Andere Kunden interessierten sich auch für
![Gestion de la fertilité du sol en riziculture irriguée au Burkina Faso]( "Gestion de la fertilité du sol en riziculture irriguée au Burkina Faso")
Gestion de la fertilité du sol en riziculture irriguée au Burkina Faso50,99 €![Gestion intégrée de Rhamphicarpa fistulosa en riziculture de bas-fonds]( "Gestion intégrée de Rhamphicarpa fistulosa en riziculture de bas-fonds")
Gestion intégrée de Rhamphicarpa fistulosa en riziculture de bas-fonds25,99 €![La gestion durable des eaux souterraines en agriculture irriguée]( "La gestion durable des eaux souterraines en agriculture irriguée")
La gestion durable des eaux souterraines en agriculture irriguée32,99 €![Diagnostic de la variabilité des rendements en riziculture de bas-fond]( "Diagnostic de la variabilité des rendements en riziculture de bas-fond")
Diagnostic de la variabilité des rendements en riziculture de bas-fond41,99 €![Atténuation des impacts de la riziculture sur le climat et l'eau]( "Atténuation des impacts de la riziculture sur le climat et l'eau")
Atténuation des impacts de la riziculture sur le climat et l'eau26,99 €![Optimisation de la production agricole au Niger]( "Optimisation de la production agricole au Niger")
Optimisation de la production agricole au Niger26,99 €![Etude de l'état de surface du sol moyennant la télédétection]( "Etude de l'état de surface du sol moyennant la télédétection")
Etude de l'état de surface du sol moyennant la télédétection32,99 €
Le Mali est considéré comme étant le grenier de l'Afrique de l'Ouest avec de fortes potentialités rizicoles. Arrosé par deux grands fleuves, le Sénégal et le Niger, le Mali produit à elle seule plus de la moitié du riz produit en Afrique de l'Ouest. Cependant vu la forte augmentation de la population, la production reste insuffisante pour assurer la demande. Les pays ont donc recours à l'importation pour assurer la sécurité alimentaire. Notre étude a été faite sur le périmètre irrigué de Baguinéda qui est l'une des périmètres dont dispose le Mali pour l'agriculture en générale et pour la riziculture en particulier. Des images satellitaires et des données climatiques de la région ont été téléchargés, des données biométriques du riz prélevées et des indices de végétation calculés pour arriver à avoir des valeurs de Kc spécifiques aux parcelles échantillonnées. Nous avons ensuite développé un modèle de régression linéaire qui nous a permis d'avoir la certitude quant à la corrélation existante entre le Kc calculé et les indices de végétation NDVI et SAVI. Ceci nous a permis d'obtenir des coefficients de variation qui nous ont permis de calculer le Kc et de le spatialisé.