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Maroc : Les premières cartes haute résolution des nutriments du sol des terres agricoles sont nées
Publié dans Yabiladi le 12 - 08 - 2025

Une équipe de chercheurs marocains a produit les premières cartes nationales à haute résolution des niveaux de phosphore et de potassium dans les terres agricoles du Maroc, en utilisant l'apprentissage automatique et des milliers d'échantillons de sol. Ces cartes, disponibles gratuitement, visent à améliorer les recommandations en matière d'engrais, à soutenir l'agriculture de précision et à promouvoir des pratiques durables.
Un groupe de chercheurs du Maroc et du Canada a créé les premières cartes nationales à haute résolution des niveaux de phosphore et de potassium dans les terres agricoles marocaines. Ce sont deux éléments fertilisants essentiels dont les plantes ont besoin pour croître et prospérer. En effet, le phosphore (P) aide au développement des racines et stimule la croissance précoce. Quant au potassium (K), il soutient la photosynthèse, l'activité enzymatique et la résistance au stress chez les plantes.
Les chercheurs notent que «la disponibilité et la distribution spatiale du P et du K influencent significativement l'efficacité de l'utilisation des engrais et la durabilité agricole, surtout dans des pays semi-arides comme le Maroc où les limitations en nutriments dans le sol contraignent souvent les rendements des cultures en restreignant la croissance et le développement des plantes».
Ces nouvelles cartes sont les premières du genre au Maroc. Elles aideront les agriculteurs et les décideurs à déterminer la quantité exacte de ces nutriments présente dans le sol, permettant des recommandations d'engrais plus pertinentes et de meilleures stratégies agricoles.
Cartes à haute résolution pour de meilleures recommandations en matière d'engrais
Dans un article intitulé «Baseline high resolution maps of soil nutrients in Morocco to support sustainable agriculture», publié le 8 août par Nature, les auteurs détaillent comment ces cartes de référence nationales ont été développées. Ils ont utilisé l'algorithme d'apprentissage automatique Random Forest, combinant 5 276 échantillons de sol pour le phosphore et 6 978 pour le potassium, collectés entre 2010 et 2022 à travers le pays. Pour améliorer la précision des prédictions, ils ont également intégré 76 facteurs environnementaux, y compris le climat, la topographie, la végétation et le type de sol.
Contrairement aux travaux précédents basés sur des méthodes d'interpolation traditionnelles, cette approche a permis de produire des cartes détaillées avec une résolution de 250 mètres couvrant les terres cultivées du Maroc. Elles ont été testées à l'aide de jeux de données indépendants et ont montré une forte précision. Une évaluation de l'incertitude a également été incluse pour indiquer la fiabilité des prédictions, détaille l'article.
Les cartes sont librement accessibles en open access, ce qui permet un accès libre aux agriculteurs, chercheurs et décideurs pour affiner l'utilisation des engrais, soutenir l'agriculture de précision en adaptant les pratiques aux conditions locales et promouvoir une agriculture durable en évitant à la fois la sur-fertilisation et la sous-fertilisation.
«Cette étude représente une première tentative de démontrer les avantages de l'intégration de l'apprentissage automatique avec des covariables environnementales pour la cartographie des sols au Maroc», ont écrit les auteurs. Ils ajoutent qu'elle établit un cadre méthodologique qui peut être appliqué à de futurs projets de cartographie des sols comme alternative aux approches traditionnelles.


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