Contributions de la thèse

6.1.1. Contributions méthodologiques

Les contributions d’ordre méthodologique de cette thèse reposent essentiellement sur les protocoles de validation proposés.

De nombreuses études de validation de produits issus d'images satellitaires MR existent et sont approuvées par la communauté scientifique (Baret et al., 2005; Weiss et al., 2014). Il s'agit de travaux destinés à des validations d'indices de végétation (NDVI) ou de paramètres biophysiques (LAI, fCover, fAPAR). Les membres du groupe de travail "Land Product Validation" (LPV) du CEOS ont défini un guide des bonnes pratiques pour la validation de produit satellitaire MR. Par le biais du projet VALERI, ils proposent une méthodologie permettant d'évaluer et comparer des paramètres biophysiques MR. Le principe consiste à combiner par changement d'échelle des mesures in situ de la variable à valider et des images satellitaires HR (Baret et al., 2005). Ils ont également mis à disposition un site internet2

permettant entre autre de réaliser une validation en ligne grâce à une base de données de référence complétée par la communauté d'utilisateurs (Weiss et al., 2014).

Dans le cadre de l'IPF, il a été nécessaire de valider l'estimation de production fourragère et non pas un indice de végétation ou un paramètre biophysique. Cela implique de travailler à partir de séries temporelles d'images satellitaires à une résolution spatiale similaire à celle du produit d'assurance (6 km x 6 km) en se focalisant exclusivement sur les prairies. Compte tenu de ces caractéristiques, la méthode du projet VALERI n'est pas applicable en l'état et nécessite des adaptations.

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Une approche par comparaison directe avec des données de production mesurées in situ a été couplée avec une approche par comparaison indirecte avec un IPF produit à partir d'images satellitaires HR. Nous montrons que les deux méthodes se complètent et offrent un niveau de précision supérieur à celui obtenu par une validation réalisée simplement avec l'une des deux approches.

La comparaison directe paraît nécessaire malgré le coût d'acquisition des données de référence à cette échelle (Martínez et al., 2009). Ces dernières doivent être nombreuses pour garantir la qualité de l'analyse statistique. Il s'agit d'une méthode simple à comprendre pour les différents acteurs visés par le produit d'assurance, notamment parce que les données de référence sont des mesures de production faites in situ.

La comparaison indirecte est tout aussi intéressante. Elle permet de réaliser une validation sur un maillage identique au produit d'assurance (i.e. les mailles de 6 km x 6 km ou bien les communes) sur des zones étendues (emprise des images satellitaires), avec une identification exhaustive des surfaces prairiales grâce à des bases de données d'occupation du sol (ex. RPG). Grâce à cette approche, le problème de représentativité de l'échantillonnage des données de référence que l'on peut avoir dans le cas de la comparaison directe est diminué. La comparaison indirecte permet d'étendre les zones d'études dans des conditions stationnelles variées et de donner davantage de robustesse à la validation réalisée. La principale limite à sa mise en œuvre provient de la capacité à construire des séries temporelles d'images HR exploitables (Roy et al., 2015). Jusqu'à ce jour, les capteurs HR disponibles ne garantissent pas la constitution de séries temporelles régulières sur une année complète en tout point donnée en France.

6.1.2. Contributions thématiques

Les travaux de validation effectués permettent de conclure sur la bonne aptitude de l'IPF pour estimer des variations de production fourragère.

Les résultats concernant le choix du paramètre biophysique comme variable descriptive pour le suivi de la production de biomasse des prairies (Roumiguié et al., 2015b) corroborent des études existantes (Lu, 2006; Courault et al., 2010). Ils démontrent un niveau de corrélation élevé de l'IPFHR avec les mesures in situ et permettent de valider la chaîne de traitement mise

en place par Airbus D&S pour l'obtention du fCover.

Les conclusions de la validation de l'IPF calculé à partir d'image MR à différentes échelles spatiales et temporelles (Roumiguié et al., 2015a; Roumiguié et al., accepté) confirment le

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potentiel des séries temporelles d'images MR pour observer des variations de production fourragère (Diouf et al., 2015). Le modèle empirique établi à l'heure actuelle donne un niveau de corrélation intéressant avec les données de référence utilisées, qu'il s'agisse de mesures in situ (comparaison directe R² = 0,71), d'images HR (comparaison indirecte R² = 0,78 - 0,84), ou de données issues de modélisation (R² = 0,68). Nous déduisons de ces travaux la bonne qualité de la chaîne actuelle de production de l'IPF. Nous en identifions aussi des leviers d'amélioration. Cela a débouché sur les travaux de modélisation dans Roumiguié et al. (accepté). Ils ont pour originalité de s'appuyer sur des principes rencontrés dans les modèles d’efficience de production (Monteith et Moss, 1977) afin de les appliquer à un produit d'assurance opérationnel.

Parmi les assurances indicielles existantes recensées par Sandmark et al. (2013) et tout particulièrement celles destinées aux prairies, les indices utilisés sont obtenus à partir de modèles empiriques. Les chaînes de traitement appliquées sont relativement simples en comparaison des modèles d’efficience de production (Lafont et al., 2002; Cao et al., 2004; Sasai et al., 2005). A notre connaissance seule l'entreprise EARS qui travaille sur un projet d'assurance indicielle destinée aux agriculteurs africains a entrepris une démarche similaire. Avant de choisir un indice d'évapotranspiration dans leur proposition finale (Rosema et al., 2014), ils envisageaient de calculer un indice de rendement calculé à partir du couplage d'un modèle météorologique (EWBMS) et d'un modèle de croissance des végétaux (ECGM) (Rosema et al., 2010).

Les conclusions de Roumiguié et al. (accepté) révèlent l'intérêt des approches semi- empiriques pour les assurances indicielles et nous conduisent à la proposition d'une nouvelle méthode de calcul de l'IPF. Ces changements contribueraient à limiter le risque de base tout en respectant le caractère opérationnel de l'IPF. Lors du développement d'un tel produit, il est important de conserver la facilité de mise en œuvre et de traitement de l'indice pour ne pas être dans l'incapacité de le calculer à un moment donné (McCallum et al., 2009).