Méthodologie
Recette : extraction et croisement des données satellites pour l’agriculture suisse
Julien Picard
6 octobre 2026
Guide méthodique pour extraire, structurer et exploiter les données satellites appliquées à l’agriculture suisse. Étapes détaillées et précautions de manipulation.
La qualité du diagnostic agricole repose sur l’assemblage de plusieurs types de données satellites, chacune jouant un rôle précis dans l’identification des risques et potentiels. Cette recette détaille les éléments et les étapes nécessaires à un traitement rigoureux des informations.
Ingrédients clés pour un diagnostic
Humidité du sol
Capte l’humidité et les stress hydriques sur chaque parcelle analysée.
Température de surface
Permet de détecter les changements thermiques et les épisodes extrêmes.
Indice de végétation
Suivi du développement végétal, identification des anomalies sur la saison.
Pluviométrie
Évaluation indirecte des précipitations sur la période analysée.
Étapes de préparation
Collecte satellite multi-source
Utiliser des jeux de données couvrant au moins 10 ans pour obtenir une vision fiable des cycles climatiques et éviter l’impact des anomalies ponctuelles.
Nettoyage et homogénéisation
Supprimer les valeurs aberrantes et harmoniser les formats pour garantir la comparabilité inter-années et inter-sites agricoles suisses.
Croisement algorithmique
Employer un modèle simple d’analyse croisée pour extraire les corrélations principales entre humidité, température et végétation.
Visualisation cartographique
Restituer les résultats sur des cartes interactives pour une prise de décision immédiate, facilitant le repérage des zones à risque ou à potentiel.