Press and News Des images aériennes détectent et suivent les menaces à la sécurité alimentaire pour des millions d'agriculteur.trice.s africain.e.s
Un système d'alerte précoce détecte et prévient les maladies des bananes, une culture essentielle à la sécurité alimentaire en Afrique. Il repose sur l'apprentissage automatique et l'analyse d'images collectées par des téléphones mobiles, des drones et des satellites.
Une nouvelle recherche de l'Alliance montre comment une combinaison d'images provenant de téléphones mobiles, de drones et de satellites peut être utilisée pour lutter contre les menaces sur les bananes. Les images de différentes résolutions sont intégrées dans une plateforme « entraînée » par apprentissage automatique pour identifier les cultures de bananes et analyser les menaces avec une précision globale de 97 %. Les résultats ont été publiés dans le Journal ISPRS de Photogrammétrie et de Télédétection.
Bananes et agriculteur.trice.s menacé.e.s
Les études de cas réalisées en République Démocratique du Congo et en République du Bénin ont des implications importantes pour les 90 millions de personnes en Afrique de l'Est, de l'Ouest et du Centre qui dépendent des bananes et des plantains comme source alimentaire principale. Ces agriculteur.trice.s, pour la plupart à petite échelle, dépendent de leur culture pour la nourriture, le revenu et la sécurité de l'emploi.
L'arrivée croissante et la propagation de maladies graves, d'infections fongiques et de virus, dues entre autres au changement climatique et à la modification de l'utilisation des terres, constituent une menace sérieuse pour la sécurité alimentaire. Il existe six menaces majeures et dévastatrices pour la banane, parmi lesquelles la maladie du sommet touffu (BBTD) et la flétrissure bactérienne des bananes (BXW).
Une vue au niveau du sol de la flétrissure bactérienne des bananes ou BXW. Crédit : M.Selvaraj.
Une nouvelle plateforme de détection
« Les menaces sont actuellement détectées par des expert.e.s sur le terrain à l'aide de téléphones portables », explique Michael Gomez Selvaraj, physiologiste des cultures et co-auteur.e de l'article. « Mais pour suivre et détecter les maladies sur de vastes étendues de terres au niveau du pays, du district ou du village, vous avez besoin d'une plateforme qui détecte rapidement les menaces. »
En utilisant un système de classification basé sur les pixels, les chercheur.euse.s ont d'abord entraîné le modèle à détecter les plants de bananes dans des systèmes agricoles mixtes, où les petit.e.s agriculteur.trice.s cultivent de nombreuses cultures sur un même terrain. Après avoir « appris » les motifs et les algorithmes des plants de bananes, les chercheur.eure.s ont ensuite entraîné la plateforme à analyser les symptômes physiques des six maladies et le pourcentage de menace.
Ces images montrent des images aériennes utilisées pour détecter la maladie du sommet touffu de la banane (boîtes bleues) et la flétrissure bactérienne des bananes (boîtes rouges). Crédit : Selvaraj et al.
Les informations sur la gravité de la menace spécifique et sa propagation peuvent être envoyées aux organisations ou aux autorités gouvernementales qui peuvent prendre des mesures immédiates pour les endiguer. « Sinon, les menaces potentielles se multiplient rapidement, par exemple, les agriculteur.trice.s peuvent donner des tiges de cultures infectées à d'autres, et, dans le cas d'un virus, le propager dans tout le pays ou le district sans le savoir jusqu'à ce qu'il soit trop tard », a déclaré Selvaraj.
Actuellement, la plupart des systèmes de surveillance des maladies se concentrent sur une solution basée sur un seul capteur qui ne peut pas surveiller de grands paysages via des téléphones mobiles ou des drones. Cette méthode combine des informations de niveau terrain capturées par des agriculteur.trice.s ou des agent.e.s de terrain, avec des données satellitaires pour détecter la zone de culture, et des drones déployés pour analyser la menace exacte et son intensité.
« Nous pouvons maintenant détecter six menaces majeures pour les bananes avec rapidité et précision grâce à notre application mobile Tumaini », a déclaré Selvaraj. La base de données est gratuite pour les agriculteur.trice.s, les organisations et les gouvernements, et a été téléchargée depuis le Google App store 2 500 fois.
Élargir le champ d'action
« La prochaine étape consiste à trouver un soutien financier pour rassembler plus de partenaires, afin que nous puissions suivre plus de données sur une zone plus étendue. L'espoir est de couvrir l'Afrique, l'Inde, l'Australie et l'Amérique latine où les bananes sont une culture majeure et où ces menaces se profilent », a-t-il ajouté.
Graham Thiele, le directeur du Programme de recherche du CGIAR sur les racines, tubercules et bananes, a déclaré :
« Nous félicitons l'équipe pour cette recherche révolutionnaire. Elle valide l'utilisation des images aériennes pour la détection des maladies, transformant potentiellement notre capacité à évaluer l'impact des menaces. »
La plateforme peut également être utilisée pour suivre d'autres ravageurs, maladies ou virus dont les symptômes sont visibles. Par exemple, pour suivre la propagation de la légionnaire d'automne, un ravageur des cultures invasif qui peut se nourrir de 80 espèces de cultures différentes, y compris le maïs, et qui a affecté 83 % des agriculteur.trice.s de maïs au Kenya, causant des pertes de 33 %, et coûtant environ 3,6 à 6,2 milliards de dollars américains dans les 12 pays de la région.
