Université d’Antananarivo

Résumé

ce mémoire présente une étude relative à l’application de la spectrométrie proche et moyenne infrarouge couplée à la régression en moindres carrés partiels (rmcp) pour l’estimation de 2 propriétés du sol d’intérêt agricole et environnementale : le carbone organique et l’azote total. dans deux sites à vocation agricoles distincts, des échantillons de sol par horizon 0-10cm, 10-20cm, 20- 30cm, 40-50cm et 60-70cm ont été collectés sur les quatre coins du carré de 10 m, donnant respectivement 462 échantillons pour changalane et 475 échantillons pour chobela. a partir des analyses par méthodes conventionnelles des échantillons de l’horizon 0 à 10cm, les valeurs des stocks de carbone et d’azote sont déduites. les stocks de carbone et d’azote dans l’horizon 0 à 10 cm des deux sites sont très variés. l’azote et le carbone stocké dans l’eutric cambisol de chobela sont compris respectivement entre 0,2 et 1 mgn.ha-1 , entre 0,5 et 23 mgc.ha. les valeurs de stock de carbone et d’azote des sols de changalane varient respectivement entre 6.6 et 66 mgc.ha, entre 0.6 et 5 mgn.ha-1. puis, ces 2 propriétés du sol ont été prédites de différentes manières pour voire l’effet du mode de calibration « site spécifique » versus « global » et l’utilisation de la spectrométrie moyenne infrarouge et proche infrarouge (smir et spir), sur les performances des modèles d’estimation. selon le type d’étalonnage « site spécifique », pour le carbone, les modèles « site spécifique » plus performants sont le modèle de changalane calibré en moyen infrarouge et le modèle de chobela calibré en proche infrarouge. les performances d’estimation de ces modèles sont respectivement r2 = 0,91, rmsep = 3,23 g/kg, sep = 3,29 g/kg, biais = -0,04%, rpd =3,25 et r2 = 0,59 , rmsep =1,66 g/kg , sep = 1,72 g/kg , biais = 0,18% , rpd =1,8. pour la variable azote, les modèles de changalane et de chobela les plus performants sont ceux calibrés en proche infrarouge. leurs performances sont respectivement r2= 0,76, rmsep = 0,41 g/kg, sep = 0,41 g/kg, biais= -0,71%, rpd =1,59 et r2 = 0,48, rmsep= 0,14 g/kg, sep= 0,14 g/kg, biais= 0,01% et rpd =1,64. dans le cas des deux propriétés, les résultats ont montré une nette amélioration des performances d’estimation lorsque le modèle est étalonné à partir de l’ensemble des échantillons des deux sites spécifiques. ce fait témoigne d’une robustesse géographique des modèles « globaux » avec r2 = 0,91, rmsep= 3,55 g/kg, sep= 3,61 g/kg , biais= 0,25% et rpd =3,22 pour la variable carbone et r2 = 0,8, rmsep= 0,35 g/kg , sep= 0,36 g/kg , biais= 0,05% et rpd =2.03 pour la variable azote. ces résultats confirment que l’étendue géographique des collectes des échantillons et le domaine spectral d’analyse ont une influence sur la qualité des modèles de prédiction