L’apprentissage machine interprète plus de 100 millions de km2 d’imagerie satellite
Le système finlandais d’identification des parcelles agricoles (FLPIS) permet de calculer les subventions agricoles nationales et européennes versées par l’agence alimentaire finlandaise. En 2023, plus de 50 000 bénéficiaires individuels ont reçu des subventions. Le FLPIS contient une foule de données géométriques sur les terres agricoles finlandaises, qui aident à déterminer le montant des subventions en fonction de la superficie cultivée.
L’imagerie satellitaire joue un rôle de plus en plus crucial dans la surveillance des terres agricoles dans le cadre de la politique agricole commune de l’Union européenne. Les données générées par les satellites sont complétées par de l’information collectée au moyen de sondages en ligne réalisés auprès des agriculteurs et des agences chargées des affaires rurales. Ces sondages visent notamment à déterminer les surfaces que les agriculteurs ont l’intention de cultiver et celles pour lesquelles ils demandent une subvention.
Des paiements efficients, au bon moment
Il est essentiel que les subventions soient versées aux agriculteurs finlandais à temps et selon les montants établis. Il faut donc des bases de données fiables et des données d’inscription à jour. Le FLPIS est un système critique à cet égard.
Grâce au partenariat de CGI pour des services en mode délégué avec l’agence alimentaire finlandaise, notre équipe effectue le développement et la maintenance du FLPIS pour verser les paiements aux agriculteurs à temps et de manière efficace. Cela comprend l’imagerie satellitaire, l’intelligence artificielle (IA) et l’infonuagique pour améliorer le rendement du FLPIS grâce à une surveillance avancée des terres agricoles et au traitement des données.
L’interprétation sophistiquée des données satellitaires est un élément essentiel de l’analyse moderne des terres agricoles. Elle nécessite de comprendre les effets des ressources naturelles sur les différents stades de la saison de croissance, les méthodes de décryptage des images satellitaires basées sur l’IA et les moyens de calculer de grands volumes de données grâce à l’infonuagique. La surveillance par satellite est un domaine d’expertise clé de CGI.
Avec l’apprentissage machine, le FLPIS analyse environ un million de parcelles agricoles au cours de la saison de croissance, ce qui représente des données d’imagerie satellitaire Sentinel-2 pour plus de 100 millions de km2.
Le système développé par CGI permet un suivi complet, des économies de coûts et la création d’information précieuse, notamment sur le calcul de la condition d’une terre agricole, son potentiel de rendement et ses besoins en fertilisation.
gestionnaire de projet, agence alimentaire finlandaise
Réduire les visites sur le terrain et améliorer l’équité du programme
Surveiller les terres agricoles était jadis synonyme de travail manuel. Maintenant, le FLPIS automatise le suivi de près de 100 % de l’étendue de la surface, soit 2,2 millions d’hectares. Il utilise l’apprentissage machine pour analyser un vaste ensemble de données des satellites Sentinel-2 et des parcelles de terrain afin d’aider à déterminer les subventions et de surveiller les conditions des terres agricoles. Un modèle forestier XGBoost (Extreme Gradient Boosting) permet de déterminer ce qui pousse dans quel champ, par exemple.
« Les plus grands avantages du système seront la diminution des visites hors route et l’amélioration de l’égalité. Chaque parcelle sera surveillée, pas uniquement celles choisies pour des visites sur place », a expliqué Åke Möller.
