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Agriculture de précision par satellite

Surveillez la santé des cultures et anticipez les rendements à l'échelle régionale, depuis l'espace.

±8%
Précision de prévision de rendement
6-10 sem.
Anticipation avant récolte
+3 sem.
Détection précoce du stress
-90%
Coût de suivi par hectare

Le défi

En Afrique de l'Ouest, l'agriculture emploie une part majeure de la population mais reste vulnérable : stress hydrique, ravageurs, variabilité climatique. Les décisions — irrigation, fertilisation, date de récolte — se prennent souvent sans données objectives sur l'état réel des parcelles, dispersées sur de vastes territoires difficiles d'accès.

Pour les assureurs agricoles et les bailleurs de développement, l'absence de mesure fiable des rendements et des sinistres complique la tarification, l'indemnisation et le ciblage des aides. Il manque un moyen de suivre, à grande échelle et à faible coût, la santé et la productivité des cultures.

Notre approche

ADST exploite l'imagerie satellitaire gratuite et récurrente — notamment Sentinel-2 — pour surveiller les cultures parcelle par parcelle. Nous calculons des indices de végétation (NDVI, EVI, indices de stress hydrique) et suivons leur évolution dans le temps pour détecter précocement les anomalies : stress, maladies, retards de croissance.

En croisant ces séries temporelles d'images avec les données météo et pédologiques, nous entraînons des modèles de prévision de rendement qui estiment la production attendue bien avant la récolte, à l'échelle de la parcelle comme de la région.

Ces indicateurs alimentent des cas d'usage concrets : alertes agronomiques pour les producteurs, assurance indicielle déclenchée automatiquement en cas de sécheresse, suivi d'impact pour les programmes de développement, et cartographie des surfaces cultivées pour les politiques publiques.

Architecture

  • Sources : Sentinel-2 (optique), Sentinel-1 (radar), données météo et pédologiques
  • Traitement : calcul d'indices (NDVI/EVI), correction nuages, séries temporelles par parcelle
  • Modèles : régression et LSTM/Transformer pour prévision de rendement, CNN pour classification de culture
  • Restitution : cartographie web, alertes précoces, API pour assurance indicielle
Modèles utilisés
CNN (classification de type de culture)LSTM / Transformer temporel (prévision de rendement)Gradient Boosting (estimation de rendement)Segmentation (délimitation de parcelles)Détection d'anomalies (stress des cultures)
Données requises
Imagerie satellitaire Sentinel-2 (multispectrale)Imagerie radar Sentinel-1 (tout temps)Données météorologiques (pluie, température)Cartes pédologiques et topographiquesDonnées de terrain (rendements historiques, limites de parcelles)
Retour sur investissement

Un assureur agricole automatise le déclenchement de l'assurance indicielle et réduit ses coûts d'expertise terrain tout en accélérant l'indemnisation des agriculteurs.

Secteurs concernés
AgricultureAssuranceDéveloppement
Services associés
Data & AnalyticsIntelligence ArtificielleConseil IA

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