L’érosion éolienne est un problème environnemental parmi les plus sévères dans les régions arides, semi-arides et les régions sèches sub-humides de la planète. L’érosion des sols accélérée par le vent provoque des dommages à la fois localement et régionalement. Sur le plan local, elle cause la baisse des nutriments par la mobilisation des particules les plus fines et de la matière organique. Cette mobilisation est une des causes de perte de fertilité des sols avec comme conséquence, une chute de la productivité agricole et une réduction de la profondeur de la partie arable. Sur le plan régional, les tempêtes de poussières soulevées par le vent ont un impact non négligeable sur la santé des populations, et la déposition des particules affecte les équipements hydrauliques tels que les canaux à ciel ouvert ainsi que les infrastructures notamment de transport.  Dans les régions où les sols sont fréquemment soumis à l’érosion éolienne, les besoins pour des études qui visent à caractériser spatialement les sols selon leur degré de vulnérabilité sont grands. On n’a qu’à penser aux autorités administratives qui doivent décider des mesures à prendre pour préserver et conserver les potentialités agropédologiques des sols, souvent avec des ressources financières modestes mises à leur disposition. Or, dans certaines de ces régions, comme notre territoire d’étude, la région de Thiès au Sénégal, ces études font défaut. En effet, les quelques études effectuées dans cette région ou dans des contextes géographiques similaires ont un caractère plutôt local et les approches suivies (modèles de pertes des sols) nécessitent un nombre substantiel de données pour saisir la variabilité spatiale de la dynamique des facteurs qui interviennent dans le processus de l’érosion éolienne. La disponibilité de ces données est particulièrement problématique dans les pays en voie de développement, à cause de la pauvreté en infrastructures et des problèmes de ressources pour le monitoring continu des variables environnementales.     L’approche mise de l’avant dans cette recherche vise à combler cette lacune en recourant principalement à l’imagerie satellitale, et plus particulièrement celle provenant des satellites Landsat-5 et Landsat-7. Les images Landsat couvrent la presque totalité de la zone optique du spectre exploitable par télédétection (visible, proche infrarouge, infrarouge moyen et thermique) à des résolutions relativement fines (quelques dizaines de mètres). Elles permettant ainsi d’étudier la distribution spatiale des niveaux de vulnérabilité des sols avec un niveau de détails beaucoup plus fin que celui obtenu avec des images souvent utilisées dans des études environnementales telles que AVHRR de la série de satellites NOAA (résolution kilométrique). De plus, l’archive complet des images Landsat-5 et Landsat-7 couvrant une période de plus de 20 ans est aujourd’hui facilement accessible.  Parmi les paramètres utilisés dans les modèles d’érosion éolienne, nous avons identifiés ceux qui sont estimables par l’imagerie satellitale soit directement (exemple, fraction du couvert végétal) soit indirectement (exemple, caractérisation des sols par leur niveau d’érodabilité). En exploitant aussi le peu de données disponibles dans la région (données climatiques, carte morphopédologique) nous avons élaboré une base de données décrivant l’état des lieux dans la période de 1988 à 2002 et ce, selon les deux saisons caractéristiques de la région : la saison des pluies et la saison sèche. Ces données par date d’acquisition des images Landsat utilisées ont été considérées comme des intrants (critères) dans un modèle empirique que nous avons élaboré en modulant l’impact de chacun des critères (poids et scores). À l’aide de ce modèle, nous avons créé des cartes montrant les degrés de vulnérabilité dans la région à l’étude, et ce par date d’acquisition des images Landsat. Suite à une série de tests pour valider la cohérence interne du modèle, nous avons analysé nos cartes afin de conclure sur la dynamique du processus pendant la période d’étude.   Nos principales conclusions sont les suivantes : 1) le modèle élaboré montre une bonne cohérence interne et est sensible aux variations spatiotemporelles des facteurs pris en considération 2); tel qu’attendu, parmi les facteurs utilisés pour expliquer la vulnérabilité des sols, la végétation vivante et l’érodabilité sont les plus importants ; 3) ces deux facteurs présentent une variation importante intra  et inter-saisonnière de sorte qu’il est difficile de dégager des tendances à long terme bien que certaines parties du territoire (Nord et Est) aient des indices de vulnérabilité forts, peu importe la saison ; 4) l’analyse diachronique des cartes des indices de vulnérabilité confirme le caractère saisonnier des niveaux de vulnérabilité dans la mesure où les superficies occupées par les faibles niveaux de vulnérabilité augmentent en saison des pluies, donc lorsque l’humidité surfacique et la végétation active notamment sont importantes, et décroissent en saison sèche ; 5) la susceptibilité, c’est-à-dire l’impact du vent sur la vulnérabilité est d’autant plus forte que la vitesse du vent est élevée et que la vulnérabilité est forte. Sur les zones où la vulnérabilité est faible, les vitesses de vent élevées ont moins d’impact.   Dans notre étude, nous avons aussi inclus une analyse comparative entre les facteurs extraits des images Landsat et celles des images hyperspectrales du satellite expérimental HYPERION. Bien que la résolution spatiale de ces images soit similaire à celle de Landsat, les résultats obtenus à partir des images HYPERION révèlent un niveau de détail supérieur grâce à la résolution spectrale de ce capteur permettant de mieux choisir les bandes spectrales qui réagissent le plus avec le facteur étudié. Cette étude comparative démontre que dans un futur rapproché, l’amélioration de l’accessibilité à ce type d’images permettra de raffiner davantage le calcul de l’indice de vulnérabilité par notre modèle. En attendant cette possibilité, on peut de contenter de l’imagerie Landsat qui offre un support d’informations permettant tout de même d’évaluer le niveau de fragilisation des sols par l’action du vent et par la dynamique des caractéristiques des facteurs telles que la couverture végétale aussi bien vivante que sénescente.

Mots-clés : Érosion éolienne , Images satellitales , Modélisation , Indice de vulnérabilité des sols