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Recherche sur les applications scientifiques et opérationnelles (SOAR)

SOAR est un programme de partenariat entre MacDonald Dettwiler and Associates Ltd. - Geospatial Services Inc. (MDA GSI) et le gouvernement canadien, par l'entremise de l'Agence spatiale canadienne (ASC) et du Centre canadien de télédétection (CCT) de Ressources naturelles Canada. Ce programme permet d'accéder aux données de RADARSAT-2 dans le cadre d'essais et de travaux de recherche.

Le programme SOAR est une occasion d'explorer les capacités améliorées de RADARSAT-2 et de leurs potentielles contributions à diverses applications via un prêt d'une quantité limitée de données RADARSAT-2 aux projets de recherche sélectionnés. Le principal objectif poursuivi par SOAR est de s'assurer que les usagers canadiens bénéficient, par le biais d'activités de recherche et de développement, de l'investissement de 450 millions de dollars fait pour le développement de RADARSAT-2. Maintenant que le satellite est complètement opérationnel, le gouvernement du Canada développera des initiatives spécifiques sous le programme SOAR.

En , l'Agence spatiale canadienne a publié un avis d'offre de participation avec le ministère de l'Agriculture et de l'Agroalimentaire du Canada en vue de combler les lacunes perçues ou les besoins futurs afférents aux applications de RADARSAT en agriculture. Les universités suivantes ont été sélectionnées et se partageront un total de 800 435 dollars pour mettre au point de nouvelles applications et des technologies novatrices faisant appel à des images du satellite canadien RADARSAT-2.

Nom du projet : Mesure des variations dans le taux d'humidité de la surface du sol de terres agricoles végétalisées dans certains bassins versants.

Pâturage près de la rivière Saskatchewan Sud. (Source : Pr Karl-Erich Lindenschmidt, Université de la Saskatchewan.)

Université : Université de la Saskatchewan.

Financement de l'ASC : 149 000 $

Chercheur : Karl-Erich Lindenschmidt, Ph. D., professeur agrégé, École de l'environnement et de la durabilité, Institut de recherche sur la sécurité de l'eau.

Description : L'agriculture durable, tout comme la gestion des ressources hydriques adaptée au changement climatique, est cruciale pour le bien-être de la population mondiale, sans cesse croissante. L'objectif de ce projet est de développer une nouvelle méthode, fondée sur l'analyse d'images produites par le satellite RADARSAT-2 à l'aide de calculs mathématiques poussés, pour mesurer les variations dans le taux d'humidité du sol de terres agricoles végétalisées. L'étude portera sur des sites précis se trouvant dans le bassin versant de la rivière Rouge, au Manitoba, et dans celui de la rivière Saskatchewan Sud, en Saskatchewan.

Avantages : Les résultats visés sont une amélioration de la gestion de l'irrigation, des prévisions sur les sécheresses et les inondations, et de la modélisation de la qualité de l'eau, ce qui accroitra la capacité de s'adapter aux effets indésirables du changement climatique en agriculture, et de les gérer, afin de permettre une production alimentaire durable. Il sera aussi possible d'utiliser cette méthode avec les données de la mission de la Constellation RADARSAT (MCR).

Nom du projet : Étude de l'humidité du sol et de la phénologie de la végétation : combinaison des données radar et de la modélisation hydroagronomique.

Université : Université de Sherbrooke.

Chercheuse : Mélanie Trudel, Ph. D., professeure adjointe, Département de génie civil.

Financement de l'ASC : 150 000 $

Description : Le secteur de l'agriculture et de l'agroalimentaire joue un rôle essentiel dans l'économie canadienne. Toutefois, il est vulnérable aux effets du changement climatique, qui touchent l'humidité du sol en particulier, ce qui a un impact majeur sur le rendement des cultures. La pluie et l'irrigation ainsi que les caractéristiques du sol et de la végétation ont une incidence sur le taux d'humidité de la rhizosphère. Ce taux peut être estimé à l'aide de modèles hydroagronomiques informatisés qui simulent les divers processus hydrologiques et la croissance de la végétation. Il faut toutefois étalonner ces modèles en fonction d'observations réelles. C'est là que la télédétection par satellite entre en jeu : on peut utiliser les observations satellitaires pour suivre certaines variables physiques, les jumelant ensuite à des modèles hydroagronomiques pour produire des estimations précises de l'humidité du sol.

Dans un avenir rapproché, la MCR permettra de mieux suivre les variables agricoles au fil du temps puisqu'elle rendra possible de réobserver une même zone à la surface de la Terre beaucoup plus rapidement. La MCR sera aussi dotée d'un nouveau mode d'acquisition de données particulièrement utile pour estimer les variables agricoles, la « polarimétrie compacte », qui surpasse d'autres types de polarimétrie à cet égard. Des données de RADARSAT-2 seront utilisées dans le cadre du projet pour simuler la polarimétrie compacte.

Avantages : Le projet a pour objectif de mieux comprendre les caractéristiques de l'humidité du sol et de la phénologie de la végétation de terres agricoles. Les données de polarimétrie compacte de la MCR simulées seront combinées à un modèle hydroagronomique pour produire des cartes de l'humidité du sol (surface et rhizosphère) et de la croissance de la végétation. En définitive, ce type de cartes permettra aux agriculteurs de mieux planifier l'irrigation des cultures et le moment des récoltes pour maximiser le rendement.

Qu'est-ce que la phénologie de la végétation?

C'est l'étude des phases de développement saisonnier des plantes (p. ex. éclatement des bourgeons, croissance du couvert forestier, floraison), ces phases étant étroitement liées aux variations des conditions météorologiques et à d'autres facteurs, comme l'altitude.

Qu'est-ce que l'agronomie?

C'est l'étude scientifique de l'ensemble des aspects de l'agriculture, notamment des cultures et des sols cultivés. L'hydroagronomie porte sur les effets de l'humidité du sol, à la surface et dans la rhizosphère.

Nom du projet : Intégration d'ensembles de données de RADARSAT-2 et de Sentinel-2 pour l'identification des cultures et l'estimation de leur biomasse.

Image de RADARSAT-2 de terres agricoles près de Carman, au Manitoba - Les ondes polarisées envoyées par le radar sont réfléchies différemment selon le type de culture, ce que montrent les diverses couleurs sur la carte. Les principaux types de cultures sont délimités avec une ligne de couleur : ligne jaune, canola; ligne orange, soya; ligne verte, maïs; ligne rouge, blé. (Source : Données et produits de RADARSAT-2 © MacDonald, Dettwiler and Associates Ltd. () – Tous droits réservés. RADARSAT est une marque officielle de l'Agence spatiale canadienne.)

Carte : Avec l'aimable autorisation de Jiali Shang, Ph. D., Agriculture et Agroalimentaire Canada.

Université : Université de Toronto.

Chercheur : Jing M. Chen, Ph. D., professeur, Département de géographie et de planification.

Financement de l'ASC : 150 000 $

Description : Le radar à synthèse d'ouverture (RSO) de RADARSAT-2 permet d'acquérir des données à travers les nuages et dans la noirceur, ce qui n'est pas le cas des satellites optiques, utilisables uniquement lorsque la météo est favorable. Les possibilités offertes par le RSO sont très importantes en agriculture lorsqu'il faut collecter à des moments précis des données sur les cultures aux stades de croissance déterminants.

Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) utilise actuellement les images de RADARSAT-2 et de satellites optiques pour produire son inventaire annuel des cultures. Bien que la classification des cultures soit d'une précision satisfaisante, on ne peut obtenir cette précision qu'à l'aide de données satellitaires acquises tard dans la saison de croissance, ce qui nuit à la réalisation de l'inventaire des cultures dans les délais requis. Il est souhaitable d'améliorer la méthode de classification des cultures, c'est-à-dire de pouvoir faire celle-ci avant la fin de la saison de croissance. Tous les intervenants des chaines de production et de commercialisation du secteur agricole accordent une grande importance à l'obtention rapide d'information précise sur l'utilisation des terres agricoles et les conditions de croissance des cultures au Canada.

Avantages : En combinant des données de RADARSAT-2 et d'autres sources (p. ex. des satellites radar de l'Agence spatiale européenne Sentinel-1 et 2) à un modèle d'écosystème, l'équipe de projet veut mieux identifier les types de cultures au Canada afin de mettre au point une meilleure méthode de classification qui ne nécessitera pas de données satellitaires collectées tard dans la saison de croissance. Il sera donc possible pour AAC de dresser plus rapidement son inventaire des cultures. L'intégration des paramètres biophysiques et biochimiques dérivés des données de RADARSAT-2 et de Sentinel-2 dans un modèle d'écosystème améliorera aussi la précision des estimations de la biomasse des cultures. Ces informations aideront les agences de commerce des produits de base et les producteurs canadiens à se tailler une meilleure place sur le marché mondial. Deux sites seront étudiés, un en Ontario, l'autre au Manitoba.

Nom du projet : Utilisation du radar à synthèse d'ouverture polarimétrique de RADARSAT-2 pour l'estimation des variables biophysiques et la surveillance des cultures.

Université : Université Western.

Chercheuse : Jinfei Wang, Ph. D, professeure, Département de géographie.

Financement de l'ASC : 150 000 $

Description : La production agricole du Canada est l'une des plus importantes au monde. La culture du blé, du maïs et du soya y joue un rôle majeur. Pour prévoir le rendement des cultures, il importe au premier chef d'évaluer leurs conditions de croissance en surveillant certaines de leurs variables, comme la hauteur, l'indice foliaire et la biomasse. En disposant de prévisions précises sur le rendement, les agriculteurs peuvent prendre des décisions en temps opportun sur la gestion de leurs cultures. Ces prévisions mènent aussi à des décisions stratégiques éclairées sur les échanges commerciaux et l'agriculture.

Le projet consistera à mettre au point de nouveaux algorithmes pour estimer les variables biophysiques des cultures à l'aide des données acquises avec le radar à quadruple polarisation de RADARSAT-2, combinées aux données du satellite optique Venµs et d'un véhicule aérien sans pilote. Venµs sera utilisé pour acquérir une série chronologique d'images à haute résolution du site à l'étude, choisi parmi cinquante dans le monde. Les données de RADARSAT-2 peuvent se révéler très utiles pour estimer les variables des cultures en raison de la sensibilité du satellite aux caractéristiques de la végétation, comme la structure des plantes, l'indice foliaire, la biomasse et la teneur en eau des plantes.

Avantages : Une fois leur mise au point terminée, les nouveaux algorithmes profiteront directement aux agriculteurs, aux négociants et aux décideurs, qui pourront ainsi prévoir le rendement de manière plus précise.

Nom du projet : Étalonnage du simulateur de croissance STICS pour l'estimation de la biomasse et du rendement des cultures de maïs à l'échelle régionale par l'intégration d'images satellitaires produites à l'aide d'un radar à synthèse d'ouverture.

Un agriculteur inspecte ses cultures.

Université : Institut national de recherche scientifique, Centre Eau Terre Environnement.

Chercheur : Karem Chokmani, Ph. D., professeur, télédétection et hydrologie.

Financement de l'ASC : 149 435 $

Description : Dans le contexte du changement climatique, de la croissance démographique et de l'augmentation de la demande énergétique, il est essentiel, pour assurer la sécurité alimentaire, de surveiller les risques qui pèsent sur le rendement des cultures. Le projet aidera à améliorer le processus de planification et de gestion à la ferme même grâce à une solution technologique fiable, précise et abordable qui ne nuit pas à la croissance des cultures.

Le projet vise la mise au point d'une méthode d'intégration dynamique au modèle de croissance du STICS (simulateur multidisciplinaire pour les cultures standard) de données de RADARSAT-2 acquises à divers stades de croissance du maïs. Les prévisions sur le rendement des cultures à l'échelle locale et régionale devraient ainsi être améliorées. L'intégration des images de RADARSAT-2 au modèle du STICS se révèle une avenue intéressante pour le développement continu des systèmes de prévision et de surveillance dynamique des cultures au Canada. Ces systèmes sont utilisés aux fins d'assurance agricole, entre autres.

Avantages : Ce sont surtout les producteurs canadiens de maïs qui tireront parti de cette méthode. Mais les principaux utilisateurs de la technologie mise au point seront les sociétés d'experts-conseils en agriculture, qui pourront alors fournir aux agriculteurs des estimations sur le rendement de leurs terres à partir du modèle du STICS intégrant des images de RADARSAT-2. Ces estimations seront utiles aux producteurs agricoles, qu'ils disposent ou non de capteurs de rendement, puisque les données sur les récoltes éventuelles ne sont disponibles que grâce à des simulations.

Nom du projet : Outils géospatiaux faisant passer des produits de données hyperfréquences passives sur l'humidité du sol à des produits de données à résolution fine avec RADARSAT-2.

Université : Université de Guelph.

Chercheur : Aaron Berg, Ph. D., professeur, Département de géographie; titulaire de la Chaire de recherche du Canada en hydrologie et télédétection.

Financement de l'ASC : 51 600 $

Description : L'humidité du sol est l'un des plus importants paramètres à examiner pour comprendre, surveiller et évaluer les changements climatiques. Ses variations influent considérablement sur la santé des écosystèmes et donc sur la gestion des ressources. Les données sur l'humidité du sol sont nécessaires à l'échelle locale dans la surveillance de variables agricoles (p. ex. croissance et rendement des cultures, sécheresse éventuelle) et à plus grande échelle dans diverses applications liées aux cycles hydrologique et énergétique (p. ex. modélisation hydrologique, prévisions climatologiques).

Avantages : Le projet de recherche vise la création d'un outil permettant d'estimer avec précision l'humidité du sol à l'échelle des terres agricoles. Des données de RADARSAT-2 et des renseignements détaillés sur le sol et les conditions météorologiques seront utilisées pour créer des produits à résolution fine (à l'échelle des terres agricoles) à partir d'estimations de l'humidité du sol dérivées de données satellitaires à résolution spatiale grossière. Ces produits de données à résolution fine aideront les agriculteurs à prendre les décisions qui reposent sur l'humidité du sol, comme les semis, la gestion des éléments nutritifs et la lutte contre les maladies.

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