Modélisation ontologique des données d'observation multi-sources pour le suivi des états des palmeraies.

Les effets avérés du changement climatique conduisent le ministère de l’agriculture de la Répu- blique de Djibouti à placer le palmier dattier en tête de pont stratégique des systèmes agricoles voulus de plus en plus résilients à la sécheresse et à la hausse des températures. Dans les tra- vaux de thèse, nous étudions les capacités d’adaptation du palmier dattier aux changements climatiques en prenant le parti d’une modélisation centrée sur les données et les connaissances. À ce titre, une palmeraie témoin appartenant au ministère a fait l’objet d’une campagne de mesures de paramètres biophysiques sur les palmiers dattiers, qui a donné lieu à la création d’un jeu de données spatialisé et sémantisé répondant aux principes FAIR (trouvable, acces- sible, interopérable et réutilisable). Un modèle ontologique réutilisant l’existant et une base de connaissances ont été construits pour tirer parti des données collectées sur le terrain mais aussi les intégrer à d’autres données connexes à l’exemple de données issues d’images satellites. De manière complémentaire, des données provenant de calculs d’indice de végétation à partir de l’imagerie optique Sentinel-2 sont intégrées à la base de connaissances. Un focus particulier est porté à l’identification des mécanismes de réponse mis en place par le palmier lorsqu’il est soumis au stress hydrique. Un jeu d’axiomes définis dans le langage OWL 2 vient répondre à cet objectif et s’accompagne également de la définition de concepts terminologiques venant décrire au mieux la spécificité du palmier. La démarche se veut incrémentale, ainsi le stress hydrique est ciblé, mais tous les stress, qu’ils soient abiotiques ou biotiques peuvent être pris en charge. La modélisation volontairement générique peut permettre l’intégration de données de toutes nature ou encore s’appliquer à toute espèce vivante dès lors que cette espèce se trouve au centre des intérêts de scientifiques.