Analyse of the agrarian dynamics of agro ecosystems by spatial modelling and satellite images' processing, the case study of Burkina Faso.

L’organisation des territoires ruraux d’Afrique de l’Ouest a été bouleversée ces vingt dernières années par des changements rapides, dus à un accroissement démographique sans précédent, à des politiques favorisant les cultures d’exportation et à l’introduction de nouvelles techniques culturales. On assiste aujourd’hui à une mutation des structures d’exploitation, une pression sur les ressources forestières, un épuisement des sols et une saturation de l’espace cultivé. Les tensions pour l’accès aux ressources se multiplient, faisant souvent ressurgir d’anciens conflits ethniques, et la question de la sécurité alimentaire se pose. Dans ce contexte, des systèmes d’alerte précoce ont été mis en place dans le but d’anticiper et d’endiguer l’insécurité alimentaire par l’analyse des risques de catastrophe.La thèse s’inscrit dans le cadre de ces systèmes d’alerte précoce et traite de l’étude des changements agraires et de leurs mécanismes. Elle se propose d’explorer de nouvelles pistes méthodologiques, basées à la fois sur la modélisation et la télédétection, pour réaliser une analyse rétrospective et prospective des dynamiques agraires de la province du Tuy, située à l’ouest du Burkina Faso.Nous abordons tout d’abord la question du croisement d’échelles dans les modèles de dynamiques des agroécosystèmes en développant un modèle multiscalaire des évolutions passées. Le modèle utilise les graphes d’interaction pour simuler des processus allant de l’échelle de la parcelle à l’échelle régionale (évolution des rendements, évolution des assolements, déforestation). Nous montrons ainsi qu’il est possible d’effectuer un croisement d’échelles dans un modèle sans avoir recours aux méthodes d’agrégation ou de désagrégation habituellement employées pour ce type d’étude.Le modèle est ensuite utilisé pour analyser deux aspects des dynamiques agraires de la province du Tuy. Le premier aborde les dynamiques de défriche, d’abord analysées à la lumière du débat Malthus-Boserup qui porte sur l’impact de la croissance démographique sur les ressources naturelles. Des scénarios prospectifs sont simulés et leurs conséquences sur les surfaces en végétation naturelle sont évaluées : ces scénarios simulent l’émigration d’une partie de la population vers d’autres régions, la création de zones protégées, la mise en place de politiques démographiques et la conversion progressive des systèmes de production à l’agro-écologie.Le second aspect concerne les processus décisionnels des agriculteurs pour constituer leurs assolements. L’étude consiste plus précisément à comprendre les importantes variations des surfaces allouées aux différentes cultures, observées au cours de la période étudiée, via l’analyse de l’évolution simulée du poids des différents facteurs intervenant dans la prise de décision.Dans une dernière partie, nous montrons qu’il est possible de détecter explicitement des empreintes de processus anthropiques dans les images de télédétection en utilisant les simulations multiscalaires du modèle développé. Nous réalisons ensuite une assimilation de l’information satellitaire dans le modèle, pour le ré-étalonner et ainsi renforcer ses capacités à reproduire les dynamiques ayant eu lieu. Cette dernière partie ouvre d’importantes perspectives concernant l’utilisation conjointe de l’information satellitaire et des modèles de dynamiques des agroécosystèmes.Rural areas of West Africa have seen notable transformations these last two decades, mainly due to high population growth, development policies in favor of export crops and introduction of new cropping practices. The results of these developments are a pressure on forestry resources, an evolution of farming systems, a depletion of soils and a saturation of cultivated areas. The number of conflicts for resources access increases, reviving buried ethnical tensions, and the question of food security is raised. In that context, early warning systems have been developed in order to foresee and curb food insecurity by the mean of hazard analyses.The present work deals with agrarian changes and their mechanisms, in the context of early warning systems development. New methodological approaches are explored, based on modeling and remote sensing in order to create a retrospective and prospective analysis of agrarian dynamics of the Tuy province, located in West Burkina Faso.We first focus on the issue of cross-scaling in agro-ecosystems dynamics models, by building a multi-scalar model of past developments. The model uses interaction graphs to simulate processes occurring from the plot scale to the regional scale (crop production, crop rotation and crop area expansion). We show that modelling across scales is achievable without resorting to methods of aggregation or disaggregation, usually applied for this type of study.The model is then used to analyze two aspects of agrarian dynamics of Tuy province. The first one deals with clearances dynamics in the context of Malthus vs Boserup debate, concerning the impacts of demographic growth on natural resources. Prospective scenarios are simulated and their consequences on natural vegetation surfaces are assessed: these scenarios simulate emigrations of a part of the population towards other areas, the implementation of protected areas, a demographic regulation and an ecological intensification of farming systems.The second aspect concerns decisional processes of farmers in order to constitute their crops rotations. The study consists in understanding the important variations of cultivated species, observed during the studied period, by analyzing the simulated weight evolution of different determining factors involved in the decisional processes.Finally, we show that anthropic processes footprints are explicitly detectable in remote sensing images, by using multi-scalar simulations of the model developed. Then, we create an assimilation of satellite data in the model in order to re-calibrate it and reinforce its abilities to reproduce past dynamics. This last part opens important perspectives concerning the joint use of remote sensing data and agro-ecosystems dynamics