[fr] Les paysages agricoles du Nord et Centre Bénin connaissent une forte mutation. L’essor du coton, du soja et de l’anacarde, associé à la croissance démographique et à la mécanisation, provoquent l’abandon des jachères, la dégradation des sols, la réduction du couvert arboré et la fragmentation des espaces pastoraux, générant des conflits fonciers et des tensions entre agriculteurs et éleveurs. Face à ces enjeux, les nouvelles données satellitaires offrent des perspectives prometteuses pour le suivi des dynamiques territoriales, mais cet usage reste limité en Afrique de l’Ouest. Dans ce contexte, le projet OBSYDYA vise à mettre en place un observatoire pilote produisant un service informationnel géospatial basé sur des indicateurs spatialisés issus de cartes d’occupation des sols produites annuellement à partir d’imagerie satellitaire et de données de terrain. Cet article présente et illustre l’étape de co-construction des indicateurs réalisée à travers des ateliers participatifs avec des acteurs locaux et l’analyse de la littérature scientifique. Au total, 21 indicateurs ont été identifiés dans deux domaines : 8 concernent l’agriculture (productions agricoles et intensification) et 13 concernent le pastoralisme (superficie et fragmentation des aires de parcours, accessibilité des couloirs de passage, distance aux points d’eau, sécurité des éleveurs). Pour illustrer la pertinence de ces indicateurs, un exemple est présenté pour chaque domaine sur six sites d’étude. Les résultats mettent en évidence une typologie marquée des villages en termes de productions et de pratiques d’intensification agricole, et la forte variation des conditions pastorales locales et saisonnières de ces mêmes territoires sous divers degrés d’intensification agricole. Ce travail démontre qu’en s’appuyant sur des cartes d’occupation des sols adaptées (nomenclature, précision, actualisation annuelle), les indicateurs agricoles et pastoraux constituent un outil robuste pour analyser les structures et dynamiques paysagères et ainsi appuyer les politiques agricoles et territoriales en Afrique de l’Ouest.
Bio Nikki Saré, Sabi Bruno ; CIRAD, UMR TETIS ; TETIS, Univ. Montpellier, AgroParisTech, CIRAD, INRAE ; Université de Parakou, Faculté d’agronomie, LERF
Ahoyo Adjovi, Nestor René; INRAB, Programme Analyse de la Politique Agricole
Kouhoundji, Naboua Abdelkader ; Université d’Abomey-Calavi, Laboratoire d’Hydraulique et de Maîtrise de l’Eau ; Ministère de l’Agriculture, de l’Élevage et de la Pêche (MAEP)
Olou, Denis; INRAB, Programme Analyse de la Politique Agricole
Adegbola YP, Sossou CH, Olou BD, Maboudou AG, Hinnou CL, Arodokoun U, et al. 2017. Caractérisation et évaluation des milieux homogènes des zones agroécologiques du Bénin [Rapport final]. Cotonou (Bénin): Programme Analyse de la Politique Agricole (PARA/INRAB).
ANOPER. 2014. Pour l’essor d’un élevage familial des ruminants qui nourrit le Bénin et sécurise l’avenir des éleveurs - 30 points de repère [Document d’Orientation Stratégique de l’Association Nationale des Organisations Professionnelles d’Éleveurs de Ruminants du Bénin]. ANOPER. https://www.inter-reseaux.org/wp-content/uploads/DOS_ANOPER-1.pdf.
Arvor D, Dubreuil V, Simões M, Bégué A. 2013. Mapping and spatial analysis of the soybean agricultural frontier in Mato Grosso, Brazil, using remote sensing data. GeoJournal 78(5): 833-850. https://doi.org/10.1007/s10708-012-9469-3.
Arvor D, Meirelles M, Dubreuil V, Bégué A, Shimabukuro YE. 2012. Analyzing the agricultural transition in Mato Grosso, Brazil, using satellite-derived indices. Applied Geography 32(2): 702-713. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2011.08.007.
Bégué A, Arvor D, Bellon B, Betbeder J, De Abelleyra D, Ferraz R, et al. 2018. Remote sensing and cropping practices: A review. Remote Sensing 10(1): 99. https://doi.org/10.3390/rs10010099.
Bégué A, Leroux L, Soumaré M, Faure J-F., Diouf AA, Augusseau X, et al. 2020. Remote sensing products and services in support of agricultural public policies in africa: Overview and challenges. Frontiers in Sustainable Food Systems 4: 58. https://doi.org/10.3389/fsufs.2020.00058.
Bidou JE, Droy I, Houesse R, Mering C. 2018. Dynamiques démographiques, vulnérabilité et évolution du couvert végétal au nord Bénin : des interactions complexes. Espace populations sociétés (2018/3). https://doi.org/10.4000/eps.8083.
Brandt J, Ertel J, Spore J, Stolle F. 2023. Wall-to-wall mapping of tree extent in the tropics with Sentinel-1 and Sentinel-2. Remote Sensing of Environment 292: 113574. https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113574.
Brottem L, Turner MD, Butt B, Singh A. 2014. Biophysical variability and pastoral rights to resources: West African transhumance revisited. Human Ecology 42(3): 351-365. https://doi.org/10.1007/s10745-014-9640-1.
Choudhury I, Chakraborty M, Santra SC, Parihar JS. 2006. Characterization of agroecosystem based on land utilization indices using remote sensing and GIS. Journal of the Indian Society of Remote Sensing 34(1): 23-37. https://doi.org/10.1007/BF02990744.
De Beurs KM, Ioffe G. 2014. Use of Landsat and MODIS data to remotely estimate Russia’s sown area. Journal of Land Use Science 9(4): 377-401. https://doi.org/10.1080/1747423X.2013.798038.
Dijkstra EW. 1959. A note on two problems in connexion with graphs. Numerische Mathematik 1(1): 269-271. https://doi.org/10.1007/BF01386390.
Diogo RVC, Dossa LH, Vanvanhossou SFU, Abdoulaye BD, Dosseh KH, Houinato M, et al. 2021. Farmers’ and herders’ perceptions on rangeland management in two agroecological zones of Benin. Land 10(4): 425. https://doi.org/10.3390/land10040425.
Estel S, Kuemmerle T, Levers C, Baumann M, Hostert P. 2016. Mapping cropland-use intensity across Europe using MODIS NDVI time series. Environmental Research Letters 11(2): 024015. https://doi.org/10.1088/1748-9326/11/2/024015.
Fillol E, Ham F, Orenstein A. 2020. Système d’information et de modélisation de la vulnérabilité pastorale pour la gestion et la prévention des crises au sahel. Revue d’élevage et de médecine vétérinaire des pays tropicaux 73(3): 169-177. https://doi.org/10.19182/remvt.31903.
Gaetano R, Dupuy S, Lebourgeois V, Le Maire G, Tran A, Jolivot A, et al. 2019. The MORINGA processing chain: Automatic object-based land cover classification of tropical agrosystems using multi-sensor satellite imagery. Milan (Italy): LPS proceedings. https://hal.science/hal-05174612.
Gazull L, Bégué A, Padonou M, Fagandini F. 2023. Atelier de co-construction d’indicateurs spatialisés [Rapport de synthèse]. Parakou (Bénin): CIRAD, Univ Parakou, INRAB, Univ Liège, IRD. http://agritrop.cirad.fr/616186/.
Guiomar N, Godinho S, Pinto-Correia T, Almeida M, Bartolini F, Bezák P, et al. 2018. Typology and distribution of small farms in Europe: Towards a better picture. Land Use Policy 75: 784-798. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2018.04.012.
Heiss N, Meier J, Gessner U, Kuenzer C. 2025. A review: Potential of Earth Observation (EO) for mapping small-scale agriculture and cropping systems in West Africa. Land 14(1): 171. https://doi.org/10.3390/land14010171.
Hunt ML, Blackburn GA, Rowland CS. 2019. Monitoring the sustainable intensification of arable agriculture: The potential role of Earth Observation. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 81: 125-136. https://doi.org/10.1016/j.jag.2019.05.013.
Ifejika Speranza C, Akinyemi FO, Baratoux D, Benveniste J, Ceperley N, Driouech F, et al. 2023. Enhancing the uptake of Earth Observation products and services in Africa through a multi-level transdisciplinary approach. Surveys in Geophysics 44(1): 7-41. https://doi.org/10.1007/s10712-022-09724-1.
Inglada J, Vincent A, Arias M, Tardy B, Morin D, Rodes I. 2017. Operational high resolution land cover map production at the country scale using satellite image time series. Remote Sensing 9(1): 95. https://doi.org/10.3390/rs9010095.
Jamsranjav C, Fernández-Giménez ME, Reid RS, Adya B. 2019. Opportunities to integrate herders’ indicators into formal rangeland monitoring: An example from Mongolia. Ecological Applications 29(5): e01899. https://doi.org/10.1002/eap.1899.
Jolivot A, Lebourgeois V, Leroux L, Ameline M, Andriamanga V, Bellón B, et al. 2021. Harmonized in situ datasets for agricultural land use mapping and monitoring in tropical countries. Earth System Science Data 13(12): 5951-5967. https://doi.org/10.5194/essd-13-5951-2021.
Kerner H, Nakalembe C, Yang A, Zvonkov I, McWeeny R, Tseng G, et al. 2024. How accurate are existing land cover maps for agriculture in Sub-Saharan Africa? Scientific Data 11(1): 486. https://doi.org/10.1038/s41597-024-03306-z.
Krätli S, Toulmin C. 2020. Conflit entre agriculteurs et éleveurs en Afrique subsaharienne ? [Research report]. IIED. https://www.iied.org/sites/default/files/pdfs/2021-01/10208FIIED.pdf.
Löw F, Biradar C, Dubovyk O, Fliemann E, Akramkhanov A, Narvaez Vallejo A, et al. 2018. Regional-scale monitoring of cropland intensity and productivity with multi-source satellite image time series. GIScience & Remote Sensing 55(4): 539-567. https://doi.org/10.1080/15481603.2017.1414010.
Nelson KS, Burchfield EK. 2023. Defining features of diverse and productive agricultural systems: An archetype analysis of U.S. agricultural counties. Frontiers in Sustainable Food Systems 7: 1081079. https://doi.org/10.3389/fsufs.2023.1081079.
Padonou M, Denis A, Hountondji Y-C., Tychon B, Gouwakinnou G. 2025. Multi-criteria assessment of the environmental sustainability of agroecosystems in the North Benin agricultural basin using satellite data. Environments 12(8): 271. https://doi.org/10.3390/environments12080271.
Padonou M, Denis A, Hountondji Y-CH, Tychon B, Gouwakinnou GN. 2024. Indicateurs de durabilité écologique des agroécosystèmes dérivés de la télédétection satellitaire : revue systématique. Cahiers Agricultures 33: 27. https://doi.org/10.1051/cagri/2024022.
Panigrahy S, Manjunath KR, Ray SS. 2005. Deriving cropping system performance indices using remote sensing data and GIS. International Journal of Remote Sensing 26(12): 2595-2606. https://doi.org/10.1080/01431160500114698.
Pritchard R, Alexandridis T, Amponsah M, Ben Khatra N, Brockington D, Chiconela T, et al. 2022. Developing capacity for impactful use of Earth Observation data: Lessons from the AfriCultuReS project. Environmental Development 42: 100695. https://doi.org/10.1016/j.envdev.2021.100695.
Rabelo MC, Tonini M, Silvestri N. 2023. Dynamics of agricultural land systems in western Mediterranean areas: A clustering approach based on the self-organizing map. Italian Journal of Agronomy 18(3): 2199. https://doi.org/10.4081/ija.2023.2199.
Rahimi J, Fillol E, Mutua JY, Cinardi G, Robinson TP, Notenbaert AMO, et al. 2022. A shift from cattle to camel and goat farming can sustain milk production with lower inputs and emissions in north sub-Saharan Africa’s drylands. Nature Food 3(7): 523-531. https://doi.org/10.1038/s43016-022-00543-6.
Raleigh C, Kishi R, Linke A. 2023. Political instability patterns are obscured by conflict dataset scope conditions, sources, and coding choices. Humanities and Social Sciences Communications 10(1): 74. https://doi.org/10.1057/s41599-023-01559-4.
Siebert S, Portmann FT, Döll P. 2010. Global patterns of cropland use intensity. Remote Sensing 2(7): 1625-1643. https://doi.org/10.3390/rs2071625.
Slinski K, Senay GB, Adoum A, Shukla S, McNally A, Rowland J, et al. 2025. In situ, modeled, and earth observation monitoring of surface water availability in West African rangelands. Frontiers in Water 7: 1320010. https://doi.org/10.3389/frwa.2025.1320010.
Sounon AKLS, Ickowicz A, Lesnoff M, Messad S, Valls-Fox H, Houinato MRB. 2019. Impact de la sédentarisation des éleveurs sur la production bovine au nord du Bénin. Revue d’élevage et de médecine vétérinaire des pays tropicaux 72(3): 93-99. https://doi.org/10.19182/remvt.31778.
Tong X, Brandt M, Rasmussen L, Hiernaux P, Herrmann S, Bruun T, et al. 2024. Satellite mapping reveals complex patterns of agricultural intensification in the Sahel. Preprint. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-4135738/v1.
Tonneau JP, Bégué A, Leroux L, Augusseau X, Faure JF, Mertens B, et al. 2019. L’information géospatiale au service de l’agriculture africaine, un investissement essentiel pour les politiques agricoles. Perspective (51): 1-4. https://doi.org/10.19182/agritrop/00067.
Touré I, Bah A, D’Aquino P, Dia I. 2004. Savoirs experts et savoirs locaux pour la coélaboration d’outils cartographiques d’aide à la décision. Cahiers Agricultures 13(6): 546-553.
Usman M, Nichol JE. 2022. Changes in agricultural and grazing land, and insights for mitigating farmer-herder conflict in West Africa. Landscape and Urban Planning 222: 104383. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2022.104383.
Wang S, Zhang Y, Fan J, Zhang H, Fang H. 2023. Comprehensive sustainability indicator for land resource-carrying capacity in a farming-pastoral region. Remote Sensing 15(15): 3726. https://doi.org/10.3390/rs15153726.