[Paroles de doctorants] Julien Sarron : Estimation spatialisée des rendements d’une culture pérenne en Afrique de l’Ouest : le cas du manguier au Sénégal


Julien Sarron porte un sujet de thèse labellisée par #DigitAg.

 

 

Bonjour, je m’appelle Julien Sarron. Je suis issu d’une famille d’agriculteurs et curieux, j’ai toujours eu goût pour les sciences naturelles, particulièrement pour l’environnement et l’agriculture.

 

Je suis diplômé d’Agrocampus Ouest avec la spécialisation Science des Productions Végétales (option Ingénierie des agrosystèmes).  Durant cette période j’ai fait une césure de 2 stages de 6 mois, dont un dans un centre de recherche horticole au Vietnam. Mon stage de fin d’étude portait sur le diagnostique agronomique de la stagnation des rendements de la culture de tournesol en France et j’ai été accueilli à l’UMR AGIR de l’INRA à Toulouse.

 

J’ai choisi de poursuivre en thèse au Cirad pour plusieurs raisons. D’abord, approfondir mes connaissances scientifiques et participer à l’effort de recherche tout en restant dans une application concrète et sur le moyen terme. Ensuite parce que le Cirad participe à chercher des solutions à des problématiques globales (changement climatique notamment). Enfin, je souhaite confronter les outils déjà disponible dans le monde de la recherche, notamment l’utilisation des technologies en agriculture et l’agriculture numérique, avec la réalité du terrain ses contraintes et ses limites.

 

Estimation spatialisée des rendements d’une culture pérenne en Afrique de l’Ouest : le cas du manguier au Sénégal

  • Date de démarrage : octobre 2016
  • Université : Université Montpellier / Montpellier SupAgro
  • Ecole doctorale : GAIA , Montpellier
  • Discipline / Spécialité : Sciences agronomiques
  • Directeur de thèse : Eric Malézieux (Cirad HortSys)
  • Encadrant(es)  : Emile Faye (Cirad HortSys)
  • Financement : Cirad
  •  #DigitAg : Thèse labellisée – Axe 6 – Challenges 1 et 8

Mots-clés : agroécologie, paysage, géostatistiques, verger de manguier, rendement

Résumé :

Aujourd’hui estimée à 831 millions, la population africaine devrait atteindre les 3.8 milliards à l’horizon 2100. A ces changements démographiques se surimposent de profondes modifications environnementales, dues au changement climatique, qui dans une région où l’agriculture est dominée par les cultures pluviales, impacteront négativement les productions agricoles et horticoles (Wheeler & von Braun 2013, Challinor et al. 2014). Dans ce contexte d’insécurité alimentaire, il est indispensable d’améliorer les moyens de suivi de la production agricole et horticole pour faire face aux enjeux du développement et réduire la vulnérabilité des populations.

L’évaluation et la prévision de la productivité des cultures revêtent un enjeu stratégique pour les pays en voie de développement à la fois en termes de sécurité alimentaire (autonomie) mais aussi économique (maîtrise, contrôle et optimisation des volumes produits). L’estimation du rendement est en effet une donnée nécessaire et stratégique pour les acteurs aussi bien publics (instituts techniques et de recherche en agronomie, universités, ministères..) que privés (producteurs, conseiller technique agricole, contrôleur qualité, filières d’export…). Cependant, dans les pays du Sud, les outils de prévision de récolte restent inexistants ou précaires pour la plupart des cultures, et ne reposent pas sur des bases scientifiques solides.

 

Contact:  julien.sarron [AT] cirad.fr​ – Tél : +221 786338087

Réseaux : ResearchGateLinkedIn

 

Publications /Communications

Sarron, J., Sané, C. A. B.; Borianne, P., Malézieux, E., Nordey, T., Normand, F., Diatta, P. Is machine learning efficient for mango yield estimation when used under heterogeneous field conditions? Acta Horticulturae. (under review) – ISHS Young Minds Award : la communication présentée à HIC 2018, 30th International Horticultural Congress, 12-16 August 2018, Istanbul (Turkey) a été primée par l’International Society for Horticultural Science.

PixYield – L’analyse d’images photographiques comme outil pour l’estimation de rendement : le cas du manguier au Sénégal (poster)

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