Caracterisation des Agrosystemes de la Commune de Gogounou au Nord-Est du Benin par Teledetection a Moyenne Resolution Spatiale

La télédétection se présente de plus en plus comme un outil précieux d’analyse des agrosystèmes en complément des approches traditionnellement utilisées. La présente étude vise à caractériser les agrosystèmes de la commune de Gogounou à partir des données de télédétection. La méthodologie développée a consisté à l’utilisation des séries temporelles d’images SPOT6 et SPOT7 (6 m de résolution spatiale) acquises sur la commune de Gogounou et des données secondaires issues de la base de données du projet OSFACO et des points GPS de 85 exploitations agricoles réparties dans la commune de Gogounou. La cartographie du domaine cultivé a été réalisée à partir d’indices spectraux dérivés des images SPOT. Trois types de systèmes agricoles ont été déterminés : les cultures vivrières (maïs, mil, sorgho) représentant 66 % des zones agricoles, la culture de rente (coton) pour 13 % du secteur et les cultures mixtes (mélange de sorgho, de mil et de coton) représentant 21 %. Les résultats de cette étude permettent de dégager de nouvelles pistes de couplage de télédétection et données de terrain en apportant une information continue dans le temps sur la caractérisation des agrosystèmes au Bénin.   Remote sensing is increasingly presented as a valuable tool for analyzing agrosystems, in addition to the approaches traditionally used. The present study aims to characterize the agrosystems of the commune of Gogounou from remote sensing data. The methodology developed consisted in using the time series of SPOT6 and SPOT7 images (6 m spatial resolution) acquired in the town of Gogounou and secondary data made up of the OSFACO project database and GPS points of 85 farms spread throughout the area. Mapping of the cultivated area was carried out using spectral indices derived from SPOT images. Three types of agricultural systems were identified: food crops (maize, millet, sorghum) representing 66% of agricultural areas, cash crops (cotton) for 13% of the sector and mixed crops (mixture of sorghum, millet and cotton) representing 21%. The results of this study make it possible to identify new avenues for coupling remote sensing and field data by providing continuous information over time on the characterization of agrosystems in Benin