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.

Dans un contexte de rareté de l'eau, les pays de l’Afrique du Nord Ouest (NWA) consomment 70% de leurs ressources en eau renouvelables. La surexploitation des eaux souterraines, estimée à près de 50%, est devenue un défi majeur pour la conception et la mise en oeuvre de politiques durables d'allocation et de gestion de l'eau dans la région. Cette situation menace l'avenir de l'irrigation, où la contribution des eaux souterraines est déterminante : 100 % en Libye, 68 % en Tunisie, 54 % en Algérie.