# Neutralité de la dégradation des terres (NDT) dans le nord du Burkina Faso : cartographie selon les ODD 15.3.1 et confrontation aux réalités locales.

Soumaila Ouedraogo, Paul Hahadoubouga, Souleymane Sankara, Lassane Yaméogo

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Soumaila Ouedraogo, Paul Hahadoubouga, Souleymane Sankara, Lassane Yaméogo. Neutralité de la dégradation des terres (NDT) dans le nord du Burkina Faso : cartographie selon les ODD 15.3.1 et confrontation aux réalités locales. Les Tisons, 2025, pp.501-524. 10.5281/zenodo.17546972. hal-05359479

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# Neutralité de la dégradation des terres (NDT) dans le nord du Burkina Faso : cartographie selon les ODD 15.3.1 et confrontation aux réalités locales.

## Neutrality of land degradation (NDT) in northern Burkina Faso : mapping according to ODD 15.3.1 and comparison with local realities.

Soumission : 21/06/2025 - Acceptation : 17/08/2025

OUEDRAOGO Soumaila

Docteur, smikinam@yahoo.fr

YARGA Paul Hahadoubouga

Docteur, Institut de l'environnement et de la Recherche agronomique

SANKARA Souleymane, Docteur

YAMEOGO Lassane, Professeur titulaire

Université Joseph KI-ZERBO

## RÉSUMÉ

La dégradation des écosystèmes naturels, et en particulier des terres agricoles, constitue aujourd'hui un défi majeur à l'échelle mondiale. La monographie de la neutralité de la dégradation des terres de la région du Nord au Burkina Faso s'appuie sur des données satellitaires. Ces dernières ont permis de produire des données cartographiques d'occupation/utilisation des terres, la dynamique des stocks de carbones et la définition d'une situation de référence pour le monitoring des interventions des acteurs. L'analyse de la productivité des terres, réalisée sur des séries temporelles fiables de 21 ans, révèle que 45,6 % des surfaces, soit 770 500 hectares, présentent une productivité de biomasse très faible. La dégradation est étayée par l'analyse du profil temporel de l'indice de croissance normalisé (ICN) de la série historique de 2000-2020. Il apparaît une anomalie négative de la productivité de la biomasse dont certains facteurs explicatifs sont liés à la dynamique d'occupation et d'utilisation des terres. En outre, la dynamique du carbone organique des sols évalué à partir de la productivité primaire nette s'inscrit aussi dans une trajectoire négative. La région enregistre une baisse de 44,5 % pour toutes les unités d'occupation des terres. L'étude monographique sous le prisme des indicateurs des Objectifs de Développement Durable a permis de disposer de
données récentes issues d'approches multicritères de la dégradation des terres et dont les résultats donnent une orientation de prises de décisions fortes singulièrement à l'échelle locale.

**Mots-clés** : biomasse, objectifs de développement durable, dégradation des terres, cartographie, télédétection.

## SUMMARY

The degradation of natural ecosystems and especially of agricultural land is today a major global challenge. The monograph on the neutrality of land degradation in the northern region of Burkina Faso is produced with satellite images. The latter have produced land use/occupation mapping data, the dynamics of carbon stocks and the definition of a benchmark situation for monitoring stakeholder interventions. The analysis of land productivity based on robust 21-year time series data reveals that 45.6% or 770,500 hectares of land experience very poor biomass productiveness. The degradation is supported by the time profile analysis of the Standardized Growth Index (NIC) of the historical series 2000-2020. There is a negative anomaly in the productivity of biomass, some of the explanatory factors of which are linked to the dynamics of land use and occupation. In addition, the dynamics of soil organic carbon measured from net primary productivity are also in a negative trajectory. The region recorded a decrease of 44.5% for all land-occupation units. The monographic study based on the indicators of the Sustainable Development Goals provides recent data on multi-criterion approaches to land degradation and the results of which provide guidance for strong local decision-making.

Keywords: biomass, sustainable development goals, land degradation, mapping, remote sensing.

## INTRODUCTION

Malgré la multiplication des initiatives, projets et acteurs engagés dans la gestion de l'environnement, la dégradation des terres demeure une réalité persistante dans les espaces ruraux africains. Cette situation illustre les limites des dispositifs de gouvernance environnementale, souvent fragmentés entre interventions institutionnelles, projets internationaux et dynamiques communautaires. Elle interroge l'efficacité des politiques publiques face à une crise écologique qui menace directement les bases productives et la résilience des territoires.

Selon la Convention des Nations Unies pour la Lutte contre la Désertification (UNCCD), 52 % des terres utilisées pour l'agriculture sont modérément à gravement dégradées (UNCCD, 2014, p.6). En outre, le sixième rapport du Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du
climat (GIEC) souligne une diminution des terres cultivables, des pertes de récoltes et une dégradation accélérée des sols sous l'effet des variabilités climatiques (GIEC, 2022). En Afrique, cette proportion atteint 65 % des terres productives (Banque Mondiale, 2021). Face à cette crise, les initiatives internationales comme les Objectifs de Développement Durable (ODD) ont introduit des indicateurs standardisés pour évaluer et suivre la dégradation des terres. L'indicateur ODD 15.3.1, en particulier, combine trois sous-indicateurs clés à savoir, la productivité de la végétation, la couverture terrestre, et le carbone organique du sol pour quantifier les tendances de dégradation des sols (Custodian Agencies, 2022). Cette approche a été appliquée avec succès dans des régions semi-arides similaires, comme le nord du Sénégal (Tappan et al., 2020) ou le bassin du lac Tchad (IUCN, 2021), révélant des dynamiques spatiales souvent corrélées aux perceptions locales.

Au Burkina Faso, les engagements pour la Neutralité en matière de Dégradation des Terres (NDT), définie comme un état où « la quantité et la qualité des terres nécessaires pour assurer les services écosystémiques et la sécurité alimentaire restent stables ou augmentent » (UNCCD, 2017) ont permis d'estimer que 19 % du territoire national, soit 5,16 millions d'hectares nécessitent une restauration (MEEVCC, 2017). Cependant, ces données nationales masquent des disparités régionales. Dans le Nord du pays, zone agro-écologique fragile, la dégradation des terres agricoles entraîne des impacts socio-économiques majeurs, notamment des pertes de rendements et de revenus (PNUE, 2015). Cette situation contraste avec les efforts déployés depuis les années 1970 par les ONG, projets de développement et associations, dont l'efficacité reste peu évaluée à l'aune des indicateurs des Objectifs du Développement Durable.

Les études antérieures, comme le quatrième rapport sur l'état de l'environnement au Burkina Faso (SP-CNDD, 2016), confirment une tendance nationale à la hausse de la dégradation entre 2002 et 2012 : les terres fortement dégradées sont passées de 16 % à 20 %, tandis que 58,43 % des terres étaient classées comme moyennement à très fortement dégradées. Toutefois, ces travaux peinent à intégrer deux dimensions critiques : d'une part, l'analyse localisée des indicateurs ODD 15.3.1, et d'autre part la confrontation entre ces données objectives et les perceptions des acteurs locaux, pourtant centrale pour l'acceptation des solutions de restauration (Reed et al., 2021). Au Sahel, des recherches récentes montrent que les communautés rurales perçoivent souvent la dégradation des sols à travers des marqueurs socio-culturels (disparition d'espèces végétales utiles, difficultés d'accès à l'eau) qui complètent les indicateurs techniques (Djoudj et al., 2022). Dans ce contexte, la présente étude se propose de
répondre à deux questions principales de recherche : comment évolue la dégradation des terres
dans la région du Nord du Burkina Faso selon les indicateurs ODD 15.3.? Quelles corrélations
ces dynamiques objectives ont -elles avec les perceptions paysannes de la dégradation ?

Au regard de ces questions de recherches, la première hypothèse stipule qu'en dépit des
interventions passées, les indicateurs ODD 15.3.1 révèlent une aggravation de la dégradation
des terres dans le Nord, liée à l'aridité croissante et aux pressions anthropiques. La seconde
hypothèse soutient que les perceptions locales reflètent cette tendance tout en mettant en
lumière des critères de dégradation négligés par les indicateurs techniques, tels que la
raréfaction de certaines espèces ou la baisse de la fertilité perçue. L'originalité de cette
recherche s'affirme à la fois sur les plans méthodologique, spatial et épistémologique. Sur le
plan méthodologique, elle repose sur l'application, pour la première fois dans cette partie du
Sahel burkinabè, de la méthode ODD 15.3.1, adoptée récemment par la Convention des Nations
Unies sur la Lutte contre la Désertification (UNCCD) comme cadre standardisé de suivi de la
Neutralité en matière de Dégradation des Terres (NDT). Cette approche innovante, offre la
possibilité d'obtenir des données comparables et harmonisées entre pays et régions, tout en
facilitant la production de rapports nationaux cohérents. Sur le plan spatial, l'étude comble un
vide empirique en documentant les dynamiques de dégradation dans une région sahélienne où
les observations satellitaires ont rarement été confrontées à des données de terrain détaillées.
Enfin, sur le plan épistémologique, elle établit un dialogue inédit entre savoirs locaux et
indicateurs techniques, en articulant les perceptions paysannes à l'évaluation biophysique issue
de la télédétection. Cette double lecture contribue à une compréhension plus fine des processus
de dégradation et à l'élaboration d'un cadre d'analyse transférable à d'autres territoires
sahéliens. L'ensemble de la démarche vise à produire des données nouvelles, scientifiquement
robustes et institutionnellement utiles, pour alimenter les mécanismes nationaux de suivi de la
NDT et renforcer la gouvernance environnementale à l'échelle locale.

# 1. MATÉRIELS ET MÉTHODE

## 1.1. Présentation du milieu de recherche

Les travaux se sont déroulés au Burkina Faso dans la région du Nord située entre les latitudes
12°38' et 14°18' Nord et les longitudes 1°33' et 2°55' Ouest (DGAT, 2005, p.213). Elle couvre
une superficie de 16 129,62 km², soit 6,5% du territoire national et est située dans la partie
septentrionale du Burkina Faso. Cette région est limitée par le Mali au Nord et 5 autres régions
du pays que sont : le Sahel, le Centre Nord, le plateau central, le Centre Ouest et la Boucle du
Mouhoun (cf. figure 1). Quant au niveau administratif, en 2006, cette année consacrant une communalisation intégrale à l'échelle nationale a permis de structurer la région du Nord en 4 communes urbaines (Ouahigouya, Gourcy, Yako et Titao), 27 collectivités rurales, 31 départements et 910 villages administratifs. Le Chef-lieu de la région est Ouahigouya, située à 175 km de la capitale Ouagadougou. La province du Yatenga est la plus grande de la région en termes de superficie et de population (PRD, 2018-2022). Le cadre administratif est illustré par la figure 1 qui donne une synthèse des communes constituées.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 1 : situation administrative de la région du Nord</figcaption></figure>

Source : BNDT200

La population de la région du Nord en 2006 était de 1 185 796 habitants et est passée à 1 722 115 en 2019, soit une proportion de 8,4% par rapport à la population totale du pays. La population est composée de 822 742 hommes et 899 373 femmes, soit un rapport de masculinité de 91%. La population est très inégalement répartie au niveau provincial. La province du Yatenga concentre à elle seule 48,0% de la population totale régionale, suivie du Passoré avec 26,6%, le Zondoma, 13,9% et le Loroum, 11,5%. La population de la région du Nord connait une croissance rapide et cela est réparti de manière inégale sur le territoire régional. En effet, la
densité de population régionale depuis 1975 est au-dessus de la moyenne nationale. Elle est passée à 35 habitants/km² en 1975 à 106 en 2019 contre des valeurs nationales respectives de 20,6 et 75,1 habitants/km².

# 1.2. MÉTHODE ET OUTIL

## 1.2.1. Évaluation de la productivité des terres

La productivité des terres a été analysée à partir de séries temporelles d'images NDVI (2000-2020), issues du capteur SPOT VEGETATION (Copernicus, résolution 1 km). Les données décadaires ont été agrégées en moyennes mensuelles, annuelles et pluriannuelles, puis classées en cinq catégories : très mauvaise, mauvaise, stable, bonne et très bonne productivité. Pour renforcer la robustesse, l'Indice de Croissance Normalisé () a été calculé selon la formule de Kogan (1990) :

$$CN = \frac{NDVI_i - NDVI_{min}}{NDVI_{max} - NDVI_{min}} \times 100$$

où \(NDVI_i\) correspond à l'année cible (2019-2020), \(NDVI_{\{min\}}\) et \(NDVI_{\{max\}}\) aux extrêmes historiques (avril-novembre). Le logiciel SPIRITS a permis d'automatiser ces calculs.

## 1.2.2. Cartographie du couvert végétal

Les images Landsat 7 et 8 (résolution 30 m) ont été utilisées pour cartographier l'occupation des sols (2009 et 2021). Après prétraitements (corrections radiométrique et atmosphérique via FLAASH), une classification supervisée par maximum de vraisemblance a été appliquée, basée sur 14 classes (habitat, cultures, forêts, etc.). La qualité de la classification a été validée par :

- un indice Kappa de 0,99 ;

- une précision globale (Overall Accuracy) de 99,47 % ;

Les résultats ont été affinés par post-traitement (filtres Majority/Minority, Clump et Sieve), puis vectorisés.

## 1.2.3. Enquêtes socioéconomiques

### Méthode d'échantillonnage

Dans le cadre de la recherche, un sondage probabiliste et plus précisément celui stratifié a été utilisé. Le choix de cette méthode est dû au fait que la base de sondage existe et est exhaustive. Elle permet d'avoir une bonne représentativité et des estimations de bonne qualité.
La variable province est utilisée pour créer les strates. Les quatre provinces notamment Yatenga, Passoré, Zandoma et Loroum sont donc considérées comme les strates. Le principe du sondage stratifié consiste à effectuer un tirage aléatoire au sein de chaque strate dans la base de sondage de 19 830 ménages agricoles. La base de sondage à considérer pour l'échantillonnage est celle qui comporte les 19 830 ménages agricoles.

## Taille de l'échantillon

Pour ce qui concerne la taille de l'échantillon, une marge d'erreur (e) de 5% est fixée et des proportions (p & q) sont respectivement de 6,5 % et 93,5%. En appliquant cette formule de Schwartz D (1995), définie par la relation suivante :

$$ \text{Taille minimale de l'échantillon} = \frac{z^2 p \cdot (1-p)}{e^2} $$

Z=Statistique de la loi normale pour n supérieur ou égal à 30 (1,96)

P=proportion des agriculteurs de la région du Nord concernés par l'étude (=19830/304964*100=6,5%)

1-p= q ; proportion des agriculteurs des 12 autres régions non concernées par l'étude (93,5%)

La taille minimale de l'échantillon est de 93. Ainsi donc pour tenir compte des non-réponses, et le souci de disposer de données robustes, la taille minimale est arrondie à 100 et fixée à 400, soit un sondage stratifié autopondéré par province. Au niveau des communes, il est effectué un tirage aléatoire simple en tenant compte des poids de chaque commune (tableau 1).

<table><caption>**Tableau 1 :** composition de l'échantillon représentatif après l'enquête</caption><thead><tr><td>Province/commune</td><td>Pourcentage (N=438)</td><td>Echantillon</td></tr></thead><tbody><tr><td>PASSORE</td><td>24.4%</td><td>107</td></tr><tr><td>Arbolé</td><td>3.9</td><td>17</td></tr><tr><td>Bagaré</td><td>1.1</td><td>5</td></tr><tr><td>Bokin</td><td>5.9</td><td>26</td></tr><tr><td>Gomponsom</td><td>1.6</td><td>7</td></tr><tr><td>Kirsi</td><td>0.5</td><td>2</td></tr><tr><td>La-Todin</td><td>6.4</td><td>28</td></tr><tr><td>Pilimpikou</td><td>1.6</td><td>7</td></tr><tr><td>Samba</td><td>0.7</td><td>3</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Yako</td><td>2.7</td><td>12</td></tr><tr><td><strong>Zandoma</strong></td><td><strong>25.1%</strong></td><td><strong>110</strong></td></tr><tr><td>Bassi</td><td>2.3</td><td>10</td></tr><tr><td>Bousou</td><td>2.1</td><td>9</td></tr><tr><td>Gourcy</td><td>12.8</td><td>56</td></tr><tr><td>Leba</td><td>2.3</td><td>10</td></tr><tr><td>Tougo</td><td>5.7</td><td>25</td></tr><tr><td><strong>Yatenga</strong></td><td><strong>25.3%</strong></td><td><strong>111</strong></td></tr><tr><td>Barga</td><td>1.8</td><td>8</td></tr><tr><td>Kalsaka</td><td>2.1</td><td>9</td></tr><tr><td>Namissiguima</td><td>2.7</td><td>12</td></tr><tr><td>Ouahigouya</td><td>6.4</td><td>28</td></tr><tr><td>Oula</td><td>1.8</td><td>8</td></tr><tr><td>Rambo</td><td>1.8</td><td>8</td></tr><tr><td>Seguenega</td><td>5.3</td><td>23</td></tr><tr><td>Tangaye</td><td>3.2</td><td>14</td></tr><tr><td>Zogoré</td><td>0.2</td><td>1</td></tr><tr><td><strong>Loroum</strong></td><td><strong>25.1%</strong></td><td><strong>110</strong></td></tr><tr><td>Ouindigui</td><td>2.9</td><td>13</td></tr><tr><td>Sollé</td><td>1.6</td><td>7</td></tr><tr><td>Titao</td><td>20.5</td><td>90</td></tr><tr><td><strong>Total</strong></td><td><strong>100</strong></td><td><strong>438</strong></td></tr></table>

Source : Enquête de terrain, décembre 2020, janvier 2021

Ainsi, les données alphanumériques sont collectées auprès de 438 agriculteurs et concernent les évaluations de la spéculation agricole, des rendements, des pratiques agricoles, des perceptions individuelles de l'ampleur de la dégradation des terres et de la gestion des ressources locales, des impacts de la conversion des terres dans l'agriculture et des pertes socio-économiques dues à la dégradation. Cette approche mixte (télédétection et enquêtes) permet de croiser les indicateurs ODD 15.3.1 (productivité, couverture, carbone) avec les réalités du terrain.

## 2. RÉSULTATS

### 2.1. Dynamique de la productivité des terres de la région du Nord
À partir des images NDVI de la série temporelle de 2000-2020, le logiciel SPIRITS a permis de calculer la moyenne pluriannuelle des 21 ans et cette image a été exploitée pour faire la reclassification avec le logiciel QGIS et définir les classes de la trajectoire de la productivité des terres (cf. figure 2).

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 2: productivité des terres de la région du Nord de 2021</figcaption></figure>

Source : Copernicus-NDVI-V2.2.-PROBA-V, traitement et analyse de l'auteur avec SPIRITS

La carte de la productivité des terres révèle que près de 46% des terres de la région du Nord connaissent une mauvaise ou très mauvaise productivité de biomasse. Cette proportion correspond à 7 705 km² soit 770 500 hectares de terres. Par ailleurs, 33,8% des terres enregistrent une productivité équivalente, c'est-à-dire similaire, aux années antérieures. Par contre 20,5% sont dans une dynamique de bonne ou très bonne croissance de la productivité des terres. Cette croissance positive est essentiellement localisée dans les provinces du Zondoma et du Passoré. La dégradation est beaucoup plus prononcée dans la province du Loroum, suivie de celle du Yatenga. L'élargissement pour une convergence des preuves a conduit à une analyse du profil temporel de l'indice de croissance normalisé de la végétation de la région du Nord des années 2019 (figure 3) et 2020 (figure 4). Les profils réalisés pour la
région du Nord permettent d'apprécier la réponse spatiale de la végétation aux pluies reçues.
L'indice est calculé uniquement avec les images NDVI des mois pluvieux d'avril à octobre.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 3: profil de la région du Nord en 2019</figcaption></figure>

Source : Copernicus-NDVI-V2.2.-PROBA-V, traitement et analyse de l'auteur avec SPIRITS

LTA-MIN= les minimums NDVI de la série temporelle (2000-2018)

LTA-MAX= les maximums NDVI de la série temporelle (2000-2018)

LTA-MEAN= moyenne de NDVI de la série temporelle (2000-2018)

TS= valeur de NDVI de l'année en cours (2019)

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 4 : profil de la région du Nord en 2020</figcaption></figure>

Source : Copernicus-NDVI-V2.2.-PROBA-V, traitement et analyse de l'auteur avec SPIRITS

Les deux profils ci-dessus (figures 3 et 4) font ressortir un début de la productivité de la biomasse à partir de la première décade du mois d'avril. Cependant, la productivité de la biomasse est restée légèrement en dessous de la moyenne historique au cours des années 2019 et 2020. Il s'agit d'une anomalie négative de productivité des terres qui se maintient jusqu'à la troisième décade du mois d'août en 2019. En 2020, cette anomalie est observée à la dernière décade du mois de juillet. La situation s'est améliorée positivement à partir de la deuxième
décade du mois de septembre en 2019 et en 2020 à la deuxième décade d'août. D'une manière globale, on note une précarité importante de la productivité de la biomasse et une dynamique liée aux pluies reçues. S'il est vrai que les facteurs climatiques affectent la productivité des terres, il n'en demeure pas moins que l'utilisation des terres et leurs dynamiques sont des facteurs humains qui créent des pressions.

## 2.2. Dynamique d'occupation des terres de la région du Nord

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 5: occupation des terres de la région du Nord</figcaption></figure>

Source : BNDT200 image Landsat

L'utilisation des terres connait une dynamique complexe, avec des gains majeurs (60% des transitions) compensant partiellement des pertes localisées (7,9%). L'augmentation des surfaces cultivées sous irrigation (+222%) et pluviales (+75,9%) s'accompagne d'une régression préoccupante des écosystèmes naturels (savanes -72,7%, steppes -49,4%). Ces changements d'affectation, couplés à l'urbanisation (+20,8%), entraînent une artificialisation des sols qui dégrade leur qualité. Cette tendance indique une diminution du carbone organique (-44,5% en moyenne), révélatrice de pratiques agricoles intensives émettrices de GES. Toutefois, certaines zones stables (32,1%) ou en amélioration (ex : plantations forestières +619%) montrent que des solutions existent pour concilier productivité et durabilité.
## 2.3. Dynamique et tendance négative des stocks de carbone

Les sols agricoles sont perçus comme des réservoirs de carbone les plus importants, et des pratiques culturales sont susceptibles de stimuler l'accumulation de carbone additionnel « *puits de carbone* ». Le carbone organique du sol en plus de l'évolution de la productivité des terres et de l'analyse de la dynamique des unités d'occupation des terres est un indicateur d'analyse de la dégradation des terres. Il permet d'élargir le champ de convergence des preuves dans l'appréciation de la productivité des terres.

La lecture des stocks de carbone de la région du Nord entre 2009 et 2021 (tableau 1) laisse entrevoir une baisse importante de 44,5% pour toutes les unités d'occupation des terres. La moyenne générale est passée de 19,4 gC/m² en 2009 contre 10,7 en 2021 soit une diminution de -8,6 gC/m². Mais de manière spécifique, la dégradation du stock de carbone est plus marquée pour l'unité steppe arbustive et herbeuse à -54,2 %, suivi de l'habitat à -54,0%, les sols nus à -53,4%, les cultures pluviales et territoire agroforestier à -44,2%, les zones humides à -40,3% et les plantations forestières à -35,9%. La plus faible baisse est observée avec la classe de savane arborée ayant connu une régression de -5,2%.

<table><caption>Tableau 1: répartition des stocks de carbone par unité d'occupation des terres de la Région du Nord 2009-2021</caption><thead><tr><th rowspan="2">Occupation des terres</th><th colspan="2">gC/m²</th><th rowspan="2">Changement</th><th rowspan="2">%</th></tr><tr><th>2009</th><th>2021</th></tr></thead><tbody><tr><td>Culture irriguée</td><td>19,1</td><td>16,3</td><td>-2,8</td><td>-14,5</td></tr><tr><td>Culture pluviale et territoire agroforestier</td><td>19,1</td><td>10,7</td><td>-8,4</td><td>-44,2</td></tr><tr><td>Forêt-galerie</td><td>19,1</td><td>---</td><td>---</td><td>---</td></tr><tr><td>Habitat</td><td>19,1</td><td>8,8</td><td>-10,3</td><td>-54,0</td></tr><tr><td>Plantation forestière</td><td>18,7</td><td>12,0</td><td>-6,7</td><td>-35,9</td></tr><tr><td>Savane arborée</td><td>19,1</td><td>18,1</td><td>-1,0</td><td>-5,2</td></tr><tr><td>Savane arbustive et herbeuse</td><td>19,1</td><td>13,0</td><td>-6,1</td><td>-32,1</td></tr><tr><td>Sol nu</td><td>19,1</td><td>8,9</td><td>-10,2</td><td>-53,4</td></tr><tr><td>Steppe arborée</td><td>19,1</td><td>13,5</td><td>-5,6</td><td>-29,5</td></tr><tr><td>Steppe arbustive et herbeuse</td><td>19,1</td><td>8,7</td><td>-10,4</td><td>-54,2</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Surface en eau</td><td>19,1</td><td>12,9</td><td>-6,2</td><td>-32,5</td></tr><tr><td>Verger</td><td>21,5</td><td>15,4</td><td>-6,1</td><td>-28,5</td></tr><tr><td>Zone humide</td><td>20,5</td><td>12,2</td><td>-8,3</td><td>-40,3</td></tr><tr><td><strong>Total général</strong></td><td><strong>19,4</strong></td><td><strong>10,7</strong></td><td><strong>-8,6</strong></td><td><strong>-44,5</strong></td></tr></table>

Source : cartes dynamiques des stocks de carbone Région du Nord 2009-2021

L'interprétation cartographique des indicateurs des objectifs stratégiques de développement durable permet de caractériser le niveau actuel de la dégradation des terres. Mais à l'aune des outils spatiaux qu'en est-il du vécu et des perceptions paysannes de la dégradation de l'environnement et des terres agricoles.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 6: répartition spatiale carbone organique du sol 2009 et 2021</figcaption></figure>

Source : BNDT200, FAO-WaPOR2.1

## 2.4. Perceptions paysannes sur la dynamique de la dégradation des terres

Sur l'échantillon de 438 ménages agricoles enquêté, 98,2% des ménages ont observé une dégradation générale de l'environnement. Il ressort que cette perception est plus exprimée par 29,5% des tranches d'âge de 41-50 ans, suivies de celles de 51-60 ans avec un taux de 26,3%. Autrement dit, la détérioration de l'environnement est exprimée à 76,5% des ménages ayant
plus de 40 ans contre seulement 23,5% disposant moins de 40 ans. Nonobstant la dégradation de l'environnement global, 53,9% trouvent les terres agricoles à un stade moyen de détérioration contre 17,1% de dégradation forte et 3,0% à très fortement dégrader. Seuls 24,4% des ménages ont une perception faible et très faible de la dégradation des terres agricoles.

Les indicateurs cartographiques issus de l'analyse de la productivité des terres, de la trajectoire d'occupation des terres et de la variation en stock de carbone rendent compte de la dynamique temporelle et spatiale de la dégradation des terres dans la région du Nord du Burkina Faso. Cette dynamique constatée est confortée par les perceptions des ménages agricoles étudiés. Cette convergence des preuves de la détérioration des ressources environnementales pose donc la définition d'une situation de références comme clignotant de départ et une boussole qui rythme les interventions.

## 2.5. Définition de la situation de référence pour le monitoring des interventions

La valeur de référence est calculée en additionnant la classe d'occupation de l'année 2009 et celle de 2021 et le tout diviser par 2 (tableau 2). Il s'agit donc d'une moyenne du type d'occupation entre les deux dates qui permet de disposer d'une valeur de référence pour permettre un suivi périodique et également la mesure des interventions des acteurs au développement.

<table><caption>**Tableau 2:** situation de référence dégradation des terres</caption><thead><tr><th rowspan="2">Unités d'occupation des terres</th><th>2009</th><th>2021</th><th>Valeur référence</th></tr><tr><th>Superficie (ha)</th><th>Superficie (ha)</th><th>Superficie (ha)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Culture irriguée</td><td>1 788,0</td><td>5 763,0</td><td>3 775,5</td></tr><tr><td>Culture pluviale et territoire agroforestier</td><td>644 879,3</td><td>1 134 641,6</td><td>889 760,5</td></tr><tr><td>Forêt-galerie</td><td>1 070,3</td><td>-</td><td>0</td></tr><tr><td>Habitat</td><td>24 552,7</td><td>29 677,3</td><td>27 115,0</td></tr><tr><td>Plantation forestière</td><td>15,2</td><td>109,6</td><td>62,4</td></tr><tr><td>Savane arborée</td><td>32 087,8</td><td>18 264,9</td><td>25 176,3</td></tr><tr><td>Savane arbustive et herbeuse</td><td>220 265,6</td><td>60 067,3</td><td>140 166,5</td></tr><tr><td>Sol nu (érodé, dénuclé)</td><td>14 824,5</td><td>15 092,6</td><td>14 958,6</td></tr><tr><td>Steppe arborée</td><td>57 485,3</td><td>45 195,7</td><td>51 340,5</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Steppe arbustive et herbeuse</td><td>639 967,0</td><td>323 620,3</td><td>481 793,6</td></tr><tr><td>Surface en eau</td><td>10 262,2</td><td>14 863,1</td><td>12 562,7</td></tr><tr><td>Verger</td><td>328,1</td><td>365,8</td><td>346,9</td></tr><tr><td>Zone humide</td><td>73,8</td><td>21,6</td><td>47,7</td></tr><tr><td>Total</td><td>1 647 599,8</td><td>1 647 682,7</td><td>1 647 641,3</td></tr></table>

Source : enquête de terrain décembre 2020, janvier 2021

## 3. DISCUSSION

Les résultats de cette étude révèlent une dégradation préoccupante des terres dans la région du Nord du Burkina Faso, marquée par une baisse de la productivité, une régression des formations végétales et une diminution des stocks de carbone organique des sols. Ces observations s'inscrivent dans une dynamique plus large documentée par plusieurs études en zones arides et semi-arides.

### 3.1. Baisse de la productivité et vulnérabilité agroécologique

Notre analyse montre que 46 % des terres de la région présentent une productivité "mauvaise à très mauvaise", une tendance particulièrement prononcée dans les provinces du Loroum et du Yatenga. Ces résultats concordent avec ceux de Mbow et al. (2015), qui ont observé une baisse généralisée de la productivité végétale dans le Sahel ouest-africain en raison de la variabilité pluviométrique et de la pression agricole. Cependant, certaines zones, comme le Zondoma et le Passoré, affichent une amélioration, probablement liée à l'adoption de pratiques agroforestières, confirmant les conclusions de Sendzimir et al. (2011) sur le rôle des techniques de restauration dans la résilience des écosystèmes.

### 3.2. Transformation des paysages et intensification de l'usage des sols

La conversion des savanes et steppes en terres agricoles (–43 à –72 %) reflète une intensification de l'usage des sols, phénomène également rapporté par Hermann et al. (2020) dans le nord du Ghana. En revanche, l'expansion des cultures irriguées (+222 %) contraste avec les observations de Vincke et al. (2019), qui soulignent les limites de l'irrigation en contexte de pénurie d'eau. Cette divergence pourrait s'expliquer par des investissements localisés dans des périmètres aménagés, bien que leur durabilité reste à évaluer.

### 3.3. Dégradation des stocks de carbone

La diminution moyenne de 44,5 % du carbone organique des sols entre 2009 et 2021 est alarmante et rejoint les constats de Vagen et al. (2016) en Afrique de l'Est. Néanmoins, la baisse
moins marquée dans les savanes arborées (–5,2 %) suggère que le maintien d'un couvert arboré, comme le préconise Bayala et al. (2021), pourrait atténuer la dégradation.

**3.4. Perceptions paysannes et indicateurs techniques de dégradation**

L'écrasante majorité des agriculteurs enquêtés (98,2 %) perçoivent une dégradation environnementale, corroborant les diagnostics techniques. Cette convergence renforce la pertinence des indicateurs ODD 15.3.1, comme l'ont également montré Akhtar-Schuster et al. (2017). Toutefois, les divergences locales (ex : zones perçues comme stables malgré une baisse de productivité) soulignent la nécessité de combiner approches quantitative et qualitative, suivant les recommandations de Reed et al. (2021).

**3.5. Gouvernance environnementale et limites des interventions de restauration**

Les résultats révèlent une contradiction majeure : malgré des décennies d'interventions (projets de restauration, techniques CES/DRS, investissements agroforestiers) et une mobilisation multiacteurs (ONG, État, coopérations), la dégradation persiste (46% des terres à faible productivité) et l'autonomie céréalière reste hors d'atteinte (82,5% des ménages en insécurité alimentaire). Cette situation interpelle l'efficacité des politiques publiques, comme l'ont souligné Djibril et al. (2022) dans leur analyse des projets sahéliens. Trois lacunes structurelles émergent : 1) approche en silos: Les actions sont souvent fragmentées (ex : projets isolés de reboisement sans lien avec les systèmes agricoles), contrairement aux recommandations de Sawadogo (2020) sur l'intégration paysagère; 2) Décalage temporal : Les cycles politiques (3-5 ans) privilégient des solutions visibles à court terme (distribution d'intrants) au détriment de stratégies durables (ex : régénération naturelle assistée), pourtant prouvées efficaces (Reij et al., 2018); 3) faible appropriation locale: Seuls 12% des agriculteurs enquêtés citent une implication dans la conception des projets, alors que Lambrecht et al. (2020) montrent que l'adhésion communautaire double l'impact des interventions. Cette analyse souligne que la crise environnementale est avant tout une crise de gouvernance, nécessitant des réformes structurelles plutôt que des projets ponctuels.

**CONCLUSION**

L'étude a montré que la région du Nord est caractérisée par une mauvaise productivité de la biomasse qui est fortement tributaire des variabilités climatiques. Les productivités des terres sont variables d'une province à l'autre et sont marquées par une dynamique de fortes perturbations interannuelles. En effet, l'analyse des indices de croissance de la végétation notamment et le NDVI de la profondeur historique 2000-2019 ont permis d'évaluer les anomalies ou les stress hydriques de la productivité de la biomasse.
La dynamique négative de la dégradation des ressources au nord du Burkina n'est-elle pas liée d'une part à l'inefficacité de la gouvernance des acteurs et d'autres à la définition des défis en vue d'une synergie des interventions au niveau spatial et temporel d'autre part ? La crise comporte un aspect social et politique qui exige une gouvernance environnementale locale inclusive axée sur la dégradation des terres. Elle doit engager tous les intervenants locaux et avoir une compréhension précise de l'étendue de la crise, ainsi que de sa répartition géographique à l'échelle locale. Cela facilite la mobilisation des ressources requises et fournit des indicateurs pour suivre les actions de restauration basées sur les états de dégradation identifiés. Cette recherche actualise la tendance à la dégradation des terres dans la région sahélienne et souligne l'ampleur de la crise de la gouvernance. Dans cette perspective, quels mécanismes de gouvernance polycentrique permettraient de coordonner efficacement les acteurs (État, communes, OSC) autour d'indicateurs ODD 15.3.1 partagés ?

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