THÈSE POUR OBTENIR LE GRADE DE DOCTEUR
DE L'INSTITUT DES SCIENCES ET INDUSTRIES DU VIVANT ET DE
L'ENVIRONNEMENT - AGROPARISTECH

N°: 2018AGPT0002

En Géomatique

École doctorale GAIA - Biodiversité, Agriculture, Alimentation, Environnement, Terre, Eau - n°584
Portée par l'Université de Montpellier

Unité de recherche TETIS - Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale

Une approche multiscalaire par télédétection
pour la cartographie et la caractérisation
des systèmes agricoles à l'échelle régionale

Présentée par Beatriz BELLÓN DE LA CRUZ

Le 24 mai 2018

Sous la direction d'Agnès BÉGUÉ

Devant le jury composé de

Laurence HUBERT-MOY, Professeur des Universités, Université Rennes 2

Laurent POLIDORI, Directeur de Recherche, CNRS

Agnès BÉGUÉ, Cadre scientifique des EPIC, CIRAD

Anne-Elisabeth LAQUES, Directeur de Recherche, IRD

David SHEEREN, Maître de Conférences, INPT/ENSAT

Florent MARAUX, Cadre scientifique des EPIC, CIRAD

Rapporteure

Rapporteur

Directrice de thèse

Présidente du jury

Examinateur

Examinateur

Margareth SIMOES, Professeur des Universités, Université de Rio de Janeiro

Invitée
<figure><img src="image_1.png" /></figure>
Thèse réalisée au sein de :

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

tetis
TERRITOIRE ENVIRONNEMENT TÉLÉDÉTECTION
INFORMATION SPATIALE

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

cirad
LA RECHERCHE AGRONOMIQUE
POUR LE DÉVELOPPEMENT

UMR TETIS (Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale)
CIRAD - Département Environnements et Sociétés (ES)
Maison de la Télédétection
500 Rue Jean-François Breton
34093 Montpellier Cedex 5
France
<figure><img src="image_4.png" /></figure>
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>« C'est en haut de l'arbre que l'on voit mieux le paysage »</figcaption></figure>

V.LEBOURGEOIS, 2017.
<figure><img src="image_6.png" /></figure>
Remerciements

De nombreuses personnes ont contribué, de façon directe ou indirecte, au bon aboutissement de cette thèse, c'est ainsi un grand plaisir de leur rendre hommage en leur dédiant ces quelques mots de remerciement.

En premier lieu, je tiens à remercier les personnes qui m'ont confié ce sujet de thèse, qui m'ont encadrée au cours de ces 3 dernières années et accompagnée dans son bon déroulement. Mes remerciements s'adressent tout d'abord à ma directrice de thèse, Agnès Bégué. Avec un admirable savoir faire scientifique, une véritable passion par la télédétection et des superbes qualités humaines, Agnès a rempli son rôle de directrice à la perfection et bien plus encore. Elle m'a toujours offert une écoute attentionnée, elle a prodigué de précieux conseils, réalisé des relectures assidues et des remarques toujours constructives, le tout dans une grande sérénité et avec un esprit toujours positif. Merci pour ton soutien, et pour la grande liberté d'action que tu m'as accordée. Merci également pour tout le reste, l'appui avec les nombreux casse-têtes administratifs, la mise en relation avec tant de personnes en France et à l'international et tous les bons moments partagés au bureau, en mission et lors des 'convites' conviviaux à la maison.

Je remercie également mes encadrants Danny Lo Seen et Valentine Lebourgeois pour leur soutien inestimable, leur amabilité et sympathie de tous les jours. Merci pour vos diverses relectures et vos excellents apports lors des réunions de travail qui m'ont aidé à prendre du recul sur les différentes questions de recherche soulevées et les choix méthodologiques. Votre esprit créatif et critique a stimulé l'ouverture de voies à explorer et a enrichi ce travail. Cela a été un véritable plaisir de travailler avec vous. Un grand merci Valentine pour m'avoir encouragé à me lancer dans cette thèse et m'avoir ouvert les portes de cette belle opportunité !

J'adresse aussi mes remerciements à toute l'équipe de l'UMR TETIS qui m'a chaleureusement accueilli au sein de la Maison de la Télédétection (MTD) et a participé de près ou de loin à cette thèse. Je tiens particulièrement à remercier Jean-Philippe Tonneau, pour la confiance qu'il m'a accordée dès mes premiers pas à la MTD et sa bienveillance. Merci pour ton implication avec les jeunes, pour tous les échanges pédagogiques sur les zonages mais aussi sur la vie. Je remercie également Raffaele Gaetano et Audrey Jolivot pour leur appui. Merci pour votre disponibilité et le temps que vous avez consacré à réaliser différents tests sur le Burkina, entre autres. Ma reconnaissance va également à Monsieur le Baron, mon fidèle camarade de cantine. Merci Christian pour toutes tes attentions et ton écoute, pour tes conseils avisés et pour ta bonne humeur au quotidien, source de décontraction neuronale indispensable pendant la thèse ! Merci aussi à Sandra Luque pour m'avoir donné les clés nécessaires pour aborder la notion de paysage. Enfin, je remercie infiniment tout l'appui logistique et administratif d'Alain Clopès, Annie Huguet, Jean Claude Lorente, Pierre-Yves Vyon, Véronique Jalabert, Frans Brouwers et Isabelle Altier, qui ont assuré des conditions de travail exceptionnelles. Merci Isa pour ton accueil chaleureux à la MTD et pour
tous ces moments sympathiques au travail et en dehors. Grand merci Annie pour ton
amabilité et ton travail dévoué, y muchísimas gracias pour le coup de main le jour de la
soutenance !

Ma reconnaissance va également aux rapporteurs de cette thèse, Laurence Hubert-Moy et Laurent Polidori pour leur relecture approfondie du manuscrit et la pertinence de leurs conseils, ainsi qu'aux autres membres du jury, Anne-Elisabeth Laques, David Sheeren et Florent Maraux pour leurs observations et suggestions constructives qui ont enrichi ce travail sur différents plans. Merci également aux membres du comité de suivi individuel, Damien Arvor, Claudio de Almeida, Delphine Leenhardt et Xavier Augusseau, pour l'intérêt qu'ils ont porté à ce travail et les avis éclairés qu'ils ont fournis à chaque comité.

Je tiens à remercier toutes les personnes qui m'ont accompagné d'une façon ou d'une autre lors des missions au Brésil et au Burkina Faso. Merci à Margareth Simões et Rodrigo Peçanha Demonte Ferraz d'EMBRAPA Solos pour leur implication dans cette thèse, leur aide précieuse lors de la prise de contact avec le terrain 'Tocantinense' et leur hospitalité. Je salue également l'accompagnement de Balbino Antônio Evangelista et Francelino Petenó de Camargo au nom de toute l'équipe du 'Núcleo temático de sistemas agrícolas' d'EMBRAPA Pesca e Aquicultura pendant les missions de terrain au Tocantins. Obrigada por seu apoio no campo, por sua calorosa acolhida, por todos os ensinamentos sobre a agricultura Tocantinense e a cultura brasileira, pela sua gentileza e todos os bons momentos compartilhados! Côté Burkina j'aimerais remercier Louise Leroux, ma partenaire de mission, pour l'organisation sans faille de la campagne de terrain du nord au sud et pour avoir assuré la prise de points lorsque la fièvre m'annulait ! Merci également à Théo Saunier pour l'appui logistique et à Ibra Touré, Denis Gautier et Patrice Sanou pour le temps que vous m'avez accordé.

C'est aussi à tous les amis co-thésards et collègues de la MTD que je souhaite apporter mes remerciements, responsables de la bonne ambiance au labo et sans lesquels ces années auraient été certainement moins réjouissantes. Merci à Jacques, Christian, Florian, Jean-Baptiste, Coralie, Sávio, Claudio, Patrick et Guilhem. Cela fût un vrai plaisir de partager tant de bons moments et de conversations enrichissantes au labo et en dehors ! Un énorme merci à Camille, Louise, Marc, Mathieu et Arthur, mes chers co-bureaux, pour les dépannages et coups de main multiples, les relectures du français et les pauses-détente au Lez. Merci pour tout ce que vous m'avez apporté et merci spécialement à toi Camille pour tous nos périoles héraultais et pour le soutien moral pendant la thèse en m'apprenant entre autres qu'il faut « tout relativiser tout le temps » (difficile à maîtriser mais offrant tant de réconfort !).

Enfin, je tiens à remercier mes amis de Montpellier, d'Espagne, en diaspora autour du monde et ma famille. Je dédie ce travail à mes parents, Enriqueta y Juan et les remercie pour leur soutien affectif et inconditionnel pendant toutes mes années d'études. Gracias por todos los esfuerzos que habéis hecho por mí, por vuestro amor y dedicación. Gracias a ti, Iván, compañero, motivador e inspirador, por el camino recorrido estos años, tu generosidad y apoyo constante.
**Titre** : Une approche multiscalaire par télédétection pour la cartographie et la caractérisation des systèmes agricoles à l'échelle régionale.

**Mots-clés** : Systèmes agricoles, Utilisation des terres, Unités de paysage, Clustering, Série temporelle de NDVI, Analyse d'image orientée-objet.

**Résumé** : Dans un contexte de planification de l'utilisation des terres à l'échelle régionale, la cartographie des systèmes agricoles - espèces cultivées et pratiques culturales - permet de suivre ce qui est produit, où et comment, et constitue donc un élément essentiel d'évaluation régionale de la production et de son impact sur l'environnement. La production d'information sur les systèmes agricoles nécessite généralement beaucoup de données et d'expertise. Cette information est donc très hétérogène en quantité et en qualité dans l'espace et le temps, la disponibilité et les mises à jour étant extrêmement variables selon les pays et les régions. La télédétection, de par sa capacité à fournir une information spatiale synoptique sur l'état et la dynamique de la végétation à partir des images satellitaires, constitue un outil précieux pour le suivi de l'agriculture. Toutefois, la conversion des images en produits cartographiques à l'échelle régionale reste encore du domaine de la recherche pour de nombreuses applications.

Cette thèse propose des développements méthodologiques originaux dans une approche multiscalaire semi-automatique basée sur le traitement et l'analyse d'imagerie satellitaire optique pour la cartographie et la caractérisation des systèmes agricoles à l'échelle régionale. L'approche est composée de deux méthodes principales : (i) stratification régionale en unités de paysage et classification de ces unités pour produire une carte de systèmes d'utilisation agricole des terres ; (ii) segmentation à l'échelle de la parcelle et classification non supervisée des segments par une méthode de « landscape-clustering » pour produire une carte de systèmes de culture. Les méthodes ont été développées sur une région d'agriculture intensive, l'État brésilien du Tocantins, où le domaine cultivé, ainsi que les principaux systèmes d'utilisation agricole des terres et systèmes de culture ont été cartographiés avec succès à partir d'une série annuelle d'images NDVI-MODIS et d'une mosaïque d'images Landsat. La reproductibilité de l'approche a ensuite été évaluée au Burkina Faso, où les paysages sont façonnés par la petite agriculture familiale. Seul le domaine cultivé a pu être cartographié avec des résultats satisfaisants, mettant en évidence les limites de ces méthodes et de l'offre actuelle en imagerie satellitaire face aux spécificités contraignantes de ce type d'agriculture pour la télédétection. Les cartes résultantes ont été évaluées avec des données de vérité terrain et des statistiques agricoles, et comparées à d'autres produits cartographiques existants.

Les résultats de cette thèse montrent le potentiel de la nouvelle méthode de stratification régionale en unités de paysage qui, à partir de séries temporelles de NDVI et combinée à la méthode de classification de « landscape-clustering », contribue à améliorer de façon significative la discrimination des espèces cultivées et des pratiques agricoles, et permet de représenter les systèmes agricoles à différents niveaux d'organisation spatiale. L'originalité des méthodes développées réside principalement dans la simplicité de leur mise en œuvre. Elles sont presque exclusivement basées sur des données satellitaires et nécessitent peu d'intervention « experte » et de données externes, ce qui leur confère un fort potentiel de reproductibilité. Cette thèse contribue ainsi, avec ces nouvelles méthodes, au développement d'outils génériques pour soutenir le suivi de l'agriculture à grande échelle et fournir des produits d'aide à la décision pour une planification raisonnée de l'utilisation des terres.
**Title:** A multiscale remote sensing approach for agricultural systems mapping and characterization at regional scale.

**Keywords:** Agricultural systems, Land use, Landscape units, NDVI time series, Clustering, Object-based image analysis.

**Abstract:** In a context of regional land-use planning, agricultural systems' mapping - crop types and cropping practices - allows monitoring of what is being produced, where and how, and therefore represents a key element for regional assessment of the agricultural production and its environmental impact. The production of information on agricultural systems generally requires a lot of data and expertise. This information is thus very heterogeneous in quantity and quality in space and time, the availability and updates being extremely variable between countries and regions. Remote sensing, through its ability to retrieve synoptic spatial information on the state and dynamics of vegetation from satellite images, represents a valuable tool for agricultural monitoring. However, the conversion of images into regional-scale map products remains a field of research for many applications.

This thesis presents original methodological developments in a semi-automatic multiscale approach based on the processing and analysis of optical satellite imagery for the mapping and characterization of agricultural systems at regional scale. The approach is composed of two main methods: (i) regional stratification into landscape units and classification of these units to produce a map of agricultural land-use systems; (ii) field-level segmentation and unsupervised classification of the segments by a "landscape-clustering" method to produce a cropping systems' map. The methods were developed on a region of intensive agriculture, the Brazilian state of Tocantins, where the cultivated area, as well as the main agricultural land-use systems and cropping systems were successfully mapped from an annual NDVI-MODIS time series and a mosaic of Landsat images. The reproducibility of the approach was then assessed in Burkina Faso, where landscapes are shaped by the smallholder agriculture. Only the cultivated area could be mapped with satisfactory results, highlighting the limitations of these methods and the current offer in satellite imagery given the challenging specificities of this type of agriculture for remote sensing. The resulting maps were assessed with ground-truth data and agricultural statistics, and compared to other existing maps.

The results of this thesis show the potential of the new method of regional stratification into landscape units which, based on NDVI time series and combined to the unsupervised "landscape-clustering" classification method, contributes to significantly improve discrimination of crop types and agricultural practices, and allows representing the agricultural systems at different levels of spatial organization. The originality of the developed methods lies mainly in the simplicity of their implementation. They are almost exclusively based on satellite data and require little "expert" intervention and external data, which gives them a high reproducibility potential. Thereupon, this thesis contributes, with these novel methods, to the development of generic tools to support large-scale monitoring of agriculture and to provide decision-support products for reasoned land-use planning.
Table des matières

<table><tr><td>Remerciements</td><td>i</td></tr><tr><td>Résumé :</td><td>iii</td></tr><tr><td>Abstract:</td><td>iv</td></tr><tr><td>Table des matières</td><td>v</td></tr><tr><td>Liste des figures</td><td>ix</td></tr><tr><td>Liste des tableaux</td><td>xiv</td></tr><tr><td>Liste d'abréviations, sigles et acronymes</td><td>xv</td></tr><tr><td>Introduction</td><td>2</td></tr><tr><td>CONTEXTE DE LA THÈSE</td><td>2</td></tr><tr><td>PRÉSENTATION GÉNÉRALE DE LA THÈSE</td><td>3</td></tr><tr><td>ORGANISATION DE LA THÈSE</td><td>5</td></tr><tr><td>Chapitre 1. Contexte et problématique de la thèse</td><td>8</td></tr><tr><td>1.1. L'AGRICULTURE FACE AUX ENJEUX GLOBAUX</td><td>8</td></tr><tr><td>1.2. LA CARTOGRAPHIE ET LA CARACTÉRISATION DE SYSTÈMES AGRICOLES</td><td>11</td></tr><tr><td>1.2.1. Les systèmes agricoles : concepts et définitions</td><td>11</td></tr><tr><td>1.2.2. L'intérêt de la cartographie et la caractérisation de systèmes agricoles</td><td>13</td></tr><tr><td>1.2.3. L'utilisation agricole des terres</td><td>15</td></tr><tr><td>1.2.4. La dimension spatio-temporelle dans la cartographie de systèmes agricoles : le concept d'échelle</td><td>15</td></tr><tr><td>1.2.5. Le défi de la cartographie de systèmes agricoles à l'échelle régionale</td><td>19</td></tr><tr><td>1.3. LA TÉLÉDÉTECTION ET LA CARTOGRAPHIE DE SYSTÈMES AGRICOLES</td><td>28</td></tr><tr><td>1.3.1. L'image satellitaire : source d'information sur les systèmes agricoles</td><td>28</td></tr><tr><td>1.3.2. État de l'art des approches de télédétection pour la cartographie de systèmes agricoles</td><td>34</td></tr><tr><td>1.4. OBJECTIF ET QUESTIONS DE RECHERCHE</td><td>42</td></tr><tr><td>1.5. APPROCHE GÉNÉRALE</td><td>44</td></tr><tr><td>Chapitre 2. Régions d'étude, données et outils</td><td>48</td></tr><tr><td>2.1. LES RÉGIONS D'ÉTUDE</td><td>48</td></tr><tr><td>2.1.1. L'État brésilien du Tocantins</td><td>48</td></tr><tr><td>2.1.2. Le Burkina Faso</td><td>54</td></tr><tr><td>2.2. LES DONNÉES</td><td>61</td></tr><tr><td>2.2.1. Données satellitaires</td><td>62</td></tr><tr><td>2.2.2. Carte d'occupation des terres</td><td>72</td></tr><tr><td>2.2.3. Données de validation</td><td>73</td></tr><tr><td>2.3. LES OUTILS</td><td>77</td></tr><tr><td>2.3.1. L'analyse en composantes principales</td><td>77</td></tr><tr><td>2.3.2. Les coefficients de relation entre variables</td><td>79</td></tr></table>
<table><tr><td>2.3.3. L'algorithme de segmentation multi-résolution</td><td>80</td></tr><tr><td>2.3.4. L'algorithme de classification non supervisée k-means</td><td>81</td></tr><tr><td>2.3.5. Les indices d'évaluation de classifications</td><td>82</td></tr></table>

## Chapitre 3. Stratification et caractérisation des systèmes d'utilisation agricole des terres à l'échelle régionale

<table><tr><td>3.1. MÉTHODE ADOPTÉE</td><td>89</td></tr><tr><td>3.1.1. Délimitation des unités de paysage</td><td>90</td></tr><tr><td>3.1.2. Classification des unités de paysage</td><td>92</td></tr><tr><td>3.1.3. Évaluation des résultats de classification</td><td>94</td></tr></table>

<table><tr><td>3.2. RÉSULTATS</td><td>94</td></tr><tr><td>3.2.1. Les composantes principales</td><td>94</td></tr><tr><td>3.2.2. Les unités de paysage</td><td>99</td></tr><tr><td>3.2.3. Les systèmes d'utilisation agricole des terres</td><td>100</td></tr><tr><td>3.2.4. Résultats de l'évaluation de la classification</td><td>103</td></tr></table>

<table><tr><td>3.3. DISCUSSION</td><td>105</td></tr></table>

## Chapitre 4. Classification des systèmes de culture à l'échelle régionale par la méthode «landscape-clustering»

<table><tr><td>4.1. MÉTHODE ADOPTÉE</td><td>111</td></tr><tr><td>4.1.1. Segmentation</td><td>112</td></tr><tr><td>4.1.2. Classification non supervisée</td><td>115</td></tr><tr><td>4.1.3. Évaluation des résultats de classification</td><td>117</td></tr></table>

<table><tr><td>4.2. RÉSULTATS</td><td>118</td></tr><tr><td>4.2.1. Résultats de classification</td><td>118</td></tr><tr><td>4.2.2. Résultats d'évaluation de la précision</td><td>120</td></tr><tr><td>4.2.3. Carte des systèmes de culture obtenue par « landscape-clustering »</td><td>123</td></tr></table>

<table><tr><td>4.3. DISCUSSION</td><td>124</td></tr></table>

## Chapitre 5. Cas d'application au Burkina Faso

<table><tr><td>5.1. ÉTAT DE L'ART DES APPROCHES DE TÉLÉDÉTECTION POUR LA CARTOGRAPHIE DU DOMAINE AGRICOLE AU BURKINA FASO</td><td>130</td></tr><tr><td>5.1.1. Exemples de cartographie à l'échelle globale et continentale</td><td>130</td></tr><tr><td>5.1.2. Exemples de cartographie à l'échelle régionale et nationale</td><td>132</td></tr><tr><td>5.1.3. Défis pour la télédétection</td><td>133</td></tr></table>

<table><tr><td>5.2. ÉVALUATION DE LA REPRODUCTIBILITÉ DE L'APPROCHE DÉVELOPPÉE</td><td>134</td></tr><tr><td>5.2.1. La taille du parcellaire et la variabilité intra-parcellaire</td><td>134</td></tr><tr><td>5.2.2. La persistante couverture nuageuse</td><td>139</td></tr><tr><td>5.2.3. La difficile séparabilité des classes</td><td>139</td></tr><tr><td>5.2.4. Adaptation des méthodes</td><td>139</td></tr></table>

<table><tr><td>5.3. RÉSULTATS</td><td>142</td></tr><tr><td>5.3.1. Les composantes principales</td><td>142</td></tr></table>
<table><tr><td>5.3.2. Les unités de paysage</td><td>145</td></tr><tr><td>5.3.3. Résultats de classification</td><td>145</td></tr><tr><td>5.4. DISCUSSION</td><td>150</td></tr><tr><td>5.4.1. Perspectives</td><td>154</td></tr><tr><td>Conclusions et perspectives</td><td>158</td></tr><tr><td>CONTRIBUTIONS DE LA THÈSE</td><td>158</td></tr><tr><td>Apports méthodologiques</td><td>158</td></tr><tr><td>Enseignements tirés du cas d'application au Burkina Faso</td><td>160</td></tr><tr><td>Apports thématiques</td><td>161</td></tr><tr><td>PERSPECTIVES</td><td>163</td></tr><tr><td>Perspectives de recherche</td><td>163</td></tr><tr><td>Perspectives opérationnelles</td><td>166</td></tr><tr><td>Références bibliographiques</td><td>169</td></tr><tr><td>Annexe - Publications</td><td>193</td></tr></table>
## Liste des figures

Figure 1. Exemples d'enjeux et défis de l'agriculture dans un contexte d'augmentation de la population mondiale. 9

Figure 2. Estimations du pourcentage de variation des rendements pour 11 grandes cultures entre la période de 1996-2005 et 2046-2050. Les valeurs ont été obtenues par une moyenne des résultats de cinq modèles climatiques et trois scénarios d'émission de gaz à effet de serre (Müller et al., 2010; World Bank, 2010). 10

Figure 3. Hiérarchie de systèmes agricoles, et leur niveau d'organisation (adaptée de Fresco et Westphal (1988)). Les termes anglais sont mis en correspondance avec des termes français analogues, même si les concepts qui leur sont associés sont parfois employés différemment selon les groupes de recherche français et anglo-saxons (Fresco, 1984). 12

Figure 4. De la donnée spatiale à l'aménagement des territoires. 14

Figure 5. Exemple d'hiérarchie de niveaux d'organisation des systèmes agricoles (alignées à gauche) et unités spatiales ou échelles opérationnelles correspondantes (alignées à droite). 17

Figure 6. Systèmes d'utilisation des terres d'Afrique subsaharienne. ©FAO/UNEP GEF (source : LADA, 2008). 21

Figure 7. Classifications des systèmes de production du Burkina Faso (en haut à droite) et du Tocantins (en bas à droit) extraites des produits "Major farming systems of Sub-Saharan Africa" (en haut à gauche) et "Major farming systems of South America" (en bas à gauche) (adaptée de Dixon et al. (2001)). 23

Figure 8. Produit du zonage de moyens d'existence au Burkina Faso développé par l'USAID (source : FEWS NET/USAID, 2010). 24

Figure 9. Extrait des attributs associés aux strates du Tocantins (en bas à gauche) et du Burkina Faso (en bas à droite) du produit GAES niveau 4 (en haut) (adaptée de FAO (2017a); Mücher et al. (2016)). 26

Figure 10. Carte globale de la taille des parcelles agricoles (source : Fritz et al., 2015). 33

Figure 11. Carte des quatre cultures commerciales et séquences culturales, de la saison de 2006-2007 sur les quatre régions agricoles principales du Mato Grosso (source : Arvor et al., 2011). 36

Figure 12. Stratification spatiale de la France métropolitaine en unités de paysage à partir de données MODIS (source : Bisquert et al., 2015). 40

Figure 13. Principales étapes de l'approche générale décrites dans les chapitres 3 et 4. 44

Figure 14. Localisation de l'État du Tocantins au centre-nord du Brésil et de sa capitale Palmas (point rouge), frontières avec les États limitrophes (trait gris) et limites des biomes de l'Amazonie et Cerrado (trait blanc) (sources : limites des états (IBGE, 2017); limites des biomes (IBGE, 2004); localisation capitale (SEPLAN, 2012); image de fond (mosaïque Landsat 8 OLI composée de scènes de juillet 2014 et 2015, USGS (s. d.)). 48

Figure 15. Localisation de la région de MATOPIBA (code de couleur orange), la nouvelle frontière agricole du Brésil, composée de parties des États du Maranhão (MA), Piauí (PI), Bahia (BA) et l'étendue complète du Tocantins (TO, rayé rouge) (sources : limites des états (IBGE, 2017); limites de MATOPIBA (de Miranda, Magalhães et de Carvalho, 2014)). 49
Figure 16. Exemples de différents types de pâturage au Tocantins : (a) pâturage naturel ; (b) pâturage planté ; (c) pâturage naturel dégradé ; (d) pâturage naturel dégradé par surpâturage (photographies réalisées par B.Bellón). 52

Figure 17. Clichés du Tocantins : (a) résidus de sorgho de couverture ; (b) système d'irrigation à pivot central sur une parcelle de canne à sucre ; (c) plantation d'hévéa (Hevea brasiliensis) ; (d) usine de traitement et raffinerie de soja ; (e) jeunes pousses de soja (cultivée par semis-direct) sur résidus de maïs ; (f) élevage de zébus à viande en confinement ; (g) bétail paissant dans un pâturage naturel ; (h) champ labouré et préparation du chaulage des sols (photographies réalisées par B.Bellón). 54

Figure 18. Localisation du Burkina Faso au centre de l'Afrique de l'Ouest, de sa capitale Ouagadougou (point rouge), des pays limitrophes et des zones climatiques (sources : limites des pays (FAO-UN, 1994), zones climatiques (Direction de la Météorologie du Burkina Faso), image de fond (mosaïque MODIS, produit MOD09A1 du 19/12/2014, NASA LP DAAC (s. d.-a)). 55

Figure 19. Calendrier saisonnier et configuration des pluies des zones du nord et sud-ouest du Burkina Faso, extraits du produit de 2010 des zonages de moyens d'existence au Burkina Faso (adaptée de FEWS NET/USAID, 2010). 57

Figure 20. Clichés du Burkina Faso : (a) troupeau composé de plusieurs espèces ; (b) sol latéritique impropre aux cultures ; (c) coton ; (d) mil ; (e) sorgo ; (f) sésame ; (g) parcelle d'un exploitant agro-éleveur ; (h) riz pluvial ; (i) récolte du niébé en association avec du mil (photographies réalisées par B.Bellón). 61

Figure 21. Emprise des tuiles MODIS couvrant Tocantins (TO) et Burkina Faso (BF) (source : limites administratives du Tocantins (IBGE, 2017) et du Burkina Faso (OCHA ROWCA, 2017) ; images de fond (NASA LP DAAC, s.d.-b)). 63

Figure 22. Illustration des bandes du produit MOD13Q1 téléchargées pour l'image composée 129 (correspondant au mois de mai) de 2015 pour le Tocantins, et l'image 129 de 2016 pour le Burkina Faso : NDVI ; bande de qualité (Pixel reliability summary QA) et ; jour julien (Composite day of the year). 66

Figure 23. Distribution spatiale des pixels considérés bruités dans la bande de qualité fournie avec le produit MOD13Q1 sur les séries annuelles de 23 dates de 2013-2014 (à gauche) et 2016 (à droite). 67

Figure 24. Profil de NDVI brut (avant lissage et interpolation) et lissée d'un pixel de la série annuelle couvrant la saison culturale de 2013-2014 du Tocantins. 68

Figure 25. Profil de NDVI lissé et corrigé (replacé sur des intervalles réguliers de 16 jours) d'un pixel de la série annuelle couvrant la saison culturale de 2013-2014 du Tocantins. 69

Figure 26. Emprise des tuiles Landsat 8 OLI couvrant Tocantins. L'identifiant des tuiles correspond au numéro de colonne et ligne de la grille de référence de Landsat (WRS2). La mosaïque libre de nuages obtenue à partir des 19 scènes est présentée en image de fond avec une composition colorée en fausses couleurs (RGB proche-infrarouge, vert, rouge) (source : image de fond (USGS, s.d.)). 70

Figure 27. Carte d'occupation des terres (OT) agricole du Tocantins extraite à partir de la carte TerraClass Amazônia 2014 (couvrant le nord-est du Tocantins) et de la carte TerraClass
Cerrado 2013 (couvrant le reste de l'État) (sources : TerraClass Amazônia 2014 (INPE, s.d.-a) ; TerraClass Cerrado 2013 (INPE, s.d.-b)). 73

Figure 28. Localisation et nombre de points GPS enregistrés dans la base de données spatiale du Tocantins lors de la campagne de terrain réalisée en octobre 2015. Les classes associées aux points sont celles utilisées pour la validation des cartes produites (source : limites de l'État, limites des municipalités et localités (SEPLAN, 2012)). 75

Figure 29. Localisation et nombre de points GPS enregistrés dans la base de données spatiale du Burkina Faso lors de la campagne de terrain réalisée en septembre 2016. Les classes associées aux points sont celles utilisées pour la validation des cartes produites (source : limites du pays et limites des provinces (OCHA ROWCA, 2017) ; localités (OCHA ROWCA, 2015)). 76

Figure 30. Représentation des étapes méthodologiques présentées dans le chapitre 3. 90

Figure 31. Règles de l'arbre de décision utilisé pour la classification des unités de paysage en quatre principaux types de systèmes d'utilisation agricole des terres (adaptée de de Almeida et al. (2016)). 93

Figure 32. Magnitude des vecteurs propres (axe d'ordonnées) des trois premières composantes principales en fonction des images de la série annuelle de 2013-2014 (représentées dans l'axe d'abscisses par leur code du jour julien). 95

Figure 33. Les trois premières composantes principales dérivées de la série temporelle de NDVI de l'année 2013-2014. Les images CP sont représentées en niveaux de gris, illustrant la gradation des valeurs numériques allant des valeurs basses (la couleur noire correspond à la valeur minimale) aux valeurs élevées (la couleur blanche correspond à la valeur maximale) pour chaque CP. 97

Figure 34. Corrélation (r) entre la CP1 et le NDVI cumulé sur la période annuelle 2013-2014. 98

Figure 35. Stratification de la région du Tocantins en 90 unités de paysage, obtenues par segmentation des 22 images de Composantes Principales (CP). Le fond d'image est une composition colorée des trois composantes principales CP2, CP3, CP4 (RGB). 100

Figure 36. Profils temporels de NDVI des 22 unités de paysage agricole appartenant au domaine cultivé. Les figures montrent la moyenne (courbe noire continue) et l'écart-type (courbe gris foncé ombrée) des valeurs NDVI des pixels à l'intérieur du masque de la classe « agriculture annuelle » de la carte d'occupation des terres TerraClass, pour l'année culturale 2013-2014. Un profil d'une unité de paysage agricole représentatif de chacun des trois groupes de profils temporels de NDVI (a), (b) et (c) est présenté en détail à gauche, et les profils des autres unités de paysage appartenant à chaque groupe sont représentés à droite. Les pics de croissance des cycles culturaux sont représentés par des bandes verticales grises ombrées (d'une durée de 32 jours) qui sont identiques entre figures d'un même groupe. 101

Figure 37. Carte des 6 principaux systèmes d'utilisation agricole des terres de l'État du Tocantins (saison culturale 2013-2014). 103

Figure 38. Proportion moyenne des cultures dans les municipalités du premier type (gauche), deuxième type (centre) et troisième type (droite), associés respectivement aux systèmes de monoculture de soja, double culture soja-céréale et double culture riz-soja. 104
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>Figure 39. Répartition spatiale des trois principaux systèmes de culture dans la carte de référence au niveau des municipalités dérivée des statistiques agricoles (a) et dans la classification réalisée par télédétection (b). Les limites des municipalités sont incluses dans les deux cartes pour faciliter leur comparaison.</td>
      <td>105</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 40. Représentation des étapes méthodologiques présentées dans le chapitre 4.</td>
      <td>112</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 41. Échantillons des résultats de la segmentation de la mosaïque Landsat 8 sur différents paysages agricoles. L'image de fond correspond à une composition colorée en fausses couleurs (RGB proche-infrarouge, vert, rouge) de la mosaïque Landsat (source : image de fond (USGS, s.d.)).</td>
      <td>113</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 42. Résultat de la stratification régionale en unités de paysage suivant la méthode décrite dans le chapitre 3.</td>
      <td>115</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 43. Profils temporels des dix clusters finaux obtenus avec (a) la méthode hyperclustering et (b) la méthode « landscape-clustering », et les classes des systèmes de culture correspondantes. Les courbes continues représentent le NDVI moyen de tous les objets appartenant à chaque cluster en fonction du jour julien. Les profils des clusters qui semblent avoir capté les trois principaux systèmes de culture du Tocantins sont représentés dans des figures séparées (i), (ii) et (iii) avec leur écart-type (courbes discontinues), et les profils des clusters qui semblent avoir capté d'autres types d'occupation et utilisation des terres (OT et UT) sont représentés dans la même figure (iv).</td>
      <td>119</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 44. Régression linéaire simple entre les estimations de la superficie de soja récoltée en 2015 par municipalité, issues des statistiques agricoles, et la superficie occupée par les objets affectés aux trois classes de systèmes de culture du résultat de classification de la méthode « landscape-clustering » par municipalité.</td>
      <td>122</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 45. Carte des principaux systèmes de culture du Tocantins à l'échelle de la parcelle pour la saison culturale de 2014-2015 obtenue avec la méthode de classification non supervisée « landscape-clustering ».</td>
      <td>123</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 46. Carte du domaine cultivé en 2014 au Burkina Faso (source : Knauer et al., 2017).</td>
      <td>133</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 47. Représentation d'une parcelle de taille moyenne d'environ 100 ha au Tocantins et 0,6 ha au Burkina Faso, sur un extrait de 9 km² d'images MODIS NDVI et Landsat 8.</td>
      <td>135</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 48. Représentation d'une parcelle de taille moyenne du Tocantins et du Burkina Faso sous une grille correspondant aux pixels MODIS NDVI et Landsat 8.</td>
      <td>135</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 49. Emprise spatiale des tuiles MODIS, Landsat 8, Sentinel-2 et SPOT 6/7 sur la région du Burkina Faso.</td>
      <td>137</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 50. Extrait de la segmentation réalisée sur une image SPOT 7 dans le cadre du projet JECAM (Joint Experiment of Crop Assessment and Monitoring) (Raffaele Gaetano, communication personnelle 2017).</td>
      <td>138</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 51. Représentation des étapes méthodologiques adoptées dans le chapitre 5.</td>
      <td>141</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 52. Magnitude des vecteurs propres (axe d'ordonnées) des trois premières composantes principales en fonction des images de la série annuelle de 2016 (représentées en abscisse par leur code du jour julien).</td>
      <td>143</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 53. Corrélation (r) entre la CP1 et le NDVI cumulé sur l'année 2016.</td>
      <td>144</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
## Liste des tableaux

Tableau 1. Principales composantes des systèmes agricoles liées à la production végétale, détectables par télédétection à partir d'imagerie satellitaire (voir Bégué *et al.* (2018) pour plus de détails). 29

Tableau 2. Caractéristiques des principaux satellites opérationnels en 2017 fournissant des images à haute, moyenne et basse résolution spatiale dans le domaine optique pour le suivi de la végétation (entre autres applications). 30

Tableau 3. Exemple de limites de résolution spatiale auxquelles les systèmes agricoles peuvent être caractérisés à l'échelle de la parcelle, en se situant dans un "cas de haute résolution" pour différentes tailles de parcelle. 32

Tableau 4. Liste des 23 images composées téléchargées pour la série annuelle couvrant la saison culturale de 2014-2015 au Tocantins et 2016 au Burkina, dates de la période de composition de chaque image et code du jour julien utilisé pour désigner les images (la liste d'images pour la saison culturale de 2013-2014 du Tocantins a les mêmes fourchettes de dates et le même code du jour de l'année que les images pour la saison 2014-2015, ici montrées). 65

Tableau 5. Détails d'acquisition des scènes Landsat 8 OLI. La couverture nuageuse dans les scènes correspond à des zones situées à l'extérieur des limites de l'État du Tocantins. 71

Tableau 6. Exemple de matrice de confusion avec la notation utilisée pour la formulation des indices d'évaluation de classifications. 83

Tableau 7. Tableau récapitulatif des paramètres de segmentation utilisés pour la délimitation des parcelles et la stratification régionale en unités de paysage. *IR = infrarouge. 114

Tableau 8. Résultats de la précision globale de la classification et l'intervalle de confiance associé, le coefficient global de Kappa, et le désaccord sur la quantité et la répartition des objets, calculés à partir des 900 points GPS de vérité terrain pour chaque méthode de classification. 120

Tableau 9. Tableau de contingence résumant les résultats des deux méthodes de classification (nombre d'objets correctement classés ou mal classés) et résultats du test du $\chi^2$ de McNemar. 121

Tableau 10. Résultats de la F-mesure pour les deux méthodes de classification. 121

Tableau 11. Ordres de grandeur des résultats de segmentation pour le Tocantins et le Burkina Faso sur une superficie équivalente de 240 000 km². Les valeurs ont été estimées à partir d'une segmentation réalisée sur le Tocantins (section 4.1.1.1) et une segmentation réalisée sur la commune de Koumbia. 139
Liste d'abréviations, sigles et acronymes

<table><tr><td>ABC</td><td>Agricultura de Baixa emissão de Carbono</td></tr><tr><td>(A)CP</td><td>(Analyse en) composantes principales</td></tr><tr><td>(GE)OBIA</td><td>(Geographic) Object-Based Image Analysis</td></tr><tr><td>AfDB</td><td>African Development Bank</td></tr><tr><td>CAPES</td><td>Coordination pour le Perfectionnement du personnel de l'Enseignement Supérieur au Brésil</td></tr><tr><td>CESBIO</td><td>Centre d'Études Spatiales de la BIOsphère</td></tr><tr><td>CIRAD</td><td>Centre de Recherche Agronomique pour le Développement</td></tr><tr><td>ClaPaS</td><td>Classement de Paysages et Segmentation</td></tr><tr><td>CNES</td><td>Centre National d'Études Spatiales</td></tr><tr><td>COFECUB</td><td>COmité Français d'Évaluation de la Coopération Universitaire et Scientifique avec le Brésil</td></tr><tr><td>CV-MVC</td><td>Constrained View angle-Maximum Value Composite</td></tr><tr><td>DGESS</td><td>Direction Générale des Études et des Statistiques Sectorielles du Ministère de l'agriculture et des aménagements hydrauliques du Burkina Faso</td></tr><tr><td>EMBRAPA</td><td>Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária</td></tr><tr><td>EPA</td><td>Enquête Permanente Agricole de la DGESS</td></tr><tr><td>EROS</td><td>Earth Resources Observation and Science</td></tr><tr><td>ESA</td><td>European Space Agency</td></tr><tr><td>ESPA</td><td>EROS Center Science Processing Architecture on demand interface</td></tr><tr><td>ESTARFM</td><td>Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model</td></tr><tr><td>EVI</td><td>Enhanced Vegetation Index</td></tr><tr><td>FAO</td><td>Food and Agricultural Organization</td></tr><tr><td>FEWS NET</td><td>Famine Early Warning Systems Network</td></tr><tr><td>GAES</td><td>Global Agro-Environmental Stratification</td></tr><tr><td>GAEZ</td><td>Global Agro-Ecological Zoning</td></tr><tr><td>GEOGLAM</td><td>Group on Earth Observations Global Agricultural Monitoring</td></tr><tr><td>HEA</td><td>Household Economy Approach</td></tr><tr><td>IIASA</td><td>Institut International pour l'Analyse des Systèmes Appliqués</td></tr><tr><td>IBGE</td><td>Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística</td></tr><tr><td>IFPRI</td><td>International Food Policy Research Institute</td></tr><tr><td>INPE</td><td>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais</td></tr><tr><td>INSD</td><td>Institut National de la Statistique et de la Démographie</td></tr><tr><td>ISODATA</td><td>Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique</td></tr><tr><td>JECAM</td><td>Joint Experiment of Crop Assessment and Monitoring</td></tr><tr><td>LADA</td><td>Land Degradation Assessment in Drylands</td></tr><tr><td>LDCM</td><td>Landsat Data Continuity Mission</td></tr><tr><td>LP DAAC</td><td>Land Processes Distributed Active Archive Center</td></tr><tr><td>MAAH</td><td>Ministère de l'Agriculture et des Aménagements Hydrauliques du Burkina Faso</td></tr><tr><td>MATOPIBA</td><td>Maranhão, Tocantins, Piauí et Bahia</td></tr></table>
MODIS Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer

NASA National Aeronautics and Space Administration

NDVI Normalized Difference Vegetation Index

NTSA Núcleo Temático de Sistemas Agrícolas da EMBRAPA Pesca e Aquicultura

OLI Operational Land Imager

ONU Organisation des Nations Unies

OTB Orfeo Toolbox

PAM Produção Agrícola Municipal

RGB Rouge, Vert, Bleu

SAR Synthetic Aperture Radar

SIGMA Stimulating Innovation for Global Monitoring of Agriculture

SPOT Satellite Pour l'Observation de la Terre

SRTM Shuttle Radar Topographic Mission

SVM Support Vector Machine

TIRS Thermal Infrared Sensor

TOSCA Terre Solide, Océan, Surfaces Continentales et Atmosphère

UCL Université Catholique de Louvain

USAID United States Agency for International Development

USGS United States Geological Survey

UTM Universal Transverse Mercator
Introduction

<table><tr><td>CONTEXTE DE LA THÈSE</td><td>2</td></tr><tr><td>PRÉSENTATION GÉNÉRALE DE LA THÈSE</td><td>3</td></tr><tr><td>ORGANISATION DE LA THÈSE</td><td>5</td></tr></table>
# Introduction

## Contexte de la thèse

L'agriculture mondiale est confrontée à un double défi : elle doit fournir plus de produits alimentaires et non alimentaires (ex. fibres textiles, biocombustibles) pour répondre à la demande d'une population en croissance continue, tout en réduisant l'impact sur l'environnement. La capacité de l'agriculture mondiale à répondre à ce double défi est mise en difficulté par la dégradation et l'épuisement des ressources naturelles, les pressions socio-économiques et foncières et la saturation des terres, aggravés par les conséquences du changement climatique, qu'elle doit en même temps mitiger.

Ainsi, dans un contexte de planification de l'utilisation des terres à l'échelle des pays ou des régions, il y a un réel besoin d'indicateurs de suivi de l'agriculture, notamment des indicateurs permettant (i) d'évaluer les conditions de la sécurité alimentaire, spécialement dans les régions où la disponibilité alimentaire est irrégulière, et (ii) de suivre la gestion et l'état des ressources naturelles. Ces indicateurs concernent les estimations de la production agricole et des rendements des cultures, les estimations de l'extension des surfaces agricoles et de l'évolution des milieux naturels, ou encore les estimations de diversification et de l'intensification de la production.

La localisation des différents systèmes agricoles - des espèces cultivées et des pratiques agricoles adoptées - sont à la base de ces indicateurs. Il existe pourtant un manque général d'informations spatialement explicites et détaillées sur les systèmes agricoles des différentes régions du monde. Ces informations sont disponibles généralement sous forme de statistiques agricoles agrégées à des échelles administratives, ou de cartes issues de travaux sur l'utilisation agricole des terres à l'échelle globale ou régionale. La disponibilité et la qualité de ces données sont très hétérogènes à l'échelle globale et les informations sur les pratiques agricoles sont généralement omises. De plus, les moyens importants (techniques, humains et économiques) mobilisés pour leur production limitent leur mise à jour, empêchant le suivi régulier de l'évolution des systèmes agricoles.

Les outils de télédétection présentent un potentiel désormais reconnu pour la cartographie des systèmes agricoles sur des grandes étendues de par leur capacité d'extraction d'informations spatialisées synoptiques sur les dynamiques de la végétation résultant de l'activité agricole à partir de séries d'images satellitaires. Cette information spatiale est robuste et cohérente dans le temps lorsqu'on applique les mêmes traitements sur le même
type d'image satellitaire, les acquisitions périodiques permettant d'actualiser les informations
régulièrement.

Toutefois, la cartographie des systèmes agricoles à l’échelle régionale par télédétection demeure un défi pour la communauté scientifique. En effet, à cette échelle, la variabilité de systèmes agricoles est souvent importante car liée à la variabilité régionale des conditions environnementales et socio-économiques. De plus, il reste difficile de dissocier l’information spectrale et temporelle associée aux différents systèmes agricoles de celle d’autres types d’occupation et d’utilisation des terres, notamment des milieux naturels végétalisés, également très diverses à cette échelle. En outre, il existe des contraintes géographiques de mise en œuvre des méthodes de télédétection liées principalement aux conditions climatiques locales (nébulosité) et aux types d’agriculture (de l’agro-industrie à la petite agriculture familiale). Ainsi, les études portant sur la cartographie des systèmes agricoles à l’échelle régionale par télédétection sont peu nombreuses, et s’appuient généralement sur des données externes, de l’expertise et des données de terrain pour assister les classifications, ce qui les rend coûteuses et qui limite leur reproductibilité.

Présentation générale de la thèse

Cette thèse est rattachée à trois projets qui partagent un objectif scientifique commun : développer des méthodologies innovantes pour améliorer le suivi des systèmes agricoles à grande échelle à partir de données d'observation de la Terre.

1. Le projet européen "FP7 SIGMA"<fnref n="1" /> (2013-2017), qui a cofinancé ce travail de thèse avec le CIRAD (Centre de Recherche Agronomique pour le Développement), a été réalisé en appui à l'initiative mondiale GEOGLAM<fnref n="2" />. Ce projet vise à développer des méthodes et des indicateurs innovants de suivi et d'évaluation du progrès de l'agriculture mondiale vers une « agriculture durable » basées sur des données d'observation de la Terre et des données in situ. La thèse s'inscrit dans l'axe « évaluation de la productivité agricole » et plus spécifiquement elle s'insère dans le volet « analyse régionale et locale des systèmes agricoles » et répond à deux de ses objectifs : (i) caractériser les principales variables qui décrivent les systèmes de culture à l'échelle locale en utilisant des données de télédétection, et (ii) étudier comment ces variables sont transférées à l'échelle régionale et quels indicateurs issus

<footnote n="1">¹ Stimulating Innovation for Global Monitoring of Agriculture – 7th Framework Programme for Research and Technological Development of the European Commission (FP7 SIGMA).</footnote>

<footnote n="2">² Group on Earth Observations Global Agricultural Monitoring (GEOGLAM).</footnote>
d'images satellitaires à moyenne résolution peuvent être utilisés pour représenter les systèmes agricoles.

2. Le projet "Méthodes et innovations technologiques pour le suivi de systèmes agricoles bas-carbone en appui au programme ABC (Agricultura de Baixa emissão de Carbono)" (2015-2019) du programme franco-brésilien CAPES-COFECUB<fnref n="3" />. Ce projet a pour objectif d'évaluer l'intégration des méthodes et des innovations technologiques - nouveaux capteurs de télédétection, changement d'échelle et analyse spatiale - en vue d'élaborer des méthodes d'identification des systèmes agricoles et des changements de pratiques conduisant à des systèmes plus économes en matière d'émissions de carbone (ex. qui intègrent des pratiques telles que le semis direct, l'intégration agro-sylvopastoral et l'agroforesterie).

3. Le projet "AGRIZONE" TOSCA-CNES<fnref n="4" /> (2016-2017) qui a pour objectif de développer et de tester des méthodes de zonage basées sur l'analyse paysagère et le traitement d'images satellitaires, pour caractériser les systèmes de production agricole à l'échelle régionale.

Cette thèse a pour objectif de développer et tester de nouvelles méthodes basées sur l'extraction des informations relatives aux systèmes agricoles - espèces cultivées et pratiques agricoles - par télédétection à partir des données satellitaires optiques en appui au suivi de l'agriculture à grande échelle. En particulier, elle explore le potentiel des séries temporelles d'indice de végétation par différence normalisé (NDVI, acronyme anglais de Normalized Difference Vegetation Index), des techniques d'extraction de « variables phénologiques » et de réduction de la variabilité spectrale, des méthodes de classification non supervisées et de transfert d'échelle, pour la cartographie et la caractérisation des systèmes agricoles à l'échelle régionale.

Les travaux sont menés sur deux régions du monde qui partagent une économie fortement basée sur la production agricole, mais avec des enjeux contrastés (l'une de « durabilité », et l'autre de sécurité alimentaire et nutritionnelle) : l'État brésilien du Tocantins, un nouveau front pionnier caractérisé par l'installation des grandes exploitations entrepreneuriales qui pratiquent une agriculture intensive, et le Burkina Faso, une région représentative de la petite agriculture familiale de l'Afrique de l'Ouest, caractérisée par des petites exploitations fragmentées qui pratiquent une culture manuelle et attelée avec peu d'intrants.

<footnote n="3">³ Coordination pour le Perfectionnement du personnel de l'Enseignement Supérieur au Brésil (CAPES) ; COmité Français d'Évaluation de la Coopération Universitaire et scientifique avec le Brésil (COFECUB).</footnote>

<footnote n="4">⁴ Terre Solide, Océan, Surfaces Continentales et Atmosphère (TOSCA) ; Centre National d'Études Spatiales (CNES).</footnote>
Organisation de la thèse

Le corps de la thèse est organisé en cinq chapitres qui donnent suite à cette section introductive. Le premier chapitre présente la thèse dans son contexte scientifique et parcourt l'état de l'art sur les thématiques et les concepts abordés, notamment les méthodes existantes, pour caractériser les systèmes agricoles de différentes régions du monde et les développements concernant l'utilisation de la télédétection dans ce domaine. Le contexte et la problématique abordés aboutissent à l'explicitation de l'objectif principal de la thèse et des questions de recherche soulevées. Le deuxième chapitre présente ensuite l'approche générale proposée, les régions d'étude, ainsi que les données et les outils mobilisés dans la thèse. Les chapitres trois et quatre s'articulent autour de deux articles scientifiques publiés, qui décrivent les différentes composantes méthodologiques de l'approche développée et les résultats obtenus pour le Tocantins. Le chapitre cinq est consacré à l'évaluation de la reproductibilité de l'approche appliquée au Burkina Faso. Enfin, une dernière section de conclusions et perspectives est consacrée au bilan des principales contributions de la thèse, principalement méthodologiques, et introduit des perspectives de recherche et d'utilisation des méthodes développées.
# Chapitre 1.
Contexte et problématique de la thèse

1.1. L'AGRICULTURE FACE AUX ENJEUX GLOBAUX.................................................. 8

1.2. LA CARTOGRAPHIE ET LA CARACTÉRISATION DE SYSTÈMES AGRICOLES............ 11

1.2.1. Les systèmes agricoles : concepts et définitions........................................ 11

1.2.2. L'intérêt de la cartographie et la caractérisation de systèmes agricoles........ 13

1.2.3. L'utilisation agricole des terres .................................................................... 15

1.2.4. La dimension spatio-temporelle dans la cartographie de systèmes agricoles : le concept d'échelle........................................................................................................ 15

1.2.4.1. Les unités de paysage agricole ........................................................................ 18

1.2.5. Le défi de la cartographie de systèmes agricoles à l'échelle régionale........ 19

1.2.5.1. Exemples d'approches de cartographie des systèmes d'utilisation agricole des terres .... 20

1.2.5.2. Exemples d'approches de zonage agricole.................................................................... 25

1.2.5.3. Limites des approches présentées.................................................................... 26

1.3. LA TÉLÉDÉTECTION ET LA CARTOGRAPHIE DE SYSTÈMES AGRICOLES............ 28

1.3.1. L'image satellitaire : source d'information sur les systèmes agricoles........ 28

1.3.2. État de l'art des approches de télédétection pour la cartographie de systèmes agricoles.................................................................................................................. 34

1.3.2.1. Exemples d'études menées à l'échelle régionale .................................................... 35

1.3.2.2. Méthodes de classification.................................................................................... 37

1.3.2.3. Techniques de réduction de la variabilité spectrale.................................................... 38

1.3.2.4. La stratification régionale en unités de paysage................................................................ 39

1.4. OBJECTIF ET QUESTIONS DE RECHERCHE........................................................ 42

1.5. APPROCHE GÉNÉRALE ........................................................................................ 44
# Chapitre 1. Contexte et problématique de la thèse

## 1.1. L'agriculture face aux enjeux globaux

Les dernières projections concernant l'évolution de la population mondiale faites par l'ONU (Organisation des Nations Unies) prévoient 9,8 milliards de personnes en 2050. Même si la croissance moyenne de la population à l'échelle mondiale semble ralentir par rapport aux dernières décennies, la population augmente toujours, avec un taux de croissance estimé de 1,24 % par an, soit 83 millions de nouvelles personnes chaque année (United Nations. Department of Economic and Social Affairs. Population Division, 2017).

Afin de répondre à la demande des produits issus de l'agriculture (alimentaires et énergétiques) que se profile pour 2050, la FAO (acronyme anglais pour l'Organisation des Nations Unies pour l'Alimentation et l'Agriculture) estime que la production agricole mondiale devra augmenter d'environ 50 % par rapport à la production de 2012⁵ (FAO, 2017). Cependant, malgré l'avancement rapide des innovations et développements technologiques, l'augmentation des rendements des surfaces cultivées ralentit (FAO, 2017). Ce constat est particulièrement alarmant étant donné que l'augmentation des rendements est la principale source d'augmentation de la production agricole mondiale<fnref n="6" />, l'extension des surfaces cultivées étant limitée par la concurrence pour la ressource foncière et par la prise en compte de l'impact environnemental (Alexandratos et Bruinsma, 2012; Fischer, Hizsnyik et Wiberg, 2011).

Le ralentissement de l'augmentation des rendements est en partie dû à la dégradation des ressources naturelles par l'intensification des pratiques culturales (Matson et al., 1997). Les pratiques intensives, bien qu'améliorant la production à court terme, entrainent un appauvrissement progressif des ressources, qui à long terme se traduit par des baisses des rendements. Par exemple, le labour des sols occasionne à long terme une perte importante de fertilité et augmente la vulnérabilité des sols à l'érosion.

<footnote n="5">⁵ Les hypothèses d'évolution qui ressortent de différents travaux de prospective concernant la production agricole mondiale à l'horizon 2050 y compris les estimations de l'évolution de l'extension des surfaces cultivées et des rendements, présentent des résultats avec des divergences importantes qui proviennent des grandes différences dans la construction des scénarios utilisés pour estimer les tendances d'évolution futures (Even et Vert, 2011).</footnote>

<footnote n="6">⁶ D'après des estimations de la FAO datant de 2011, l'augmentation des rendements et l'intensification de pratiques culturales seraient responsables du 90 % de l'augmentation de la production agricole mondiale, et l'extension des surfaces cultivées du 10 % restant, pour la période de 2007-2050 (Bruinsma, 2011).</footnote>
Outre l'appauvrissement des ressources et les conflits d'usage autour de la ressource foncière, l'agriculture mondiale doit également surmonter les conséquences du changement climatique (HLPE, 2017; Lobell et Field, 2007) qui s'intensifie au cours des années, tout en s'adaptant aux effets de la mondialisation sur les marchés internationaux et à l'évolution des politiques agricoles pour maintenir la rentabilité économique de la production (Lambin, Geist et Lepers, 2003). La Figure 1 présente à titre d'exemple certains enjeux et défis de l'agriculture mondiale.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 1. Exemples d'enjeux et défis de l'agriculture dans un contexte d'augmentation de la population mondiale.</figcaption></figure>

Les enjeux globaux ne sont pas homogènes à l'échelle de la planète, ainsi que leur impact sur les agricultures locales (Collin, 2012). Les pays en développement étant particulièrement vulnérables sont confrontés à des défis de grande ampleur (World Bank, 2010). Par exemple, la Figure 2 montre que les conséquences du changement climatique pourraient altérer fortement la production des régions en situation d'insécurité alimentaire, avec une baisse des rendements importante pour la plupart des pays d'Afrique, de l'Asie du Sud et de l'Amérique latine entre la période actuelle et 2050 (Müller et al., 2010; World Bank, 2010).
<figure><img src="image_8.png" /></figure>

Figure 2. Estimations du pourcentage de variation des rendements pour 11 grandes cultures entre la période de 1996-2005 et 2046-2050. Les valeurs ont été obtenues par une moyenne des résultats de cinq modèles climatiques et trois scénarios d'émission de gaz à effet de serre (Müller et al., 2010; World Bank, 2010).

Par conséquent, chaque région agricole doit développer sa propre résilience face aux changements globaux en employant des stratégies d'adaptation différentes. Toutefois, l'adoption de pratiques culturales à faible impact environnemental, telles que les pratiques associées à l'agro-écologie, se retrouvent largement dans les stratégies transrégionales pour évoluer vers une production agricole « durable » (de Schutter, 2010). L'agro-écologie regroupe différent types d'agriculture, avec des pratiques diversifiées, qui partagent un modèle commun de réduction de la dégradation des ressources naturelles (ex. agriculture de conservation, agriculture biologique, agroforesterie, agriculture raisonnée, permaculture) (Burger et al., 2011).

L'amélioration de la fertilité du sol par l'adoption de pratiques agro-écologiques entraîne un accroissement de la productivité du sol (augmentation des rendements à l'hectare) et du travail, la diversification de la production faisant partie des stratégies qui contribuent à cet accroissement, en permettant au même temps aux agriculteurs d'être moins vulnérables aux fluctuations des prix sur les marchés mondiaux (Burger et al., 2011). Même si la transition vers ces modèles de production à grande échelle n'est pas évident (Parmentier, 2014), ils continuent à prendre de l'ampleur au niveau mondial (FAO, 2011; Friedrich, Derpsch et Kassam, 2012; Willer et Lernoud, 2017).
Compte tenu de la forte évolution de l'agriculture mondiale et des grands contrastes régionaux vis-à-vis des défis économiques, sociaux et environnementaux, on s'attend à ce que les besoins en informations spatiales à l'échelle régionale sur les surfaces mises en culture et les pratiques agricoles ne cessent d'augmenter.

## Bilan : L'agriculture face aux enjeux globaux

- La production agricole mondiale doit répondre à la demande d'une population en croissance continue, tout en s'adaptant aux conséquences du changement climatique, de la dégradation des ressources naturelles, des pressions socio-économiques et de la concurrence pour la ressource foncière.

- Les enjeux globaux ne sont pas homogènes à l'échelle de la planète, chaque région devant adopter des stratégies de développement adaptées à leurs potentiels et contraintes spécifiques.

- L'agriculture mondiale évolue vers une agriculture multifonctionnelle qui doit faire face au double défi de produire plus et de manière durable, notamment en adoptant des pratiques culturales à faible impact environnemental telles que les pratiques associées à l'agro-écologie.

# 1.2. La cartographie et la caractérisation de systèmes agricoles

## 1.2.1. Les systèmes agricoles : concepts et définitions

Les activités agricoles, composées de multiples éléments qui interagissent entre eux, sont communément conceptualisées sous la forme de systèmes. Le terme générique "système agricole" (équivalent du terme anglophone "agricultural production system") peut être considéré fondamentalement comme « l'ensemble d'activités humaines de gestion des ressources naturelles et d'application de la technologie pour générer certaines sorties de nourriture et de fibres souhaitées » (Geng, Hess et Auburn, 1990).

Le terme générique "système agricole" englobe ainsi plusieurs types de systèmes par lesquels on appréhende les différentes activités humaines en relation avec la production agricole. On peut concevoir une hiérarchie imbriquée entre ces différents systèmes associée à différents niveaux d'organisation (Figure 3) comme celle proposée par Fresco et Westphal (1988), où chaque système comprend des systèmes de niveau inférieur (sous-systèmes) et constitue en même temps un sous-système d'un système de niveau supérieur (supra-système).
<figure><img src="image_9.png" /></figure>

Figure 3. Hiérarchie de systèmes agricoles, et leur niveau d'organisation (adaptée de Fresco et Westphal (1988)). Les termes anglais sont mis en correspondance avec des termes français analogues, même si les concepts qui leur sont associés sont parfois employés différemment selon les groupes de recherche français et anglo-saxons (Fresco, 1984).

Concernant la production agricole végétale, le niveau d'organisation élémentaire correspond à la parcelle. Les activités liées à la production qui ont lieu au niveau de la parcelle se conceptualisent sous la forme de "système de culture". D'après Sebillotte (1990), un système de culture est défini comme « l'ensemble des modalités techniques mises en œuvre sur des parcelles cultivées de manière identique. Chaque système étant défini par :

- la nature des cultures et leur ordre de succession,

- les itinéraires techniques appliqués à ces différentes cultures, ce qui inclut le choix des variétés ».

À un niveau d'organisation supérieur, celui de l'exploitation agricole, on retrouve le concept de « système de production agricole ». Selon Sebillotte (1982) une exploitation agricole peut contenir un ou plusieurs systèmes de culture et se caractérise par son système de production qui peut être défini comme « un agencement des facteurs de production, des choix techniques et une combinaison des productions agricoles » (Brossier, 1987). Ce concept relie
les choix techniques associés à la production à une composante socio-économique en rapport
aux facteurs de production (capital, foncier, travail) de l'exploitation agricole.

Finalement on retrouve le concept intégrateur de “système d’utilisation des terres”, qui englobe les deux types de systèmes agricoles décrits auparavant, et se présente comme une combinaison de composantes socio-économiques et biophysiques qui interagissent à plusieurs niveaux (Stomph, Fresco et van Keulen, 1994). Le concept de système d’utilisation des terres est donc un concept multiniveau qui peut être abordé à différentes échelles selon les objectifs de l’analyse (Bouma, 1997; Lambin, Geist et Rindfuss, 2006; Stomph et al., 1994).

L'étude des systèmes agricoles diffère, ainsi, entre différents travaux, selon leurs
objectifs, le type de système agricole analysé et les différentes approches utilisées pour les
analyser (ex. agronomique, économique, pluridisciplinaire) (Bouma, 1997; Brossier, 1987).
Dans ce travail de thèse, nous nous positionnons dans un contexte cartographique, où l'on
cherche à caractériser spatialement différents types de systèmes agricoles liés à la production
végétale à plusieurs niveaux d'organisation.

1.2.2. L'intérêt de la cartographie et la caractérisation de systèmes agricoles

La localisation et la description des surfaces et des activités agricoles actuelles ou passées
au travers de la cartographie et la caractérisation des systèmes agricoles permet de suivre ce
qui est produit, où et comment. Elles répondent donc à un besoin de production d'information
spatiale pour le suivi de l'agriculture (Leenhardt et al., 2010), à la fois de l'impact sur
l'environnement et les ressources naturelles et de la sécurité alimentaire et nutritionnelle.

Plus spécifiquement, les cartes de systèmes agricoles peuvent aider à localiser
spatialement les différents types de production agricole y compris les types de produits et le
mode de production (ex. extensive ou intensive). Cette information permet de suivre des
processus tels que l'intensification économique de l'agriculture (ex. l'utilisation de variétés de
cultures à haut rendement, l'irrigation, la mécanisation, la culture séquentielle ou encore
l'utilisation de fertilisants et pesticides), l'intensification écologique (ex. l'association et la
rotation culturale et les pratiques de conservation des sols) et l'extension des surfaces
cultivées (ex. au détriment des surfaces naturelles) (Bonny, 2010; Matson et al., 1997).

Ces informations spatiales contribuent simultanément :

- À dériver des indicateurs spatiaux sur l'impact environnemental et sur les ressources naturelles tels que des indicateurs locaux sur l'érosion, la baisse de la fertilité des sols et la réduction de la biodiversité, des indicateurs régionaux sur la
pollution, l'eutrophisation et l'appauvrissement des ressources en eau et même des indicateurs globaux sur les impacts sur la composition atmosphérique et le climat (Matson et al., 1997);

* À dériver des indicateurs sur la quantité d'aliments produite, sur l'évolution des rendements et sur la diversité d'aliments, essentiels pour des analyses sur la sécurité alimentaire et la sécurité nutritionnelle (HLPE, 2017).

De plus, une production régulière de ce type d'information spatiale sert à définir la situation de référence sur laquelle se construisent les travaux de prospective qui simulent, sous différents scénarios, les tendances d'évolution futures des activités agricoles, de la production, et des impacts associés (Leenhardt et al., 2010).

La cartographie de systèmes agricoles produit donc une information spatiale essentielle pour appuyer une planification raisonnée de l'utilisation des terres, et contribue ainsi à orienter les stratégies d'aménagement et de développement des territoires. La Figure 4 montre un schéma synthétique où la carte des systèmes agricoles est présentée comme une des données essentielles à la base du suivi de l'agriculture et de l'aménagement des territoires.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 4. De la donnée spatiale à l'aménagement des territoires.</figcaption></figure>

Le niveau de détail spatial et thématique des cartes produites, et par conséquent leur utilité, dépend néanmoins des données et des approches utilisées pour leur production, notamment de leur capacité pour extraire de l'information pertinente sur les activités agricoles, mais aussi de la dimension spatio-temporelle associée à la production cartographique.
1.2.3. L'utilisation agricole des terres

L'occupation et l'utilisation des terres sont deux concepts distincts mais fortement reliés
entre eux (Fisher, Comber et Wadsworth, 2005; Loveland et DeFries, 2004). L'occupation
des terres est définie comme « la couverture (bio) physique observée sur la surface terrestre »
(Di Gregorio et Jansen, 2000), y compris la végétation naturelle, la surface cultivée, la surface
en eau, le sol nu, le bâti, etc. Le concept d'utilisation des terres, quant à lui, fait référence
d'une part à « la séquence d'opérations effectuée dans le but d'obtenir des biens et des
services de la terre » (Nachtergaele et Petri, 2013), et d'autre part « aux fins pour lesquelles
les humains exploitent la couverture terrestre » (Lambin et al., 2006).

De ce fait, l'utilisation agricole des terres pour obtenir des produits végétaux concerne
aussi bien les pratiques culturales (ex. semis, récolte, rotation culturale), que le but pour
lequel elles sont appliquées, qu'il soit obtenir des produits (ex. culture céréalière, culture
légumineuse), ou des services (ex. culture de couverture).

La caractérisation spatialisée des systèmes agricoles peut être faite, donc, à partir d'une
cartographie et une classification de l'utilisation agricole des terres, décrite par les espèces
cultivées et les pratiques culturales associées. Même si la caractérisation des systèmes
agricoles au travers de l'utilisation des terres reste une caractérisation partielle, celle-ci est
une composante essentielle pour l'analyse de leur production et leur impact sur
l'environnement (de Bie, 2000; Nachtergaele et Petri, 2013).

1.2.4. La dimension spatio-temporelle dans la cartographie de systèmes agricoles : le concept d'échelle

Le concept d'échelle est défini par Gibson, Ostrom et Ahn (2000) comme
« les dimensions spatiales, temporelles, quantitatives ou analytiques utilisées pour mesurer et
étudier des phénomènes ». Ces composantes d'échelle, et notamment les composantes
spatiale et temporelle, sont utilisées dans la cartographie et la caractérisation de systèmes
agricoles comme décrit ci-dessous.

L'échelle temporelle est déterminée par la durée de la période étudiée. Concernant la
caractérisation des systèmes agricoles, la période d'étude correspond généralement à la saison
culturale ou à plusieurs saisons, ce qui permet de caractériser les systèmes par leurs
calendriers culturaux et les différentes pratiques culturales utilisées, telles que le mode de
culture sur une année ou saison culturale (ex. culture séquentielle), ou les successions
culturales sur plusieurs années ou saisons (ex. rotations culturales).
Dans un contexte cartographique, l'échelle spatiale est sous-divisée en quatre types (Lam, 2008) : l'échelle cartographique, l'échelle géographique, la résolution spatiale et l'échelle opérationnelle. L'échelle cartographique désigne le rapport entre la distance représentée sur une carte et la distance réelle sur la surface terrestre. L'échelle géographique ou étendue spatiale, évoque la taille de la dimension spatiale (Gibson et al., 2000) et va donc être déterminée par la taille de la surface cartographiée (c.-à-d. la taille de la région d'étude). La résolution spatiale (désignée dans la littérature en écologie comme le "grain"), va être quant à elle déterminée par la taille des unités individuelles d'observation (Wiens, 1989); c'est-à-dire les plus petites entités qui peuvent être distinguées. Enfin, l'échelle opérationnelle fait référence à l'échelle spatiale à laquelle les processus étudiés ont lieu (Lam, 2008).

Ce dernier type d'échelle repose sur le principe que les processus qui ont lieu dans un environnement donné présentent une organisation spatiale qui peut être observée au travers de motifs caractéristiques dans l'espace, et sont, en quelque sorte, délimités par une étendue spatiale (Lam, 2008; Sayre, 2005). L'échelle opérationnelle va être donc définie en fonction des processus à cartographier et va déterminer l'étendue et la résolution spatiale à utiliser pour révéler au mieux les processus étudiés (Lam, 2008).

Comme introduit précédemment dans la section 1.2.1, les systèmes agricoles auxquels on s'intéresse s'organisent de façon hiérarchique sur plusieurs niveaux d'organisation (Bouma, 1997; Lambin et al., 2006; Stomph et al., 1994). On peut assumer dans ce modèle de représentation de systèmes hiérarchique, comme ceux utilisés en écologie suivant la théorie hiérarchique (O'Neill et al., 1986), que les processus de production agricole – comprenant l'utilisation des terres –, à l'image des processus écologiques au sein des écosystèmes naturels, présentent des motifs spatiaux d'étendue variable selon les niveaux d'organisation.

Ainsi, on peut concevoir des unités spatiales (unités cartographiques) avec des étendues proportionnelles aux différents niveaux d'organisation des systèmes agricoles comme illustré dans la Figure 5. Chaque unité spatiale serait caractérisée par une organisation spatiale entre les éléments physiques de la surface, plus ou moins complexe selon si l'on monte ou descend dans la hiérarchie.
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 5. Exemple d'hiérarchie de niveaux d'organisation des systèmes agricoles (alignées à gauche) et unités spatiales ou échelles opérationnelles correspondantes (alignées à droite).</figcaption></figure>

En ce qui concerne la cartographie des systèmes agricoles liés à la production végétale, la parcelle agricole serait ainsi l'unité spatiale ou échelle opérationnelle élémentaire, permettant d'accéder aux informations sur la nature des cultures et les pratiques culturales, à partir de laquelle on peut réaliser une carte de systèmes de culture. Les cartes de systèmes de culture représentent la donnée de base à partir de laquelle on peut calculer la surface occupée par les differents types de culture et extraire des indicateurs sur la production et les impacts environnementaux.

Or, la représentation des systèmes agricoles avec des unités spatiales situées à des niveaux supérieurs de la hiérarchie peut apporter des informations complémentaires sur les systèmes, notamment sur leur organisation spatiale, pertinentes pour les évaluations de la production agricole et de l'impact environnemental à grande échelle. Jouve (2006) souligne
qu'une bonne compréhension de l'organisation de l'espace rural<fnref n="7" /> passe par l'appréhension de la dimension spatiale et territoriale des systèmes de culture (i.e. leur organisation spatiale au sein des territoires). Plus particulièrement, il constate qu'à l'échelle des territoires, il existe une organisation spatiale des systèmes de culture, en correspondance avec une différentiation des conditions biophysiques et des modes d'exploitation agricole, qui devrait être représentée et analysée pour mieux orienter la gestion de l'espace cultivé et des ressources naturelles (Jouve, 2006).

### 1.2.4.1. Les unités de paysage agricole

Ces mêmes observations ont mené à des agronomes et des géographes à proposer des façons de représenter l'organisation spatiale des systèmes agricoles au sein des territoires, notamment au niveau du paysage<fnref n="8" /> (ex. Deffontaines, 1973; Deffontaines, 1997; Rizzo et al., 2013; Veldkamp et al., 2001). Ceci a conduit à la conception d'entités cartographiques, dites “unités de paysage agricole” qui délimitent spatialement des “agropaysages”<fnref n="9" />. Ces concepts reposent sur l'hypothèse selon laquelle un espace rural serait composé de différents paysages agricoles, qui sont un produit de la configuration spatiale des parcelles, ainsi que des activités agricoles et des conditions biophysiques et environnementales, et qui peuvent être donc directement liés aux systèmes agricoles sur place (Deffontaines, 1997; Deffontaines, Thenail et Baudry, 1995; Girard et Girard, 2010; Rizzo et al., 2013).

Il peut être considéré, par conséquent, qu'une unité de paysage agricole particulière présente une certaine homogénéité dans sa physionomie et utilisation des terres qui diffère des paysages adjacents, tout en étant hétérogène dans sa structure, puisqu'elle est composé de multiples éléments (Deffontaines, 1973; Galochet, Godard et Hotyat, 2001). Compte tenu de leur nature hétérogène, il n'existe pas de frontière claire entre deux unités de paysage<fnref n="10" />, mais

<footnote n="7">⁷ Plet (2003) décrit l'espace rural comme un espace caractérisé par une organisation spatiale multifonctionnelle et une faible densité relative de population, avec des paysages marqués par l'agriculture.</footnote>

<footnote n="8">⁸ La notion de “paysage” désigne selon la Convention Européenne du Paysage « une partie de territoire telle que perçue par les populations, dont le caractère résulte de l'action de facteurs naturels et/ou humains et de leurs interrelations » (Conseil de l'Europe, 2000).</footnote>

<footnote n="9">⁹ Girard et Girard (2010) en présentant la notion d'agropaysage précisent qu'elle « repose sur l'axiome suivant : il existe une organisation spatiale, non aléatoire, des facteurs du milieu. L'organisation spatiale d'un milieu rural est en lien avec l'utilisation par l'homme de ce milieu et les actions de l'homme sont inscrites dans l'espace géographique. D'autre part, les facteurs du milieu constituent la base de l'organisation spatiale. En conséquence, certaines actions de l'homme [...] peuvent être déchiffrées, au moins en partie, dans l'agropaysage au moyen de l'analyse spatiale ».</footnote>

<footnote n="10">¹⁰ Le terme de “land unit” est parfois employé par les groupes de recherche anglo-saxons comme synonyme du terme “landscape unit”, étant dans ces cas l'équivalent du terme français “unité de paysage”.</footnote>
plutôt des transitions relativement discontinues provoquées par les éléments naturels et/ou
l'action humaine (Zonneveld, 1989). En outre, les différents facteurs qui configurent les
paysages agricoles (ex. facteurs biophysiques, pratiques agricoles) agissent à différentes
échelles, et donc on peut assumer que les unités de paysage n'ont pas de dimension fixe, mais
varient plutôt en forme et en extension selon l'échelle d'analyse.

D'après ces réflexions, le paysage semble être un niveau d'organisation approprié pour la cartographie de systèmes d'utilisation agricole des terres (concept présenté dans la section 1.2.1), telles que l'exploitation agricole le serait pour le système de production agricole ou la parcelle pour le système de culture, et les unités de paysage agricole seraient les unités cartographiques correspondantes.

1.2.5. Le défi de la cartographie de systèmes agricoles à l'échelle régionale

Puisque les politiques d'aménagement et de développement des territoires interviennent généralement sur des divisions administratives de grande taille (ex. nations, divisions sous-nationales), il est important de produire des cartes à ces échelles géographiques. Ainsi, dans ce travail de thèse on s'intéresse à la cartographie à l'échelle régionale.

La région peut être définie comme « certaines parties de la surface terrestre où la population, organisée dans certaines limites sociales, politiques ou administratives, fait face à des défis naturels, sociaux, politiques et économiques » (Nir, 1987). L'échelle régionale semble donc l'échelle appropriée pour la production de la donnée spatiale au service de la planification du développement et l'aménagement des territoires. Bien que la région fasse aussi référence à des espaces qui se caractérisent par une similitude physiographique ou encore par des valeurs historiques ou culturelles, on va réserver le terme par la suite à la région en tant qu'échelon politico-administratif avec des contours fixes et relativement pérennes (Girard, 2004).

Une carte de systèmes agricoles à l'échelle régionale peut relever ainsi de l'information
sur des superficies allant des régions sous-nationales à des régions multinationales.
Cependant, plus l'étendue considérée est extensive, plus elle est susceptible de présenter une
grande variabilité de systèmes agricoles, augmentant la difficulté technique liée à la
production cartographique et suscitant un majeur effort de production.

Malgré l'adéquation des cartes à l'échelle régionale pour les propos mentionnés, il est
commun donc de retrouver à cette échelle une représentation spatiale simplifiée des activités
agricoles et de l'utilisation des terres avec un manque général de détail thématique et une
basse résolution spatiale (Jouve, 2006; Leenhardt et al., 2010). Plusieurs travaux pertinents
relatifs à la planification d'utilisation agricole des terres à grande échelle, dont on présente ci-dessous quelques exemples, rencontrent ces limites.

1.2.5.1. Exemples d'approches de cartographie des systèmes d'utilisation agricole des terres

Driessen et Konijn (1992) en consolidant les concepts précurseurs présentés par la FAO dans le “Cadre pour l'évaluation des terres” (FAO, 1976), approchent le concept de système d'utilisation des terres d'un point de vue cartographique, en le définissant comme « la combinaison d'une unité de terre (unité cartographique) et un type d'utilisation de terre ». À l'origine, la cartographie de systèmes d'utilisation des terres consistait à délimiter des zones physiographiques relativement homogènes (les unités de terre), et de les relier à un type spécifique d'utilisation des terres (actuel ou potentiel).

Le travail cartographique le plus complet issu de ce type d'approche a été réalisé dans le cadre du projet d'évaluation de la dégradation des terres dans les zones arides (LADA, acronyme de *Land Degradation Assessment in Drylands*) de la FAO (Nachtergaele et Petri, 2013). Il s'agit d'une cartographie de 40 systèmes d'utilisation des terres à l'échelle globale pour l'analyse de l'évaluation de la dégradation des terres (voir extrait de l'Afrique subsaharienne en Figure 6) (Nachtergaele et Petri, 2013).
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 6. Systèmes d'utilisation des terres d'Afrique subsaharienne. ©FAO/UNEP GEF (source : LADA, 2008).</figcaption></figure>

Les systèmes d'utilisation agricole des terres représentés dans les cartes du projet LADA sont caractérisés par des informations sur la présence de bétail, la culture ou groupe de culture dominant, présence d'irrigation et un indice de gestion des cultures que caractérise le niveau d'intensité des pratiques culturales (Nachtergaele et Petri, 2013). Ces informations proviennent de différentes sources statistiques et sont agrégées à une résolution spatiale d'environ 9 km au niveau de l'équateur.

Six pays pilotes ont élaboré leurs propres cartes à une résolution spatiale plus fine en adaptant la méthode originelle du projet LADA à l'échelle nationale, mais seulement trois parmi eux (Tunisie, Chine et Cuba) ont inclus des informations spatiales sur le type de culture et les pratiques culturales dans la caractérisation des systèmes d'utilisation agricole des terres (Biancalani et al., 2013).
Une approche à l'échelle globale, établie par la FAO et la Banque Mondiale a été utilisée pour la production de cartes des principaux systèmes de production agricole<fnref n="11" /> de six grandes régions du monde (échelle multinationale) (Dixon, Gulliver et Gibbon, 2001). Un total de 72 systèmes de production agricole a été cartographié en utilisant des multiples données biophysiques et socio-économiques comprenant : « (i) les ressources naturelles disponibles ; (ii) le modèle dominant des activités agricoles et des moyens d'existence des ménages, y compris les relations avec les marchés et (iii) l'intensité des activités de production » (Dixon et al., 2001).

Les frontières des systèmes de production agricoles ont été délimitées par des experts de façon subjective sur des grandes étendues, en dimensionnant les systèmes de production de façon à respecter l'échelle d'analyse multinationale qui est privilégiée (Dixon et al., 2001). Par conséquent, la résolution spatiale des cartes finales n'est pas définie et la plupart des pays sont caractérisés par moins de quatre classes. À titre d'exemple, la Figure 7 montre la classification du Burkina Faso extraite du produit "Major farming systems of Sub-Saharan Africa"<fnref n="12" />, et la classification du Tocantins extraite du produit "Major farming systems of South America".

<footnote n="11">¹¹ Le concept de “système de production agricole” (équivalent du terme anglais “Farming system”) utilisé par Dixon et al. (2001) se rapproche du concept de “système d’utilisation agricole des terres” présenté dans la section 1.2.2. dès lors qu’ils sont cartographiés et caractérisés à une échelle supérieure à celle de l’exploitation agricole. La définition exacte de “système de production agricole” donnée par Dixon et al. (2001) fait référence à « un groupe d’exploitations agricoles qui ont des bases de ressources largement similaires, des modèles d’entreprise, des moyens d’existence et des contraintes des ménages, et pour lesquels des stratégies de développement et des interventions similaires seraient appropriées ».</footnote>

<footnote n="12">¹² Le produit "Major farming systems of Sub-Saharan Africa" a été actualisé pour l'année 2010 en ajoutant des nouvelles données (Garrity, Dixon, et Boffa, 2012).</footnote>
<figure><img src="image_13.png" /></figure>

Figure 7. Classifications des systèmes de production du Burkina Faso (en haut à droite) et du Tocantins (en bas à droit) extraites des produits "Major farming systems of Sub-Saharan Africa" (en haut à gauche) et "Major farming systems of South America" (en bas à gauche) (adaptée de Dixon et al. (2001)).

Les zonages de moyens d'existence, développés par l'Agence des États-Unis pour le Développement International (USAID) pour le Réseau du Système d'Alerte Précoce (FEWS NET), peuvent également servir d'exemple d'approche de cartographie des systèmes
d'utilisation agricole des terres. Ces zonages, élaborés à une échelle nationale dans le cadre du suivi de la sécurité alimentaire des pays à risque, délimitent, pour 37 pays, des zones où la population partage approximativement les mêmes options pour obtenir des aliments y compris les revenus, les moyens d'accès aux marchés et globalement le même système de production agricole, entre autres facteurs (Grillo et Holt, 2009).

L'élaboration de ces zonages suit une « approche de l'économie des ménages » (HEA, acronyme anglais de Household Economy Approach), la première étape de cette approche consistant à réaliser une cartographie participative et à dire d'expert à partir de multiples données spatiales (ex. occupation des terres, accès aux marchés, conditions agro-climatiques, accès aux ressources en eau), des enquêtes de terrain et des statistiques socio-économiques (FEG Consulting and Save the Children, 2008). Les cartes de zonage résultantes présentent globalement des classes représentatives des principaux systèmes de production agricole des pays concernés. À titre d'exemple la Figure 8 présente le zonage de moyens d'existence du Burkina Faso (les profils associés à chaque zone peuvent être consultés dans FEWS NET/USAID (2010)).

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 8. Produit du zonage de moyens d'existence au Burkina Faso développé par l'USAID (source : FEWS NET/USAID, 2010).</figcaption></figure>
1.2.5.2. Exemples d'approches de zonage agricole

Les approches de zonage agricole font aussi partie des exemples de travaux qui visent à délimiter des unités spatiales et à les relier à un type d'utilisation des terres ; plus spécifiquement, ils évaluent le potentiel agricole associé à chaque zone analysée. Ce type d'approche largement décliné (ex. zonages agro-écologiques, agro-climatiques, agro-environnementaux, agro-écologique-économiques) est mené à plusieurs échelles, participant à la planification de l'utilisation des terres de plusieurs régions du monde.

Un des produits les plus connus est le “*Global Agro-Ecological Zones*” (GAEZ), conçu
par la FAO en collaboration avec l’Institut International pour l’Analyse des Systèmes
Appliqués (IIASA) (Fischer et al., 2012). Depuis l’année 2000, de nombreux produits
cartographiques à l’échelle globale ont été publiés, avec des bases de données associées qui
contiennent un grand nombre de variables<fnref n="13" />.

Les bases de données produites par le projet GAEZ sont utilisées dans différentes études dont la plus récente, le “*Global Agro-Environmental Stratification*” (GAES), a été menée par l’Institut de recherche environnementale de l’Université de Wageningen (Alterra) dans le cadre du projet SIGMA (Mücher et al., 2016). Cette étude a réalisé un ré-échantillonnage de 13 couches spatiales de données agro-environnementales globales (ex. régimes climatiques, sols, élévation, ressources en eau et occupation des terres) à différentes résolutions spatiales à une résolution commune de 1 km, sur lesquelles une segmentation à quatre niveaux a été ensuite réalisée pour obtenir une hiérarchie de stratifications globales des « zones de production agricole » (Mücher et al., 2016). Ces zones ou strates sont ensuite caractérisées en termes de phénologie (début et pic de la saison de croissance des cultures), de modes de gestion de l'eau, de taille des parcelles agricoles et de l'accès aux marchés, entre autres (Mücher et al., 2016). La Figure 9 présente les attributs associés aux strates du Tocantins et du Burkina extraits à partir du produit GAES niveau 4 (l'échelle la plus fine sur les 4 niveaux de stratification disponibles).

<footnote n="13">¹³ Les bases de données associées aux produits cartographiques de GAEZ comprennent des variables liées aux ressources en terres et en eau, aux ressources agro-climatiques, à l'aptitude à différentes cultures et utilisations des terres, et à la production et rendements réels, potentiels, et l'écart entre les deux, des principales cultures (Fischer et al., 2012).</footnote>
<figure><img src="image_15.png" /></figure>

<table><thead><tr><th colspan="4">Tocantins</th></tr><tr><th>ID Strata</th><th>Dominant land cover type</th><th>Dominant crop type</th><th>Average field size</th></tr></thead><tbody><tr><td>299</td><td>Tree Covered Areas</td><td>Other crops</td><td>Medium (2 - 20 ha)</td></tr><tr><td>280</td><td>Tree Covered Areas</td><td>Other crops</td><td>Large (&gt; 20 ha)</td></tr><tr><td>269</td><td>Shrubs Covered Areas</td><td>Dry beans</td><td>Medium (2 - 20 ha)</td></tr><tr><td>308</td><td>Tree Covered Areas</td><td>Soybean</td><td>Large (&gt; 20 ha)</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th colspan="4">Burkina Faso</th></tr><tr><th>ID Strata</th><th>Dominant land cover type</th><th>Dominant crop type</th><th>Average field size</th></tr></thead><tbody><tr><td>188</td><td>Grassland</td><td>Other crops</td><td>Small (0.5 - 2 ha)</td></tr><tr><td>177</td><td>Grassland</td><td>Other crops</td><td>Small (0.5 - 2 ha)</td></tr><tr><td>163</td><td>Grassland</td><td>Other crops</td><td>Small (0.5 - 2 ha)</td></tr><tr><td>162</td><td>Cropland</td><td>Other crops</td><td>Small (0.5 - 2 ha)</td></tr><tr><td>141</td><td>Tree Covered Areas</td><td>Coffee</td><td>Small (0.5 - 2 ha)</td></tr><tr><td>148</td><td>Shrubs Covered Areas</td><td>Maize</td><td>Small (0.5 - 2 ha)</td></tr></tbody></table>

Figure 9. Extrait des attributs associés aux strates du Tocantins (en bas à gauche) et du Burkina Faso (en bas à droite) du produit GAES niveau 4 (en haut) (adaptée de FAO (2017a); Mücher et al. (2016)).

### 1.2.5.3. Limites des approches présentées

Ces exemples de travaux destinés à la planification de l'utilisation des terres à grande échelle sont fondés sur le rassemblement de multiples données historiques hétérogènes. La superposition spatiale de couches de données, dont la qualité, la résolution spatiale et la date d'acquisition sont variables, et la pondération subjective de ces couches d'information, remet en question la précision et fiabilité des produits cartographiques résultants et limite inévitablement la mise à jour des résultats (Fischer et al., 2002; Nachtergaele et Petri, 2013; Van Wart et al., 2013).

Le plus souvent, les informations sur l'utilisation agricole des terres, notamment le type de cultures et les pratiques culturales, qui sont utilisées pour dériver d'autres variables (ex. l'écart entre le rendement potentiel et réel de différentes cultures en tenant compte des pratiques culturales du produit GAEZ), proviennent des statistiques agricoles agrégées à des échelles administratives peu représentatives de la répartition spatiale des surfaces cultivées.
La plupart des données statistiques portent sur les surfaces occupées par différentes
cultures, sur les rendements des cultures et sur les surfaces irriguées à l'échelle des divisions
administratives nationales ou sous-nationales qui proviennent de grandes bases de données
comme "FAOSTAT" (FAO, 2017a), "Agro-Maps" (FAO, s.d.-a) ou "AQUASTAT"
(FAO, s.d.-b). Les données statistiques dans ces bases de données peuvent être incomplètes,
dû aux contraintes de disponibilité dans certaines régions du monde, et contiennent des
informations de qualité hétérogène d'une région à l'autre (AfDB, 2011; Dixon et al., 2001;
Nachtergaele et Petri, 2013).

En outre, les divisions administratives ayant des étendues variables dans les différents
pays, les statistiques agricoles agrégées à des échelles administratives sous-nationales
présentent un niveau de détail variable selon le pays considéré. Par conséquent, la plupart de
ces travaux ont recours à des techniques de ré-échantillonnage pour ramener les différentes
couches d'information à un quadrillage matriciel avec une résolution spatiale (réduite)
commune au travers de complexes modèles d'allocation spatiale (ex. Monfreda, Ramankutty
et Foley 2008; Siebert et al., 2015; Siebert, Hoogeveen et Frenken, 2006; You et Wood, 2006;
You et al., 2014). Les approches comme celui des "Systèmes de production" de la FAO et la
Banque Mondiale (Dixon et al., 2001) qui, à l'image des approches de zonage traditionnel,
extrapolent les données d'entrée sur des larges unités cartographiques synthétiques, se
retrouvent avec des résultats trop généralisés qui s'avèrent peu utiles au sein des pays
(Nachtergaele et Petri, 2013).

Dans tous les cas, le manque général de données spatialement explicites sur les différents
systèmes agricoles à l'échelle nationale et régionale, ainsi que des méthodes opérationnelles
permettant un suivi régulier des surfaces cultivées et des pratiques culturales, affectent la
précision et la mise à jour des cartes et analyses issues de ces approches (Leenhardt et al.,
2010; Monfreda et al., 2008). À terme, ces limites freinent leur usage par les gestionnaires
lors de la planification territoriale et la prise de décision concernant l'aménagement et
l'utilisation des terres (Fischer et al., 2002; Van Wart et al., 2013).

Les nouveaux progrès technologiques en matière d'observation spatiale de la Terre
offrent un potentiel encore peu exploité pour complémenter les statistiques agricoles
régionales avec des informations détaillées et spatialement explicites sur les systèmes
agricoles, d'autant plus précieuses dans les régions où les statistiques agricoles sont
manquantes ou peu fiables. Dans ce contexte, sont présentés dans la section suivante les
développements concernant l'utilisation de la télédétection pour la cartographie de systèmes
agricoles et des exemples d'approches existantes.
Bilan : La cartographie et la caractérisation de systèmes agricoles

- La cartographie de systèmes agricoles fournit des informations spatiales sur la localisation des activités agricoles, qui sont nécessaires pour toute évaluation agronomique (en termes de production agricole) et environnementale, actuelle ou future.

- La caractérisation spatialisée de systèmes agricoles peut être faite à partir de la cartographie et de l'analyse de l'utilisation agricole des terres, décrite par les espèces cultivées et les pratiques culturales associées, qui est une composante essentielle des systèmes agricoles.

- Les systèmes agricoles peuvent être cartographiés à plusieurs échelles temporelles et spatiales, chaque échelle apportant des informations complémentaires sur les systèmes.

- Les approches de cartographie des systèmes d'utilisation agricole des terres et de zonage agricole à l'échelle globale et régionale présentent plusieurs limites, liées à la grande hétérogénéité des données utilisées, qui affectent la précision et la mise à jour des produits. Ceci entraîne un manque général d'informations spatialement explicites et régulières sur les systèmes agricoles des différentes régions du monde.

1.3. La télédétection et la cartographie de systèmes agricoles

1.3.1. L'image satellitaire : source d'information sur les systèmes agricoles

La télédétection aérospatiale, qui se définit comme « l'ensemble des connaissances et techniques utilisées pour déterminer des caractéristiques physiques et biologiques d'objets par des mesures effectuées à distance » (Ministère de l'éducation nationale et ministère de l'enseignement supérieur et de la recherche, 1980), permet, à partir de l'acquisition et le traitement des images satellitaires, d'extraire des informations sur l'état et l'évolution de la végétation de façon régulière sur l'ensemble de la surface terrestre (les principes de base de la télédétection des couverts végétaux peuvent être consultés dans l'ouvrage de Girard et Girard (2010)). Depuis les années 70, les rapides progrès technologiques ont permis la multiplication du nombre d'images satellitaires d'observation de la Terre disponibles, offrant une large gamme de résolutions temporelles, spatiales et spectrales.
Grâce à cette grande variété d'images disponibles et la continuité des missions satellitaires, la télédétection permet aujourd'hui d'estimer et cartographier sur une ou plusieurs années, diverses composantes des systèmes agricoles liées à la production végétale (Tableau 1)<fnref n="14" />.

<table><caption>Tableau 1. Principales composantes des systèmes agricoles liées à la production végétale, détectables par télédétection à partir d'imagerie satellitaire (voir Bégué et al. (2018) pour plus de détails).</caption><thead><tr><th>Sur une année</th><th>Sur plusieurs années</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Surfaces cultivées</strong><br>Type de culture<br>Groupe de cultures</td><td><strong>Trajectoires des surfaces cultivées</strong><br>Évolution des assolements<br>Extension des cultures</td></tr><tr><td><strong>Pratiques culturales</strong><br>Culture séquentielle<br>Association culturale<br>Irrigation<br>Travail du sol</td><td><strong>Évolution des pratiques culturales</strong><br>Monoculture<br>Succession et rotation culturales<br>Jachère<br>Intensification des pratiques</td></tr><tr><td><strong>Production végétale</strong><br>Biomasse<br>Rendement</td><td><strong>Tendances de la production</strong><br>Évolution de la production de biomasse<br>Évolution du rendement</td></tr></tbody></table>

Les satellites d'observation de la Terre et leurs capteurs à bord ont des caractéristiques particulières qui font que les images sont plus ou moins adaptées à la cartographie de ces différentes composantes. Les caractéristiques spectrales correspondent au domaine et au nombre de bandes spectrales (richesse spectrale) et à leur largeur (résolution spectrale), à la fréquence d'acquisition des images (ou répétitivité de passage du satellite) qui détermine sa résolution temporelle, à la résolution spatiale et à la fauchée (surface « observée » par le capteur) (voir Girard et Girard (2010) pour plus de détails).

Le Tableau 2 montre les caractéristiques des principales missions satellitaires pour le suivi de la végétation qui sont actuellement opérationnelles.

<footnote n="14">¹⁴ Des exemples d'applications de la télédétection dans le domaine de l'agriculture sont répertoriés dans les articles de synthèse d'Atzberger (2013), Bégué et al. (2015) et Bégué et al. (2018).</footnote>
<table><caption>Tableau 2. Caractéristiques des principaux satellites opérationnels en 2017 fournissant des images à haute, moyenne et basse résolution spatiale dans le domaine optique pour le suivi de la végétation (entre autres applications).</caption><thead><tr><th>Satellite/Constellation</th><th>Début d'acquisition</th><th>Capteur</th><th>Bandes spectrales VIS et IR</th><th>Résolution temporelle (jour)</th><th>Résolution spatiale (m)</th><th>Fauchée (km)</th><th>Organisation(s)</th><th>Politique de données</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="9">Basse résolution spatiale (kilométrique)</td></tr><tr><td>NOAA 18 ; 19</td><td>2005 ; 2009</td><td rowspan="2">AVHRR</td><td rowspan="2">R, PIR, MIR, IRT</td><td rowspan="2">Journalière</td><td rowspan="2">1100</td><td>2399</td><td>NOAA</td><td rowspan="2">Libre accès</td></tr><tr><td>Metop-A ; B</td><td>2006 ; 2012</td><td>2893</td><td>EUMESAT</td></tr><tr><td colspan="9">Moyenne résolution spatiale (hectométrique)</td></tr><tr><td>PROBA-V</td><td>2013</td><td>VGT-P</td><td>B, R, PIR, MIR</td><td>Journalière</td><td>100 ; 300 ; 1000</td><td>2285</td><td>ESA</td><td>Libre accès</td></tr><tr><td>Terra : Aqua</td><td>2000 ; 2002</td><td>MODIS</td><td>B, V, R, PIR, MIR, IRT</td><td>Journalière</td><td>250 ; 500 ; 1000</td><td>2330</td><td>NASA</td><td>Libre accès</td></tr><tr><td colspan="9">Haute résolution spatiale (décamétrique et métrique)</td></tr><tr><td>Landsat 8</td><td>2013</td><td>OLI<br>TIRS</td><td>B, V, R, PIR, MIR<br>IRT</td><td rowspan="2">16 jours</td><td>15* ; 30</td><td rowspan="2">185</td><td rowspan="2">USGS/NASA</td><td rowspan="2">Libre accès</td></tr><tr><td>Landsat 7</td><td>1999</td><td>ETM+</td><td>B, V, R, PIR, MIR, IRT</td><td>15* ; 30 ; 60</td></tr><tr><td>Sentinel-2A ; 2B</td><td>2015 ; 2017</td><td>MSI</td><td>B, V, R, PIR, MIR</td><td>5 jours</td><td>10 ; 20</td><td>290</td><td>ESA</td><td>Libre accès</td></tr><tr><td>Venus</td><td>2017</td><td>VSSC</td><td>B, V, R, PIR</td><td>2 jours</td><td>5</td><td>27,5</td><td>CNES/ISA</td><td>Projets scientifiques sélectionnés</td></tr><tr><td>ResourceSat-2A</td><td>2016</td><td>LISS-3<br>LISS-4</td><td>V, R, PIR, MIR</td><td rowspan="2">5 jours</td><td>23,5</td><td>140</td><td rowspan="2">ISRO</td><td rowspan="2">Commerciale</td></tr><tr><td></td><td></td><td>AWIFS</td><td>V, R, PIR</td><td>5,8</td><td>23,9</td></tr><tr><td>SPOT 6 ; 7</td><td>2012 ; 2014</td><td>NAOMI</td><td>B, V, R, PIR</td><td>Journalière</td><td>1,5* ; 6</td><td>60</td><td>CNES/Airbus</td><td>Commerciale</td></tr></tbody></table>

<footnote>* Correspond aux résolutions spatiales des bandes panchromatiques. Les autres valeurs de résolution spatiale correspondent aux bandes multi-spectrales dans les domaines visible (VIS) et Infra-Rouge (IR) : Bleu (B), Vert (V), Rouge (R), Proche Infra-Rouge (PIR), Moyen Infra-Rouge (MIR) et Infra-Rouge Thermique (IRT).</footnote>
Les images issues des satellites présentés dans le Tableau 2 réunissent les conditions nécessaires pour la cartographie et le suivi des surfaces cultivées, des pratiques culturales et de la production agricole. Ces conditions sont d'une part, des canaux spectraux ou bandes spectrales dans les domaines visible et infrarouge, nécessaires pour le calcul des indices de végétation<fnref n="15" />, et d'autre part, une haute résolution temporelle.

Les indices de végétation, dont le plus connu est l'indice de végétation par différence normalisé ou NDVI (acronyme anglais de Normalized Difference Vegetation Index) (Rouse *et al.*, 1973), sont liés aux variables biophysiques du couvert végétal telles que le taux de couverture, la biomasse, l'indice de surface foliaire ou l'indice de surface foliaire verte (surface foliaire photosynthétiquement active) (Girard et Girard, 2010). Les types de culture, des indices de production et certaines pratiques peuvent être donc estimés à partir des indices de végétation.

Les images acquises à une fréquence temporelle suffisamment élevée pour capter les variations intra-saisonnières de la végétation constituent, quant à elles, des séries annuelles qui sont essentielles pour le suivi de la phénologie des surfaces cultivées. Les différents cycles culturaux et stades de croissance des cultures peuvent être détectés à partir de ces séries d'images, et certaines pratiques telles que la culture séquentielle (plusieurs espèces cultivées les unes après les autres pendant une année) ou les dates de semis et de récolte, peuvent être ensuite déduites de ces informations (des exemples sont présentés par Bégué *et al.* (2018)).

Les images radar à synthèse d'ouverture ou SAR<fnref n="16" /> (acronyme anglais de Synthetic Aperture Radar), avec des canaux dans le domaine des micro-ondes, permettent aussi d'obtenir des informations sur la végétation (ex. indice de surface foliaire, teneur en eau, biomasse), ainsi que sur les états de surface (ex. humidité et rugosité du sol). Ces images peuvent être ainsi utilisées pour la détection des types de culture (ex. Corgne, Hubert-Moy et Betbeder, 2016) et des pratiques culturales notamment l'irrigation et le travail au sol (ex. Hadria *et al.*, 2009; Pacheco, McNairn et Merzouki, 2010).

<footnote n="15">¹⁵ Les indices de végétation peuvent être calculés à partir des bandes spectrales fournies dans les images originelles ou bien récupérées directement sous forme de produits de synthèse d'images qui sont mis à disposition dans le cadre de certains programmes satellitaires. "MOD13Q1" et "ENDVI10" sont deux exemples de produits d'indices de végétation actuellement disponibles.</footnote>

<footnote n="16">¹⁶ Quelques satellites opérationnels en 2017 fournissant des images SAR sont Sentinel-1A, 1B, RadarSat-2, ALOS-2 et TerraSAR-X.</footnote>
En outre, la durée des missions satellitaires pluriannuelles permet le suivi des changements d'utilisation de terres agricoles ainsi que l'estimation des tendances de production sur plusieurs années consécutives. De plus, grâce à la continuité des missions satellitaires<fnref n="17" /> on trouve aujourd'hui une disponibilité accrue d'images d'archive qui permet de réaliser des études rétrospectives et un suivi à long terme de ces dynamiques.

En fonction de l'objectif recherché, toutes les images n'ont pas le même intérêt. Par exemple, si l'on cherche à caractériser les systèmes agricoles à l'échelle de la parcelle, nous ne nous intéresserons qu'aux images ayant une résolution inférieure à la taille des parcelles, de sorte à avoir au moins un pixel avec de l'information spectrale « pure » sur les parcelles ciblées. Strahler, Woodcock et Smith (1986) définissent cette situation comme un "cas de haute résolution" (H-resolution case) et la situation inverse, lorsque la taille de l'unité spatiale à cartographier (ex. la parcelle) est plus petite que la taille du pixel, comme un "cas de basse résolution" (L-resolution case).

Woodcock et Strahler (1987) montrent que les pixels d'une taille supérieure aux ¾ de la taille des unités spatiales d'intérêt, contiennent des informations spectrales mixtes (issues de plusieurs éléments de la surface). Ainsi, on pourrait utiliser le facteur d'échelle de ¾ pour situer les limites de résolution spatiale dans lequel on se trouverait sous un "cas de haute résolution" pour différentes tailles de parcelle (cf. Tableau 3):

<table><caption>Tableau 3. Exemple de limites de résolution spatiale auxquelles les systèmes agricoles peuvent être caractérisés à l'échelle de la parcelle, en se situant dans un "cas de haute résolution" pour différentes tailles de parcelle.</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3">Taille de parcelle</th></tr><tr><th>Petite (&lt; 1 ha)</th><th>Moyenne (1 – 12 ha)</th><th>Grande (&gt; 12 ha)</th></tr></thead><tbody><tr><th>Ordre de grandeur de la résolution spatiale</th><td>&lt; 90 m</td><td>90 – 300 m</td><td>&gt; 300 m</td></tr></tbody></table>

Les besoins en résolution spatiale diffèrent donc selon la région à cartographier compte tenu de la grande variabilité de la taille des parcelles agricoles dans le monde (Figure 10). Pour cartographier les régions avec des parcelles de petite taille (ex. régions d'Afrique subsaharienne ou d'Asie du Sud), l'on aura besoin d'images dotées d'une résolution spatiale fine, tandis que pour les régions avec des parcelles de grande taille l'on pourra se servir d'un

<footnote n="17">¹⁷ À titre d'exemple, les satellites NOAA, Landsat et SPOT présentés dans le Tableau 2 assurent la continuité de décennies d'acquisitions d'images avec de séries de satellites qui ont débuté en 1979, 1972 et 1986, respectivement.</footnote>
choix plus large d'images, avec des résolutions spatiales allant de la basse à la haute résolution.

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 10. Carte globale de la taille des parcelles agricoles (source : Fritz et al., 2015).</figcaption></figure>

Par ailleurs, de façon générale il existe une relation inverse entre la résolution spatiale et l'emprise des images (déterminée par la fauchée du satellite), i.e. plus la résolution spatiale des images satellitaires est fine, plus petite est l'emprise de celles-ci. Ainsi, pour obtenir une couverture à haute résolution spatiale sur une grande étendue on a généralement besoin d'un nombre élevé d'images. Un nombre élevé d'images compliquent les traitements postérieurs (ex. les images peuvent présenter différentes dates d'acquisition) et les rend coûteux en termes de ressources informatiques et de temps de calcul (ex. plus de pixels à traiter et plus d'étapes à inclure dans la chaîne de traitement). De plus, si les images sont commerciales, le prix peut résulter très élevé.

Outre la taille des parcelles agricoles, la localisation de la région d'étude introduit aussi des contraintes dans le choix des images. Plus spécifiquement, les régions tropicales sont affectées par une forte nébulosité pendant de longues périodes, ce qui rend l'information des séries temporelles d'images difficilement utilisable. De plus, la saison culturale correspond généralement à la saison de pluies ou saison humide, ce qui limite l'information sur la phénologie des surfaces cultivées. Pour augmenter les chances de récupérer de l'information spectrale non bruitée par les effets atmosphériques pendant la saison culturale, on va ainsi privilégier sur ces régions des images acquises avec une fréquence journalière. Le couplage des images radar avec les images optiques est aussi utilisé dans ces cas, l'information des images radar étant peu affectée par la nébulosité (ex. Hadria et al., 2009; McNairn et al., 2009; Panigrahy et al., 2011; Skakun et al., 2016).
Finalement, la politique de données des différentes missions satellitaires limite ou facilite l'accès aux images, ce qui a une forte influence sur la cartographie et le suivi de systèmes agricoles, notamment sur la fréquence de production des cartes et leur mise à jour. La mise à disposition des images d'observation de la Terre en libre accès a commencé avec l'ouverture des archives Landsat en 2008 et 2009 par l'Institut d'Études Géologiques des États-Unis (USGS, acronyme anglais de *United States Geological Survey*), et continue aujourd'hui avec des programmes comme Copernicus de l'Agence Spatiale Européenne (ESA, acronyme anglais de *European Space Agency*), qui met à disposition publiquement les images d'archive des constellations Sentinel. Concernant la programmation des acquisitions d'images commerciales, les prix varient selon les caractéristiques de l'acquisition (ex. taille de l'emprise), le niveau de prétraitements appliqués et l'utilisation des images (des tarifs préférentiels étant appliqués par certains programmes pour les projets de recherche), mais sont généralement prohibitifs pour des applications agricoles, celles-ci étant très gourmandes en données temporelles.

### 1.3.2. État de l'art des approches de télédétection pour la cartographie de systèmes agricoles

Les approches de télédétection appliquées au suivi de l'agriculture se sont développées au cours des dernières décennies en parallèle au développement de la technologie satellitaire et des capacités de traitement d'images. Cependant, l'article de synthèse réalisé par Bégué *et al.* (2015) montre que moins de 10% des publications scientifiques concernant la télédétection appliquée à l'agriculture prennent en considération les pratiques culturales dans leurs approches, et que ces études sont généralement menées à l'échelle locale (ex. Daughtry *et al.*, 2006; Galford *et al.*, 2008; Hadria *et al.*, 2009; Maus *et al.*, 2016; Pacheco et McNairn, 2010; Viña *et al.*, 2003)<fnref n="18" />.

À l'échelle régionale, relativement peu d'approches de cartographie de systèmes agricoles par télédétection existent, et les informations sur les systèmes sont souvent limitées. À cette échelle, les approches ont tendance à simplifier la caractérisation des systèmes agricoles en se focalisant uniquement sur les principaux groupes de cultures et des espèces cultivées, omettant généralement les informations sur les pratiques culturales (Leenhardt *et al.*, 2010; Monfreda *et al.*, 2008).

<footnote n="18">¹⁸ Un état de l'art exhaustif des approches de cartographie des systèmes de culture par télédétection, avec des exemples des méthodes utilisés pour détecter les différents types de pratiques culturales est présenté dans l'article de synthèse réalisé par Bégué *et al.* (2018).</footnote>
La contrainte pour extraire des informations détaillées sur les systèmes agricoles à l'échelle régionale par télédétection ne provient pas seulement de la limite de données appropriées et disponibles, présentée dans la section 1.3.1, mais aussi de la complexité des systèmes en soi. En effet, les systèmes agricoles résultent d'une combinaison de facteurs humains et environnementaux qui varient naturellement dans l'espace, et plus l'espace considéré est grand, plus la variabilité spatiale des systèmes est importante. Ainsi, un même système agricole va présenter des spécificités locales qui conduisent à des réponses spectrales et temporelles très variables au sein d'une même région. De plus, à l'échelle régionale, les systèmes agricoles font partie d'une mosaïque de paysages complexe, composée d'une grande diversité de types d'occupation et d'utilisation des terres desquels il est difficile de les dissocier.

### 1.3.2.1. Exemples d'études menées à l'échelle régionale

Des études de télédétection récentes ont toutefois surmonté ces défis méthodologiques en adoptant des approches originales pour cartographier des systèmes agricoles à l'échelle régionale. En effet, au cours des dix dernières années, les systèmes agricoles de différentes régions du monde<fnref n="19" /> ont été caractérisés au travers de l'utilisation agricole des terres, en classifiant les différentes espèces cultivées et certaines pratiques culturales associées, notamment la culture séquentielle (ex. Arvor et al., 2011; Brown et al., 2013; Cheema et Bastiaanssen, 2010; Guan et al., 2016; Gumma et al., 2016; Mingwei et al., 2008; Wardlow et Egbert, 2008) et l'irrigation (ex. Bridhikitti et Overcamp, 2012; Cheema et Bastiaanssen, 2010; Dheeravath et al., 2010; Guan et al., 2016; Gumma et al., 2016; Wardlow et Egbert, 2008). Le résultat cartographique obtenu par Arvor et al. (2011) est présenté dans la Figure 11 à titre d'exemple.

<footnote n="19">¹⁹ L'échelle régionale considérée dans ces travaux concerne des régions administratives et des régions biophysiques (ex. le bassin versant de l'Indus) de plus de 100 000 km².</footnote>
<figure><img src="image_17.png" /></figure>

Figure 11. Carte des quatre cultures commerciales et séquences culturales, de la saison de 2006-2007 sur les quatre régions agricoles principales du Mato Grosso (source : Arvor et al., 2011).

Des pratiques sur plusieurs années, comme les rotations culturales et la monoculture, ont pu être aussi détectées (ex. Plourde et al., 2013; Sahajpal et al., 2014) à partir de cartes d'espèces cultivées obtenues principalement de données satellitaires (Boryan et al., 2011). Cependant, il y a un manque général d'approches sur des pratiques pluriannuelles puisqu'elles reposent entièrement sur une production régulière de cartes d'espèces cultivées à l'échelle régionale. Les pratiques comme l'association de cultures, dont la culture intercalaire et l'agroforesterie, qui sont détectées à une échelle intra-parcellaire, sont aussi rarement abordées par télédétection satellitaire, et les peu d'études sont menées à l'échelle locale puisqu'elles nécessitent des images à très haute résolution spatiale, métrique ou même infra-métrique<fnref n="20" /> (ex. Karlson et al., 2016; Lelong, Alexandre et Dupuy, 2014).

Les études qui sont menées à l'échelle régionale, comme celles citées précédemment, privilégient plutôt l'utilisation d'images acquises à une fréquence journalière et sur des grandes étendues. Les séries temporelles d'indices de végétation issues du capteur MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) ont été ainsi jusqu'à aujourd'hui largement les plus utilisées dans la cartographie de systèmes agricoles par télédétection. Dans la plupart des cas, l'information des indices de végétation est utilisée directement, mais quelques études en extraient de nouveaux indices qui apportent des informations

<footnote n="20">²⁰ Les images satellitaires à très haute résolution spatiale issues de satellites commerciaux actuellement opérationnels (ex. Pléiades, Worldview, KOMPSAT, SkySat) ont des emprises inférieures à 500 km² et sont composées d'un grand nombre de pixels, ce qui rendrait à ce jour les méthodes trop coûteuses en termes de ressources informatiques pour qu'elles soient adaptées aux applications à l'échelle régionale.</footnote>
complémentaires. Quelques techniques utilisées à cette fin sont la transformée de Fourier (ex. Mingwei et al., 2008), la transformation en ondelettes (ex. Qiu et al., 2014) et le calcul de textures (ex. Vintrou et al., 2012). D'autres études complètent l'information des séries temporelles optiques avec celle des données radar (ex. Panigrahy et al., 2011).

### 1.3.2.2. Méthodes de classification

Les méthodes de traitement de l'information des séries temporelles pour la production de cartes concernent généralement des classifications statistiques basées sur des algorithmes d'apprentissage automatique, supervisées ou non supervisées<fnref n="21" />. Quelques exemples de méthodes de classification supervisées sont le maximum de vraisemblance, les arbres de décision, les réseaux de neurones et les machines à vecteurs de support (ex. Arvor et al., 2011; Brown et al., 2013; Massey et al., 2017; Mingwei et al., 2008; Wardlow et Egbert, 2008). Les méthodes supervisées reposent entièrement sur des données de référence, habituellement sous forme d'observations de terrain pour entrainer les modèles de classification. Or, la collecte de données de terrain une ou plusieurs fois par an s'avère une tâche difficile, qui demande beaucoup de temps et de ressources. Cet exercice est particulièrement ardu quand il doit être réalisé de façon extensive pour assurer la représentativité de la variabilité spectrale liée à la forte variabilité spatiale des systèmes agricoles au sein d'une région (Franklin et Wulder, 2002). Par conséquent, la reproductibilité des méthodes supervisées est assez limitée dans le temps et entre différentes régions du monde.

En revanche, les méthodes de classification non supervisées, basées uniquement sur l'information spectrale et temporelle des séries d'images, sont plus opérationnelles, sans pour autant affecter la précision des cartes résultantes (ex. Cheema et Bastiaanssen, 2010; Gumma et al., 2016). Des exemples de méthodes non supervisées sont les algorithmes de partitionnement ou clustering itératives tels que le k-means, l'ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique) ou la classification ascendante hiérarchique. Les techniques d'"hyperclustering" sont généralement utilisées, produisant un grand nombre initial de clusters qui est ensuite réduit par des étapes de traitements successifs. Cette technique garantit que les classes d'intérêt sous-représentées soient correctement isolées et présente l'avantage de réduire l'impact des paramètres définis par l'utilisateur (ex. le nombre de clusters) sur la classification finale (Cihlar, 2000). Cependant, les techniques de raffinement de classification utilisées dans ces études, telles que la fusion ou la sous-division

<footnote n="21">²¹ Pour plus de détails sur les différents algorithmes de classification supervisée et non supervisée consulter Richards et Jia (2006).</footnote>
de clusters, sont fortement axées sur des connaissances expertes et reposent souvent sur des données externes (ex. masques du domaine cultivée, données de référence) qui limitent leur application dans d'autres régions du monde.

Certaines études combinent classification supervisée et non supervisée dans des approches mixtes, où les étapes de classification s'enchaînent de façon à sous-diviser successivement les classes ; par exemple le domaine cultivé est classé en premier et ensuite sous-divisé en différents systèmes de culture (ex. Mingwei et al., 2008; Panigrahy et al., 2011; Wardlow et Egbert, 2008). Ces approches de classification par étapes, parfois hiérarchiques, aident à réduire progressivement la variabilité spectrale initiale de l'image, en facilitant la séparabilité finale des classes d'intérêt, mais ces études ont recours à des données externes et des données de référence collectées sur le terrain pour guider les étapes de classification.

### 1.3.2.3. Techniques de réduction de la variabilité spectrale

Afin de diminuer la variabilité spectrale élevée qui existe sur de grandes étendues sans dépendre de données externes, les approches de cartographie de systèmes agricoles à l'échelle régionale bénéficieraient largement d'étapes de réduction de la variabilité spatiale avant la classification.

Les techniques de segmentation dérivées de l'analyse d'image orientée-objet, connues comme OBIA ou GEOBIA (acronymes anglais de (Geographic) Object-Based Image Analysis), sont maintenant largement utilisées par la communauté de télédétection pour réduire la variabilité spectrale en regroupant des pixels individuels en objets thématiquement significatifs qui résument leurs propriétés spectrales (Blaschke et al., 2014; Bunker et al., 2016; Hay et Castilla, 2008). Or, les exemples d'études travaillant à l'échelle régionale répertoriés dans la section 1.3.2.1 privilégient tous des approches de classification par pixel.

La stratégie de réduction de la variabilité spatiale, dite stratification<fnref n="22" />, consiste à partitionner les régions en sous-régions, ou strates, en amont des classifications (ex. Cai et al., 2011; Cano et al., 2017; Franklin et Wulder, 2002; Massey et al., 2017; Vintrou et al., 2012; Wardlow et Egbert, 2008; Xiong et al., 2017). Traditionnellement, des cartes externes sont utilisées (ex. écorégions, zonages agro-écologiques, régions agro-climatiques), mais quelques

<footnote n="22">²² La communauté de télédétection n'a pas encore formulée une définition consensuelle du terme stratification. Ce terme, à l'origine statistique, a été pourtant communément employé en référence à un découpage spatial des territoires en sous-régions géographiques relativement homogènes à partir de variables environnementales et/ou climatiques (ex. Hazeu et al., 2011; Mücher et al., 2016).</footnote>
approches innovantes ont commencé à explorer le potentiel des stratifications issues d'images satellitaires en utilisant des techniques de segmentation OBIA pour les classifications de l'occupation des terres sur de grandes étendues (ex. Cano et al., 2017; Vintrou et al., 2012).

Ces premiers travaux de stratification par télédétection, délimitant des objets géographiques extensifs à partir des données à moyenne résolution spatiale, divergent de l'utilisation courante des techniques de segmentation OBIA, qui généralement concerne la délimitation des objets géographiques à une échelle fine (ex. arbres, bâtiments, routes parcelles) à partir de données à haute ou très haute résolution spatiale.

#### 1.3.2.4. La stratification régionale en unités de paysage

On constate un manque général dans la littérature d'approches de télédétection pour la cartographie et la caractérisation des systèmes agricoles à des niveaux d'organisation supérieurs à celui de la parcelle. En effet, les cartes de systèmes agricoles par télédétection sont généralement produites à l'échelle de la parcelle, ou ensemble de parcelles pour les études qui travaillent sur des régions avec un parcellaire de taille inférieure à la taille des pixels (ex. Cheema et Bastiaanssen, 2010; Guan et al., 2016; Gumma et al., 2016).

La stratification spatiale aurait dans ce cas un potentiel peu exploré pour la mise à l'échelle des classifications obtenues à l'échelle de la parcelle, permettant de les représenter à des niveaux d'organisation supérieurs. Par exemple, Panigrahy et al. (2011) ont caractérisé les systèmes agricoles de la plaine indo-gangétique au niveau de régions agro-climatiques à partir d'informations issues d'enquêtes auprès des producteurs sur les successions culturales, le niveau de fertilisation et la qualité des sols. Ils ont relié cette information à des indices sur la diversité des cultures et l'intensité des pratiques qu'ils ont calculés à partir des classifications des cultures séquentielles par télédétection et mise à l'échelle de régions administratives (Sushma Panigrahy et al., 2011).

Les techniques d'OBIA avec lesquelles on peut segmenter automatiquement l'imagerie satellitaire en objets relativement homogènes à plusieurs échelles (Hay et Castilla, 2008), semblent particulièrement adaptées pour la stratification des régions, pouvant générer des unités cartographiques (strates) de taille supérieure à la parcelle et variable selon l'échelle utilisée. Bien que ces techniques aient été largement utilisées pour la segmentation de la végétation à une échelle fine à partir d'imagerie à haute résolution spatiale (Blaschke, Johansen et Tiede, 2011), leur potentiel pour la stratification de régions en unités de paysage commence à peine à être exploré (ex. Bisquert, Bégué et Deshayes, 2015).
Bisquert et al. (2015) ont introduit une approche innovante basée sur la segmentation de variables spectrales et texturales dérivées de données MODIS (trois images d'EVI, *Enhanced Vegetation Index*, et de texture correspondant aux moyennes d'avril, juillet et décembre sur 5 ans), pour produire une stratification spatiale de la France métropolitaine en 300 unités de paysage (présentée dans la Figure 12). Les unités de paysage résultantes, non classées, présentent une cohérence avec l'organisation spatiale de l'occupation des terres (Bisquert et al., 2017). Cependant, les variables utilisées représentant seulement les informations de 3 mois de l'année et synthétisant ces informations sur 5 ans perdent le détail temporel des variations intra-saisonnières qui caractérisent les systèmes agricoles, et donc la segmentation n'est pas représentative de l'organisation spatiale de ceux-ci. En outre, dans cette approche, l'échelle de segmentation est déterminée par un critère d'optimisation statistique (i.e. l'échelle à laquelle l'hétérogénéité entre unités de paysage et l'homogénéité au sein des unités sont maximisées est retenue). Or, le concept d'unité de paysage ne s'attache pas à une échelle optimale, mais est plutôt conçu comme un concept multiscalaire (Bourget et Le Dû-Blayo, 2010; Zonneveld, 1989).

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure 12. Stratification spatiale de la France métropolitaine en unités de paysage à partir de données MODIS (source : Bisquert et al., 2015).</figcaption></figure>

Bourget et Le Dû-Blayo (2010) proposent une approche alternative de stratification régionale en unités de paysage. Leur approche ascendante part de données locales issues de la télédétection qui sont synthétisées progressivement jusqu'à obtenir des « regroupements en entités homogènes » représentatives des paysages de Bretagne. Les données locales de départ sont une classification des types de paysage (typologie qui correspond à l'occupation des terres) de la région à partir d'une série temporelle d'images MODIS et des données de pente et d'altitude issues d'un modèle numérique de terrain. La résolution spatiale de MODIS est
considérée comme « très pertinente pour les études à l'échelle régionale » puisqu'elle représente « une première synthèse des paysages » (Bourget et Le Dû-Blayo, 2010).

L'approche consiste dans un premier temps à extraire des unités de paysage suivant trois méthodes : une délimitation visuelle, un regroupement des informations locales à l'aide du logiciel ClaPaS (CLAssement de PAysages et Segmentation) (Robbez-Masson et al., 1999), et une méthode basée sur la morphologie mathématique. Les résultats des trois méthodes sont ensuite synthétisés visuellement et par croisement avec des Atlas départementaux de paysages, jusqu'à la délimitation et la classification finale d'unités de paysage synthétiques (Bourget et Le Dû-Blayo, 2010).

Cette approche est innovante du fait de l'utilisation de la télédétection et de certaines méthodes automatiques pour la stratification régionale en unités de paysage. Cependant, des méthodes dites holistiques sont aussi mobilisées (travail de synthèse visuelle, apport de connaissances expertes, croisement avec des données externes), résultant en une approche très « expertisée », qui limite sa reproductibilité et applicabilité sur d'autres régions. En outre, le découpage final en unités de paysage ne représente pas spécialement l'organisation spatiale des systèmes agricoles, mais délimite plutôt des espaces naturels (ex. bassins versants, massifs montagneux, plateaux, marais) avec une utilisation des terres diversifiée au sein des unités extraites.

À partir de ces exemples, on peut néanmoins percevoir le fort potentiel de la stratification régionale à partir d'imagerie satellitaire et des techniques d'OBIA pour la délimitation d'unités de paysage agricole dans le but de représenter les systèmes agricoles à des niveaux d'organisation spatiale supérieurs à celui de la parcelle.
## Bilan : La télédétection et la cartographie de systèmes agricoles

- Les progrès technologiques ont contribué au déploiement de nombreux satellites d'observation de la Terre qui permettent la détection de diverses composantes des systèmes agricoles liées à l'utilisation et la productivité des terres. La cartographie de systèmes agricoles à l'échelle régionale par télédétection s'avère cependant un exercice complexe, dû, entre autres, à la forte variabilité spectrale des surfaces liée à la grande diversité des conditions environnementales et des pratiques agricoles au sein d'une région.

- La majorité des études sont ainsi menées à l'échelle locale et utilisent des classifications supervisées pour cartographier les espèces cultivées, sans incorporer des informations sur les pratiques agricoles. À l'échelle régionale, la classification supervisée est aussi privilégiée, et les approches reposent souvent sur des connaissances expertes et des données externes, ce qui limite la mise à jour régulière des cartes et le transfert entre régions du monde.

- Afin de diminuer la variabilité spectrale sans dépendre de données externes, la cartographie de systèmes agricoles à l'échelle régionale par télédétection bénéficierait de techniques de réduction de la variabilité spatiale telles que la segmentation et la stratification spatiale.

- La stratification spatiale par télédétection aurait également un potentiel non exploré pour réaliser un transfert d'échelle des informations sur les systèmes agricoles obtenues à l'échelle de la parcelle jusqu'à des niveaux d'organisation supérieurs, au travers de la délimitation d'unités de paysage agricole.

## 1.4. Objectif et questions de recherche

Dans le cadre de la production de données spatiales en appui au suivi de l'agriculture à grande échelle, on constate que la production de cartes de systèmes agricoles à l'échelle régionale s'avère nécessaire pour compléter le manque général d'informations sur les activités agricoles et leur localisation avec des informations détaillées, régulières, objectives et spatialement explicites. La production de ces informations de façon opérationnelle nécessite des approches de cartographie innovantes et génériques qui intègrent des méthodes simples et pragmatiques, non figées en termes de données, en équilibrant la performance technique et la facilité de mise en œuvre.
La télédétection offre un potentiel avéré dans la production de cartes de systèmes agricoles à l'échelle régionale de façon opérationnelle, mais aujourd'hui la plupart des approches de télédétection concernent la classification de l'occupation des terres (ex. espèces cultivées) à l'échelle locale avec des méthodes supervisées. Ces approches reposent fortement sur des données externes et les informations sur les pratiques agricoles sont généralement omises.

Nous émettons l'hypothèse que les images satellitaires contiennent des informations synoptiques sur les principaux éléments constitutifs des paysages agricoles et sur les facteurs humains qui modèlent ces paysages tels que l'organisation spatiale des surfaces cultivées, la taille et la forme du parcellaire, les pratiques agricoles et les changements d'occupation et utilisation des terres, et reflètent en même temps les facteurs environnementaux tels que le climat, les ressources en eau, le relief et les propriétés des sols qui déterminent l'aptitude à la production agricole, la phénologie des surfaces agricoles et leur productivité. Ainsi, on part du principe que ces informations peuvent être extraites des images satellitaires sous forme d'indicateurs temporels et spectraux suffisamment descriptifs des systèmes agricoles pour leur localisation et caractérisation à plusieurs échelles sans avoir recours à de données externes.

> L'objectif principal de cette thèse est de développer et d'évaluer une approche multiscalaire, basée sur le traitement et l'analyse d'imagerie satellitaire optique, pour la cartographie et la caractérisation de systèmes agricoles à l'échelle régionale.

Pour atteindre l'objectif général, ce travail de thèse s'attache à répondre aux questions de recherche suivantes :

* Comment délimiter des unités de paysage agricole à partir des données satellitaires pour la cartographie des systèmes d'utilisation agricole des terres ?

* Comment aborder la forte variabilité spectrale associée à la grande diversité de surfaces et d'utilisation des terres au sein d'une région pour cartographier les espèces cultivées et les pratiques agricoles ?

* Quelle est la reproductibilité de l'approche développée face au changement de type d'agriculture (de l'agriculture intensive à la petite agriculture familiale) ?
## 1.5. Approche générale

L'approche développée est basée sur le traitement et l'analyse d'images satellitaires optiques avec des techniques de réduction de la variabilité spectrale et des méthodes de classification non supervisée pour la cartographie et la caractérisation de systèmes agricoles à l'échelle régionale. C'est une approche multiscalaire qui se décompose en deux méthodes principales, visant chacune à produire un type de carte régionale de systèmes agricoles :

(i) Cartographie des systèmes d'utilisation agricole des terres par une méthode de stratification régionale en unités de paysage et classification des unités à partir d'une série annuelle de NDVI à moyenne résolution spatiale ;

(i) Cartographie des systèmes de culture par une méthode de classification orientée-objet non supervisée à l'échelle de la parcelle à partir d'une mosaïque à haute résolution spatiale et d'une série annuelle de NDVI à moyenne résolution spatiale.

L'approche est mise en œuvre sur l'État brésilien du Tocantins, une région de plus de 200 000 km² avec une grande diversité de surfaces et d'utilisation des terres, et est décrite dans les chapitres 3 et 4. Ces deux chapitres fournissent des réponses aux deux premières questions de recherche. La Figure 13 montre sous forme de schéma synthétique les principales étapes de l'approche générale décrites dans les chapitres 3, 4 au cœur de cette thèse.

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 13. Principales étapes de l'approche générale décrites dans les chapitres 3 et 4.</figcaption></figure>
Ensuite, la reproductibilité des méthodes est évaluée en Afrique de l'Ouest au Burkina Faso, une région de superficie semblable, en réponse à la dernière question de recherche. Les résultats de cette évaluation sont présentés et discutés dans le chapitre 5.
# Chapitre 2.

## Régions d'étude, données et outils

<table><tbody><tr><td>2.1. LES RÉGIONS D'ÉTUDE</td><td>48</td></tr><tr><td>2.1.1. L'État brésilien du Tocantins</td><td>48</td></tr><tr><td>2.1.1.1. Présentation générale du Tocantins</td><td>48</td></tr><tr><td>2.1.1.2. Les systèmes agricoles du Tocantins</td><td>51</td></tr><tr><td>2.1.2. Le Burkina Faso</td><td>54</td></tr><tr><td>2.1.2.1. Présentation générale du Burkina Faso</td><td>54</td></tr><tr><td>2.1.2.2. Les systèmes agricoles du Burkina Faso</td><td>59</td></tr><tr><td>2.2. LES DONNÉES</td><td>61</td></tr><tr><td>2.2.1. Données satellitaires</td><td>62</td></tr><tr><td>2.2.1.1. Les séries temporelles d'images de NDVI du capteur MODIS</td><td>62</td></tr><tr><td>2.2.1.2. La mosaïque Landsat 8</td><td>69</td></tr><tr><td>2.2.1.3. Les images Sentinel-2A et SPOT 7</td><td>71</td></tr><tr><td>2.2.2. Carte d'occupation des terres</td><td>72</td></tr><tr><td>2.2.3. Données de validation</td><td>73</td></tr><tr><td>2.2.3.1. Données de vérité terrain</td><td>73</td></tr><tr><td>2.2.3.2. Statistiques agricoles</td><td>76</td></tr><tr><td>2.3. LES OUTILS</td><td>77</td></tr><tr><td>2.3.1. L'analyse en composantes principales</td><td>77</td></tr><tr><td>2.3.2. Les coefficients de relation entre variables</td><td>79</td></tr><tr><td>2.3.3. L'algorithme de segmentation multi-résolution</td><td>80</td></tr><tr><td>2.3.4. L'algorithme de classification non supervisée k-means</td><td>81</td></tr><tr><td>2.3.5. Les indices d'évaluation de classifications</td><td>82</td></tr></tbody></table>
# Chapitre 2. Régions d'étude, données et outils

## 2.1. Les régions d'étude

### 2.1.1. L'État brésilien du Tocantins

#### 2.1.1.1. Présentation générale du Tocantins

L'État du Tocantins, situé au centre-nord du Brésil (5°10' - 13°27'S, 45°41' - 50°44'O), s'étend sur 277 621 km² dans une zone en transition entre les biomes de l'Amazonie et du Cerrado (Figure 14). C'est une région agricole à forte influence anthropique qui a connu une évolution importante de l'utilisation des terres au cours des dernières décennies.

<figure><img src="image_20.png" /></figure>

Figure 14. Localisation de l'État du Tocantins au centre-nord du Brésil et de sa capitale Palmas (point rouge), frontières avec les États limitrophes (trait gris) et limites des biomes de l'Amazonie et Cerrado (trait blanc) (sources : limites des états (IBGE, 2017) ; limites des biomes (IBGE, 2004) ; localisation capitale (SEPLAN, 2012) ; image de fond (mosaïque Landsat 8 OLI composée de scènes de juillet 2014 et 2015, USGS (s. d.)).
Depuis sa création en 1988, le Tocantins connaît une forte croissance démographique et son économie est en pleine évolution, basée sur un secteur agricole en développement (Fornaro, 2012; Pedroso da Silva et Almeida, 2007). Outre le développement extensif des systèmes d'élevage, induit par l'extension du réseau de transport depuis les années 70, qui dominent actuellement la plupart des terres en dehors des limites des aires protégées, cette région subit, depuis la dernière décennie, une extension des terres cultivées principalement au détriment de pâturages dégradés, mais aussi de zones de végétation naturelle (Barona et al., 2010; Fornaro, 2012; Pedroso da Silva et Almeida, 2007; Rudorff et al., 2015).

Cette tendance est fortement influencée par la demande mondiale de soja brésilien, responsable de l'extension des superficies cultivées de soja dans la nouvelle, et sans doute dernière, frontière agricole du Brésil : la région MATOPIBA (Figure 15), nommée d'après les États qui la composent : Maranhão, Tocantins, Piauí et Bahia (Bolfe et al., 2016; Fornaro, 2012; Spangler, Lynch et Spera, 2017). Pour le Tocantins seul, la superficie cultivée de soja a augmenté de 900 000 hectares entre l'année 2000 et 2018 (CONAB, 2018).

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

Figure 15. Localisation de la région de MATOPIBA (code de couleur orange), la nouvelle frontière agricole du Brésil, composée de parties des États du Maranhão (MA), Piauí (PI), Bahia (BA) et l'étendue complète du Tocantins (TO, rayé rouge) (sources : limites des états (IBGE, 2017) ; limites de MATOPIBA (de Miranda, Magalhães et de Carvalho, 2014)).
Les incitations qui ont motivé l'arrivée de producteurs agricoles au Tocantins, notamment des régions du sud du Brésil, et des investisseurs, brésiliens et étrangers, sont nombreuses. D'une part, bien que prédominent des sols à faible fertilité et forte acidité qui requièrent des pratiques de fertilisation et chaulage (Lima, Oliveira et de Aquino, 2000), les conditions environnementales et climatiques sont généralement très favorables à la production agricole. Celles-ci comprennent un relief dominé par des plaines, un climat tropical avec une température et une précipitation moyennes annuelles qui oscillent entre 25°C et 29°C et 1200 mm et 2100 mm selon la zone (Barros de Sousa, Teixeira Borges et Ribeiro Dias, 2012), une saison de pluies qui a une durée d'environ 6 mois (d'octobre à mars), ainsi que des abondantes ressources hydriques.

Une étude sur l'aptitude à la production agricole (cultures, pâturages, foresterie) au Tocantins réalisée par l'Institut brésilien de recherche agronomique (EMBRAPA, acronyme portugais de *Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária*), estime que seulement 5,8 %<fnref n="23" /> de la superficie totale de l'État ne présentent pas d'aptitude à la production agricole, et 35,3 % serait apte aux cultures (Hirano et al., 1989).

D'autre part, l'arrivée de producteurs agricoles et des investisseurs est facilité par des incitations fiscales du gouvernement fédéral destinées à encourager la production agricole, notamment du soja et du riz dans la région (ex. au travers de programmes comme le projet Rio Formoso) (Sauer et Leite, 2012). De plus, l'investissement en infrastructures publiques soutient également la production agricole, notamment, le potentiel d'exportation de l'État a considérablement augmenté grâce à l'ouverture des écluses de Tucuruí sur la rivière Tocantins en 2010, et est largement favorisé par l'axe routier Belém-Brasília qui permet la circulation de la production vers d'autres États et de ports côtiers.

Enfin, la législation environnementale en vigueur pour la protection du biome Cerrado - qui occupe environ 91 % du Tocantins -, est moins sévère que celle des autres biomes. Par exemple, suivant les directives du Code forestier brésilien, les propriétaires de terres au Cerrado sont tenus de ne conserver que 20 à 35 % de leurs propriétés en tant que réserve légale, contre 80 % en Amazonie.

<footnote n="23">²³ L'étude d'aptitude à la production agricole ne prend pas en compte la superficie des zones protégées, les aires de conservation ni les réserves indigènes dans leurs estimations. Les estimations sont réalisées sur la base des multiples données environnementales et climatiques (ex. propriétés chimiques et physiques des sols, végétation, relief, pente, érosion, profondeur effective, drainage, température minimale et maximale, précipitations) (Hirano et al., 1989).</footnote>
Le biome Cerrado, caractérisé par une savane arbustive (*cerrado sensu stricto*, dominée par des arbustes et des arbres clairsemés sur une strate herbacée), alternée avec des formations fermées (*cerradão*) qui se connectent à des forêts de galerie le long des cours d'eau (*mata de galeria*), est pourtant considéré comme l'un des 34 *hotspots* de la biodiversité mondiale (Klink et Machado, 2005; Silva, 2007). Cependant, les efforts de conservation ont été modestes et il est fortement menacé par la déforestation, entre autres pressions anthropiques (ex. incendies et exploitations minières) (Klink et Machado, 2005; Silva, 2007; Spera, 2017).

Au Tocantins, les aires de conservation représentent 25,8 % de la superficie totale, réparties entre unités de conservation, corridors écologiques et réserves indigènes, mais seulement 5,7 % de la superficie a un statut de “protection integral”<fnref n="24" /> (Barros de Sousa et al., 2012). Les aires de conservation au Tocantins sont considérées insuffisantes en nombre et en extension et peu représentatives de l'hétérogénéité régionale d'espaces naturels, le paysage étant décrit comme des îles de Cerrado insérées dans une matrice d'agro-écosystèmes (Silva, 2007).

### 2.1.1.2. Les systèmes agricoles du Tocantins

Traditionnellement, l'agriculture au Tocantins était limitée à des sites de terres fertiles et l'élevage extensif était pratiqué sur les grandes étendues de savanes naturelles (Silva, 2007). À partir des années 70, l'arrivée des techniques agricoles modernes telles que le chaulage des sols, et des plantes fourragères telles que le Brachiaria, a fortement transformé les systèmes agricoles qui aujourd'hui utilisent des pratiques mécanisées et intensives (Silva, 2007).

Le Tocantins intègre à ce jour différents systèmes d'élevage, culture et agroforesterie. Les systèmes d'élevage concernent principalement des systèmes d'élevage extensif bovin pour la production de viande. Le bétail est alimenté avec les pâturages des formations végétales ouvertes (*campo limpo*), ou des zones déboisées. Les pâturages naturels dégradés abondent, avec différents degrés de dégradation (perte du couvert végétal et recolonisation par espèces « invasives ») et surpâturage, qui sont éventuellement abandonnés dû à leur faible productivité. Les pâturages cultivés avec des espèces fourragères africaines telles que le Brachiaria ou l'Andropogon représentent une alternative largement adoptée pour augmenter la production de viande dans la région (Borghi et al., 2015). Le modèle d'élevage intensif par confinement du bétail est une autre alternative, qui commence à prendre de l'ampleur dans la

<footnote n="24">²⁴ Les “unités de conservation de protection intégrale” ne peuvent pas être habitées par l'homme. Seules sont autorisées l'utilisation indirecte de ses ressources naturelles au travers d'activités comme la recherche scientifique et le tourisme écologique.</footnote>
région pour satisfaire la toujours croissante demande de viande. La Figure 16 présente une
illustration de différents pâturages au Tocantins.

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 16. Exemples de différents types de pâturage au Tocantins : (a) pâturage naturel ; (b) pâturage planté ; (c) pâturage naturel dégradé ; (d) pâturage naturel dégradé par surpâturage (photographies réalisées par B.Bellón).</figcaption></figure>

La production laitière est mineure par rapport à la production de viande, et se développe principalement dans les municipalités<fnref n="25" /> de Taguatinga, Combinado et Lavandeira au sud-est, avec une productivité en dessous de la moyenne nationale (c’est un système d’élevage majoritairement extensif et de faible technicité) (Rodrigues de Melo *et al.*, 2010).

Les systèmes de culture sont dominés par trois systèmes de production de soja,
caractérisés par des pratiques de gestion hautement mécanisées et des grandes parcelles,
d'environ 100 hectares (Borghi et al., 2015). L'un de ces systèmes est basé sur la monoculture
de soja, caractérisée par un seul cycle de culture (le semis a lieu généralement entre octobre et
novembre, avec le début des pluies, et la récolte en avril), et les deux autres sont caractérisés
par une culture séquentielle avec un double cycle cultural au cours de la même saison de
croissance. La culture séquentielle est une forme d'intensification qui est couramment adoptée
dans cette région car elle permet d'augmenter les rendements tout en réduisant le besoin
d'extension des terres cultivées (Spangler et al., 2017).

<footnote n="25">²⁵ Au Brésil, une municipalité (*município*) correspond à la plus petite division du pays, après la division par États (n-2).</footnote>
Dans l'un de ces systèmes en double culture, une variété de soja à cycle court est cultivée pendant l'été (semis entre octobre et novembre, et récolte<sup>26</sup> entre mars et avril), suivie d'une culture céréalière (principalement maïs) cultivée entre la fin de l'été et début de l'automne (récolte durant les mois de juin et juillet). Le deuxième cycle cultural est principalement destiné à la production de paille sur laquelle le soja est replanté en semis-direct<sup>27</sup> lors de la saison culturale suivante. Dans l'autre système en double culture, localisé sur les plaines inondables des rivières Formoso et Javaés dans le sud-ouest, du riz irrigué par inondation est cultivée pendant la saison de pluies (semis entre octobre et novembre et récolte entre mars et avril), suivie d'une culture tardive de soja, cultivée entre mai et septembre en utilisant une pratique de "sous-irrigation"<sup>28</sup>.

La culture de la canne à sucre irriguée, localisée dans la municipalité de Pedro Afonso au
centre-nord de l'État, se développe rapidement dû à la croissante demande de biocarburants,
remplaçant les cultures annuelles dans les propriétés de la municipalité (Borghi et al., 2015;
de Souza et al., 2017). Des systèmes de cultures pérennes sont également présents dans la
région et comprennent les plantations d'eucalyptus et d'hévéa au nord de l'État.

<footnote n="26"><sup>26</sup> Pour distinguer la période culturale des différents produits, la période de récolte des produits du premier cycle est connue dans la région comme “safra”, et celle des produits du deuxième cycle comme “safrinha”, ainsi on trouve souvent des appellations des différents produits telles que “soja-safra” ou “milho-safrinha”.</footnote>

<footnote n="27"><sup>27</sup> La pratique du semis-direct sur résidus végétaux suit les principes de l'agriculture de conservation, et se caractérise par le non-travail et le couvert permanent du sol par des résidus de culture, ce qui permet de ne pas dégrader la structure du sol et le protéger de l'érosion. Le maïs, qui a une forte valeur économique est aujourd'hui privilégiée pour la production du paillage au Tocantins, le grain étant récolté et commercialisé, mais le mil et le sorgho sont aussi utilisés (le dernier est également produit pour l'alimentation du bétail), et parfois des graminées comme le Braquiaria (Borghi et al., 2015).</footnote>

<footnote n="28"><sup>28</sup> Cette pratique d'irrigation consiste à irriguer le système racinaire par le contrôle de la nappe phréatique de sorte à maintenir les eaux souterraines à une profondeur optimale par la gestion de l'eau d'irrigation et du drainage.</footnote>
<figure><img src="image_23.png" /></figure>

Figure 17. Clichés du Tocantins : (a) résidus de sorgho de couverture ; (b) système d'irrigation à pivot central sur une parcelle de canne à sucre ; (c) plantation d'hévéa (Hevea brasiliensis) ; (d) usine de traitement et raffinerie de soja ; (e) jeunes pousses de soja (cultivée par semis-direct) sur résidus de maïs ; (f) élevage de zébus à viande en confinement ; (g) bétail paissant dans un pâturage naturel ; (h) champ labouré et préparation du chaulage des sols (photographies réalisées par B.Bellón).

## 2.1.2. Le Burkina Faso

### 2.1.2.1. Présentation générale du Burkina Faso

Le Burkina Faso, enclavé au cœur de l'Afrique de l'Ouest (9°24' - 15°05'N, 2°22'E - 5°29'O), s'étend sur 274 122 km² couvrant trois zones climatiques qui suivent un gradient pluviométrique latitudinal (Figure 18) : la zone sahélienne au nord du pays, avec une précipitation annuelle inférieure à 600 mm, la zone de transition soudano-sahélienne avec une précipitation annuelle entre 600 et 900 mm et la zone soudano-guinéenne au sud avec une précipitation annuelle supérieure à 900 mm (Dembélé, 2010).
<figure><img src="image_24.png" /></figure>

Figure 18. Localisation du Burkina Faso au centre de l'Afrique de l'Ouest, de sa capitale Ouagadougou (point rouge), des pays limitrophes et des zones climatiques (sources : limites des pays (FAO-UN, 1994), zones climatiques (Direction de la Météorologie du Burkina Faso), image de fond (mosaïque MODIS, produit MOD09A1 du 19/12/2014, NASA LP DAAC (s. d.-a)).

L'économie du Burkina Faso est peu diversifiée et repose largement sur l'agriculture qui représente la principale activité de la région, contribuant à 36 % du produit intérieur brut<fnref n="29" /> et occupant environ 80 % de la population active (Dembélé, 2010; FEWS NET/USAID, 2010; World Bank, 2017).

Bien que l'agriculture soit le moteur économique du pays, avec quelques cultures de rente dédiées à l'exportation, elle demeure essentiellement une agriculture extensive adressée principalement à l'autoconsommation et au marché local (OSS, 2015). L'agriculture pluviale domine, avec plus de 85 % de la superficie cultivée (Dembélé, 2010). La pluviosité est ainsi l'élément dominant qui détermine la production et la distribution spatiale des systèmes agricoles (FEWS NET/USAID, 2010). En effet, au-delà des conditions climatiques, les conditions environnementales au Burkina Faso présentent une variabilité spatiale peu marquée, avec des sols généralement peu profonds et pauvres en matières organiques et un

<footnote n="29">²⁹ Estimation de la Banque Mondiale qui inclut la valeur ajoutée de l'agriculture, de l'exploitation forestière, de la chasse et de la pêche. Elle a été calculée sur une moyenne sur la période de 2000 à 2016 (World Bank, 2017).</footnote>
relief relativement plat, dominé par une pénéplaine (appelée le « Plateau Central ») qui couvre plus des trois quarts du pays (CILSS, 2016; OSS, 2015).

La saisonnalité pluviométrique d'une année moyenne se caractérise par une courte saison de pluies (généralement de mai à septembre) et une longue saison sèche (d'octobre à avril), mais varie spatialement : dans la zone sahélienne la saison de pluies dure entre 2 et 4 mois, dans la zone soudano-sahélienne entre 4 et 5 mois et dans la zone soudano-guinéenne entre 6 et 7 mois (CILSS, 2016). Ainsi, dans le nord aride du pays, les activités d'élevage prédominent, dans le Plateau Central les cultures vivrières, principalement céréalières, et dans le sud-ouest plus de terres sont dédiées aux cultures de rente et à la diversification de la production avec des zones maraîchères et de vergers (CILSS, 2016; FEWS NET/USAID, 2010).

Les zonages de moyens d'existence au Burkina Faso développés par USAID pour FEWS NET (présentés dans la section 1.2.5.1) mettent en évidence la variabilité spatiale de la production et du calendrier agricole par rapport à la saisonnalité pluviométrique (un extrait des zones du nord et sud-ouest du produit de 2010 est présenté dans la Figure 19) (FEWS NET/USAID, 2010).
## Profils de moyens d'existence au Burkina Faso

### Nord élevage transhumant et mil

<figure><img src="image_25.png" /></figure>

<figure><img src="image_26.png" /></figure>

### Sud-ouest fruits, coton et céréales

<figure><img src="image_27.png" /></figure>

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

Figure 19. Calendrier saisonnier et configuration des pluies des zones du nord et sud-ouest du Burkina Faso, extraits du produit de 2010 des zonages de moyens d'existence au Burkina Faso (adaptée de FEWS NET/USAID, 2010).

Outre une forte variabilité spatiale, la pluviométrie au Burkina se caractérise par des fluctuations interannuelles importantes (Dembélé, 2010). Le secteur agricole subit ainsi les effets des années de sécheresse, où la production est déficitaire, entraînant des périodes de
soudure plus ou moins longues selon l'année, et une persistance de l'insécurité alimentaire et économique (Dembélé, 2010). De plus, une tendance à l'aridification du climat burkinabé est observée, avec une réduction sensible des volumes de précipitation et une élévation des températures (avec les plus fortes températures relevées autour de 40° à 45°C), ce qui augmente progressivement les taux d'évaporation (Dembélé, 2010).

L'aridification constitue un enjeu majeur pour les ressources en eau du pays. Les plans d'eau diminuent en volume, et les cours d'eau, la plupart avec un écoulement temporaire, présentent des débits avec des tendances à la baisse (Dembélé, 2010). Afin de réduire la vulnérabilité à la sécheresse et les pénuries d'eau, nombreux barrages et digues ont été construits le long des fleuves (CILSS, 2016). Ces réservoirs approvisionnement les espaces urbains, et servent à l'irrigation de zones maraîchères, contribuant à la diversification de la production agricole (CILSS, 2016).

La dégradation des sols représente aussi un enjeu environnemental majeur pour la production agricole burkinabé. Les sols du Burkina, qui naturellement présentent une vulnérabilité à l'érosion hydrique et éolienne, sont exposés à une baisse de la fertilité et une érosion accélérée liée à la déforestation et les pratiques culturales inadaptées (Dembélé, 2010; OSS, 2015). Afin de compenser la faible de productivité des sols et sa dégradation, les surfaces cultivées s'étendent rapidement et les périodes de jachère se raccourcissent (Knauer et al., 2017).

De plus, la population augmente rapidement, avec un taux de croissance annuelle de 2.39 %<fnref n="30" /> (World Bank, 2018) ce qui accélère l'ouverture de nouvelles zones agricoles, au détriment des surfaces naturelles, et la dégradation des sols (Knauer et al., 2017). En conséquence, il est estimé que le pays atteindra ses limites de terres cultivables en 2030 (Mathys et Gardner, 2009).

À l'exception du nord, où la surface couverte par des steppes demeure relativement stable dû aux contraintes climatiques qui ne favorisent pas l'installation de cultures, les formations végétales naturelles du reste du pays ont été fortement réduites (une réduction estimée de 39 % entre 1975 et 2013) afin de faire place aux cultures et se trouvent confinées dans les aires protégées (CILSS, 2016). Les ressources forestières, également exploitées pour la satisfaction des besoins énergétiques de la population, se raréfient (CILSS, 2016). Aujourd'hui, même les réserves naturelles voient leur surface diminuer considérablement dans un milieu naturel hautement fragmenté (CILSS, 2016; Knauer et al., 2017).

<footnote n="30">³⁰ Estimations de la Banque Mondiale calculée sur une moyenne sur la période de 2001 à 2016 (World Bank, 2018).</footnote>
2.1.2.2. Les systèmes agricoles du Burkina Faso

Les systèmes d’élevage au Burkina Faso, concernent essentiellement des systèmes
pastoraux du type transhumant ou sédentaire extensif (Dembélé, 2010; OSS, 2015).
Les troupeaux peuvent être composés de plusieurs espèces (ex. bovins, ovins, caprins etc.),
mais les bovins zébus dominent (Dembélé, 2010). L’alimentation des troupeaux est fournie
pour l’essentiel par le pâturage naturel, principalement des steppes et des savanes arbustives
(Akoudjin et al., 2016).

Pendant la saison de pluies, les pâturages maintiennent leur valeur nutritive, qui diminue considérablement en fin de saison, ainsi que les points d'eau (Dembélé, 2010). Généralement, les éleveurs transhumants du nord se déplacent en début de saison sèche vers le sud, où les animaux peuvent s'alimenter de l'herbe des bas-fonds et des résidus des cultures (Dembélé, 2010). Les troupeaux représentent une source importante de fumier pour les terres cultivées, mais les dégâts provoqués par les animaux dans les champs sont sources de nombreux conflits entre éleveurs et agriculteurs, ce qui a limité les parcours des animaux à des zones de sols incultivables (Akoudjin et al., 2016; BAfD, 2015; Dembélé, 2010).

L’élevage sédentaire et les systèmes agro-pastoraux se sont rapidement développés à partir des années 80, avec deux origines : l’installation des migrants venus du nord sahélien dans le sud du Burkina et la diversification des activités dans les exploitations agricoles (Dembélé, 2010; Gonin et Tallet, 2012).

Les exploitations agricoles sont majoritairement familiales et peuvent être divisées en trois types en fonction de leur taille et leurs niveaux de technification : (i) les petites exploitations, avec des superficies entre 3 et 6 hectares qui pratiquent l'agriculture vivrière de façon manuelle et sans utilisation d'intrants ; (ii) les exploitations de taille moyenne, avec des superficies d'au moins 6 hectares qui dédient une partie de leurs terres aux cultures de rente, pratiquent la culture attelée et utilisent quelques intrants ; (iii) les grandes exploitations, d'au moins 10 hectares qui consacrent plus de terres à la production de cultures de rente qu'à la production vivrière et qui pratiquent la culture attelée voire mécanisée et utilisent plus d'intrants (Dembélé, 2010).

Les grandes exploitations sont concentrées dans le bassin cotonnier dans l'ouest et sont essentiellement dédiées à la culture du coton, qui est la principale culture de rente (suivie des cultures oléagineuses telles que le sésame et l'arachide) et le deuxième produit exporté du Burkina Faso après l'or (OSS, 2015). Les assolements de ces exploitations consacrent de plus
en plus de superficie au maïs, cultivé en système de rotation avec le coton (Guenot et Huchet-Bourdon, 2014).

En dehors du bassin cotonnier les petites exploitations prédominent, avec un parcellaire de petite taille (d'environ 0.6 hectares) et une forte hétérogénéité intra-parcellaire, exacerbée au sud par la présence des arbres des systèmes agro-forestiers. Leur production est dominée par les céréales, notamment du mil et du sorgho, et d'autres cultures vivrières légumineuses comme le niébé (cultivé en association avec les céréales), l'igname ou le voandzou (Dembélé, 2010). Le défrichement sélectif lors de la création des champs est une pratique courante au Burkina pour conserver les espèces arborées à valeur alimentaire, énergétique, ou encore culturelle, en association avec les cultures (Thiombiano et Kampmann, 2010). La jachère est aussi une pratique agro-forestière ancestrale utilisée dans la région pour reconstituer la fertilité des sols (Thiombiano et Kampmann, 2010).

Les systèmes de culture irriguée occupent environ 12% des superficies cultivées et sont principalement situés autour des réservoirs d'eau (Dembélé, 2010; Knauer et al., 2017). Les principales cultures irriguées sont le riz, la canne à sucre, les cultures maraîchères et fruitières. La filière fruticole, installée principalement dans le sud-ouest où les conditions climatiques sont favorables, a connu une augmentation significative de la superficie de plantation au même temps qu'une augmentation et de la valeur des exportations (ex. mangues, agrumes et noix de karité), contribuant significativement à l'amélioration des revenus locaux (Dembélé, 2010; Knauer et al., 2017).
<figure><img src="image_29.png" /></figure>

Figure 20. Clichés du Burkina Faso : (a) troupeau composé de plusieurs espèces ; (b) sol latéritique impropre aux cultures ; (c) coton ; (d) mil ; (e) sorgo ; (f) sésame ; (g) parcelle d'un exploitant agro-éleveur ; (h) riz pluvial ; (i) récolte du niébé en association avec du mil (photographies réalisées par B.Bellón).

## 2.2. Les données

Différentes données ont été utilisés au cours de ce travail : des données satellitaires (des images MODIS, Landsat 8, Sentinel-2A et SPOT 7), une carte d'occupation des terres du Tocantins et des données de validation (des statistiques agricoles et des données de terrain). Les caractéristiques de ces données ainsi que les prétraitements appliqués sont décrits dans les sous-sections suivantes.
2.2.1. Données satellitaires

2.2.1.1. *Les séries temporelles d'images de NDVI du capteur MODIS*

Comme présenté précédemment (dans la section 1.3.2.1), les séries temporelles d'indices
de végétation issues du capteur MODIS, à bord des satellites Terra et Aqua de la NASA
(National Aeronautics and Space Administration), sont à ce jour les données privilégiées pour
la classification de systèmes agricoles à l'échelle régionale par télédétection. Ce choix est
motivé par les caractéristiques de ces données, particulièrement appropriées :

- la couverture globale à haute répétitivité temporelle (journalière) permet le suivi du développement de la végétation à pas de temps régulier sur n'importe quelle région du monde ;

- la grande emprise spatiale des scènes (fauchée de 2330 km) permet le suivi de grandes superficies, tout en minimisant le nombre de scènes à traiter ;

- l'accès gratuit et la mise à disposition en temps quasi-réel de données ortho-rectifiées et en réflectance de surface, facilitent leur utilisation directe et minimisent les étapes de prétraitement ;

- la mise à disposition de produits de synthèse bimensuelle d'indices de végétation offre un gain de temps aux utilisateurs, évitant les étapes de calcul de néocanaux ;

- la profondeur temporelle des archives (disponibles depuis l'année 2000) permet le suivi de la dynamique saisonnière et interannuelle de la végétation et de l'utilisation des terres.

Pour ce travail de thèse, nous avons utilisé le produit “MODIS Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m” (MOD13Q1, version 5) (Solano et al., 2010). Le produit MOD13Q1 fournit des synthèses (« images composées ») de 16 jours des indices de végétation NDVI et EVI (Enhanced Vegetation Index) à 250 m de résolution. Ces synthèses sont dérivées des bandes spectrales dans le domaine du rouge et proche-infrarouge des produits de réflectance de surface corrigés des effets atmosphériques de la série journalière “MOD09” (Vermote, El Saleous et Justice, 2002).

Le processus de synthèse sur 16 jours du produit MOD13Q1 utilise l'algorithme CV-MVC (Constrained View angle-Maximum Value Composite), qui vise à minimiser les effets atmosphériques et directionnels en sélectionnant (pixel par pixel) l'observation avec la valeur de NDVI la plus élevée et le plus petit angle de visée parmi toutes les observations
effectuées pendant la période de 16 jours (Solano et al., 2010). Le jour de l'année de l'observation retenue pour chaque pixel est enregistré dans la bande "composite day of the year", fournie avec le produit MOD13Q1.

Parmi les deux indices de végétation fournis, on a privilégié l'utilisation du NDVI. Bien que le NDVI soit théoriquement plus affecté par le bruit (ex. effets des aérosols) et par la saturation radiométrique dans les régions à forte biomasse (ex. fôrets) que l'EVI (Huete et al., 2002), il est hautement sensible aux légères variations de la quantité de végétation photosynthétique (Soudani et al., 2008), et donc semble bien adapté pour capturer la dynamique de la végétation des systèmes agricoles.

Nous avons récupéré trois séries temporelles de données, deux années pour le Tocantins et une année pour le Burkina Faso, auprès du centre d'archives LP DAAC de la NASA (NASA Land Processes Distributed Active Archive Center) au travers de la librairie "MODIS sp v.1.3.2" du logiciel R (Busetto et Ranghetti, 2016; R Core Team, 2016). Les données couvrent l'ensemble des régions d'étude en 5 tuiles (Figure 21). Trois bandes ont été récupérées pour chaque image : la bande NDVI ; la bande de qualité "pixel reliability summary QA" ; la bande du jour julien (jour de l'année) "composite day of the year".

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>Figure 21. Emprise des tuiles MODIS couvrant Tocantins (TO) et Burkina Faso (BF) (source : limites administratives du Tocantins (IBGE, 2017) et du Burkina Faso (OCHA ROWCA, 2017) ; images de fond (NASA LP DAAC, s.d.-b)).</figcaption></figure>
Chaque série temporelle est composée d'une série annuelle d'images composées (23 images composées par an) qui couvre les saisons culturales d'intérêt, et de vingt images supplémentaires<fnref n="31" />, 10 images avant la première image de la série annuelle et 10 images après la dernière image de la série annuelle. Un total de 43 images composées par série temporelle est donc téléchargé avec la période d'intérêt annuelle au milieu de chaque série. Les séries annuelles pour le Tocantins couvrent les saisons culturales 2013-2014 et 2014-2015, avec des images allant du début de la saison culturale en octobre jusqu'à septembre de l'année suivante. La série annuelle pour le Burkina Faso couvre la saison culturale de 2016, avec des images allant de janvier jusqu'à décembre. Au total, 261 images (132 images pour le Tocantins et 129 images pour le Burkina) et 783 bandes ont été téléchargées pour les cinq tuiles.

Le Tableau 4 présente la liste des images composées des séries annuelles avec les dates de la période de 16 jours par image et le code du jour de l'année désormais utilisé pour désigner chaque image des séries annuelles.

<footnote n="31">³¹ Les images supplémentaires sont utilisées lors du lissage des séries annuelles (décrit ultérieurement dans cette section) pour éviter des résultats biaisés aux extrémités des séries annuelles d'intérêt.</footnote>
<table><caption>Tableau 4. Liste des 23 images composées téléchargées pour la série annuelle couvrant la saison culturale de 2014-2015 au Tocantins et 2016 au Burkina faso, dates de la période de composition de chaque image et code du jour julien utilisé pour désigner les images (la liste d'images pour la saison culturale de 2013-2014 du Tocantins a les mêmes fourchettes de dates et le même code du jour de l'année que les images pour la saison 2014-2015, ici montrées).</caption><thead><tr><th colspan="3">Tocantins</th><th colspan="3">Burkina Faso</th></tr><tr><th>Code de l'image</th><th colspan="2">Dates</th><th>Code de l'image</th><th colspan="2">Dates</th></tr><tr><th></th><th></th><th>Jour julien</th><th></th><th></th><th>Jour julien</th></tr></thead><tbody><tr><td>MOD13Q1.A2014273</td><td>30/09/2014</td><td>15/10/2014</td><td>MOD13Q1.A2016001</td><td>01/01/2016</td><td>16/01/2016</td><td>1</td></tr><tr><td>MOD13Q1.A2014289</td><td>16/10/2014</td><td>31/10/2014</td><td>MOD13Q1.A2016017</td><td>17/01/2016</td><td>01/02/2016</td><td>17</td></tr><tr><td>MOD13Q1.A2014305</td><td>01/11/2014</td><td>16/11/2014</td><td>MOD13Q1.A2016033</td><td>02/02/2016</td><td>17/02/2016</td><td>33</td></tr><tr><td>MOD13Q1.A2014321</td><td>17/11/2014</td><td>02/12/2014</td><td>MOD13Q1.A2016049</td><td>18/02/2016</td><td>05/03/2016</td><td>49</td></tr><tr><td>MOD13Q1.A2014337</td><td>03/12/2014</td><td>18/12/2014</td><td>MOD13Q1.A2016065</td><td>06/03/2016</td><td>21/03/2016</td><td>65</td></tr><tr><td>MOD13Q1.A2014353</td><td>19/12/2014</td><td>03/01/2015</td><td>MOD13Q1.A2016081</td><td>22/03/2016</td><td>06/04/2016</td><td>81</td></tr><tr><td>MOD13Q1.A2015001</td><td>01/01/2015</td><td>16/01/2015</td><td>MOD13Q1.A2016097</td><td>07/04/2016</td><td>22/04/2016</td><td>97</td></tr><tr><td>MOD13Q1.A2015017</td><td>17/01/2015</td><td>01/02/2015</td><td>MOD13Q1.A2016113</td><td>23/04/2016</td><td>08/05/2016</td><td>113</td></tr><tr><td>MOD13Q1.A2015033</td><td>02/02/2015</td><td>17/02/2015</td><td>MOD13Q1.A2016129</td><td>09/05/2016</td><td>24/05/2016</td><td>129</td></tr><tr><td>MOD13Q1.A2015049</td><td>18/02/2015</td><td>05/03/2015</td><td>MOD13Q1.A2016145</td><td>25/05/2016</td><td>09/06/2016</td><td>145</td></tr><tr><td>MOD13Q1.A2015065</td><td>06/03/2015</td><td>21/03/2015</td><td>MOD13Q1.A2016161</td><td>10/06/2016</td><td>25/06/2016</td><td>161</td></tr><tr><td>MOD13Q1.A2015081</td><td>22/03/2015</td><td>06/04/2015</td><td>MOD13Q1.A2016177</td><td>26/06/2016</td><td>11/07/2016</td><td>177</td></tr><tr><td>MOD13Q1.A2015097</td><td>07/04/2015</td><td>22/04/2015</td><td>MOD13Q1.A2016193</td><td>12/07/2016</td><td>27/07/2016</td><td>193</td></tr><tr><td>MOD13Q1.A2015113</td><td>23/04/2015</td><td>08/05/2015</td><td>MOD13Q1.A2016209</td><td>28/07/2016</td><td>12/08/2016</td><td>209</td></tr><tr><td>MOD13Q1.A2015129</td><td>09/05/2015</td><td>24/05/2015</td><td>MOD13Q1.A2016225</td><td>13/08/2016</td><td>28/08/2016</td><td>225</td></tr><tr><td>MOD13Q1.A2015145</td><td>25/05/2015</td><td>09/06/2015</td><td>MOD13Q1.A2016241</td><td>29/08/2016</td><td>13/09/2016</td><td>241</td></tr><tr><td>MOD13Q1.A2015161</td><td>10/06/2015</td><td>25/06/2015</td><td>MOD13Q1.A2016257</td><td>14/09/2016</td><td>29/09/2016</td><td>257</td></tr><tr><td>MOD13Q1.A2015177</td><td>26/06/2015</td><td>11/07/2015</td><td>MOD13Q1.A2016273</td><td>30/09/2016</td><td>15/10/2016</td><td>273</td></tr><tr><td>MOD13Q1.A2015193</td><td>12/07/2015</td><td>27/07/2015</td><td>MOD13Q1.A2016289</td><td>16/10/2016</td><td>31/10/2016</td><td>289</td></tr><tr><td>MOD13Q1.A2015209</td><td>28/07/2015</td><td>12/08/2015</td><td>MOD13Q1.A2016305</td><td>01/11/2016</td><td>16/11/2016</td><td>305</td></tr><tr><td>MOD13Q1.A2015225</td><td>13/08/2015</td><td>28/08/2015</td><td>MOD13Q1.A2016321</td><td>17/11/2016</td><td>02/12/2016</td><td>321</td></tr><tr><td>MOD13Q1.A2015241</td><td>29/08/2015</td><td>13/09/2015</td><td>MOD13Q1.A2016337</td><td>03/12/2016</td><td>18/12/2016</td><td>337</td></tr><tr><td>MOD13Q1.A2015257</td><td>14/09/2015</td><td>29/09/2015</td><td>MOD13Q1.A2016353</td><td>19/12/2016</td><td>03/01/2017</td><td>353</td></tr></tbody></table>

Tout comme le Tocantins, le Burkina s'étend sur plusieurs zones UTM (Universal Transverse Mercator). Ainsi, toutes les images téléchargées avec leur projection d'origine Sinusoïdale ont été reprojetées au système de coordonnées de la zone UTM la plus étendue sur chaque région : UTM zone 22S pour le Tocantins et UTM zone 30N pour le Burkina Faso. Le système géodésique (datum) choisi pour le Burkina est le "WGS 84" et pour le Tocantins "SIRGAS 2000" (le système de référence géodésique brésilien). Un aperçu des trois bandes téléchargées après reprojection, mosaïquage et découpage à l'emprise des régions d'étude<fnref n="32" /> est présenté dans la Figure 22.

<footnote n="32">³² Trois librairies du logiciel R sont utilisées pour les opérations basiques des prétraitements des images (ex. reprojection, mosaïquage, découpage, interpolations linéaires) : "raster v. 2.5.8", "maptools v.0.9.2" et "rgdal v.1.2.7" (Bivand, Keitt, et Rowlingson, 2016; Bivand et Lewin-Koh, 2016; Hijmans, 2016).</footnote>
<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>Figure 22. Illustration des bandes du produit MOD13Q1 téléchargées pour l'image composée 129 (correspondant au mois de mai) de 2015 pour le Tocantins, et l'image 129 de 2016 pour le Burkina Faso : NDVI ; bande de qualité (Pixel reliability summary QA) et ; jour julien (Composite day of the year).</figcaption></figure>

La bande de qualité a été utilisée pour évaluer la quantité de bruit présente dans les séries annuelles de 23 images. La répartition spatiale des pixels bruités pour la série de 2013-2014 au Tocantins et 2016 au Burkina Faso est présentée dans la Figure 23. On s'aperçoit que malgré l'utilisation de l'algorithme CV-MVC, il y a du bruit résiduel dans les séries temporelles, notamment dans les zones à forte nébulosité (nord du Tocantins et sud du Burkina Faso). Cependant, la bande de qualité s'avère peu fiable puisqu'on observe des sure estimations systématiques de présence de nuages sur les parcelles agricoles, qui sont particulièrement évidentes pendant les périodes de récolte. Cela peut être expliqué par la baisse des valeurs de NDVI pendant ces périodes qui a dû être confondue avec une baisse des valeurs par la présence de nuages et donc masqués en conséquence.
<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>Figure 23. Distribution spatiale des pixels considérés bruités dans la bande de qualité fournie avec le produit MOD13Q1 sur les séries annuelles de 23 dates de 2013-2014 (à gauche) et 2016 (à droite).</figcaption></figure>

Afin de réduire le bruit résiduel des séries temporelles, on a appliqué une méthode de lissage basée sur l'utilisation de l'algorithme de Savitzky-Golay (Savitzky et Golay, 1964) en adaptant la méthode présentée par Chen et al. (2004). Cette méthode consiste à réaliser une interpolation linéaire des pixels affectés par les nuages, suivie de l'utilisation du filtre de Savitzky-Golay par un processus itératif (Chen et al., 2004).

Prenant en compte les sure estimations de présence de nuages de la bande de qualité sur les zones cultivées, nous évitons son utilisation lors de l'interpolation linéaire des pixels bruités. L'interpolation est réalisée uniquement sur les pixels qui présentent une variation de NDVI « anormale », soit des pixels présentant un écart de valeurs de 0,4 entre deux images composées ($t_i - t_0 = 0,4$), le pixel de l'image $t_0$ étant dans ce cas considéré comme bruité et donc interpolé. Le filtre Savitzky-Golay est ensuite appliqué à l'aide de la librairie R "signal v.0.7.6" (Ligges, Short et Kienzle, 2015) pour réduire d'autres effets résiduels tels que la nébulosité consécutive sur plusieurs images composées.

Deux paramètres du filtre doivent être définis : la demi-largeur de la fenêtre temporelle (*m*) et le degré du polynôme utilisé pour le lissage (*d*) (Savitzky et Golay, 1964). Suivant la méthode de Chen et al. (2004), le filtre de Savitzky-Golay est appliqué en deux temps. On l'applique dans un premier temps pour obtenir une courbe de changement à long terme représentant la variation graduelle de la végétation au cours de l'année (Chen et al., 2004). Les deux critères qualitatifs pour obtenir une courbe de changement à long terme performante tels que définis par Chen et al. (2004) sont : (i) elle devrait suivre la variation graduelle de la végétation sans provoquer une perte trop importante des détails temporels dans la série de
NDVI ; (ii) les points bruités par les nuages devraient se retrouver par-dessous de la courbe. Cette première application du filtre va corriger les chutes de valeurs de NDVI correspondant aux points bruités, mais au même temps aura un effet de lissage sur les pics de valeurs de NDVI. Ainsi, le filtre est appliqué dans un deuxième temps de façon itérative jusqu'à que la courbe s'ajuste à l'enveloppe supérieure du profil de NDVI original (Chen et al., 2004).

Après plusieurs tests, les paramètres retenus sont *n*F=2 et *d*=2 pour la courbe de changement à long terme, et *n*F=4 et *d*=6 pour l'itération d'ajustement. Cette méthode de lissage a largement amélioré la qualité des trois séries temporelles en réduisant le bruit du signal tout en préservant le détail des profils temporels de NDVI. Le profil NDVI brut (avant lissage) et lissé d'un pixel représentant un double cycle cultural est présenté dans la Figure 24. On remarque que les points bruités sont corrigés, que le profil lissé est ajusté à l'enveloppe supérieure du profil brut et que la forme du profil de NDVI pendant la période de récolte entre les deux cycles de culture distincts est respectée.

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>Figure 24. Profil de NDVI brut (avant lissage et interpolation) et lissée d'un pixel de la série annuelle couvrant la saison culturale de 2013-2014 du Tocantins.</figcaption></figure>

Enfin, pour éviter les discontinuités temporelles dans les séries, générées par le processus de synthèse des images composées sur 16 jours, les valeurs des séries temporelles lissées ont été interpolées linéairement, en utilisant leurs dates d'acquisition réelles fournies dans la bande du jour julien, pour les placer à des intervalles réguliers de 16 jours. Le profil NDVI lissé et corrigé (replacé sur des intervalles réguliers de 16 jours) est présenté dans la Figure 25.
<figure><img src="image_34.png" /></figure>

Figure 25. Profil de NDVI lissé et corrigé (replacé sur des intervalles réguliers de 16 jours) d'un pixel de la série annuelle couvrant la saison culturale de 2013-2014 du Tocantins.

### 2.2.1.2. La mosaïque Landsat 8

Des données Landsat 8, avec une haute résolution spatiale, ont été récupérées en complémentarité de la haute résolution temporelle des données MODIS. Ces images, mieux résolues spatialement ont été utilisées pour générer des objets à l'échelle de la parcelle pour la deuxième étape de l'approche (présentée dans la section 1.5 et décrite dans le chapitre 4).

Le satellite Landsat 8, aussi connu comme LDCM (Landsat Data Continuity Mission) est le dernier satellite opérationnel de la série Landsat de la NASA. Il a été lancé en 2013 assurant la continuité de la mission qui a débuté en 1972, poursuivant les observations dans les domaines du visible et infrarouge (proche, moyen et thermique) (USGS, 2016). Il transporte deux capteurs : l'OLI (Operational Land Imager) qui fournit une bande panchromatique à 15 m de résolution et des bandes multispectrales à 30 m, et le TIRS (Thermal Infrared Sensor) qui fournit des bandes thermiques à 100 m de résolution. Tout comme les données MODIS, les données Landsat 8 sont aujourd'hui mises à disposition gratuitement en temps quasi-réel, et l'accès aux données est facilité par les interfaces fonctionnelles "Earth Explorer" et "ESPA" (EROS Center Science Processing Architecture on demand interface).

Afin de générer une mosaïque à 30 m de résolution sur l'ensemble du Tocantins, nous avons récupéré dix-neuf scènes OLI (la mosaïque et les tuiles des scènes sont présentées dans la Figure 26). Pour assurer une couverture entièrement libre de nuages du Tocantins, nous avons sélectionné des scènes acquises en juillet 2014 et juillet 2015. Le Tableau 5 présente les dates d'acquisition des scènes et leur identifiant dans la grille de référence de Landsat
(i.e. les numéros de colonne et ligne). Les images (ortho-rectifiées et en réflectance de surface) ont été récupérées via l'interface ESPA (Jenkerson, 2013). Parmi les 11 bandes fournies avec le produit Landsat 8, nous avons utilisé les bandes 2 à 6 correspondant aux domaines du bleu (B2), vert (B3), rouge (B4), proche infrarouge (B5) et moyen infrarouge (B6). La mosaïque générée a été projetée dans le système de coordonnées UTM 22S et découpée suivant l'emprise du Tocantins.

<figure><img src="image_35.png" /></figure>

Figure 26. Emprise des tuiles Landsat 8 OLI couvrant Tocantins. L'identifiant des tuiles correspond au numéro de colonne et ligne de la grille de référence de Landsat (WRS2). La mosaïque libre de nuages obtenue à partir des 19 scènes est présentée en image de fond avec une composition colorée en fausses couleurs (RGB proche-infrarouge, vert, rouge) (source : image de fond (USGS, s.d.)).
<table><caption>Tableau 5. Détails d'acquisition des scènes Landsat 8 OLI. La couverture nuageuse dans les scènes correspond à des zones situées à l'extérieur des limites de l'État du Tocantins.</caption><thead><tr><th>Date d'acquisition</th><th>Colonne</th><th>Ligne</th><th>Couverture nuageuse de la scène (%)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="6">17/07/2015</td><td rowspan="6">223</td><td>64</td><td>0.06</td></tr><tr><td>65</td><td>0.05</td></tr><tr><td>66</td><td>0.00</td></tr><tr><td>67</td><td>0.00</td></tr><tr><td>68</td><td>0.00</td></tr><tr><td>69</td><td>0.00</td></tr><tr><td rowspan="6">07/07/2014</td><td rowspan="6">222</td><td>64</td><td>0.04</td></tr><tr><td>65</td><td>0.00</td></tr><tr><td>66</td><td>0.00</td></tr><tr><td>67</td><td>0.00</td></tr><tr><td>68</td><td>0.00</td></tr><tr><td>69</td><td>0.21</td></tr><tr><td rowspan="4">19/07/2015</td><td rowspan="4">221</td><td>66</td><td>0.00</td></tr><tr><td>67</td><td>0.00</td></tr><tr><td>68</td><td>0.00</td></tr><tr><td>69</td><td>0.44</td></tr><tr><td rowspan="3">25/07/2014</td><td rowspan="3">220</td><td>67</td><td>0.68</td></tr><tr><td>68</td><td>0.00</td></tr><tr><td>69</td><td>0.00</td></tr></tbody></table>

### 2.2.1.3. Les images Sentinel-2A et SPOT 7

Des images supplémentaires Sentinel-2A et SPOT 7 ont été acquises pour appuyer l'acquisition de points GPS au Burkina Faso (présentée dans la section 2.2.3.1) et la photo-interprétation des résultats de classification du Burkina (présentés dans la section 5.3.3).

Des acquisitions SPOT 6/7 ont été programmées afin d'obtenir des images à très haute résolution spatiale sur les zones à enquêter, la résolution spatiale de 6 m de ces images est particulièrement adaptée à la petite taille du parcellaire burkinabé, facilitant le positionnement des points sur les surfaces ciblées et la photo-interprétation des surfaces cultivées. Deux zones au nord et au sud ont bénéficié des données SPOT 7, et deux images Sentinel-2A à 10 m de résolution ont été récupérées sur deux autres zones (au centre et à l'ouest), les acquisitions SPOT étant très affectées par la nébulosité sur ces zones.

Les deux images SPOT 7 ortho-rectifiées datant du 24/08/2016 et 12/09/2016 ont été fournies par la Station de Réception Directe "GEOSUD/Airbus DS" 2016, et les deux images Sentinel-2A datant du 14/06/2016 et 02/09/2016 ont été fournies au niveau 2A par le "pôle Surfaces Continentales THEIA", prétraitées en réflectance de surface via le "MACCS-
ATCOR Joint Algorithm” (Hagolle et al., 2015) développé par le Centre National d’Études Spatiales (CNES). Les images Sentinel-2 ont été découpées à l’emprise des acquisitions SPOT (~3 600 km²). L’emprise finale des images est présentée dans la Figure 29.

2.2.2. Carte d'occupation des terres

Pour la mise en place de l'approche, nous avons utilisé deux produits cartographiques issus du projet "TerraClass", dirigé par l'Institut national brésilien de recherche spatiale (INPE, acronyme portugais d'Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais) en partenariat avec l'EMBRAPA.

Le projet TerraClass, conçu pour suivre les récentes transitions d'utilisation des terres au Brésil par des techniques d'observation de la Terre, a mis en place des méthodes de cartographie de l'occupation des terres basées sur le traitement de données Landsat et MODIS par des techniques de télédétection et photo-interprétation (de Almeida et al., 2016). Les produits TerraClass comprennent des cartes de l'occupation des terres dans le biome de l'Amazonie, produites tous les deux ans depuis 2004, ainsi qu'une première version pour le biome Cerrado qui a été publiée récemment pour l'année 2013 (INPE, s.d.-a, s.d.-b). Ces données nous permettent de connaître la répartition spatiale des activités agricoles dans la région du Tocantins à l'échelle locale, avec une résolution spatiale de 30 m.

Nous avons ainsi combiné les résultats des derniers produits TerraClass ("TerraClass Amazônia 2014" et "TerraClass Cerrado 2013") pour générer une carte d'occupation des terres du Tocantins, à partir de laquelle l'on a extrait les classes agricoles : pâturages et agriculture annuelle (Figure 27).
<figure><img src="image_36.png" /></figure>

Figure 27. Carte d'occupation des terres (OT) agricole du Tocantins extraite à partir de la carte TerraClass Amazônia 2014 (couvrant le nord-est du Tocantins) et de la carte TerraClass Cerrado 2013 (couvrant le reste de l'État) (sources : TerraClass Amazônia 2014 (INPE, s.d.-a) ; TerraClass Cerrado 2013 (INPE, s.d.-b)).

### 2.2.3. Données de validation

#### 2.2.3.1. Données de vérité terrain

Deux campagnes de terrain ont été réalisées afin de collecter des points GPS qui ont été utilisés comme vérité de terrain pour la validation des cartes produites : une campagne au Tocantins en octobre 2015, à la fin de la saison culturale 2014-2015, et une campagne au Burkina Faso en septembre 2016, au milieu de la saison culturale.
La stratégie d'échantillonnage utilisée visait à parcourir de façon extensive différents paysages agricoles des deux régions afin de collecter des points GPS représentatifs de la variabilité spatiale des systèmes agricoles. Les campagnes de terrain ont été ainsi planifiées différemment pour les deux régions. La sélection des zones à échantillonner au Tocantins a été assistée par les experts locaux de différentes institutions en lien avec l'agriculture et l'élevage dans la région<fnref n="33" />. Des séances d'enquêtes cartographiques ont été organisées à cette fin, où les acteurs ont localisé sur des spatiocartes les différentes zones agricoles à enquêter. Dans le cas du Burkina Faso, la prise de points GPS a été réalisée sur trois zones distribuées sur un transect nord-sud pour capturer la variabilité spatiale de systèmes agricoles sur le gradient latitudinal, et une zone sur la région cotonnière dans l'ouest du Burkina Faso.

L'équipement pour la collecte de points GPS comprenait une tablette durcie "Trimble Yuma 2", avec un GPS intégré, et le logiciel de système d'information géographique "Quantum GIS" (QGIS) qui permettait la navigation en temps réel et l'enregistrement direct des points GPS avec les attributs associés dans des bases de données spatiales. Pour la mission au Tocantins, la tablette a été équipée avec la mosaïque multispectrale Landsat 8 OLI (présentée dans la section 2.2.1.2). Pour la mission au Burkina, la tablette a été équipée avec les images Sentinel-2A et SPOT 7 (présentées dans la section 2.2.1.3).

Les attributs associés à chaque point GPS correspondent au type de système de culture annuel pour les surfaces cultivées, et le type d'occupation de terres pour les autres types de surface (végétation herbacée et pâturages, jachères, cultures pérennes, végétation arbustive, forêts, surfaces bâties, sols nus et corps d'eau). Des photographies géolocalisées ont été également associées à chaque point. La pratique courante du semis-direct dans les systèmes de cultures annuelles au Tocantins nous a permis d'identifier les cultures de la saison culturale 2014-2015 à partir des résidus qui couvrent les parcelles après la récolte. L'identification des systèmes était assistée par un responsable technique de l'unité thématique sur les systèmes agricoles (NTSA, Núcleo Temático de Sistemas Agrícolas) de l"EMBRAPA Pesca e Aquicultura" et confirmée dans certains cas par les propriétaires des différentes exploitations visitées.

Les chemins secondaires traversant des zones agricoles étaient privilégiés pour maximiser le nombre de points associés à des systèmes de culture. Les points associés à d'autres types d'occupation et utilisation des terres (ex. corps d'eau, espace bâti, forêt), principalement

<footnote n="33">³³ Les institutions qui ont participé aux séances d'enquêtes cartographiques sont : "Agência de Defensa AgroPECuária do Estado do Tocantins (ADAPEC Tocantins)" ; "Companhia Nacional de Abastecimento (CONAB)" ; "Secretaria da Agricultura e Pecuária - Governo do Estado do Tocantins (SEAGRO)" ; "EMBRAPA Pesca e Aquicultura" (unité thématique sur les systèmes agricoles (NTSA)).</footnote>
enregistrées suivant les routes principales lors des déplacements entre zones agricoles, ont été
complétés a posteriori par photo-interprétation des images satellitaires à haute résolution
spatiale (Landsat 8 pour le Tocantins et Sentinel-2 et SPOT 7 pour le Burkina Faso), ainsi que
des points associés au système de monoculture de soja très représenté dans une zone isolée
dans l'est du Tocantins qui n'a pas pu être visitée.

Au total, 900 points répartis sur 35 municipalités ont été enregistrées pour le Tocantins (Figure 28), et 3663 points répartis sur 11 provinces pour le Burkina (Figure 29). Les classes associées aux points représentées dans les Figures 28 et 29 sont celles utilisées pour la validation des cartes produites (les cartes et les étapes de validation sont présentées dans les chapitres 4 et 5).

<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>Figure 28. Localisation et nombre de points GPS enregistrés dans la base de données spatiale du Tocantins lors de la campagne de terrain réalisée en octobre 2015. Les classes associées aux points sont celles utilisées pour la validation des cartes produites (source : limites de l'État, limites des municipalités et localités (SEPLAN, 2012)).</figcaption></figure>
<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>Figure 29. Localisation et nombre de points GPS enregistrés dans la base de données spatiale du Burkina Faso lors de la campagne de terrain réalisée en septembre 2016. Les classes associées aux points sont celles utilisées pour la validation des cartes produites (source : limites du pays et limites des provinces (OCHA ROWCA, 2017) ; localités (OCHA ROWCA, 2015)).</figcaption></figure>

### 2.2.3.2. Statistiques agricoles

Des statistiques agricoles sur les principales cultures annuelles du Tocantins ont été récupérées à partir de la base de données de la production agricole municipale (PAM, *Produção agrícola municipal*) de l'IBGE (acronyme portugais pour l'Institut brésilien de géographie et statistique) (IBGE, 2014, 2015). Les estimations de la superficie de soja, maïs et riz récoltée en 2014 et 2015 pour les 139 municipalités du Tocantins ont été utilisées pour évaluer nos résultats de classification (présentés dans les chapitres 3 et 4).
Des statistiques agricoles au Burkina Faso ne pouvant pas être accessibles à l'échelle sous-nationale, nous avons récupéré les statistiques agricoles officielles agrégées à l'échelle nationale. Ces statistiques concernent les estimations de la superficie des principales cultures vivrières et des principales cultures de rente du résultat de l"Enquête Permanente Agricole (EPA)" de 2016 (Campagne 2016/2017) réalisée auprès des ménages ruraux<fnref n="34" /> par la Direction Générale des Études et des Statistiques Sectorielles (DGESS) du Ministère de l'Agriculture et des Aménagements Hydrauliques du Burkina Faso (MAAH) (DGESS/MAAH, 2017).

Les estimations des superficies des différentes cultures recensées<fnref n="35" /> ont été agrégées pour dériver une estimation de la superficie occupée par des cultures annuelles en 2016 qui a été utilisée pour évaluer notre résultat de classification (présenté dans le chapitre 5). Cependant, ces estimations ne précisent pas la superficie occupée par les cultures associées (ex. l'association du niébé avec les cultures céréalières), l'estimation finale de la superficie occupée par des cultures annuelles surestimant ainsi la superficie « réelle ».

## 2.3. Les outils

Différents outils ont été utilisés pour traiter et analyser les données : un outil statistique pour la transformation et l'extraction d'informations des images (l'analyse en composantes principales), deux indicateurs de la relation entre variables (le coefficient de corrélation de Pearson et le coefficient de détermination), un outil de segmentation, un outil de classification et six indices statistiques pour évaluer les résultats des classifications. Les caractéristiques de ces outils sont présentées dans les sous-sections suivantes.

### 2.3.1. L'analyse en composantes principales

Formulée à l'origine par Pearson (1901), l'analyse en composantes principales (ACP) consiste en une transformation orthogonale linéaire (ou rotation) des variables originelles en un ensemble de variables non corrélées connues sous le nom de composantes principales (CP).

<footnote n="34">³⁴ Le dispositif de l'EPA couvre les quarante-cinq provinces du pays avec un échantillon d'environ 887 villages (soit 6 ménages au plus par village) et 5163 ménages enquêtés pour la campagne 2016/2017. La méthode d'obtention des estimations est décrite comme suit : « Les superficies [...] sont obtenues par la mesure objective, à l'aide de matériel topographique (boussole, ruban métrique, jalons), de l'ensemble des parcelles de tous les ménages échantillons. Ces observations sont pondérées selon les formules statistiques appropriées pour obtenir la superficie totale pour chaque spéculation par province » (DGESS/MAAH, 2017).</footnote>

<footnote n="35">³⁵ Les cultures incluses dans les estimations sont les suivantes : « Cultures céréalières» mil, maïs, riz, fonio, sorgo blanc, sorgo rouge ; « Cultures de rente » coton, sésame, arachide, soja ; « Autres cultures vivrières » Niébé, Voandzou, Igname, Patate.</footnote>
Lorsqu'elle est appliquée à des séries temporelles d'images satellitaires, l'ACP calcule de
nouvelles valeurs pour chaque pixel afin de produire un ensemble de « nouvelles » images CP
(également appelées *eigenchannels*). Les CP résultantes ne sont pas corrélées entre elles et
sont ordonnées par la proportion de variance retenue de la variance totale initiale (suivant un
ordre décroissant). Ainsi, les premières CP (généralement les trois premières CP) concentrent
la plus grande proportion de la variance de la série temporelle et captent donc la redondance
des informations parmi les images originales, tandis que les dernières CP captent des
informations moins redondantes, associées à des variations des valeurs ponctuelles et
localisées (les aspects mathématiques et les démonstrations de l'ACP appliquée aux images
satellitaires, peuvent être consultés dans l'ouvrage de Richards et Jia (2006)).

Deux méthodes peuvent être utilisées : l'ACP simple, basée sur la matrice de covariances ou l'ACP standard, basée sur la matrice de corrélations. Cette dernière a le même effet que centrer-réduire les valeurs des images originales avant la transformation et est conseillée lorsque les images utilisées ont une plage de dynamique (résolution radiométrique<fnref n="36" />) très différente (ex. quand les images proviennent de différents capteurs).

Les images de la série temporelle de NDVI du capteur MODIS, sur lesquelles on applique
l'ACP, ayant une résolution radiométrique commune (16-bits), et afin de préserver la
dynamique des valeurs originelle des données dans l'analyse, nous avons choisi d'utiliser une
ACP simple. L'outil "rasterPCA" de la librairie R de traitement d'imagerie satellitaire
"RStoolbox v.0.1.8" (Leutner et Horning, 2017) a été utilisé pour réaliser l'ACP (la méthode
utilisée est décrite dans la section 3.1.1.1).

L'interprétation des résultats de l'ACP peut être basée sur l'examen de la distribution
temporelle des vecteurs propres (*eigenvectors* ou *loadings* en anglais) (sortie temporelle de
l'ACP) et l'examen des valeurs numériques (*digital numbers* en anglais) des images
composantes principales (sortie spatiale de l'ACP) (ex. de Almeida *et al.*, 2015; Eastman et
Fulk, 1993; Gupta *et al.*, 2013; Young et Anyamba, 1999).

La distribution temporelle des vecteurs propres illustre le degré auquel chacune des
images originales de la série temporelle est corrélée aux images CP résultantes, facilitant ainsi
l'interprétation des portions d'informations sur la série temporelle qui ont été captées par

<footnote n="36">³⁶ La résolution radiométrique d'une image satellitaire correspond au nombre maximum de niveaux d'intensité (de l'énergie électromagnétique) ou de valeurs numériques disponibles, qui est déterminé par le nombre de bits utilisés pour enregistrer l'image (Richards et Jia, 2006). Le nombre de valeurs numériques disponibles dans une image est égal au nombre 2 à la puissance du nombre de bits. Par exemple les images MODIS avec une résolution radiométrique de 16-bits peuvent stocker 2¹⁶ valeurs soit 65536 valeurs.</footnote>