V 'Y*" COMVIISSION DES COMMUNAUTES EUROPEENNES 
COM(94) 332 final 
Bruxelles, le 19.09.1994 
RAPPORT DE LA COMMISSION 
BILAN DE LA PHASE 1 (1989-1993) 
DU PROJET PILOTE DE TELEDETECTION APPLIQUEE 
AUX STATISTIQUES AGRICOLES 
TABLE DE MATIERES 
1. INTRODUCTION 
2. ACTION 1: INVENTAIRES REGIONAUX 
2.1. Objectif et méthodes 
2.2. Déroulement des travaux 
2.3. Les résultats 
2.4. Les retombées techniques sur d'autres programmes 
2.5. Conclusions et orientations 
3. ACTION 2: SUIVI DE LA VEGETATION ET INDICATEURS DE 
RENDEMENTS 
3.1. Objectif et méthodes 
3.2. Déroulement des travaux 
3.3. Les résultats 
3.4. Les retombées techniques sur d'autres programmes 
3.5. Conclusions et orientations 
4. ACTION 3: MODELES DE PREVISION DE RENDEMENTS 
4.1. Objectif et méthodes 
4.2. Déroulement des travaux 
4.3. Les résultats 
4.4. Les retombées techniques sur d'autres programmes 
4.5. Conclusions et orientations 
5. ACTION 4: ESTIMATION RAPIDE A L'ECHELLE EUROPEENNE 
DES SUPERFICIES ET DES RENDEMENTS POTENTIELS 
5.1. Objectif et méthodes 
5.2. Déroulement des travaux 
5.3. Les résultats 
5.4. Conclusions et orientations 
6. LES ACTIONS SUPPORTS OU DE SYNTHESE 
6.1. Action 5: Système avancé d'information sur l'agriculture 
6.2. Action 6: Système d'enquêtes aréolaires 
6.3. Action 7: Etudes à long terme 
6.4. Information et communication 
7. ETUDES INTERNES AU PROJET 
8. ASPECTS BUDGETAIRES 
9. RELATIONS AVEC LES REPRESENTANTS DES ETATS MEMBRES 
10. CONCLUSIONS 
ANNEXE 1: PRINCIPAUX CONTRACTANTS DU PROJET 
ANNEXE 2: COUT DU PROJET PILOTE 
ANNEXE 3: PUBLICATIONS DU PROJET 
- BILAN DE LA PHASE 1 (1989-1993) 
DU PROJET PILOTE DE TELEDETECTION APPLIQUEE 
AUX STATISTIQUES AGRICOLES 
1. INTRODUCTION 
Ce rapport présente le bilan des cinq premières années, 1989-1993, du Projet Pilote de 
Télédétection Appliquée aux Statistiques Agricoles. Un rapport sur le déroulement du projet 
est prévu à l'article 3 de la Décision du Conseil n° 88/503/CEE du 26 septembre 1988. Celui-
ci doit être présenté au Conseil au premier semestre 1994. Il rappelle également les activités 
réalisées en 87 et 88 liées à ce projet: suite à une proposition du Parlement Européen, des 
crédits ont pu en effet être engagés dès 1987 pour préparer ce programme. 
Le Programme décennal pour l'application de la télédétection aux statistiques agricoles a 
été initié par la DG VI-Agriculture en collaboration avec l'Office Statistique des 
Communautés Européennes (OSCE) suite aux travaux du Centre Commun de Recherche 
(CCR) en ce domaine. Ce Centre est chargé de le mettre en oeuvre en étroite collaboration 
avec les laboratoires et organismes nationaux. La Décision du Conseil n'a d'incidence 
budgétaire que sur les cinq premières années où le projet fait l'objet d'un volet technique 
précis. 
L'objectif assigné au projet était la mise en oeuvre de méthodes permettant l'amélioration 
des statistiques agricoles dans la Communauté à partir des techniques de télédétetion. De 
telles méthodes devaient être testées sur des zones assez vastes et devaient pouvoir être 
transférées à l'opérationnel. Ceci impliquait l'utilisation de données spatiales pour lesquelles il 
y avait assurance de continuité. 
Les priorités assignées aux projets étaient les suivantes: 
inventaires des surfaces 
inventaires des productions 
. prévision des productions 
Pour ce dernier point, la prévision des récoltes étrangères qui faisait initiallement l'objet 
d'une priorité était renvoyée à la deuxième phase. 
Les cultures ciblées étaient celles ayant un plus grand impact sur les marchés à l'exclusion 
donc des productions autoconsommées telles que fourrages. 
Le niveau de représentativité recherché n'était pas uniquement communautaire mais 
également régional ou national. 
Pour répondre à ces objectifs, le projet pilote a été organisé en sept actions présentées 
succinctement dans le tableau joint. 
ACTION METHODOLOGIE LOCALISATION 
GEOGRAPHIQUE DONNEES D'ENTREE 
Activités principales: 
1 Inventaires régionaux 
(superficies) 
2 Suivi de la végétation 
et indicateurs de 
rendement 
3 Modèles de prévision 
de rendements Estimateur de régression 
Comparaison spatiale ou 
temporelle des IV. et Ts 
(indices intégrés) 
• amélioration de modèles 
agrométéorologiques 
existants; 
• intégration de données 
satellite dans les modèles 
agromet; 
• dériver les paramètres 
agronomiques (E.T.R:) 
• relations directes 
• systèmes d'information 
géographique 5 régions administratives 
choisies 
Régions choisies, 
échantillons de sites, puis 
l'ensemble de l'Europe Données satellite haute 
résolution (SPOT, Landsal 
TM); 
Données satellite faible 
résolution 
(principalement AVHRR) 
Données météorologiques, 
informations agronomiques 
Données satellites faible 
résolution; 
Données satellites haute 
résolution; 
4 Estimations rapides au 
niveau Européen des 
superficies et des 
rendements potentiels Photointerprétation 
assistée par ordinateurs; Echantillon de quelques 50 Données satellite haute 
sites â travers l'Europe; résolution; 
Activités de support: 
5 Système Avancée 
d'Information sur 
l'Agriculture 
6 Bases de sondages 
aé roi a ires; enquêtes 
associées 
7 Recherche à long terme Comparaison avec les 
années passées; 
Estimations obtenues par 
intégration des méthodes 
précédentes aux méthodes 
classiques 
Documents de support ou 
données pour les autres 
actions Intégration de tous les 
résultats disponibles; 
Stratification; segmentation; 
enquêtes par sondage sur le 
terrain, avec les exploitants; 
Utilisation de nouveaux 
capteurs; 
Tableau 1 : Les grandes lignes du Projet Agriculture 
Chacune des actions 1 à 5 correspond à un objectif opérationnel précis, l'action 6 est une 
action support et l'action 7 correspond à plusieurs études à long terme sans lien précis avec 
un objectif opérationnel particulier. En ce qui concerne le passage aux applications pratiques, 
différents calendriers étaient prévus selon les actions: 
court terme (3-5 ans): actions 1, 2 et 4 
moyen terme (5-10 ans): actions 3 et 5 
long terme (plus de 10 ans): action 7 
Le recrutement en 1987 et 1988 de l'équipe projet, constituée de 9 agents et complétée 
par des experts nationaux, a permis d'engager l'action 1 en 1988 et l'ensemble des travaux en 
1989, première année du projet. La création d'Instituts au sein du Centre Commun de 
Recherche en décembre 1988 a permis de donner une structure officielle à cette équipe 
regroupée dans un service spécialisé 'Agriculture' rattaché directement au Directeur de 
l'Institut des Applications de la Télédétection. Cette restructuration correspondait à une 
volonté d'orienter le CCR vers des activités scientifiques et techniques en support à dés 
utilisateurs extérieurs bien identifiés et en particulier aux autres services de la Commission. 
Ceci a facilité les relations tant entre services de la Commission qu'entre ces services et les 
autorités nationales ou sociétés d'études. 
Cette liaison forte était prévue dans les textes comme dans l'orientation technique du 
projet. En effet l'essentiel du travail devait être réalisé par les sociétés ou organismes 
nationaux. Outre l'information régulière sur l'avancement du projet qu'ils ont reçu, les 
services statistiques ou les Ministères de l'agriculture ont parfois eu l'occasion de participer 
directement à certaines actions. Us ont ainsi pu avoir une vision plus concrète du projet. 
Il convient de rappeler qu'une information régulière sur les activités du Projet Agriculture 
a été réalisé à travers les rapports annuels de l'Institut des Applications de la Télédétection et 
les présentations à l'occasion de conférences scientifiques internationales et européennes. Les 
Services *de la Commission (la DG VI et EUROSTAT principalement), ainsi que les Services 
Nationaux de Statistiques Agricoles des Etats Membres ont également été tenus au courant 
du progrès du projet par des rapports annuels au Comité de Pilotage du projet et au Comité 
de Statistique Agricole d'EUROSTAT. De même, un premier rapport sur les deux premières 
années d'activités a été soumis début 1991 au Conseil. 
2. L'ACTION 11NVENTAIRES REGIONAUX 
2.1. Obj'ectif et méthodes. 
Cette action était prévue pour répondre au besoin d'une connaissance précise et objective, 
annuelle, des surfaces et des productions au niveau régional, ceci pour les principales 
cultures d'intérêt. La méthode consiste à associer étroitement données télédétection et 
observations terrain. La mise au point et l'évaluation devaient porter essentiellement sur la 
méthode dite de l'estimateur de régresssion. L'action a été organisée en deux volets distincts: 
une partie observations objectives de terrain avec plan d'échantillonnage établi ou 
amélioré par télédétection; 
une partie classification automatique des données spatiales permettant l'amélioration 
des estimations des enquêtes de terrain précédentes où s'applique la méthode de 
régression. 
La télédétection intervient également pour fournir à l'enquêteur des documents lui 
permettant un repérage précis des parcelles sur le terrain. 
Le premier volet a été développé dans l'action support n°6 car la méthode était 
standardisée pour tous les travaux du projet qui demandaient un contrôle de terrain, en 
particulier l'action 4. Elle est cependant présentée ici. 
2.2 Déroulement des travaux. 
Cette action a été mise en oeuvre selon trois phases distinctes: 
une phase 1988-1989 où une méthodologie rigoureusement identique a été appliquée 
sur 5 régions; 
. une phase 1990-1991 où des adaptations locales ont été réalisées et où la participation 
active des régions ou organismes nationaux était requise; 
une phase 1992-1993 où le projet s'est placé en support des initiatives nationales ou 
régionales. 
Première phase 1988-1989 
Cette action a pu débuter dès 1988 grâce a une décision du Parlement Européen qui en a 
permis le financement de même que la mise en place de l'équipe projet. Elle a été réalisée sur 
5 régions administratives en Allemagne, Espagne, France, Grèce et Italie. Ces zones (voir 
figure 1) sont bien représentatives des cultures annuelles les plus importantes et représentent 
une variété de conditions climatiques ainsi que de pratiques culturales. Elles couvrent en tout 
environ 100 000 Km2. 
En 1988 et 1989, les travaux ont été réalisés indépendamment des services statistiques 
nationaux ou administrations régionales selon des procédures et une méthodologie 
rigoureusement identiques et par des sociétés de service nationales, (voir la liste des 
contractants en annexe 1). 
La méthode appliquée en 1988 était la suivante: 
stratification à partir de documents topographiques ou cartes préexistantes; 
tirage d'un échantillon de 600 segments carrés de 50 ha; 
enquête de terrain à partir d'un support photographie aérienne; 
acquisition simultanée d'une couverture complète de la région à la fois par Spot et 
Landsat-TM; 
classification automatique des données satellitaires; 
analyse des résultats; 
En 1990 les modifications ont été les suivantes: 
amélioration de la stratification par utilisation des images satellites 1988; 
amélioration supplémentaire de l'efficacité de l'échantillon par réallocation de 
l'échantillon dans les strates en tenant compte des résultats 1988; 
une seule couverture est réalisée en privilégiant Landsat-TM; 
un volet rendement est ajouté par tirage de points dans le segment, remontée à 
l'exploitant et interview; 
un volet rendement par télédétection est ajouté en utilisant la relation indices de 
végétation extraits des données spatiales et rendements délarés. 
Deuxième phase 1990-1991 
Les zones d'étude sont étendues par collaboration et financement conjoint avec les 
autorités nationales ou régionales (voir figure 2). Les méthodes sont légèrement adaptées 
pour tenir compte des particularités ou programmes locaux, par exemple utilisation en Italie 
des segments du programme Agrit et des photos Teruti en France. 
Des études méthodologiques sont réalisées pour résoudre des cas particuliers ou étendre 
le système statistique aux données de structure des exploitations, par exemple le segment 
pondéré en opposition au segment dit fermé utilisé pour surfaces et rendements et l'utilisation 
des données Corine Land cover au Portugal pour réaliser la stratification. 
Troisième phase 1992-1993. 
Les travaux sont réalisés sur initiative des Etats Membres et le niveau de participation au 
projet est très variable (voir figure 3). L'activité tend à être réduite à un support technique et 
scientifique soit directement auprès des autorités locales ou nationales soit le plus souvent 
auprès des sociétés de services qui travaillent pour elles. Plusieurs requêtes sont adressées 
pour la mise au point de méthodes hors Europe des douze. 
Les travaux internes, allégés par la gestion administrative des actions qui était très 
prenante les premières années du projet, peuvent se concentrer sur certains aspects, 
programmes informatiques, stratification, recherches méthodologiques. La coordination voire 
la simple information sur les travaux réalisés devient cependant plus difficile. 
ACTION ONU SITUS 
1988 
" u 
c^r^ 
Figure 1: Zones d'étude de l'Action 1 pendant la phase 1988-1989 
ACTION ONE SITUS 
I'JW 
• rmiiu.l sill. 
U tOU/MKHtAllVfeSflb 
,^-s- l-J 
Figure 2: Zones d'étude de l'Action 1 pendant la phase 1990-1991 
AIT ION ONI-SITUS 
IW2 
Figure 3: Zones d'étude d'Action 1 pendant la phase 1992-1993 
2.3. Les résultats 
Les résultats doivent être différenciés entre les deux volets mentionnés plus 
haut stratification et enquêtes de terrain d'une part, classification automatique des données 
spatiales d'autre part. 
Volet 1: stratification et enquêtes de terrain 
La stratification est très économique puisqu'elle permet en règle générale de diminuer les 
coûts de terrain par deux pour une précision identique. Elle est partout rentabilisée dès la 
première année alors qu'elle peut servir plusieurs années de suite. Les images satellites sont 
l'instrument idéal à la fois pour la détection des zones homogènes d'occupation du sol, pour 
la détection des limites physiques telles que routes rivières, chemins, bords de forêts,pour le 
tirage des segments et l'évaluation a priori des difficultés issues du nombre de parcelles. La 
période d'obtention des images n'étant pas critique, la méthode est applicable partout en 
Europe. 
La méthode des segments carrés est rapide et efficace le meilleur support à donner à 
l'enquêteur est un agrandissement de photo aérienne, mais presque partout un agrandissement 
au 1/10 000 des images spot sur le segment permet de s'en passer s'il y a des difficultés à les 
utiliser. 
La remontée à l'exploitant puis une enquête normale par interview est faisable de façon à 
avoir un système d'enquête complet non limité aux surfaces des cultures. 
Les résultats du volet 1 ont été présentés dans les Tele-agri-news n° 1 à 5 comme le 
montre l'exemple dans le tableau N° 2 ci-après de la Macédoine pris dans le bulletin n°3 de 
mai 1990. 
Culture 
Blé tendre 
Blé dur 
Orge 
Légumes secse 
Maïs 
Tournesol 
Pomes de terre 
Betteraves 
Riz 
Colon 
Tabac Statistiques 
Officielles 
(x 1000 Ha) 
1988 
195.5 
150.3 
5.0 
30.4 
16.3 
4.0 
10.3 
12.0 
57.7 
20.5 Estimation 
MARS. 
(x 1000 Ha) 
1988 
158.5(11.7) 
175.4(12.3) 
60.4 (6.4) 
0.6 (0.3) 
27.5(3.3) 
16.6(3.5) 
6.0(3.0) 
15.9(3.8) 
14.1(1.1) 
73.9(6.2) 
31.7(4.7) Stratification T.M.: 
Efficacité relative 
1989 
163.6(11.0) 
161.1 (10.0) 
65.5(5.5) 
2.2(1.0) 
22.5(2.0) 
4.0(1.2) 
0.9(0.7) 
13.9(1.2) 
9.9(0.5) 
60.5 (0.4) 
17.7(2.2) 1988 
1.25 
1.17 
1.12 
1.44 
1.70 
1.16 
0.67 
1.36 
7.04 
2.26 
1.30 1989 
1.39 
1.49 
1.29 
1.72 
1.99 
1.09 
1.10 
1.99 
6.27 
2.47 
1.60 1988 
1.84 
2.17 
C) 
3.56 
1.67 
1.38 
0.99 
1.23 
6.31 
1.54 
1.06 1989 
1.99 
2.13 
1.67 
C) 
3.11 
1.41 
7.61 
7.16 
18.86 
3.19 
2.21 Crop 
Common wheat 
Durum wheat 
Barley 
Dried pulses 
Maize 
Sunflower 
Potatoes 
Sugar beet 
Rice 
Cotton 
Tobacco 
Les chiures entre paranthèse sont des erreurs standards 
(*) La correction par régression n'a pas été effectuée. 
Tableau 2: Résultats pour la Macédoine 
Volet 2: classification automatique des données spatiales 
La méthode de l'estimateur de régression a été appliquée dans toutes les régions couvertes 
par l'action. Les résolutions de Spot ou Landsat-TM sont bien adaptées au traitement 
automatique, la gestion est plus facile avec Landsat. Cependant cette méthode a de fortes 
limitations à la fois techniques et économiques, par exemple pour l'acquisition des images. 
Sauf en Grèce en 1989 il n'a en effet jamais été possible de couvrir l'ensemble d'une région 
de 20 000 Km2 a une période optimale définie d'environ 40 jours avec un seul type de 
satellite. Il a presque toujours été possible de couvrir la région mais en utilisant à la fois Spot 
et Landsat ce qui complique les traitements et en s'écartant pour certaines portions de 
territoire de la fenêtre optimale, ce qui diminue l'efficacité. La réalisation technique a 
également posé quelques problèmes. 
Les sociétés de service sélectionnées dans la première phase n'ont pas eu de problème 
majeur de mise en oeuvre technique, il y a eu par contre de tels problèmes lorsque des 
contraintes nationales sont intervenues dans le choix. La technique des classifications 
automatiques sur une zone vaste reste techniquement difficile pour un service administratif 
ou une société de services qui ne serait pas très spécialisée en télédétection. Les coûts restent 
de ce fait élevés pour des résultats non assurés pour l'ensemble des cultures. Sauf dans des 
conditions favorables telles qu'en Grèce par exemple, dans l'état actuel de la technique et du 
coût des images. Le volet 2 ne devrait donc pas être recommandé opérationnellement pour 
les services régionaux ou nationaux de statistique. 
2.4. Les retombées techniques sur d'autres programmes. 
Les méthodes développées dans le cadre de l'action 1 ont eu de nombreuses retombées 
positives sur d'autres programmes ou travaux, statistiques ou non. 
Programme PHARE: La Commission des Communauts Européenne a mis sur pied un 
programme d'assistance aux pays du Centre et de l'Est de l'Europe. Le volet 1 permet la mise 
en place d'un certain nombre d'indicateurs relatifs aux statistiques agricoles, évolution des 
surfaces des cultures mais aussi transformation des structures. Une méthode basée sur une 
liste des exploitations serait peu efficace vu les changements annuels qui s'opèrent. Après 
deux études test cette méthode tend à se généraliser sous l'égide du programme PHARE. 
Le Programme CORINE: En support au programme CORINE Landcover Updating de la 
DGXI-EEA-TF, la méthodologie pour la mise à jour de la base de données CORINE 
Landcover a été établie en 1991. Celle-ci s'appuie sur la méthode de stratification. Sur la base 
de cette méthodologie, un système prototype informatique a été réalisé. En 1993, les tests de 
ce système étaient en cours. Le système final sera distribué aux Etats Membres (prévue pour 
1994). 
Gestion et contrôle. Les statistiques agricoles sont un moyen de contrôle à un niveau 
assez global, régional ou national, du total des demandes de subventions individuelles. Les 
statistiques étant habituellement obtenues par interview des exploitants, des biais peuvent 
être introduits. De tels biais en plus ou en moins ont pu être mis en évidence dans le cas des 
statistiques du blé dur en 1990 pour le Sud de l'Italie et le Nord de la Grèce. 
Dans le cadre de la nouvelle politique agricole commune (PAC) le problème de la fiabilité 
des déclarations des exploitations ayant droit aux aides compensatoires prévues par la 
réforme de la PAC, ainsi que les problèmes de contrôle prennent une ampleur encore plus 
grande. 
• 
Aide aux sociétés de service. Les sociétés de service nationales ont souvent à répondre à 
des appels d'offres d'organismes internationaux pour effectuer des travaux à caractère 
statistique dans des pays en voie de développement. Ceux-ci peuvent être ponctuels ou 
correspondre à la mise en place d'opérations plus routinières. Les méthodes développées 
permettent de bien répondre à certaines situations. Le personnel du projet sert assez souvent 
de consultant. La capacité des sociétés de service européennes en est donc renforcée. 
2.5. Conclusions et orientations. 
Les services de statistiques connaissent maintenant relativement bien ce qu'ils peuvent 
attendre de la télédétection en matière d'inventaires des cultures au niveau régional ou local. 
Introduire la télédétection se traduit par l'introduction des techniques de sondages aréolaires 
qui étaient peu utilisées en Europe au profit des enquêtes sur base liste d'exploitants. Le 
passage à l'opérationnel des méthodes de l'action 1 signifie concrètement ajouter aux 
enquêtes de structure et recensements obligatoires une enquête aréolaire permettant 
l'obtention de statistiques végétales plus rapides, objectives et précises. Ceci semble une 
alternative positive dans les pays où existent des faiblesses ponctuelles ,ou là ou les systèmes 
actuels répondent mal aux nouvelles exigences créées par les nouvelles mesures de la 
politique agricole commune. Il se trouve que se sont les pays du Sud de l'Europe des douze 
10 
qui ont ces difficultés dues en partie au nombre élevé d'exploitants agricoles. C'est également 
dans cette zone que la télédétection est la plus efficace. Ce système d'enquête aréolaire y peut 
jouer un rôle positif et est donc recommandé. C'est aussi dans le sud de l'Europe que des 
programmes à caractère opérationnel sont mis en place: Grèce, Espagne, Italie... 
La méthode de l'estimateur de régression n'est elle-même pas recommandée non pas pour des 
raisons de faisabilité technique mais par le fait qu'elle demanderait un effort de mise en 
oeuvre trop important, sauf s'il est fait recours à des sociétés de services très spécialisées et 
ceci pour des résultats non évidents sur le plan économique sauf peut-être en Grèce ou au 
sud de l'Espagne. 
A travers le projet il s'est constitué un savoir technique à la fois dans les services de 
statistiques et dans les sociétés de service qui permet de répondre et de s'adapter à des 
situations nouvelles imprévues. Par l'utilisation des sytèmes statistiques à base de listes 
d'exploitants, de systèmes aréolaires soit à base point soit à base de segments, par une bonne 
connaissance des possiblités et limites des capacités d'utilisation de la télédétection par 
stratification ou par voie de traitements automatiques des données spatiales, il est possible de 
sélectionner la méthode la mieux adaptée à un objectif précis. 
Dans le cadre de la deuxième phase du projet, il est prévu de poursuivre une action limitée 
en support aux services statistiques nationaux qui se sont engagés dans la mise en place de 
ces méthodes à tître opérationnel. Celle-ci devrait couvrir des aspects de méthodes mais aussi 
de développement de logiciels très opérationnels et une partie formation. 
1 est également prévu qu'une bonne coordination de ces actions sera assurée par Eurostat. 
Une veille technologique sur le volet 2 estimateur de régression de cette action devrait 
être maintenue de façon à percevoir les changements que des nouveaux capteurs tels que le 
radar pourraient introduire. 
11 
3. ACTION 2: SUIVI DE LA VEGETATION ET INDICATEURS DE RENDEMENTS 
3.1. Objectif et méthodes. 
L'objectif de l'action 2 est l'utilisation des données des satellites météorologiques pour le 
suivi de la végétation et pour la fourniture d'indicateurs de rendements des principales 
cultures. L'intérêt majeur est, outre l'objectivité de la méthode, la possibilité de fourniture de 
ces indicateurs à différents niveaux géographiques, local, régional, national, européen. 
La méthode consiste à traiter ces données de façon à en extraire deux indicateurs: l'indice 
de végétation et la température de surface. Ces indicateurs étant corrélés à l'état de la 
végétation ou des cultures, une comparaison spatiale et temporelle de ces données entre 
années ou entre zones doit permettre un jugement sur les niveaux de rendements. 
3.2. Déroulement des travaux 
Deux types de travaux ont été réalisés de façon indépendante : 
la mise au point de méthodes d'applications 
le traitement préalable des données AVHRR qui sous leur forme brute sont peu 
adaptées à l'observation de la terre 
Ces études ont été menées en parallèle car elles ont des incidences l'une sur l'autre, 
cependant l'essentiel des efforts sur les méthodes a été réalisé au début du projet et l'essentiel 
des efforts sur les traitements à la fin de celui-ci. 
Méthodes d'applications. 
La mise au point des méthodes d'applications a été réalisée sous contrats. (Voir le rapport 
SP-1.89.04 EN et la figure 4 ci-jointe présentant les différents lieux d'études et les équipes de 
recherche correspondantes: 
Thème 1: l'exploration des applications agronomiques. L'étude est faite par analyse 
pluriannuelle de deux types de données, l'indice de végétation normalisé NDVI CNormalized 
Difference Vegetation Index', terme non traduit en français) composé a partir des données 
dans le visible et proche infra-rouge et son profil d'évolution, l'infra-rouge thermique, avec le 
calcul de la température de surface Ts et la recherche d'indicateurs de stress hydriques. 
Thème 2: la modélisation des réponses de la végétation à l'échelle des données NOAA-
A VHRR. Elle se fait par intégration des données externes soit de type images satellite haute 
résolution spatiale, soit plus classiques telles que les données des stations météorologiques. 
Thème 3: la définition de produits utiles à un réseau d'informations agricoles centralisées. 
Le premier produit déjà identifié est la classification des données NO AA-A VHRR selon 
l'occupation des sols. 
12 
Dans un deuxième temps, quelques travaux de recherche plus fondamentaux ont été 
poursuivis en particulier pour dériver l'évapotransporation réelle des données issues des 
bandes thermiques du capteur AVHRR ainsi que de la température de l'air. 
La mise au point des méthodes n'a porté que sur les données du satellite NOAA-AVHRR. 
Les travaux de recherche tendent à montrer l'importance des données issues des satellites 
METEOSAT qui n'ont pas été étudiés dans le cadre du projet à titre de simplification et pour 
ne pas se disperser. 
Figure 4: Les lieux d'étude et les équipes de recherche correspondants de l'action 2 
Traitement des données. 
La mise au point du traitement et du flux de données NOAA-AVHRR a été établie en 
collaboration avec l'Agence Spatiale Européenne (ASE) (voir figure 5). Celle-ci est en effet 
responsable de l'acquisition et de l'archivage des données ce qui implique une coordination 
des stations de réception. L'ASE s'est engagée a acquérir et archiver toutes les données 
permettant une couverture journalière de l'Europe ainsi qu'une série de données historiques. 
Le projet s'est engagé à développer les algorithmes de traitement les plus automatisés 
possibles permettant à partir des données brutes d'avoir un produit rectifié géométriquement 
et radiométriquement (niveau 2) dans lequel l'image initiale est conservée. Celui-ci serait mis 
13 
à disposition de l'ASE et des stations nationales impliquées dans son réseau. En 1989,les 
spécifications précises des algorithmes ont été établies. Des contrats extérieurs ont été passés 
pour l'écriture des codes ainsi que pour la détermination de certains coefficients entrant dans 
les algorithmes, par exemple coefficients de calibration des capteurs issus de différents 
satellites. Ces divers éléments ont été remis fin 1990. A partir de 1991 une deuxième phase 
dans le traitement a été engagée pour arriver aux produits recherchés: 
mosaique journalière de la Communauté issue des données NOAA- AVHRR (niveau 3) 
base de données permettant une intégration des données pour une zone homogène ou 
pour une période définie, décade par exemple et la sortie d'un produit de synthèse plus 
élaboré (niveau 4). 
Ceux-ci peuvent être soit des profils temporels pour une zone donnée soit un produit 
cartographique pour une période définie. 
Depuis 1992, l'amélioration des logiciels se poursuit en parallèle avec le traitement 
opérationnel des données historiques. 
ACTION 2 
RAW SATELLITE IMAGES 
GENERATE 
DAILY MOSAICS OF EUROPE 
DAILY MOSAICS 
OF EUROPE 
GATHER PARAMETERS 
ON A 30X30 KM GRID 
.PARAMETERS 
TIME SERIES 
GENERATE 
ND VI TIME PROFILES GENERATE 
NDVl EVOLUTION MAPS 
NDVI 
TIME PROFILES NDVI EVOLUTION 
MAPS" 
Figure N° 5: Le traitement et le flux de données NOAA-AVHRR 
3.3. Les résultats. 
Les résultats des études ont été très satisfaisants mais leur transposition dans des 
processus opérationnels qui impliquent des chaines opérationnelles automatisées s'est avérée 
beaucoup plus difficile que prévue. 
14 
Les études. 
Les résultats qualitatifs ou quantitatifs des études sont particulièrement bons en ce sens 
qu'ils reflètent bien les conditions sur les cultures ou la végétation. La validation ponctuelle 
est impossible du fait de la résolution très faible des capteurs NOAA-AVHRR, 1km, 
cependant les variations des indices de végétation reflètent bien les variations de rendements 
des cultures annuelles qui occupent une couverture au sol relativement importante. (Voir les 
références des rapports en annexe 3). 
Il faut cependant nuancer ces résultats dans la mesure où ils sont toujours obtenus a 
posteriori, on connaît alors les variations que l'on recherche, et le processus de traitement est 
fort variable et non standardisé. Les résultats étant très sensibles au choix des images comme 
au traitement des données il y a toujours un certain doute sur la validité des résultats en 
termes opérationnels. 
Le traitement préalable des données a été la partie la plus laborieuse des études, or, la 
qualité des résultats dépendait fortement de la capacité à traiter un grand nombre 
d'images.Les résultats sont particulièrement intéressants lorsque un événement exceptionnel 
apparait tel qu'une forte sécheresse. Ces données gagnent à être couplées avec des modèles 
agrométéorologiques, ce qui ne pourra être envisagé que dans une phase ultérieure du projet. 
Le traitement des données. 
A la fin de 1993, le traitement des données fonctionne en interne, il n'y a pas d'erreur 
manifeste dans le logiciel et il est complètement automatisé. Non seulement il est possible de 
traiter en temps quasi réel les données satellitaires mais nous avons la capacité de traiter 
l'archive existante à partir de 1982. La sensibilité des résultats à traduire des variations dans 
l'état de la végétation est inconnue de même que les délais de réponse. Pour l'instant donc 
nous ne connaissons pas exactement les capacités du logiciel à éliminer certains facteurs 
perturbants. Ceux-ci, par les différents paramètres tels que: épaisseur de l'atmosphère, angle 
de visée, angle solaire peuvent influencer la qualité radiométrique. La couverture nuageuse 
sur certaines zones peut entraîner un nombre plus faible de points d'appuis qui peut à son 
tour abaisser la qualité géométrique des images. 
Le logiciel lui-même est difficilement transférable ou portable du fait d'un manque de 
documentation précise et du fait qu'il a été développé par tâtonnements successifs. Les 
produits de sorties sont cependant intéressants et peuvent commencer à être utilisés bien 
qu'une période de validation et d'industrialisation du logiciel soit nécessaire. 
Sur la figure 6 l'anomalie observée en Espagne correspond à la sécheresse de 1992 qui 
apparait sur le profil temporel de ce pays (figure 7). Les deux produits permettent de déceler 
les zones les plus touchées et la période de sécheresse en 1992. 
Cette analyse pourrait être affinée par des profils sur des zones plus localisées (figure 7) et 
par une référence cartographique à une année moyenne plutôt qu'à l'année précédente. 
15 
DIITliRENCO CURRENT NDVI - PREVIOUS YEAR NDVI 
0I.07.9J 
I J much lower 
A$*$?ï^ 
Figure 6: Différence entre l'indice de végétation NDVI en 1993 et celui de 1992 (au 1 juillet) 
(NDVI = "Normalized Difference Vegetation Index'; l'indice est représenté sur une 
grille de 50kmx50km.) 
SPAIN PCLYGCN: CCNVEXHULL OCWAftlSCN 
08 
0.7 
0.6 
0.5 
04 
03 
0.2 
ai 
0 
100 200 
DcyNurrfcw 1991 
1992 
1993 
ITAIY POLYOCN: OONVEXHUU CCWARISCN 
as 
Q7 
06 
as 
i 04 
KB 2D0 
DarNirrbar N9I 
1W2 
N93 
Figure 7: Exemples de profils temporels de l'indice de végétation NDVI. 
16 
3.4. Les retombées techniques sur d'autres programmes. 
Le résultat du traitement automatique des données NOAA-AVHRR en temps quasi réel 
jusqu'au niveau 2 précédemment défini est unique en Europe. Les utilisations actuelles non 
météorologiques portent sur un nombre limité de données traitées images par images et non 
comme ici selon un processus automatique et permanent. Les deux types de traitements ont 
chacun leurs avantages et défauts mais le traitement automatique est bien adapté à tout ce qui 
requiert un suivi dans le temps. Les applications peuvent donc être multiples en particulier 
pour les problèmes d'environnement. Dans le cadre du projet il est prévu d'étudier tout 
particulièrement les applications sur les fourrages et les forêts. 
3.5. Conclusions et orientations. 
La liaison avec l'ASE a entrainé un certain nombre de contraintes dans les formats, le 
matériel informatique utilisé, le flux des données, mais ces contraintes qui pèsent sur les 
délais de réalisation sont une garantie d'un service plus opérationnel à long terme. D'autant 
que la partie traitement niveau 2 ^ des applications multiples et devrait dans le futur faire 
l'objet d'un service commun. Seuls les produits niveau 3 et 4 sont ciblés pour 1' application 
aux statistiques agricoles communautaires. 
Contrairement à l'action 1 qui a pu entrer dans une phase opérationnelle dans des délais 
plus brefs que ceux prévus dans le projette programme de travail est ici conforme aux 
prévisions. 
Un certain nombre d'applications potentielles ont été démontrées par des études a 
posteriori ayant souvent requis des traitements de données adaptés. 
Un logiciel de traitement standard a été créé qui devrait permettre de réaliser ces 
applications, mais celles-ci n'ont pas été validées avec cette nouvelle chaine dont on ne 
connait pas exactement la sensibilité. 
L'ensemble de la chaine d'obtention et de traitement des données a encore un caractère 
artisanal, une industrialisation est nécessaire pour une phase plus opérationnelle, mais les 
procédures devraient être alors figées ce qui n'est pas encore possible. 
Une liaison forte est nécessaire avec les autres actions du projet portant sur le suivi des 
cultures, c'est-à-dire actions 3 et 4. Cette liaison prévue dans la conception des actions n'en 
est qu'à son début puisque la chaine de production des produits de niveau 3 et 4 n'a 
commencé qu'en 1993. 
Une période d'au moins trois ans sera donc probablement nécessaire pour rendre l'action 2 
opérationnelle, c'est à dire propre à un transfert comme pour l'action 1 par exemple. Par 
contre tous les éléments sont en place pour tester les applications en vraie grandeur et en 
temps réel de même que les liaisons avec les autres actions pour incorporation dans le 
système avancé dé statistiques agricoles. 
17 
4. ACTION 3 : MODELES DE PREVISION DES RENDEMENTS 
4.1. Objectifs et méthodes. 
La prévision des rendements est un des objectifs essentiels assigné au projet. Les 
rendements des principales cultures annuelles sont visés mais également ceux des principales 
cultures pérennes, vignes, oliviers, agrumes. 
La prévision des rendements est jusqu'à présent essentiellement réalisée par méthode 
qualitative, ou information de correspondants. Seuls quelques pays font des relevés objectifs 
selon un plan statistique précis et ceci pour quelques cultures ciblées. Des modèles existent 
basés essentiellement sur les données des stations météorologiques au sol, cependant leur 
utilisation n'est pas très satisfaisante. 
Au niveau européen le modèle Agromet a été utilisé par Eurostat pour les cultures 
annuelles, mais sa contribution essentielle a porté sur les tendances. Des modèles prédictifs 
existent localement et ont été développés par des organismes de recherche, mais ils portent 
essentiellement sur les cultures annuelles et les données d'entrées des modèles ne sont 
généralement pas disponibles au niveau européen. 
Les modèles prédictifs existants à partir des données de télédétection se sont avérés soit 
inopérationnels, par exemple dans le cadre de l'action 1, soit relativement complexes à mettre 
en oeuvre, voir les résultats de l'action 2. L'objectif assigné à l'action 3 est donc le 
développement de modèles de prévision des rendements à partir de données sols, en 
particulier des données météorologiques, disponibles sur l'ensemble de la Communauté 
Européenne et qui puissent être améliorés dans un deuxième temps avec les données 
télédétection. 
« 
Un effort et des techniques particulières devaient être réalisés pour les cultures pérennes 
pour lesquelles l'apport de la télédétection est moins évident. 
L'action 3 a été structurée en trois sous-actions distinctes: 
le développement d'un modèle agrométéorologique semi- déterministe de prévision des 
rendements des cultures annuelles 
l'extension du modèle agromet dEurostat aux cultures pérennes 
. le modèle de prévision des rendements de la vigne(et des oliviers) basé sur une 
méthode de capture du pollen. 
L'essentiel des efforts a porté sur le modèle agrométéorologique semi-déterministe, c'est à 
dire qui simule le développement des plantes contrairement au modèle agromet qui est 
strictement statistique. Pour ce modèle, l'objectif est d'obtenir à partir des données 
météorologiques quotidiennes une prévision des rendements des cultures d'intérêt avec une 
précision suffisante aux niveaux régionaux, nationaux et européen. Les modèles devraient 
permettre de fournir des données quantitatives pour des zones vastes, complétées par les 
données localisées mais qualitatives de l'action 2. 
18 
La mise au point du modèle implique la constitution d'une base de données sur les sols, le 
climat, les plantes ainsi que les rendements. Elle implique également l'harmonisation au 
niveau' européen de sous-modèles tels que l'évaporation potentielle et réelle, le bilan 
hydrique. Les stades phénologiques et les paramètres quantitatifs liés à ces stades, tels 
qu'indicés foliaires, poids de grains, ..., sont ensuite établis par interaction entre ces données 
de base structurelles et les données météorologiques courantes. 
Les prévisions de rendements sont obtenues à partir d'une relation statistique entre la série 
historique des rendements et la série historique des paramètres quantitatifs définis ci- dessus, 
voir figure 8. 
TEMPERATURE T 
RAYONNEMENT GLOBAL R, 
ITK3CO2 SAISON 
\ 
\ 
\ 
\ 
BILAN D'EAU 
ETR/ETM 
RR/RU MODELISATION DE LA CROISSANCE 
besoins en eau 
-K/F- -temps 
racines (durée jour) 
TYPE DE SOL 
TENDANCE 
Rendement PRATIQUES CULTURALES 
REGIONALES ACCIDENTS 
- météorologiques 
- phytosanitaires 
- économiques 
Figure 8: Exemple d'un type général de modèle agrométéorologique, 
(avec: ETM et ETR = évapotranspiration maximale et réelle; RU et RR = Réserve Utile et 
réelle; S = semis; EC = établissement de la culture; F = floraison; MC = maturité cireuse; 
C = complète maturité; Dc = durée critique de jour; T = température) 
<H 
4.2. Déroulement des travaux. 
4.2.1 Le modèle agrométéorologique. 
Le cadre de travail avait été défini dès 1988. Au cours des années 1989 et 1990, l'essentiel 
des travaux a consisté à constituer la base de données qui ensuite a été améliorée 
progressivement. L'harmonisation des sous-modèles puis la construction des modèles eux-
mêmes a été réalisée en deux étapes, modèles qualitatifs puis modèles quantitatifs. 
La base de données. 
Celle-ci comprend les données liées au sol, à la plante et au climat (voir figure 9): 
DONNEES METEOROLOGIQUES 
SPATIALISATION 
(50 x 50 kral 
DONNEES PEDOLOGIQUES 
RESERVES UTILES 
(CARTES: 1 /1000.000) 
INFORMATIONS AGROMET. 
• I 
INFORMATIONS AGRONOMIQUES, 
(PAR REGION) 
STATISTIQUES AGRICOLES 
EUROSTAT 
(PAR PAYS OU REGION) o-l 
MODELISATION AGROMETEOROLOGIQUE 
/ g^fe TELEDETECTION: 
- Ts. ETR 
- SPATIALISATION 
TELEDETECTION: 
- ALARMES METEO 
- CALAGE DU CYCLE 
DE CROISSANCE 
- ZONE DE CULTURE 
+ TELEDETECTION: 
- SPATIALISATION 
DES SORTIES 
SORTIES INDEPENDENTES: + SORTIES INTEGREES —, 
PREVISIONS QUANTITATIVES DES RENDEMENTS 
(A L'ECHELLE NATIONALE ET POUR LES GRANDES REGIONS) 
SUIVI QUALITATIF DE L'ETAT DES CULTURES 
(PRODUITS CARTOGRAPHIQUES) 
Figure 9: Organigramme de l'Action 3 ('Modèles de prévision de rendements'). 
20 
Pour les données sol, une collaboration avec l'Institut National de la Recherche 
Agronomique d'Orléans (F) et la création d'un Groupe Support Sols et Systèmes 
d'Information Géographique a permis de mettre en forme la carte pédologique au 
millionième de la Communauté Economique Européenne et d'en extraire l'information réserve 
utile en eau des sols. Cette étape est achevée pour les besoins du modèle. 
La collecte des données agronomiques ou plus exactement des paramètres 
agrométéorologiques liés à chaque culture a fait l'objet de divers contrats permettant de 
couvrir les cultures d'intérêt (voir annexes 1 et 3). Pour chaque stade phénologique du blé 
dur, par exemple, les conditions optimales, acceptables et nocives nous ont été 
communiquées et ont généralement fait l'objet d'une publication. 
Des données météorologiques à caractère historique ont été acquises pour les stations les 
ayant enregistrées sur une période assez longue, 25 ou 30 ans. Les données recueillies sont 
celles habituellement disponibles sur le réseau GTS (Global Telecommunications System) et 
qui sont retenues en données d'entrées des modèles ou sous-modèles. Il s'agit des données 
journalières de: 
pluie 
température, maximum, minimum 
- pression de vapeur d'eau ou humidité relative 
vitesse moyenne du vent 
durée d'ensoleillement ou couvert nuageux. 
Les données historiques ont pu être acquises pour environ 350 stations météorologiques 
européennes. Les données en temps réels sont identiques mais sont obtenues pour un 
ensemble de stations météorologiques de surface différent puisqu'il comprend environ 700 
stations. 
Les données de rendements historiques sont issues des données de la base REGIO 
d'Eurostat. 
Les sous-modèles. 
Un sous-modèle d'évapotranspiration potentielle. 
Les divers services météorologiques utilisent des formules différentes. Par comparaison 
avec les mesures en lysimètres, une méthode de calcul valable pour l'ensemble de la CE. a 
été développée. Les ajustements sont très bons sur la période mars-octobre la plus 
importante. Les données requises sont journalières. 
Un sous-modèle rayonnement global. 
Le rayonnement global est nécessaire au sous-modèle précédent, hors, les données 
enregistrées par les stations au sol sont souvent le couvert nuageux à diverses périodes ou la 
durée d'ensoleillement et non pas donc, le rayonnement global. Une formule de conversion 
est donc nécessaire et a été développé dans le cadre de l'Action 3. Celle-ci a été testée sur 
une trentaine de stations où les deux types d'observations existaient. 
21 
Un sous-modèle d'interpolation spatiale des données météorologiques. 
Les données historiques n'étant pas obtenues pour le même ensemble que les données en 
temps réels, celles-ci pouvant être différentes pour des applications européennes ou 
régionales, des stations fictives doivent être créées par interpolation. 
Une grille de points distants de 50 km représente les stations fictives. Les paramètres sont 
obtenus à partir des stations environnantes. De 1 à 4 stations sont retenues sur un total initial 
de 7 par élimination selon des critères de dissemblances par rapport au noyau défini à partir 
des sept. Par exemple, les stations en zone purement urbaine ou en très haute altitude, 
dissemblables vont se retrouver éliminées. Les paramètres sont alors obtenus par pondération 
des valeurs des stations retenues sauf pour la pluie. Le paramètre pluie n'est obtenu qu'à 
partir d'une station qui est retenue de la même façon: différence la plus faible avec le noyau 
précédemment défini. 
Le Groupe Support Agrométéorologie (SuGrAm), crée en 1990, a permis de valider le 
réseau de stations météorologiques et la méthode d'interpolation, ainsi que les sous-modèles 
pour le calcul de l'évapotranspiration potentielle et le rayonnement global. Ce groupe est 
coordonné par l'Organisation Météorologique Mondiale. 
Le modèle de développement ou modèle qualitatif. 
Il est basé sur le modèle WOFOST développé par le Winand Staring Centre du Service 
Néerlandais pour la Recherche Agricole (DLO) a Wageningen, qui est un modèle 
déterministe basé sur le bilan énergétique et bilan hydrique. Il a été adapté aux données 
d'entrées précédemment définies issues des sous-modèles. 
Ses données de sorties sont les suivantes: 
conditions météorologiques anormales 
indicateurs de développements, pour la décade et depuis le début du cycle: 
biomasse 
production de grains 
réserve en eau réelle 
stade phénologique 
bilan hydrique 
excès d'eau 
les produits cartographiques associés. 
Ce modèle dépend des paramètres agronomiques liés à chaque culture. A mi-1993 il 
fonctionne pour une culture type, le blé d'hiver. Les sorties sont quantitatives mais le 
paramètre n'étant pas directement le rendement recherché, il en donne une première approche 
qualitative. 
Le modèle de prévision des rendements ou modèle quantitatif. 
Celui-ci a comme données d'entrée une variable liée à la tendance issue des données de 
rendements historiques et une variable issue du modèle de développement. Comme dans une 
22 
grille de 50 par 50 km différents types de sols et de variétés de cultures cohexistent, 
engendrant des résultats différents , les résultats pour un carré élémentaire sont issus d'une 
pondération de résultats élémentaires du modèle. 
Cette partie fait l'objet de développement mais n'est pas encore opérationnelle (phase de 
validation). 
Les outils informatiques. 
Une série de programmes ou outils informatiques ont dû être développés. A mentionner 
particulièrement est le logiciel AMDaC pour la réception, le décodage, la contrôle de la 
qualité, le remplacement de valeurs manquantes et l'archivage de données météorologiques 
synoptiques. Ce logiciel est le premier dans son genre à être applicable au delà des frontières 
nationales et est transporatble à d'autres pays ou régions à l'intérieur de la CE. 
Le système d'informations géographiques utilisé est Arc-info suite aux recommandations 
de la Commission. Le système de base de données n'étant pas très bon dans Arc-info, la 
gestion de la base de données est faite sous le système ORACLE. Les logiciels sont 
développés en fortran ou C et fonctionnent sous UNIX. Etant dans une phase de 
développement ils devront être industrialisés pour être portables et facilement maintenus ce 
qui serait difficile actuellement. Les différents sous-modèles et modèles ont été développés 
indépendamment par divers organismes, mais sont tous intégrés au sein du projet où se font 
les sorties statistiques et cartographiques. 
4.2.2. Le modèle aéropalvnologique. 
La méthode étant déjà utilisée par des groupements de producteurs viticoles pour leur 
propres prévisions, les travaux ont consisté à créer un réseau de capteurs de pollen sur les 
principaux pays viticoles. La difficulté est de disposer d'un réseau de personnes assurant le 
prélèvement, l'entretien des filtres, du poste, etc. tout en faisant un choix relativement objectif 
de la position. Cette coordination a été assurée par le CEMAGREF de Bordeaux en 
collaboration avec le Centre Aéropalvnologique du CNRS de Montpellier. 
La calibration entre le volume de la capture du pollen et la production viticole régionale 
demande environ 5 ans. Cependant dès les deux ou trois premières années, les données 
peuvent être utilisées qualitativement. Une capture plus importante amènera à un jugement 
d'une production plus importante sans qu'une quantification soit possible. Un aspect 
important des résultats est la date de floraison qui ressort de la courbe de capture du pollen. 
Ceci permet de caler un paramètre phénologique pour un éventuel modèle agrométéo. Cela 
permet aussi de mettre en regard les conditions météorologiques au moment de la floraison, 
facteur important en lui-même. 
Une collaboration d'échanges de résultats a pu être établie avec des organismes ayant 
commencé plus tôt un tel réseau, si bien que la méthode a pu être testée localement. Un 
problème existe dans la capacité de traitement rapide de filtres à pollen arrivant tous au même 
moment. 
Le réseau actuel existant est présenté sur la figure 10 ci-après. 
23 
(4) 
• FINANCEMENT CCR 
• FINANCEMENT EXTERIEUR CCR 
• FINANCEMENT PARTAGE 
Figure 10: Le réseau de postes aéropalynologiques du Projet Agriculture 
4.2.3. Le modèle AGROMET d'EUROSTAT étendu aux cultures pérennes. 
Le modèle ststistique AGROMET pour cultures annuelles utilisé en ce moment par 
EUROSTAT a été étendu aux cultures pérennes et aux vignes, oliviers, agrumes . La seule 
modification apportée au modèle de prévision du rendement de l'année en cours est 
l'introduction, en tant que variable explicative, du rendement de l'année précédente. 
24 
4.3. Les résultats 
4.3.1. Le modèle agrométéorologique. 
Une base de données unique dans le monde pour l'ensemble des applications 
agrométéorologiques journalières a été mise au point. Elle contient donc non seulement des 
données météorologiques journalières mais également des bases de connaissance sur les 
principales cultures, la carte des sols de la CE. mise à jour et des estimations de la réserve 
utile des sols dans les différents pays.Celle-ci est complètement harmonizée sur l'ensemble de 
la Communauté des douze Etats Membres. Elle est complémentaire de la base de données 
Corine qui a, par exemple, plus de stations climatologiques enregistrées mais pour lesquelles 
la périodicité est mensuelle et qui ne contient que des moyennes interannuelles de 
température et de pluviométrie. 
La conception de tous les modèles de bilans hydriques, modèles phénologiques et de 
prévision des rendements a été réalisée . Pour la partie non spécifique à une culture, données 
qualitatives les produits sortent avec une périodicité décadaire, la chaine d'arrivée et de 
contrôle des données météo en temps réel fonctionnant également, (voir les figures 11, 12, 13 
et 14). 
Ces produits peuvent déjà être utilisés par des experts en combinaison avec d'autres 
informations. Les figures 12 et 13 présentées mettent clairement en lumière les problèmes en 
début de campagne 1992 au Portugal et ceux de fin de campagne au Danemark et dans la 
partie Est de l'Allemagne. Les courbes temporelles sur un des carrés du Danemark (figure 14) 
montrent l'avance de la végétation en 1992 par rapport à une année normale mais aussi le 
déficit en biomasse et en poids de grains. 
La partie spécifique à une culture et la détermination prévisionnelle des rendements restent 
à valider, mais tous les éléments existent pour le faire. Le tableau 3 montre les premières 
estimations de rendements de quelques cultures, élaborées par le Projet Agriculture à la fin 
du mois d'octobre 1993, en comparaison avec les rendements de 1992 (chiffres Eurostat). Ce 
tableau est un extrait du Bulletin Y.S.P.R.A. ÇYield Surface Production Report on 
Agriculture'), produit mensuellement depuis janvier 1993 par le Projet Agriculture. Ce 
bulletin est un produit expérimental, à distribution très limitée auprès de la DG VI et 
EUROSTAT, qui sert surtout à la validation de la méthodologie et qui n'a pas encore la 
valeur d'un produit opérationnel. Il s'agit d'une exercice très préliminaire et ces estimations, 
ainsi que la méthodologie, doivent encore être affinées et validées. 
25 
SITUATION AT THE END OF 
SEPTEMBER 1993 
SUMMER CROPS 
ua ciiiical areas 
areas of concern 
normal conditions 
favourable growing conditions 
Figure 11: Etat général des cultures d'été à la fin du mois de septembre 1993 
Culture 
Blé (E) 
(Y) 
Blé tendre(E) 
(Y) 
Blé dur (E) 
(Y) 
Orge (E) 
(Y) 
Mais- (E) 
grain (Y) 
Tournesol(E) 
(Y) Mai 
May 
5.56 
5.35 
6.22 
5.94 
3.02 
2.78 
4.13 
4.10 
7.67 
7.54 
1.79 
1.63 Juin 
June 
5.46 
5.36 
6.08 
5.94 
3.02 
2.79 
3.96 
4.10 
7.68 
7.55 
1.66 
1.63 Juillet 
July 
5.47 
5.35 
6.10 
5.94 
3.02 
2.79 
3.97 
4.11 
7.68 
7.51 
1.66 
1.61 Août 
August 
5.46 
5.29 
6.10 
5.87 
2.95 
2.78 
4.14 
4.08 
7.73 
7.65 
1.54 
1.50 Sept 
Sept. 
5.40 
5.27 
6.04 
5.85 
2.95 
2.75 
4.13 
4.04 
7.79 
7.66 
1.52 
1.49 M 
12.93 
5.26 
60.1 
2.41 
4.19 
7.73 
1.15 Crop 
(E) Wheat 
(Y) 
(E) Common 
(Y) wheat 
(E) Durum 
(Y) wheat 
(E) Barley 
(Y) 
(E) Grain 
(Y) maize 
(E)Sunflower 
(Y) 
Tableau 3: Premières estimations de rendements de quelques cultures, élaborées par le 
Projet Agriculture en 1993, en comparaison avec les chiffres d'Eurostat. (Rendement: T/ha; 
E: chiffres Eurostat; Y: estimation par Action3; M: chiffre Eurostat, mis à jour le 09.12.93). 
26 
CUMULATED WEtGirT ADOVE GROUND BIOMASS 
TERCENT DEVIATION PROM LONG TERM MEAN 
1992 
second decade of June 
cumulated since the first decade of January 
£^£gs* 
Figure 12: Différence par rapport à la moyenne de la biomasse du blé d'hiver 
(situation mi-juin 1992) 
CUMULATED WEIGHT ABOVE GROUND UlO.MASS 
PERCENT DEVIATION FROM LONG TERM MEAN 
1992 
second decade of September 
cumulated since the first decade of jjnuary 
Figure 13: Différence par rapport à la moyenne de la biomasse du blé d'hiver 
(situation mi-septembre 1992) 
27 
iCunioM «gt. bkxnou ItfZ/nwan I 
20000 
«8000 
MOOD 
14000 
13000 
M000 
8000 
; 8000 
«00 
?» 
0« I I ll>li> 
/ worn 
wdmn 
22 ÎÎ flSSS 
Decode 8000 
7000 
8000 
O ««> 
^ 4ÛU0 
•* 3000 
2000 
WOO {Cxwi4ot«d «»fll. Sfcxog» oipon IVt2/m*onM 
WSO 
wson 
0 émrawnmranna MA/.- «"~-~ 
S «no IMM IttlAiMonh 
S 
2 
I 
«Hi — ten 
— tot> 
D*cod« paaagnaOAM 
•uuXSâî Ovj 
dvsn 
— ' ** 2 2 £ £ 
Decode 
Figure 14: Les profils temporels de la biomasse produite au Danemark au cours de la 
campagne 1992. 
(wdm: biomasse en 1992; wso: poids cumulé des organes de stockage; lai: indice 
de la surface foliaire; dvs: stade de développaient; h: moyennes interannuelles) 
4.3.2. Le modèle aéropalvnologique. 
Les résultats annuels bruts ont été obtenus pour chaque station de capture du pollen (voir 
figure 15). D n'y a pas une série d'années suffisantes pour calibrer les résultats et extraire une 
relation solide production-niveau de capture. Cependant les résultats analysés sur quelques 
postes sont encourageants et les informations obtenues sont déjà fort utiles pour des experts 
pouvant les mettre en regard d'autres informations. Par exemple sur la France où le réseau est 
le plus dense et où les postes sont les plus anciens un groupe d'experts auquel il était donné 
ces résultats en conjonction avec les résultats des modèles qualitatifs de l'action 3 ont indiqué 
en juillet 1992 une production de vin de 65 millions d'hl, soit à 400 OOOhl près celle du chiffre 
officiel qui a été fournie fin 1992. Le même groupe indique en juillet 1993 une prévision de 
production de 60 millions d'hectolitres en 1993, là ou l'estimation officielle du SCEES, faite 
suivant une méthode différente et indépendante, était également de 60 millions d'hectolitres. 
28 
600 
120 130 140 150 160 170 180 190 200 
FOI X9 F 01 91 * F 01 93 
Figure 15: Exemple de courbes de pollinisation et d'une relation pollen/production viticole. 
4.4. Les retombées techniques sur d'autres programmes 
A travers l'Action 3, un nombre de nouveaux produits sont devenus disponibles, utiles 
aussi bien pour le monde scientifique qu'en support à la planification et la prise de décisions: 
- les bases de connaissances agro-pédo-climatologiques sur les principales cultures (voir 
également l'annexe 3); 
- le logiciel AMDaC pour le décodage, la contrôle de la qualité, le remplacement de 
valeurs manquantes et l'archivage de données météorologiques synoptiques; 
une carte des sols 1:1.000.000 de la CE. mise à jour et corrigée; 
- une base de données 'réserve utiles des sols européens'; 
- des méthodes pour le calcul uniformisé de l'évapotranspiration potentielle et le 
rayonnement solaire global à partir d'observations météorologiques visuelles. 
L'Action 3 a également fourni un support scientifique et technique important aux travaux 
de la Direction Générale VI, dans le cadre de la mise à jour des zones viticole de la CE. Des 
algorithmes pour l'estimation du potentiel de maturation et des phases phénologiques de la 
vigne ont été développés, validés et cartographies. 
29 
Fin 1993, une partie de l'expertise acquise était également en cours de transfert à un 
réseau de régions périphériques méditerranéennes, pour le suivi structurel et conjoncturel des 
ressources hydriques de ces régions. 
4.5. Conclusions et orientations 
Les résultats des modèles de prévision des rendements déjà obtenus peuvent être utilisés 
avec cependant quelque prudence car leur validation de façon précise est encore en cours. 
Cela demandera deux ou trois ans supplémentaires. 
Le niveau de sortie des résultats par grandes régions pour les rendements, par grille de 50 
par 50 km2 pour ies données qualitatives n'est pas très satisfaisant pour certaines régions ou 
même pays qui souhaitent une résolution plus fine. Des travaux de sensibilité des modèles 
doivent être menés pour percevoir quelles sont les contraintes pour une précision 
supplémentaire. 
Si cette précision est limitée par les données d'entrées, ce qui est probable, il appartiendra 
aux Etats Membres ou régions, qui ont parfois de telles données plus précises, d'améliorer le 
modèle. Un certain nombre d'améliorations qui pourront être introduites par le Projet 
Agriculture et qui sont déjà envisagées sont l'introduction de la remontée d'eau capillaire dans 
le bilan hydrique et la prise en compte des surface irriguées. 
La liaison avec les aspects télédétection n'a pas été abordée, même si les sorties des 
modèles telles que l'indice foliaire sont un paramètre qui peut être relié aux indices de 
végétation issus des données satellitaires. Certains indicateurs tels que la radiation globale qui 
résulte d'un sous-modèle pourraient être extraits de données satellitaires de type 
METEOSAT. Ceci n'a pas non plus été abordé. 
Une» telle liaison est nécessaire car elle permettrait de contrôler le modèle par des données 
objectives indépendantes. Il faut donc finir d'établir des procédures opérationnelles complètes 
à partir des outils et des méthodes développées. Il faut également entreprendre dès à présent 
leur perfectionnement. Le type de modèle semi-déterministe utilisé et les liaisons possibles 
avec les données télédétectées nous en donnent les moyens. 
Le modèle développé est un modèle minimum, uniforme pour la Communauté 
Européenne. Il peut être amélioré localement là où des données de base plus fiables existent. 
Ceci pourra se faire par transfert et amélioration locale du modèle. En parallèle des 
améliorations plus générales peuvent être réalisées dans le cadre du projet. 
30 
5. ACTION 4: ESTIMATION RAPIDE A L'ECHELLE EUROPEENNE DES 
SUPERFICIES ET DES RENDEMENTS POTENTIELS 
5.1. Objectif et méthode. 
L'objectif de cette action est de fournir au niveau communautaire une information précoce 
sur les modifications des surfaces des cultures de l'année par rapport à celles de l'année 
précédente ainsi que des indicateurs de rendements potentiels. L'objectif est aussi de mettre 
au point une méthode de prévision qui puisse s'appliquer aux récoltes étrangères. 
La méthode consiste à définir un échantillon de sites représentatifs, environ 50 pour la 
Communauté (voir figure 16) d'acquérir et d'interpréter toutes les images satellite haute 
résolution, environ 3 ou 4 au cours de l'année sur ces sites, et d'en tirer les informations 
requises. Pour les prévisions européennes, la méthode n'utilise aucune donnée terrain de 
l'année mais elle incorpore des observations terrain de l'année précédente. Ceci permet aussi 
de contrôler a posteriori la validité de la méthode. 
Figure 16: L'échantillon de 53 sites de l'Action 4 (Estimations rapides) 
31 
5.2. Déroulement des travaux. 
Les travaux se sont déroulés en trois phases: 
1987-1988:mise au point détaillée de la méthode 
1989-1991 :mise en place de la méthode 
1992-1993 :test en vraie grandeur, semi-opérationnel. 
5.2.1. Mise au point détaillée (87-88). 
En 1988 la mise au point de la méthode a été réalisée en interne au CCR: Elle a permis de 
définir: 
le nombre et la position des sites; 
le mode d'acquisition des images; 
le type d'observations terrain complémentaires; 
la méthode de photointerprétation assistée par ordinateur; 
le mode de traitement statistique. 
Nombre et position des sites. 
L'objectif d'estimations rapides l'année n suppose l'existence de statistiques précises 
obtenues par ailleurs de l'année n-1. En pratique on suppose la disponibilité de telles données 
au niveau européen par Eurostat au premier mars de l'année n pour les cultures de l'année n-
1. Le nombre de sites peut-être alors réduit comme le montrait une étude sur les prévisions 
de récoltes étrangères réalisée par le SCEES en 1985-86. Ce nombre a été fixé en fonction 
des résultats de cette étude et pour des raisons budgétaires à 50. 
L'action repose en grande partie sur la possibilité technique de dépointage du satellite Spot 
qui permet sur les zones du Nord une fréquence d'acquisition théorique d'une image tous les 
2 ou 3 jours. Le prix d'une sub-image étant identique à celui de l'image entière (60km par 
60km), la taille du sîte est prise de façon à être incluse dans une image Spot quel que soit 
l'angle de visée. Ceci a fixé la taille du sîte à 40km par 40 km. L'échantillon a été réalisé par 
tirage systématique sur la grille sur la CE. des centres de scènes Spot. Cependant les 
contraintes ont été telles pour rendre l'échantillon le plus efficace possible qu'en pratique on 
tend vers un choix raisonné et non pas aléatoire. Les contraintes imposées sont les suivantes 
par ordre de priorité: 
- répartition nationale des sîtes proportionnellement à la superficie en terres labourables 
stratification a priori en trois zones d'intensité culturale, en particulier sondage au taux 
0 pour les zones défavorisées. 
stratification a posteriori au taux 0 si un sîte tombe à plus de 80 % sur du non agricole, 
dans la pratique il y a alors remplacement par le plus proche le long de la trace, 
la trace initiale de tirage n'est pas prise au hasard comme le voudrait un tirage aléatoire 
mais maximise l'inclusion dans les zones de recouvrement Landsat-TM de façon à avoir 
une fréquence potentielle des images Landsat non pas de une image tous les 16 jours 
mais de une image tous les 8 jours. 
La qualité du tirage s'est avérée essentielle dans la qualité des résultats à la fois en terme 
statistique et pour la capacité d'acquisition des images. 
Mode d'acquisition des images. 
Afin de remplir deux conditions essentielles, obtenir 3 à 4 images par sîte sur une période 
d'environ 5 mois et réduire les délais d'obtention des images à 5 ou 10 jours entre date 
d'acquisition et réception au lieu d'analyse, une collaboration s'est instaurée entre le CCR et 
les producteurs d'images, Spot-image et Eurimage. Le principe d'acquisition repose sur le 
choix de l'image la plus rapidement disponible qu'elle soit Landsat-TM ou Spot. 
Observations terrain complémentaires. 
Il était prévu 16 segments, de chacun 50 ha, tirés systématiquement sur les sîtes et faisant 
l'objet d'une enquête de terrain. Pour les sîtes ayant une zone importante peu agricole une 
stratification a été introduite. Les données d'observation de l'année n-1 étaient prévues pour 
aider le photointerprète l'année n. Les résultats d'enquêtes de l'année n-1 doivent donc être 
disponibles au début de l'année n. Ceux-ci sont également utilisés pour le contrôle des 
travaux télédétection a posteriori. Ils pouvaient constituer une source d'information en elle-
même puisqu'une remontée à l'exploitant était prévue sur 25 points par segment pour recueil 
des rendements de l'année n et prévision des cultures sur l'année n+1. 
Méthode de photointerprétation assistée par ordinateur. 
Pour permettre une analyse rapide d'un sîte en 3 à 4 jours il n'est pas possible de 
photointerpréter l'ensemble du sîte de 1600km2. La méthode proposée consistait à 
photointerpréter une trentaine de segments tirés au hasard dont les 16 prévus pour les 
enquêtes de terrain. Ensuite une classification automatique du sîte était réalisée et les surfaces 
obtenues extraites de la méthode estimateur de régression. Cette méthode a été ensuite 
abandonnée au profit du résultat direct extrait de la classification. 
Le modèle statistique. 
Une variation n/n-1 est appliquée aux statistiques Eurostat de l'année n-1 soit au niveau 
national soit au niveau européen. Le modèle statistique a été affiné ensuite par le contractant 
pour tenir compte des cultures non discernables et des sîtes manquants. 
5.2.2. Mise en place de la Méthode. 
L'analyse a été réalisée par un groupement de sociétés autour de SCOT, Société de 
Consultance en Observation de la Terre, incluant le Service Central des Enquêtes et Etudes 
Statistiques (SCEES) du Ministère Français de l'Agriculture, ainsi que les sociétés SGS et 
Geosys (F). L'année 1989 a permis la réalisation de la première phase qui consistait à définir 
et écrire le logiciel de traitement des images. Les photointerprètes a partir de l'analyse de 
certains sites ont également défini leur méthode d'interprétation assistée par ordinateur. Au 
cours de l'année 1990, 20 sîtes ont été analysés. Dans cette deuxième phase, l'objectif était de 
se mettre en configuration de travail opérationnel. Cependant les mises au point dans les 
logiciels ou la méthode de photointerprétation ne permettaient pas le respect des délais. 
Ceux-ci ne seront exigés qu'en fin de deuxième phase et pour préparer la troisième phase. 
33 
La disponibilité des images a été suffisante même dans les zones du Nord-Ouest de 1 
TEurope ou la couverture nuageuse est fréquente. Des délais de livraison de l'ordre de 7 à 10 
jours après la prise de vue ont été en général tenus 
Les résultats obtenus sur les sites analysés ont été très encourageants pour la validité de la 
méthode. Des bulletins de conjoncture portant sur les principales cultures analysées à 
l'intérieur de chaque sîte avec comme unique source les images satellites ont donné une 
information cohérente avec les informations obtenues par ailleurs. 
Les travaux terrain complémentaires n'appellent pas de remarque particulière, ils sont 
identiques dans leur conception à ceux détaillés dans l'action 1. Ils ont permis 
l'expérimentation de ce type d'enquêtes sur tous les pays de la Communauté ce qui n'était pas 
le cas pour les actions d'inventaires. Les services statistiques ou Ministères de l'agriculture 
ont d'ailleurs parfois directement réalisés ces travaux, au Portugal, en France et au Danemarc. 
•Ces enquêtes ont surtout servi lorsque pour des raisons diverses telles que taille des champs, 
la télédétection était dans des conditions d'utilisation limites. 
5.2.3. Test en vrai grandeur de la méthode (92-93). 
Le test en vrai grandeur de la méthode a été réalisé sous contrat par un groupement de 
sociétés autour de SCOT comprenant GAF, NRSC, Telespazio et CISI Informatique. 
L'atelier de travail a été séparé des parties développement avec la création de la Société 
SOTEMA groupant les intervenants français. 
Cette étape a été marquée par la mise en place d'une fonction conjoncture importante du 
fait de l'obtention de résultats sur l'ensemble des 53 sîtes (3 sîtes ont été ajoutés pour la partie 
est de l'Allemagne). De même le modèle statistique a dû être amélioré. 
Des modifications ont dû être apportées pour répondre à de nouvelles demandes de la DG 
VI, par exemple l'étude des jachères qui n'était pas prévue à l'origine. 
En 1992, l'ensemble des sîtes a pu être couvert par des images, par contre au 9 août deux 
sîtes n'étaient toujours pas couverts en 1993. Le modèle statistique applique alors à ces sîtes 
le comportement de ceux qui les entourent. 
Les délais d'obtention des images ont pu être maintenus à environ 4 à 5 jours et l'analyse à 
3-4 jours. L'objectif qui est l'incorporation lors d'un bulletin ou fax d'information de toutes 
les données acquises précédemment sauf celles de la dernière décade est donc atteint. 
Des améliorations aux logiciels de traitement ont dû être réalisées, en particulier pour les 
corrections géométriques des images de façon à maintenir les coûts et les délais. Auparavant, 
ce prétraitement était réalisé à l'extérieur. 
En 1993, la réalisation d'un logiciel plus industrialisé et plus portable est entreprise de 
façon à basculer du système Vax/VMS au système SUN/UNIX. Ceci est réalisé afin de 
préparer le passage à l'opérationnel. 
Par contre pour des raisons financières les travaux terrain n'ont pu être réalisés en 1993. 
Ceci n'a pas de conséquence directe puisque dans sa phase de maturité, la méthode peut s'en 
34 
passer, cependant une base, de connaissances actualisée est nécessaire pour les 
photointerprètes et cette question devra être examinée soigneusement pour maintenir la 
qualité du système. 
Les données de surface des cultures sont directement issues au niveau d'un sîte de l'analyse 
des images. Pour les rendements, la télédétection n'est qu'un élément d'appréciation. A partir 
de 1993, les données de l'action 3 sur chaque sîte sont incorporées et deviennent un élément 
majeur de l'évaluation. 
5.3. Les résultats 
Il y a plusieurs façons d'évaluer les résultats. La première est théorique. Elle consiste à 
calculer la précision de l'échantillon en supposant parfaite l'estimation au niveau d'un sîte , 
c'est-à-dire en supposant les techniques de photointerprétation parfaites. Pour les principales 
cultures l'erreur dans l'évolution due à l'échantillonnage est de l'ordre de 2%. C'est-à-dire que 
s'il y a une évolution de 5 % en surface, l'échantillon nous permet de le situer entre 3 et 7 % 
(avec une probabilité de 90%). 
Une autre méthode consiste en fin de travail à comparer les résultats avec une source 
considérée comme juste, c'est-à-dire les statistiques Eurostat. 
Comme il s'agit de prévision rapide, ce qui est important est l'évolution dans le temps et la 
précocité de l'information par rapport à d'autres sources. Dans la pratique, les estimations 
d'Eurostat peuvent varier assez fortement 6 mois après la récolte et pour une dizaine de fax 
et une dizaine de cultures, la synthèse n'est donc pas très facile. 
Les courbes ci-jointes (figure 17), relatives au blé dur et au blé tendre, deux cultures 
difficiles à distinguer dans les zones ou elles coexistent, ont été parfaitement appréciées dès le 
fax du .9 juin 1992 que ce soit en surface ou en production bien que leurs variations 92/91 
aient été très contrastées. Dès qu'une centaine d'images ont été analysées, les variations n'ont 
plus été modifiées. Les prévisions étaient nettement meilleures que celles de l'organisme 
professionnel Coceral. 
La comparaison des résultats au 12.10.92 sur les surfaces des diverses cultures semble 
donner des résultats meilleurs que les 2 % théoriques signalés plus haut sauf pour le 
tournesol (figure 18). Une analyse détaillée a montré que pour cette culture, des champs 
qualifiés de tournesol étaient interprétés en sol nu, du fait probablement d'un rendement très 
faible, ce qui explique dans ce cas un très bon résultat sur la prévision de la production à 
partir d'une très mauvaise prévision de surface. 
Lorsque les données sont assez différentes comme pour la production de blé dur, environ 
10 % d'écart, cela ne veut pas dire nécessairement erreur de l'action 4, une révision ultérieure 
d'Eurostat ayant amené un rapprochement à quelques %. 
Certaines cultures trop localisées telles que pommes de terre et betteraves sont par contre 
mal appréhendées. 
35 
La présentation des résultats, de même que les commentaires, deux aspects importants 
dans une analyse conjoncturelle, satisfont la DG VI qui est l'utilisateur visé pour une telle 
action: Le manque de données prévisionnelles au niveau national est inhérent à la méthode 
d'échantillonnage. Pour les pays ayant une dizaine de sîtes l'indication pour 2 ou 3 cultures 
semble à peu prés valable. La représentation cartographique par sîte fournit une information 
comme par exemple pour le tournesol en 1993 où l'évolution est contrastée entre la Péninsule 
Ibenque et le reste de l'Europe (voir figure 19). Ces informations à un niveau sub-européen 
sont cependant très limitées et doivent être considérées avec prudence, l'échantillon n'étant 
pas fait pour cela. 
BLE DUR BLE TENDRE 
Evolution de la superficie Evolution de la superficie 
AGSOMcT 
x 
EUSCSTA7 H.1CE2 Date (1992) 
Evolution de la production Evolution de la production 
EUROSTAT vm 
~^ j^ EUROSTAT «-031??3 
41 SM. Sb«fw •g. s^ 
EUROSTAT 1W1 
EURCSTATotOiWJ 
Ecnsuooa coble I 
33 Su*. l»buia 
^ 
IICM nos caca cac7 caca 3i.ce 2aoo 
J7.CJ 2SCS 22.08 20.07 17.08 H.00 12.10 ncj 11.05 oaos oa.07 cace 31.cs zaoe 
Z7.C-1 2S.OS Z2.CB 72.0T 17.08 14.O0 1210 
Date (1992) Date (1992) 
Figure 17: Evolutions de la superficie et de la production de blé tendre et du blé dur au 
cours de la campagne 1992: comparaison des estimations faites dans le cadre 
d'Action 4 avec celles d'EUROSTAT. 
36 
La validité des résultats de 1993 ne pourra être vérifié que quand les données officielles 
seront disponibles, < - Une première évaluation indique que les 
estimations de superficie et de production faites par l'Action 4 pour la majorité des cultures 
sont en concordance avec les chiffres (estimations) fournis à EUROSTAT par les Etats 
Membres. Cependant, la production totale de céréales, et surtout de blé tendre, s'avère 
difficile à cerner en 1993 du fait de l'entrée en vigueur des nouvelles mesures de la PAC, et 
en particulier, le gel de terres. Si cette analyse se confirme, il semblerait que les terres mises 
en jachères étaient généralement les moins fertiles pour cette première année d'application. 
Aussi, les modèles traditionnelles permettant d'approcher le rendement étaient difficiles à 
mettre en oeuvre sans tenir compte de ce glissement. 
^ EVOLUTIONS DES SUPERFICIES 
Action 4 et Eurostat, 1992 sur 1991 
Blé dur Céréales total 
Blé tendre Ose Colza Pomme de terre 1 oumesol 
Maïs erain Betterave i sucre 
Action 4 ( I Eurostat 
^ EVOLUTIONS DES PRODUCTIONS 
Action 4 et Eurostat, 1992 sur 1991 
Blé dur Céréales total 
Blé tendre Orge Colza Pomme de terre Tournesol 
Mais erain Betterave à sucre 
Acuon 4 I I Eurostat 
Figure 18: Evolutions de la superficie et de la production des principales cultures en 1992 
par rapport à 1991: comparaison des estimations faites dans le cadre d'Action 4 
avec celles d'EUROSTAT. 
37 
ETATS DES SITES ECHANTILLONS DU PROJET MARS (Action 4 
CAMPAGNE 19 93 
Situation des superficies au 09/08/93 
Tournesol 
ïfy .ht 
-SO* -35% -25* -15* -S* 28000 Ha Evolution 
ÇJ) 21000 Ha 
O 14000 Ha 
O 7000 Ha 
Figure 19: Carte du tournesol extraite du Fax de Conjoncture du 9 août 1993. 10* 20* 30* <0* > S0* 
38 
5.4. Conclusions et orientations. 
Si la qualité des résultats 1993 confirme ceux de 1992, la méthode mise au point peut être 
considérée comme opérationnelle sur la Communauté sans changement majeur. 
Des améliorations ultérieures doivent être incorporées, par exemple l'introduction de 
l'analyse des images radar de ERS.l de façon à permettre une plus grande sécurité et fiabilité 
dans le temps. La liaison avec d'autres sources doit être améliorée en particulier pour les 
aspects rendements. 
Il est probable que des applications plus variées vont pouvoir être réalisées comme cela a 
été le cas avec les jachères ou retrait des terres arables qui n'était pas prévu a priori. 
Sur le territoire de la Communauté il conviendra de revoir le rôle des enquêtes de terrain 
si celles-ci doivent être conservées. Leur fonction de vérification de la qualité du travail des 
photointerprétes n'est en effet plus essentielle dans une phase opérationnelle. 
Lors des études et discussions préalables à la mise en forme du projet, l'importance des 
prévisions de récoltes étrangères avait bien était prise en compte. Cependant pour des raisons 
techniques, il avait semblé préférable de n'envisager une telle action que dans la deuxième 
partie du programme décennal. 
Pour l'application à des pays étrangers qui était donc une fonction essentielle assignée à la 
mise au point de l'action 4, il conviendrait d'étudier quelle est la base de connaissance 
nécessaire permettant de se substituer aux observations de terrain. Il conviendrait de mieux 
équilibrer l'apport des actions 2 et 3 moins coûteuses en période de fonctionnement 
opérationnel par rapport à l'action 4 pour lequel le travail de photointerprétation restera 
essentiel et donc le coût nécessairement élevé. 
39 
6. LES ACTIONS SUPPORTS OU DE SYNTHESE 
Trois actions support ou de synthèse ont été définies dans le projet pilote. 
action 5: système avancé d'information sur l'agriculture 
action 6: système d'enquêtes aréolaires 
action 7: études à long terme. 
Par ailleurs, la multiplicité des contacts, des informations à fournir, nous ont demandé un 
effort notoire en matière d'information-communication. 
6.1. Action 5: Système avancé d'information sur l'agriculture. 
L'objectif de cette action est d'intégrer les diverses actions entre elles ainsi qu'à des 
enquêtes traditionnelles de façon à créer un système complet d'information incorporant les 
méthodes nouvelles ci-dessus définies. Elle se situe donc en aval des précédentes. Les 
travaux ont porté essentiellement sur la liaison enquêtes de terrain de type aréolaire et 
analyse des images haute résolution des actions 1 et 4, voir le paragraphe 6.2. enquêtes 
aréolaires. 
Les travaux de synthèse, tels que le bulletin Y.S.P.R.A. (voir paragraphe 4.3.1.) est 
également un moyen de tirer partie des différents travaux séparés pour en intégrer les 
résultats. Celui-ci tire partie de l'action 4 pour les surfaces et des actions 2 et 3 pour les 
rendements. Contrairement au bulletin SOTEMA l'information fournie vise le niveau national. 
6.2. Action 6: Système d'enquêtes aréolaires 
Cette action avait pour but de définir un type d'enquête bien adaptée à la télédétection et 
donc aux divers travaux terrain nécessaires au projet. Il avait pour but également de définir 
un système complet de statistiques agricoles sur base aréolaire. 
Toutes les enquêtes de terrain réalisées dans le cadre du projet sont en effet de type 
aréolaire. Les unités statistiques d'enquêtes ne sont pas des entités économiques comme 
l'exploitation agricole mais de petites unités géographiques appelées segments. Ces segments 
ou petites unités de surface sont obtenues par segmentation du territoire. Dans le cadre du 
projet l'unité de base est un carré de 50 ha. Après trois ans d'études cette forme et taille se 
sont avérées être en moyenne assez proches de l'optimum dans la plupart des régions 
étudiées. Les segments à limite physique, non carrés, pourraient être plus aisés pour les 
enquêteurs de terrain, cependant la création de toutes ces limites fines représente un 
investissement extrêmement lourd. Le projet italien Agrit ayant réalisé un tel investissement 
dans l'Emilia Romagna pour ses propres objectifs, nous avons utilisé à partir de 1990 de tels 
segments à limite physique. Les résultats ne semblent pas améliorés par rapport aux segments 
carrés et ne justifient donc pas un tel investissement. Ceci a été étudié en Navarra où la 
Société de service est arrivée à la même conclusion. 
40 
Il est coûteux de supporter deux systèmes d'enquêtes, par listes d'exploitants et aréolaire. 
Dans certains cas par exemple pour les pays en voie de transition dans l'Europe du Centre et 
de l'Est un système liste est actuellement inapplicable. Cet aspect a été étudié dans le cadre 
du projet pour créer un sytème complet sur base aréolaire. 
Dans l'action 1, l'obtention de la composante rendement se fait par remontée et 
questionnaire auprès des exploitants. Ceux-ci ne sont pas sélectionnés à partir des 
recensements agricoles mais par "remontée" à partir de l'enquête aréolaire. La même méthode 
est utilisée dans l'action 4 pour le contrôle des résultats de la photointerprétation. 
La faisabilité d'une telle méthode a été démontrée et les taux de réponse sont en général 
très satisfaisants. Ils dépendent cependant beaucoup du support ou non des organismes 
officiels. Lorsque ceux-ci ont été directement impliqués les taux de réponse ont avoisiné les 
100%. 
La méthode a été également utilisée pour des données qualifiées de structurelles, telles que 
le mode de propriété ou exploitation. Dans l'exemple ci-dessous de la République Tchèque 
qui a testé la méthode du projet, les résultats suivants ont été enregistrés en 1992 (Figure 
20). Cette enquête sera répétée pour suivre l'évolution. 
Il est important de conserver l'avance technique qui a été acquise en matière de sondages 
aréolaires, ceux-ci peuvent en effet s'appliquer non seulement aux statistiques agricoles mais 
à des statistiques environnementales ou structurelles. Leur liaison avec les techniques de 
téldétection les rend susceptibles d'améliorations constantes. Dans l'immédiat cependant 
l'utilisation économique de la télédétection est essentiellement dans l'aspect stratification et 
allocation des enquêtes de terrain et non pas dans les classifications automatiques qui étaient 
essentiellement le thème étudié au départ. 
privé (individu) (4%) 
privé (entreprise) (6%) —x état (31%) 
coopérative (59%) publique (0%) 
Figure 20: Diagramme relatif à l'état de l'exploitant agricole en République Tchèque. 
41 
6.3. Action 7: Etudes à long terme. 
L'objectif était d'affecter une partie des moyens du projet à des travaux qui probablement 
ne déboucheraient pas sur des actions opérationnelles pendant la période du projet mais qui 
correspondent à des perspectives d'utilisation à moyen ou long terme. 
En 1989 et 1990 ces moyens ont été essentiellement affectés à des études fondamentales 
sur les techniques radar. Après le lancement du satellite ERS 1 en 1991 les travaux ont pu se 
poursuivre à partir de données réelles pour lesquelles il est prévu une continuité de service. A 
mi-1993 il apparait que les images radar sont potentiellement utilisables dans le cadre du 
projet, à la fois pour l'action 1 et 4. Ceci reste cependant à tester sur des zones plus vastes et 
surtout il conviendra de vérifier la possibilité réelle d'acquisition des images, le satellite ERS-
1 est multimission et les applications essentielles visées sont maritimes. 
Des travaux ont été également menés pour le développement du logiciel Space sur 
ordinateurs parallèles en support à l'action 2. Le traitement opérationnel d'une archive de 10 
ans d'images satellites sur l'ensemble de l'Europe de même que le traitement en temps réel est 
extrêmement lourd. Le passage sur ordinateur parallèle pourrait permettre d'alléger une telle 
tâche comme le montre les gains de temps réalisés sur de tels ordinateurs. 
Le travail devrait cependant être poursuivi pour vérifier que ces gains ne sont pas en partie 
ou complètement annulés par les temps de manipulation ou d'entrées sorties à partir des 
médias portant les données. 
6.4. Information et communication. 
Le nombre élevé de participants ou interlocuteurs du projet nous a amené à consacrer 
l'équivalent d'une personne aux activités d'information et de communication. Quatre volets 
ont été développés: 
la rédaction de bulletins Télé-agri-news 
la tenue de conférences, réunions, visites 
la mise en place de cours de formation 
la création de groupes de travail scientifiques. 
Cinq bulletins Té lé-agri-news ont été édités .Ils fournissent les principaux résultats 
obtenus dans le cadre du projet ainsi que les orientations scientifiques prises. La fréquence et 
la régularité des bulletins ont été un peu insuffisantes, mais cela n'était qu'un des moyens de 
communication. 
Une conférence a été organisée tous les deux ans. La première a eu lieu à Varese, Italie, 
les 10 et 11 octobre 1989 et la deuxième à Belgirate, Italie les 26 et 27 novembre 1991. La 
troisième a eu lieu à Belgirate les 17 et 18 novembre 1993. Elles ont permis une présentation 
approfondie de l'avancement du projet et une confrontation avec d'autres méthodes. Elle ont 
permis également aux statisticiens agricoles nationaux de communiquer avec les scientifiques 
des milieux télédétection. 
42 
Plusieurs cours de formation relatifs à l'action 1 inventaires régionaux ont été organisés à 
Ispra, Lisbonne et Athènes. Certains statisticiens agricoles régionaux ou nationaux y ont 
participé, mais le contenu en était général pour un public assez large. 
Plusieurs groupes de travail scientifiques ont été créés en support au projet. Un groupe 
technique à durée limitée a étudié les problèmes de nomenclatures et de traitements des 
données satellites propres aux zones méditerranéennes. Le Groupe Support Sols et Systèmes 
d'Information Géographique a été créé pour contribuer à la validation des travaux relatifs à 
la carte des sols réalisés dans le cadre du projet. Le Groupe Support Agrométéorologie 
(SuGrAm) a suivi les aspects liés au modèle de prévision des rendements. 
Le projet Agriculture est également représenté dans plusieurs organisations et groupes de 
travail internationaux, tels que, à titre d'exemple, PASSAGER VEGETATION, GISIG 
(Geographical Information Systems International Group), International Society for 
Photogrammetry and Remote Sensing, etc. 
Le projet a établi des contacts étroits avec, entre autres, l'Agence Spatiale Européenne, la 
F.A.O., l'Organisation Météorologique Mondiale, l'Agence Européen de l'Environnement 
(task force), Programmme des Nations Unies pour l'Environnement, Unites States 
Department of Agriculture, United States Department for Agricultural Research, etc. 
7. ETUDES INTERNES AU PROJET 
La plupart des travaux scientifiques du projet consistent à évaluer différentes méthodes 
alternatives, à en choisir une ou plusieurs et à faire réaliser sous contrat les études 
correspondantes. Le suivi des contrats, leur évaluation permettent à leur tour d'engager une 
nouvelle étape. De façon distincte des études propres ont été menées au sein du projet en 
particulier sur les aspects informatiques. 
Une chaine informatique complète dénommée MARS-PED a été constituée pour le 
traitement des données haute résolution dans le cadre de l'action 1. Celle-ci est dérivée et 
reprend les formats d'un logiciel appelé Peditor utilisé à 1TJS Department of Agriculture. La 
version actuellement disponible a été développée sur micro VAX. Nous avons en effet profité 
des développements antérieurs au CCR qui étaient tous réalisés sur Vax,système VMS. Un 
système de numérisation des enquêtes de terrain par caméra vidéo a été mis au point pour 
raccourcir les délais de saisie informatique de ces enquêtes. Pour une région et quelques 400 
observations, le traitement qui prenait environ 1 mois et demi est réalisé en une semaine. 
Cette méthode est utilisée maintenant par une dizaine de sociétés de services pour leurs 
travaux. 
Ces actions ont pour but d'aider les sociétés qui réalisent les inventaires mais aussi 
d'harmoniser les systèmes informatiques. Elles permettent à l'équipe projet de bien posséder 
les techniques de façon à pouvoir aider des organismes régionaux ou nationaux qui 
décideraient de se doter de systèmes comparables. L'accent a été mis sur l'action 1, car pour 
les autres le traitement est prévu de façon centralisée, les problèmes de coordination ne sont 
donc pas aussi aigus, et sur la production de documents cartographiques basés sur images 
satellitaires en support aux activités sur le terrain (Action 6). 
43 
Les développements centralisés pour les actions 2 et 3 sont réalisés sur informatique SUN 
en système opératif UNIX. Des équipements adaptés au traitement en temps quasi-réel des 
données NOAA-AVHRR ont été mis en place, ils ont été calqués sur les équipements de 
l'ASE en ce domaine, c'est à dire des machines SUN plus disques optiques. Le système 
d'informations géographiques et les modèles agrométéorologiques de prévision des 
rendements sont également installés sur SUN. La mise en place de ces équipements a pu se 
faire progressivement et a permis une intégration progressive des travaux réalisés à 
l'extérieur. 
8. ASPECTS BUDGETAIRES 
Le tableau en annexe 2 présentant le coût du projet par action fait apparaître une évolution 
très différente entre les diverses actions. 
Les coûts de l'action 1 inventaires régionaux sont très élevés en début de programme. Ceci 
tient au fait qu'elle a débuté plus tôt. Cinq régions ont été suivies plutôt que 3 ou 4 comme 
cela était prévu à l'origine. Le passage à l'opérationnel a été rendu plus rapide par un 
investissement plus élevé ce qui a permis des économies en fin de programme. 
De même, le coût de l'action 4 apparait très élevé. Cela correspond à l'augmentation 
beaucoup plus forte que prévue du coût des images satellites haute résolution. Cela tient 
également au fait qu'une partie de ce qui était prévu dans le cadre de l'action 5 a été réalisée à 
titre de contrôle de l'action 4 et donc incluse dans cette action. 
Les coûts prévus dans le cadre des actions 2 et 3 sont eux très inférieurs aux prévisions. 
Ceci tient d'une part au décalage d'environ 1 an de ces actions dans le temps. Elles n'ont pas 
en effet été engagées au tout début par manque de personnel. Le retard s'est résorbé sans 
coût supplémentaire du fait d'un faible prix des images NOAA. Le traitement est par ailleurs 
réalisé en interne ce qui a permis des économies. Il est difficile de séparer le coût des deux 
actions car les équipements et la maintenance correspondante sont uniques pour les deux. 
Pour les trois actions relativement centralisées, actions 2, 3 et 4 les coûts opérationnels 
seraient de l'ordre de 500 KEcus, 500 KEcus et 2500 KEcus respectivement. Le tiers 
correspond à l'achat des données d'entrées, données météo ou images satellites pour chacune 
des actions. Cependant le coût des analystes n'est pas compris dans ces montants pour les 
actions 2 et 3, alors qu'il est compris dans celui de l'action 4. L'analyse est nécessairement 
décentralisée pour chaque niveau d'analyse pour les actions 2 et 3. 
9. RELATIONS AVEC LES REPRESENTANTS DES ETATS MEMBRES 
Dans le cadre du Comité Permanent des Statistiques Agricoles, voir articles 2 et 4 de la 
Décision n°88/503/CEE du Conseil,et des groupes de travail sur la statistique de la 
production végétale présidés par l'Office statistique, les représentants des Etats Membres ont 
été tenus au courant de l'avancement du projet. Un des groupes de travail s'est tenu à Ispra 
les 26, 27 et 28 mars 1991 et s'est attaché particulièrement au domaine de la télédétection. 
44 
Les Services nationaux auront en effet un rôle actif dans le passage à l'opérationnel des 
méthodes développées par le projet pilote. C'est déjà le cas pour l'action 1, inventaires 
régionaux, dont l'application au plan de restructuration du système d'enquêtes agricoles en 
Grèce, suite à la Décision 90/386/CEE du Conseil du 16 juillet 1990, mérite d'être soulignée. 
D'autres opérations visant à introduire les méthodes télédétection dans le système national 
ont aussi été réalisées au Portugal et en Espagne. 
Un groupe de travail informel a été proposé pour suivre ces opérations et donner des 
indications dans la phase de passage à l'opérationnel. La coordination en relève d'Eurostat. 
10.CONCLUSIONS 
Au cours de la première phase 1989-1993, l'avancement du projet pilote de télédétection 
appliquée aux statistiques agricoles a été conforme au programme établi et approuvé par la 
décision du Conseil n°88/503/CEE. 
Le passage à l'opérationnel de l'action 1, inventaires régionaux a été réalisé dès 1991 alors 
que cela n'était envisagé qu'après trois à cinq ans. Des programmes en ce sens sont établis 
avec les pays intéressés. 
Dans le cadre des actions 2 et 3 liées au suivi de la végétation et des prévisions 
agrométéorologiques des rendements, une base de données géoréférencées a été mise en 
place. Celle-ci a beaucoup de complémentarité avec la base de données Corine et peut avoir 
de multiples applications dans le domaine de l'agriculture mais aussi de l'environnement. 
Des produits cartographiques et d'évolution temporelle relatifs à l'état des cultures sont 
issus de ces modèles, il sont déjà utilisés dans le cadre de l'action 4, mais ceci entre plutôt 
dans une phase de validation qui va probablement entraîner certaines modifications. Ces 
produits doivent être adaptés pour les besoins nationaux et surtout régionaux. La liaison 
entre les modèles de l'action 3 et les données télédétection n'est pas réalisée soit en tant que 
données d'entrée dans le modèle soit à titre de contrôle à certains stades. 
L'action 4 estimations européennes rapides des surfaces et des rendements potentiels a pu 
donner dès 1992 des prévisions qui se sont avérées assez précises dès une date avancée. Elle 
est propre à passer à un stade opérationnel dès la fin de la première phase sans changement 
majeur sauf peut-être sur les contrôles de terrain. 
Quelques travaux sur les pays tiers ont pu être réalisés suite aux recommandations du 
rapport au Conseil de 1991. Ceux-ci ont été très limités à quelques collaborations techniques. 
Après une première période de cinq ans tous les outils de base prévus sont à peu prés en 
place. Les possibilités de la télédétection en tant que source nouvelle d'information pour les 
statistiques agricoles est bien cernée. Les résultats de certaines activités telles que l'action 4 
se sont avérées parfaitement conformes à leur conception, dans d'autres cas, telle que l'action 
1 la télédétection s'avère plus efficace par les aspects stratification que par les classifications 
automatiques, alors que le projet avait mis l'emphase sur le second aspect. 
45 
Pour les modèles qualitatifs et quantitatifs de prévision des rendements des cultures, des 
résultats étaient attendus d'abord sur l'action 2 puis seulement en deuxième phase du projet 
sur l'action 3. Les produits essentiels ont été obtenus dès la quatrième et cinquième années. 
Ils ne sont cependant pas validés et ne sont pas dans une forme permettant leur passage à 
l'opérationnel. Ils peuvent cependant commencer à être utilisés, mais la mise au point 
définitive pour des produits stabilisés prendra deux ou trois années supplémentaires. 
L'essentiel des travaux futur doit concerner une intégration des diverses composantes qui 
se renforcent l'une l'autre. Les produits des actions 2 et 3 doivent être mieux intégrés. 
L'action 4 en permettant une observation précise sur certains sîtes doit permettre d'améliorer 
ces modèles. A l'inverse les modèles permettent d'améliorer la composante rendement de 
l'action 4. Ce croisement et complémentarité des diverses actions devrait être également 
essentiel pour aborder la mise au point des méthodes de prévision de récoltes étrangères qui 
avait fait l'objet d'une priorité initiale mais avait été renvoyée à une deuxième phase pour des 
raisons techniques. 
Au fur et à mesure que les actions deviennent opérationnelles, il est important qu'une 
bonne coordination soit maintenue quand les utilisateurs sont multiples. Celle-ci sera 
essentielle de la part d'Eurostat pour la poursuite de l'action 1 mais également pour 
l'utilisation des méthodes des actions 2 et 3 par les Etats Membres. 
Si le rôle du CCR est important pour les actions qui doivent encore faire l'objet de 
développements, par exemple, actions 2, 3 et prévisions de récoltes étrangères, il devrait 
assurer seulement un rôle de support technique qui reste à préciser pour les actions qui 
deviennent opérationnelles. C'est l'utilisateur et le coordinateur qui jouent alors un rôle 
essentiel et orientent ce support technique. 
46 
ANNEXES 
Annexe 1: Principaux contractants du projet 
Annexe 2: Coût du projet pilote 
Annexe 3: Publications du projet 
47 
Annexe 1 : Principaux Contractants du Projet 
Main Contractants of the Project 
Action 1: Inventaires Régionaux 
Allemagne 
Espagne 
France 
Grèce 
Italie 
Informatique Contractant 
GAF Sous-contractant 
(R.E.A.) 
Hunting (R.U.) 
Sodeteg/Sysame (F) 
BDPA/Sysame (F) 
Aquater (I) 
R.S.D.E. (0 Aurenza (E) 
Aquater (I) 
ADK(G) BRGM (F) 
Sodeteg/Sysame (F) 
Action 2: Suivi de la Végétation 
Etudes Thématiques 
Informatique 
1990-1991 
1992-1993 DHV (P.B.) 
Hunting (R.U.) 
INMG (P) 
INRA (F) 
Logica (R.U.) 
Silsoe College (R.U.) 
Telespazio (I) 
Tecnodata (I) 
E.O.S. (R.U.) l_ERTS,CEMAGREF (F) 
Reading (R.U.) 
Univers. (G) 
Action 3: Modèles Aqrométéoroloqiques 
Développement des modèles Winand Staring Centre, Centre for Agrobiological 
et validation statistique Wageningen (P.B.) Research-CABO (P.B.) 
Fac. Sciences Agron 
de Gembloux (B 
Informatique 
Modèles d'Evaporation 
Potentielle 
Inventaires Agrométéo Hunting Technical 
Services (R.U.) 
Univ. East Anglia (R.U.) 
SGS-Qualitest (F) Q & R Agrimatics 
Meteo Consult 
Météo-France 
I.N.R.A.-France 
Fac. Sciences Agron. 
de Gembloux (B) 
INRA (F) 
Scottish Crop Inst. (R.U.) 
Univ. Edinburgh (R.U.) 
Meteorological Office (R.U.) 
AGPM (F) 
Aquater (I) (P-B.) 
(P.B.) 
(F) 
(F) 
(** 
Traitement données Météo­
rologiques et interpolation 
Rayonnement solaire global 
Prévision Viticoles - Pollen 
Modèle statistique, prévision 
fruits et vin Meteo Consult (NL) 
Winand Staring (NLJ 
The British Met. 
Office (RU) 
The World Met. 
Organization 
CEMAGREF (F) 
Fac. Sciences. (B) 
Agron. de Gembloux C.N.R.S. (F) 
Action 4: Estimations Européennes Rapides 
Analyse d'Images 
1988-1991 
1992-1993 
Documents Terrain 
Observations Terrain SCOT 
SCOT 
IGN-Espace 
Hunting (F) 
(F) 
(F) 
(R-U.) SCEES/SGS/GEOSYS(F) 
SOTEMA, CISI (F) 
TELESPAZIO (I) 
GAF (RFA) 
NRSC (R.U.) 
ERA (I) 
Bureau of Land Data (Dan.) 
Agrar (EFA) 
DGPA (P) 
Organotechnica (G) 
KUL (B) 
Ibersat (E) 
SCEES (F) 
RSDE (I) 
Hunting (R.U.) 
Action 5: Système Avancé d'Information Aqricole 
NRL (P.B.) 
W 
Annexe 2: Coût du Projet / Project Costs 
en KEcus KEcus 
Crédits et Personnel / Credits and Staff 
P: Prévision 
R: Réalisation 
Crédits Spécifiques 
Specific Credits 
Nombre d'Agents 
Staff Number P 
R 
P 
R 1989 
4825 
4825 
12 
9 1990 
5425 
5425 
12 
9 1991 
5725 
4600 
12 
8 1992 
6025 
5370(1) 
12 
12 1993 
6000 
4840 (2) 
12 
12 
(1 ) 4670 inscrits en début d'année mais 700 supplémentaires ultérieurement 
(2) 3540 inscrits en début d'année mais 1300 utilisables en supplément de fin 
1992. 
Coûts par Action / Costs per Action 
1989 1990 1991 1992 1993 Total 
Action 1 
Actions 2/3 
Action 4 
Recherche/ 
Research 
Autres/ 
Others 
TOTAL 1300 
825 
1400 
600 
700 
4825 1400 
1225 
1500 
600 
700 
5425 600 
1100 
2100 
200 
600 
4600 550 
1370 
2600 
300 
550 
5370 250 
1590 
2300 
200 
500 
4840 4100 
6110 
9900 
1900 
3050 
25060 
5"0 
Annexe 3: Une sélection des principales Publications des Agents du CCR. ou 
Publications CCR 
A selection from the main Publications of the J.R.C Scientists within 
the Project or J.R.C Publications 
1. General 
The 10-Year Research and Development Plan for the Application of Remote 
Sensing in Agricultural Statistics - JRC, Report SP.I.88.35/EN. 
Proceedings of the Conference on the Application of Remote Sensing to 
Agricultural Statistics - Varese (Italy) 10-11 October 1989 - June 1990 - JRC, Report 
EUR12581/EN. 
Proceedings of the Conference on the Application of Remote Sensing to 
Agricultural Statistics - Belgirate, Italy, 26-27 November 1991 - 1992 - JRC, Report 
14262 EN. 
J. Meyer-Roux, C. King, 1992. Agriculture and Forestry. International Journal of 
Remote Sensing, Special Issue: European Achèvements in Remote Sensing, Vol. 
13, No. 6 and 7, pp. 1329-1342, April/May 1992. 
J. Meyer-Roux, 1992. Remote Sensing Applied to Agriculture: State of the Art and 
New Trends. Space in the Service of the Changing Earth. In Proc. of the Central 
Symposium of the "International Space Year" Conference, ESA SP-341, p. 647-649 
Munich (Germany), 30 March-4 April 1992. 
J. Meyer-Roux, M. Cornaert, 1991. Stato dell'Arte, Esempi dei Proqetti MARS e 
CORINE. Atti del Convegno Europeo sui Sistemi Informativi per la Difesa del Suolo 
e laTuteladelTerritorio, Roma 14-15 Maggio 1991. 
TeleAgriNews no. 1-5. 
J. Meyer-Roux, 1991. La Télédétection Appliquée aux Statistiques Agricoles, 
Commission Economique pour l'Europe, 8-11 Juillet 1991, Document 
FAO/ECE:ESS(91)-7. 
A. Burrill, 1992. GIS Applications at the European Communities' Institute for 
Remote Sensing Applications. EUROCARTO X: Pan-European Environmental 
Policy: some relevant GIS applications, Oxford (GB) 16-18 Sept., 1992. 
Sw 
2. Action 1 
J. Delincé, 1993. La Prévision et l'Estimation des Productions Végétales en Europe: 
Les Applications de la Télédétection dans le Projet MARS. In Proceedings of 
International Symposium MARISY 92, Rabat (Maroc), Oct.7-9, 1992 
Géo Observateur MARISY 92, Numéro Spécial, pp. 37-42,1993. 
J. Gallego 1992. Applications of Remote Sensing to Agricultural Statistics in the 
MARS Project of the EC 2°Convegno Nazionale ' Informatica e Agricoltura" 
Firenze, 17-18 Dicembre 1992. 
J.P. Le Gorgeu, J. Meyer-Roux, J.M. Terres1992. Area Frame Sampling Surveys in 
Romania and Czechoslovakia. 12th EARSeL Symposium, Eger (Hungary), 8-11 
September 1992. 
J. Gallego, C Rueda,1991. Area Estimates with Sampling Units Shared by 
Different Strata. 19th European Meeting of Statisticians, Barcelona (Spain), Sept. 
2-6,1991. 
FJ. Gallego 1992. Flëchenschàtzungen fur einjâhrige Feldfrûchte mit Hilfe 
Fernerkundung: Neue Wege raumbezogener Statistik. Forum der Bundesstatstik 
No. 20, pp. 109-120, Wiesbaden: Statistisches Bundesampt. 
V. Perdigao, 1992. Stratification of Tras-os-Montes using integrated GIS and 
Landsat TM data, JRC EUR 14638 EN. 
D. Avenier, V. Perdigao, J.M. Terres, 1992. Méthodologies de stratification sur 
images satellitaires et urilisation d'un système d'information géographique. Mise 
en place du plan d'échantillonage, JRC EUR 14855 FR. 
V. Perdigao, 1992. Guide pratique à l'interprétation des images satellitaires pour 
la stratification, EurocoursesTélédét.. App.. Stat. Agr, Lisboa 1992. 
3. Action 2 
M. Sharman, I. Barnes, Ph. Bierlaire, A. Le Lerre, 1991. Software for Processing 
AVHRR Data for the European Communities: Algorithms, Benchmarks and 
Standards. 5th AVHRR Data Users Meeting, Tromso (Norway), 25th-28th June 
1991. 
M. Sharman, I. Barnes, Ph. Bierlaire 1991 Automatic Extraction from AVHRR of 
Data on Vegetation Condition for the European Communities. 5th AVHRR Data 
Users Meeting, Tromso (Norway), 25th-28th June 1991. 
5^ 
4. Action 3 
P. Vossen, 1992. Forecasting of National Crop Production: the Methodologies 
Developed in the Joint Research Centre in Support to the Commission of 
European Communities. EARSeL Workshop on Agrometeorology, Florence 
(ltaly)13-14 April 1992. 
P. Vossen, 1992. La Prévision du Potentiel de Production Viti- et Oléicole à l'Aide 
de la Méthode Aéropalynologique: Evaluation Primaire de la Méthode et des 
Investissements Faits par le Centre Commun de Recherche de la CE. In: Résumé 
de la Conférence Méthodes Aéropalynologiques, Phénologie de la Floraison et 
Prévision de Rendements, Bordeaux (France) 10-11 Mars 1992. 
P. Vossen, 1992. Timely forecasting of national sugar beet production in Europe: 
the CEC methodology and planned improvements using satellites. In: 
Proceedings of the 55th Winter Congress of the International Institute for Sugar 
Beet Research, Brussels, Belgium, February 1992, pp. 261-281. 
J. Vogt, P. Vossen, 1993. Suivi des ressources hydriques de la zone 
méditerrannéenne par l'intégration des modèles agrométéorologiques et de 
données satellitaires: premiers résultats du projet hydre. In: Proceedings of the 
Conference Télédétection des Ressources en Eau, Tunis, Tunisie, Sept. 21-24, 
1993. 
A. Burrill, . P. Vossen, 1992. Development of an operational agrometeorological 
monitoring system. Proceedings of the Conference Application of Remote 
Sensing to Agricultural Statistics, Belgirate, Italy, 26th - 27th November 1991, pp. 
357-360. 
A. Burrill, P. Vossen, 1993. Agro-climatic zonation of grape sugar content in the 
E.C, Proceedings of the 4th European Conference on Geographical Information 
System (EGIS '93), 29 March - 1April, 1993, Genova. 
J.Meyer-Roux and A.Burrill, 1993. Remote Sensing and Geographic Information 
Systems Within the MARS Project, Geodetical Info Magazine, Vol. 7, no. 1, pp. 65-
69. 
A.Burrill, 1992. An AML-Driven Crop State Monitoring System, Proceedings of 
the Twelfth Annual ESRI User Conference. 8-12 June, 1992, Palm Springs. 
Ph. Bierlaire, A.Burrill and P.Vossen, 1992. Outline of an Operational Crop State 
Monitoring System. Paper presented at the Third European Conference on 
Geographical Information Systems (EGIS '92), April, 1992, Munich. 
S^ 
5. Collection 
Un système d'Information Agronomique pour la Communauté Européenne /An 
Agricultural Information System for the European Community: 
G. Russell, 1990. Barley Knowledge Base. JRC, EUR 13040 EN. 
E. Choisnel, O. de Villele, F. Lacroze, 1992. Une Approche Uniformisée du Calcul 
de l'Evapotranspiration Potentielle pour l'Ensemble des Pays de la Communauté 
Européenne. JRC, EUR 14223 FR. 
A. Carbonneau, R. Riou, D. Guyon, J. Riom, C. Schneider, 1992. 
Agrométéorologie de la Vigne en France. JRC, EUR 13911 FR. 
A. Falisse, 1992. Aspects Agrométéorologiques du Développement des Cultures 
dans le Benelux et les Régions Voisines. JRC, EUR 13910 FR. 
G. Narciso, P. Ragni, A. Venturi, 1992. Agrometeorological Aspects of Crops in 
Italy, Spain and Greece. JRC, EUR 14124 EN. 
R. Palm, P. Dagnelie:, 1993. Tendance Générale et Effet du Climat dans la 
Prévision des Rendements Agncoles des Différents Pays des CE. JRC, EUR 15106. 
J. Bignon, 1990. Agrométéorologie et Physiologie du Mais Grain dans la 
Communauté EuropéenneJ. RC, EUR 13041. 
M.N. Hough, 1990, Agrometeorological Apsects of Crops in the United Kingdom 
and Ireland. A Review of Sugar Beet, Oliseed Rape, Peas, Wheat, Barley, Oats, 
Potatoes, Apples and Pears. JRC, EUR 13039. 
E.G. Beek, 1991.Spatial Interpolation of Daily Meteorological Data. The Winand 
Staring Centre for Integrated Land, Soil and Water Research, 2 Volumes. 
M.N. Hough and J. Parker, 1992. The Estimation, for the EC, of Global Solar 
Radiation and Sunshine Hours from Cloud Cover for 1-Day and 10-Day Periods. 
Meteorological Office. 
G.H.J, de Koning, M.J.W. Jansen, E.R. Boons-Prins, CA. van Diepen, F.W.T. 
Penning de Vries, 1993. Crop Growth Simulation and Statistical Validation for 
Regional Yield Forecasting Across the European Community. Simulation Reports 
CABO-TT, no. 31. JRC-CABO-DLO. 
E.R. Boons-Prins, G.HJ. de Koning, A. van Diepen, Penning de Vries, 1993 
Crop-specific Simulation Parameters for Yield Forecasting Across the European 
Community. Simulation Reports CABO-TT, no. 32. JRC-CABO-DLO, 250 pp. 
R. Palm, P. Dagnelie, 1993. Tendance Générale et Effects du Climat dans la 
Prévision des Rendements Agricoles des Différents Pays des CE. JRC, EUR 15106. 
I. Supit, 1993. Optimizing the Uses of European Solar Radiation Network. JRC-
EUR report. 
^ 
6. Action 4 
M. Sharman, 1990. Visual Image Interpretation of High Resolution Imagery for 
Real Time Agricultural Monitoring in Europe. ISPRS Symposium, Victoria B.C., 
Sept. 17-21,1990. 
M. Sharman, H. de Boissezon, 1992. Action 4 - From image statistics: operational 
review after two years of rapid estimates of acreages and potential yields of 
major annual crops throughout the European Community. Proceedings of the 
European International Space Year Conference, Munich, 30th March - 4th April, 
1992 ESA Publication ISY1. 
M. Sharman, J. Meyer-Roux, 1991. The Use of High Resolution Imagery in an 
Advanced Agriculture information System. 5ème Colloque International Masures 
Physiques et Signatures en Télédétection, Courchevel (France) 14-18/01/1991. 
SOTEMA, 1992. Estimation Rapides au Niveau Européenne des Superficies et des 
Rendements Potentiels. Rapport final Phase 2. Centre Common de Recherche et 
SOTEMA, Toulouse, 130 pp. 
SOTEMA, 1933. Estimations Rapides au Niveau Européenne des Superficies et des 
Rendements Potentiels. Rapport final Phase 3. Centre Commun de Recherche et 
SOTEMA, Toulouse, 146 pp. 
SOTEMA, 1933. Rapid Estimates of Crop Acreages and Potential yields at 
European Scale. Document de Synthèse. Centre Commun de Recherche et 
SOTEMA, Toulouse, 11 pp. 
7. Action 6 
V. Perdigao, J. Delincé, J.P. Cantou, V. Rodriguez, 1990. Utilisation des Images 
Numériques pour l'Organisation des Enquêtes Agricoles - Production d un 
Nouveau Type de Documents. In: Proc. of Symposium International de 
Cartographie Thématique Dérivée des Images Satellitaires, Saint-Mandé (France), 
1990, Comité Français de Cartographe Bull. 127-128. 
V. Perdigao, et al., 1991. Synthetic Cartographie Documents Based on High 
Resolution Satellite Imagery. In: Proc. 11th EARSeL Symposium, Graz, 1991, pp. 
406-417. 
V. Perdigao, 1991. Ground Survey Documents Based on High Resolution Satellite 
Imagery -1990 Campaign. JRC, S.P.I. 91.29. 
8. Support to DG XI EEA-FF 
V. Perdigao, A. Annoni, 1993. Integration of Remote Sensing and G.I.S. to Update 
a Multisources Land Cover Database. In: Proc. of Int. Symp. Operationalization of 
Remote Sensing, Vol. 6, pp. 53-60, Enschede. 
<T<T 
ISSN 0254-1491 
COM(94) 332 final 
DOCUMENTS 
FR 15 03 
N° de catalogue : CB-CO-94-406-FR-C 
ISBN 92-77-80559-5 
Office des publications ofîScielles des Communautés européennes 
Lr2985 Luxembourg