L’une des avancées les plus importantes dans le domaine de l’observation de la terre est la découverte des indices spectraux, ils ont notamment prouvé leur efficacité dans la caractérisation des surfaces agricoles, mais ils sont généralement définis de manière empirique. Cette étude basée sur l’intelligence artificielle et le traitement du signal, propose une méthode pour trouver un indice optimal. Et porte sur l’analyse d’images issues d’une caméra multi-spectrale, utilisée dans un contexte agricole pour l’acquisition en champ proche de végétation.
Cet article présente une nouvelle approche à base de logique floue pour évaluer le risque phytosanitaire dans une serre produisant des roses. Le but de cette étude est de fournir à l’agriculteur un indice représentant le risque de présence de nuisible : Western Flower Thrips (WFT) ou Frankliniella Occidentalis, et d’enlever la phase decomptage manuel. Un systéme d’aide à la décision modulaire basé sur la connaissance d’experts a été conçu. Le systéme proposé fournit un facteur de risque en fonction des données météorologiques et statiques.
La conférence sur « Agriculture écologique : atténuer le changement climatique, assurer la sécurité alimentaire et l’autonomie pour les sources de revenus ruraux en Afrique » s’est tenue à Addis – Abéba (Ethiopie) du 26 au 28 novembre 2008.
This paper shows there is a fundamental significance of Social Learning to agricultural innovation, which can be operationalized by framing agricultural innovation as changes in understanding, practices and relationships. The use of Social Learning as a design framework supports the emergence of agricultural innovations that bring equitable benefits, are sustainable and are innovated in context.
Within the context of the European-funded JOLISAA FP7 project (JOint Learning in Innovation Systems in African Agriculture), several agricultural innovation experiences focused on smallholders were assessed in Benin, Kenya and South Africa. Fifty-six cases were characterised through review of grey literature and interviews with resource persons according to a common analytical framework inspired by the innovation systems perspective. Of these, 13 were assessed in greater depth through semistructured interviews, focus-group discussions and multistakeholder workshops.
in the context of the EU-funded JOLISAA (JOint Learning in Innovation Systems in African Agriculture) project, four local innovation processes involving smallholders in Benin were selected for in-depth assessment: innovation in hwedo agrofishing, integrated soil fertility management (ISFM), rice parboiling and soy value chains. Stakeholders directly involved in the innovation process were interviewed.
This paper introduces a practical e-learning system, identified as Knowledge Exchange E-learning System (abbr. KEES), for knowledge distribution in rural areas. Particularly, this paper is about providing a virtual teaching and learning environment for small holders in agriculture in those rural areas.