Dans le cadre de la recherche participative, le BNEDER a contribué à travers M.BENGUSMIA Djamal (Cadre d’Etudes) du Bureau de liaison Steppe (BL Djelfa), aux travaux d’étude intitulée « Suivi spatio‑temporel de la sécheresse et la détection des zones les plus vulnérables au risque de sécheresse dans la région méditerranéenne, sur la base de télédétection (nord-est algérien)», au côté d’un groupe constitué de chercheurs et professeurs issues des universités de Kasdi Merbah d’Ourgla et l’Université Ziane Achour de Djelfa , Université 8 Mai 1945 Guelma, ainsi que le Directeur des Opérations chez GEOexplorer Impresa Sociale S.r.l., Italie .

Publiée récemment dans le dernier numéro de la revue scientifique saoudienne « Arabian Journal of Géosciences », l’article en question revient sur le suivi de la surveillance des changements climatiques notamment dans le nord-est de l’Algérie, en utilisant la technique de télédétection dans l'étude. Il faut dire, qu’en raison de la variabilité climatique qui a augmenté au cours des dernières années, L'Algérie a récemment connu une grave sécheresse caractérisée par un déficits pluviométriques qui ont nui à l'agriculture et aux ressources en eau. La zone d'étude est située dans le nord-est de l'Algérie et présente des conditions climatiques variées allant d'humide au nord à semi-aride au sud. Par conséquent, cette étude se concentre sur la surveillance de la sécheresse et l'évaluation de ses performances dans les paysages semi-arides en extrayant l'état de la végétation sur la base des données de télédétection et de précipitations de 2000 à 2019. Le résumé indique que les données satellitaires ont été téléchargées depuis MODIS avec une résolution spatiale de 1000 mètres. En effet, les résultats obtenus présentent une distribution spatiale cohérente des valeurs VCI (l’indice de condition des végétations) pour végétation et du TCI (l’indice de condition de température) de la température, qui ont été obtenues en utilisant LST (La Température de surface) et NDVI (l’indice de végétation). Le VCI et le TCI utilisent une combinaison d'algorithmes pour générer des images du VHI (l’indice de santé des Végétations), qui est largement utilisé comme indicateur pour la surveillance de la sécheresse, en fonction du stress thermique et de l'état de la végétation. L'intensité de la sécheresse varie considérablement dans le temps et dans l'espace. Ainsi, des relations positives et significatives ont été trouvées entre VCI et TCI, et entre SPI et VHI.

(https://link.springer.com/article/10.1007/s12517-022-11060-y)