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Cah. Agric.
Volume 26, Number 4, Juillet-Août 2017
Les oasis en Afrique du Nord : dynamiques territoriales et durabilité des systèmes de production agricole. Coordonnateurs : Ahmed Bouaziz, Ali Hammani, Marcel Kuper
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Article Number | 45009 | |
Number of page(s) | 8 | |
Section | Études originales / Original Studies | |
DOI | https://doi.org/10.1051/cagri/2017042 | |
Published online | 31 August 2017 |
Article de recherche / Research Article
Modélisation de la diversité des systèmes de culture, de l'observation à la détection : cas de l'oasis de Nefta (Djérid, Tunisie)
Modelling the cropping system diversity, from observation to detection: the case of the Nefta Oasis (Djerid, Tunisia)
1
UMR 228, Espace-Dev, IRD, Maison de la Télédétection,
500 rue Jean-François Breton,
34093
Montpellier Cedex 5, France
2
Institut supérieur agronomique de Chott-Mariem, UR13, AGR04, université de Sousse,
Sousse, Tunisie
3
Commissariat régional du développement agricole,
Tozeur, Tunisie
4
UMR 228, Espace-Dev, université Montpellier, Maison de la Télédétection,
500 rue Jean-François Breton,
34093
Montpellier Cedex 5, France
5
Institut des régions arides,
Médenine, Tunisie
6
Nottingham Geospatial Institute, University of Nottingham,
Nottingham, UK
* Auteur de correspondance : Mireille.Fargette@ird.fr
Ce travail propose une approche par modélisation interdisciplinaire pour décrire et détecter la diversité des systèmes de culture dans les oasis du Maghreb. La méthode conjugue des concepts issus de la sémiotique et de la systémique. Elle s'appuie sur des méthodes de statistique multivariée utilisant des jeux indépendants de données d'observation. Une typologie de systèmes de culture est d'abord construite par analyse des correspondances multiples, à partir de données agronomiques collectées sur place par observation directe ou enquêtes de terrain. Il est ensuite recherché, par analyse factorielle discriminante, la fonction d'association qui relie chaque type de système de culture à la physionomie des parcelles de culture, celle-ci ayant été renseignée par des données géométriques et radiométriques détachées du terrain. La qualité estimée de l'association confère une capacité indicatrice aux données physionomiques utilisées, que cela soit pour détecter le « comment », le « où », ou le « résultat » du système de culture. Ce travail exploratoire est mené sur l'oasis de Nefta dans le Djérid tunisien. Le potentiel en généricité de la démarche construite est discuté dans sa contribution aux observatoires sociétés-milieux au service des sociétés oasiennes et des gestionnaires de territoires en zones arides.
Abstract
The purpose of this research is to establish a methodology to describe and detect the cropping system diversity in the Maghreb oases from an interdisciplinary approach. The method calls for concepts originating from semiotics and systemics domains together with multivariate statistics on independent sets of observed data. First, different types of cropping systems have been extracted from multiple correspondence analysis of surveyed agronomic variables collected in situ (direct observations and measures and/or obtained from interviews). Then, a discriminant factorial analysis was used to assess the quality of the predictive associations between these types and datasets covering a range of characteristics from geometric and radiometric indicators accounting for culture plots “physiognomy”, the data collection of which did not require here any field survey. Whether to detect the “how”, the “where” or the “what” of the cropping system, the method appears to reach an encouraging discriminating capacity. This pilot study was carried out in the Nefta Oasis, Djerid, Tunisia. The generic aspect of the approach and its potential are discussed, as contribution to population-environment observatories for Oasis society and territorial managers in arid zones.
Mots clés : agrosystème / système de culture / physionomie / indicateur / observatoire
Key words: agro-ecosystem / cropping system / physiognomy / indicator / observatory
© M. Fargette et al., Published by EDP Sciences 2017
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