été générées permettant d’avoir, en un clic, le TOP 5 des cultures présentes et la superficie de Surface Agricole Utile (SAU).

La découverte de particularités locales en est simplifiée : la culture du lin est particulièrement importante en Seine-Maritime, la culture du riz est la 3ème culture représentée dans les Bouches du Rhône, après les prairies et les vignes, tandis que dans l’Eure-et-Loir, le colza représente 18% des surfaces cultivées. L’analyse des terroirs français devient accessible en un coup d’œil.

Fidèle à sa philosophie de favoriser l’accès aux informations, ces données statistiques sont téléchargeables gratuitement.

KERMAP a l’ambition de démocratiser l’usage des données satellites pour tous types d’utilisateurs, et de démontrer sa capacité à apporter des informations inédites, de qualité, en un temps record à ses clients et partenaires dans la thématique agricole.

KERMAP apporte ces informations à partir des images satellites, et héberge ses résultats sur sa plateforme NIMBO. Ces produits sont ensuite utilisés par ses clients pour améliorer leurs connaissances, répondre à leur besoin métier et faciliter leurs prises de décision

KERMAP propose ses propres données agricoles

Dans l’agriculture, la connaissance de l’évolution des parcelles, au cours de la saison, et au cours du temps est primordiale pour de nombreux acteurs agricoles. La capacité à obtenir des informations fiables et rapidement est un souhait de nombreux acteurs privés et publics. Dans ce contexte, KERMAP a vocation de produire ses propres données agricoles de référence sur de vastes territoires, en conservant un degré d’analyse détaillé à l’échelle des parcelles.

Les raisons sont multiples :

• La disponibilité des données usuelles : Par exemple, la principale source d’information sur les surfaces agricoles est le Registre Parcellaire Graphique (RPG). Cette information est mise à disposition du grand public quasiment un an après l’année culturale souhaitée.
• Un besoin d’autonomie pour répondre aux besoins des clients et partenaires de KERMAP sur les indicateurs agricoles nécessaires à leurs projets.

KERMAP travaille avec Eau de Paris sur la définition d’indicateurs, à l’échelle parcellaire, sur plusieurs aires de captage. Ces informations permettent de mieux cibler les actions et mettre en relation les pratiques agricoles avec la qualité de l’eau.

Avec Earthworm Foundation, KERMAP participe au programme “Sols Vivants”, qui promeut l’agriculture régénératrice. Ces actions visent notamment à préserver les sols et à favoriser le stockage de carbone. Les données satellitaires prennent une part importante dans les informations utiles à ce projet.

 Des articles au sujet de ces projets seront prochainement publiés.

Une méthodologie robuste, ré-applicable sur différentes années et sur différents territoires

La donnée présentée a été générée automatiquement par apprentissage profond. L’équipe R&D de KERMAP s’est inspirée des travaux de Pelletier et al. 2019, qui ont notamment été repris pour produire une carte d’occupation des sols de l’Etat du Victoria en Australie (227’000km²). Cette méthode a été adaptée à nos besoins pour produire la cartographie des cultures majoritaires. Le volume total de données traitées représente environ 5To, soit plus 11 000 images Sentinel-2.

Ne disposant d’aucune donnée d’apprentissage sur l’année 2020 (le RPG n’étant pas encore disponible), le modèle de classification a été réalisé à partir de séries temporelles d’années antérieures. Au total, près de 3.5 millions de séries temporelles correspondant à 19 classes ont été nécessaires à l’apprentissage. La robustesse du modèle permet à KERMAP de détecter les cultures majoritaires quelque soit la date et les territoires. La consolidation de nos travaux R&D se poursuit actuellement en intégrant la diversité des paysages agricoles disponibles dans le monde.

Le projet présenté constitue une brique technologique majeure, qui sera prochainement complétée par une application européenne, avec des fonctionnalités supplémentaires : sélection des parcelles, estimation en temps réelle des surfaces agricoles au cours de l’année, informations sur l’humidité des sols …

Antoine Lefebvre
KERMAP

Vous pouvez découvrir toutes les applications de Kermap sur le segment agricole sur leur chaine YouTube