Agriculture · radar · rendement
Maïs et Sentinel-1 — État de Mexico, 2020-2025
Sentinel-1 peut-il estimer le rendement du maïs ? Une étude de faisabilité sur trois districts de développement rural de l'État de Mexico (Atlacomulco, Jilotepec et Toluca : 41 municipios, 8 167 km²) et six saisons de maïs, de 2020 à 2025, présentée dans une application web publique et bilingue.
GeoStratify · étude de faisabilité · 2026
Application en accès libre, en français et en anglais.
Résultats clés
1Un masque maïs cohérent avec les statistiques
D'un municipio à l'autre, les surfaces détectées suivent celles du SIAP (corrélation de 0,93 à 0,97 selon l'année). La surface retenue va de 145 000 à 166 000 ha selon l'année, soit 52 à 58 % de la surface déclarée (98 000 ha et 33 % en 2020).
2Sentinel-1 voit la culture à travers les nuages
La montée du signal VH suit le démarrage du NDVI, et le niveau de VH en août-octobre suit le pic de NDVI. L'orbite du matin est plus nette que celle du soir.
3La pluie perturbe le radar tant que le sol est visible
Sur sol nu, une averse fait monter le signal d'environ 1 à 1,5 dB. L'effet devient faible une fois le maïs développé, et le rapport VH/VV y est peu sensible.
4Le rendement municipal reste difficile à prédire
Le rendement pluvial varie surtout d'un municipio à l'autre (écart-type 0,74 t/ha) et peu d'une année à l'autre (0,42 t/ha). La moyenne historique de chaque municipio fait une erreur de 0,51 t/ha ; ni Sentinel-1, ni Sentinel-2, ni la météo ne font nettement mieux (0,49 à 0,50 t/ha, soit un gain de 9 % au plus, avec la météo).
5La bande L contraste mieux la culture
Entre sol nu et plateau de culture, le signal HV de NISAR gagne 6 à 7,5 dB, contre 4 à 4,5 dB pour VH avec Sentinel-1 : un contraste presque deux fois plus fort.
L'essentiel
Le satellite cartographie bien le maïs et suit sa croissance, y compris sous les nuages avec le radar. Mais à l'échelle municipale, les rendements varient trop peu d'une année à l'autre pour qu'il apporte un gain. Il faut des données à la parcelle pour aller plus loin.
Ce que fait l'application
Comparer des municipios
Carte du maïs à 10 m et séries NDVI, Sentinel-1 et pluie, pour 5 municipios au plus. Un filtre pluie retire les passages radar qui suivent une averse.
Comparer les années
Les six saisons d'un municipio superposées.
Météo
Indicateurs climatiques par municipio (pluie, début des pluies, période sèche, températures, degrés-jours, humidité du sol), comparés au rendement.
SIAP
Statistiques agricoles officielles (surfaces, rendements), comparées au maïs détecté par satellite.
Bande L
Radar NISAR 2026 et ALOS-2 2020-2025, comparés à Sentinel-1 2026 sur le même maïs.
La carte
Trois couches (classes maïs, date de démarrage de la végétation, pic de NDVI), trois niveaux d'affichage (pixels de 10 m, hexagones de 1 km², municipios) et un fond de plan ou une image satellite.
Comment ça marche
01
Masque des cultures
Accord d'au moins deux produits mondiaux sur trois : ESA WorldCover, WorldCereal et Dynamic World.
02
Maïs
Filtre phénologique annuel sur les séries NDVI Sentinel-2 : sol nu au printemps, montée, pic, durée du cycle. Il privilégie la pureté : petites parcelles, bords et cultures associées sont volontairement laissés de côté.
03
Sentinel-1
VV et VH moyennés par municipio sur les pixels de maïs situés à au moins 70 m du bord.
04
Comparaisons
Statistiques municipales du SIAP et météo journalière CHIRPS et ERA5-Land.
05
Bande L
NISAR (NASA-ISRO) : produits GCOV provisoires, 10 m, un passage tous les 12 jours par orbite, de novembre 2025 à octobre 2026. ALOS-2 PALSAR-2 ScanSAR (JAXA) : 25 m, 2020-2025.
06
Traitement
Environ 250 Go de cubes de données sur une grille de 10 m, traités sur une machine virtuelle Google Cloud.
Les données en chiffres
- Grille de 10 m, 157 millions de pixels, de janvier 2020 à mars 2026
- Sentinel-2 : 3 041 scènes, 905 dates
- Sentinel-1 : 1 319 scènes, 728 passages
- ALOS-2 : 272 scènes, 140 dates
- NISAR : 111 produits, 56 passages
- Météo journalière d'octobre 2019 à octobre 2026 pour les 41 municipios
Sources
- Copernicus Sentinel-1 et Sentinel-2 (via Microsoft Planetary Computer)
- ESA WorldCover et WorldCereal, Google Dynamic World
- ALOS-2 PALSAR-2 © JAXA (via Google Earth Engine)
- NISAR GCOV (NASA-ISRO, ASF DAAC)
- CHIRPS, ERA5-Land (Copernicus Climate Change Service), SIAP, INEGI
- Contient des données Copernicus Sentinel modifiées (2020-2026)
Limites connues
- Le masque privilégie la pureté : il retient 52 à 58 % de la surface de maïs déclarée selon l'année.
- Les rendements ne sont connus qu'à l'échelle du municipio (SIAP), pas à la parcelle.
- Les produits NISAR sont provisoires et ne couvrent que novembre 2025 à octobre 2026.
Pour aller plus loin
- Obtenir des rendements à la parcelle.
- Tester le radar là où l'optique échoue : saisons très nuageuses, dates de levée et de récolte.
- Allonger la série (2017-2019).
Rôle
- Conception de l'étude
- Traitement des données
- Développement de l'application
Technologies
Sentinel-1 · Sentinel-2 · Radar SAR · Bande L · NISAR · ALOS-2 · Google Cloud · Application web
Le cadre
Étude de faisabilité menée par GeoStratify en octobre 2026. L'application publique, en français et en anglais, présente les données, la méthode et les résultats.
Un besoin proche ?
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