La surveillance du bilan carbone des parcelles agricoles est une mission majeure dans un monde subissant un changement climatique global. C’est dans ce contexte que cette étude participe au projet H2020 ’New IACS Vision in Action’ (NIVA) financé par la Commission Européenne. Il a pour but de moderniser le système administratif et de contrôle de la Politique Agricole Commune (Integrated Administration and Control System : IACS) puis de développer des outils permettant de cartographier des indicateurs agro-environnementaux qui peuvent se révéler utiles pour la prochaine Politique Agricole Commune (PAC) : biodiversité, risque de lixiviation des nitrates, bilan carbone. Ces outils reposent sur des méthodologies scientifiques publiées, la télédétection et des données de l’IACS. Pour chaque indicateur, trois méthodes de calculs ont été développées avec une complexité croissante allant du TIER1 au TIER3 (Bockstaller et al., 2020). Dans cette étude, nous nous concentrons sur l’indicateur Carbone TIER1 (CT1) qui permet de calculer le flux net annuel de CO2 `a l’échelle d’une parcelle agricole. Ce terme combiné aux données des agriculteurs comme la quantité d’amendement organique et la quantité de biomasse exportée `a la récolte permettrait de calculer le bilan carbone `a l’échelle de la parcelle : approche TIER 2 (CT2). Une approche TIER 3 (CT3), basée sur l’assimilation de données satellites dans un modèle agronomique (Pique et al. 2020) est aussi développée dans le cadre de ce projet mais elle est moins opérationnelle que les deux précédentes. Les approches TIER 1 et 2 ont en revanche été développées dans l’optique de pouvoir produire `a très court terme, et de manière opérationnelle des indicateurs du bilan C sur toutes les parcelles agricoles en Europe. L’indicateur CT1 est basé sur l’approximation suivante : pour une année culturale complète, le flux net annuel de CO2 d’une parcelle agricole est linéairement corrélé `a la durée de sa couverture végétale photosynthétiquement active. Cette relation a été établie par Ceschia et al. (2010) `a partir de 17 sites expérimentaux en Europe couvrant une large diversité de cultures, pratiques agricoles et conditions climatiques. Dans un contexte PAC, l’intérêt de cette approche est qu’elle pourrait être appliquée `a large échelle et haute résolution sur l’ensemble des parcelles agricoles en estimant la durée de couverture végétale via la télédétection. Ainsi, le satellite Sentinel-2 qui fournit une acquisition systématique d’image haute résolution multi-spectrale sur une couverture globale avec une fréquence de revisite de 5 jours est utilisé pour calculer le NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) `a l’échelle du pixel (10mx10m). Le série temporelle de NDVI est ensuite interpolée `a un pas de temps journalier afin de calculer la durée de couverture végétale active des parcelles agricoles en comptant les jours pour lesquels le NDVI dépasse le seuil de 0.3 qui correspond `a la limite d’un sol nul. Ensuite, en appliquant la relation linéaire décrite plus haut, on estime le flux net annuel de CO2 pour les zones d’études. La relative simplicité de cette approche soulève plusieurs questions mais elle a l’avantage de s’appliquer facilement sur de grandes étendues pour une large gamme de cultures et de fournir de manière opérationnelle un indicateur du bilan C pour la PAC, information qui faisait défaut jusqu’alors pour guider les politiques agricoles. De plus, l’incertitude de cette approche est caractérisable de manière analytique. Des améliorations de la méthode et de l’estimation des incertitudes sont toutefois `a envisager, notamment pour analyser l’impact d’un seuil fixe de NDVI permettant d’identifier la présence ou non de végétation ou pour prendre en compte la précision du masque de nuage sur le calcul de la durée de couverture végétale. Ce sont des travaux en cours qui permettront de produire une meilleure estimation de l’incertitude sur la mesure. Grâce au support technique du CNES (Centre National d’Etudes Spatiales), l’indicateur a été calculé `a 10m de résolution sur l’intégralité de la France métropolitaine qui représente environ 9 millions de parcelles, en utilisant la chaîne de calcul IOTA2. Les résultats montrent une tendance cohérente pour les flux nets annuels de CO2 par rapport `a ce qui est connu de la littérature : • Un contraste entre les zones dominées par des cultures d’hiver ou d’été. Comme les cultures d’hiver ont un cycle de végétation plus long que celles d’été, elles fixent plus de CO2 par an. • Des différences régionales induites par une différence dans la réglementation des sols français sur la mise en place ou non des CI dans la rotation de cultures (ex : obligatoire en Bretagne et contrairement au Sud Est de la France). • Des effets des conditions pédoclimatiques qui affectent la durée de développement des cultures. Finalement, j’ai aussi collecté des données de flux de CO2 provenant de plusieurs parcelles européennes ICOS. En combinant les informations sur la durée de couverture végétale active avec des mesures de flux de CO2 indépendantes de la calibration de l’indicateur CT1, une validation indépendante de notre approche a été testée.