REPUBLIQUE DU BENIN
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Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique
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Université d’Abomey-Calavi
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Ecole Polytechnique d’Abomey-Calavi
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MEMOIRE DE FIN DE FORMATION EN VUE D’OBTENIR LE DIPLOME D’INGENIEUR DE CONCEPTION GEOMETRE-TOPOGRAPHE
Présenté par : Hervé A. BALOGOUN
Sous la Co-direction de :
Brice TENTE,
Professeur Titulaire de Géographie
IGATE/Université d’Abomey-Calavi (Bénin)
& Léopold DEGBEGNON Maître Assistant
EPAC/Université d’Abomey-Calavi
Soutenu le 12/06/2019
ANALYSE DE LA DYNAMIQUE SPATIO-TEMPORELLE DE L’OCCUPATION DU SOL ET PROBLEMES
FONCIERS DANS LA COMMUNE D’IFANGNI
2 Dédicace
A
Mon épouse Epiphanie Sabine HOUESSINON, mes enfants Charmelle, Karel, Plénitude, Ariane et Marie-Pio.
3 Sommaire
Dédicace...2
Remerciements ...4
Sigles et acronymes ...5
Résumé ...6
Abstract ...6
Introduction ...7
CHAPITRE I : CADRE THEORIQUE DE L’ETUDE ...9
1.1- Cadre théorique ...9
CHAPITRE II : CADRE D’ETUDE ET APPROCHE METHODOLOGIQUE ... 17
2.1- Présentation de la Commune d’Ifangni ... 17
2.2- Démarche méthodologique ... 26
CHAPITRE III : RESULTATS ET DISCUSSIONS ... 38
3.1- Cartographie de l’état de l’occupation du sol ... 38
3.2- Dynamique des unités d’occupation du sol ... 44
3.3- Problèmes fonciers liés à la dynamique des unités d’occupation du sol dans la Commune d’Ifangni ... 50
3.4- Problèmes fonciers ... 53
3.5- Modélisation prédictive de l’évolution des unités d’occupation du sol ... 56
3.6- Mesures stratégiques pour une gestion durable du foncier dans la Commune d’Ifangni ... 61
4. Discussion des résultats ... 63
4.1- Analyse diachronique de l’occupation du sol ... 63
4.2- Dynamique prospective de l’occupation du sol ... 63
4.3- Incidence des problèmes fonciers sur la commune d’Ifangni ... 64
Conclusion ... 65
Bibliographie ... 67
Liste des tableaux ... 74
Liste des figures ... 74
Liste des photos ... 74
Annexes ... 75
Table des matières ... 82
4 Remerciements
L’aboutissement de ce travail n’a été possible que grâce à une assistance soutenue, une collaboration permanente de nombreuses personnes à qui je tiens à témoigner ma profonde gratitude.
Mes maîtres de mémoire
Prof. Brice TENTE, Professeur Titulaire (CAMES), Directeur Adjoint de l’Institut de Géographie de l’Aménagement du Territoire et de l’Environnement de l’UAC ;
Dr. Léopold DEGBEGNON, Maître Assistant (CAMES), Directeur Général du Cabinet BERGEPO Sarl, Coordonnateur de la formation ; qui, malgré leurs multiples obligations ont accepté conduire ce travail, nous exprimons vivement notre profonde gratitude.
Au corps enseignant de l’EPAC et CAP, pour la qualité de la formation que nous avons reçue, je dis infiniment merci ;
A tout le personnel administratif de l’EPAC et du CAP ;
A toutes les autorités locales et municipales de la commune d’Ifangni ;
Nous ne saurions terminer notre remerciement sans avoir remercié le professeur Christophe AWANTO Chef du Centre Autonome de Perfectionnement (CAP) ainsi que le Directeur de l’EPAC le professeur Mohamed SOUMANOU sans qui, la formation des ingénieurs géomètres ne saurait être une réalité.
A l’équipe d’encadrement ;
A la 3ème promotion des Ingénieurs de Conception Géomètres Topographes ; A ma mère Eugénie ADJINDA ainsi que mes frères et sœurs ;
A mes amis Hyppolyte LAWSON, Jerôme MENONKPINZON, Roland ZINSOU, André KINDJINOU, Kassirou KELANI.
5 Sigles et acronymes
BM : Banque Mondiale
CENATEL : Centre National de Télédétection et du Suivi Ecologique
CeRPA : Centre Régional de Promotion Agricole
DDET : Direction des Domaines, de l’Enregistrement et des Timbres DEPONAT : Déclaration des Politiques Nationales et de l’Aménagement du
Territoire
ESRI : Environmental Systems Research Institute
FAO : Food and Agriculture Organization of the United Nations
FB : Foncier Bâti
FNB : Foncier Non Bâti
IGATE : Institut de Géographie, de l’Aménagement du Territoire et de l’Environnement
IGBP : International Géosphère-Biosphère Programme
IGN : Institut Géographique National
IMPETUS : Integratives Management-Projekt für einen effizienten und tragfähigen Umgang mit Süsswasser in Westafrika
INSAE : Institut National de la Statistique et de l’Analyse Economique
LUCC : Land-Use and Land-Cover Change
MCA : Millénium Challenge Account
MDGLAAT : Ministère de la Décentralisation, de la Gouvernance Locale, de l’Administration et de l’Aménagement du territoire
MEHU : Ministère de l’Environnement, de l’Habitat et de l’Urbanisme
MFE : Ministère de l’Economie et des Finances
ONG : Organisation Non Gouvernementale
ONU-HABITAT : Programme des Nations Unies pour les Etablissements humains
PDES : Plan de Développement Economique et Social
PGUD : Programme de Gestion Urbaine Décentralisée
RFU : Registre Foncier Urbain
RGPH : Recensement Général de la Population et de l’Habitation
SERHAU-SA : Service des Etudes Régionales de l’Habitat et de l’Aménagement Urbain – Société Anonyme
SERHAU-SEM : Service des Etudes Régionales de l’Habitat et de l’Aménagement Urbain – Société d’Economie Mixte
SIG : Système d’Information Géographique
6 Résumé
La Commune d’Ifangni a subi entre 1995 et 2015 de fortes pressions anthropiques et comme conséquences, on note de sérieux problèmes fonciers. L’objectif de l’étude est de contribuer à une meilleure connaissance des problèmes fonciers et environnementaux liés à la dynamique de l’occupation du sol dans la Commune d’Ifangni.
La démarche méthodologique a consisté en la recherche documentaire, la collecte des données de terrain et à l’analyse et l’interprétation des données collectées. L’analyse de la dynamique de l’occupation du sol issue du traitement des images LANDSAT et l’utilisation du modèle PEIR (Pression Etat Impact et Résultat) ont permis d’établir les relations qui existent entre la dynamique spatiale et les problèmes fonciers dans la Commune d’Ifangni. Quant à la modélisation de la dynamique de l’occupation des terres, elle est faite à l’aide du modèle SpaCelle où les tendances évolutives des unités d’occupation du sol à l’horizon 2035 ont été obtenues.
La modélisation de la dynamique de l’occupation des terres montre qu’entre 1995 et 2015, les catégories en régression concernent les formations végétales denses, notamment les forêts galeries et les forêts claires ainsi que les savanes boisées. Celles qui ont évolué sont les mosaïques de champs et jachères.
Les projections réalisées vers l’horizon 2035 révèlent, qu’à l’avenir, pendant que les agglomérations, les champs et les jachères s’étendront, les forêts claires et les savanes boisées, de même que les forêts galeries et les savanes à emprise agricole seront en nette régression. Il est important que les autorités communales définissent les périmètres de protection des espaces agricoles et naturels périurbains et zones à urbaniser. De même, les temps de jachère doivent être rigoureusement revus à la hausse. Le mode d’acquisition des terres dans la Commune doit connaître des réformes
Mots clés : Commune d’Ifangni, dynamique spatio-temporelle, modélisation, problèmes fonciers
Abstract
The municipality of Ifangni, which was the subject of this study, has undergone strong anthropic pressures and as a result, there are serious land problems. The objectives of the present study are: to map the dynamics of land use between 1995 and 2015, to identify the different land problems and to analyze the perceptions of local populations on the degradation factors of the Commune.
The methodological approach consisted of the documentary research, the collection of field data and the analysis and interpretation of the data collected. The analysis of land use dynamics from LANDSAT image processing and the use of the PEIR model has established the relationship between spatial dynamics and land issues in the Ifangni Commune. As for the modeling of land use dynamics, it is done using the SpaCelle model where the evolution trend of land use units by 2035 has been obtained.
The modeling of land-use dynamics shows that between 1990 and 2015, the declining categories concern dense plant formations, especially gallery forests and open forests as well as wooded savannas. Those that have evolved are field mosaics and fallow land.
Projections made towards the 2035 horizon reveal that in the future, while agglomerations, fields and fallows will extend, open forests and savannahs, as well as gallery forests and riparian savannas agricultural sector will be in sharp decline. It is important that the municipal authorities define the perimeters of protection of agricultural and natural peri-urban areas and areas to be urbanized.
Similarly, fallow times must be rigorously revised upwards. The method of land acquisition in the Commune must be reformed
Keywords: Municipality Ifangni, spatio-temporal dynamic, modeling, landed issues
7 Introduction
Au XIXème siècle, la plupart des villes d’Afrique se sont faites distinguer de façon remarquable par leurs vitesses de croissance spatiale et démographique entre lesquelles Vennetier, (1989) établit un rapport de cause à effet. Pour Canel et al., (1990), ce siècle a été pour le continent africain, l’ère de la croissance urbaine avec des rythmes relativement comparables pour tous les pays.
Le Bénin, un des pays d’Afrique de l’Ouest, n’est pas resté en marge à ce phénomène d’explosion et d’expansion urbaine (N’Bessa, 1999). Face à la compétition sans cesse croissante pour l’accès à la terre, cette ressource est devenue tellement capitale qu’elle transparait dans les stratégies nationales de développement dont les « Etudes Nationales de Perspectives à Long Terme, Bénin 2025 ALAFIA » et la stratégie de croissance pour la réduction de la pauvreté (MCA, 2009). En effet, l’accroissement démographique exerce une pression sur les ressources naturelles en général et sur les terres urbaines en particulier. La perception de la terre qui autrefois était un bien collectif et inaliénable, change avec la disparition progressive du droit coutumier et l’émergence de la notion de propriété privée. Du coup il faut se poser la question de savoir ce qu’il en est de ces mêmes réalités environnementales et foncières dans les villes secondaires du Bénin, en début de croissance, face à l’occupation continue de l’homme, face aux besoins croissants des populations à la base et face aux ambitions de développement des élus locaux et les exigences du développement durable (BM, 2001) dans la perspective d’une orientation spatiale réussie.
Au Bénin, l’augmentation de la population est suivie de l’accroissement des besoins en terre d’habitation et pour les activités agricoles. Selon les résultats provisoires du RGPH 4, la population du Bénin a connu ces dix dernières années un accroissement plus accéléré sur la période 2002-2013 (3,5 %) comparativement à la période 1992- 2002 (3,23 %), (INSAE, 2015). Cette croissance démographique, est à l’origine de l’urbanisation dont la planification des infrastructures n’a pas pu suivre le rythme de développement des villes actuelles (Agué, 2010). Consciente de cet enjeu, la municipalité d’Ifangni mène depuis lors, diverses actions dans le domaine du foncier et de l’urbanisation. Mais cette gestion laisse à désirer au regard du visage que présente actuellement la ville.
8 La présente étude qui a pour sujet « ANALYSE DE LA DYNAMIQUE SPATIO- TEMPORELLE DE L’OCCUPATION DU SOL ET PROBLEMES FONCIERS DANS LA COMMUNE D’IFANGNI » vise à mieux appréhender les modes de gestion du foncier dans cette localité pour mieux maitriser son urbanisation à travers un modèle d’analyse.
Ce mémoire est structuré en trois chapitres :
le premier présente le cadre théorique de l’étude ;
le deuxième présente le milieu d’étude et l’approche méthodologique ;
le troisième présente les résultats obtenus et la discussion.
9 CHAPITRE I : CADRE THEORIQUE DE L’ETUDE
Le chapitre I présente la problématique, la définition de quelques concepts clés utilisés ainsi que l’état des connaissances de cette d’étude.
1.1- Cadre théorique
Le cadre théorique de l’étude est consacré à la présentation du problème central, des différentes hypothèses de travail et des objectifs de recherche.
1.1.1- Problématique
Le monde a connu au cours de ces dernières années une urbanisation sans précédent.
Ce phénomène est accentué dans les pays en développement avec un taux d’accroissement urbain de 4 % en Afrique qui dépasse celui de l’Asie et de l’Amérique Latine (http:www.unhabitat.org). De la même source, la population urbaine de l’Afrique a progressé de 15 % en 1960 à 35 % en 2006 et devrait dépasser 60 % d’ici à 2030.
Une étude de la Banque Africaine de Développement réalisée en 2004 sur les transformations des peuplements montre que la population de la sous-région Ouest Africaine est passée de quatre-vingt-sept millions, à quatre cent trente millions d’habitants soit environ cinq (5) fois entre 1960 et 2002. De la même source, la population urbaine de l’Afrique de Ouest de douze millions (14 % de la population totale) en 1960 est passée à soixante-dix-sept millions (soit 40 % de la population totale) en 1990 soit plus de six (06) fois en 30 ans. Les estimations prévoient que 63 % de la population Ouest Africaine vivrait en ville à l’horizon 2020, soit plus d’un individu sur deux.
Le Bénin n’est pas en marge de cette tendance. L’urbanisation y a pris une grande ampleur ces dernières décennies (Aboudou, 2010). Les quatre (4) recensements de la population de 1979, 1992, 2002 et 2013 affichent une urbanisation croissante avec des taux respectifs de 26,5 % ; 35, 9 % ; 42 % et 49,3 %. Le Sud Bénin concentre à lui seul plus de la moitié de la population (RGPH 4).
Les raisons fondamentales de cette urbanisation rapide des métropoles béninoises en général, résident dans la recherche permanente du bien-être qui se traduit par le déplacement des ruraux vers les villes en quête d’un travail rémunérateur (Vénétier
10 cité par N’Bessa, 1997). Mais cette urbanisation galopante génère d’importants problèmes environnementaux, d’insécurité, d’insuffisance de services essentiels de base (écoles, centres de santé, eau potable, etc.) et de pauvreté accentuée (Choumert, 2009) auxquels doivent faire face les municipalités. Le problème de logement se pose également de plus en plus dans ces métropoles du Benin et cela a pour corollaire la flambée du prix du terrain urbain et périphérique.
En effet, la préoccupation majeure est d’avoir un terrain pour y bâtir sa maison (Tossou, 2003). La planification spatiale est devenue avec la déclaration de la politique nationale d’aménagement du territoire et les exigences du développement durable (protection de la nature), une priorité dans la gestion des différents types d’établissements humains. Celle-ci se traduit par la réalisation des Schémas et Plans Directeurs d’Aménagement Nationaux ou Communaux et l’imposition de l’Etude d’impact Environnementale (EIE) aux différents projets d’aménagement telle que la définition de la loi cadre de 1998 (Dossou, 2009). La gestion foncière n’est pas une donnée statique. Elle évoque des points de convergence et de divergence d’intérêts et évolue en fonction des valeurs prioritaires d’une société ou de celles qui lui sont imposées.
Malgré les différentes études menées sur la question environnementale et spatiale, les questions de la dynamique n’ont pas encore été analysées de façon détaillée dans la Commune d’Ifangni. Or, dans le centre du pays, les aspects dynamiques de l’occupation de l’espace ont besoin d’être connus en vue d’une gestion durable des ressources naturelles. C’est d’ailleurs l’un des intérêts qui justifie l’importance de cette étude dans la Commune d’Ifangni où les formations forestières et autres composantes naturelles sont menacées par l’occupation humaine.
Comme Commune agricole et transfrontalière, la Commune d’Ifangni connaît aujourd’hui une extension démographique. L’habitat des hommes domine aujourd’hui son paysage et menace la survie de l’agriculture urbaine ou périurbaine dans la Commune d’Ifangni. Ce qui pose des problèmes fonciers. Outre les raisons qui viennent d’être évoquées, les exigences de la décentralisation ont surtout fait du foncier, la première ressource communale actuellement très sollicitée par la population et le pouvoir local de la ville d’Ifangni. La pression sur cette dernière devient chaque
11 jour de plus en plus forte suite à l’entrée en jeux des acteurs privés qui en font déjà un enjeu financier projeté à moyen et à long terme vu le niveau de développement actuel de la Commune et ces différents atouts. La dynamique spatiale mérite d’être connue, évaluée et maîtrisée à temps à travers ces différents mécanismes puisque, c’est à partir de là que sont nées les grandes difficultés foncières que connaissent les villes du sud et du centre-Bénin (Ousséni, 2005). Il s’agit ici de faire une évaluation à double sens, pouvant montrer les difficultés et les atouts liés à cette exploitation à partir d’un modèle, dans le but d’une gestion rationnelle des réserves et des devises qu’elle rapporte.
Ces constats soulèvent trois questions essentielles :
Quelles sont donc les types d’occupation du sol dans la Commune d’Ifangni et quels sont les facteurs explicatifs des mutations observées ?
Quelles sont les tendances évolutives de la dynamique de l’occupation du sol dans la Commune d’Ifangni ?
Quelles sont les mesures qui s’imposent au vue des problèmes fonciers et environnementaux actuels dans le sens d’une gestion durable et rationnelle de l’environnement et de l’espace urbain à Ifangni ?
Pour aborder cette étude, des hypothèses de travail ont été émises.
1.1.2- Hypothèses de travail
Les hypothèses qui sous-tendent ces questions sont :
plusieurs composantes naturelles sont sujettes à des dégradations dans la Commune d’Ifangni ;
les mutations qui affectent les unités d’occupation du sol induisent des problèmes fonciers et environnementaux dans la Commune d’Ifangni ;
de nouvelles mesures s’imposent dans les conditions actuelles pour une gestion durable de l’espace urbain et rural à Ifangni.
Pour vérifier ces hypothèses, des objectifs ont été fixés.
12 1.1.3- Objectifs de recherche
L’objectif global de cette recherche est de contribuer à une meilleure connaissance des problèmes fonciers et environnementaux liés à la dynamique de l’occupation du sol dans la Commune d’Ifangni.
Il s’agit spécifiquement de :
analyser la dynamique spatio-temporelle intervenue dans l’occupation du sol entre 1995 et 2015 dans la Commune d’Ifangni ;
identifier les différents problèmes environnementaux et fonciers induits par les changements d’occupation du sol ;
proposer des mesures adaptées aux mutations observées en vue d’une gestion durable de l’espace dans la Commune d’Ifangni.
Plus qu’une série de clarification, la définition des concepts se révèle être un exercice indispensable pour la compréhension du texte. Elle est faite en fonction de la littérature disponible sur chaque concept.
1.1.4- Définitions des concepts
Il s’agit de définir les mots clés liés à la problématique de la dynamique de l’occupation du sol et problèmes fonciers.
Dynamique : c’est « un changement résultant d’un jeu de forces ...» Brunet et al., (1992). Dans ce contexte, la dynamique est un changement de l’occupation du sol entre deux dates sous l’impulsion d’un ou de plusieurs facteurs.
Occupation du sol : c’est la couverture physique observable au sol par des techniques de relevés de terrain ou par la télédétection. Elle comprend la végétation (naturelle/cultivée) et l’aménagement du territoire/l’habitat (bâtiments, routes) qui occupent la surface de la terre ainsi que l’hydrographie, (FAO, 1997).
Dynamique de l’occupation du sol : Selon le projet Land-Use and Land-Cover Change (LUCC) de l’International Géosphère-Biosphère Programme (IGBP) et de l’International Human Dimensions Programme on Global Environmental Change (IHDP) (Lambin et Geist, 2002), la dynamique de l’occupation du sol fait appel à deux notions (occupation du sol et utilisation du sol respectivement Land-cover et Land-use en anglais), la dynamique de l’occupation du sol/utilisation du sol (Land-Use and
13 Land-Cover Change en anglais) peut donc se résumer à l’évolution d’un territoire donné à travers la conversion ou la modification d’une unité de l’occupation du sol dans le temps et dans l’espace (Orékan, 2007).
Elle est aussi définie, comme le changement d’un espace dû à son utilisation à des fins productives (occupation agricole, pastorale, industrielle) ou dans le cadre de la répartition des implantations d’activités, de services dans une agglomération urbaine entre deux dates. Cette définition se rapporte au contexte de la présente étude.
Conflits fonciers : Le conflit est appréhendé ici comme une expression de la divergence des intérêts liée soit à des positions sociales différentes soit à des stratégies personnelles (Olivier de Sardan, 1995). Il est donc révélateur des dynamiques sociales.
Peuvent donc être considérés comme conflits fonciers dans cette étude, tous «les phénomènes de tensions et compétitions pour les ressources naturelles et les affrontements qui peuvent en résulter : concurrences, désaccords, litiges, différents, oppositions déclarées ou affrontements violents (la violence symbolique étant aussi importante que la violence physique)» (Chauveau et Mathieu, 1998 : 243).
1.1.5- Etat des connaissances
La dynamique de l’occupation des terres est l’évolution dans le temps et dans l’espace des catégories de cette occupation, soit vers un stade d’extrême dégradation ou soit vers un état d’équilibre plus ou moins stable (Adjinda et Hounton, 1997) : elle rend donc compte de l’ensemble des variabilités spatio-temporelles.
Les approches d’étude de la dynamique de l’occupation des terres varient en fonction des disciplines scientifiques et des échelles spatiales d’analyse (Verburg, 2000). Les chercheurs des sciences sociales utilisent des approches essentiellement descriptives.
À une échelle spatiale plus grande, les géographes et les écologistes étudient les changements intervenus dans l’occupation des terres à partir des observations directes en se servant des techniques de la télédétection et des systèmes d’information géographique (SIG) (Lambin et al.,1999). À l’aide de ces techniques, ces spécialistes évaluent la dynamique de l’occupation des terres à l’aide d’une étude multidate. Dans la plupart des études générales, on a intégré cette approche d’évaluation de la dynamique de l’occupation des terres en l’appuyant, avec une enquête socio- économique, sur les facteurs explicatifs des changements observés. En utilisant cette
14 approche, Tchibozo (1981) a montré que la dynamique du milieu est très liée à l’interaction des facteurs climatiques, tels que la température, l’humidité relative et le vent. Nombre de géographes physiques appuient cette conception des facteurs explicatifs de la dynamique du milieu, dont Tchamié et Bouraïma (1997), qui soulignent que la répartition des formations végétales est non seulement liée aux facteurs climatiques mais également à la nature des sols et à sa topographie. Par contre, d’autres réservent une part considérable d’explication des changements aux activités humaines.
Au Bénin, en dehors des auteurs précédemment cités, Codjia et Gnagna (1993) ont abordé l’impact de la pression humaine sur la dynamique des paysages végétaux de la forêt classée de Touï-Kilibo, au centre du pays. Ils ont constaté que la superficie des formations denses diminue au profit de celle des formations claires, des jachères et des espaces cultivés. Précédemment, non loin de cette forêt, Borgui et Leffi (1992) ont analysé les différentes causes et les processus de dégradation de l’environnement sur le versant ouest de l’Okpara. Dans une approche qui intègre l’analyse diachronique et celle de la diversité floristique des ligneux, Tente (2000) a étudié la dynamique de l’occupation des terres dans le massif de l’Atacora. Il a abouti à une description des formations végétales actuelles, tout en évoquant la dégradation des formations ligneuses, et il a mentionné que « si la dégradation de ces formations augmente avec la même vitesse, elle pourra être irréversible et une grande partie des espèces disparaîtra ». La Commune d’Ifangni, devenue un lieu d’accueil de beaucoup de colons agricoles, est actuellement en proie à des pratiques culturales et à des formes d’utilisation des ressources végétales et animales peu respectueuses de l’environnement. Un des signes inquiétants de cette situation est la raréfaction des terres fertiles que les paysans cherchent de plus en plus dans les zones basses hydromorphes, notamment les bas-fonds, autrefois considérés comme des lieux sacrés réservés au culte traditionnel.
Plusieurs approches de modélisation de la dynamique de l’occupation des terres ont été développées ces dernières années. D’après Verburg (2000), les modèles de dynamique d’occupation des terres exigent assez d’informations sur la relation entre l’occupation des terres et les facteurs socio- économiques et biophysiques. Les
15 techniques de modélisation diffèrent en fonction des objectifs et du cadre de l’étude.
Certains modèles sont développés pour simuler et explorer l’occupation actuelle des terres, alors que d’autres s’intéressent aux changements possibles dans le futur.
Pour le dernier cas, le modèle CLUE (Conversion of land use and its effects), qui est un modèle de la dynamique de l’occupation des terres utilisé au Costa Rica pour simuler les changements, est une référence (Veldkamp and Fresco, 1996).
Dans le cadre de la description et de la compréhension des changements qui s’opèrent dans le paysage, il existe différentes techniques d’analyse de la dynamique du paysage. Parmi ces techniques figurent :
l’étude statistique de l’évolution dans le temps et dans l’espace des indicateurs de la structure du paysage, tels que le nombre d’unités fonctionnelles, la taille moyenne des unités fonctionnelles, la longueur des lisières par unité de surface, l’indice de diversité, l’indice de répartition (Turner and Rusher, 1988) ;
la modélisation de la dynamique spatiale à l’aide des automates cellulaires et basée sur les processus de Markov (Finn, 1985) ou sur le principe de la cohérence de voisinage (Langlois et Phipps, 1997) ; en effet, à l’origine, l’automate cellulaire a été défini comme étant l’interconnexion dans un espace donné d’un ensemble d’automates à nombre fini d’états ; récemment, Ferber (1997) a considéré les automates cellulaires comme des systèmes multi-agents particuliers, où les cellules-agents sont des éléments surfaciques contigus et fixes ; en géographie, on a plutôt adopté l’approche de l’organisation spatiale bidimensionnelle des cellules à travers un système en mailles topologiques (régulier ou irrégulier) constituant une partition dans un espace donné ; dans cette optique, l’organisation des cellules est définie par les liens de voisinage entre mailles et elle est appelée aussi topologie (Dubos-Paillard et al., 2003) ; bien que les automates cellulaires n’aient pas été utilisés comme outil principal d’analyse dans le cadre de cette étude, leur principe général de simulation a servi de cadre, auquel nous nous sommes référés pour appréhender les changements entre les cellules d’occupation des terres.
Au Bénin, la modélisation de la dynamique de l’occupation des terres demeure un
16 aspect très peu abordé dans la plupart des études, particulièrement dans la Commune d’Ifangni. En effet, en dehors de Mama et al. (2002), qui, dans une approche intégrée de l’étude de la dynamique de l’occupation des terres au nord du département des Collines, ont utilisé les modèles de régression multiple pour faire des projections et des simulations, les études dans ce domaine sont encore rares ou en sont à leurs débuts. De l’analyse de la bibliographie existante, il ressort que la dynamique de l’occupation des terres et, surtout, sa modélisation, restent des domaines à explorer dans les travaux de recherche d a n s la Commune d’Ifangni.
Conclusion partielle
La problématique du sujet, la définition des concepts clés utilisés et la présentation du cadre juridique de l’étude étant faites, le chapitre suivant présente la situation géographique de l’étude et expose les grandes lignes de la démarche méthodologique qui ont servi à l’identification des problèmes fonciers liés à la dynamique de l’occupation du sol dans la Commune, à la modélisation de l’occupation du sol pour une bonne gestion du territoire dans le cadre du développement durable.
17 CHAPITRE II : CADRE D’ETUDE ET APPROCHE METHODOLOGIQUE Ce chapitre présente le cadre de l’étude et la méthodologie utilisée dans le cadre de cette recherche. Il précise également les sources et la qualité des données, les informations collectées et les techniques utilisées.
Par ailleurs, les méthodes de cartographie et de modélisation retenues pour l’analyse de la dynamique de l’occupation du sol, sont présentées.
2.1- Présentation de la Commune d’Ifangni
2.1.1- Situation géographique de la Commune d’Ifangni
La Commune d’Ifangni est située au Sud-Est du Bénin dans le département du plateau entre 6°32’00’’ et 6°44’00’’ latitude Nord et entre 2°39’40’’et 2°46’40’’ longitude Est.
D’une superficie de 242 km2 représentant 0,21 % de la superficie nationale, la Commune d’Ifangni est l’une des Communes de droit commun de la République du Bénin. Elle compte 32 villages administratifs et 08 quartiers de ville répartis dans six arrondissements à savoir : Ifangni–Centre, Banigbé, Lagbè, Daagbé, Tchaada et Ko- Koumolou. La figure 1 présente la situation géographique de la Commune d’Ifangni.
2.1.2- Climat
La Commune d’Ifangni jouit d’un climat de type guinéen avec deux saisons sèches et deux pluvieuses qui s’alternent au cours de l’année :
la grande saison de pluie de mars à juillet ;
la petite saison de pluie de septembre à novembre ;
la grande saison sèche de novembre à février ;
la petite saison sèche de juillet à août.
Ce climat est stimulant de la production agricole dans la majorité des villages de la Commune d’Ifangni. Ce qui entraine l’occupation anarchique des producteurs.
Mais ces dernières années, une modification du climat caractérisée par un démarrage tardif des pluies et des poches de sécheresse à l’intérieur de la saison pluvieuse est observée. La pluviométrie moyenne varie entre 1100 et 1500 mm (ASECNA, 2015), la température moyenne varie entre 24 et 29°C avec une humidité relative qui varie entre 70 et 90 %.
18 Figure 1 : Situation géographique et administrative de la Commune d’Ifangni 2.1.3- Unités pédologiques et géomorphologiques
La Commune d’Ifangni présente des caractéristiques pédologiques différentes :
sur le Crétacé largement représenté par la Commune d’Ifangni, existent des sols favorables à la culture du coton, de l’igname, des légumineuses, du manioc et du maïs ;
sur le Continental terminal, les sols ferralitiques sont propices à la culture du palmier à huile, du manioc, du maïs, des agrumes et du citron.
A l’intérieur de ces différents sols, il existe des bas-fonds aptes à la riziculture et aux productions maraîchères (carotte, tomate, chou).
19 Ces formations pédologiques expliquent l’importance de la production agricole et font du pays Nago, le grenier du Sud-Bénin (Azontondé et al., 2009).
2.1.4- Ressources végétales et hydrographie
La végétation est faite d’un couvert composé de reliques de forêt sacrées (Igbo Ogou de Lagbè, Igbo Oro de Daagbé, Igbo Oro de Zian, Igbo Oro de Gblogblo), de plantations de palmiers à huile, d’arbustes et de hautes herbes.
Aujourd’hui, le reste de forêt en place doit sa survie à la sacralisation. En effet, les religions endogènes ont réussi grâce aux rites d’initiation obligatoires, à en limiter l’accès et l’exploitation.
Au plan floristique on y retrouve les espèces telles que : Triplochiton Scleroxylon, Nesogordoniapapaverifera, Strombosiaglaucescens, Celtiszinkeri, Albiziazygia, Cola milenii, Caseariaspp, etc. Bon nombre de ces espèces sont considérées menacées et d’autres font partie de la liste des espèces végétales protégées. A celles-ci s’ajoutent d’autres espèces éligibles au crédit carbone telles que : Triplochiton Scleroxylon, Trichiliamegalantha, Lecaniodiscuscupanioides, etc.
La végétation prédominante de la région est le palmier à huile. Les peuplements de palmier à huile sont juxtaposés à une végétation plus fermée peuplée d’essences arbustives, hétérogènes, assez diversifiées avec une strate ligneuse (PDC Ifangni 2012- 2016). Mais aujourd’hui, ce couvert végétal a été progressivement modifié avec les actions anthropiques très dynamiques sur l’environnement.
En effet, la forte production du charbon et de bois d’œuvre participent à la destruction de ce couvert végétal et à l’extension des zones non encore exploitées.
Par ailleurs, il est à remarquer que de nos jours, de nombreuses habitations sont apparues au détriment de vastes espaces de couvert végétal autrefois observés.
L’agglomération est en grande partie dispersée mais se retrouve groupée dans quelques localités de forte densité et à dominance commerciale : il s’agit par exemple des arrondissements d’Igolo et d’Ifangni.
Par ailleurs, la partie Sud de la Commune est encadrée par des marécages dont un bras se prolonge au Nord-Ouest de la Commune, vers Sakété.
20 Une route principale bitumée, complétée par quelques routes non bitumées et des pistes, permettent de desservir d’une part les localités les plus reculées de la Commune et, d’autre part, les autres communes du département.
2.1.5- Cadre humain, économique et culturel du secteur d’étude 2.1.5.1- Evolution démographique de la Commune d’Ifangni
Au Recensement Général de la population et de l’Habitation (RGPH 3) de 2002, la Commune d’Ifangni comptait 71 606 habitants contre 67 021 habitants en 1992. En 2013, cet effectif est porté à 110 973 habitants dont 57 849 femmes et 53 124 hommes.
Cette augmentation rapide entre 2002 et 2013, période au cours de laquelle la population a connu un accroissement annuel de l’ordre de 2,8 % contre 4.3 % entre 1992 et 2002 (INSAE, 2015). La figure 2 illustre l’évolution démographique de la Commune d’Ifangni.
Figure 2 : Dynamique démographique de la Commune d’Ifangni de 1992 à 2013 Source : INSAE, RGPH 2, 3 et 4
Selon les données démographiques reçues de l’INSAE, la tendance évolutive de la population du secteur d’étude est croissante sur les trois dernières périodes de recensement général de l’habitation et la population au Bénin. Il ressort que les arrondissements les plus peuplés de la Commune sont respectivement Ifangni et Banigbé en 1992, 2002 et 2013. Les arrondissements les moins peuplés sont Tchaada et Daagbé.
21 En outre, l’observation montre que l’arrondissement d’Ifangni est moins dense sur les trois périodes, tandis que ceux de Tchaada et de Ko-Koumolou sont les plus denses.
La figure 3, montre que l’arrondissement d’Ifangni avec sa forte population possède la plus faible densité 221 hbts/km², 231 hbts/km² et 361 hbts/km² respectivement en 1992, 2002 et 2013 de la Commune. De même, celle-ci montre que l’arrondissement de Tchaada, dernier arrondissement le moins peuplé après Ifangni a le plus fort taux de densité (567 ; 660 et 997 hbts/km²) avec un espace non extensible. Cette pression des populations de vivre dans le milieu urbain a occasionné le taux élevé de la densité des arrondissements périphériques de la Commune d’Ifangni notamment Banigbé et Ko- Koumolou. Cela explique la rareté des espaces cultivables qui commence par se poser dans l’arrondissement d’Ifangni. Au même moment, il y a une disponibilité importante de terres inoccupées par des habitations dans les arrondissements éloignés qui ne sont utilisées qu’à des fins de cultures. Les figures 3, 4 et 5 présentent la tendance évolutive de la densité de la Commune d’Ifangni en 1992, 2002 et 2013.
22 Figure 3 : Tendance évolutive de la densité de la Commune d’Ifangni en 1992
23 Figure 4 : Tendance évolutive de la densité de la Commune d’Ifangni en 2002
24 Figure 5 : Tendance évolutive de la densité de la Commune d’Ifangni en 2013
25 Les premières conséquences de cette croissance démographique sur le sol de la Commune d’Ifangni sont :
une densification des habitations à l’intérieur du noyau urbain et dans les agglomérations rurales ;
un étalement des habitations en milieu périurbain ;
l’achat des terrains dans les périphéries urbaines par les citadins, favorisant ainsi l’extension de l’agglomération urbaine.
2.1.5.2- Caractéristiques des groupes socioculturels du secteur d’étude
De nos jours, il existe une mosaïque d’ethnies qui cohabite dans la Commune d’Ifangni. Les Goun sont majoritaires (64,7 %), suivis des Yoruba (32,3 %), et des Adja, Dendi et Yom-Lokpa (0,5 %). Les autres ethnies (les étrangers) constituent 1,6%
de la population. Du fait de sa proximité avec le Nigeria, on rencontre également les Ibo en minorité.
Ce brassage ethnique est aussi à la base de la diversité des activités économiques dans toute la Commune. En effet, les commerçants Yorouba et une partie des Goun ont développé le commerce transfrontalier.
Les Goun s’investissent surtout dans l’agriculture et le transport. Quant aux autres ethnies, elles se retrouvent dans la fourniture des services, dans les buvettes et restaurants et dans les divers.
2.1.6- Activités économiques de la Commune d’Ifangni
L’économie locale de la Commune d’Ifangni repose essentiellement sur le secteur informel favorisé par la perméabilité des frontières Bénino-Nigériane.
La population d’Ifangni s’investit à 45,12 % dans le secteur tertiaire (INSAE, 2015).
Elle pratique principalement le commerce dont le développement est favorisé par le grand voisin qu’est le Nigeria. Le second secteur qui mobilise la population d’Ifangni est bien le secteur primaire (24,59 % de la population). Dans ce secteur, les citoyens d’Ifangni s’adonnent essentiellement à l’agriculture et à l’élevage. Le secteur secondaire occupe 16,45 % de la population. Il est dominé actuellement par l’artisanat qui est un élément majeur de la spécificité d’Ifangni notamment en termes d’emploi et
23
26 de revenu par l’industrie manufacturière (19,17 %). Il n’existe pas d’entreprise industrielle implantée et immatriculée actuellement sur le territoire de la Commune d’Ifangni.
Le transport lagunaire est essentiel pour l’économie locale d’Ifangni. Il se pratique au niveau des plans d’eau dotés d’embarcadères. C’est par ce canal que bon nombre d’hydrocarbures et les produits manufacturés transitent du Nigeria vers la Commune d’Ifangni.
Par ailleurs, les échanges commerciaux sont facilités par un réseau routier local plus ou moins praticable, la Route Nationale Inter Etat qui traverse la Commune notamment les Arrondissements de Tchaada, Lagbè et Ifangni.
2.2- Démarche méthodologique
La démarche utilisée découle d’une approche transversale qui est à la fois analytique et diachronique. Cette démarche comporte les éléments suivants : la collecte des données, recherche documentaire, le traitement et l’analyse cartographique ainsi que la modélisation.
2.2.1- Collecte des données
La recherche documentaire et les investigations en milieu réel constituent les principales étapes de la collecte des données.
2.2.1.1- Recherche documentaire
La recherche documentaire a été une activité transversale durant toute l’étude et elle a été faite dans les centres de documentation et les laboratoires, dont les plus importants sont la Bibliothèque centrale de l’Université d’Abomey-Calavi, le Laboratoire de biogéographie et d’expertise environnementale, le C ENATEL, l’Unité nationale de coordination du Consortium bas-fonds et l’Institut national de la statistique et de l’analyse économique. Dans ces différents centres, ont été consultés des documents planimétriques et quelques statistiques socio-économiques du secteur.
Les documents cartographiques existants relatifs sont :
les cartes élaborées par l’Institut Géographique National (IGN) et par le
27 Consortium bas-fonds portant, entre autres, sur le réseau hydrographique et l’implantation humaine;
les cartes topographiques au 1/200 000 éditées par IGN France, soit les feuilles Porto-Novo (NB-31-XXI) qui ont servi à l’élaboration d’un fond topographique ;
la base de données vectorielles de l’occupation du sol du sud-Bénin, élaborée par le CENATEL sur la base des images Landsat TM de décembre 1995 ;
la base de données vectorielles de l’occupation du sol du Bénin, élaborée par le projet IMPETUS sur la base des images Landsat ETM+ de 2005-2006 ;
Les informations documentaires ainsi mobilisées ont été complétées par les travaux de terrain.
2.2.1.2- Enquêtes de terrain
Au regard de la problématique de l’étude, les critères de choix suivants ont été définis pour déterminer l’échantillon utilisé et se présentent ainsi qu’il suit :
vivre dans l’un des arrondissements de la Commune ;
être un propriétaire terrien ou un acquéreur de parcelle ;
être un chef de ménage ou responsable des propriétés foncières familiales sans distinction d’âge.
La taille de l’échantillon a été déterminée par la formule de Schwartz (1995) qui se présente comme suit :
𝑛 = 𝑍𝛼2 ×𝑝𝑞
𝑖2 avec :
𝑛 = taille de l’échantillon ;
𝑍𝛼2 = niveau de confiance à 95 % (valeur type de 1,96) ;
𝑖 = marge d’erreur à 5 % (valeur type de 0,05) qui donne la précision recherchée ou l’intervalle de confiance ;
𝑝 = est la proportion de la population répondant aux critères fixés et 𝑞 = 1 - 𝑝 avec 𝑝 = 𝑛
𝑁 avec : 𝑛 l’effectif des chefs de ménage dans l’ensemble des arrondissements ;
28 𝑁 : l’effectif total des chefs de ménage dans toute la Commune d’Ifangni (N).
Le tableau I présente la répartition des ménages enquêtés pendant les travaux de terrain.
Tableau I : Répartition des ménages enquêtés
Commune Arrondissements Nombre de ménage Nombre de personne enquêtée
Ifangni
Ifangni 5964 73
Daagbé 2892 42
Tchaada 2261 34
Ko-Koumolou 2635 39
Banigbé 4848 63
Lagbé 2762 41
Total 21362 292
Source : INSAE, 2015 et résultats de calculs, août 2017
Le tableau I montre que 292 personnes ont été enquêtées lors des travaux de terrain qui ont été conduits dans les six (06) arrondissements de la Commune.
En plus de cette population cible, les questionnaires ont été adressés à tous les six (06) chefs d’arrondissement du secteur d’étude, et au maire de la Commune d’Ifangni.
Les différentes informations collectées à l’aide de ces techniques et outils ont été soumises aux méthodes de traitement et d’analyse.
2.2.2- Cartographie des changements spatio-temporels de l’occupation du sol 2.2.2.1- Données Landsat et auxiliaires
La disponibilité des données de type Landsat depuis juillet 1972, le plus ancien programme de détection des ressources terrestres, est en fait une source de documentation exceptionnelle. En effet, ces données Landsat assurent une couverture globale de la Terre grâce aux capteurs MSS (Multi Spectral Scanner, 1972-1992), TM (Thematic Mapper, depuis 1982 et toujours opérationnel en 2006 avec Landsat 5), ETM+ (Enhanced Thematic Mapper, depuis 1999 et opérationnel en 2000 grâce à Landsat 7) et OLI-TIR opérationnel depuis 2013.
L’exploitation des images anciennes (Landsat) permet de confirmer l’existence de changements spatio-temporels au sein des différentes unités d’occupation du sol et de
29 quantifier des informations essentielles concernant la dynamique paysagère. Enfin, ces données ont permis de distinguer les classes anthropiques (champs-jachères, agglomération, plantations) et des classes naturelles (forêts, savanes, zones marécageuses) (Wade et al., 2008).
Le choix des scènes d’images Landsat a été motivé surtout par des considérations financières plutôt que techniques.
Le présent travail a nécessité l’acquisition de données vectorielles comprenant la carte d’occupation du sol du sud-Bénin (1995-1996) (CENATEL, 1995) et la carte d’occupation du sol du Bénin (Impétus, 2006) pour améliorer la discrimination des classes d’occupation du sol, notamment pour la date la plus ancienne.
Ainsi, les images Landat de 1995 (capteur TM), de 2005 (capteur ETM+) et de 2015 (capteur OLI-TIR) ont été classifiées. Les étapes de cette classification sont : choix des aires d’entraînement, l’application de la classification supervisée par maximum de vraisemblance, le contrôle-terrain, l’évaluation de la classification et l’exportation de l’image classifiée vers un Système d’Information Géographique.
Les images ont été téléchargées sur le site de USGS (United States Geological Survey) à l’adresse : http://glovis.usgs.gov/.
Les caractéristiques des images utilisées sont présentées dans le tableau II.
Tableau II : Caractéristiques des images satellites utilisées
N° Path/Row Date d’acquisition Capteur Producteur Format
1 192/055 13/12/1995 TM USGS GeoTIFF
2 192/055 30/01/2005 ETM+ USGS GeoTIFF
3 192/053 12/11/2015 OLI-TIR USGS GeoTIFF
Source: http://glovis.usgs.gov/
Choix des aires d’entraînement
Les aires d’entraînement sont des sites représentatifs des caractéristiques numériques des classes qui permettent de définir les signatures spectrales de chaque formation végétale. Les aires d’entraînement ont été délimitées loin des zones de transition afin
30 d’éviter d’inclure des pixels mixtes, c’est-à-dire des pixels qui pourraient être classés dans deux classes distinctes.
Sur les images, les aires d’entraînement ont été tracées au pixel près. Les aires d’entraînement ont été bien dispersées sur l’ensemble du secteur d’étude, représentatives de la diversité de chaque classe de végétation ou autre unité d’occupation du sol. Le nombre d’aires d’entraînement a été d’autant plus grand que la classe est hétérogène. La taille de l’aire d’entraînement doit être supérieure à l’erreur de localisation et inférieure à l’objet à détecter (Kioko & Okello, 2010). Elle peut être estimée de la façon suivante :
A = P (1+ 2L) ; avec A = la superficie de l’aire d’entraînement ; P = Dimension du pixel en mètre ; L = Précision de la localisation en mètre.
Classification supervisée par maximum de vraisemblance
C’est une classification pixel à pixel qui repose sur le postulat que la signature spectrale de chacun des pixels est représentative de la classe de végétation dans laquelle il se trouve.
L’adoption de cette méthode de classification est indiquée dans le cas des pixels des capteurs TM (taille de 30 m), ETM+ (taille de 30 m) et OLI-TIR (taille de 30 m) en considérant leur résolution spatiale qui présage que les divers éléments présents à l’intérieur du périmètre d’un pixel se combinent pour former une signature relativement unique et homogène pour cette classe de végétation ou d’occupation du sol. La classification supervisée par maximum de vraisemblance a consisté à attribuer à chaque groupe de pixels la classe la plus plausible en fonction de la ressemblance spectrale entre les pixels et la signature des classes. L’ensemble des pixels de chaque image satellite a été classé suivant l’algorithme du maximum de vraisemblance extrapolant les caractéristiques spectrales des aires d’entraînement au reste de l’image (LGGI, 2005). Les pixels ont été affectés à la classe la plus vraisemblable à partir d’une probabilité préalablement déterminée. Les pixels qui n’ont pas pu être affectés à une classe de végétation ou d’occupation du sol ont été classés en rejet et ensuite identifiés au cours du contrôle-terrain.
31
Evaluation de la classification
L’évaluation de la classification a été faite à l’aide de la matrice de confusion et de l’indice de Kappa (Pontius et Millones, 2008). La matrice de confusion donne une évaluation de la précision globale de la cartographie pour chacune des unités d’occupation des terres. L’indice Kappa évalue dans la matrice de confusion l’accord entre les résultats de simulation et la situation réelle. Il s’étend de 0 à 1 et il se divise en cinq catégories (tableau III).
Tableau III : Degré d’accord et valeur de Kappa
Accord Indice Kappa
Accord très faible [0 - 0,20]
Accord faible [0,21- 0,40]
Accord modéré [0,41 - 0,60]
Accord substantiel [0,61 - 0,80]
Accord presque parfait [0,81 - 1]
Source : Pontius et Millones, 2008
Plus la valeur de l’indice Kappa se rapproche de 1, plus les deux cartes comparées se ressemblent, tant du point de vue de la variété des unités d’occupation des terres que de leur disposition spatiale (regroupée, dispersée, etc.).L’indice Kappa (équation 1) est exprimé en termes de précision globale observée (équation 2) et de précision prévue (équation 3).
K = Pr(a) – Pr (b) 1 − Pr (b) (1)
Pr(a) = 1
N∑ xii
Nc
i=1
(2)
Pr(b) = 1
N2∑(x+i ∗ xi+)
Nc
i=1
(3)
Où :
K est l’indice de Kappa
Pr (a) est la précision globale observée
32 Pr (b) est la précision prévue
Nc est le nombre de lignes de la matrice de confusion Nc est le nombre total d’observations
Xii est le nombre d’observations dans la colonne i et la ligne i (diagonale de la matrice) Xi+ et X+i sont les totaux marginaux de la ligne i et la colonne i respectivement.
L’évaluation de la qualité des classifications corrigées après le contrôle terrain est donnée par les calculs des deux indices suivants : la précision globale (pourcentage de pixels correctement classés par rapport à ceux mal classés) et l’indice de Kappa (rapport entre le nombre de pixels bien classés et le total des pixels sondés) (Skupinski et al., 2009). L’indice de Kappa informe sur la concordance entre les données à classer et les données de référence (Congalton, 1991). Cet indice constitue pour les télédétecteurs une mesure fiable dans l’évaluation des classifications thématiques (Stehman, 1996). L’indice de Kappa est malgré tout sensible aux erreurs de commission (Caloz et Collet, 2001) de la matrice de confusion.
Contrôle-terrain et actualisation de la carte de végétation de 2015
Le contrôle-terrain a consisté à vérifier les classes de pixels issues de la classification.
Les classes de pixels à vérifier sur le terrain ont été déterminées à partir de la méthode d’échantillonnage proportionné à 1 degré. Etant donné qu’il s’agit des classes de pixels à échantillonner sur un effectif total, l’utilisation d’un taux d’échantillonnage t tel que 5 % ≤ t ≤ 20 % est recommandée (Dagnelie, 1998). Dans la présente étude, on a retenu un taux d’échantillonnage t = 10 %.
Soit N le nombre total de classes ;
Soit n le nombre de classes à échantillonner ; n = N*t
Soit Pi la proportion d’une classe ;
Pi = ei/∑e ; avec ei l’effectif de la classe i et e l’effectif total de toutes les classes ; Soit ni, le nombre de classes à échantillonner pour la classe i ;
ni = n*Pi
33 Les classes à vérifier sur le terrain ont été choisies à partir de la table des nombres aléatoires. Chaque classe de pixels a été représentée par les coordonnées géographiques de son centre. Au cours de cette phase, les pixels mis dans la classe de rejet ont été aussi identifiés.
La carte issue de l’image de 2005 a été actualisée en la superposant à la carte de 2006 issue du projet Impetus. Les unités de 2005 ayant connu de changement ont été actualisées sur la base des données Impetus de 2006 à l’aide du logiciel ArcGIS 10.4.
Exportation vers un Système d’Information Géographique
Après l’intégration des observations du terrain, chaque image interprétée a été exportée vers un Système d’Information Géographique. Il s’est agi de convertir le fichier du format raster en format vecteur. Cela a été fait dans le logiciel ArcGIS 10.4.
Dans ce système d’information géographique ArcGIS, les superficies des différentes formations végétales et des autres unités d’occupation du sol ont été calculées.
Evaluation des cartes d’occupation du sol
L’évaluation des cartes de végétation issues de l’interprétation des images satellites a été faite à partir d’une matrice de confusion. Il s’agit en fait d’un tableau à double entrée où les classes des cartes de végétation se trouvent en lignes et les données du contrôle-terrain en colonnes. Sur la diagonale de ce tableau, se trouvent les unités de végétation bien identifiées et de part et d’autre de cette diagonale les erreurs d’omission et de confusion. Cette matrice a permis de calculer l’indice d’exactitude I des cartes de végétation (Barima et al., 2009 ; Mugisha et al., 2010).
I= Σxd /N
xd = les observations de la diagonale ; N= le nombre total des observations.
Si I ≥ 0,9 alors l’interprétation est correcte (Mugisha et al., 2010).
2.2.2.2- Analyse statistique des changements d’état d’occupation du sol
Taux moyen annuel d’expansion spatiale
Le taux moyen annuel d’expansion spatiale exprime la proportion de chaque unité de végétation naturelle qui change annuellement. Ce taux annuel Ta est calculé à l’aide de la formule suivante (Bernier, 1992) :
34 𝑇𝑎 = 𝑆1 + 𝑆2
𝑆1 × (𝑡2 − 𝑡1) × 100
Avec S1 la superficie d’une unité d’occupation à la date t1, S2 la superficie de la même unité d’occupation à la date t2 et t le nombre d’années entre t1 et t2.
Matrice de confusion
La matrice de confusion permet de mettre en évidence les différentes formes de conversion qu’ont subies les unités d’occupation du sol entre deux dates instantanées.
Elle est constituée de X lignes et de Y colonnes. Le nombre de lignes de la matrice indique le nombre de classe d’occupation du sol au temps t0 ; le nombre Y de colonnes de la matrice est le nombre de classes d’occupation du sol converties au temps t1 et la diagonale contient les superficies d’unité d’occupation de sol restées inchangées. Les transformations se font donc des lignes vers les colonnes.
Les superficies de ces différentes classes de végétation ont été calculées à partir du croisement des cartes de végétation de deux dates à l’aide de la fonction Intersect de la boîte à outils Arctoolbox du logiciel ArcGIS 10.4.
La figure 6 présente la synthèse méthodologique du traitement des images.
Figure 6 : Démarche de traitement des images satellitaires
Préparation
Traitement
Validation
- Calibration des images - Corrections radiométriques - Classification
- Nettoyage automatique de la classification - Plan d’échantillonnage
- Echantillons terrain
- Matrice de confusion et coefficient Kappa
2.2.3- Simulation des dynamiques d’occupation du sol à l’horizon 2035 2.2.3.1- Données utilisées
Les données de base sont constituées d’une série de cartes d’occupation du sol obtenues après des classifications supervisées d’images Landsat (1995, 2005 et 2015). Ces cartes existent en formats numériques raster et en mode vectoriel avec une résolution spatiale de 30 mètres. Ces jeux de données reflètent des dynamiques d’occupation du sol observées dans les zones de colonisation agricole (Soares-Filho et al., 2002 ; Diaz- Gallegos et al., 2010) et dans les régions urbanisées soumises au phénomène de périurbanisation au Bénin.
2.2.3.2- Calcul des matrices des probabilités de transition
Les matrices de transition sont calculées à partir des données statistiques relatives aux évolutions de l’historique des différentes occupations du sol. Ces matrices de transition expriment la relation entre des changements d’état successif des taches d’occupation du sol entre deux dates (Schlaepfer, 2002). Les colonnes et les lignes des matrices de transition représentent les états d’utilisation du sol. L’élément a(i, j) des matrices est égal aux changements entre les états i et j. La probabilité p(i,j) de transition d’un état i à un autre état j se calcule par la formule : p(i,j) = a(i,j)/n(i,j) avec, 0 ≤ p(i,j) ≤ 1 où n(i)désigne le nombre de passage à l’état i (Oloukoi et al., 2006 ; Wu et al., 2006 ; Guan et al., 2011). Dans le cas du modèle de Markov, des matrices ont été construites en fonction des classes d’occupation du sol définies pour les dates 1995-2005 et 2005- 2015.
2.2.3.3- Calcul des matrices des probabilités de transition annuelle
Les matrices des probabilités de transition annuelle sont obtenues par un calcul linéaire des probabilités de transition (Urban & Wallin, 2002) et permettent de calculer des projections futures. Les projections sont effectuées soit en un seul pas de temps, soit en un certain nombre d’itérations ayant une évolution temporelle annuelle. L’ensemble des proportions d’occupation du sol se trouvant en dehors des diagonales de la matrice est divisé par une valeur correspondant à l’intervalle de temps entre deux dates. Ensuite les proportions des diagonales sont obtenues par soustraction entre l’unité et la somme linéaire des valeurs en dehors de la diagonale (1 − ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗)).
36 2.2.3.4- Simulation par automate des dynamiques d’occupation du sol
Dans le cadre de cette recherche, le choix est porté sur le modèle SpaCelle. C’est un logiciel mis à disposition gracieusement par son auteur, Patrice Langlois, de l’Université de Rouen. C’est une version multi-couches qui intègre différentes couches de cellules maillées (carrés ou hexagones) et de couches vectorielles de lignes ou de points. Les couches peuvent être créées directement dans la plate-forme ou importées depuis des couches de logiciels SIG (format GRID ASCII et format vectoriel « Shape
»).
Le choix du modèle SpaCelle revêt un caractère spécial mais il connaît en son sein des avantages et des limites.
La simulation à partir d’une automate Cellulaire (SpaCelle) a l’avantage que la valeur du processus à un temps (t+1) dépende uniquement de sa valeur au temps t, et non de la séquence des valeurs au temps (t-1), (t-2), (t-3)………, to que le processus a traversé (Langlois, 2005). Elle offre donc une possibilité de prospective en permettant de simuler un état futur seulement à partir de l’état présent connu, en se basant sur l’observation des dynamiques passées et leurs probabilités.
Sa mise en œuvre (Langlois, 1998 ; Oloukoï, 2013 et Djafarou 2016) se fait via une interface graphique du programme de SpaCelle fonctionnant sous Windows qui permet d’intégrer la couche ASCII des unités d’occupation initiales, la matrice de transition (probabilités annuelles et probabilité du vecteur de distribution initiale) et le nombre d’itérations choisi afin d’obtenir les probabilités simulées. Alors, à chaque itération, l’automate cellulaire calcule les pourcentages de différentes classes d’occupation du sol ainsi que la matrice des états actuels de chaque unité d’occupation du sol, et l’opération de simulation se poursuit jusqu’au nombre d’années fixé à l’avance. Une simulation globale de la zone d’étude jusqu’en 2035 a été exécutée à partir de la situation initiale de 2005.
2.2.4- Traitement et analyse statistique des données socio-économiques
Les données collectées ont été saisies dans le tableau Excel et utilisées pour générer les graphiques d’illustration et des tableaux de synthèse.
Le taux de réponse (Tr) des variables retenues a été calculé par catégorie d’acteurs ou par modalité en s’inspirant de la formule de Seastrom (2001).
37 Tr =ni
n × 100
ni : Nombre d’enquêtés ayant fourni une réponse par rapport à une variable i ; n : nombre total d’enquêtés.
2.2.5- Analyse et interprétation des résultats d’enquête
A la phase d’analyse proprement dite du travail, les résultats issus des divers traitements sont exploités. Ici, l’analyse de type diachronique est utilisée pour mieux apprécier l’évolution des unités d’occupation du sol identifiées. Aussi, pour arriver à identifier, à regrouper et à établir des relations logiques entre les différents paramètres dont fait appel la dynamique spatiale de la Commune d’Ifangni, une seconde méthode d’analyse qui s’inscrit dans le concept du modèle PEIR (Pression, Etat, Impact et Réponse) est aussi utilisée.
La figure 7 ci-contre montre un exemple du modèle PEIR.
Figure 7 : Modèle conceptuel PEIR Conclusion partielle
Ce chapitre présente la situation géographique et la démarche méthodologique adoptée pour cette étude. Cette démarche méthodologique utilisée repose sur l’acquisition des données, le traitement et l’analyse de ces données à partir de l’analyse descriptive.
L’application de cette démarche méthodologique a permis d’obtenir ces résultats.
