Dynamiques territoriales de l'agropastoralisme en zone de migration : niveaux d'organisation et interactions

En Afrique soudanienne, l'élevage connaît un essor lié aux migrations pastorales et à l'émergence d'un élevage agricole, dans un contexte de forte dynamique démographique. Ces phénomènes contribuent à bouleverser l'organisation sociale des communautés locales et de leur territoire, associant de nouvelles pratiques de gestion des ressources naturelles. En étudiant le cas de Torokoro, village burkinabé, soumis depuis moins d'une décennie à de grands changements, nous analysons les différents processus qui participent à cette reconstruction territoriale. Les descriptions des dynamiques d'occupation du sol, de l'utilisation des parcours et des trames foncières caractérisent l'organisation spatiale des activités agropastorales qui est interprétée à la lecture des interactions entre les différents acteurs. Elles révèlent deux logiques d'organisation et d'extension des activités pastorales qui différencient les agroéleveurs qui construisent des sous-espaces sociaux au sein du terroir et les agropasteurs qui exploitent les marges des terroirs agricoles. Ces pratiques spatiales, dans un processus de construction territoriale, sont en contradiction avec le niveau et les modes de régulation imposés par l'État. (Résumé d'auteur

Toward an integrated approach to address LSLA processes. [ID: 768]

Large Scale Land Acquisitions (LSLAs) by private companies or states have seen a sudden increase in recent years, mainly due to the increase in demand for biofuel (i.e., caused by the increase in oil prices) and the increase in food demand (i.e., caused by the increase in world population and changes in dietary habits). These highly controversial phenomena raise many questions about production models, people's rights, resource governance, and are often at the root of conflicts with local populations. Even though global scale LSLA-related initiatives exist (i.e., GRAIN and LAND MATRIX), their data is often based on sources which may be incomplete or strongly biased (press articles, government data, individual contributions, scientific publications). For the above reasons, we here propose an approach that aims at detecting and characterizing LSLAs by exploiting multi-source satellite images. The idea is to use a multi-scale approach, i.e., using satellite images at medium, high and very high spatial resolution. After defining the spatio-temporal criteria for the discrimination of agro-industries, the main steps of the proposed approach are: (i) detection of potential LSLAs at national scale using MSR MODIS time series available since 2000; (ii) confirmation of the presence at local scale of an LSLA with landscape metrics from HSR imagery (i.e., Sentinel-2, Landsat-8); (iii) detailed characterization of identified agro-industries based on all previously cited satellite data completed with VHSR data (SPOT 6/7 or Planet). The process can be completed/integrated by an impact analysis on a test site of the implementation of an agro-industry on the territory. While all the steps may be performed by using classic Remote Sensing techniques, our perspective is also to test the effectiveness of advanced machine learning techniques (e.g., deep learning architectures) which can be trained on existing LSLA data to build models able to detect and characterize new LSLAs