RAPPORT DE LA COMMISSION sur la mise en uvre des applications de la télédétection aux statistiques agricoles pendant la période 1994-1998

Table des matières

Introduction

PARTIE I - Activités opérationnelles

1. ACTIVITE A : LES INVENTAIRES REGIONAUX

1.1. Objectif et méthodes.

1.2. Déroulement des travaux.

1.3. Aspects financiers

1.4. Conclusions et orientations.

2. ACTIVITE B : ESTIMATIONS EUROPEENNES RAPIDES.

2.1. Objectif et méthodes.

2.2. Déroulement des travaux.

2.3. Les modalités d'exécution et les principales évolutions

2.4. Le rôle des enquêtes de terrain

2.5. Utilisation des ressources financières

2.5.1. Les images

2.5.2. Traitement des images et production des estimations

2.5.2.1. Conduite et gestion du projet

2.5.2.2. Démarrage du projet

2.5.2.3. Préparation de la campagne

2.5.2.4. Acquisition et pré-traitement des données satellitaires

2.5.2.5. Interprétation des données satellitaires

2.5.2.6. Conjoncture

2.5.2.7. Formation

2.5.2.8. Maintenance

2.5.2.9. Contrôle interne du projet

2.5.2.10. Rapports

2.5.2.11. Livraison des produits

2.5.2.12. Coûts du traitement des images et de la chaîne de production des estimations

2.5.3. La maintenance des logiciels

2.5.4. Les enquêtes de terrain

2.5.5. Gestion financière

2.6. Résultats obtenus et analyse de l'erreur

2.7. Evaluation de l'action

2.8. Conclusions

PARTIE II - Activités en développement

3. ACTIVITE C: LE SYSTEME AVANCE D'INFORMATION AGRICOLE

3.1. C.1. Indicateurs sur les conditions de la végétation

3.2. C.2. Modèles de prévision des rendements

3.2.1. Données météorologiques:

3.2.2. Données pédologiques et paramètres agronomiques:

3.2.3. Prévision des rendements:

3.2.4. Informatique:

3.3. C.3 : Système intégré d'information agricole et bulletin MARS

3.4. C.4. Système intégré au niveau national et régional

4. ACTIVITE D: SUIVI ET PREVISIONS DES RECOLTES ETRANGERES

5. ACTIVITE E: APPLICATION DE METHODES OU CAPTEURS NOUVEAUX.

5.1. Projet pilote pour utilisations des images micro-ondes dans l'estimation des surfaces

5.2. Le re-engineering de l'activité B (REACT_B)

5.3. Le modèle aéropalynologique

6 CONCLUSION SUR LES ACTIVITES EN DEVELOPPEMENT

ANNEXES

1. Estimations de superficie MARS (Act. B) sur les principales cultures et écarts par rapport à Eurostat -1994. Europe des 12

2. Estimations de superficie MARS (Act. B) sur les principales cultures et écarts par rapport à Eurostat -1995. Europe des 12

3. Estimations de superficie MARS (Act. B) sur les principales cultures et écarts par rapport à Eurostat -1996. Europe des 15

4. Estimations de superficie MARS (Act. B) sur les principales cultures et écarts par rapport à Eurostat -1997. Europe des 15

5. Principaux contractants des activités opérationnelles

6. Liste des publications MARS : 1994-1998

7 Abréviations utilisées

Introduction

Le 26 septembre 1988, le Conseil a adopté la Décision 88/503/CEE1 arrêtant un projet pilote de télédétection appliquée aux statistiques agricoles (plus connu comme projet MARS). Ce projet pilote avait pour objectif de développer et expérimenter des techniques et des méthodes d'analyse permettant d'améliorer l'information sur l'agriculture de l'Union européenne, par une intégration plus grande des données spatiales au sein du système d'information statistique communautaire. L'effort de développement était prévu pour une période de dix ans, la décision mentionnée ne couvrant cependant que les cinq premières années (1989-1993).

Au terme de cette période quinquennale et conformément aux dispositions contenues dans ladite décision du Conseil, un bilan de la première phase (1989-1993)2 du projet pilote a été élaboré et transmis au Conseil, assorti d'une proposition pour la poursuite des applications devenues opérationnelles. Sur cette base, le Conseil a adopté, le 14 novembre 1994, la décision n 94/753/CE, portant sur la poursuite des applications de la télédétection aux statistiques agricoles pour la période 1994-19983.

Les applications couvertes par cette décision visaient, plus particulièrement, à :

* faciliter le recours à la télédétection, dans les Etats membres intéressés, en vue d'améliorer les systèmes nationaux de statistique agricole (activité A - Inventaires régionaux);

* fournir des estimations, avant la récolte, des surfaces et de la production potentielle des principales cultures à l'échelle européenne et, si possible, nationale dans les limites des moyens financiers disponibles (activité B - Estimations européennes rapides).

L'article 5 de la décision 94/753/CE du Conseil prévoit qu'au plus tard le 31 juillet 1998, la Commission présente un rapport au Parlement européen et au Conseil sur la mise en uvre de ces actions et sur l'utilisation des montants financiers mis à sa disposition à cet égard, "assorti éventuellement de propositions pour la poursuite des applications de la télédétection aux statistiques agricoles". La partie I de ce rapport est consacrée à ces activités.

Par ailleurs, le Conseil a pris acte de l'intention de la Commission de poursuivre, dans le contexte de la mise en uvre du 4ème programme - cadre de recherche et de développement, un certain nombre d'actions faisant partie du projet MARS mais nécessitant d'autres travaux de recherche avant de pouvoir les appliquer à l'échelle européenne. Il s'agit, en l'occurrence, des activités suivantes :

* établissement d'un système avancé d'information agricole au niveau communautaire, par la combinaison des informations provenant des diverses actions développées et expérimentées au cours du programme (activité C - Système intégré);

* mise au point d'une méthode, analogue à celle développée pour l'Union européenne, permettant la prévision et l'estimation précoce des récoltes dans certaines régions limitrophes de l'Union européenne, et en particulier dans les pays de l'Est européen et éventuellement du Maghreb, en liaison avec les programmes de coopération avec ces pays (activité D - Suivi et prévision des récoltes étrangères);

* poursuite des travaux de recherche sur l'application potentielle, pour des applications statistiques, de capteurs nouveaux, comme le radar, qui seraient complémentaires aux satellites à haute résolution et aux satellites météorologiques, actuellement utilisés dans le cadre du projet MARS (activité E - Application de méthodes ou capteurs nouveaux).

Ces activités, conduites sous la responsabilité du Centre Commun de Recherche - Ispra (CCR) en association avec la Direction Générale de l'Agriculture (DG VI) et l'Office Statistique des Communautés européennes (Eurostat), font l'objet d'une description sommaire dans la partie II de ce rapport.

PARTIE I - Activités opérationnelles

1 ACTIVITE A : LES INVENTAIRES REGIONAUX

1.1 Objectif et méthodes

Le but de cette activité est de répondre au besoin d'une connaissance précise et objective, sur base annuelle, des surfaces et des productions au niveau régional pour les principales cultures d'intérêt. La méthodologie associe données satellitaires à "haute résolution" (couvrant l'ensemble du territoire d'intérêt) et données obtenues par enquête de terrain de type " sondages aréolaires ". La mise au point et l'évaluation ont porté essentiellement sur la méthode dite de l'estimateur de régression. 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 par une méthode de régression.

La télédétection intervient également pour fournir à l'enquêteur des documents lui permettant un repérage précis des parcelles sur le terrain.

1.2 Déroulement des travaux

Lors de la phase pilote du projet MARS, cette action s'est déroulée en trois phases distinctes :

* 1988-1989: pendant cette phase une méthodologie rigoureusement identique a été appliquée sur 5 régions;

* 1990-1991: au cours de cette période des adaptations locales ont été réalisées et la participation active des régions ou organismes nationaux a été requise;

* 1992-1993: pendant cette phase le projet a été placé en support aux initiatives nationales ou régionales.

A la fin de la première phase du projet pilote sur l'application de la télédétection aux statistiques agricoles, la mise en uvre de cette activité avait été, pour l'essentiel, transférée aux Etats membres. Toutefois, conformément à la décision du Conseil 94/753/CE, un support technique et son financement pouvaient être pris en charge par le budget communautaire, notamment en ce qui concerne l'aide aux techniques statistiques, la réalisation d'études pilotes visant à encourager l'utilisation des enquêtes aréolaires pour l'amélioration des statistiques agricoles nationales ainsi que l'amélioration des logiciels.

Au cours de la deuxième phase, le Ministère de l'Agriculture, Pêche et Alimentation de l'Espagne (MAPA) et les services statistiques portugais, ont bénéficié d'un support de la part de la Commission pour le financement de deux projets dans ce domaine d'activité. En particulier, le MAPA a reçu une subvention pour le développement d'un panel territorial pour l'estimation précoce des surfaces et des productions des principales cultures. Le Ministère de l'agriculture du Portugal a bénéficié, quant à lui, d'un financement communautaire pour la réalisation d'un projet portant sur l'application de la méthodologie des enquêtes aréolaires à la production de statistiques sur l'utilisation du sol. Dans les deux cas, le montant de la contribution communautaire a été d'environ 40% du coût total du projet.

Dans le cadre de cette activité, le CCR a fourni son support technique aussi bien à plusieurs Etats membres de l'Union européenne qu'aux Pays participant au programme PHARE. En particulier, un support technique a été fourni à la Slovénie, à la Pologne, à la République tchèque pour ce qui est de la méthodologie statistique et des plans d'échantillonnage (voir aussi l'activité D du projet). En outre, le CCR a fourni son support technique à certains pays du bassin méditerranéen pour la mise en place d'inventaires régionaux (notamment, Tunisie et Turquie) et a établi des échanges scientifiques avec le Maroc dans ce domaine.

1.3 Aspects financiers

Le tableau 1 fournit un aperçu de la contribution communautaire aux deux projets mentionnés ci-dessus.

Tableau 1 - Contribution communautaire "Activité A" (ECU)

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1.4 Conclusions et orientations

Dans le cadre de la deuxième phase du projet, l'activité "Inventaires régionaux" a été limitée au support financier et technique aux services statistiques nationaux qui en ont fait la demande et dans le cadre des ressources disponibles.

Les inventaires régionaux restent un système d'enquête rapide, objectif et souvent plus efficace, en terme de précision, lorsque des handicaps spécifiques rendent les enquêtes auprès des exploitants plus difficiles ou moins fiables. La méthodologie scientifique mise au point représente un potentiel élément d'harmonisation des estimations pour l'utilisation du sol pour l'ensemble du territoire de l'Union européenne.

Le système d'enquêtes aréolaires est particulièrement indiqué pour les pays PHARE dans la mesure où la liste des exploitants est difficile à tenir à jour, en raison des réformes agraires en cours. Mais cette approche peut aussi se révéler utile pour l'ensemble de l'Union européenne dans la mesure où elle permettrait de répondre à un besoin croissant d'informations sur l'utilisation du sol, sur l'impact de l'activité agricole sur l'environnement, sur la dimension territoriale des mesures de politique agricole et de développement rural, etc.

Vu le prix élevé des images, une couverture annuelle exhaustive en images haute résolution et l'utilisation de la méthode de l'estimateur de régression ne sont pas rentables pour la production de statistiques au niveau communautaire et sont donc déconseillées. Cela pourrait changer dans le futur, soit avec l'arrivée de nouveaux capteurs et une baisse des prix des images, soit si la production de statistiques est associée à celle de produits cartographiques. C'est pourquoi il serait souhaitable de maintenir une veille technologique sur les aspects méthodologiques et sur les apports des nouveaux capteurs, y compris le radar. En outre, il serait indiqué de mieux exploiter, à l'échelle européenne, les possibilités offertes par la réalisation d'enquêtes aréolaires pour les besoins d'information sur l'utilisation des sols ainsi que sur d'autres variables statistiques ayant une dimension territoriale et pour lesquelles les méthodes traditionnelles sont moins efficaces.

2 ACTIVITE B : ESTIMATIONS EUROPEENNES RAPIDES

2.1 Objectif et méthodes

L'objectif de l'activité B est de fournir une estimation précoce et objective de l'évolution des surfaces des principales cultures annuelles au niveau européen, grâce à l'interprétation des images satellitaires haute résolution acquises sur un échantillon de 60 sites (de 40x40 Km) répartis sur l'ensemble de l'Union européenne. La méthode repose, d'une part, sur l'estimation, pour chaque site, des variations de superficie par rapport à l'année précédente et, d'autre part, sur l'extrapolation de ces variations au niveau européen sur la base des statistiques officielles de surface de l'année précédente (source Eurostat).

La méthode n'utilise aucune donnée de terrain de l'année en cours mais elle incorpore les observations de terrain de l'année précédente, qui permettent aussi de contrôler a posteriori la validité de la méthode.

Cette activité a fourni, en outre, des informations qualitatives durant la campagne agricole.

2.2 Déroulement des travaux

Au cours de la première phase du projet MARS, la mise en place de cette activité avait compris trois étapes :

* 1987-1988: mise au point détaillée de la méthode;

* 1989-1991: mise en place et montée en production du système;

* 1992-1993: test en vraie grandeur de l'activité (53 sites).

Au cours de la deuxième phase, cette activité est devenue opérationnelle. Les principales étapes ont été les suivantes :

* 1994: Année de transition, dans l'attente de la décision du Conseil; pas de changements significatifs dans la méthodologie et dans l'organisation des travaux.

* 1995: Appel d'offre pour l'attribution du marché relatif à la photo-interprétation et à l'estimation des surfaces.

* 1995: Première année effective d'application de la décision du Conseil. Mise en place par le CCR des logiciels GRIPS et ORCA, respectivement pour la correction et le traitement et la classification des images. Mise en place de sept nouveaux sites pour étendre l'activité aux trois nouveaux Etats membres.

* 1996: Extensions de l'activité à 60 sites, dont 7 couvrant les trois nouveaux Etats membres (Autriche, Finlande, Suède).

* 1996-1997: Mise en place du logiciel CAMEL pour la tâche conjoncture.

* 1997: Adaptation du logiciel GRIPS aux images du satellite IRS.

* 1998: Dernière année d'application de la décision du Conseil. Anticipation de l'ouverture des fenêtres d'acquisition des images pour augmenter l'efficacité de l'estimation en termes de stabilité et précocité.

2.3 Les modalités d'exécution et les principales évolutions

Les modalités d'exécution de l'activité B pendant la deuxième phase du projet MARS n'ont pas différé fondamentalement par rapport à la première phase. Néanmoins, bien que cette activité ait été considérée opérationnelle, plusieurs modifications importantes, à la fois sur le dispositif et sur les outils, sont intervenues :

* Remplacement des logiciels utilisés jusqu'en 1995 avec des logiciels développés sous la maîtrise d' uvre du CCR, à savoir :

- GRIPS, pour la correction des images satellitaires;

- ORCA, pour la classification et la photo-interprétation des images;

- CAMEL pour l'analyse des résultats et le traitement des données nécessaires à l'établissement des estimations finales à partir des images classifiées.

GRIPS et ORCA ont été utilisés pendant toute la deuxième phase. Le logiciel nommé CAMEL a été utilisé à partir de 1997. Ces logiciels ont permis de rationaliser les tâches de travail et d'avoir un contrôle sur toutes les phases d'exécution de l'activité, assurant ainsi un contrôle de qualité sur toute la chaîne de production. Le logiciel GRIPS a été adapté entre 1997 et 1998 aux nouvelles images du satellite IRS (jusqu'à ce moment-là les satellites utilisés étaient exclusivement SPOT et LANDSAT).

* Introduction de 7 nouveaux sites sur les trois nouveaux Etats membres, dont trois sites en Suède, deux en Finlande et deux en Autriche. Ceci a permis, entre autres, une meilleure représentation des cultures de printemps.

* Etablissement d'une "base de connaissance radiométrique" pour aider les photo-interprètes, compte tenu des signatures spectrales et des conditions climatiques observées dans le passé. Cette base de connaissance est actualisée et se renforce chaque année, permettant d'améliorer la qualité du système.

Les résultats principaux de l'activité B ont été intégrés dans le bulletin MARS (voir activité C).

Pendant la période 1994-1998, les faits saillants ont été les suivants:

* 1994

L'activité a continué comme année transitoire entre la recherche et l'opérationnel. Elle s'est déroulée selon les mêmes modalités de l'année 1993. Un total de 155 images a été acquis sur 53 sites.

* 1995

Un total de 153 images a été acquis pour couvrir 53 sites. Les résultats des estimations ont été publiés dans 7 bulletins MARS pendant la campagne. Au cours de cette année, l'activité s'est déroulée d'une façon satisfaisante, malgré quelques problèmes spécifiques rencontrés lors de la validation des estimations :

- une grande amplitude d'évolution des surfaces sur certaines cultures d'intérêt, comme le tournesol, liée en partie aux effets de la PAC;

- une surestimation de l'évolution des superficies de certaines cultures, comme le colza, due à une mauvaise représentativité de cette culture dans l'échantillon;

- la grave sécheresse en Espagne et au Portugal, qui a rendu très difficile la photo-interprétation et incertaines les estimations sur une partie importante des cultures d'été.

Pour le tournesol et le colza l'erreur a été d'autant plus importante que le nombre de sites ayant du colza et du tournesol est faible, ce qui rend l'estimation très sensible à un déplacement de ces cultures en Europe, comme celui qui s'est produit suite à la réforme de la PAC.

* 1996

Le nombre de sites traités a été de 59 sur 60 (le site de Koping étant resté sans images), pour la première fois l'Union européenne étant couverte dans son ensemble. Au total 171 images ont été acquises. Les résultats ont été publiés dans 7 bulletins MARS pendant la campagne agricole.

* 1997

Un total de 183 images a été acquis, couvrant tous les 60 sites. Les résultats principaux ont été inclus dans six bulletins MARS et trois rapports intermédiaires.

* 1998

Bien que les résultats finaux ne soient pas encore disponibles au moment de la rédaction de ce rapport, il est utile de mentionner qu'un certain nombre de modifications ont été introduites pour répondre aux besoins d'amélioration des résultats et de la gestion :

- une rationalisation des dates d'acquisition a été effectuée de façon à améliorer la discrimination entre cultures d'hiver et de printemps, à anticiper la stabilité sur l'estimation des céréales, et de façon à mieux discriminer le colza d'hiver . Ceci a été possible grâce à la base de données des dates de semis établie à partir des données des enquêtes de terrain associés à l'activité B;

- une adaptation du logiciel GRIPS afin de traiter les images du satellite indien IRS-1C, qui permettra d'augmenter la probabilité d'acquisition d'images sur les sites aux dates établies.

2.4 Le rôle des enquêtes de terrain

La mise en uvre de l'activité B, au cours de la deuxième phase du projet MARS, a pu bénéficier des résultats des enquêtes de terrain, réalisées sur les mêmes sites avec sondage par point sur un certain nombre de segments (en moyenne, 16 segments de 1400x1400 mètres par site). Les objectifs de ces enquêtes (appelées "Action 6" pendant la 1ère phase) ont été les suivants :

a) fournir aux photo-interprètes des informations de terrain pour établir le référentiel de chaque site pour l'année n-1 ainsi que pour valider les résultats obtenus par des données satellitaires à la fin de l'année n;

b) obtenir des estimations directes de surface et des prévisions de rendements pour les principales cultures au niveau européen, indépendamment des techniques de télédétection;

c) fournir les données de surface et de rendement pour les principales cultures annuelles au niveau de chaque site, qui servent pour le modèle statistique d'extrapolation des résultats;

d) fournir des informations auxiliaires sur certains aspects qui rentrent en ligne de compte dans le modèle agro-météorologique (dates de semis, floraison et récolte, rotation des cultures, intentions de semis pour l'année suivante, etc.).

Tous les résultats de ces enquêtes ont été stockés dans une base de données au CCR et ont eu une retombée positive sur d'autres aspects. Par exemple, les enquêtes de terrain ont permis d'établir une base de données sur les signatures spectrales, d'avoir des données réelles sur les dates de semis, etc.

2.5 Utilisation des ressources financières

Le tableau 2, ci-dessous, fournit un aperçu des dépenses pour la mise en uvre opérationnelle de l'activité B de 1994 à 1998. Il en résulte que le coût total pour le budget communautaire de cette activité au cours de la période a été de 11,8 millions ECU, soit, en moyenne, 2,4 millions ECU par an, mais plutôt de l'ordre de 2,1 millions ECU en 1997 et 1998. Cette baisse, qui est encore plus marquée par rapport au début de la période si l'on tient compte de l'augmentation du nombre de sites, s'explique essentiellement par les économies réalisées dans le traitement des images pour 1997 et 1998, suite au lancement, en 1995, d'un appel d'offre pour l'attribution de ce marché. La hausse enregistrée en 1996 est due, quant à elle, aux investissements informatiques réalisés cette année-là par le contractant choisi.

Tableau 2 - Dépenses totales "Activité B"

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En grandes lignes, les coûts opérationnels peuvent se regrouper en quatre types:

* les achats des images;

* les dépenses pour le traitement des images et la production des estimations;

* la maintenance des logiciels;

* les enquêtes de terrain.

Voici une brève description de chaque type de dépense.

2.5.1 Les images

En moyenne, 3 images par site sont traitées au cours de chaque campagne, la totalité des images étant pratiquement acquise entre début avril et fin septembre. Pour qu'une image soit utilisable, la présence de nuages doit être très réduite. Sur certaines parties de l'Europe, la nébulosité peut empêcher toute acquisition à des périodes très intéressantes de l'évolution des cultures.

Tableau 3 - Bilan des images utilisées par l'activité B

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Pendant la période 1994-1997 un total de 674 images ont été acquises et traitées. Pendant ces années deux fournisseurs d'images étaient en concurrence entre eux pour la livraison des images les plus convenables à chaque moment : Spot Image, qui a l'exclusivité des images du satellite européen SPOT, et Eurimage, qui a l'exclusivité des images du satellite américain Landsat. Les images Spot et Landsat sont, dans une certaine mesure, interchangeables. En pratique, toutefois, la seule façon d'assurer l'acquisition d'une image où et quand elle est nécessaire, est d'acquérir la première image disponible pour les sites et dans les périodes choisies. La possibilité de programmation du satellite SPOT augmente considérablement la probabilité de disposer de bonnes images de ce satellite pour l'activité B, ce qui explique le taux élevé d'acquisition des images SPOT par rapport à Landsat. Très récemment (avril 1998), GAF/Euromap, fournisseur exclusif des images obtenues par le satellite indien IRS-1C, est aussi rentré dans ce marché. Pour 1998, on prévoit l'achat d'environ 180 images, réparties entre les trois fournisseurs comme indiqué au tableau 3.

2.5.2 Traitement des images et production des estimations

Sont regroupées sous le terme "traitement" toutes les opérations pratiques réalisées à partir de l'acquisition de l'image, nécessaires pour l'établissement des estimations attendues par les services de la Commission. Pour mieux comprendre la nature et le niveau des dépenses effectuées à ce titre, on fournira, dans les paragraphes suivants, une brève description des activités faisant partie du "traitement" des images.

2.5.2.1 Conduite et gestion du projet

Les activités de gestion sont des tâches d'organisation du projet dans son ensemble, de mise en marche du dispositif matériel et humain nécessaire et de planification du calendrier à respecter. Pendant les phases d'exécution, la gestion assure le fonctionnement du procès productif, la coordination entre les campagnes successives et résout les problèmes et imprévus.

2.5.2.2 Démarrage du projet

Cette action se déroule pendant la phase préparatoire et concerne le démarrage de toute la chaîne de production, c'est-à-dire l'installation du matériel informatique ainsi que la mise en service des logiciels et du réseau de communication. Lors de l'installation d'une chaîne de production multitemporelle (plusieurs années consécutives), les dépenses pour ce genre d'activité sont supportées uniquement la première année.

2.5.2.3 Préparation de la campagne

Cette tâche se décompose en deux grands volets : la validation et la préparation des sites. La validation consiste à évaluer la qualité des résultats de la photo-interprétation par la confrontation de ces résultats avec les enquêtes de terrain menées sur chacun des sites lors de la campagne précédente. La préparation des sites consiste à réunir toutes les informations relatives à la campagne agricole précédente qui sont conservées pour améliorer la base de connaissance des sites (tableaux d'évolution des cultures, profil du site, référentiel image, définition des régions, etc.).

2.5.2.4 Acquisition et pré-traitement des données satellitaires

Lors de la réception de l'image on vérifie que l'image est acceptable (date de prise, qualité de l'image, taux de couverture nuageuse ). Ensuite, l'image est soumise à une série de traitements visant à supprimer toutes les influences liées aux conditions atmosphériques, aux paramètres de prise de vue du satellite, au type de satellite et à l'influence de la topographie locale. Ces traitements sont, schématiquement, de deux types, radiométriques et géométriques, et sont réalisés à l'aide du logiciel "GRIPS", de propriété de la Commission.

2.5.2.5 Interprétation des données satellitaires

Cette phase fondamentale se compose de plusieurs opérations que nous pouvons regrouper en six étapes consécutives : a) intégration des données, si la phase de corrections précédente est validée; b) classification automatique, par une répartition de l'image en une trentaine de classes homogènes; c) analyse des segments pour l'affectation thématique de chaque parcelle du segment; d) établissement de la carte d'occupation des sols, par intégration de chaque segment dans la classification automatique; e) transmission à la cellule de conjoncture; f) sauvegarde des résultats. Les étapes b) et c) sont réalisées à l'aide du logiciel "ORCA", de propriété de la Commission.

2.5.2.6 Conjoncture

L'objectif de la tâche de conjoncture est d'aboutir, toutes les deux semaines, dès le mois d'avril, à l'estimation des surfaces de chacune des 17 cultures d'intérêt, au niveau de l'Union européenne. L'estimation repose sur une extrapolation des données issues du traitement d'un maximum de quatre images par site. Un logiciel "système de conjoncture" ainsi que d'autres logiciels auxiliaires sont utilisés dans cette phase.

2.5.2.7 Formation

La formation est axée autour de deux étapes. La première consiste dans une formation initiale, pour la mise en place de l'équipe de production. Elle est suivie par une formation en cours d'opération, pour répondre à un besoin d'évolution de l'outil de production, et donc à une modification des modes opératoires.

2.5.2.8 Maintenance

La maintenance assure la disponibilité à tout moment de l'ensemble des matériels informatiques impliqués dans la chaîne de production et apportés par l'entité chargée du traitement des images et la production des estimations.

2.5.2.9 Contrôle interne du projet

Cette activité vise à assurer à tout moment le bon fonctionnement de la chaîne de production, le respect des délais et le maintien des normes de qualité imposées pendant les différentes phases d'élaboration des estimations.

2.5.2.10 Rapports

Le produit principal de cette activité consiste dans la fourniture aux services de la Commission des estimations d'évolution des cultures d'intérêt. Ces estimations sont livrées en cours de campagne et en temps réel sous différentes formes : tableaux par niveau géographique, tableaux par culture, rapports de conjoncture sur les surfaces, etc.

2.5.2.11 Livraison des produits

Cette activité consiste dans la mise à la disposition des services de la Commission, en temps quasi instantané, de l'ensemble des données auxiliaires, en amont des résultats statistiques produits par la chaîne de traitement. Ces informations représentent une énorme base de données historiques harmonisées pouvant être utilisées pour d'autres travaux de recherche ou d'autres applications.

2.5.2.12 Coûts du traitement des images et de la chaîne de production des estimations

Le tableau 4 montre l'état des dépenses dues au traitement des images pendant la phase opérationnelle. Il faut signaler qu'en 1994 et 1995 le traitement portait sur les 53 sites EUR-12, les 60 sites actuels ne faisant partie de la phase opérationnelle qu'à partir de 1996.

Tableau 4 - Décomposition des dépenses "Traitement"

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Alors que pour les années 1994 et 1995 la Commission avait utilisé le cadre contractuel de la phase pré-opérationnelle, à partir de 1996 ces activités ont été confiées à des sociétés externes à la Commission, sélectionnées à travers des procédures d'attribution des marchés basées sur la libre concurrence. Les dépenses plus élevées en 1996 sont dues aux tâches de démarrage décrites ci-dessus.

2.5.3 La maintenance des logiciels

Réalisés à la demande du Centre Commun de Recherche, les logiciels GRIPS et ORCA ont été livrés au CCR, respectivement, en octobre 1994 et en août 1995. Le logiciel GRIPS sert pour la rectification radiométrique et géométrique des images SPOT et Landsat. Le logiciel ORCA est utilisé comme support à la photo-interprétation dans l'activité B. Récemment GRIPS a été adapté pour le traitement des images IRS/LISS, incorporées à l'activité B au début de 1998.

La maintenance a pour but d'assurer le bon fonctionnement de ces deux logiciels nécessaires dans la phase de traitement et production des estimations. Elle est confiée à une firme spécialisée.

La maintenance est de deux types : corrective et adaptative. La première est destinée à corriger les anomalies de fonctionnement, soit du hardware, soit du système d'exploitation. La deuxième couvre l'étude et la réalisation de toute sorte de modifications au niveau du software sollicitée par les utilisateurs. Par ailleurs, ORCA utilise, dans son développement et fonctionnement, deux progiciels CLIPS et ARKEMIES, dont les licences appartiennent à des firmes extérieures. L'utilisation de ces deux progiciels par ORCA entraîne des frais de licence et de maintenance.

Tableau 5 - Frais d'utilisation des logiciels GRIPS et ORCA

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2.5.4 Les enquêtes de terrain

Comme cela a déjà été indiqué, les images ne permettent pas, à elles seules, de déterminer de manière fiable les différents types d'occupation des sols. On a aussi fait référence à la nécessité de corriger les résultats de la classification automatique d'images et à l'importance de constituer une base historique bien documentée pour les segments faisant partie de chaque site. Ceci oblige à disposer d'informations auxiliaires du type "enquêtes de terrain ". Ces enquêtes sont réalisées soit par des firmes privées soit par des organismes statistiques des Etats membres, choisis sur la base d'un appel d'offre ouvert. Le tableau ci-dessous donne une information détaillée sur les coûts des enquêtes de terrain, par année et par Etat membre.

Tableau 6 - Coûts des enquêtes de terrain en ECU (1994-1998)

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2.5.5 Gestion financière

Le passage à la phase opérationnelle a aussi impliqué des changements dans la gestion de l'activité B. Mise à part l'année 1994, qui constitue une année de transition entre la phase de recherche et la phase opérationnelle du projet, le financement de l'activité B a été assuré essentiellement par les crédits disponibles sur la ligne B2-513 du budget général ("Restructuration des systèmes d'enquêtes agricoles "). Les enquêtes de terrain, toutefois, ont été, en partie, réalisées grâce aux crédits disponibles sur la ligne B6-792 ("Activités de soutien scientifique et technique aux politiques communautaires sur une base concurrentielle ").

Au cours de cette phase, plusieurs initiatives ont été prises afin de réduire les coûts opérationnels de l'activité B tout en restant dans les limites imposées par la méthodologie. Ces efforts ont été concentrés sur trois domaines principaux où des réductions des coûts étaient considérées possibles: l'achat des images, le traitement et les enquêtes de terrain. Le tableau suivant donne un aperçu de l'évolution du coût moyen par site au cours de la période 1994-1998 :

Tableau 7 - Evolution du coût moyen par site (en milliers d'ECU)

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Comme on le voit, le coût moyen par site est passé de 47.400 ECU en 1994 à 33.000 ECU en 1998, soit une baisse d'environ un tiers. La baisse des coûts a été plus importante pour le traitement (- 44,4%) et plus modeste pour les images (- 12,6%) et pour les enquêtes de terrain (- 23,8%).

2.6 Résultats obtenus et analyse de l'erreur

Les résultats des estimations de surface provenant de l'activité B sont présentés dans le Bulletin MARS, publié chaque mois entre janvier et octobre, sous la responsabilité du Centre Commun de Recherche. Ce Bulletin contient également un examen de la situation agro-météorologique ainsi qu'une prévision des rendements pour les principales cultures. En général, ce Bulletin est établi dans de très brefs délais (de l'ordre de quelques jours après l'acquisition des dernières images) et transmis rapidement aux services de la Commission concernés ainsi qu'aux membres du groupe de travail " Statistiques des produits végétaux " de l'Eurostat et à un certain nombre d'experts dans les différents Etats membres.

Par ailleurs, conformément à la décision du Conseil n 94/753/CE, la Commission présente chaque année au Comité permanent de la statistique agricole un rapport sur la mise en uvre de ladite décision du Conseil. Lors de la discussion de ce rapport au sein du groupe de travail "Statistiques des produits végétaux" la Commission a aussi l'occasion de présenter et discuter les résultats de l'activité B, ainsi que ses modalités d'exécution. Les annexes 1 à 4 montrent tous les résultats de l'activité B comparés aux statistiques officielles de l'Eurostat. Ci-après on présentera un aperçu de l'analyse de l'erreur pour la période 1994-1997.

Cette analyse est basée sur la comparaison des estimations de surface pour les différentes cultures provenant de l'activité B par rapport aux statistiques officielles d'Eurostat (disponibles généralement le 15 mai de l'année suivante dans la base CRONOS). Bien que cette approche ne constitue pas, à proprement parler, une véritable validation des résultats de l'activité B, étant donné que même la statistique officielle n'est pas exempte d'erreurs, elle est néanmoins utile pour avoir une idée des écarts entre les deux sources et par conséquent de la marge d'erreur de l'estimation des surfaces par l'activité B.

Le tableau suivant donne une vue d'ensemble des écarts moyens en % entre les estimations mensuelles résultant de l'activité B et les données officielles pour la période 1994-1997 (les données pour 1998 n'étant pas encore disponibles au moment de la rédaction de ce rapport).

Tableau 8 - Ecart moyen mensuel de l'activité B pendant la période 1994-1997 (%)

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La dernière colonne du tableau 8 montre l'erreur moyenne sur l'ensemble de la période pour les principales cultures. Il en résulte que, pour les céréales dans leur ensemble, l'erreur moyenne est de 1,1%, mais elle monte à 1,8% pour le blé tendre, à 2,6% pour l'orge, à 3,7% pour le blé dur et à 4,3% pour le maïs. L'erreur est encore plus élevée pour le tournesol (8,7%, en moyenne) et pour le colza (12,1%) et aussi très marquée pour la betterave (5,0%) et pour des cultures peu représentées dans les sites, comme le riz (9,7%, en moyenne). Par ailleurs, il ne faut pas perdre de vue que, même si pour les céréales dans leur ensemble la marge d'erreur est, en pourcentage, inférieure aux autres cultures, il n'en reste pas moins qu'une erreur de 1,1% représente une surface d'environ 400.000 ha, soit à peu près l'équivalent de 2,5 millions de tonnes de céréales. Or, même cette marge d'erreur peut être considérée excessive eu égard aux besoins liés à la gestion de ce marché.

Il est vrai qu'au fil des années on a constaté une légère amélioration de la marge d'erreur pour les céréales d'hiver. Toutefois, l'erreur de l'estimation est encore trop élevée au niveau des céréales de printemps et des oléagineux.

2.7 Evaluation de l'action

Le bilan de l'activité B, à la fin de la deuxième phase du projet MARS, présente aussi bien des points forts que des points faibles. Les points forts peuvent se résumer comme suit :

* Il est techniquement possible d'obtenir par télédétection des estimations rapides de l'évolution des surfaces des principales cultures au niveau européen. Ceci peut se faire par le suivi d'un échantillon de sites relativement réduit, au moins pour les principales cultures céréalières.

* En termes d'introduction d'innovations technologiques et de mise en place de systèmes plus modernes de collecte d'informations statistiques en agriculture, le projet MARS et l'activité B en particulier sont certainement un succès. En effet, indépendamment des applications de la télédétection mentionnées ci-dessus et qui ont été développées pour les besoins de la Commission, il existe actuellement de nombreuses applications non seulement dans plusieurs Etats membres de l'UE, mais également dans certains pays PECO, dont l'objectif est celui d'une amélioration des systèmes statistiques nationaux en utilisant les acquis du projet MARS.

* L'ensemble de la chaîne technique de l'activité B, acquisition et analyse des données, sur le plan des systèmes de production opérationnels et des résultats, est également un succès, dans la mesure où il a permis de disposer de l'information recherchée dans des délais très courts, après l'acquisition des données de base (images satellitaires).

* La mise en place de l'activité B dans le cadre du projet MARS a généré d'autres applications, en dehors de la statistique agricole, comme, par exemple, celles qui ont trait au contrôle des surfaces déclarées par les agriculteurs dans le cadre de la PAC, et a montré que de nouvelles applications sont également possibles, par exemple dans le suivi de l'état des forêts ou de la situation agri-environnementale.

A côté de ces points forts, le projet MARS, et plus particulièrement l'activité B, se heurtent encore à certaines limites de l'application de la télédétection à la statistique agricole, pour ce qui est de l'estimation des surfaces. Les points faibles peuvent se résumer comme suit :

* l'échantillon utilisé ne permet pas d'obtenir des estimations fiables au niveau national, même pour les pays les plus importants;

* même si globalement l'activité B permet d'apprécier correctement la variation des surfaces pour les céréales dans leur ensemble, à une date plus précoce que celle de la statistique officielle, l'on constate que sa performance est plus réduite lorsqu'il s'agit de productions plus spécifiques (betterave, maïs, colza, etc.). Ceci est dû, d'une part, à une représentativité de l'échantillon utilisé moins satisfaisante au niveau des cultures individuelles et, d'autre part, à la difficulté de séparer, dans certains cas, les différentes cultures. A ceci s'ajoute le fait qu'il est impossible de distinguer, par télédétection, la destination du produit ou les objectifs de la culture : blé tendre ou blé dur, maïs grain ou fourrager, colza alimentaire ou non, jachère subsidiée (retrait des terres) ou jachère agronomique, etc.;

* bien que plus précoces que la statistique officielle, en général, les premières estimations de surface fournies par l'activité B, à savoir celles disponibles début mai ou début juin, ne sont pas encore stabilisées et sont peu fiables, étant donné le nombre réduit d'images et de sites sur lesquels elles se basent et la plus grande difficulté de séparer, à ce stade, les différentes cultures. Ce n'est qu'à partir de fin juin que les informations deviennent relativement plus stables. Néanmoins, à cette époque, les surfaces des cultures de printemps ne sont pas encore faciles à repérer par télédétection;

* le coût des images reste élevé, malgré les quelques économies réalisées ces dernières années, et il n'a pas été possible de le réduire d'une manière significative, sauf pour l'Europe de l'Est, où la demande d'images satellitaires est moindre. Cette contrainte, ainsi que les conflits de programmation /acquisition, limitent considérablement toute possibilité d'augmenter le nombre de sites afin d'assurer une plus grande représentativité des cultures d'intérêt et de réduire ainsi la marge d'erreur dans l'estimation;

* malgré les adaptations introduites au fil des années (par exemple, meilleure intégration des enquêtes de terrain et des estimations par télédétection), le système souffre d'une rigidité excessive, par rapport aux évolutions qui peuvent se produire dans la localisation des cultures et aux innovations que l'on souhaiterait introduire (ainsi, par exemple, l'activité B n'a pas permis de déceler la délocalisation de la production de colza en 1994, suite à la réforme de la PAC).

2.8 Conclusions

Au vu de ce qui précède, la reconduction pure et simple de l'activité B du projet MARS, selon les mêmes méthodes et lignes d'action qu'au cours de la deuxième phase, ne paraît pas souhaitable. En effet, malgré les améliorations introduites au cours des dernières années, dans l'état actuel des moyens scientifiques et financiers disponibles, les estimations des surfaces fournies par la télédétection, avec la méthodologie employée jusqu'ici, ne sont pas entièrement satisfaisantes ni pour ce qui est de leur précocité, ni pour ce qui est de leur fiabilité, notamment au niveau des cultures spécifiques qui intéressent les gestionnaires de la Politique agricole commune.

La représentativité pourrait certainement être améliorée grâce à l'augmentation du nombre de sites, mais le coût atteindrait alors des niveaux trop élevés pour que le bilan coûts/bénéfices soit en équilibre (par exemple, le coût global de l'activité B pour 100 sites est de l'ordre de 5 millions ECU la première année et de presque 4 millions ECU en régime de croisière. Or, il n'est pas certain que 100 sites seraient suffisants pour atteindre une représentativité satisfaisante). Enfin, dans les conditions actuelles, les possibilités de réduction des coûts des images et des enquêtes de terrain semblent être relativement limitées.

Cependant, l'abandon de l'activité B ne paraît pas souhaitable, notamment pour les considérations suivantes :

* la Commission a fait un effort financier considérable dans ce domaine pour atteindre une avance technologique unique dans ce domaine, aussi bien au niveau européen que mondial, et dont les applications n'ont peut-être pas encore été entièrement exploitées;

* les besoins à l'origine du projet (disposer d'un outil indépendant d'estimation précoce des surfaces et de la production) existent toujours;

* l'abandon de l'activité B remettrait probablement en cause d'autres applications possibles dans des domaines différents de la statistique agricole (par exemple: suivi de l'état des forêts, indicateurs agri-environnementaux, etc.);

* il conviendrait d'assurer le maintien au CCR, d'une équipe techniquement qualifiée pour le support technique aux services de la Commission, ou pour des analyses ponctuelles dont l'on pourrait avoir besoin (par exemple, analyse de l'impact de la sécheresse sur les récoltes, etc.).

Compte tenu de ces différentes considérations, il conviendrait que le CCR soit chargé d'étudier des méthodes alternatives ou des améliorations significatives à l'approche actuelle visant à augmenter la fiabilité et la précocité des estimations de surfaces tout en restant dans les limites des contraintes financières actuelles.

Des travaux dans ce domaine ont déjà démarré en 1997 et doivent être poursuivis au-delà de 1998. Ils couvrent plusieurs approches méthodologiques alternatives, comprenant, entre autres, des modifications importantes à l'approche télédétection classique, des nouvelles méthodes d'échantillonnage, etc. Ces recherches devraient être poursuivies pendant quelques années avant de pouvoir passer, le cas échéant, à une nouvelle phase opérationnelle. Dans la mesure où ces travaux déboucheraient sur des solutions alternatives à la méthode actuelle, qui soient satisfaisantes du point de vue de la fiabilité des résultats, de leur précocité et des coûts, il conviendrait d'envisager, à terme, la prise en charge de leur financement sur les crédits opérationnels de la Commission.

PARTIE II - Activités en développement

3 ACTIVITE C : LE SYSTEME AVANCE D'INFORMATION AGRICOLE

L'activité C a été divisée en 4 sous-objectifs :

* C.1 : achever les développements en cours en ce qui concerne l'établissement d'indicateurs sur les conditions de la végétation

* C.2 : mettre en place des modèles de prévision des rendements (passage à l'opérationnel des modèles agro-météorologiques)

* C.3 : réaliser un système intégré d'information agricole au niveau de l'Union européenne par la combinaison des informations provenant de l'activité B et des activités C.1 et C.2

* C.4 : étudier la manière et les conditions permettant de mettre en place un système intégré au niveau national et régional.

On fournira, ci-après, une brève description des travaux réalisés au cours de la deuxième phase du projet MARS pour ces différentes activités.

3.1 C.1 Indicateurs sur les conditions de la végétation

En poursuivant les travaux de la phase 1, le but de cette action a été de mettre en place une chaîne opérationnelle pour le traitement et le stockage des images journalières du satellite météorologique NOAA-AVHRR ainsi que pour l'extraction des données sur l'état de la végétation. Les efforts de la deuxième phase ont porté notamment sur les aspects suivants :

- mise en place d'une station de réception au CCR (tâche accomplie );

- mise en place d'un hardware permettant le traitement contemporain des plusieurs images (tâche achevée);

- maintenance paramétrique du logiciel SPACE pour le pré-traitement des images (tâche permanente);

- installation du système SPACE sur PC (tâche achevée);

- amélioration des techniques de filtrage et de synthèse de l'indicateur de végétation NDVI (Normalised Difference Vegetation Index)4 (tâche achevée, mais mise en uvre en cours);

- amélioration de la cartographie thématique dérivée pour l'utilisation qualitative de l'NDVI dans l'analyse de conjoncture (tâche achevée);

- mise au point de modelés numériques statistiques pour les prévisions de rendement dérivées de l'NDVI (tâche en dernière année de test et validation);

- mise au point d'un modèle pour l'estimation de la biomasse à partir de l'NDVI (étude achevée et en cours d'application).

La chaîne de production permet une vision cartographique des principales perturbations d'une campagne agricole : sécheresse, retard ou avance de végétation, etc.

Orientations futures

Les résultats et les validations en cours en 1998 permettront d'apprécier dans quelle mesure ce sous-objectif peut être considéré opérationnel. La même approche sera, dans le futur, appliquée au capteur VEGETATION lancé en mars 1998. L'avantage de ce capteur européen consiste dans la plus facile gestion paramétrique des images pour extraire les index de végétation. En effet, le capteur a été conçu, depuis le début, pour l'observation et le suivi de la végétation à petite échelle et non pas pour des observations météorologiques comme dans le cas de NOAA-AVHRR.

3.2 C.2 Modèles de prévision des rendements

La prévision des rendements est un des objectifs essentiels assignés au projet. Les rendements des principales cultures annuelles sont plus particulièrement visés mais également ceux des principales cultures pérennes, comme la vigne et les oliviers.

Les modèles de prévision des rendements mis au point se basent sur les modèles de simulation agro-météorologique incorporés dans le CGMS (Crop Growth Monitoring System) conçus, appliqués et améliorés pendant les phases 1 et 2 par le CCR.

La mise au point du modèle a impliqué la constitution d'une base de données sur les sols, le climat, les plantes, ainsi que sur les rendements. Cette base a été mise à jour année par année et étendue pendant la deuxième phase.

Comme prévu dans la phase 1, les prévisions des rendements sont obtenues à partir d'une relation statistique entre la série historique des rendements et la série historique des paramètres quantitatifs issus des sous-modèles suivants :

* Un sous-modèle d'évapotranspiration potentielle

* Un sous-modèle rayonnement global

* Un sous-modèle d'interpolation spatiale des données météorologiques

* Un sous-modèle de réserve utile en eau par culture

* Un sous-modèle de croissance physiologique des cultures.

Chacun de ces sous-modèles et de base de données associées a été amélioré grâce à des études et des actions spécifiques, en particulier :

3.2.1 Données météorologiques :

Comme dans la phase 1, des données météorologiques à caractère historique ont été acquises 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 de données journalières concernant, plus particulièrement :

* pluie;{symbol 45 \f "Symbol" \s 4 \h} température (maximum, minimum);

* pression de vapeur d'eau ou humidité relative;{symbol 45 \f "Symbol" \s 4 \h} vitesse moyenne du vent;

* durée d'ensoleillement ou couvert nuageux.Dans la deuxième phase, le nombre des stations avec historique a doublé à environ 700 (sur le territoire étendu au continent européen et au Maghreb, voir Activité D). D'autres améliorations apportées ont été les suivantes :

- améliorations du réseau des stations météorologiques utilisées (700 dans la phase 1 dont 350 avec historique et 350 seulement avec données actuelles, 2000 dans la phase 2 dont 700 avec historique) (tâche achevée);

- amélioration des techniques d'interpolation des données (étude achevée et en phase d'expérimentation);

- amélioration thématique des produits dérivés comme la production de cartes d'extrêmes météorologiques, de risque de gelées (tâche continue);

- amélioration des algorithmes pour le calcul des paramètres comme la radiation globale (étude achevée et en phase d'expérimentation);

- améliorations de la présentation des résultats incorporés dans les Bulletins MARS (Activité C.3).

3.2.2 Données pédologiques et paramètres agronomiques :

Les données finales utilisées dans les modèles statistiques et dans le cadre de l'activité C.3 sont les suivantes :

* conditions météorologiques anormales;{symbol 45 \f "Symbol" \s 4 \h} indicateurs de développements, pour la décade et depuis le début du cycle de végétation, à savoir : biomasse, production de grains, réserve en eau, stade phénologique, bilan hydrique, excès d'eau, index foliaire.

Les principales cultures d'intérêt sont : blé, orge, mais grain, colza, tournesol, betterave sucrière, pomme de terre, pois et haricots protéagineux. Les plus importantes améliorations apportées au cours de la deuxième phase ont été les suivantes :

- introduction des informations de la carte des sols du European Soil Bureau (CCR), (tâche achevée sur l'UE 15);

- maintenance des paramètres agronomiques liés à chaque culture (date de semis, récolte, dates phénologiques, etc.), (tâche en cours de réalisation);

- extension thématique du modèle agro-météorologique aux vignes et aux oliviers. Cela a donné lieu à un projet à part appelé OLIWIN 1 et 2. Les résultats ont été incorporés dans le bulletin MARS en 1997 et 1998. La validation des résultats suivra en 1998;

- améliorations de la présentation des résultats incorporés dans les Bulletins MARS (Activité C.3).

3.2.3 Prévision des rendements :

- Amélioration et validation des modèles statistiques pour la calibration des données de rendement provenant du modèle (tâche toujours en cours en 1998). Une première étude sur la précision des résultats a été publiée par le CCR.

3.2.4 Informatique:

- Amélioration de l'accessibilité aux données et des interfaces avec les utilisateurs.

- Installation sur PC du Modèle CGMS.

Le Groupe Support Agrométéorologie (SuGrAm), créé 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. Au cours de la deuxième phase, ce groupe a constitué un point de référence scientifique nécessaire pour continuer l'amélioration du CGMS et la validation de tout genre de résultats associés.

3.3 C.3 Système intégré d'information agricole et bulletin MARS

Toutes les données relatives aux aspects de suivi de la végétation, simulation de croissance, suivi des extrêmes météorologiques, ainsi que les données auxiliaires (calendrier des travaux sur les champs, base de connaissance sur les cultures etc.) disponibles dans le cadre du projet MARS, sont combinées dans une analyse, dite de conjoncture, pour établir les rendements attendus, au niveau national et européen, pour les principales cultures.

La tâche de conjoncture est accomplie à la fin de chaque mois, au CCR, au cours de la campagne agricole.

A partir de l'analyse de conjoncture, les indications numériques provenant des différents modèles statistiques sont validées et publiées dans le bulletin MARS qui représente le produit final de cette activité.

Les estimations de surface provenant de l'Activité B sont aussi intégrées dans le bulletin MARS, telles qu'elles sont fournies par le contractant extérieur chargé de cette activité. L'échange d'informations entre Activité B et Activités C.1 et C.2 s'est révélé utile pour l'explication des résultats obtenus.

Depuis 1994, 31 bulletins MARS ont été publiés et 6 (plus une version par fax) ont été prévus pour 1998. Le tirage est, en moyenne, de 300 exemplaires. Ceux-ci sont distribués à la Direction générale de l'agriculture de la Commission (DG VI) et aux autres DG intéressées, à l'Eurostat, aux Etats membres (représentants des délégations dans le Groupe de travail "Statistiques des produits végétaux" de l'Eurostat) et à d'autres organismes internationaux intéressés comme la FAO. Pour les dernières années on peut, notamment, rappeler les améliorations suivantes :

- En 1997 le bulletin a inclus les résultats du projet OLIWIN, c'est-à-dire les résultats de l'analyse sur les oliviers et les vignobles.

- A partir de fin 1996 les résultats de l'activité D (estimation des récoltes étrangères) ont été aussi inclus dans le bulletin. Ces résultats ont permis d'établir des premières prévisions expérimentales sur le rendement de blé dans les pays de l'Europe centrale et orientale (pays PHARE et TACIS), la Turquie et les pays du Maghreb (voir Activité D).

- Une étude de l'erreur, pour ce qui est de l'analyse de conjoncture et des différents modèles statistiques associés, a fait l'objet d'un rapport interne. Les résultats montrent que les prévisions sont plus précoces et l'erreur est moindre par rapport à d'autres sources disponibles.

- En 1998 l'extension du modèle aux pays limitrophes de l'EU-15 (pays couverts par le programme PHARE et TACIS), et aux pays du Maghreb sera achevée avec l'introduction d'autres cultures d'intérêts.

Tableau 9 - Les résultats de 1997 sur EU-15

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3.4 C.4 Système intégré au niveau national et régional

Différents contacts avec plusieurs Etats membres de l'UE ont permis le transfert et l'adaptation des systèmes disponibles dans le cadre du projet MARS aux différentes réalités régionales.

Dans le cadre du projet Hydre et dans sa continuation Pop-SICILY, le système agro-météorologique a été transféré aux autorités locales et adapté pour le suivi et le bilan des ressources hydriques régionales. Les régions participantes étaient : la Sicile et la Sardaigne en Italie, le Languedoc-Roussillon en France, l'Andalousie en Espagne.

Dans le cadre de coopérations sur demande, le système agro-météorologique a été adapté et transféré au service statistique finlandais.

4 ACTIVITE D : SUIVI ET PREVISIONS DES RECOLTES ETRANGERES

L'Activité D avait pour objectif la mise au point et l'extension des méthodes développées grâce aux autres activités du projet MARS, sur les pays limitrophes de l'UE, en particulier, les pays de l'Europe centrale et orientale et le Maghreb, avec le but de prévoir les récoltes dans ces pays. Les principaux développements dans ce domaine ont été les suivants :

- En 1996 un premier bulletin a été publié incluant, à titre expérimental, les premières extensions du modèle CGMS, désormais appelé système D. Ce bulletin se référait aux aspects agro-météorologiques pour la culture de blé sur les pays cités.

- En 1997 l'analyse a été intégrée dans l'Activité C.3, et des premiers chiffres de prévision des rendements et production ont été fournis pour 12 pays en dehors d'EUR-15, y compris la Russie, l'Ukraine, les pays du programme PHARE et le Maghreb, plus d'autres indications qualitatives sur la tendance des récoltes dans 14 autres pays.

- En 1998 les résultats seront étendus à d'autres cultures d'intérêt, comme l'orge et le maïs.

5 ACTIVITE E : APPLICATION DE METHODES OU CAPTEURS NOUVEAUX

5.1 Projet pilote pour utilisation des images micro-ondes dans l'estimation des surfaces

En 1996 a été lancé un projet pilote sur l'intégration des images micro-ondes (radar) obtenues des satellites ERS 1 et 2 / SAR dans le système des estimations rapides des surfaces agricoles. L'avantage de l'utilisation du radar consiste dans la possibilité d'acquérir des images même en condition nuageuse. Par ailleurs, les informations captées sont liées à la géométrie et à la rugosité des cibles plutôt qu'au contenu radiométrique comme pour les capteurs optiques. Cela donne l'avantage de pouvoir corréler les images plus précocement au développement des cultures par rapport aux capteurs optiques. La recherche sur l'utilisation du radar a abouti à une application pilote répartie en deux années :

* 1996 : une étude de faisabilité sur une échelle élargie, visant l'introduction des images radar prises par le satellite européen ERS-2, a été réalisée. L'application a simulé une Activité B sur un certain nombre de sites du nord de l'Europe. Les résultats encourageants ont permis de passer à la phase suivante;

* 1997 : l'application a été étendue à tous les 60 sites de l'Activité B. Le projet visait à améliorer la précocité et la précision des estimations des surfaces agricoles grâce à la synergie entre les données optiques/infrarouges, acquises dans le contexte de l'activité B du projet MARS et les données radar ERS/SAR. Dans le projet, près de 300 images radar ont été acquises sur les 60 sites de l'activité B pendant l'hiver 1996 et le printemps 1997. Des estimations des surfaces ont déjà été obtenues pour les principaux groupes de cultures dès le mois de janvier.

Les estimations de surface dérivées par le radar ERS/SAR pour la saison 1997 ont été comparées à celles de l'Activité B (qui n'utilise que des images optiques) et aux résultats dérivés d'enquêtes de terrain. Les résultats des deux études pilotes ont montré que les données ERS/SAR de l'automne, de l'hiver et du printemps peuvent produire des informations utiles pour estimer les superficies des cultures emblavées. Toutefois l'application donne les meilleurs résultats sur les zones composées de champs de grande taille et plus homogènes du point de vue des pratiques agricoles et du point de vue de la texture et de la structure des sols. Sur des zones plus hétérogènes, les résultats doivent être intégrés avec des informations auxiliaires sur les variables citées. Des efforts de recherche supplémentaires ont montré que l'utilisation combinée des données optiques et du radar ERS/SAR permet, entre autres, de compléter les séries chronologiques optiques d'images qui sont incomplètes en raison des problèmes de nébulosité.

Orientations pour le futur

De nouveaux capteurs avec différentes caractéristiques seront disponibles dans le futur proche. Grâce à ceux-ci, les méthodes du projet MARS pourraient avoir des marges d'améliorations possibles. L'utilisation du radar tous - temps et sensible aux variations géométriques du terrain pourrait permettre d'anticiper les estimations des superficies avant le printemps.

Un projet pilote utilisant le radar ERS/SAR a démontré aussi l'efficacité potentielle de l'utilisation de la télédétection pour l'avancement des estimations en hiver.

Les nouveaux capteurs à très haute résolution, disponibles dans les prochaines années, devraient ultérieurement augmenter la valeur de la méthodologie en diminuant l'incertitude associée à la discrimination de certaines cultures.

5.2 Le re-engineering de l'activité B (REACT_B)

En 1997 un projet pour étudier toutes les améliorations possibles aux approches actuelles en matière d'application de la télédétection aux statistiques agricoles (par exemple, amélioration des méthodes de classifications) a été lancé. Ce projet a été appelé REACT_B (à savoir re-engineering Activité B).

Le projet REACT_B a démarré en janvier 1997 avec un inventaire des besoins des utilisateurs. Ces besoins servent de référence pour l'analyse des performances de l'approche actuelle.

Le plan de travail prévoit la mise à jour de l'ensemble de la chaîne de l'activité B :

- acquisition des images;

- traitement des images;

- interprétation et classification des images.

L'accent sera mis cependant sur la mise en place d'un échantillonnage lié à l'utilisation des imagettes satellitaires plutôt qu'à des scènes entières, et sur la liaison avec d'autres activités du projet MARS.

Une étude statistique a en effet démontré la faisabilité de l'utilisation de sites plus petits que ceux utilisés maintenant. L'utilisation opérationnelle reste cependant à démontrer.

Une augmentation du nombre des sites devrait augmenter la représentativité de l'échantillon, en relation avec les cultures d'intérêt, et augmenter la précision de l'estimation. Les deux aspects " représentativité " et " précision " sont critiques pour les besoins des utilisateurs. Les différents scénarios d'échantillonnage sont en train d'être évalués avec les fournisseurs d'images pour vérifier la faisabilité technique d'une telle approche.

Dans le cadre d'un exercice mené à grande échelle, des résultats vont être obtenus pour une région de l'UE (le site bavarois, NUTS II). Pour cette zone test, toutes les données ancillaires ont été acquises et intégrées dans un système d'information géographique. Des images des capteurs opérationnels (SPOT, LANDSAT, IRS-1C et ERS/SAR) ont été acquises pour une analyse comparée des performances des différentes classifications. Les tests se basent sur la comparaison avec les résultats d'une enquête de terrain étendue à toute la zone.

Sur la base de cette étude de faisabilité et des résultats obtenus, un perfectionnement des techniques et des méthodes utilisées fera partie d'une évaluation approfondie en 1998. Des tests opérationnels en parallèle à l'Activité B seront conduits sur les sites concernés. Les satellites RADARSAT, SPOT 4 et éventuellement RESOURS apporteront d'autres éléments utiles à l'étude.

Un élément très important du projet est l'évaluation du rapport coût/bénéfice qui devra être acceptable avant qu'un système opérationnel soit mis en uvre.

5.3 Le modèle aéropalynologique

Cette activité de recherche s'est achevée en 1997. Le but de ce projet était de fournir des prévisions de récolte de raisin (ou de production de vin) à partir des conditions à la floraison des vignobles. Ces conditions étaient suivies en termes de qualité et quantité de fertilisation des plantes, grâce à une méthode de capture du pollen.

A partir d'une technique de prélèvement et d'analyse des flux polliniques atmosphériques fiable et reproductible, on peut établir des prévisions précoces de récolte trois mois environ avant les vendanges. Il est cependant nécessaire de valider les résultats de laboratoire utilisés par une expertise agronomique.

La méthode proposée permet d'élaborer des prévisions valables, d'une part, au niveau des zones échantillonnées, et d'autre part, au niveau national et communautaire. A l'échelle locale, la méthode apporte une réponse pleinement satisfaisante dans environ 50% des situations. L'effet des conditions post-floraison, qui peuvent modifier fortement le potentiel présent à la floraison, est la cause principale des écarts constatés. Ainsi, une actualisation en cours de campagne des premières prévisions précoces issues de l'analyse pollinique par des modèles agro-météorologiques s'avère indispensable. Mais il existe également des profils, souvent bien identifiés, où la mise en uvre de la méthode n'est pas possible. A l'échelle nationale, les résultats sont jugés satisfaisants lorsqu'un réseau suffisant de postes de captures du pollen est mis en place.

L'évolution de la courbe des émissions polliniques permet en outre de fixer rigoureusement les dates de la période florale et, grâce à une appréciation globale de l'homogénéité phénologique de la zone échantillonnée, d'avoir une première approche des potentialités du millésime.

L'activité a été conduite avec l'appui du CEMAGREF, de l'Université de Montpellier, et de différents services nationaux dans les pays considérés.

En conclusion, ces méthodes peuvent maintenant être considérées comme opérationnelles, elles ne peuvent cependant être poursuivies que par leur prise en charge par des entités opérationnelles nationales. Le CCR a entrepris ce transfert dont le succès ne pourra être acquis que par la présence d'un organisme à la fois techniquement compétent et apte à supporter le coût de l'opération.

6 Conclusions sur les activités en developpement

Apres deux cycles de cinq ans de recherche, des résultats significatifs ont été obtenus.

* la partie agro-météorologique (modèle et données satellitaires faible résolution) peut être considérée satisfaisante et opérationnelle, même s'il y a encore des possibilités d'amélioration. Les résultats sont disponibles à la fois au niveau européen, national et régional;

* un certain nombre de limitations dans l'activité B, en particulier la représentativité nationale et au niveau de certains produits, semblent pouvoir être surmontées par l'utilisation de nouveaux capteurs et de nouvelles méthodes d'échantillonnage, mais leur utilisation opérationnelle doit encore être démontrée;

* certaines méthodes, telles que le modèle aéropalynologique, ne sont envisageables que si prises en charge par les autorités nationales.

ANNEXE 1

ESTIMATIONS DE SUPERFICIES MARS - ACTIVITE B SUR LES PRINCIPALES CULTURES ET ECARTS PAR RAPPORT À EUROSTAT (1994) : EUR-12

>TABLE>

estim. = superficies (x 1000 ha) et variations % par rapport à l'année précédente par l'activité B

écart = différence entre l'estimation de l'activité B et les données officielles Eurostat

% = variation des superficies par rapport à l'année précédente

EUROSTAT données finales en mai 1998 (x 1000 ha)

ANNEXE 2

ESTIMATIONS DE SUPERFICIES MARS - ACTIVITE B SUR LES PRINCIPALES CULTURES ET ECARTS PAR RAPPORT À EUROSTAT (1995) : EUR-12

>TABLE>

estim. = superficies (x 1000 ha) et variations % par rapport à l'année précédente par l'activité B

écart = différence entre l'estimation de l'activité B et les données officielles Eurostat

% = variation des superficies par rapport à l'année précédente

EUROSTAT données finales en mai 1998 (x 1000 ha)

ANNEXE 3

ESTIMATIONS DE SUPERFICIES MARS - ACTIVITE B SUR LES PRINCIPALES CULTURES ET ECARTS PAR RAPPORT À EUROSTAT (1996) : EUR-15

>TABLE>

estim. = superficies (x 1000 ha) et variations % par rapport à l'année précédente par l'activité B

écart = différence entre l'estimation de l'activité B et les données officielles Eurostat

% = variation des superficies par rapport à l'année précédente

EUROSTAT données finales en mai 1998 (x 1000 ha)

ANNEXE 4

ESTIMATIONS DE SUPERFICIES MARS - ACTIVITE B SUR LES PRINCIPALES CULTURES ET ECARTS PAR RAPPORT À EUROSTAT (1997) : EUR-15

>TABLE>

estim. = superficies (x 1000 ha) et variations % par rapport à l'année précédente par l'activité B

écart = différence entre l'estimation de l'activité B et les données officielles Eurostat

% = variation des superficies par rapport à l'année précédente

EUROSTAT données finales en mai 1998 (x 1000 ha)

ANNEXE 5

Contractants des Activités opérationnelles

Activité A

Contractant

Instituto de Estruturas agrárias e desenvolvimento rural (Portugal)

Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación (Espagne) :

Activité B

Analyse d'images

Contractant principal Sous-Contractant

Groupe SOTEMA SOTEMA

GEOSPACE

CISI AID

Bureau Veritas

Faculté de Gembloux

Fournisseurs des images

SPOT IMAGE, S.A.

EIRIMAGE, SCRL.

G.A.F

Informatique et logiciels

CISI INGENIERIE

Données terrain :

Instituto de Estructuras Agrarias e Desenvolvimento Rural (IEADR)

Remote Sensing Data Engineering, Srl

Danish Institute of Plant and Soil Science

Katholieke Universiteit Leuven

Da Vinci Consulting

Österreichisches Statistisches Zentralamt

Desarrollo Agrario y Pesquero de Andalucía

Era-Maptec

Eftas Fernerkundung Technologietransfer, gmbh

Information Centre of Ministry of Agriculture and Forestry

Irco s.p.r.l

National Remote Sensing Center Limited

Trabajos Catastrales

Ministère de l'Agriculture et de la Pêche

Hunting Technical Services Ltd

Spazio Verde

Strabo, s.a.

Statistics Sweden

ANNEXE 6

LISTE DE PUBLICATIONS MARS 1994-1998

Monographies

BOUMAN, B.A.M., SCHAPENDONK, A.H.C.M., STOL, W., VAN KRAALINGEN, D., 1996. Description of the grass growth model LINGRA as implemented in CGMS. Joint publication of the JRC Space Applications Institute and the DLO Research Institute dor Agrobiology and Soil Fertility. Wageningen (NL); 83 pp.

D'SOUZA G., BELWARD A.S., MALINGREAU J.P. (Eds.) - Advances in the use of NOAA-AVHRR data for land applications. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, Boston, London (1995).

JONES, P.D., SALMON, M., 1996. Development and integration of a stochastic weather generator into a crop growth model for European agriculture. Contract Report N 5631-93-12 ED ISP GB. University of East Anglia, Norwich (UK), 32 pp.

PAQUET, F., J.V. VOGT & A. VIAU, 1996. Régionalisation de la température de l'air à partir des données physiographiques et des images NOAA AVHRR. Cas de l'Andalousie.- JRC-SAI-AIS Technical Report, Ispra/Italy, 92 S.

VAN DER VOET, P., KRAMER, K., VAN DIEPEN, C.A., 1996. Parametrization of the Richardson weather generator within the European Union. Joint publication of the JRC Space Applications Institute and the DLO Research Institute for Integrated Land, Soil and Water Research. Wageningen (NL); 73 pp.

VOGT, J., ASTRAND P., BORIES, L., NIEMEYER, S., 1996. Monitoring the Quality and Quantity of Water Resources in Sicily: Development of a Geographic Information System and Integration of Remote Sensing Derived Parameters. Joint Research Centre of the EC. Space Applications Institute. Ispra (I), 61 pp + annexes.

WOODING M.G., DE GROOF H. et al. - Satellite radar in agriculture - experience with ERS-1. European Space Agency, ISBN 90-9092-339-3, Noordwijk (NL), October 1995.

Contributions à des publications spécialisées

BURRILL A., VOSSEN P., VAN DIEPEN C.A. - A G.I.S. database for crop modelling. In: European Land Information Systems for Agro-Environmental Monitoring. King D., Jones R.J.A., Thomasson A.J. (Eds.). EUR Publication N 16232/EN (1995), 143-154.

CARFAGNA E., GALLEGO F.J. - Sulla dimensione ottimale del segmento per rilievi a terra e fotointerpretazione. Statistica e Telerilevamento. AIT. Quaderno N 3 (1995) CNR Pisa, 41-61.

GENOVESE G. - The methodology, the results and the evaluation of the MARS crop yield forecasting "system". In: Agrometeorological Applications for Regional Crop Monitoring and Production Assessment. EUR Publication 17735 EN, 1998, Ispra, Italy, 100 p.

JONES R.J.A., BUCKLEY B. - European Soil Database Information Access and Data Distribution Procedures. EUR Publication N 17266/EN (1996), 35 pp.

KING D. & THOMASSON A.J., 1996 - European Soil Information Policy for Land Management and Soil Monitoring. EUR 16393 EN, Ispra, Italy, 22 p.

LE BAS C., 1996 - Base de Données Géographique des Sols d'Europe, EUR 16380 FR, Ispra, Italy, 39 p.

MONTANARELLA L. - The European Soil Bureau. European Society for Soil Conservation (ESSC) Newsletter nr.2, 1996, 2-5.

NEZRY E., RÉMONDIÈRE S., SOLAAS G., GENOVESE G. - Mapping of next season's crops during the previous winter using ERS SAR", Earth Observation Quarterly, Nº 50 (1995), 5 pp.

TERRES J.M., DELINCÉ J., VAN DE STEENE M. - The use of remote sensing and GIS capabilities to support the Common Agricultural Policy of the European Community. Remote Sensing Review, Vol.12 (1995), 53-60.

VOGT J.V. (1996): Land Surface Temperature Retrieval from NOAA AVHRR Data in: G. D'Souza, A. Belward & J.-P. Malingreau (eds.), Advances in the Use of AVHRR Data for Land Applications.- (Kluwer Academic Publishers) Dordrecht, Boston, London., pp. 125-151.

VOGT J.V., VIAU A., PAQUET F. (1996): Mapping Regional Air Temperature Fields Using Satellite Derived Surface Skin Temperatures.- submitted to Int. J. of Climatology.

VOSSEN P. - Land information with remote sensing: the MARS Project. GIM International Journal for Geomatics, Volume 9 (11) (1995), 51-55.

VOSSEN P. - Crop production assessment for the European Union: the MARS-STAT Project, including the use of NOAA-AVHRR data. In: Advances in the Use of NOAA-AVHRR Data for Land Applications. D'Souza G., Belward A.S., Malingreau J.P. (Eds.), Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, Boston, London (1995), 336-355.

VOSSEN P., GENOVESE G. - MARS: previsioni della produzione agricola. AER Meteorologia, Climatologia, Agrometeorologia, Ambiente, Volume 8 (1995),12-16.

VOSSEN P., MEYER-ROUX J. - Crop monitoring and yield forecasting activities of the MARS Project. In: European Land Information Systems for Agro-Environmental Monitoring. King D., Jones R.J.A., Thomasson A.J. (Eds.), EUR Publication N 16232/EN (1995), 11-30.

Rapports Techniques EUR

BERNARD, A.C., MEYER-ROUX, J., 1994 (third print 1996). Proceedings of the Conference on the MARS Project: Overview and Perspectives. EUR Publication N 15599 of the Office for Official Publications of the EC. Luxembourg, 168 pp.

BESSELAT, B., COUR, P., MONTANARELLA (Eds.), 1996. Guide pratique: Elaboration d'une prévision de récolte à partir du dosage pollinique de l'atmosphère. Rapport EUR 16422 FR. Institut des Applications Spatiales, Centre Commun de Recherche. Ispra, 130 pp.

BINDI, M., FIBBI, L., MARACCHI, G., 1996. A comparative study of radiation estimation methodologies. EUR Publication N 16429 EN of the Office for Official Publications of the EC. Luxembourg, 182 pp.

DALLEMAND, J.F., VOSSEN, P., 1995 (second print 1996). Agrometeorological models: theory and applications in the MARS Project. EUR Publication N 16008 of the Office for Official Publications of the EC. Luxembourg, 246 pp.

GALLEGO J. - Sampling frames of square segments. EUR Publication N 16317/EN (1995), 72 pp.

GALLEGO F.J., (1996), Sampling satellite images for area estimates in a large region. Proceedings. Conference on Spatial Accuracy Assessment. Fort Collins, May 21-23, USDA Technical Report RM-GTR-277, pp. 509-516.

KING D., JONES R.J.A., THOMASSON A.J. (Eds.) - European land information systems for agro-environmental monitoring. EUR Publication N 16232/EN (1995), 286 pp.

KING, D., THOMASSON, A.J., 1996. European Soil Information Policy for Land Management and Soil Monitoring. EUR Publication N 16393 EN of the Office for Official Publications of the EC. Ispra, 22 pp.

LE BAS, C., JAMAGNE, M. (Eds.), 1996. Soil databases to support sustainable development. EUR Publication N 16371 of the Office for Official Publications of the EC. Jointly Published by the Joint Research Centre of the EC and the Institut National de la Recherche Agronomique (F). Orléans (F), 149 pp.

MONTANARELLA L. (Ed.) - Guide Pratique: Elaboration d'une prévision de récolte à partir du dosage pollinique de l'atmosphère. EUR 16422 FR, 1996, 151 p.

MONTANARELLA, L. (Editor), 1996. Soils Information for Europe. EUR Publication N 16423 Office for Official Publications of the EC. Ispra (I), 21 pp.

RIJKS D., TERRES J.M., VOSSEN P. (editors) - Agrometeorological Applications for Regional Crop Monitoring and Production Assessment. EUR Publication 17735 EN. 1998, Ispra 500 pp.

RUSSEL G., WILSON G.W. - An Agro-pedo-climatological Knowledge-base of Wheat in Europe. EUR publication 15789 EN, 1994. SAI, Ispra.

RUSSEL G., MUETZELFELDT R., TAYLOR K.. - Crop Knowledge Base. EUR publication 17697 EN, 1997. SAI, Ispra.

SCHOENMAKERS R.P.H.M. - Integrated methodology for segmentation of large optical satellite images in land applications of remote sensing. EUR Publication N 16292/EN (1995), 178 pp.

SUPIT I. - Global Radiation. EUR Publication 15745 EN, 1994, SAI, Ispra.

SUPIT, I., HOOIJER, A.A., VAN DIEPEN, C.A., Edts, 1994 (reprint 1996). System description of the WOFOST 6.0 crop simulation model implemented in CGMS. Volume 1: Theory and Algorithms. EUR Publication N 15959 EN of the Office for Official Publications of the EC. Luxembourg, 146 pp.

TYCHON B., TONNARD V. (editors) - Esitmation de la production agricole à une échelle régionale. Proceedings of the Arlon Conference 16-20 September 1996. EUR Publication 17663 FR, 1997, SAI, Ispra.

VOSSEN, P. RIJKS, D., 1995 (third print, 1996). Early crop yield assessment of the EU countries: the system implemented by the Joint Research Centre. EUR Publication N 16318 of the Office for Official Publications of the EC. Luxembourg, 182 pp.

Conférences

CARFAGNA E., GALLEGO F.J. - Yield estimates from area frame at European level. In: Proceedings of the Seminar on Yield Forecasting, 24-27 October 1994, Villefranche-sur-Mer (France), Published by EUROSTAT-CESD, 237-240.

CARFAGNA E., GALLEGO F.J. - Extrapolating intra-cluster correlation to optimize the size of segments in an area frame. In: Proceedings of the VI Conference on Applied Statistics to Agriculture, 1995, Kansas State Univ. Manhattan (USA), 261-270.

CARFAGNA E., GALLEGO F.J. - Three stage area frame sampling for a farm survey in the European Union. In: Proceedings of the 50th Session of the International Statistical Institute, August 1995, Beijing (P.R. China), Book 1, 141-142.

CHIUDERI, A., CAPPELLINI, V., 1996. A Kohonen's Self-Organizing Map for Landcover Classification. Proc. of the EARSeL Symposium on Progress in Environmental Research and Applications Basel (CH) September 4-6, 1995.

CHIUDERI, A.,1996. Neural Networks for multi-temporal and multi-sensor data fusion in landcover classification. International Workshop on Time-varying Image Processing and Moving Object Recognition, Florence (Italy), Sept. 5-6 1996.

CHIUDERI, A., 1996. Integrating LANDSAT and SPOT images to improve land cover classification accuracy. 3rd International Workshop on Signal/Image Processing, Manchester (UK) November 4-7, 1996, pg. 365-368.

FUENTES M., GALLEGO F.J. - Stratification and cluster estimator on an area frame by square segments with an aligned sample. In: Proceedings of the VI Conference on Applied Statistics to Agriculture, 1995, Kansas State Univ. Manhattan (USA), 112-121.

GALLEGO F.J. - Agricultural surveys on area frame based on a square grid. In: Proceedings of the 50th Session of the International Statistical Institute, August 1995, Beijing (P.R. China), Book 1, 378-379.

GENOVESE G. - Yield forecasting and operational approaches using remote sensing: overview of approaches and operational applications in 1994 in EU. In: Proceedings of the Seminar on Yield Forecasting, 24-27 October 1994, Villefranche-sur-Mer (France), Published by EUROSTAT-CESD, 91-99.

GENOVESE, G. - The MARS Bulletin, an integrated assessment of agricultural status. In: Proceedings of the Eurocourse on Agrometeorological Models, Theory and Applications in the MARS Project, 21-25 November 1994, Ispra (Italy), EUR Publication N 16008/EN (1995), 221-240.

GENOVESE G., NEZRY E., ARCANGELI N. - Stime precoci di superfici agricole utilizzando i dati radar dei satelliti ERS. In: Problemi Statistici nel Telerilevamento. Atti delle giornate di studio dell' AIT e della SIS, Roma 10-11 Giugno 1996. Rubettino ed., 1998, Roma.

GENOVESE G., TERPESSI C. - The use of remote sensing for the derivation of crop yield and areas statistics at different scales. In: Proceedings of the 50th Session of the International Statistical Institute, August 1995, Beijing (P.R. China), Book 1, 396-397.

KING D. & MONTANARELLA L. - European Soil Information: Present status and future perspectives. In: Proceedings of the National Congress of the Spanish Soil Science Society, Lleida, 1996.

LAGUETTE S., VIDAL A., VOSSEN P. - Monitoring of yield indicators in Europe by combined use of NOAA-AVHRR and an agrometeorological model. In: Proceedings of the Conference on Photosynthesis and Remote Sensing, 28-30 August 1995, Montpellier (France).

LAGUETTE S., VIDAL A., VOSSEN P. - Using satellite data into a productivity model. In: Proceedings of IGARSS'95, 10-14 July 1995, Florence (Italy),1465-1467.

LEMOINE G.G., DE GROOF H., VAN LEEUWEN H.J.C., BAKKER J.G.M. - Monitoring agricultural land preparation activities with ERS-1 SAR data. In: Proceedings of IGARSS'95, 10-14 July 1995, Florence (Italy).

LOUDJANI P., DELÉCOLLE R., GUÉRIF M., VOSSEN P. - Combined use of NOAA/AVHRR and SPOT/HVR data for the estimation of European crop yields on a regional scale. In: Proceedings of the Conference on Photosynthesis and Remote Sensing, 28-30 August 1995, Montpellier (France).

MEYER-ROUX J. - Introduction to yield forecast. In: Proceedings of the Seminar on Yield Forecasting, 24-27 October 1994, Villefranche-sur-Mer (France), Published by EUROSTAT-CESD, 7-8.

MILLOT M., LOOPUYT P. - Data, software, hardware and operations requirements. In: Proceedings of the Seminar on Yield Forecasting, 24-27 October 1994, Villefranche-sur-Mer (France), Published by EUROSTAT-CESD, 543-557.

MEYER-ROUX J. & MONTANARELLA L. - The European Soil Bureau. In: Proceedings of the 2nd Workshop on Land Information Systems, Hannover, 1996.

NEZRY E., DE GRANDI G., LEYSEN M. - Speckle and scene spatial statistical estimators for SAR image filtering and texture analysis: some application to agriculture, forestry and point targets detection, In: Proceedings of the European Symposium on Satellite Remote Sensing II, Proceedings of SPIE, 25-29 September 1995, Paris (France), Vol. 2584, 11 pp.

NEZRY E., GENOVESE G., SOLAAS G., RÉMONDIÈRE S. - ERS based early estimation of crop areas in Europe during the winter 1994/1995, In: Proceedings of the 2nd ERS Applications Workshop, 6-8 December 1995, London (UK).

NEZRY E., SOLAAS G., GENOVESE G., RÉMONDIÈRE S. - Early estimation of next season's set-aside and crop surfaces in Europe during the winter 1994/1995 using ERS-1 SAR data. In: Proceedings of the Symposium on Retrieval of Bio and Geophysical Parameters from SAR Data for Land Applications, 10-13 October 1995, Toulouse (France), CNES/IEEE Publication, 10 pp.

PERDIGÃO V. - Updating a multi-sources database: the case of CORINE land cover. In: Proceedings of the Workshop for Decision-Makers on the Integration of Space and Conventional Earth Observation Data for Agricultural and Environmental Management, FAO/EC/ESA, May 1995, Warsaw (Poland).

PERDIGÃO V. - Area frame sampling and ground surveys. In: Proceedings of the Eurocourse on Agrometeorological Models, Theory and Applications in the MARS Project, 21-25 November 1994, Ispra (Italy), EUR Publication N 16008/EN (1995).

PERDIGÃO V., DALLEMAND J.F., VOSSEN P. - Monitoring and forecasting agricultural production in central-eastern Europe: a review of the MARS activities. In: Proceedings of GIS/LIS '95, June 1995, Budapest (Hungary).

PERDIGÃO V., VOSSEN P. - Monitoring Agriculture with Remote Sensing: the MARS Project. In: Proceedings of the Colloquium on Space Technology and Remote Sensing Techniques for Sustainable Development in and around the Mediterranean, EURISY, May 1995, Madrid (Spain).

PERDIGÃO V., VOSSEN P., GALLEGO J. - The MARS Project: the European approach adaptable to national needs. In: Proceedings of the Workshop on New Tools for Agriculture and Forestry Statistics in Southern European Countries and their Potential Use in Developing Countries, October 1995, Porto (Portugal).

SCHOENMAKERS R.P.H.M., LEMOINE G.G., NEZRY E. - Segmentation of multi-temporal ERS-1 SAR imagery. In: Proceedings of the European Symposium on Satellite Remote Sensing II, 25-29 September 1995, Paris (France), Vol. 2579, 7 pp.

VIAU A., VOGT J.V., PAQUET F. (1996): Regionalisation and Mapping of Air Temperature Fields Using NOAA-AVHRR Imagery.- 9e Congrès de l'Association Québécoise de Télédétection (AQT), 30 avril - 3 mai 1996, Québec, Canada. CD ROM ISBN 2-9802696-2-X, 11 p.

VOGT J. - The use of low resolution satellite data for crop sate monitoring. Possibilities and limitations. In: Proceedings of the Eurocourse on Agrometeorological Models, Theory and Applications in the MARS Project, 21-25 November 1994, Ispra (Italy), EUR Publication N 16008/EN (1995).

VOGT J., VOSSEN P. - Suivi des ressources hydriques de la zone méditerranéenne au nord: premiers résultats du Projet HYDRE. In: Actes des Cinquièmes Journées Scientifiques du Réseau Télédétection de l'UREF: Télédétection des Ressources en Eau, 21-24 septembre 1993, Tunis (Tunisia).

VOSSEN P. - Early assessment of national crop yields: the approach developed by the MARS-STAT Project on behalf of the European Commission. In: Proceedings of the Seminar on Yield Forecasting, 24-27 October 1994, Villefranche-sur-Mer (France), Published by EUROSTAT-CESD, 323-347.

VOSSEN P., GALLEGO J., PERDIGÃO V., LOOPUYT P., DALLEMAND J.F., GENOVESE G. - The MARS Project and its extensions in central and eastern Europe. In: Proceedings of the Equilino Seminar on the Application of Remote Sensing in Statistics, 27-29 November 1995, Roma (Italy).

Publications spéciales

BESSELAT, B., COUR, P., 1996. Méthode aéropalynologique pour la prévision du potentiel de la production viticole. Rapport final 1995 N 10935-95-04 F1 ED ISP F. Publié conjointement par le CCR, le CEMAGREF (F) et le CNRS (F). Bordeaux, 120 pp.

MARS BULLETINS. - Early crop production forecasting and crop state assessment at European Union and National levels.

Volume 2 (1994) N : 1,2,3,4,5,6,7,8

Volume 2 (1995) N : 1,2,3,4,5,6,7,8

Volume 2 (1996) N : 1,2,3,4,5,6,7,8

Volume 2 (1997) N : 1,2,3,4,5,6,7

Volume 2 (1998) N : 1,2,3,4,5,6

Joint Research Centre of the EC, Space Applications Institute, Ispra (Italy).

MARS Project, 1996. Suivi agrométéorologique sur l'ensemble du continent Européen et sur le Maghreb. Situation à la fin des mois de mai, juillet, août, septembre et novembre 1996. Institut des Applications Spatiales, Centre Commun de Recherche de la CE. Ispra (Italie), nombre variable de pages.

Documents techniques

ACTIVITY B DOCUMENTATION - Documentation sur les 5 premières années de fonctionnement de l'Action 4. Volumes 1-8. Ispra, 1994, Scot Conseil and CE editors.

BORIES L., P. VOSSEN - Bilan provisoire du programme 1988-1995 "Méthode pollinique pour la prévision précoce du potentiel de production viticole en Europe". Note Technique avec Distribution Restreinte. Ispra (Italy), 20 pages & annexes (1995).

DE GROOF H. - An Operational Service for Timely Estimating of Agricultural Crop Areas from Satellite Images. Call for proposal O.J. 95/C 44/5. February 1995, Space Application Institute, J.R.C., 1995, Ispra, 80 pp.

DE GROOF H., COLAES C., ATTARDO C. - Activity B: 1996 Quality Control Procedure, 1997, SAI, Ispra.

DE GROOF H., VOSSEN P. - Research activities related to the improvement of the Advanced Agricultural Information System of the European Commission. In: Official Journal N 95/C 203/07, 8 August 1995.

GENOVESE G., 1997. The methodology, the results and the evaluation of the MARS crop forecasting "systems", 1993-1996 activities, Publication n SPI 97.68, Office for the Official Publications of the E.C., Luxembourg, Space Application Institute, JRC, ISPRA, pp 381.

KERDILES H. (1996): Software for Processing Avhrr data for the Communities of Europe (SPACE): algorithms used in SPACE version 2. Part 1: calibration, atmospheric correction and cloud detection. JRC-SAI-AIS Technical Note, Ispra/Italy, 23 p.

LOUDJANI P. - Remote sensing and crop yield estimation: an overview. COST 77 document. Joint Research Centre of the EC, Ispra (Italy) (1995), 55 pp.

PAQUET F., VOGT J.V. & VIAU A. (1996): Régionalisation de la température de l'air à partir des données physiographiques et des images NOAA AVHRR. Cas de l'Andalousie.- JRC-SAI-AIS Technical Report, Ispra/Italy, 92 p.

PERDIGÃO, A. - L'application de la méthode "Comptage du pollen émis dans l'atmosphère" dans le cadre du suivi de la production viticole au niveau du parcellaire d'une petite région. Note Technique avec Distribution Restreinte. Ispra (Italy) (1995), 18 pages & annexes.

PERDIGÃO V. - Technical specifications for area frame sampling surveys in the three new Member States in 1995. (1995).

TOLLEFSEN T. - Area Frame Sampling Survey within the European Union. Call for proposals O.J. 96/C 366/14, Space Applications Institute, 1996, J.R.C., Ispra.

VOGT J. - Suivi des ressources hydriques au service des politiques régionales, de l'agriculture et de l'environnement. Projet HYDRE. Rapport Final, JRC, Ispra (1995).

VOGT J. - Monitoring agricultural production in Europe using remote sensing and GIS techniques. 1 December 1995, Université Laval, Quebec (Canada).

VOSSEN P. - Note de réflexion: les orientations du Projet MARS 1995-1998. Document stratégique. Institut des Applications de la Télédétection, Ispra (Italy), (1995), 95 pp.

VOSSEN P., GALLEGO J., PERDIGÃO V. - Multi-country project for rapid environmental and agricultural monitoring and statistics in the PHARE countries. In: Project Document for DG I - External Affairs, in the context of the PHARE Regional Programme (1995), 55 pp.

ANNEXE 7

Abréviations utilisées

CAMEL // Project Management Programme specially used by Activity B

CE // Communauté européenne

CEE // Communauté économique européenne

CGMS // Crop Growth Monitoring System

ECU // Unité de compte européenne

ERS // Earth Remote Sensing

estim // Estimation

EU // European Union

FAO // Food and Agricultural Organisation of the United Nations

GRIPS // Geometric and Radiometric Image Processing System

IRS // Indian Remote Sensing Satellites

LANDSAT // System of Satellites for Earth Resources Observation

LISS // Multispectral Sensors on Board of IRS Satellites

MARS // Monitoring Agriculture by Remote Sensing

NDVI // Normalised Difference Vegetation Index

NOAA-AVHRR // Constellation of Satellites with Advanced Very High Resolution Radiometer

OCT. // Octobre

OLIWIN // Agro-meteorological Model for the Estimation of Olive and Grapevine yields

ORCA // Orbital Remote Sensing of Crop Areas

PAC // Politique Agricole Commune

PC // Personal Computer

PHARE // Programme d'aide à la restructuration économique des pays de l'Europe Centrale et Orientale.

SAR // Satellite

SEPT. // Septembre

SPOT // Système Probatoire d'Observation de la Terre

TACIS // Technical Assistance to the Commonwealth of New Independent States

UE // Union européenne

1 J.O. n L 273 du 05.10.1988.

2 Document COM(94) 332 final du 19.09.1994.

3 J.O. n L 299 du 22.11.1994, page 27.

4 Cet indice est un indicateur de l'activité photosynthétique des végétaux.