Cette étude vise à détecter et cartographier la dégradation et la régénération de la couverture végétale durant ces deux dernières décennies en Haute-Casamance, située dans le sud du Sénégal. Elle s'appuie sur l'analyse des tendances de séries temporelles d'images MODIS NDVI acquises sur la période 2000-2018, sur la cartographie des changements d'occupation et d'utilisation des sols (LULCC) faite à partir d'images Landsat (ETM+ 1999 et OLI 2018), et sur une analyse conjointe des tendances de NDVI et LULCC. L'étude a révélé d'importants changements en termes d'occupation et d'utilisation des sols, notamment la conversion de la forêt à la savane (13,5 %), et de la savane aux zones de culture et d'habitat (7,9 %). Des tendances négatives significatives (p<0,1) du NDVI (en lien avec la conversion forêt-savane et forêtzones de culture et d'habitat) sont observées sur 2,1% de la zone étudiée et indiquent une dégradation de la végétation en particulier le long de la frontière avec la Gambie, sur l'axe Pata-Ndorna, dans le centre de la zone d'étude, et autour de Médina Gounass. Par ailleurs, des tendances positives significatives (p<0,1) sur 1,8 % de la surface de la zone d'étude témoignent de la régénération dans le sud et sont liées à la conversion des zones de culture en savane et en forêt. L'analyse conjointe des tendances NDVI et LULCC indique une dégradation significative au sud de Kerewane et de Niaming, sur l'axe Ndorna-Pata, autour de Médina Gounass, et vers Saré Coly ; et une régénération significative à la frontière nord-est, au nord de Mampatim, au sud vers Bagadadji et Médina El Hadji, et entre Linkering-Paroumba. Cette analyse a également révélé que les deux séries d'images (NDVI et Landsat) sont cohérentes spatialement et que l'essentiel des tendances de productivité de la végétation est expliqué par les changements d'utilisation des sols et non par le climat.

Located in the south of Senegal, the Upper-Casamance (present-day Kolda region) has a strong vegetation dynamic mainly due to the clearing of land for agricultural needs, bush fires, population growth and uncontrolled logging. In such a situation, mapping and quantification of changes in vegetation cover become relevant for a more rational and sustainable management of plant resources, but also for the achievement of the Sustainable Development Goals. This study aims to detect the degradation and regeneration of vegetation cover during the last two decades in Upper-Casamance. It is based on an analysis of the trends of MODIS NDVI images time series acquired over the period 2000-2018, on a land cover and use changes (LULCC) maps established from Landsat images (ETM+ 1999 and OLI 2018), and a joint analysis of NDVI and LULCC trends. Data processing is based on the calculation of the Kendall correlation (τ) and the p significance test at the 10% threshold, and on a multistage unsupervised classification, respectively. The study shows significant changes in land cover and land use, including conversion from forest to savannah (13.5%), and from savannah to crop and habitat areas (7.9%). Significant negative trends in NDVI (related to forest-savanna conversion and forest-cropping and habitat areas) are observed in 2.1% of the study area and indicate vegetation degradation especially along the border with Gambia, on the Pata-Ndorna axis, in the centre of the study area, and around Medina Gounass. On the other hand, significant positive trends on 1.8% of the study area are evidence of regeneration in the south and are linked to the conversion of cultivated areas into savanna and forest. Joint analysis of NDVI and LULCC trends indicated significant degradation in south of Kerewane and Niaming, on the Ndorna-Pata axis, around Medina Gounass, and towards Saré Coly; and significant regeneration at the northeast border, north of Mampatim, to the south towards Bagadadji and Medina El Hadji, and between Linkering-Paroumba. This analysis also revealed that the two sources of data (NDVI et Landsat) are spatially consistent and that most of the trends in vegetation productivity are explained by changes in land use and not by climate.