Systèmes d’Information Géographique SIG. Présentation générale des SIG & Exemples d’applications SIG pour la gestion de l’environnement et de l’agriculture.

(1)

S

ystèmes d’

I

nformation

G

éographique

SIG

Par Antoine DENIS

Antoine.DENIS@uliege.be

Version du 1

er

_{avril 2021.}

1 Présentation générale

des SIG

&

Exemples d’applications

SIG pour la gestion de

l’environnement et de

l’agriculture

Téléchargez toujours la dernière version ici:

https://orbi.uliege.be/handle/2268/258452

(2)

1 Présentation générale

des SIG

(3)

3

Source: https://docplayer.fr/74929659-Une-nouvelle-approche-web-sig-pour-la-gestion-et-suivi-des-projets-d-investissement-cas-d-etude-wilaya-de-tebessa.html

Ordinateurs, GPS,

tablettes, serveurs,

data center, etc

Cartes, images, données

vecteurs, raster, table,

base de données

QGIS, ArcGIS,…

Collecte, géo-traitement,

méthode, communication,…

Enquêteurs, opérateur SIG,

développeur, programmeur,

décideurs, clients, utilisateurs,

grand public, etc

Qu’est-ce qu’un SIG?

Les 5 grandes composantes

(4)

4 Qu’est-ce qu’un SIG?

Applications dans de très nombreux domaines….

Source: https://enseigner-la-geographie.jimdofree.com/2019/11/13/journ%C3%A9e-internationale-des-syst%C3%A8mes-d-information-g%C3%A9ographiques-s-i-g/

Cartographie,

Gestion et surveillance de l’environnement

(forêt, agriculture, eau, biodiversité,…)

Aménagement du territoire,

Modélisation spatiale,

Etudes statistiques,

Tourisme,

Géomarketing,

Gestion des risques naturels,

Archéologie,

Gestion des déchets,

Urbanisme,

Transport, logistique

Santé,

Armée,

Aide humanitaire,

Exploitation des ressources,

….

(5)

5 Qu’est-ce qu’un SIG?

Un processus

Acquisition des données

(Source)

Intégration en format SIG

(saisie, géoréférencement,…)

Structuration, construction

d’une base de données

Interrogations, traitements,

analyses

Résultats

(6)

6 Les SIG sont une technologie

de l’information très

performante spécialement

adaptée aux données

géographiques.

Modifier des données existantes.

Faire interagir différentes données

existantes les unes avec les autres

pour produire de nouvelles données.

Organiser et gérer une base

de données spatiales.

2D, 3D, 4D (animation

temporelle), statique

(cartes classiques) ou

dynamiques (webmaps

interactives).

Source: https://orbi.uliege.be/handle/2268/190559

Source de l’illustration : The three views of GIS, ArcGIS 9 - What is ArcGIS ?, ESRI

Qu’est-ce qu’un SIG?

(7)

7 Qu’est-ce qu’un SIG?

Superposition de couches géographiques

(8)

8 Qu’est-ce qu’un SIG?

Superposition de couches géographiques

(9)

9 Qu’est-ce qu’un SIG?

Superposition de couches géographiques

(10)

10 Qu’est-ce qu’un SIG?

Les 2 grands types de données géographiques : Matriciel vs Vectoriel

(11)

11 Qu’est-ce qu’un SIG?

Données géographiques spatialisées et tables associées

(12)

12 Qu’est-ce qu’un SIG?

Intégration de multiple sources de données

(13)

13 Qu’est-ce qu’un SIG?

Intégration de multiple sources de données

Données satellites en constante augmentation  BIG DATA !

(14)

14 Qu’est-ce qu’un SIG?

Intégration de multiple sources de données

Données satellites en constante augmentation  VERY BIG DATA !

(15)

15 Qu’est-ce qu’un SIG?

Intégration de multiple sources de données : images satellites

Problème de la couverture nuageuse en saison pluvieuse !

15

Source: https://earthexplorer.usgs.gov/

!! Problème principal

LA COUVERTURE NUAGEUSE !

 Peu/Pas de données sur l’occupation

(16)

16 Qu’est-ce qu’un SIG?

Intégration de multiple sources de données:

L’avènement des drones!

16

Source: confer les commentaires de la dia

(17)

17 Qu’est-ce qu’un SIG?

Intégration de multiple sources de données :

Variété de capteurs:

RGB vs Multispectral

17

Source: adaptée de http://employees.oneonta.edu/baumanpr/geosat2/RS-Introduction/RS-Introduction.html

…

Rouge

Vert

Bleu

(18)

18 Qu’est-ce qu’un SIG?

Intégration de multiple sources de données :

Variété de capteurs: Hyperspectral (haute précision spectrale)

18

Source: https://www.dronelogx.com/geospatial-imagery-analysis ; http://www.geo-informatie.nl/courses/grs20306/lectures/03spectralsignaturesparta/03spectralsignaturesparta10.htm

(19)

19 Qu’est-ce qu’un SIG?

Intégration de multiple sources de données :

Variété de capteurs: Capteurs thermiques (stress hydrique, maladie, feux,…)

19

Source: https://cornerstonemapping.com/data-acquisition/thermal-mapping/; https://www.researchgate.net/figure/Thermal-infrared-satellite-imagery-of-the-Cerro-Grande-fire-Taken-by-LANDSAT-7-May-9_fig13_242189601

(20)

20 Qu’est-ce qu’un SIG?

Intégration de multiple sources de données :

Variété de capteurs: LIDAR (biomasse forestière,…)

20

Source: https://foresttech.events/new-advanced-lidar-on-a-fixed-wing-uav/; https://interpine.nz/lidar-seeing-the-forest-for-the-trees/;

(21)

21 Qu’est-ce qu’un SIG?

Intégration de multiple sources de données :

Variété de capteurs: LIDAR (biomasse forestière,…)

21

Source: https://www.researchgate.net/figure/Example-LiDAR-point-clouds-of-a-canopy-tree-located-in-Permanent-Sample-Plot-PSP-14_fig3_341735422;

(22)

22 Qu’est-ce qu’un SIG?

Intégration de multiple sources de données :

V

ariété de capteurs: RADAR (inondation, irrigation, relief, bâtiment,…)

22

Source: https://www.ee.co.za/wp-content/uploads/2019/03/Floods_imaged_by_Copernicus_Sentinel-1.jpg

(23)

23 Qu’est-ce qu’un SIG?

2 logiciels phares… et une multitude d’autres

(24)

24 Qu’est-ce qu’un SIG?

2 logiciels phares… et une multitude d’autres

(25)

25

Source: https://desktop.arcgis.com/fr/arcmap/10.3/main/get-started/a-quick-tour-of-arcmap.htm

Qu’est-ce qu’un SIG?

2 logiciels phares… et une multitude d’autres

(26)

26

Source: https://www.esri.com/en-us/arcgis/products/arcgis-pro/resources

Qu’est-ce qu’un SIG?

2 logiciels phares… et une multitude d’autres

(27)

27

Source: https://www.gishubb.co.uk/2019/02/what-you-need-to-have-to-start-learning.html

Etc.

Qu’est-ce qu’un SIG?

(28)

2 Etudes de cas SIG

appliquées à la gestion de

l’environnement et de

l’agriculture

(29)

Représentation

cartographique

(30)

30

Source: https://orbi.uliege.be/handle/2268/190559; https://www.pinterest.com/pin/310326230543898602/

Représentation cartographique

(31)

31 Représentation cartographique

Cartographie 2D classique

(32)

32

Source: http://etat.environnement.wallonie.be/contents/indicatorsheets/EAU%201.html

Représentation cartographique

(33)

33 3D du relief naturel

Le Cervin (Matterhorn, Grand'Bèca, Cervino), 4 478 mètres d’altitude (Alpes) (relief * 1.5)

Source: Google Earth Pro (https://www.google.com/intl/fr/earth/versions/).

Représentation cartographique

(34)

34

Source: https://mapafrica.afdb.org/fr/

Représentation cartographique

(35)

35

Source: https://www.maptogis.com/en/africa/benin/references/

Représentation cartographique

(36)

36

Source: http://www.life-elia.eu/fr/Nassogne-Tenneville

Représentation cartographique

(37)

37

Source: https://doc.arcgis.com/fr/arcgis-online/reference/what-is-web-scene.htm

Représentation cartographique

(38)

38

Source: https://anitagraser.com/2016/09/24/how-to-visualize-bird-migration-data-with-qgis-timemanager/

Représentation cartographique

(39)

Portail web interactif d’information à caractère spatial (carte et attributs) pouvant être mis à

jour régulièrement.

39

Source: https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6

Plus d’exemples ici https://community.esri.com/t5/ocean-science-questions/environmental-management-dashboards/td-p/490405

Représentation cartographique

(40)

40

Source: https://doc.arcgis.com/fr/dashboards/get-started/what-is-a-dashboard.htm

Représentation cartographique

(41)

Création de données

en agriculture

(42)

42

Source:

http://collectik.over-blog.com/album-1730510.html

http://brunopoulenard.blogspot.com/2019/01/importer-une-trace-gpx-sur-son-gps.html

Création de données en agriculture

(43)

43

Source:

https://kuendig.com/precision-farming-wie-die-digitalisierung-die-landwirtschaft-revolutioniert/

https://geo-matching.com/content/aerial-surveying-with-a-manned-aircraft-or-uas-for-mapping-and-3d-modelling

Création de données en agriculture

(44)

44

Source: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S003442571930272X; https://solutions-reseaux.eu/services/sig-dao/;

https://desktop.arcgis.com/fr/arcmap/10.3/manage-data/editing/what-is-editing-.htm

Création de données en agriculture

Numérisation manuelle des parcelles agricoles à l’écran dans

un SIG à partir d’images aériennes/satellite

(45)

45

Source: https://remotesensing.vito.be/case/cropmap

Belgique

Création de données en agriculture

Le parcellaire agricole:

détection totalement automatique des limites de parcelles agricoles

et reconnaissance des types de culture, sur base d’images satellites optique (Sentinel-2) et radar (Sentinel-1)

à l’échelle d’un pays.

(46)

(47)

47

Source: https://agriculture.wallonie.be/paconweb/fr/home

Belgique

Création de données en agriculture

PAC ON WEB (Région wallonne):

encodage des informations par les agriculteurs sur

une plateforme web: superficie, aide financières, aides diverses en lien avec la réglementation

(48)

48 Belgique

Création de données en agriculture

PAC ON WEB (Région wallonne):

encodage des informations par les agriculteurs sur

une plateforme web: superficie, aide financières, aides diverses en lien avec la réglementation

(49)

49 Belgique

Création de données en agriculture

PAC ON WEB (Région wallonne):

encodage des informations par les agriculteurs sur

une plateforme web: superficie, aide financières, aides diverses en lien avec la réglementation

(50)

50 Belgique

Création de données en agriculture

PAC ON WEB (Région wallonne):

encodage des informations par les agriculteurs sur

une plateforme web: superficie, aide financières, aides diverses en lien avec la réglementation

(51)

51 Belgique

Création de données en agriculture

PAC ON WEB (Région wallonne):

encodage des informations par les agriculteurs sur

une plateforme web: superficie, aide financières, aides diverses en lien avec la réglementation

(52)

52

Source: Youtube

Belgique

Création de données en agriculture

Telepac (France):

encodage des informations par les agriculteurs sur une plateforme web:

superficie, aide financières, aides diverses en lien avec la réglementation

(53)

53

Source: Youtube

Belgique

Création de données en agriculture

Telepac (France):

encodage des informations par les agriculteurs sur une plateforme web:

superficie, aide financières, aides diverses en lien avec la réglementation

(54)

L’analyse spatiale

1 - Analyse spatiale simple

(55)

L’analyse spatiale simple

« Etude de la dynamique du trait de côte et des stratégies de gestion du

risque d'érosion côtière : cas de Cotonou au Bénin de 1955 à 2018 »

55 Carte de

localisation

de la zone

d’étude

(56)

56 Carte de localisation d’infrastructures

Source: Assogba, Liliane Philippine, 2018, Travail de fin d'études, ULIEGE, https://matheo.uliege.be/bitstream/2268.2/5569/4/TFE_Liliane_ASSOGBA.pdf

L’analyse spatiale simple

« Etude de la dynamique du trait de côte et des stratégies de gestion du

risque d'érosion côtière : cas de Cotonou au Bénin de 1955 à 2018 »

(57)

57 Carte d’analyse spatiale de l’évolution du trait de cotes à partir d’images satellites Google Earth

L’analyse spatiale simple

« Etude de la dynamique du trait de côte et des stratégies de gestion du

risque d'érosion côtière : cas de Cotonou au Bénin de 1955 à 2018 »

(58)

58 Carte résultant de l’analyse spatiale de l’évolution du trait de cote.

L’analyse spatiale simple

« Etude de la dynamique du trait de côte et des stratégies de gestion du

risque d'érosion côtière : cas de Cotonou au Bénin de 1955 à 2018 »

(59)

59 Carte de planification des aménagements

L’analyse spatiale simple

« Etude de la dynamique du trait de côte et des stratégies de gestion du

risque d'érosion côtière : cas de Cotonou au Bénin de 1955 à 2018 »

(60)

60 L’analyse spatiale simple

Analyse de la proximité spatiale entre des entités, le cas des puits et des

villages

(61)

61

Source: https://desktop.arcgis.com/fr/arcmap/10.3/tools/analysis-toolbox/buffer.htm#I_ESRI_TOOLILLUSTRATION_CF438D3C2CCE4DA19A097B7201C69B10

L’analyse spatiale simple

(62)

62 L’analyse spatiale simple

Création de zones tampons modélisant une inondation potentielle et

identification des villages en zones tampon

(63)

63 L’analyse spatiale simple

Création de zones tampons

suivie identifiant la zone d’impact potentiel d’une catastrophe

nucléaire, suivie d’une intersection avec les districts pour quantifier la population touchée

(64)

L’analyse spatiale

2 - Analyse spatiale

vectorielle

(65)

65 L’analyse spatiale vectorielle avancée

Optimiser la localisation des bandes enherbées

Source: voir les commentaires sous la dia

Bandes enherbées?

(66)

66

Source: https://tarn.chambre-agriculture.fr/fileadmin/user_upload/Occitanie/074_Inst-Tarn/4-AGROENVIRONNEMENT/Biodiversite/PLAQUETTE_BE_AGRICULTEURS_24_04_18-ilovepdf-compressed.pdf

L’analyse spatiale vectorielle avancée

(67)

67

Source:

https://tarn.chambre-agriculture.fr/fileadmin/user_upload/Occitanie/074_Inst-Tarn/4-AGROENVIRONNEMENT/Biodiversite/PLAQUETTE_BE_AGRICULTEURS_24_04_18-ilovepdf-compressed.pdf

L’analyse spatiale vectorielle avancée

(68)

68

Source:

https://tarn.chambre-agriculture.fr/fileadmin/user_upload/Occitanie/074_Inst-Tarn/4-AGROENVIRONNEMENT/Biodiversite/PLAQUETTE_BE_AGRICULTEURS_24_04_18-ilovepdf-compressed.pdf

L’analyse spatiale vectorielle avancée

(69)

69 L’analyse spatiale vectorielle avancée

Optimiser la localisation des bandes enherbées

Comment optimiser la localisation

de ces bandes enherbées à

l’échelle d’une exploitation

agricole?

Tout en respectant une série de

contraintes réglementaires (//subsides) et

une optimisation environnementale!

(70)

Situation initiale

Praires permanentes Cultures sous labour Tournières existantes

L’analyse spatiale vectorielle avancée

Optimiser la localisation des bandes enherbées

Source: F. De Longueville et B. Tychon, ULIEGE, Approche méthodologique pour optimiser l’établissement des tournières enherbées en Région wallonne, projet SAGRIWATEL. Cette présentation-ci simplifie l’approche réellement développée par FDL et BT, ceci à des fins pédagogiques et de concision.

(71)

Praires permanentes Cultures sous labour Tournières existantes

L’analyse spatiale vectorielle avancée

Optimiser la localisation des bandes enherbées

Contrainte 1:

Implantation en remplacement d’une culture sous labour ou sur une

superficie déclarée antérieurement en tournière

(72)

Praires permanentes Cultures sous labour Tournières existantes Bordures exclues

L’analyse spatiale vectorielle avancée

Optimiser la localisation des bandes enherbées

(73)

Praires permanentes Cultures sous labour Tournières existantes Bordures potentielles

L’analyse spatiale vectorielle avancée

Optimiser la localisation des bandes enherbées

(74)

Praires permanentes Cultures sous labour Tournières existantes Bordures potentielles Zones tampons 10m

L’analyse spatiale vectorielle avancée

Optimiser la localisation des bandes enherbées

Contraine 3: Largeur standard de 10 m  création de zones tampons autour des

(75)

Tournières potentielles nettoyées

Praires permanentes Cultures sous labour Tournières existantes Tournières potentielles

L’analyse spatiale vectorielle avancée

Optimiser la localisation des bandes enherbées

(76)

Autres parcelles Cultures sous labour Tournières potentielles Prairies permanentes

L’analyse spatiale vectorielle avancée

Optimiser la localisation des bandes enherbées

(77)

Autres parcelles Cultures sous labour Tournières potentielles Réseau hydrographique Zones Natura 2000 Prairies permanentes

L’analyse spatiale vectorielle avancée

Optimiser la localisation des bandes enherbées

(78)

Autres parcelles Cultures sous labour Tournières potentielles Réseau hydrographique Zones Natura 2000 Tournières potentielles prioritaires Prairies permanentes

L’analyse spatiale vectorielle avancée

Optimiser la localisation des bandes enherbées

(79)

L’analyse spatiale

3 - Analyse spatiale

matricielle

(80)

Analyse spatiale matricielle

Analyse hydrologique : délimitation des bassins versants à

partir d’un Modèle Numérique de Terrain (MNT)

80

(81)

81 Modèle

Numérique de

Terrain (MNT)

(La couleur est

proportionnelle

à l’altitude)

Analyse spatiale matricielle

Analyse hydrologique : délimitation des bassins versants à

partir d’un Modèle Numérique de Terrain (MNT)

(82)

82 Ombrage

(modélisé sur

base du relief

avec une

paramétrisation

considérant

l’orientation de

l’illumination)

Analyse spatiale matricielle

Analyse hydrologique : délimitation des bassins versants à

partir d’un Modèle Numérique de Terrain (MNT)

(83)

83 Direction des écoulements

(La couleur est fonction de

la direction vers laquelle

s’écoule l’eau de chaque

cellule)

Analyse spatiale matricielle

Analyse hydrologique : délimitation des bassins versants à

partir d’un Modèle Numérique de Terrain (MNT)

(84)

84 Accumulation de l’eau

(La couleur d’une cellule

est proportionnelle au

nombre de cellules en

amont qui s’écoulent

dans cette cellule).

Analyse spatiale matricielle

Analyse hydrologique : délimitation des bassins versants à

partir d’un Modèle Numérique de Terrain (MNT)

(85)

85 Les bassins versants

principaux de la zone

Analyse spatiale matricielle

Analyse hydrologique : délimitation des bassins versants à

partir d’un Modèle Numérique de Terrain (MNT)

(86)

86 Bassin versant

particulier (en jaune)

correspondant à

l’exutoire identifié par

le point bleu.

Analyse spatiale matricielle

Analyse hydrologique : délimitation des bassins versants à

partir d’un Modèle Numérique de Terrain (MNT)

(87)

87 Représentation 3D du bassin versant à l’aide d’un MNT et d’un fond de carte de

type image satellite très haute résolution

Analyse spatiale matricielle

Analyse hydrologique : délimitation des bassins versants à

partir d’un Modèle Numérique de Terrain (MNT)

(88)

L’analyse spatiale

4 - Analyse spatiale vectorielle

et matricielle

(89)

89

Source:

http://www.geoinformations.developpement-durable.gouv.fr/fichier/pdf/visibilite_cle7b4db6.pdf?arg=177834578&cle=d7f3891305080ea32563c9bfd0b333d85be7eff5&file=pdf%2Fvisibilite_cle7b4db6.pdf

L’analyse spatiale vectorielle et matricielle

(90)

Eoliennes (moulins) et habitations (bonhommes)

90 Pas d’intervisibilité

Intervisibilité

L’analyse spatiale vectorielle et matricielle

(91)

91 Zones à partir desquelles on voit une seule éolienne

Zones à partir desquelles on voit 5 éoliennes

L’analyse spatiale vectorielle et matricielle

(92)

92 Représentations 3D via l’extension « QGIS2threeJS » de QGIS des résultats de l’analyse

d’inter-visibilité entre un point de vue et un parc éolien, avec intégration de forêts (bosses vertes) dans

un Modèle Numérique de Surface (MNS).

L’analyse spatiale vectorielle et matricielle

(93)

93 Occupation du sol

L’analyse spatiale vectorielle et matricielle

(94)

L’analyse spatiale vectorielle et matricielle

Evaluation de la susceptibilité aux glissements de terrain

94 Altitude (MNT) (Dégradé

jaune à bleu)

Réseau hydrographique

(Lignes bleues)

Type de sol (Cercles:

relevés ponctuels)

(95)

95 Interpolation spatiale du

type de sol

L’analyse spatiale vectorielle et matricielle

(96)

96 Dérivation des pentes à

partir du MNT

(En rouge = forte pente,

en vert = faible pente)

L’analyse spatiale vectorielle et matricielle

(97)

97 Proximité aux rivières

(> ou < 400 m des

rivières)

L’analyse spatiale vectorielle et matricielle

(98)

98 Susceptibilité aux

glissements de terrain,

calculée par intégration

des 3 paramètres :

a * Type de sol + b *

**Pente + c * Proximité**

aux rivières

Légende:

faible susceptibilité

haute susceptibilité

L’analyse spatiale vectorielle et matricielle

(99)

La collecte de données de

terrain

(100)

100

Source: https://qfield.org/docs/index.html

La collecte de données de terrain

(101)

101 QFIELD permet d’utiliser un projet QGIS sur un support mobile (tablette, smartphone) pour la collecte de

données géolocalisées sur le terrain, avec synchronisation au niveau d’un serveur central.

Source: https://www.qgis.org/fr/site/about/features.html#qgis-on-mobiles-and-tablets

La collecte de données de terrain

(102)

102

Source: https://qfield.org/docs/index.html

La collecte de données de terrain

(103)

Portail de données

(104)

104

Source: https://geoportail.wallonie.be/walonmap

Portail de données

(105)

105 Portail de données

Le Géoportail du Bénin (IGN)

(106)

106 Portail de données

Le Géoportail ESRI pour l’Afrique

(107)

107 Portail de données

Le Géoportail ESRI pour l’Afrique

Source: https://www.africageoportal.com/

(108)

108 Portail de données

EO Browser pour l’observation de la terre (Européen)

(109)

109 Portail de données

EO Browser pour l’observation de la terre (Européen)

Différents modes de visualisation

(vraies et fausses couleurs, NDVI,

(110)

110 Portail de données

EO Browser pour l’observation de la terre (Européen)

Analyse graphique de séries

temporelles, filtre nuages,

animation « timelapse », etc

(111)

111 Portail de données

USGS Earth Explorer – (USA)

(112)

Portail de services

(113)

113

Source: http://belcam.info/platform/demofr/geoviewer.html

Portail de services

Belcam – BELgian Collaborative Agriculture Monitoring

Monitoring potentiel de toutes les

parcelles agricoles de Belgique

(114)

114 Portail de services

Belcam – BELgian Collaborative Agriculture Monitoring

Information particulière sur chaque

parcelle enregistrée (propriétaire,

(115)

115 Portail de services

Belcam – BELgian Collaborative Agriculture Monitoring

Météo de la station météo la plus

proche

(116)

116 Portail de services

Belcam – BELgian Collaborative Agriculture Monitoring

Visualisation de chaque image

satellite de la série temporelle,

(117)

117 Portail de services

Belcam – BELgian Collaborative Agriculture Monitoring

(118)

118 Portail de services

Belcam – BELgian Collaborative Agriculture Monitoring

Accès à des conseils personnalisés

sur le fertilisation azotée

(119)

119

Source: https://mars.jrc.ec.europa.eu/asap/wexplorer/

Portail de services

(120)

120

Source: https://mars.jrc.ec.europa.eu/asap/wexplorer/

Portail de services

(121)

121

(122)

122 Cette présentation a été initiée dans le cadre du

programme ACC PADDSA à l’occasion d’une formation

intitulée « Système d’Information Géographique :

Technique d’acquisition et de traitement des données ».

(123)

123

Ce programme est financé par l’Union européenne

Formation « Système

d’Information Géographique :

Technique d’acquisition et de

traitement des données »

Animation : Antoine DENIS

Du 22/03 au 26/03/2021

Grand-Popo, Bénin

(124)

124 Assistance Technique- Appui Complémentaire Centralisé

Programme d’Appui au Développement Durable du

Secteur Agricole (PADDSA)

Ministère de l’Agriculture, de l’Elevage et de la Pêche (MAEP)

Secrétariat Général du MAEP

03 BP 2900 Cotonou

Tél.: +229 21 30 10 87 / +229 21 30 04 10

Courriel : formation_acc@paddsa.bj

Ce programme est financé par l’Union européenne