Partout dans le monde, de plus en plus de jeunes se détournent de l’agriculture. Avec ses travaux manuels pénibles et ses faibles salaires, l’agriculture traditionnelle n’attire pas les nouvelles générations qui préfèrent généralement tenter leur chance à la ville pour trouver un emploi. L’agriculture est pourtant le secteur qui offre le plus de potentiel pour réduire la pauvreté, par exemple en Afrique subsaharienne où plus de soixante pour cent de la population, estimée à 1,2 milliard d’habitants, est âgée de moins de 25 ans.
Plants are susceptive to various diseases in their growing phases. Early detection of diseases in plants is one of themost challenging problems in agriculture. If the diseases are not identified in the early stages, then they may ad-versely affect the total yield, resulting in a decrease in the farmers' profits. To overcome this problem, many re-searchers have presented different state-of-the-art systems based on Deep Learning and Machine Learningapproaches. However, most of these systems either use millions of training parameters or have low classificationaccuracies.
L’herbe pâturée est l’aliment qui coûte le moins cher dans une ration et la bonne gestion de l’herbe passe entre autre par une connaissance des quantités disponibles. Afin de simplifier et d’automatiser ces mesures d’herbe, et ainsi contribuer au maintien voire au développement du pâturage, le projet HERDECT s’est attaché à construire des méthodes d’estimation de la biomasse des prairies à partir d’outils de télédétection (d’acquisition à distance) et à en estimer la faisabilité opérationnelle.
La diminution du nombre de prairies, que l’on observe à l’échelle mondiale depuis plusieurs décennies, s’est accompagnée de l’évolution de leur mode de gestion dans un contexte d’intensification de l’usage des terres. Face aux enjeux que ces changements impliquent, tant sur le plan environnemental qu’économique, il est nécessaire d’identifier et de caractériser les dynamiques spatiotemporelles des prairies, afin notamment d’évaluer les impacts du changement climatique sur ces dernières et leur capacité à s’y adapter.
Le drone est un outil de plus en plus utilisé dans de nombreux domaines et en particulier en agriculture. La méthode présentée permet d’estimer la hauteur de plantes fourragères à partir de photos prises d’un drone. Cette méthode revêt un intérêt tout particulier pour la sélection végétale.
Many of the world’s food-insecure and undernourished people are smallholder farmers in developing countries. This is especially true in Africa. There is an urgent need to make smallholder agriculture and food systems more nutrition-sensitive. African farm households are known to consume a sizeable part of what they produce at home. Less is known about how much subsistence agriculture actually contributes to household diets, and how this contribution changes seasonally. We use representative data from rural Ethiopia covering every month of one full year to address this knowledge gap.
The recent proliferation of mobile phones in rural Africa has also led to increased interest in mobile financial services (MFS), such as mobile money and mobile banking. Such services are often portrayed as promising tools to improve agricultural finance, especially among smallholders who are typically underserved by traditional banks. However, empirical evidence on the actual use of MFS for agricultural activities is thin. Here, we use nationally representative data from Kenya to analyze the use of mobile payments, mobile savings, and mobile credit among the farming population.
Crop surface models (CSMs) representing plant height above ground level are a useful tool for monitoring in-field crop growth variability and enabling precision agriculture applications. A semiautomated system for generating CSMs was implemented. It combines an Android application running on a set of smart cameras for image acquisition and transmission and a set of Python scripts automating the structure-from-motion (SfM) software package Agisoft Photoscan and ArcGIS. Only ground-control-point (GCP) marking was performed manually.
The paper describes an attempt to improve the uptake of a new agricultural Decision Support System (aDSS). The approach was to design it with an understanding of the successes and failures of predecessors and of the changes in patterns of relevant technology use over time, the “usage context”. Even though its predecessor, IrriSatSMS, showed great potential in pilot seasons, that system failed to be commercialised successfully.
Comment concilier un développement agricole durable avec la lutte contre le changement climatique et la préservation de la biodiversité ? Pour relever un tel défi, les décideurs politiques, techniques et socio-économiques ont désormais accès à des informations environnementales précises et précieuses. Il s’agit notamment des images satellitaires et des données environnementales produites à partir de ces images.