Le changement d’usage des terres, liées à l’agriculture et à la foresterie, engendre une perte importante de biodiversité et représente une part importante de nos émissions de GES à l’origine du changement climatique. Le mécanisme de Réduction des Émissions de la Déforestation et Dégradation des forêts, conservation, gestion durable et restauration des stocks de carbone (REDD+) initié il y a dix ans. peine à se mettre en place du fait de nombreuses contraintes politiques et scientifiques. Malgré l’existence de lignes directrices élaborées par la communauté scientifique internationale, des outils et données sont nécessaires afin de fournir des informations précises, à moindre coût et utilisables à différentes échelles. L’objectif de cette thèse est de développer des méthodologies innovantes pour réduire les incertitudes sur les estimations des émissions et séquestrations de CO2 associées à la déforestation, dégradation et régénération des terres. Madagascar, pays engagé dans le REDD+ depuis huit ans et soumis à des pertes importantes de biodiversité et de couvert forestier est pris comme exemple. Trois études complémentaires ont été réalisées : i) le suivi de la déforestation en région tropical humide et sec par satellites, ii) l’estimation des stocks de carbone dans les sols et les forêts et iii) la modélisation des changements d’usage de terres. Nous avons développé une nouvelle méthodologie de suivi de la déforestation à Madagascar permettant de tenir compte de la définition des forêts et améliorer la prise en compte des petites parcelles de défriche brulis. Les chiffres de la déforestation, variant d’une région à une autre, ont ainsi été actualisés jusqu’en 2013. Une méthodologie innovante de cartographie des stocks de carbone dans le sol à des résolutions fines et à des échelles régionales a été mise au point en couplant de nombreux facteurs environnementaux et un inventaire de terrain à l’aide d’un modèle d’apprentissage automatique. Ce modèle spatial du carbone a été appliqué sur des images satellites acquises vingt année plus tôt afin d’évaluer la dégradation des stocks de carbone du sol et leur régénération potentielle. Des facteurs de perte et gains de carbone dans le sol ont pu ainsi être estimés. Enfin, une approche de modélisation des changements d’usage des terres a permis de mieux comprendre les facteurs biophysiques et socio-économiques liées à la déforestation, dégradation des terres et régénération, et proposer des scénarios spatialisés pour aider les décideurs. Les résultats obtenus dans cette thèse et les méthodologies développées permettent d’alimenter les discussions et documents concernant la stratégie REDD+ de Madagascar. Elle contribue et vise à une meilleure gestion des agro-écosystèmes par la fourniture d’informations spatiales justes, précises spatialement et pertinentes à grande échelle. / Land use change due to agriculture and forestry, generates a significant loss of biodiversity and is an important part of our greenhouse gas (GHG) emissions causing climate change. The Reduction of Emissions from Deforestation and Forest Degradation, conservation, sustainable management and restoration of carbon stocks (REDD+) mechanism initiated ten years ago is struggling to establish because of many political and scientific constraints. Despite the existence of guidelines developed by the international scientific community, tools and data necessary to provide accurate, cost and usable at different scales. The objective of this thesis is to develop innovative methods to reduce uncertainties in the estimates of CO2 emissions and sequestrations from deforestation, degradation and land regeneration. Madagascar, a country committed in REDD+ for eight years and subjected to significant losses of biodiversity and forest cover, is taken as an example. Three complementary studies were carried out: i) monitoring of deforestation in tropical humid and dry regions, ii) estimates of carbon stocks in soils and forests and iii) land use change model. We have developed a new methodology for monitoring deforestation in Madagascar considering the national definition of forests and accounted for small plots of slash and burn practices. The figures of deforestation vary from one region to another, and have been updated to 2013. An innovative methodology for soil organic carbon stock mapping at fine resolution and regional scale has been developed by coupling many environmental factors and a field inventory using a machine learning model. This spatial carbon model was applied on satellite images acquired twenty year ago to assess the degradation of soil carbon stocks and potential regeneration. Loss and gain factors due to various land use change were estimated. Finally, the land use change framework developed allowed us to understand the biophysical and socio-economic factors related to deforestation, land degradation and regeneration, and provide spatially scenarios to assist policy makers. The results obtained in this thesis and the methodologies developed allow to feed the discussions and documents relating to the REDD + strategy in Madagascar. It contributes and is aimed at a better management of agro-ecosystems by providing accurate spatial information, locally relevant and globally consistent.

Les accords mondiaux parrainés par l’ONU pour le développement durable et la réduction des émissions de gaz d'effet de serre, proposent la réduction de la déforestation et l'augmentation de la productivité des zones occupées par les systèmes de production agropastoraux. En Amazonie brésilienne, la déforestation couvre une zone de 760,305.5 km2 en 2014. Les différents usages de la zone déforestée ont des impacts environnementaux et des rendements financiers et sociaux spécifiques. Connaître l'occupation et l'usage des terres ainsi que les systèmes de production prédominants dans cet espace est une condition de base de la planification des actions dédiées au développement durable. Cette étude propose des méthodologies destinées à la cartographie détaillée de l'occupation et de l'usage des terres (LULC), et à l'identification de la régionalisation des systèmes de production agropastoraux. La cartographie LULC de l'Amazonie brésilienne a confirmé les résultats des études antérieures montrant que la plupart des surfaces déboisées sont utilisées principalement pour l'élevage (environ 60%), qu’environ 20% sont couvertes par une végétation secondaire et 5% par l’agriculture annuelle de large échelle. La régionalisation des systèmes de production agropastoraux a été réalisée en deux étapes. La première étape a été effectuée au niveau des divisions administratives municipales, en utilisant des données spatialement explicites de LULC et de déforestation, analysées conjointement avec des données socio-économiques spatialisées au niveau municipal. Les résultats de cette première étape de traitement ont permis d'identifier cinq systèmes de production agropastoraux à l'échelle de l'Etat. La configuration territoriale a ainsi montré que chaque système de production crée différents types de paysages. La deuxième étape a été menée sur des cellules de 10x10 km avec des données spatialement explicites de LULC, de déforestation et une matrice de distance aux infrastructures, et en utilisant des métriques paysagères. Il est alors possible de classer le système de production prédominant dans chaque cellule, et d'identifier l'effet de chaque système de production sur le paysage. Neuf systèmes de production agropastoraux ont été mis en évidence : deux dans les forêts (domaine forestier, phase initiale), trois dans l'agriculture (agriculture stricte, agriculture dominante et aires de coexistence) et quatre dans l'élevage (élevage intensifié pour la viande, élevage non intensifié pour la viande, élevage intensifié pour la viande et le lait et élevage non intensifié pour la viande et le lait). Les méthodologies qui résultent de cette thèse permettront la création d'un système opérationnel de surveillance continu et à faible coût de LULC et des systèmes de production agropastoraux dans les territoires déboisés. Grâce à ce système de surveillance, il sera possible de suivre les impacts des politiques publiques qui visent à un développement durable de la région / Recent global agreements sponsored by UN to sustainable development and reduction of greenhouse gases emission, undergo by the reduction of deforestation and an increase of productivity of the areas occupied by agricultural production systems. In 2014 the Brazilian Amazon deforestation reached 760.305,5 km2. This area has different land uses with different financial and social returns and different environmental impacts. To know the land use and land cover (LULC) and the predominant production systems in this deforested area is a basic condition for planning actions and public policies for sustainable development. This study developed methodologies for detailed LULC mapping, and to regionalization of agricultural production systems. The mapping of LULC of Brazilian Amazon confirmed previous studies, showing that most of the deforested area is used for livestock activity (about 60%), followed by secondary vegetation (about 20%) and annual crops (about 5%). Regionalization of agricultural production systems was carried out in two stages. The first one was carried out at local administrative boundary, using spatially explicit data of LULC and deforestation, analyzed in conjunction with municipal socioeconomic data spatialized at local level. Based on these results we identified, among five agricultural production systems at the state level. The dimension of territorial configuration showed that each agricultural production system form different types of landscapes. The second stage was conduced with cells of 10 X 10 Km, with LULC spatially explicit data, deforestation and a matrix of distance to infrastructure elements, and using landscape metrics. Was possible to classify the predominant agricultural production system in each cell, and identify the effect of these systems on the landscape. Nine agricultural production systems were found: two in forest domains (Forest Domain, Initial Front), three in agriculture domain (Strict Agriculture, Dominant Agriculture and Coexistence Area) and four in livestock domain (Intensified Beef, Not Intensified Beef, Intensified Beef-Milk and Not Intensified Beef-Milk). The methodologies resulted from this thesis will enable the creation of an operational monitoring system of LULC, continuous and at low cost, and also of the prevailing agricultural production system in each of the deforested territory. With this monitoring system, it will be possible to follow up the effect of public policies in the region, looking for sustainable development.

Pour protéger la ressource sol, il est nécessaire de prévoir les conséquences des activités humaines et du changement global sur l'évolution des sols notamment en modélisant cette dernière. Dans cette étude, nous avons démontré la sensibilité de SoilGen2.24 au climat, à l’usage des terres et à la réduction du travail du sol et identifié trois de ses principales limites, à savoir, certains processus trop simplifiés, certains processus manquants et une hypothèse de volume constant du sol. Ainsi, nous avons 1) construit le premier modèle d'évolution du sol entièrement modulaire, OC-VGEN, en intégrant dans VSoil, les processus du modèle SoilGen2.24; 2) testé différents formalismes pour certains des processus clés responsables de la distribution verticale de Corg, à savoir la distribution verticale des racines, la bioturbation et l'évolution verticale du taux de décomposition de Corg; 3) proposé un module mécaniste du changement de volume pour la modélisation de l'évolution du sol à court et moyen terme. OC-VGEN a été utilisé pour reproduire et projeter l’évolution, à l’échelle du siècle, de la distribution verticale de Corg pour des Luvisols ayant connu des historiques d'utilisation des terres et de travail du sol différents. Nous avons montré que 1) l'impact des processus de rétroaction sur la distribution verticale de Corg n'est pas négligeable; 2) l'usage des terres et le travail du sol influencent les rétroactions internes entraînant un impact indirect sur la dynamique de Corg; 3) le manque de connaissances sur les processus a une plus grande influence sur les trajectoires d’évolution des sols que les incertitudes sur les scénarios climatiques ou d'usage des terres. / Soil is a critical natural resource that inherently changes through time. To preserve the soil and protect it, it is necessary to predict the consequences of human activities and global change on soil evolution. This can be achieved using soil evolution modelling. In this study, we demonstrated the sensitivity of SoilGen to climate, land use and tillage reduction and identified three of its main limitations, namely some over-simplified processes, some missing processes and a simplifying assumption of constant soil volume. To overcome these limitations, we 1) built up the first fully modular soil evolution model, OC-VGEN, by using the process of SoilGen2.24 model in a modelling platform, VSoil; 2) tested different formalisms for some of the key processes responsible for the OC depth distribution, namely the root depth distribution, bioturbation and the depth evolution of the OC decomposition rate; 3) proposed a first, mechanistic approach to account for soil volume change in a short to medium time scale soil evolution modelling. OC-VGEN was used to reproduce and project the depth distribution of OC at a century time scale for Luvisols having experienced different histories of land use and tillage. We demonstrated that, at this time scale, 1) the impact of feedback processes on OC depth distribution are not negligible; 2) land use and tillage, beside their direct impact on the input of organic matter to soil, influence the internal feedbacks leading to an indirect impact on OC dynamics; 3) when projecting soil evolution, the lack of knowledge on the process definition has a larger influence on the projected trajectories than uncertainties on climate or land use scenarios.