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Titre : ANALYSE SPATIO-TEMPORELLE DES DYNAMIQUES DE RESTAURATION ECOLOGIQUE DANS LA COMMUNE DE TESSEKERE (NORD FERLO), 2002-2024 : APPORT DE LA TELEDETECTION

Auteur.e.s : GUIHINI Mahamat Issaka, Moussa KABA, Mohamed Lamine NDAO.

Résumé :
Au cours des deux dernières décennies, la commune de Tessékéré, située dans le nord du Ferlo, a connu de profondes mutations écologiques liées à la fois à la dégradation de ses écosystèmes sylvopastoraux et aux efforts de régénération entrepris. Cette étude examine l’évolution spatio-temporelle de la couverture végétale afin d’évaluer l’impact des interventions menées dans le cadre de la Grande Muraille Verte. La démarche méthodologique combine l’analyse d’images Landsat et des entretiens qualitatifs. La classification supervisée par la méthode du Maximum de Vraisemblance a permis de distinguer cinq classes d’occupation du sol. Les résultats mettent en évidence une phase de dégradation rapide entre 2002 et 2013, suivie d’une période de régénération entre 2013 et 2024 marquée par l’expansion de la végétation dense (+4 721 ha) et en reprise (+7 217 ha). Sur le tracé de la Grande Muraille Verte, le NDVI maximal est passé de 0,39 à 0,52, témoignant d’une amélioration du couvert végétal, bien que seulement 27 % des parcelles présentent des résultats réellement concluants. L’étude souligne enfin le rôle déterminant de la gestion locale, de la surveillance et de l’engagement communautaire dans la réussite et la pérennité des actions de restauration écologique.

Abstract :
Over the past two decades, the municipality of Tessékéré, located in northern Ferlo, has undergone profound ecological changes linked to both the degradation of its sylvopastoral ecosystems and the regeneration efforts undertaken. This study examines the spatio-temporal evolution of vegetation cover in order to assess the impact of interventions carried out as part of the Great Green Wall initiative. The methodological approach combines Landsat image analysis and qualitative interviews. Supervised classification using the Maximum Likelihood method made it possible to distinguish five land cover classes. The results highlight a phase of rapid degradation between 2002 and 2013, followed by a period of regeneration between 2013 and 2024, marked by the expansion of dense vegetation (+4,721 ha) and recovery (+7,217 ha). Along the route of the Great Green Wall, the maximum NDVI rose from 0.39 to 0.52, indicating an improvement in vegetation cover, although only 27% of the plots showed truly conclusive results. Finally, the study highlights the decisive role of local management, monitoring and community engagement in the success and sustainability of ecological restoration actions. Keywords: Remote sensing, ecological restoration, Great Green Wall, spatio-temporal dynamics, Tessékéré

Mots-clés : Télédétection, restauration écologique, Grande Muraille Verte, dynamique spatio-temporelle, Tessékéré