BCGMStat

Contexte

Depuis une vingtaine d’années, le CRA-W contribue au suivi des conditions de croissance et à la prévision des rendements des principales cultures en Belgique dans le cadre du système BCGMS (Belgian Crop Growth Monitoring System). Ces travaux reposent sur la combinaison de données météorologiques, d’observations satellitaires, de données de terrain et de modèles de croissance, et alimentent notamment les bulletins agrométéorologiques publiés trois fois par an par le CRA-W en partenariat avec l’IRM et le VITO.

Pour faciliter le calcul des indicateurs et la prévision des rendements, une première boîte à outils statistiques avait été développée en 2005. Toujours utilisée aujourd’hui, celle-ci était devenue progressivement obsolète sur le plan informatique et ne permettait plus de répondre pleinement aux besoins actuels, notamment en matière de visualisation, d’analyse des indicateurs et d’automatisation des traitements.

Le projet BCGMStat vise dès lors à moderniser cet environnement de travail et à mieux l’intégrer à l’écosystème BCGMS existant.

Objectifs

L’objectif principal de BCGMStat est de développer un outil moderne permettant de faciliter et d’accélérer l’analyse des indicateurs et la réalisation des prévisions de rendement.

Plus spécifiquement, le projet vise à :

moderniser la boîte à outils statistiques utilisée pour les prévisions de rendement ;
connecter directement l’outil à la base de données des indicateurs BCGMS, notamment aux indicateurs météorologiques, satellitaires et spécifiques aux cultures ;
développer des fonctionnalités graphiques permettant de mieux explorer, comparer et interpréter les indicateurs et les résultats des prévisions ;
automatiser davantage les différentes étapes du processus de prévision ;
intégrer l’exécution en routine du modèle de croissance WOFOST à l’échelle décadaire ;
permettre la valorisation de certaines sorties de WOFOST, comme les rendements simulés en biomasse, les rendements des organes de stockage ou les yield gaps, notamment au travers de la plateforme BCGMSweb.

Déroulement

Le projet a débuté par une analyse fonctionnelle de l’ancienne boîte à outils et par l’identification des fonctionnalités à conserver, à moderniser ou à développer. Une nouvelle application a ensuite été conçue afin de centraliser l’accès aux données, leur analyse statistique et leur visualisation.

L’application est directement reliée aux données utilisées par BCGMS. Elle permet de construire et d’analyser différentes séries d’indicateurs, d’étudier leurs relations avec les rendements observés et de faciliter leur utilisation dans les modèles de prévision.

En parallèle, les chaînes de traitement des données satellitaires ont été retravaillées afin de produire des séries temporelles harmonisées à partir des missions PROBA-V et Sentinel-3. Ces traitements permettent notamment de dériver, à l’échelle des régions agricoles, des indicateurs décrivant l’état et la dynamique de la végétation. À ce stade, le NDVI constitue le principal indicateur satellitaire intégré, mais l’approche a été conçue de manière à pouvoir accueillir à terme d’autres indices et variables biophysiques.

Le fonctionnement du modèle de croissance WOFOST a également été intégré afin de permettre son exécution en routine et l’exploitation de ses principales sorties dans le système BCGMS.

Enfin, les différents modules et chaînes de traitement ont été testés sur les données historiques disponibles afin d’en vérifier le fonctionnement et de consolider le processus actuel de production des indicateurs et de prévision des rendements.

Résultats attendus

Le projet BCGMStat a permis de développer un nouvel environnement informatique destiné à moderniser et à faciliter le processus de prévision des rendements mis en œuvre dans le cadre de BCGMS.

L’outil centralise l’accès aux différentes séries d’indicateurs et permet leur visualisation, leur analyse statistique et leur évaluation en vue de leur utilisation dans les modèles de prévision. L’intégration directe avec les bases de données BCGMS limite les manipulations manuelles et facilite la reproductibilité des analyses.

Le projet a également permis d’intégrer l’exécution du modèle de croissance WOFOST et de préparer la valorisation de certaines de ses sorties dans l’environnement BCGMS.

Au-delà de la modernisation technique, BCGMStat doit surtout permettre de réduire le temps consacré à la préparation et au traitement des données pour consacrer davantage de temps à l’analyse et à l’interprétation des résultats.