Fermer

VietSCO Mérimée présente ses premiers résultats au Vietnam

Publié le 31/03/2025
S’appuyant sur les projets VietSCO et leur plateforme en ligne, le volet Mérimée complète ces travaux avec les émissions de méthane rizicole. Un an après le démarrage du projet, les parties prenantes approuvent la méthode et les premiers résultats, présentés lors d’un atelier utilisateurs organisé au Vietnam du 13 au 15 janvier 2025. Sur le terrain, l’équipe projet a pu collecter des informations sur les changements de pratiques agricoles, importantes pour améliorer ses algorithmes.

Parmi les 155 pays qui se sont engagés à réduire leurs émissions de méthane d’ici 2030, le Vietnam porte ses efforts sur les rizières inondées. Pour démontrer l’efficacité d’un drainage intermittent, beaucoup moins émissif sans impacter le rendement du riz, et ainsi favoriser un changement des pratiques culturales, le projet VietSCO développe un outil de suivi des rizières dans le Delta du Mekong à partir de données spatiales et d’observations in situ. Objectif : générer automatiquement des cartes dynamiques des rizières à différents stades de croissance et de leur état d'inondation puis, découlant de ces dernières, des cartes des émissions saisonnières de méthane. Les produits seront affichés sur la plateforme VietSCO, développée dans le cadre des précédents projets VietSCO (Vimesco Rice et Viet-ARRO).

L’atelier utilisateurs

Du 13 au 15 janvier 2025 à Tra Vinh, dans le delta du Mékong, le workshop a réuni une cinquantaine de participants, dont les partenaires du projet, des experts et chercheurs en technologies spatiales, les représentants des autorités locales, provinciales et nationales en matière d’agriculture, sciences, technologies et environnement, ainsi qu’une société privée internationale et une ONG.

Présentation faite du projet, de la plateforme VietSCO et de ses nouvelles fonctionnalités avec Mérimée, les discussions témoignent de la bonne orientation des travaux :

  • L’avancée technologique des appareils de mesure au sol, connectés, permet de mieux comprendre les relations entre les pratiques d’irrigation et les émissions de méthane.
  • La solution portée par des données de télédétection pour estimer les émissions de méthane par les rizières paraît adaptée pour étendre les observations sur le terrain et les mesures in situ obtenues par les appareils de mesure IoT, sur une vaste zone telle que le delta du Mékong.
  • Pour les utilisateurs, les informations telles que présentées sur une plateforme accessible, ont le potentiel d’être utilisées à des fins de contrôle des émissions de méthane.

Tous s’accordent sur le bien-fondé de prévoir des tests utilisateurs pour valider l’outil final puis une formation pour une prise en main rapide et efficace.

Session technique

L’équipe projet a réservé une journée aux détails techniques, avec l’objectif de susciter les échanges autour de deux thèmes : les difficultés rencontrées et les solutions à apporter pour rendre opérationnel un outil de suivi du riz, puis les avancées R&D en matière d’émissions de méthane par les rizières.

  • Suivi des rizières

Après présentation de la méthode par télédétection mise en œuvre dans le projet VietSCO et celle des projets de l’agence spatiale vietnamienne VNSC à partir de données radar, il ressort notamment que les produits cartographiques à accès libre sont bien adaptés aux besoins nationaux ou du delta. En revanche, les besoins spécifiques à l’échelle locale de la commune ou du district appellent le développement d’un service dédié.

  • Estimation des émissions de méthane

L'estimation des émissions de méthane des rizières repose sur la méthode du GIEC, qui utilise des facteurs d’émission spécifiques selon que les champs sont en inondation permanente ou drainés par intermittence. Pour estimer les émissions de méthane en fonction des durées d’inondation et de drainage, le projet combine données satellites et mesures in situ.

🛰️ La détection et le suivi par satellite, à l’échelle d’une région, de l’état d’inondation des rizières, même sous un couvert dense de plants de riz, ont été démontrés pour la première fois, en utilisant les données radar en bande L des satellites ALOS-PALSAR et SAOCOM.  À cet égard, le projet a bénéficié des données ALOS-PALSAR de l’initiative CH4Rice, menée en Asie par l’agence spatiale japonaise JAXA. Notons que Mérimée a démontré que l'approche par apprentissage automatique (machine learning) s’avère plus efficace que les modèles paramétriques classiques pour relier les observations radar aux mesures in situ.

🌾 Sur le terrain, 20 à 30 capteurs de niveau d’eau ont été installés pour suivre avec précision et en temps réel les fluctuations d’inondation. Ces capteurs complémentent les visites de terrain de 100 parcelles lors de chaque passage des satellites ALOS et SAOCOM.

👉 Les analyses des mesures in situ de niveau d’eau ont mis en évidence leurs variations diurnes, saisonnières et annuelles, qui seront intégrées dans les étapes d’entrainement et de validation des algorithmes.

👉 Les premières analyses des mesures des émissions de méthane suggèrent que les valeurs recommandées par le GIEC, qui ne prend pas en compte les variations diurnes des émissions, sont sous estimées.

Merimee detection rivière et estimation méthane

Les participants ont pu découvrir les premiers résultats du projet. À gauche, détection des rizières avec inondation continue (bleu) et multiple drainage (jaune) dans la province de An Giang. À droite, les estimations d’émissions de méthane dans la zone imagée. © GlobEO

Pour plus d’informations sur la partie technique,
consultez le compte-rendu de l’atelier, complet et particulièrement bien détaillé.

Visites dans le delta du Mékong

Après l’atelier, l’équipe VietSCO s’est rendue dans deux provinces du Delta du Mékong, Bac Lieu et An Giang, pour interroger les agriculteurs sur leurs pratiques et échanger avec les partenaires universitaires, en charge des mesures in situ. Ces visites ont apporté des enseignements précieux pour le projet, notamment les liens entre pratiques agricoles, nature des sols et changements climatiques,  qui permettront d’ajuster les algorithmes de détection et de nourrir les modèles de machine learning.

Enfin, une visite protocolaire à l’Université de Bac Lieu, partenaire du projet, a permis d’identifier des perspectives de sensibilisation des autorités locales du Comité populaire provincial sur les enjeux liés à la riziculture et à la réduction des émissions de méthane.

Bilan et perspectives

Pour les utilisateurs, ces travaux ont le potentiel d’être utilisés à l’échelle nationale pour encourager et suivre la réduction des émissions de méthane. La méthode, tout comme la plateforme de visualisation, sont approuvées.

Forte de tous ces échanges et informations, l’équipe projet fixe les étapes suivantes :

  • Généraliser les algorithmes de détection de l'état d'inondation des rizières ;
  • Évaluer les facteurs d'émission de méthane recommandés par le GIEC, en utilisant des mesures in situ des émissions de méthane ;
  • Intégrer dans la plateforme VietSCO des cartes d’inondations et d'émission de méthane basées sur des scénarios de pratiques agricoles ;
  • Préparer la formation des utilisateurs.