Evaluation spatiale de l’érosion hydrique à Torokoro (Burkina Faso) : application de l’équation universelle des pertes des terres (USLE) par télédétection et système d’information géographique
Spatial assessment of water erosion in Torokoro (Burkina Faso) : universal soils loss equation application using remote sensing and geographic information system
Mots-clés :
Érosion hydrique, USLE, Télédétection, SIG, TorokoroRésumé
français
L’article présente les résultats d’approche d’intégration de données multi-sources en vue de l’évaluation
et de la cartographie des pertes en terres dans une zone de front pionnier agricole au Burkina Faso.
L’objectif principal de l’étude est de montrer qu’il est possible d’évaluer spatialement les pertes en terres
dans un environnement de données détaillées très limitées.
Le terroir de Torokoro, site de l’étude, est caractérisé par des changements écologiques notables liés entre
autres aux mauvaises pratiques agricoles et à l’absence de protection des sols.
L’approche méthodologique s’appuie sur le modèle de Wischmeier et Smith (1978), notamment l’équation
universelle des pertes des terres (équation USLE). Cette équation permet de déterminer à long terme
un taux annuel moyen d’érosion dans les champs ou les bassins versants, en fonction des caractéristiques
des pluies, du type de sol, de la topographie, de l’assolement et des pratiques de gestion des cultures.
Les paramètres de l’équation USLE ont été obtenus à partir de traitements de données satellitales, des
données auxiliaires issues de travaux antérieurs et d’observations in situ dans un cadre de système d’information
géographique (SIG).
L’étude a permis de faire une estimation des pertes annuelles en terre sur le site et d’établir une carte de
l’érosion. Les résultats obtenus varient entre 200 et 1800 kg.ha-1.an-1.
Anglais
This paper presents the results of multi-sources data integration approach for the cartography and the spatial
evaluation of the soil losses in an agricultural frontal zone in Burkina Faso. The main objective of the
study was to show how it is possible to estimate spatially soil losses in an environment of very limited
detailed data.
