# Dynamique spatio-temporelle de l'occupation du sol dans le Nord-Est du Sénégal : de l'analyse diachronique à une modélisation prospective

Awa Amadou Sall <fnref n="1" />* Elhadji Faye <fnref n="1" /> Mehdi Saqalli <fnref n="2" />

## Mots-clés

parcours, télédétection, dégradation des terres, modélisation environnementale, perception du changement climatique, cartographie de l'utilisation des terres, Sénégal

OPEN ACCESS

© A.A. Sall et al., 2026 published by Cirad

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC-BY).

Type: Research article

Submitted: 20 February 2025

Accepted: 22 October 2025

Online: 02 February 2025

DOI: 10.19182/remvt.37698

## Résumé

**Contexte** : Le Nord-Est du Sénégal est une région emblématique de l'élevage pastoral extensif reposant sur la transhumance, au sein de laquelle les éleveurs se déplacent à la recherche de pâturages. **Objectif** : Cette étude analyse la dynamique spatio-temporelle de l'occupation du sol dans le Nord-Est du Sénégal durant la période 2000-2024, avec une perspective de projection à l'horizon 2050.

**Méthodes** : L'analyse mobilise trois approches complémentaires : la télédétection multi-temporelle, des enquêtes de terrain et une modélisation prospective. Les dynamiques observées sont étudiées à partir de trois classes d'occupation du sol : surfaces en eau, végétation et catégorie « autres ». Cette dernière regroupe les terres nues, les zones cultivées et les espaces anthropisés. **Résultats** : Les résultats ont révélé une régression rapide et récurrente de la végétation et des surfaces en eau entre novembre et mai, traduisant l'impact saisonnier de la sécheresse sur les écosystèmes sahéliens. À l'échelle interannuelle, une tendance structurelle à la diminution des surfaces végétales (- 43,6 % entre 2000 et 2023) et à l'extension des surfaces « autres » (+ 97,6 %) a été observée, particulièrement marquée après 2013. Les projections à l'horizon 2050 ont suggéré une possible inversion de cette tendance, avec une reprise modérée de la végétation et une légère réduction des surfaces dégradées, notamment sous l'effet des politiques de restauration. Les éleveurs ont confirmé ces évolutions, et souligné les pressions multiples exercées sur les ressources pastorales pendant la saison sèche. **Conclusions** : Ces résultats mettent en évidence l'urgence de renforcer les stratégies d'aménagement durable et les politiques d'adaptation dans un contexte sahélien soumis à des pressions climatiques et anthropiques croissantes.

■ Comment citer cet article : Sall, A. A., Faye, E., & Saqalli, M. (2026). Dynamique spatio-temporelle de l'occupation du sol dans le Nord-Est du Sénégal : de l'analyse diachronique à une modélisation prospective. *Revue d'élevage et de médecine vétérinaire des pays tropicaux, 79*, 37698. https://doi.org/10.19182/remvt.37698

## INTRODUCTION

L'élevage constitue une activité économique essentielle pour de nombreux ménages sahéliens, notamment dans le Nord-Est du Sénégal, où l'occupation de l'espace est largement dominée par le pastoralisme. La région du Ferlo, caractérisée par un climat semi-aride et des précipitations annuelles oscillant entre 300 et 500 mm du nord au sud,

abrite une importante population de grands et petits ruminants (Ninot, 2008). Les systèmes socioéconomiques locaux reposent principalement sur l'élevage extensif, qui dépend fortement des ressources naturelles telles que les pâturages et les points d'eau. La disponibilité de ces ressources est soumise à une variabilité spatio-temporelle significative, directement influencée par les fluctuations pluviométriques.

La pluviométrie constitue un facteur déterminant pour le reverdissement de la végétation, le remplissage des nappes souterraines et la formation des eaux de surface (Gonin, 2018). Elle joue un rôle crucial dans la distribution et la qualité des pâturages, conditionnant ainsi les mouvements des troupeaux et les stratégies de mobilité des pasteurs (Djohy et al., 2024). Les crises climatiques des décennies précédentes, notamment les sécheresses des années 1970, ont considérablement transformé les pratiques pastorales, en rendant les éleveurs plus vulnérables face aux aléas climatiques (Kongnso et al., 2021).

<footnote n="1">1. Université Alioune Diop, Institut supérieur de formation agricole et rurale, équipe de recherche Biodiversité-Gestion des ressources naturelles-Changements climatiques, Bambey, Sénégal</footnote>

<footnote n="2">2. CNRS, UMR 5602 GEODE – Géographie de l'Environnement, Université Toulouse 2 Jean Jaurès, Toulouse, France</footnote>

<footnote>* Pour la correspondance</footnote>

<footnote>Tél. : +221 779636261 ; E-mail : awaamadousall@gmail.com</footnote>
Les variations des précipitations, celles-ci étant souvent imprévisibles et insuffisantes, compromettent la croissance des plantes fourragères et la recharge des nappes phrétiques, limitant ainsi la disponibilité en ressources pour le bétail (Eeswaran *et al.*, 2022).

En conséquence, les éleveurs doivent parcourir de plus grandes distances pour trouver des ressources suffisantes pour leur cheptel (Tschakert & Dietrich, 2010). Ce phénomène de mobilité, appelé transhumance, est un mouvement saisonnier régulier des animaux, dicté par la variabilité saisonnière des précipitations et la disponibilité des pâturages. Pendant la saison sèche, les troupeaux se déplacent vers le sud à la recherche de pâture et d'eau. Cette mobilité suit généralement un gradient pluviométrique nord-sud sur plusieurs dizaines, voire centaines de kilomètres (Gonin, 2018). Le sud offre une plus grande diversité fourragère, tandis que les troupeaux remontent progressivement vers le nord au début de la saison des pluies, au rythme des premières repousses (Ninot *et al.*, 2019).

Les mutations des pratiques pastorales ont été amplifiées par le développement des infrastructures hydrauliques dans le Ferlo. L'installation de forages et de puits permanents a favorisé la sédentarisation de certains groupes nomades autour de ces points d'eau (Saqalli *et al.*, 2021). Cette concentration prolongée du bétail a entraîné une pression accrue sur les pâturages environnants, conduisant à des phénomènes de surpâturage et de dégradation des sols. Bien que ces infrastructures aient réduit les contraintes saisonnières liées à l'accès à l'eau, elles ont parallèlement renforcé la vulnérabilité des systèmes pastoraux, en maintenant des pratiques extensives sans véritable transformation structurelle (Sy, 2010). L'évolution du couvert arboré dans l'ensemble du Ferlo a été fortement altérée : entre 1955 et 2012, on observe une diminution significative de la densité en ligneux, conséquence des sécheresses récurrentes, de la coupe du bois et de l'exploitation des ressources végétales à des fins domestiques et pastorales (Dendoncker *et al.*, 2015). L'analyse diachronique des paysages dans la commune de Téssékéré confirme cette tendance : près de 66 % du territoire a connu des changements dans l'occupation des sols entre 1984 et 2015, notamment la régression des savanes arborées et steppiques au profit des savanes arbusives et de plantations récentes (Sylla *et al.*, 2019). Ces changements sont attribués à la fois à des facteurs naturels, tels que la sécheresse, et à des influences anthropiques, en particulier la présence accrue de populations anciennement transhumantes (Sylla *et al.*, 2019).

La perte de biodiversité végétale résultante affecte directement la qualité des ressources fourragères disponibles (Hiernaux *et al.*, 2017). Ce phénomène impacte la disponibilité alimentaire pour les troupeaux, fragilisant davantage les systèmes pastoraux déjà vulnérables aux aléas climatiques.

Dans cette étude, il s'agissait d'analyser la dynamique spatio-temporelle de l'occupation du sol dans le Nord-Est du Sénégal à partir de séries temporelles de données satellitaires acquises entre 2000 et 2024, avec une perspective de projection à l'horizon 2050. Alors que de nombreuses recherches se sont intéressées aux changements d'occupation du sol à travers des comparaisons interannuelles (Lu *et al.*, 2013 ; Wibowo *et al.*, 2016), la particularité de cette étude a résidé dans l'analyse intra-annuelle de l'évolution des formations végétales pendant la saison sèche. Plus précisément, l'évolution de la couverture du sol a été observée à travers trois fenêtres temporelles stratégiques sélectionnées pour suivre la dessiccation progressive de la végétation (novembre, mars et mai).

L'analyse de la dynamique saisonnière constitue un levier pertinent pour la compréhension fine des processus de dégradation des terres, en particulier dans les contextes sahéliens caractérisés par une forte variabilité climatique et une sensibilité accrue à l'aridification (Brandt *et al.*, 2016). Cette démarche permet ainsi de détecter des transitions écologiques souvent imperceptibles à l'échelle annuelle, telles que la

régression précoce de la biomasse herbacée ou les signaux de résilience de certains types de végétation face au stress hydrique.

MATERIEL ET METHODES

## Site d'étude

Le Nord-Est du Sénégal, situé entre 14° 30' et 16° 30' de latitude nord et 13° 30' et 15° 30' de longitude ouest, s'étend sur une superficie de 56 920 km², soit 28,9 % du territoire sénégalais. Il couvre les départements de Podor, Matam, Kanel, Linguère et Ranérou et se caractérise par une diversité de formations végétales qui jouent un rôle central dans les systèmes pastoraux (figure 1). Cette zone est dominée par des savanes et des steppes arborées et arbusives et des petites forêts claires localisées dans la vallée du fleuve.

Les savanes arborées et arbusives occupent une part importante des terres du Nord-Est du Sénégal, principalement dans les départements de Matam, Ranérou et Kanel. Ces formations sont dominées par des espèces telles que : *Acacia senegal* (Patouki), *Acacia seyal* (Bulbi), *Faidherbia albida* (Thiaski), *Pterocarpus lucens* et *Balanites aegyptiaca* (Mourtoki), dont les noms d'espèces en langue pulaar sont mentionnés entre parenthèses.

Ces arbres, particulièrement adaptés aux climats sahéliens, jouent un rôle clé dans les écosystèmes pastoraux. Les espèces d'acacia, en général, sont précieuses pour la nutrition du bétail, surtout pendant les saisons sèches (Dynes & Schlink, 2002). Les feuilles d'Acacia senegal ont une excellente valeur nutritionnelle, avec une teneur élevée en azote digestible et de faibles teneurs en tanins. *Faidherbia albida* est connu pour son effet fertilisant sur les sols et sa capacité à fournir un fourrage de qualité sous forme de feuilles et de gousses, particulièrement pendant la saison sèche (Sarr *et al.*, 2011).

Les savanes arborées permettent également de maintenir une biodiversité essentielle pour les écosystèmes pastoraux en stabilisant les sols et en favorisant la croissance des graminées. Ces dernières, associées aux feuilles et fruits des arbres, offrent une ressource alimentaire équilibrée et accessible tout au long de l'année, réduisant ainsi la vulnérabilité des troupeaux face aux aléas climatiques.

Les steppes arbusives, présentes dans les zones périphériques des savanes, sont dominées par des espèces comme *Ziziphus mauritiana* (Jaboulé), *Combretum glutinosum* (Doko) et *Guiera senegalensis* (Nguéloki). Ces espèces jouent un rôle stratégique dans l'alimentation des caprins et ovins (Eeswaran *et al.*, 2022). Les feuilles et les fruits de *Ziziphus mauritiana* sont particulièrement appréciés par les caprins (figure 2).

## Collecte des données

La collecte de données s'est appuyée sur l'acquisition des images satellites et la réalisation d'enquêtes de terrain auprès des ménages.

### Données satellitaires et cartographiques

Les limites administratives, le modèle numérique de terrain, les routes et cours d'eau ont été obtenus auprès de l'Agence nationale de l'aménagement du territoire (ANAT) du Sénégal. Les images satelitaires Landsat 7 (capteur ETM+) pour 2000-2001, Landsat 8 pour 2013-2014, ainsi que Sentinel-2 *Surface Reflectance Harmonized* pour 2023-2024 (tableau I) ont été utilisées. Elle sont accessibles via la plateforme Google Earth Engine (GEE). Seules les images avec une couverture nuageuse inférieure à 20 % ont été retenues.

Les acquisitions correspondaient aux mois de novembre, mars et mai, pendant la saison sèche, car l'absence fréquente d'images de qualité durant la saison des pluies rendrait l'interprétation peu fiable. Ce choix temporel facilite l'analyse de la période de soudure animale au
cours de l'année. Initialement prévue pour une analyse diachronique
tous les dix ans, l'étude s'est concentrée sur les années 2013-2014 en
raison de l'absence de données exploitables sans nuages durant la
période 2003-2010.

Enquête de terrain et échantillonnage

Des enquêtes de terrain ont été conduites entre juin 2022 et sep-
tembre 2023 auprès de deux cent quarante ménages agropastoraux
disposant d'un cheptel d'au moins dix animaux. La sélection des
ménages s'est appuyée sur les données du recensement de l'an-
née 2013 fournies par l'Agence nationale de la statistique et de la

démographie (ANSD). La taille de l'échantillon a été déterminée selon la formule de Slovin, en garantissant une marge d'erreur de 5 %, ce qui assure la représentativité statistique de l'échantillon :

$$
n = \frac{N}{1 + N \times e^2}
$$

où n est la taille de l'échantillon ; N la population totale ; et e la tolérance d'erreur (soit une marge d'erreur de 5 % pour un niveau de confiance de 95 %).

La sélection des communes à enquêter a été réalisée en combinant
une analyse préalable des plans locaux de développement (PLD)
disponibles avec des entretiens auprès des maires lorsque ces

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>**Figure 1 :** Localisation et occupation du sol dans le Nord-Est du Sénégal /// Location and land use in northeastern Senegal</figcaption></figure>

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**Figure 2 :** Des chèvres broutant Ziziphus mauritania dans le Nord-Est du Sénégal /// Goats grazing on Ziziphus mauritania in northeastern Senegal</figcaption></figure>
<table><caption>**Tableau I** : Caractéristiques des images satellitaires utilisées pour l'analyse diachronique : capteurs, dates d'acquisition et résolutions spatiales /// Characteristics of satellite images used for diachronic analysis: sensors, acquisition dates, and spatial resolutions</caption><thead><tr><th rowspan="2">Images satellitaires</th><th colspan="2">Date d'acquisition</th><th rowspan="2">Résolution spatiale (m)</th></tr><tr><th>Année</th><th>Intervalle de temps</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Landsat 7 ETM + C2 L2</td><td>2000</td><td>Entre les 20 et 25 novembre</td><td>30</td></tr><tr><td>2001</td><td>Entre les 20 et 25 mars</td><td>30</td></tr><tr><td>2001</td><td>Entre les 19 et 28 mai</td><td>30</td></tr><tr><td rowspan="3">Landsat 8-9 OLI/TIRS C2 L2</td><td>2013</td><td>Entre les 24 et 29 novembre</td><td>30</td></tr><tr><td>2014</td><td>Entre les 12 et 20 mars</td><td>30</td></tr><tr><td>2014</td><td>Entre les 22 et 30 mai</td><td>30</td></tr><tr><td rowspan="3">Sentinel-2A</td><td>2023</td><td>Entre les 12 et 20 novembre</td><td>10</td></tr><tr><td>2024</td><td>Entre les 15 et 23 mars</td><td>10</td></tr><tr><td>2024</td><td>Entre les 22 et 29 mai</td><td>10</td></tr></tbody></table>

ETM+ : Enhanced Thematic Mapper Plus ; OLI : Operational Land Imager ; TIRS : Thermal Infrared Sensor ; C2 L2 : Collection 2, Level 2 (produits corrigés de l'atmosphère /// atmosphere-corrected products) ; Sentinel-2A : satellite optique du programme Copernicus /// optical satellite of the Copernicus program (ESA)

documents faisaient défaut. Cette démarche visait à identifier les communes présentant des caractéristiques agricoles comparables tout en excluant celles où l'agriculture est marginale, notamment certaines communes urbaines. Ainsi, quinze communes sur soixante-six ont été retenues, incluant dix rurales et cinq urbaines.

Au sein de chaque commune rurale, trois villages ont été choisis pour la collecte des données, tandis que trois quartiers ont été sélectionnés dans les communes urbaines. Pour les communes de Linguère et Dahra, où l'élevage domine, les enquêtes ont eu lieu principalement sur les marchés hebdomadaires, qui sont des espaces stratégiques assurant une diversité représentative des éleveurs. Au total, quarante entretiens ont été réalisés auprès d'éleveurs pour ces deux communes.

Cette méthodologie rigoureuse, combinant des sources statistiques officielles et une connaissance fine des transformations locales, a garanti la qualité et la pertinence des données collectées pour analyser les pratiques agropastorales dans la zone d'étude.

## Traitement de données

### Prétraitement des images satellitaires

Les images Landsat (Landsat 7 et 8) et Sentinel-2 ont été soumises à un prétraitement spécifique visant à garantir la qualité et la comparabilité des données avant analyse. Pour chaque capteur, les opérations suivantes ont été réalisées :

* Masquage des nuages et des pixels invalides : Pour les images Landsat, le masque qualité QA_PIXEL a été exploité en utilisant des opérations logiques sur les bits indiquant la présence de nuages (bit 3) et d'ombres de nuages (bit 4). Pour les images Sentinel-2, un masque a été appliqué via la bande qualité QA60 pour exclure les pixels affectés par les nuages et les cirrus, conformément aux bits dédiés.

* Correction radiométrique et conversion en réflectance de surface : Les bandes spectrales sélectionnées pour les images Landsat (B1, B2, B3, B4, B5, B7) ont été corrigées à l'aide des coefficients de gain et de biais fournis par l'USGS (United States Geological Survey), pour obtenir la réflectance de surface normalisée. Pour les images Sentinel-2, après masquage, les bandes SWIR1 (B11), NIR (B8) et Rouge (B4) ont été converties en réflectance en divisant les valeurs brutes par 10 000, conformément aux standards du capteur MSI.

Cette harmonisation garantissait la robustesse et la comparabilité inter-sources des données à exploiter.

### Création de la mosaïque d'images

Les images prétraitées ont été combinées en une mosaïque composite, recadrée selon les limites de la zone d'étude. La fusion s'est effectuée par médiane pixel à pixel afin de réduire les effets résiduels de nuages et anomalies spectrales. La mosaïque a été visualisée en fausses couleurs composites (NIR, Rouge, Vert, bandes B8, B4, B3 pour les images Sentinel-2 ou équivalentes pour les images Landsat) afin de faciliter la discrimination visuelle des classes d'occupation du sol, notamment la végétation.

### Constitution des points d'entraînement

Trois classes thématiques ont été définies, correspondant à des classes d'occupation du sol : surfaces en eau, végétation et autres (sols nus, zones de cultures, bâtis). Des échantillons représentatifs d'occupation du sol ont été digitalisés et importés sous forme de Feature Collection dans la plateforme GEE, chaque point étant annoté par sa classe. Pour assurer la cohérence diachronique, ces zones d'entraînement ont été soigneusement choisies comme étant représentatives et communes à toutes les périodes analysées. Ces zones consistaient notamment en parties du fleuve Sénégal (eau), de la savane arborée (végétation), ainsi que des routes, bâtis et sols nus (autres).

### Classification supervisée

Un classificateur Random Forest (cinq cents arbres, graine aléatoire (seed) fixée pour garantir la reproductibilité des résultats) a été entraîné sur les valeurs spectrales extraites aux points d'entraînement, la variable réponse étant la classe d'occupation du sol. Le modèle final a ensuite été appliqué à l'image mosaïque pour réaliser la classification pixel à pixel.

### Évaluation de la performance du modèle

Les performances du modèle de classification ont été évaluées à partir d'une matrice de confusion construite en comparant les classes prédites aux points d'entraînement. Plusieurs indicateurs ont été calculés : l'exactitude globale, qui exprime la proportion totale de points correctement classés ; l'indice de Kappa, qui mesure le niveau d'accord entre prédictions et réalité en corrigeant l'effet du hasard ; la précision des producteurs, qui indique la part de pixels réellement appartenant à une classe et correctement identifiés (taux d'omission) ; et la précision des utilisateurs, qui correspond à la proportion de pixels classés dans une catégorie et réellement issus de celle-ci (taux de commission). Ces métriques, présentées dans le tableau III, offrent une appréciation complémentaire de la fiabilité du modèle, tout en rappelant qu'une validation croisée ou indépendante demeure préférable pour limiter les biais liés à l'utilisation des mêmes données pour l'apprentissage et l'évaluation. Les images classifiées ont ensuite été exportées sous ArcMap 10.8 pour la vectorisation des unités d'occupation du sol, le calcul de leurs superficies et la production cartographique.

### Analyse des changements d'occupation du sol

La dynamique des classes a été analysée par le calcul des taux de changement selon les indicateurs suivants :

$$ (1) \quad Tg = \frac{S_2 - S_1}{S_1} * 100 $$

$$ (2) \quad Tc = \frac{\ln S_2 - \ln S_1}{(t_2 - t_1) * lne} * 100 $$

$$ (3) \quad \Delta_s = \frac{S_2 - S_1}{t_2 - t_1} $$
<table><caption>**Tableau II** : Précision des classifications supervisées des images satellitaires (2000-2024) : exactitude globale, indice de Kappa et métriques par classe (Eau, Végétation, Autres) /// Accuracy of supervised classifications of satellite images (2000-2024) : overall accuracy, Kappa index, and metrics by class (Water, Vegetation, Other)</caption><thead><tr><th>Date</th><th>Précision globale</th><th>Indice de Kappa</th><th>Classe</th><th>Précision des producteurs</th><th>Précision des utilisateurs</th><th>Érreur omission</th><th>Érreur commission</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Novembre 2000</td><td rowspan="3">0,98</td><td rowspan="3">0,98</td><td>Eau</td><td>0,97</td><td>1</td><td>0,03</td><td>0</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>0,98</td><td>0,98</td><td>0,02</td><td>0,02</td></tr><tr><td>Autres</td><td>1</td><td>0,984</td><td>0</td><td>0,02</td></tr><tr><td rowspan="3">Mars 2001</td><td rowspan="3">1</td><td rowspan="3">1</td><td>Eau</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Autres</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td rowspan="3">Mai 2001</td><td rowspan="3">1</td><td rowspan="3">1</td><td>Eau</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Autres</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td rowspan="3">Novembre 2013</td><td rowspan="3">0,98</td><td rowspan="3">0,96</td><td>Eau</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>1</td><td>0,96</td><td>0</td><td>0,04</td></tr><tr><td>Autres</td><td>0,91</td><td>1</td><td>0,09</td><td></td></tr><tr><td rowspan="3">Mars 2014</td><td rowspan="3">1</td><td rowspan="3">1</td><td>Eau</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Autres</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td rowspan="3">Mai 2014</td><td rowspan="3">0,96</td><td rowspan="3">0,94</td><td>Eau</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>0,95</td><td>0,97</td><td>0,05</td><td>0,04</td></tr><tr><td>Autres</td><td>0,95</td><td>0,93</td><td>0,05</td><td>0,07</td></tr><tr><td rowspan="3">Novembre 2023</td><td rowspan="3">0,99</td><td rowspan="3">0,99</td><td>Eau</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>0,99</td><td>1</td><td>0,01</td><td>0</td></tr><tr><td>Autres</td><td>1</td><td>0,98</td><td>0</td><td>0,02</td></tr><tr><td rowspan="3">Mars 2024</td><td rowspan="3">1</td><td rowspan="3">1</td><td>Eau</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Autres</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td rowspan="3">Mai 2024</td><td rowspan="3">1</td><td rowspan="3">1</td><td>Eau</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Autres</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td></tr></tbody></table>

Le tableau présente les résultats de l'évaluation de la précision des classifications supervisées des images satellitaires acquises entre 2000 et 2024. Les indicateurs utilisés sont : (i) la précision globale, mesurant la proportion totale de pixels correctement classés ; (ii) l'indice de Kappa, évaluant le degré d'accord entre la classification et la réalité de terrain au-delà du hasard ; (iii) la précision des producteurs, indiquant la probabilité qu'un pixel d'une classe donnée soit correctement identifié ; (iv) la précision des utilisateurs, représentant la probabilité qu'un pixel classé appartienne réellement à cette classe ; (v) l'erreur d'omission, correspondant aux pixels d'une classe non détectés par la classification ; et (vi) l'erreur de commission, correspondant aux pixels attribués à tort à une classe. Les valeurs sont présentées pour les trois classes cartographiées : Eau, Végétation et Autres /// The table presents the results of the accuracy assessment of supervised classifications of satellite images acquired between 2000 and 2024. The indicators used are: (i) overall accuracy, measuring the total proportion of correctly classified pixels; (ii) the Kappa index, assessing the degree of agreement between the classification and the reality on the ground beyond chance; (iii) producer accuracy, indicating the probability that a pixel in a given class will be correctly identified; (iv) user accuracy, representing the probability that a classified pixel actually belongs to that class; (v) the omission error, corresponding to pixels of a class not detected by the classification; and (vi) the commission error, corresponding to pixels incorrectly assigned to a class. The values are presented for the three mapped classes: Water, Vegetation, and Other.

où S1 est la superficie d'une classe d'unité à la date t1 ; S2 la superficie de la même classe d'unité à la date t2 ; ln le logarithme népérien ; e la base des logarithmes népériens (e = 2,71828) ; Tg le taux de changement global ; Tc le taux moyen annuel d'expansion spatiale ; et Δs la vitesse de variation (extension ou régression en km² par mois ou par an).

Ces taux, inspirés des méthodes recommandées par la FAO (1996) et Bernier (1992), quantifient l'expansion ou la régression des classes. Les valeurs positives indiquent un gain de surface, les valeurs négatives une perte, et les valeurs proches de zéro reflètent une stabilité.

## Projection du changement d'utilisation des terres à l'horizon 2050

Pour simuler les changements d'occupation des sols à l'horizon 2050, la modélisation prospective a été réalisée à l'aide du module MOLUSCE (Modules for Land Use Change Evaluation) intégré à QGIS, un logiciel de système d'information géographique (SIG) (Iskandar et al., 2024). Cet outil combine l'analyse d'images satellitaires, des réseaux de neurones artificiels et des automates cellulaires pour projeter l'évolution de la couverture terrestre et générer
<table><caption>**Tableau III :** Synthèse des variations de superficie des unités d'occupation des sols entre novembre 2000 et mai 2001 au Nord-Est du Sénégal

/// Summary of changes in land use area between November 2000 and May 2001 in northeastern Senegal</caption><thead><tr><th rowspan="2">Unité d'occupation du sol</th><th colspan="2">Novembre 2000</th><th colspan="2">Mars 2001</th><th colspan="2">Bilan état de surface novembre 2000-mars 2001</th></tr><tr><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Tg</th><th>Δs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Eau</td><td>236</td><td>0,4</td><td>135</td><td>0,2</td><td>- 42,8</td><td>- 25,3</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>39 147</td><td>68,8</td><td>24 585</td><td>43,2</td><td>- 37,2</td><td>- 3 640,5</td></tr><tr><td>Autres</td><td>17 531</td><td>30,8</td><td>32 200</td><td>56,6</td><td>83,7</td><td>3 667,3</td></tr><tr><td>Total</td><td>56 920</td><td>100</td><td>56 920</td><td>100</td><td></td><td></td></tr></tbody></table><table><thead><tr><th rowspan="2">Unité d'occupation du sol</th><th colspan="2">Mars 2001</th><th colspan="2">Mai 2001</th><th colspan="2">Bilan état de surface mars 2001-mai 2001</th></tr><tr><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Tg</th><th>Δs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Eau</td><td>135</td><td>0,2</td><td>100</td><td>0,2</td><td>- 2,7</td><td>- 17,5</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>24 585</td><td>43,2</td><td>18 588</td><td>32,7</td><td>- 24,4</td><td>- 2 998,5</td></tr><tr><td>Autres</td><td>32 200</td><td>56,6</td><td>38 232</td><td>67,1</td><td>18,7</td><td>3 016,0</td></tr><tr><td>Total</td><td>56 920</td><td>100</td><td>56 920</td><td>100</td><td></td><td></td></tr></tbody></table><table><thead><tr><th rowspan="2">Unité d'occupation du sol</th><th colspan="2">Novembre 2000</th><th colspan="2">Mai 2001</th><th colspan="2">Bilan état de surface novembre 2000-mai 2001</th></tr><tr><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Tg</th><th>Δs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Eau</td><td>236</td><td>0,4</td><td>100</td><td>0,2</td><td>- 57,6</td><td>- 22,7</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>39 147</td><td>68,8</td><td>18 588</td><td>32,7</td><td>- 52,5</td><td>- 3 426,5</td></tr><tr><td>Autres</td><td>17 531</td><td>30,8</td><td>38 232</td><td>67,1</td><td>118,1</td><td>3 450,2</td></tr><tr><td>Total</td><td>56 920</td><td>100</td><td>56 920</td><td>100</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Tg : taux de changement global ; Tc : taux moyen annuel d'expansion spatiale ; et Δs la vitesse de variation (extension ou régression en km² par mois ou par an)
/// Tg: overall rate of change; Tc: average annual rate of spatial expansion; and Δs: rate of change (expansion or regression in km² per month or per year)

différents scénarios futurs (Issiako et al., 2022). MOLUSCE utilise des approches intégrant automates cellulaires et réseaux de neurones artificiels pour simuler l'évolution spatio-temporelle et générer des scénarios d'évolution future de l'occupation des sols (Muhammad et al., 2022). Ce module exploite des cartes classifiées d'occupation du sol à différentes dates et intègre des facteurs spatiaux explicatifs tels que la pente, l'altitude et la distance aux infrastructures routières ou aux plans d'eau (Dhiman et al., 2022). Des études menées au Brésil, au Bénin, en Indonésie et à Madagascar ont démontré sa robustesse, avec des indices de Kappa variant de 0,65 à 0,72, ce qui indique une bonne précision des modèles prédictifs (Iskandar et al., 2024).

La modélisation prospective de l'occupation du sol a été réalisée à l'aide du module MOLUSCE (Module for Land Use Change Evaluation) sous QGIS. MOLUSCE utilise des approches intégrant automates cellulaires et réseaux de neurones artificiels pour simuler les changements spatio-temporelle et générer des scénarios d'évolution future de l'occupation des sols (Muhammad et al., 2022). Ce module exploite des cartes classifiées d'occupation du sol à différentes dates et intègre des facteurs spatiaux explicatifs tels que la pente, l'altitude et la distance aux infrastructures routières ou aux plans d'eau (Dhiman et al., 2022).

La calibration du modèle s'est appuyée sur les données de Land Use/ Land Cover (LULC) de novembre 2000 et novembre 2013, afin de projeter la situation en novembre 2023. Les variables explicatives considérées incluaient des cartes de pente, de distances aux routes et au fleuve Sénégal. Le modèle a été entraîné à l'aide d'un réseau de neurones artificiels, avec 1 000 itérations, un taux d'apprentissage de 0,1, une taille de voisinage de 1 × 1 pixel, dix couches cachées et une quantité de mouvement fixée à 0,05, afin d'optimiser l'apprentissage tout en assurant la capture des non-linéarités complexes présentes dans les données.

Après validation, ce modèle a permis de réaliser des projections de l'occupation du sol pour l'année 2050. Afin de tenir compte de la variabilité intra-annuelle et des tendances saisonnières, les projections ont été réalisées spécifiquement pour les mois de novembre (année N), mars et mai (année N+1). Les modèles de projection se sont appuyés sur les cartes d'occupation du sol de 2000/2023 (pour novembre), 2001/2024 (pour mars) et 2001/2024 (pour mai), en intégrant systématiquement les variables explicatives spatiales retenues. Le LULC intermédiaire de 2013 ou 2014 a servi de référence pour renforcer la robustesse de la calibration. Les scénarios ainsi produits ont intégré les tendances historiques observées et les interactions spatiales des facteurs déterminants, permettant de ce fait d'anticiper la dynamique future des systèmes agroécologiques de la zone d'étude.

## RESULTATS

Cette étude a analysé l'évolution de l'occupation du sol au Sénégal de novembre à mai. Elle a couvert trois types d'occupation des sols : les zones en eau, les surfaces végétales et la catégorie « autres ».

### Analyse spatio-temporelle de l'évolution des terres entre novembre et mai

L'évolution de l'occupation des terres entre les mois de novembre et mai a révélé des variations saisonnières marquées, caractérisées par une régression notable de la végétation et des surfaces en eau, au profit des zones classées comme « autres ». Ces tendances ont été observées de manière récurrente sur les trois périodes considérées (figure 3).
## Changements des classes d'occupation du sol entre novembre 2000 et mai 2001

Au cours de cette période, la couverture végétale a subi une réduction de 52,5 %, passant de 39 147 km² à 18 588 km² (tableau IV). La majeure partie de cette baisse s'est produite entre novembre et mars (- 37,2 %). Il y a eu une diminution supplémentaire entre mars et mai (- 24,4 %).

Les surfaces « autres » ont connu une expansion significative, atteignant 38 232 km² en mai, soit une augmentation de 118,1 % par rapport à novembre. Cette croissance s'est avérée très prononcée au cours des quatre premiers mois (+ 83,7 %), puis elle s'est poursuivie à un rythme plus lent jusqu'en mai (+ 18,7 %).

Les étendues d'eau ont diminué de 57,6 %, passant de 236 km² à 100 km², avec une réduction plus importante entre novembre et mars (- 42,8 %).

## Changements des classes d'occupation du sol entre novembre 2013 et mai 2014

Les dynamiques observées entre novembre 2013 et mai 2014 ont suivi les mêmes tendances que celles constatées entre novembre 2000 et mai 2001 (tableau V). La végétation a diminué de 54,2 %, tandis que la catégorie « autres » a augmenté de 195,8 %, passant de 12 522 km² à 37 037 km². L'expansion a été principalement concentrée entre novembre et mars (+ 162,7 %).

Les surfaces en eau ont fortement reculé sur cette période, enregistrant une baisse de 89,6 %, passant de 1 315 km² à 137 km².

## Changements des classes d'occupation du sol entre novembre 2023 et mai 2024

Les résultats ont confirmé la persistance des tendances précédentes (tableau VI). La couverture végétale a diminué de 55,9 %, passant de

22 066 km² à 9 732 km², avec une réduction plus nette entre novembre et mars (- 49,4 %).

Les surfaces en eau ont également régressé, passant de 218 km² à 108 km² (- 50,5 %), avec un recul plus important en début de période (- 43,6 %).

Enfin, la catégorie « autres » a continué de progresser, atteignant 47 080 km² en mai, soit une augmentation de 35,9 %, majoritairement concentrée entre novembre et mars (+ 31,7 %).

L'ensemble des périodes analysées a montré une récurrence des mêmes variations saisonnières : régression de la végétation et des plans d'eau au profit des surfaces classées comme « autres ». Ces variations traduisent une transformation rapide de l'occupation du sol durant la saison sèche.

## Changements des modes d'utilisation des terres entre 2000 et 2023

Les évolutions à long terme de l'occupation du sol dans le Nord-Est du Sénégal ont été analysées à travers trois périodes distinctes : 2000-2023 (mois de novembre), 2001-2024 (mois de mars) et 2001-2024 (mois de mai). Cette approche a permis de mettre en évidence les tendances structurelles des transitions entre végétation, zones en eau et autres surfaces, au-delà des variations saisonnières (figure 3).

### Évolution des classes d'occupation du sol entre novembre 2000 et novembre 2023

Entre novembre 2000 et novembre 2023, une dynamique notable de régression de la végétation et d'expansion des surfaces classées comme « autres » a été observée (tableau VII). La végétation a diminué de 43,6 %, passant de 39 147 km² à 22 066 km², avec une perte annuelle moyenne estimée à 742,7 km². Cette diminution a été particulièrement accentuée durant la période 2013-2023.

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

Sources : Earth Explorer (USGS) et ANAT

<caption>**Figure 3 :** État de l'occupation des terres entre novembre et mai au Nord-Est du Sénégal (périodes 2000-2001, 2013-2014 et 2023-2024) /// Land use status between November and May in northeastern Senegal (periods 2000-2001, 2013-2014, and 2023-2024)</caption>
<table><caption>**Tableau IV :** Synthèse des variations de superficie des unités d'occupation des sols entre novembre 2013 et mai 2014 au Nord-Est du Sénégal

**Summary of changes in land use area between November 2013 and May 2014 in northeastern Senegal**</caption><thead><tr><th rowspan="2">Unité d'occupation du sol</th><th colspan="2">Novembre 2013</th><th colspan="2">Mars 2014</th><th colspan="2">Bilan état de surface novembre 2013-mars 2014</th></tr><tr><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Tg</th><th>Δs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Eau</td><td>1 315</td><td>2,3</td><td>230</td><td>0,4</td><td>- 82,5</td><td>- 271,3</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>43 083</td><td>75,7</td><td>23 795</td><td>41,8</td><td>- 44,8</td><td>- 4 822,0</td></tr><tr><td>Autres</td><td>12 522</td><td>22,0</td><td>32 895</td><td>57,8</td><td>162,7</td><td>5 093,3</td></tr><tr><td>Total</td><td>56 920</td><td>100</td><td>56 920</td><td>100</td><td></td><td></td></tr></tbody></table><table><thead><tr><th rowspan="2">Unité d'occupation du sol</th><th colspan="2">Mars 2014</th><th colspan="2">Mai 2014</th><th colspan="2">Bilan état de surface mars 2014-mai 2014</th></tr><tr><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Tg</th><th>Δs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Eau</td><td>230</td><td>0,4</td><td>137</td><td>0,2</td><td>- 40,4</td><td>- 46,5</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>23 795</td><td>41,8</td><td>19 746</td><td>34,7</td><td>- 17,0</td><td>- 2 024,5</td></tr><tr><td>Autres</td><td>32 895</td><td>57,8</td><td>37 037</td><td>65,1</td><td>12,6</td><td>2 071,0</td></tr><tr><td>Total</td><td>56 920</td><td>100</td><td>56 920</td><td>100</td><td></td><td></td></tr></tbody></table><table><thead><tr><th rowspan="2">Unité d'occupation du sol</th><th colspan="2">Novembre 2013</th><th colspan="2">Mai 2014</th><th colspan="2">Bilan état de surface novembre 2013-mai 2014</th></tr><tr><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Tg</th><th>Δs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Eau</td><td>1 315</td><td>2,3</td><td>137</td><td>0,2</td><td>- 89,6</td><td>- 196,3</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>43 083</td><td>75,7</td><td>19 746</td><td>34,7</td><td>- 54,2</td><td>- 3 889,5</td></tr><tr><td>Autres</td><td>12 522</td><td>22,0</td><td>37 037</td><td>65,1</td><td>195,8</td><td>4 085,8</td></tr><tr><td>Total</td><td>56 920</td><td>100</td><td>56 920</td><td>100</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Tg : taux de changement global ; Tc : taux moyen annuel d'expansion spatiale ; et Δs la vitesse de variation (extension ou régression en km² par mois ou par an)

/// Tg: overall rate of change; Tc: average annual rate of spatial expansion; and Δs: rate of change (expansion or regression in km² per month or per year)

<table><caption>**Tableau V :** Synthèse des variations de superficie des unités d'occupation des sols entre novembre 2023 et mai 2024 au Nord-Est du Sénégal

**Summary of changes in land use area between November 2023 and May 2024 in northeastern Senegal**</caption><thead><tr><th rowspan="2">Unité d'occupation du sol</th><th colspan="2">Novembre 2023</th><th colspan="2">Mars 2024</th><th colspan="2">Bilan état de surface novembre 2023-mars 2024</th></tr><tr><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Tg</th><th>Δs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Eau</td><td>218</td><td>0,4</td><td>123</td><td>0,2</td><td>- 43,6</td><td>- 23,8</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>22 066</td><td>38,8</td><td>11 174</td><td>19,6</td><td>- 49,4</td><td>- 2 723,0</td></tr><tr><td>Autres</td><td>34 636</td><td>60,8</td><td>45 623</td><td>80,2</td><td>31,7</td><td>2 746,8</td></tr><tr><td>Total</td><td>56 920</td><td>100</td><td>56 920</td><td>100</td><td></td><td></td></tr></tbody></table><table><thead><tr><th rowspan="2">Unité d'occupation du sol</th><th colspan="2">Mars 2024</th><th colspan="2">Mai 2024</th><th colspan="2">Bilan état de surface mars 2024-mai 2024</th></tr><tr><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Tg</th><th>Δs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Eau</td><td>123</td><td>0,2</td><td>108</td><td>0,2</td><td>- 12,2</td><td>- 7,5</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>11 174</td><td>19,6</td><td>9 732</td><td>17,1</td><td>- 12,9</td><td>- 721,0</td></tr><tr><td>Autres</td><td>45 623</td><td>80,2</td><td>47 080</td><td>82,7</td><td>3,2</td><td>728,5</td></tr><tr><td>Total</td><td>56 920</td><td>100</td><td>56 920</td><td>100</td><td></td><td></td></tr></tbody></table><table><thead><tr><th rowspan="2">Unité d'occupation du sol</th><th colspan="2">Novembre 2023</th><th colspan="2">Mai 2024</th><th colspan="2">Bilan état de surface novembre 2023-mai 2024</th></tr><tr><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Tg</th><th>Δs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Eau</td><td>218</td><td>0,4</td><td>108</td><td>0,2</td><td>- 50,5</td><td>- 18,3</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>22 066</td><td>38,8</td><td>9 732</td><td>17,1</td><td>- 55,9</td><td>- 2 055,7</td></tr><tr><td>Autres</td><td>34 636</td><td>60,8</td><td>47 080</td><td>82,7</td><td>35,9</td><td>2 074,0</td></tr><tr><td>Total</td><td>56 920</td><td>100</td><td>56 920</td><td>100</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Tg : taux de changement global ; Tc : taux moyen annuel d'expansion spatiale ; et Δs la vitesse de variation (extension ou régression en km² par mois ou par an)

/// Tg: overall rate of change; Tc: average annual rate of spatial expansion; and Δs: rate of change (expansion or regression in km² per month or per year)
<table><caption>**Tableau VI :** Synthèse des variations de superficie des unités d'occupation des sols entre novembre 2000 et novembre 2023 au Nord-Est du Sénégal /// Summary of changes in land use area between November 2000 and November 2023 in northeastern Senegal</caption><thead><tr><th rowspan="2">Unité d'occupation du sol</th><th colspan="2">Novembre 2000</th><th colspan="2">Novembre 2013</th><th colspan="3">Bilan état de surface novembre 2001-novembre 2013</th></tr><tr><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Tg</th><th>Tc</th><th>Δs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Eau</td><td>236</td><td>0,4</td><td>1 315</td><td>2,3</td><td>457,2</td><td>20,3</td><td>83,0</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>39 147</td><td>68,8</td><td>43 083</td><td>75,7</td><td>10,1</td><td>30,2</td><td>302,8</td></tr><tr><td>Autres</td><td>17 531</td><td>30,8</td><td>12 522</td><td>22,0</td><td>- 28,6</td><td>26,7</td><td>- 385,3</td></tr><tr><td>Total</td><td>56 920</td><td>100</td><td>56 920</td><td>100</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table><table><thead><tr><th rowspan="2">Unité d'occupation du sol</th><th colspan="2">Novembre 2013</th><th colspan="2">Novembre 2023</th><th colspan="3">Bilan état de surface novembre 2013-novembre 2023</th></tr><tr><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Tg</th><th>Tc</th><th>Δs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Eau</td><td>1315</td><td>2,3</td><td>218</td><td>0,4</td><td>- 83,4</td><td>19,7</td><td>-109,7</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>43 083</td><td>75,7</td><td>22 066</td><td>38,8</td><td>- 48,8</td><td>36,8</td><td>- 2 101,7</td></tr><tr><td>Autres</td><td>12 522</td><td>22,0</td><td>34 636</td><td>60,8</td><td>176,6</td><td>38,5</td><td>2 211,4</td></tr><tr><td>Total</td><td>56 920</td><td>100</td><td>56 920</td><td>100</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table><table><thead><tr><th rowspan="2">Unité d'occupation du sol</th><th colspan="2">Novembre 2000</th><th colspan="2">Novembre 2023</th><th colspan="3">Bilan état de surface novembre 2001-novembre 2023</th></tr><tr><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Tg</th><th>Tc</th><th>Δs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Eau</td><td>236</td><td>0,4</td><td>218</td><td>0,4</td><td>- 7,6</td><td>8,6</td><td>- 0,8</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>39 147</td><td>68,8</td><td>22 066</td><td>38,8</td><td>- 43,6</td><td>16,0</td><td>- 742,7</td></tr><tr><td>Autres</td><td>17 531</td><td>30,8</td><td>34 636</td><td>60,8</td><td>97,6</td><td>16,7</td><td>743,7</td></tr><tr><td>Total</td><td>56 920</td><td>100</td><td>56 920</td><td>100</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Tg : taux de changement global ; Tc : taux moyen annuel d'expansion spatiale ; et Δs la vitesse de variation (extension ou régression en km² par mois ou par an)

// Tg: overall rate of change; Tc: average annual rate of spatial expansion; and Δs: rate of change (expansion or regression in km² per month or per year)

<table><caption>**Tableau VII :** Synthèse des variations de superficie des unités d'occupation des sols entre mars 2001 et mars 2024 au Nord-Est du Sénégal /// Summary of changes in land use area between March 2001 and March 2024 in northeastern Senegal</caption><thead><tr><th rowspan="2">Unité d'occupation du sol</th><th colspan="2">Mars 2001</th><th colspan="2">Mars 2014</th><th colspan="3">Bilan état de surface mars 2001-mars 2014</th></tr><tr><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Tg</th><th>Tc</th><th>Δs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Eau</td><td>135</td><td>0,2</td><td>230</td><td>0,4</td><td>70,4</td><td>15,3</td><td>7,3</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>24 585</td><td>43,2</td><td>23 795</td><td>41,8</td><td>- 3,2</td><td>28,5</td><td>- 60,8</td></tr><tr><td>Autres</td><td>32 200</td><td>56,6</td><td>32 895</td><td>57,8</td><td>2,2</td><td>29,4</td><td>53,5</td></tr><tr><td>Total</td><td>56 920</td><td>100</td><td>56 920</td><td>100</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table><table><thead><tr><th rowspan="2">Unité d'occupation du sol</th><th colspan="2">Mars 2014</th><th colspan="2">Mars 2024</th><th colspan="3">Bilan état de surface mars 2014-mars 2024</th></tr><tr><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Tg</th><th>Tc</th><th>Δs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Eau</td><td>230</td><td>0,4</td><td>123</td><td>0,2</td><td>- 46,5</td><td>17,5</td><td>- 10,7</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>23 795</td><td>41,8</td><td>11 174</td><td>19,6</td><td>- 53,0</td><td>- 34,3</td><td>- 1 262,1</td></tr><tr><td>Autres</td><td>32 895</td><td>57,8</td><td>45 623</td><td>80,2</td><td>38,7</td><td>39,5</td><td>1 272,8</td></tr><tr><td>Total</td><td>56 920</td><td>100</td><td>56 920</td><td>100</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table><table><thead><tr><th rowspan="2">Unité d'occupation du sol</th><th colspan="2">Mars 2001</th><th colspan="2">Mars 2024</th><th colspan="3">Bilan état de surface mars 2001-mars 2024</th></tr><tr><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Tg</th><th>Tc</th><th>Δs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Eau</td><td>135</td><td>0,2</td><td>123</td><td>0,2</td><td>- 8,9</td><td>7,6</td><td>- 0,5</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>24 585</td><td>43,2</td><td>11 174</td><td>19,6</td><td>- 54,5</td><td>- 14,9</td><td>- 583,1</td></tr><tr><td>Autres</td><td>32 200</td><td>56,6</td><td>45 623</td><td>80,2</td><td>41,7</td><td>17,2</td><td>583,6</td></tr><tr><td>Total</td><td>56 920</td><td>100</td><td>56 920</td><td>100</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Tg : taux de changement global ; Tc : taux moyen annuel d'expansion spatiale ; et Δs la vitesse de variation (extension ou régression en km² par mois ou par an)

// Tg: overall rate of change; Tc: average annual rate of spatial expansion; and Δs: rate of change (expansion or regression in km² per month or per year)
En parallèle, les surfaces « autres » ont connu une croissance de 97,6 %, atteignant 34 636 km² en 2023, soit un gain annuel moyen de 743,7 km². Cette progression a été largement concentrée sur la dernière décennie.

Les surfaces en eau sont restées stables à l'échelle globale (- 7,6 %), avec une phase d'expansion entre 2000 et 2013, suivie d'un recul marqué entre 2013 et 2023.

## Évolution des classes d'occupation du sol entre mars 2001 et mars 2024

La période allant de mars 2001 à mars 2024 a également été caractérisée par une régression importante de la végétation, qui est passée de 24 585 km² à 11 174 km² (- 54,5 %), soit une perte annuelle moyenne de 583,1 km² (tableau VIII). Cette diminution s'est significativement accélérée après 2014.

Les surfaces « autres » ont progressé de manière continue, atteignant 45 623 km² en 2024 (+ 41,7 %), avec une croissance annuelle moyenne équivalente à la perte observée pour la végétation. Cette tendance s'est intensifiée durant la période 2014-2024.

Les étendues d'eau ont affiché une relative stabilité à long terme (- 8,9 %), malgré des fluctuations entre les sous-périodes, caractérisées par une hausse jusqu'en 2014, puis un déclin.

## Évolution des classes d'occupation des terres entre mai 2001 et mai 2024

Entre mai 2001 et mai 2024, la végétation a reculé de 47,6 %, passant de 18 588 km² à 9 732 km², pour une perte moyenne annuelle de 385,0 km² (tableau IX). Cette baisse a été principalement concentrée sur la dernière décennie.

Les surfaces « autres » ont progressé de 23,1 %, atteignant 47 080 km² en 2024, avec une vitesse d'extension moyenne de 384,7 km²/an. La croissance a été plus marquée entre 2014 et 2024.

Les surfaces en eau sont restées globalement stables durant la période (+ 8,0 %), malgré une légère progression jusqu'en 2014, suivie d'une réduction modérée.

Les résultats ont mis en évidence des tendances de fond marquées par une diminution continue des surfaces végétalisées et une expansion soutenue de la catégorie « autres ». Ces évolutions se sont intensifiées durant la dernière décennie.

## Projection de l'occupation des terres dans le Nord-Est du Sénégal à l'horizon 2050

La performance du modèle de projection a été validée à l'aide de l'indice de Kappa, fourni par le module MOLUSCE, qui a évalué la concordance entre la carte simulée pour 2023 et les observations réelles. Avec une exactitude globale de 80 % (figure 4), le modèle offrait un niveau de fiabilité élevé pour prédire les changements d'occupation du sol dans le Nord-Est du Sénégal.

L'analyse des scénarios projetés à l'horizon 2050 a mis en évidence d'importantes transformations spatiales des principales unités d'occupation du sol par rapport à 2023-2024 (figure 5). En novembre, la végétation est passée de 22 066 km² à 27 646 km², soit une progression de 25,3 %, avec une vitesse d'extension annuelle de 328,2 km² (tableau IX). En mars, elle a augmenté de 11 174 km² à 12 974 km², ce qui correspondait à un gain de 16,1 %, soit une vitesse d'extension annuelle de 105,9 km². En mai, la végétation a progressé de 9 732 km² à 11 280 km², soit une croissance de 15,9 %, à raison de 91,1 km²/an.

<table><caption>Tableau VIII : Synthèse des variations de superficie des unités d'occupation des sols entre mai 2001 et mai 2024 au Nord-Est du Sénégal

/// Summary of changes in land use area between May 2001 and May 2024 in northeastern Senegal</caption><thead><tr><th rowspan="2">Unité d'occupation du sol</th><th colspan="2">Mai 2001</th><th colspan="2">Mai 2014</th><th colspan="3">Bilan état de surface mai 2001-mai 2014</th></tr><tr><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Tg</th><th>Tc</th><th>Δs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Eau</td><td>100</td><td>0,2</td><td>137</td><td>0,2</td><td>37,0</td><td>13,8</td><td>2,8</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>18 588</td><td>32,7</td><td>19 746</td><td>34,7</td><td>6,2</td><td>28,0</td><td>89,1</td></tr><tr><td>Autres</td><td>38 232</td><td>67,1</td><td>37 037</td><td>65,1</td><td>- 3,1</td><td>29,7</td><td>- 91,9</td></tr><tr><td>Total</td><td>56 920</td><td>100</td><td>56 920</td><td>100</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table><table><thead><tr><th rowspan="2">Unité d'occupation du sol</th><th colspan="2">Mai 2014</th><th colspan="2">Mai 2024</th><th colspan="3">Bilan état de surface mai 2014-mai 2024</th></tr><tr><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Tg</th><th>Tc</th><th>Δs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Eau</td><td>137</td><td>0,2</td><td>108</td><td>0,2</td><td>- 21,2</td><td>17,1</td><td>- 2,9</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>19 746</td><td>34,7</td><td>9 732</td><td>17,1</td><td>- 50,7</td><td>- 33,8</td><td>- 1 001,4</td></tr><tr><td>Autres</td><td>37 037</td><td>65,1</td><td>47 080</td><td>82,7</td><td>27,1</td><td>39,6</td><td>1 004,3</td></tr><tr><td>Total</td><td>56 920</td><td>100</td><td>56 920</td><td>100</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table><table><thead><tr><th rowspan="2">Unité d'occupation du sol</th><th colspan="2">Mai 2001</th><th colspan="2">Mai 2014</th><th colspan="3">Bilan état de surface mai 2001-mai 2014</th></tr><tr><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Tg</th><th>Tc</th><th>Δs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Eau</td><td>100</td><td>0,2</td><td>108</td><td>0,2</td><td>8,0</td><td>7,4</td><td>0,3</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>18 588</td><td>32,7</td><td>9 732</td><td>17,1</td><td>- 47,6</td><td>- 14,7</td><td>- 385,0</td></tr><tr><td>Autres</td><td>38 232</td><td>67,1</td><td>47 080</td><td>82,7</td><td>23,1</td><td>17,2</td><td>384,7</td></tr><tr><td>Total</td><td>56 920</td><td>100</td><td>56 920</td><td>100</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Tg : taux de changement global ; Tc : taux moyen annuel d'expansion spatiale ; et Δs la vitesse de variation (extension ou régression en km² par mois ou par an)
/// Tg: overall rate of change; Tc: average annual rate of spatial expansion; and Δs: rate of change (expansion or regression in km² per month or per year)
<table><caption>**Tableau IX :** Synthèse des variations de superficie des unités d'occupation des sols en novembre (2023 et 2050), mars et mai (2024 et 2050) au Nord-Est du Sénégal /// Summary of changes in land use area in November (2023 and 2050), March and May (2024 and 2050) in northeastern Senegal</caption><thead><tr><th rowspan="2">Unité d'occupation du sol</th><th colspan="2">Novembre 2023</th><th colspan="2">Novembre 2050</th><th colspan="3">Bilan état de surface novembre 2023-novembre 2050</th></tr><tr><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Tg</th><th>Tc</th><th>Δs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Eau</td><td>218</td><td>0,4</td><td>312</td><td>0,5</td><td>43,1</td><td>12,4</td><td>5,5</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>22 066</td><td>38,8</td><td>27 646</td><td>48,6</td><td>25,3</td><td>22,1</td><td>328,2</td></tr><tr><td>Autres</td><td>34 636</td><td>60,8</td><td>28 962</td><td>50,9</td><td>- 16,9</td><td>22,2</td><td>- 333,8</td></tr><tr><td>Total</td><td>56 920</td><td>100</td><td>56 920</td><td>100</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table><table><thead><tr><th rowspan="2">Unité d'occupation du sol</th><th colspan="2">Mars 2024</th><th colspan="2">Mars 2050</th><th colspan="3">Bilan état de surface mars 2024-mars 2050</th></tr><tr><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Tg</th><th>Tc</th><th>Δs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Eau</td><td>123</td><td>0,2</td><td>204</td><td>0,4</td><td>65,9</td><td>11,5</td><td>4,8</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>11 174</td><td>19,6</td><td>12 974</td><td>22,8</td><td>16,1</td><td>20,5</td><td>105,9</td></tr><tr><td>Autres</td><td>45 623</td><td>80,2</td><td>43 742</td><td>76,8</td><td>- 4,1</td><td>23,1</td><td>- 110,6</td></tr><tr><td>Total</td><td>56 920</td><td>100</td><td>56 920</td><td>100</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table><table><thead><tr><th rowspan="2">Unité d'occupation du sol</th><th colspan="2">Mai 2024</th><th colspan="2">Mai 2050</th><th colspan="3">Bilan état de surface mai 2024-mai 2050</th></tr><tr><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Superficie (km²)</th><th>%</th><th>Tg</th><th>Tc</th><th>Δs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Eau</td><td>108</td><td>0,2</td><td>152</td><td>0,3</td><td>40,7</td><td>10,8</td><td>2,6</td></tr><tr><td>Végétation</td><td>9 732</td><td>17,1</td><td>11 280</td><td>19,8</td><td>15,9</td><td>20,2</td><td>91,1</td></tr><tr><td>Autres</td><td>47 080</td><td>82,7</td><td>45 488</td><td>79,9</td><td>- 3,4</td><td>23,2</td><td>- 93,6</td></tr><tr><td>Total</td><td>56 920</td><td>100</td><td>56 920</td><td>100</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Tg : taux de changement global ; Tc : taux moyen annuel d'expansion spatiale ; et Δs la vitesse de variation (extension ou régression en km² par mois ou par an)
/// Tg: overall rate of change; Tc: average annual rate of spatial expansion; and Δs: rate of change (expansion or regression in km² per month or per year)

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

La surface occupée par les plans d'eau a également suivi une croissance notable. En novembre, elle a augmenté, passant de 218 km² à 312 km² (+ 43,1 %), avec une vitesse d'extension de 5,5 km²/an. En mars, elle est passée de 123 km² à 204 km², soit une hausse de 65,9 %, équivalente à 4,8 km²/an. En mai, elle a progressé, passant de 108 km² à 152 km² (+ 40,7 %), avec une vitesse d'extension annuelle de 2,6 km².

La catégorie « autres » enregistre quant à elle une diminution constante sur l'ensemble des périodes. En novembre, elle a reculé de 34 636 km² à 28 962 km², soit une baisse de 16,9 %, à un rythme de - 333,8 km²/an. En mars, la surface de cette catégorie est passée de 45 623 km² à 43 742 km² (- 4,1 %), avec une perte annuelle de - 110,6 km². En mai, elle a diminué de 47 080 km² à 45 488 km², soit une réduction de 3,4 %, correspondant à - 93,6 km²/an.

Ces résultats suggèrent une évolution progressive et positive des usages du sol, avec un recul des zones « autres » au profit de la végétation et des zones en eau, durant toutes les saisons analysées. Cette évolution pourrait refléter l'impact de stratégies de gestion durable des terres, d'initiatives comme la Grande muraille verte, ou encore d'effets indirects du climat sur la productivité des sols.

Toutefois, ces gains, encore modestes, montrent la nécessité de renforcer les politiques d'aménagement et les actions de résilience environnementale dans un contexte de pressions climatiques et socio-économiques croissantes dans le Nord-Est du Sénégal.

<caption>**Figure 4 :** Taux de l'indice de Kappa pour les mois de novembre, mars et mai modélisés à l'horizon 2050 au Nord-Est du Sénégal /// Kappa index rates for November, March, and May modeled for 2050 in northeastern Senegal</caption>
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figure 5 :** Projection de l'état de l'occupation des terres en novembre, mars et mai 2050 au Nord-Est du Sénégal /// *Projection of land use in November, March, and May 2050 in northeastern Senegal*</figcaption></figure>

## Perceptions des éleveurs concernant la dégradation rapide de la végétation durant la saison sèche

Les éleveurs du Nord-Est du Sénégal ont rapporté une dégradation accélérée des pâturages pendant la saison sèche, dégradation qui impacte la disponibilité des ressources fourragères et les oblige à modifier leurs pratiques. Selon 74 % d'entre eux, la végétation herbacée disparaît totalement dès janvier, les contraignant à acheter des compléments alimentaires, à transhumer vers des zones plus favorables, ou à combiner ces stratégies pour préserver leurs troupeaux.

Le surpâturage, en particulier dû à l'arrivée massive de troupeaux transhumant venant de régions voisines, a été identifié comme étant la principale cause de la dégradation des pâturages par 53 % des enquêtés. La sécheresse, qui limite la disponibilité de l'herbe environ trois mois avant la saison des pluies, a également été citée par 41 % des éleveurs interrogés. La rareté de l'herbe pousse les éleveurs à recourir à des aliments coûteux, voire à vendre une partie de leur cheptel pour assurer la survie des animaux restants.

Les feux de brousse, récurrents entre novembre et février selon 35 % des éleveurs, aggravent la dégradation des pâturages. Leur ampleur, difficile à maîtriser, a été confirmée par l'analyse d'images satelлитaires (figure 6) et l'observation directe lors des enquêtes (figure 7).

Enfin, la commercialisation de l'herbe sèche, collectée dans la brousse et vendue principalement en milieu urbain, accentue la pression sur les ressources pastorales.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>**Figure 6 :** Départs de feu observés sur une image Landsat du 2 décembre 2000 dans la commune de Vélingara Ferlo au Nord-Est du Sénégal /// Fire outbreaks observed on a Landsat image from December 2, 2000, in the municipality of Vélingara Ferlo in northeastern Senegal</figcaption></figure>

Les perceptions des éleveurs traduisent la combinaison de pressions anthropiques (surpâturage, commerce de fourrage) et climatiques (sécheresse, feux) qui fragilisent les ressources fourragères. Sans mesures de gestion durable adaptées, cette tendance risque de compromettre la résilience des systèmes pastoraux et des communautés locales.

## DISCUSSION

Les résultats de cette étude ont mis en évidence une dynamique continue de transformation de l'occupation du sol dans le Nord-Est du Sénégal, à la fois saisonnière et structurelle. Les changements observés entre novembre et mai ont montré une régression rapide des surfaces végétalisées et des zones en eau au profit des surfaces clas-sées comme « autres ». Cette évolution saisonnière, récurrente durant les trois périodes étudiées (2000-2001, 2013-2014, 2023-2024), a reflété l'influence directe de la saison sèche sahélienne, marquée par une baisse rapide de l'humidité du sol, une évaporation intense et une raréfaction des ressources hydriques de surface. Plusieurs tra-vaux antérieurs ont décrit ces changements dans le contexte sahélien, notamment la disparition rapide de la végétation herbacée après les premières semaines de la saison sèche (Diatta, 2021 ; Solly et al., 2020), ainsi que l'assèchement précoce des mares temporaires (Diop et al., 2018 ; Sarr, 2009).

Au-delà des fluctuations saisonnières, les évolutions interannuelles entre 2000 et 2023 ont révélé une tendance structurelle de régression de la végétation sur l'ensemble des périodes étudiées (novembre, mars, mai), accompagnée d'une expansion continue des surfaces « autres ». Cette transformation a été particulièrement marquée après 2013. La forte conversion des terres végétalisées vers des formes d'occupation plus intensives est en cohérence avec les pressions agricoles crois-santes observées dans le Sahel, notamment liées à l'expansion des cultures pluviales, à la réduction des jachères et à la densification des activités humaines (Descroix, 2021 ; Puig Cepero et al., 2021 ; Abdourhimou et al., 2024). Dans certaines zones, cette transforma-tion se traduit par une perte de continuité écologique et une fragmen-tation croissante des habitats, limitant les processus de régénération naturelle et accélérant la dégradation des sols (Andrieu et al., 2010 ; Dardel, 2014).

La stabilité apparente des zones en eau à l'échelle annuelle a masqué des variations importantes entre les sous-périodes. Entre 2000 et 2013, une phase d'augmentation a été enregistrée, suivie d'un recul marqué
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>**Figure 7 :** Traces de feux de brousse observée sur l'axe Koré Kabi-Salalatou dans la commune de Oudalaye situé à l'Est de la commune de Vélingara Ferlo (Novembre 2023) /// Traces of bush fires observed on the Koré Kabi-Salalatou road in the municipality of Oudalaye, located east of the municipality of Vélingara Ferlo (November 2023)</figcaption></figure>

entre 2013 et 2023. Cette dynamique pourrait être liée à la variabilité interannuelle des précipitations et à une baisse du niveau des nappes, cette dernière étant aggravée par l'augmentation des besoins en eau pour les usages agricoles et pastoraux (Cissé, 2016 ; Ndiaye, 2020). Les plans d'eau de petite taille, souvent non permanents, sont particulièrement vulnérables à l'évaporation et à l'ensablement, comme l'ont montré les travaux menés sur les zones endoréiques du Ferlo et de la vallée du fleuve Sénégal (Tappan et al., 2004).

Les scénarios prospectifs à l'horizon 2050 ont suggéré une possible inversion partielle de ces tendances. La modélisation a indiqué un redéploiement progressif de la végétation et une augmentation modérée des surfaces en eau, accompagnés d'une diminution des surfaces « autres » durant l'ensemble des périodes saisonnières. Cette évolution pourrait refléter les premiers effets de politiques de gestion durable, telles que les reboisements communautaires, la régénération naturelle assistée, ou encore l'impact indirect de la mise en œuvre de projets comme la Grande muraille verte (Bellefontaine et al., 2011 ; United Nations Convention to Combat Desertification, 2019). Cependant, les gains simulés sont demeurés limités à l'échelle régionale et ont laissé présager une lente réversibilité des processus de dégradation. Ces résultats confirment la nécessité d'un renforcement des stratégies de résilience, fondées sur une gouvernance territoriale participative, l'adaptation agroécologique et une régulation de la pression sur les ressources naturelles (DyTAES, 2020 ; FAO, 2020).

Les perceptions des éleveurs ont corroboré les changements observés par télédétection, en confirmant notamment la dégradation rapide de la végétation durant la saison sèche. Cette dégradation résulte d'une combinaison de facteurs : surpâturage, sécheresse, feux de brousse et exploitation commerciale du fourrage. Des études de terrain menées par Miehe et al. (2010) ont mis en évidence des tendances de dégradation liées à l'intensité du pâturage. Toutefois, bien que le surpâturage ait longtemps été désigné comme principal responsable, des recherches récentes suggèrent une lecture plus nuancée. Rasmussen et al. (2018) soutiennent ainsi que la forte pression de pâturage n'est

pas nécessairement à l'origine de la dégradation des terres au Sahel, notamment au Sénégal, mais qu'elle induit plutôt une redistribution spatiale de la production végétale. Ces perceptions locales mettent en évidence l'importance d'une approche croisée entre données spatiales et savoirs endogènes pour une compréhension plus fine des dynamiques environnementales en cours.

Bien que la présente étude ait reposé sur une méthodologie rigoureuse et l'utilisation de données multi-temporelles validées, certaines limites doivent être prises en compte. La classification satellitaire a atteint un taux de précision supérieur à 97 %, ce qui témoignait de sa fiabilité. Toutefois, des incertitudes ont subsisté, notamment concernant la différenciation entre végétation dégradée et sol nu, en raison des signatures spectrales parfois proches. Par ailleurs, les projections à l'horizon 2050 se sont appuyées sur les évolutions passées et n'ont pas intégré l'ensemble des scénarios socioéconomiques, climatiques ou politiques possibles. Enfin, les données issues des enquêtes de terrain, bien que riches et qualitatives, sont restées localisées et centrées sur les éleveurs, sans prendre en compte d'autres acteurs clés du territoire. Ces limites n'invalident pas les résultats obtenus, mais en précisent la portée. Elles ouvrent des perspectives pour des recherches complémentaires mobilisant des approches participatives élargies, des données climatiques à haute résolution et des modèles intégrant diverses trajectoires d'aménagement.

## ■ CONCLUSION

L'analyse spatio-temporelle 2000-2024 de l'évolution de l'occupation des sols dans le Nord-Est du Sénégal a révélé une tendance généralement à la régression des surfaces végétalisées et des zones humides au profit des surfaces classées comme « autres ».

Les dynamiques saisonnières, particulièrement marquées entre novembre et mai, ont illustré l'impact de la saison sèche sur les écosystèmes sahéliens. Sur la période 2013-2024 est apparue comme un
tournant, avec une intensification de la dégradation des ressources naturelles. Toutefois, les projections à l'horizon 2050 ont suggéré une inflexion possible, avec une reprise modérée de la végétation et une diminution des surfaces dégradées, signes d'un potentiel de restauration si des politiques adaptées sont mises en œuvre.

L'intégration des perceptions des éleveurs a confirmé la pertinence de la méthodologie adoptée et a renforcé la nécessité d'un dialogue entre données spatiales et réalités locales. Ces résultats appellent à une réorientation des stratégies d'aménagement, dans une perspective de résilience écologique et socioéconomique.

## Financement

Cette recherche n'a bénéficié d'aucune subvention spécifique de la part d'un organisme de financement du secteur public, commercial ou à but non lucratif.

## Conflits d'intérêt

L'auteur déclare que l'étude a été réalisée sans aucun conflit d'intérêts.

## Contributions des auteurs

AAS : Conceptualisation, Collecte de données, Analyse et interprétation, rédaction version initiale, supervision et validation. EF et MF : supervision et validation.

## Ethique de la recherche

L'approbation d'un comité d'éthique concernant l'utilisation d'ani-
maux n'a pas été nécessaire pour cette étude n'utilisant que des don-
nées cartographiques et images spatiales.

## Accès aux données de la recherche

Les données n'ont pas été déposées dans un dépôt officiel. Les don-
nées qui étaient les résultats de l'étude sont disponibles sur demande
auprès de l'auteur.

## Déclaration de l'IA générative dans la rédaction scientifique

L'auteur déclare qu'il n'a pas utilisé de technologies assistées par intelligence artificielle dans le processus de rédaction.

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## Summary

Sall A.A., Faye E., Saqalli M. Spatio-temporal dynamics of land use in northeastern Senegal: from diachronic analysis to prospective modeling

**Background:** North-eastern Senegal is a region with extensive pastoral livestock farming based on transhumance, where herders move in search of pasture. **Aim:** This study analyses the spatio-temporal dynamics of land use in north-eastern Senegal over the period 2000–2024. **Methods:** The analysis uses three complementary approaches: multi-temporal remote sensing, field surveys, and prospective modeling. The dynamics observed are studied based on three land cover classes: water surfaces, vegetation, and “other.” The latter category includes bare land, cultivated areas, and anthropized spaces. **Results:** The results reveal a rapid and recurrent decline in vegetation and water bodies between November and May, reflecting the seasonal impact of drought on Sahelian ecosystems. On an interannual scale, a structural trend towards a decrease in vegetation areas (-43.6% between 2000 and 2023) and an increase in ‘other’ areas (+97.6%) is observed, particularly marked after 2013. Projections for 2050 suggest a possible reversal of this trend, with a moderate recovery in vegetation and a slight reduction in degraded areas, particularly as a result of restoration policies. The perceptions of livestock farmers confirm these developments, highlighting the multiple pressures on pastoral resources during the dry season. **Conclusions:** These results highlight the urgent need to strengthen sustainable management strategies and adaptation policies in a Sahelian context subject to increasing climatic and anthropogenic pressures.

**Keywords:** rangelands, remote sensing, land degradation, environmental modelling, climate change perception, land-use mapping, Senegal

## Resumen

Sall A.A., Faye E., Saqalli M. Dinámica espaciotemporal de la ocupación del suelo en el noreste del Senegal: del análisis diacrónico a la modelización prospectiva

**Contexto:** El noreste del Senegal es una región emblemática de la ganadería pastoral extensiva basada en la trashumancia, en que los ganaderos se desplazan en busca de pastos. **Objetivo:** Este estudio analiza la dinámica espaciotemporal de la ocupación del suelo en el noreste del Senegal durante el período 2000–2004, con una perspectiva de proyección en el horizonte 2050.

**Métodos:** El análisis moviliza tres enfoques complementarios: teledetección multitemporal, investigaciones de campo y modelización prospectiva. Las dinámicas observadas se estudian a partir de tres clases de ocupación del suelo: superficies de agua, vegetación y categoría «otros». Esta última agrupa las tierras desnudas, las zonas cultivadas y los espacios antropizados.

**Resultados:** Los resultados revelaron una regresión rápida y recurrente de la vegetación y de las superficies de agua entre noviembre y mayo, traduciendo el impacto estacional de la sequía a los ecosistemas sahelianos. A escala interanual, se observó una tendencia estructural a la disminución de las superficies vegetales (- 43,6 % entre 2000 y 2023) y a la extensión de las superficies de «otros» (+ 97,6 %), especialmente marcada después de 2013. Las proyecciones en el horizonte 2050 sugieren una posible inversión de esta tendencia, con una recuperación moderada de la vegetación y una ligera reducción de las superficies degradadas, especialmente gracias al efecto de las políticas de restauración. Los ganaderos confirmaron esta evolución, y destacaron las múltiples presiones ejercidas sobre los recursos pastorales durante la estación seca. **Conclusiones:** Estos resultados ponen en evidencia la urgencia de reforzar las estrategias de ordenación sostenible y las políticas de adaptación en un contexto saheliano sometido a presiones climáticas y antrópicas crecientes.

**Palabras clave:** tierra de pastos, teledetección, degradación de tierras, modelización del medio ambiente, percepción del cambio climático, cartografía del uso de la tierra, Senegal
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