Land use monitoring occupies a very important place in the analysis of the dynamics of the earth system. It helps to understand the organization and helps to provide relevant elements for the establishment of diagnoses and the development of environmental forecasts. The objective of this study is to follow the evolution of the agricultural landscape in the department of Séguéla from 1988 to 2020 and to make a prediction for 2050, in order to manage the spaces reasonably. The methodology adopted is based on the one hand on the processing of satellite images for the analysis of land cover and on the other hand on predictive modeling (LCM model) by 2050. The results obtained show that the land use maps produced after processing the satellite images made it possible to highlight the dynamics of the agricultural landscape in this part of the Worodougou region. During the period 1988 to 2020, we witness an increase in the area of cultivated territory as well as a slight reduction in wooded savannas which are largely made up of perennial crops (cashew trees, cocoa trees, coffee trees, etc.). These two aforementioned classes have respective annual rates of change of 2.42% and −0.44%. A scenario modeling land cover changes in 2050 with an overall accuracy of 80.35% revealed a continued growth of crops and fallows to the detriment of natural forests and wooded savannas.
References
[1]
REDD+ (2016) La Stratégie Nationale REDD+ Côte d’Ivoire. Abidjan, 16 p.
[2]
Diwediga, B., Hounkpe, K., Wala, K., Batawila, K., Tatoni, T. and Akpagana, K. (2012) Agriculture de contre saison sur les berges de l’Oti et ses affluents. African Crop Science Journal, 20, 613-624.
[3]
Foley, J.A., Defries, R., Asner, G.P., Barford, C., Bonan, G., Carpenter, S.R., Chapin, S.F., Coe, M.T., Daily, G.C., Gibbs, H.K., Helkowski, J.H., Holloway, T., Howard, E.A., Kucharik, C.J., Monfreda, C., Patz, J.A., Prentice, C.I., Ramankutty, N. and Snyder, P.K. (2005) Global Consequences of Land Use. Science, 309, 570-574. https://doi.org/10.1126/science.1111772
[4]
Lambin, E.F., Geist, H. and Rindfuss, R.R. (2006) Introduction: Local Processes with Global Impacts. In: Lambin, E.F. and Geist, H., Eds., Land-Use and Land-Cover Change. IGBP Series, Springer, Berlin, 1-8. https://doi.org/10.1007/3-540-32202-7_1
[5]
Kuenzer, C., Dech, S. and Wagner, W. (2015) Remote Sensing Time Series Revealing Land Surface Dynamics: Status Quo and the Pathway Ahead. In: Kuenzer, C., Dech, S., Wagner, W., Eds., Remote Sensing Time Series. Remote Sensing and Digital Image Processing, Vol. 22, Springer, Cham, New York, 1-24. https://doi.org/10.1007/978-3-319-15967-6_1
[6]
Samie, A., Deng, X.Z., Jia, S.Q. and Chen, D.D. (2017) Scenario-Based Simulation on Dynamics of Land-Use-Land-Cover Change in Punjab Province, Pakistan. Sus tainability, 9, Article No. 1285. https://doi.org/10.3390/su9081285
[7]
Kouassi, K.H., Konan-Waidhet, A.B., Yao, A.B., Koffi, B. and Kadjo, E.D. (2020) Simulation of the Dynamics of Land Cover and Land Use in the Lobo River Watershed Upstream of Nibéhibé (Center-West of Côte d’Ivoire). Journal of Geographic Information System, 12, 519-530. https://doi.org/10.4236/jgis.2020.125030
[8]
Lu, Y.T., Wu, P.H., Ma, X.H. and Li, X.H. (2019) Detection and Prediction of Land Use/Land Cover Change Using Spatiotemporal Data Fusion and the Cellular Automata-Markov Model. Environmental Monitoring and Assessment, 191, Article No. 68. https://doi.org/10.1007/s10661-019-7200-2
[9]
Huang, Y.C., Yang, B.G., Wang, M., Liu, B.W. and Yang, X.D. (2020) Analysis of the Future Land Cover Change in Beijing Using CA-Markov Chain Model. Environmental Earth Sciences, 79, Article No. 60. https://doi.org/10.1007/s12665-019-8785-z
[10]
Aliani, H., Malmir, M., Sourodi, M. and Kafaky, S.B. (2019) Change Detection and Prediction of Urban Land Use Changes by CA-Markov Model (Case Study: Talesh County). Environmental Earth Sciences, 78, Article No. 546. https://doi.org/10.1007/s12665-019-8557-9
[11]
Viacheslav, I.A. (2014) Les outils de l’agronome d’aujourd’hui et de demain: Une approche systémique de l’adoption de l’agriculture de précision, Université McGill, Quebec, 39 p.
[12]
Institut Nationale de la Statistique (INS) (2014) Répertoire des localités. Région du Worodougou. Côte d’Ivoire, 12 p.
[13]
Loua, B.D., Weiléko, H.D., Coffi, K., Brahima, K. and Kouamé, Y.A. (2015) Les teneurs en carbone, azote et phosphore du sol sur l’occurrence de Lippia multiflora M. (théier de savane) et la composition chimique de son huile essentielle extraite des feuilles au Nord-Ouest de la Côte d’Ivoire. International Journal of Biological and Chemical Sciences, 9, 492-503. https://doi.org/10.4314/ijbcs.v9i1.42
[14]
Chatelain, C. (1996) Possibilités d’application de l’imagerie satellitaire à haute résolution pour l’étude des transformations de la végétation en Côte d’Ivoire forestière. Université de Genève, Genève, 158 p.
[15]
Enonzan, F.B. (2010) Utilisation de la télédétection et des SIG dans la gestion durable des aires protégées: Cas des forêts classées de Dogo-Ketou au Bénin. Obafemi Awolowo University, Ile-Ife, 89 p.
[16]
Girard, M.C. and Girard, C.M. (1999) Traitement des données de télédétection. Dunod, Paris, 529 p.
[17]
FAO (1996) Forest Resources Assessment 1990: Survey Tropical Forest Cover Studies of Change Processes. FAO Forestry Paper 130, Food and Agriculture Organization of United Nations, Rome, 152 p.
[18]
Hadjadj, M.F. (2011) Apport des SIG et des images satellites pour la cartographie numérique de la forêt du Chettabah (Wilaya de Constantine): Modélisation climatique et classification. Université El-Hadj Lakhdar Batna, Constantine, Algérie, 178 p.
[19]
Akadje, L.M., Kangah, A., Boussougou, G., Hauhouot, A. C. and Brou, Y. (2017) Modelisations prospectives de l’occupation du sol d’une zone anthropique: Cas du site RAMASAR de Grand-Bassam, (Sud-est de la Côte d’Ivoire). Cahier centre beninois de la recherche scientifque et de l’innovation, 11, 13-33.
[20]
Pontius, R.G. (2010) Workshop Land Change Modeling Methods: Calibration, Validation and Extrapolation. SAGEO’10-Spatial Analysis and Geomatics, Toulouse, 3 p.
[21]
Oszwald, J. (2005) Dynamique des formations agroforestières en Côte d’Ivoire (des années 1980 aux années 2000): Suivi par télédétection et développement d’une approche cartographique. Université des Sciences et Technologies de Lille, Lille, 304 p.
[22]
N’guessan, E., Dibi, N.H., Bellan, M.F. and Blasco F. (2006) Pression anthropique sur une réserve forestière en Côte d’Ivoire: Apport de la télédétection. Revue Télédétection, 5, 307-323.
[23]
Kouassi J.L. (2014) Suivi de la dynamique de l’occupation du sol à l’aide de l’imagerie satellitaire et des systèmes d’informations géographiques: Cas de la direction régionale des eaux et forêts de Yamoussoukro (Côte d’Ivoire). Mémoire de fin d’études Pour l’obtention du Diplôme d’Agronomie Approfondie (DAA), Option: Eaux et forêts, Ecole Supérieure d’Agronomie, Institut National Polytechnique Félix Houphouët-Boigny, Yamoussoukro, 74 p.
[24]
Aloko-N’guessan, J., Koffi-Didia, M.A. and Coulibaly, H.T. (2018) Développement agricole et gouvernance foncière à Tioroniaradougou (Nord de la Côte d’Ivoire). EchoGéo, 43, Article ID: 15192. https://doi.org/10.4000/echogeo.15192