Analyse du risque d'inondation sur la rive nord du fleuve Niger a Bamako, Mali

INSTITUT REGIONAL AFRICAIN DES SCIENCES ET TECHNOLOGIES DE

L'INFORMATION GEOSPATIALE (AFRIGIST)

Sous les auspices de la Commission Economique des Nations Unies pour l'Afrique

ANALYSE DU RISQUE D'INONDATION SUR LA RIVE NORD DU
FLEUVE NIGER A BAMAKO, MALI

Projet soumis au Département de Photogrammétrie et de Télédétection (PRS), pour l'obtention du Diplôme d'Etude Supérieures Spécialisées (DESS) en Production et Gestion de l'Information Géographique à l'Institut Régional Africain des Sciences et Technologies de l'Information Géospatiale (AFRIGIST)

Présenté par : BAMBA Houdou PRS/PGD/317016

Sous la supervision de : Mr JOHNSON Dodé Bendu

[e-mail] ([phone])

Session académique : 2017-2018

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CERTIFICATION

Par l'Etudiant

Je, soussigné, BAMBA Houdou, Etudiant en Diplôme d'Etudes Supérieures Spécialisées (DESS) en Production et Gestion de l'Information Géographique au Département de Photogrammétrie et Télédétection de l'Institut Régional Africain des Sciences et Technologies de l'Information Géospatiale (AFRIGIST) sous le numéro d'enregistrement PRS/PGD/317016, atteste que ce mémoire intitulé :« ANALYSE DU RISQUE D'INONDATION SUR LA RIVE NORD DU FLEUVE NIGER A BAMAKO, MALI», est un travail original et n'a pas été présenté ailleurs pour l'obtention d'un diplôme ou dans un but quelconque.

Nom de l'Etudiant : BAMBA Houdou

Signature : Date :

ATTESTATION

Par le Superviseur

Je, soussigné, Mr JOHNSON Dodé Bendu, enseignant (AFRIGIST-Nigéria), atteste que ce travail intitulé : « ANALYSE DU RISQUE D'INONDATION SUR LA RIVE NORD DU FLEUVE NIGER A BAMAKO, MALI » réalisé par BAMBA Houdou, Etudiant en Diplôme d'Etudes Supérieures Spécialisées (DESS) en Production et Gestion de l'Information Géographique a satisfait aux conditions requises pour l'obtention du DESS.

Superviseur

Nom : Mr JOHNSON Dodé Bendu Signature Date :

Le Chef de Département PRS

Nom: M. SOUMAH Signature: Date :

Le Directeur des Affaires Académiques/ AFRIGIST

Nom : Dr Joseph OLOUKOI Signature : Date :

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DEDICACE

Je dédie ce modeste travail

A

Ma mère Minata BALLO et mon père Tièmogo dit Daouda,
Ma tante Sitan BAMBA

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REMERCIEMENTS

Ce travail résulte de la collaboration de multiples personnes, dont nous ne pourrons pas tous cités dans ce passage. Que tous ceux qui ne trouveront pas leurs noms mentionnés ici puissent comprendre que notre gratitude envers eux n'en est pas moindre. C'est ainsi qui nous adressons nos sincères remerciements à :

V' Mr JOHNSON Dodé Bendu enseignant à AFRIGISTST (Ile-Ife, Nigeria), pour avoir accepté de diriger ce mémoire malgré ses multiples occupations. Ses observations, ses apports scientifiques et son soutien moral technique ne nous ont point fait défaut. Qu'il trouve ici, nos sincères et profonds remerciements pour ses grandes qualités scientifiques.

V' Nos remerciements vont aussi à l'endroit de l'ancien Directeur exécutif, Directeur Adjoint Mr Mahamadou S, KEITA d'AFRIGIST et le Directeur des Etudes Dr Joseph OLOUKOI pour m'avoir octroyé 12 mois de stage.

V' A tous les enseignants d'AFRIGIST notamment, Dr TOHOZIN Aimée, Mr SOUMAH Momodou, Mr ADIMOU Ghislain, Mr YADJEMI Hubert, Dr TOKO MOUHAMADOU Inoussa, Mr DIENG Mor Awa, pour la qualité de la formation reçue.

V' A tous le personnel académique et administratif d'AFRIGIST notamment le Directeur Exécutif Adjoint M, Abdoulaye BELEM, Mme ADEOTI.

V' Nous tenons à remercier tout le personnel de l'IGM le Directeur Général Ando Enko Guindo et particulièrement Mr Dramane DIALLO, Mohamed Lamine TRAORE dans le service des archives, Mahamadou TOURE, Youssouf CISSE et Dantouma TRAORE pour leurs offres et soutiens de toute manière.

V' Nous tenons à remercier le Directeur Nationale du Cadastre du mali à la personne de Mr Amadou TRAORE pour son soutien technique, moral et financier.

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V' C'est l'occasion pour moi d'exprimer ma profonde gratitude à mon père Tièmogo BAMBA, à ma grande soeur Mariam BAMBA, mon grand-frère Yaya BABMA et aux familles BAMBA, à Sikasso, Bamako, Bouaké (Cote d'ivoire) et sans lesquelles ce travail serait impossible.

V' Nous tenons à remercier Mr Soumaïla TRAORE, Chaka TRAORE, Oumar SOGODOGO pour leur encouragement et toutes sortes de soutien.

V' Nos sincères remerciements à la communauté Malienne d'AFRIGIST, à la communauté Burkinabé, Sénégalaise, Béninoise, Camerounaise et Nigérienne, qu'ils reçoivent ici l'expression de notre profonde gratitude.

V' Nous exprimons aussi nos remerciements aux camarades de la promotion DESS Franco de 2017-2018 pour leurs appuis et collaborations pendant cette formation.

V' Enfin, nos profondes gratitudes et reconnaissances à tous ceux qui, d'une manière ou d'une autre, nous ont soutenu dans la réalisation de ce présent travail.

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LISTE DES ACRONYMES

ANAM : Agence Nationale de la Météorologie du Mali

DGPC : Direction Générale de la Protection Civile du Mali

DNSI : Direction Nationale de la Statistique

ETM+ : Enhanced Thematic Mapper

IGM : Institut Géographique du Mali

INSTAT : Institut National de la Statistique

OLI-TIRS: Operational Land Imager and Thermal Infrared Sensor

PIRT : Projet Inventaire des Ressources Terrestre au Mali

RGPH : Recensement Général de la Population et l'Habitat

SHP : Shape File

SIG : Systèmes d'Information Géographique

SRTM: Shuttle Radar Topographic Mission

TIFF: Tagged Image Format

TM: Thematic Mapper

USGS: United States Geological Survey

WGS : World Geodetic System

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RESUME

Il s'agit, dans cette étude, de contribuer à la gestion des risques d'inondations sur la rive nord du fleuve Niger dans la ville de Bamako au Mali, où l'occupation anarchique du lit des cours d'eaux est la cause principale des inondations dans la rive nord du fleuve Niger à Bamako.

A l'aide des données de LANDSAT (1984, 2000, 2017), cinq classes d'occupation du sol ont été extraite par la classification à l'aide de l'algorithme Maximum. Ces données multi-dates ont été intégrées dans un dispositif d'analyse diachronique et de prévision à l'aide des tables de Markov. On observe un accroissement régulier du bâti (35% en 1984, 44% en 2000 et 57% en 2017) au détriment des sols nus, de la végétation, de l'eau et de l'affleurement rocheux. L'analyse du relief à l'aide des données SRTM montre de larges étendues de logements établis dans les zones inondables.

Les simulations réalisées, d'une part, sur l'extension future du bâti et, d'autre part, sur les probabilités de l'extension maximale des inondations réclament l'urgence de la prise de mesures administratives dans la gestion du foncier urbain à Bamako.

Les cartes d'occupations et celle de la simulation de l'extension spatiale peuvent être utilisée pour la gestion des risques d'inondation et pour des actions de mitigations

Mots clés : Risque d'inondation, fleuve Niger, Télédétection, SIG

ABSTRACT

The purpose of this study is to contribute to flood risk management on the north bank of the River Niger in the city of Bamako in Mali, where the uncontrolled occupation of river bank is the main cause for flooding in the north bank of the Niger River in Bamako.

Using Landsat data (1984, 2000, 2017), five land cover classes were extracted by classification using the Maximum algorithm. These multi-date data were integrated into a diachronic analysis and prediction device using the Markov tables. There is a steady increase in buildings (35% in 1984, 44% in 2000 and 57% in 2017) to the detriment of bare soil, vegetation, water and rock outcrop.

The landscape analysis using SRTM data shows large areas of settlement established in flood-prone areas. The simulations carried out, on one hand, on the future extension of the building and, on the other hand, on the probabilities of the maximum extension of the floods require urgent administrative measures in the management of the urban land to Bamako.

Occupancy maps and spatial extension simulation can be used for flood risk management and mitigation actions

Keywords: flood risk, river Niger, Remote sensing, GIS

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CHAPITRE 1 : INTRODUCTION

Une inondation est une submersion rapide ou lente des terres qui sont généralement hors d'eau. C'est une catastrophe naturelle aux conséquences humaines et matérielles très graves.

En Afrique de l'ouest, des études (Afouda et al., 1997) ont montré une irrégularité des pluies, un raccourcissement de la longueur des saisons pluvieuses, une hausse des températures, une persistance et rigueur des saisons sèches. Les saisons des pluies sont réduites avec des débuts tardifs et de fins précoces, perturbant ainsi les calendriers culturaux et les phénomènes météorologiques extrêmes dont les inondations surviennent de façon hasardeuse ces dernières années. Tous ces éléments montrent bien que la rive nord du fleuve Niger subit les conséquences du changement climatique et qu'elle n'est pas à l'abri des catastrophes naturelles comme risque d'inondation.

Face à ces risques naturels imprévisibles, il y a aussi le manque de suivi et de connaissance sur l'extension spatiale des zones à risque d'inondation. Le non-respect des consignes données par le ministère des domaines foncier du Mali qui dit que tous les morcellements doivent laisser une marge de 25 m de part et d'autre des cours d'eau.

C'est dans ce contexte que la présente étude est réalisée avec pour objectif d'analyser à partir d'une utilisation couplée de la Télédétection et des Systèmes d'information Géographique (SIG) le risque d'inondation et mettre à la disposition de la population des données de géoinformation dans la rive nord du fleuve Niger à Bamako.

1.1 CADRE THEORIQUE DE L'ETUDE

Ce chapitre aborde la problématique, les objectifs, la revue de la littérature et la clarification des concepts.

1.1.1 Problématique

Dans un pays en voie de développement comme le Mali, selon la DGPC, les inondations sont répertoriées comme l'une des catastrophes naturelles les plus fréquentes dont plusieurs

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sont dévastatrices. Les inondations qui ont touché le Mali en 2013 ont eu un impact particulièrement très fort sur la rive nord du fleuve Niger à Bamako. Elles ont affecté plus de 25 000 personnes et généré d'importants dégâts (maisons détruites, cultures maraichère ravagées, points d'eau souillés, stocks alimentaires détruits, etc.). Selon la Direction Générale de la Protection Civile du Mali (DGPC), plus de 2000 maisons ont été fortement endommagées ou complètement détruites suite à ces inondations.

Les personnes qui font le choix de s'installer en zone inondable sont-elles toujours bien conscientes des risques qu'elles encourent ?

Selon Potier. L. (2001), la majorité des occupants se sont renseignés ou ont été informés du caractère inondable de la zone lorsqu'ils s`y sont installés. Les personnes qui construisent sont souvent informées lors de la demande de permis de bâtir, tandis que les nouveaux arrivants qui occupent des constructions existantes sont le plus souvent informés par les anciens occupants ou le voisinage. Les enquêtes révèlent aussi que même en étant informés du caractère inondable de la zone, la plupart des ménages effectueraient le même choix résidentiel.

Une première explication réside dans la perception du risque. Les études montrent que beaucoup de personnes peuvent reconnaître le danger, le caractère inondable de la zone, mais mal estimer le risque effectif ou penser qu'ils seront épargnés. C'est en particulier le cas de nouveaux arrivants.

L'information sur la dynamique de l'occupation et l'utilisation des sols constitue aujourd'hui un outil essentiel à la compréhension de l'évolution des territoires. En effet, on peut mesurer et quantifier le changement d'occupation et d'usage des sols intervenus dans le temps par l'analyse d'images aérienne et satellitaire. De plus, la forte périodicité de ces données à l'heure actuelle, la performance de leur résolution spatiale s'avèrent intéressants pour approcher plus finement cette évolution. Bonn F. et G. Rochon, 1992. Au cours des trente dernières années, l'occupation du sol a connu un changement rapide sur l'ensemble de la rive nord du fleuve Niger à Bamako, induit par une urbanisation galopante. C'est le phénomène de l'étalement urbain. Cela génère une forte consommation des espaces bâtis au détriment des territoires agricoles et naturels. Cet étalement urbain

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induit également une modification de la forme du paysage. Les frontières qui, autrefois, séparaient les villes des compagnes se sont estompées progressivement au cours du temps. Le paysage est plutôt marqué par des empreintes urbaines de plus en plus diffuses, où dans certain cas le mitage est la forme dominante. On parle de fragmentation du paysage.

L'urbanisation de la ville de Bamako qui a un taux d'accroissement de 4,8% occupe le premier rang en Afrique et 6^ème dans le monde (Wikipédia). Ces phénomènes sont des facteurs qui peuvent provoquer des catastrophes naturelles comme l'inondation. Le véritable problème est que les citoyens s'installent près des cours d'eaux et dans le lit du fleuve. Ces espaces sont considérés comme des secteurs non protégés en cas d'inondation. Face à ce fléau, la majeure partie des populations étant analphabètes et souvent pauvres n'ont pas le maximum d'information nécessaire sur les méfaits des risques d'inondation sur la rive nord. Aussi des personnes nantis construisent dans le lit des cours d'eaux contribuant ainsi à l'accentuation des risques d'inondations.

La Télédétection et les SIG sont des outils particulièrement performants pour l'étude des risques naturels (Meyer et al. 2001). Les données d'observation de la Terre constituent un puissant outil de surveillance des phénomènes d'inondation (Puech, 1995) car elles permettent d'identifier les zones affectées, mais aussi peuvent aider à la mise en place de plans de prévention des risques (Marinelli et al. 1997 ; Flouzat et al, 2003). La prédiction de l'occupation future sur la base de modèles de télédétection permet d'anticiper sur la survenue des catastrophes d'inondations afin de prendre des mesures idoines. La télédétection aérospatiale offre à l'heure actuelle un ensemble de réponses aux problématiques de qualification et de quantification de l'aléa et de la vulnérabilité (Maurel et al. 2001). La gestion optimale des risques d'inondations nécessite au préalable une bonne connaissance des causes du phénomène et une bonne cartographie de son extension pour faire une configuration future (Wade et al. 2008).

La configuration territoriale ne s'applique bien sûr pas seulement à l'utilisation du sol aussi les questions des activités, des infrastructures, des équipements, des systèmes de transport sont cruciales. Mais la dynamique de l'utilisation du sol est un paramètre central de la

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planification territoriale. La maîtrise de l'implantation des activités est une condition d'un développement plus durable du territoire.

L'étalement urbain, notamment en périphérie des grandes agglomérations, à des effets négatifs importants sur la préservation de la biodiversité, la capacité de maintien d'espaces agricoles et naturels périurbains viables, les coûts d'équipements en voiries et réseaux et les performances énergétiques d'une agglomération. Il influe aussi fortement sur l'imperméabilisation et la modification des flux d'eau, avec les conséquences hydrologiques évoquées plus haut (Braud et al., 2011).

L'inondation est un phénomène spatial, susceptible d'affecter de vastes surfaces naturelles et urbaines. L'étude de ce risque nécessite de disposer d'une information adéquate, géolocalisée sur ses composantes : les enjeux et l'aléa. Les interactions entre les différentes longueurs d'onde utilisées en télédétection et la surface terrestre permettent de les décrire par le biais d'indicateurs et de classes.

1.1.2 Cadre géographique

Situé à l'intérieur des terres sur 7°54'et 08°04' de longitude ouest et entre le 12°33 et le 12°42' de latitude Nord et bien entouré par des collines, le District de Bamako est constitué aujourd'hui de deux parties nettement distinctes, au nord, la ville s'étend entre le fleuve Niger et le Mont Manding dans une plaine alluviale. Celle-ci est longue de 115 km et grande de 11 505 hectares. Elle se rétrécit aux deux extrémités Est et Ouest ; au Sud, la rive droite occupe un site de 12 000 hectares, depuis l'Aéroport de Sénou (ouvert en 1974) et les reliefs de Tienkoulou, jusqu'au fleuve Niger.

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Figure 1: Situation géographique de la rive nord

A l'origine, la ville de Bamako s'est installée sur la rive nord du fleuve Niger communément appelé rive gauche. Cet ancien site de la ville de Bamako est dominé au nord par le plateau manding dont l'attitude atteint 485 mètres à Koulouba. La rive nord du fleuve Niger de Bamako est répartie en quatre (4) communes I, II, III, IV, La rive nord du fleuve Niger abrite 85% des services de l'administration et les deux (2) grands marchés de Bamako.

1.1.2.1. Le cadre physique

Ø Le relief

Il est caractérisé par des plateaux et collines de type granitique, latéritique, gravillonnaire et aussi un sol plat avec un sol accidenté. Du côté nord-est se trouvent quelques collines qui sont dont le Sikoroni Koulou, situé à Sikoroni, renferme la plus grande carrière de cailloux ; le Djékoulouni à Djoumanzana. Du côté nord, la colline de Koulouba situé à Koulouba dans la commune III où est siégé le palais, Et du côté nord-ouest le Lassa Koulou, le Koulouni Yèlèko et le Koko Koulou dans la commune IV.

Figure 2: Relief de la rive nord de Bamako

Ø Hydrographie

Le réseau hydrographique de la rive nord du fleuve de Bamako est constitué de plusieurs cours d'eau. La rive nord dispose d'un réseau hydrographique composé de rivières, mares, plaines d'inondation ou lacs de retenue, et pour le principal le fleuve Niger lui-même, qui ont autant de supports pour l'activité de pêche. Le fleuve atteint sa crue pendant l'hivernage au mois d'août, septembre et son étiage pendant la saison sèche, ce qui explique son irrégularité. Il est d'une importance capitale pour les populations riveraines ; puisqu'il favorise le maraichage, la pêche, l'irrigation, l'exploitation des sables, la teinture, etc. Ces cours d'eau qui servent à l'écoulement des eaux de pluies vers le lit du fleuve Niger sont aujourd'hui occupés par des maisons d'habitation.

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Figure 3: Réseau hydrographique de la rive nord

Ø Climat

Bamako occupe la frange la plus méridionale du Sahel africain correspondant à la zone soudanienne. Elle bénéficie de ce fait d'un climat tropical assez humide avec un total des précipitations annuelles de 1055 millimètres, mais avec une saison sèche et une saison pluvieuse bien marquées. Le mois le plus sec (décembre) ne reçoit en effet pas la moindre goutte de pluie tandis que le mois le plus pluvieux est bien arrosée (261,06 mm en août). La saison des pluies couvre six (6) mois, de mai en octobre et la saison sèche de novembre en avril, et la saison sèche est repartie en deux été, de novembre au janvier période de fraicheur et de février en avril la période chaude ou la température atteint 40° C.

P(mm)

T°C^{80 601}

240

160

80

0

J F M A M J JASON D

40

80

0

120

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Figure 4: Diagramme ombrothermique à Bamako

Le diagramme ombrothermique montre que les mois de juin, juillet, août et septembre présentent des précipitations intenses, allant de 130,12 mm à 261,06 mm

La figure suivante montre le cumul de la pluviométrie à Bamako de 1919 à 2017, avec une tendance assez régulière.

	1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0					Cumuls annuels
		Années

Figure 5: Cumuls pluviométriques annuels à Bamako de 1919 à 2017

Les précipitations sont cumulées sur 4 mois et qui fait que la terre n'absorbe pas de l'eau, Ce diagramme montre la proportion des 4 mois de pluies par rapport aux cumuls total annuel au cours des années. La pluviométrie est un agent important d'inondation quand on considère les saisons, Les parts totales saisonnières (juin, juillet, aout septembre) dans le

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cumul annuel des précipitations à Bamako sont importantes. Elles dépassent largement des 60% et atteignent même plus de 95% dans certaines années (figure ci-dessous).

100

75

25

50

0

1919 1934 1949 1964 1979 1994 2009

%

Années

Figure 6 : Pluviométrie saisonnière à Bamako

Ø Végétation

La végétation est à l'image de la ville et des politiques d'aménagement de l'espace. C'est une végétation de type tropical. On rencontre quelques arbustes comme le néré (Parkia biglobosa), le caicedra (khaya senegalensis), acacia (acacia senegalensis), le manguier (mangifera indica), le nyme (azadirachta indica), etc.

Ø Sol

Les sols sont de types granitique, latéritique, argileuse avec une plaine alluviale. La classification PIRT, spécifique au Mali, se base sur des unités de sol, végétations arrangées d'après les catégories de la taxonomie des sols.

1.1.2.2 Les aspects humains

Ø Démographie

L'accroissement démographique de Bamako est impressionnant : 1800 habitants en 1884, 6 000 habitants en 1908, 23 000 habitants en 1945, près de 50 000 en 1960 lors de l'indépendance du Mali, en 2009 l'agglomération compte 927438 et continue d'attirer une

population rurale en quête de travail, Entre 1998 et 2009, la population a été multipliée par près de 1,8, soit un taux annuel d'accroissement moyen de 4,8 %.

1984 1908 1945 1960 2009

Annees

Effectifs

1000000

400000

800000

600000

200000

0

927438

1800 6000 23000 50000

Figure 7: Démographie de la rive nord à Bamako de 1884 à 2009

Ø Densité de la population

La densité de la population de la rive nord est forte, estimée à 927 438 habitants en 2009 (RGPH), l'effectif de la population de la rive nord a connu une augmentation est passé respectivement à 1204914 habitants en 2017.

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Figure 8: La carte de densité de la population par commune

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De 1984 à 2018 la rive nord du District de Bamako a connu une croissance démographique impressionnante de la population.

Effectifs

1400000

1200000

1000000

400000

200000

600000

800000

0

1984 1998 2009 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

Années

Figure 9: Evolution de la population de la rive nord à Bamako de 1984 à 2018

Source : INSTAT (Institut National de la Statistique)

Ce graphique montre le niveau d'évolution de la population. Celons l'INSTAT l'accroissement de la population est commencé à partir de 1998. La rive nord de Bamako, étant un site dont la ville de Bamako est fondée par les Niaré, a commencé à être envahie par les ruraux et aujourd'hui la ville de Bamako à un taux d'accroissement le plus élevé d'Afrique avec 4,8%.

Ø Activités humaines et économiques

Le secteur tertiaire est le plus développé avec l'artisanat et commerce, Bamako abrite aussi le siège des grandes entreprises financières, des services et les locaux des administrations du pays.

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1.2 CLARIFICATION DES CONCEPTS ET LA REVUE DE LA LITTERATURE

1.2.1 Clarification des concepts

Les concepts sont :

Inondation, risque, aléa, enjeux, crue, les systèmes d'information géographique (SIG), télédétection

Ces concepts ont été définis de façon suivante :

Ø Inondation

L'inondation est une submersion, rapide ou lente, d'une zone habituellement hors d'eau, Le risque d'inondation est la conséquence de deux composantes : l'eau qui peut sortir de son lit habituel d'écoulement et l'homme qui s'installe dans l'espace alluvial pour y implanter toutes sortes de constructions, d'équipements et d'activités.

Melé.P., Larrue.C., (2008) définissent l'inondation comme une submersion temporaire, naturelle ou artificielle, d'un espace par de l'eau liquide.

Ø Crue

La crue correspond à la montée des eaux d'un cours d'eau, l'inondation au phénomène qui en résulte, l'eau débordant, se répandant sur les terrains alentours.

Ø Risque

Le risque est la possibilité de survenue d'un événement indésirable, la probabilité d'occurrence d'un péril probable ou d'un aléa

Le risque est généralement considéré comme étant le produit de l'aléa et de la vulnérabilité et est quantifié par la relation ci-dessous.

Ø 20

Aléa

La complexité de la notion d'aléa fait que ses définitions varient d'un auteur à un autre, mais qui convergent vers certaines caractéristiques.

Selon Henry, J. B. (2004) le Ministère de l'Environnement et Développement Durable Français (Medd) considère l'aléa comme un phénomène physique naturel et non maîtrisable, d'occurrence et d'intensité donnée.

Au vu de ces définitions sur l'aléa, le constat est fait que les auteurs convergent vers un certain nombre de caractéristiques en définissant l'aléa comme : la probabilité d'occurrence et l'intensité du phénomène. Ainsi nous retiendrons que l'aléa fait référence à la probabilité qu'un phénomène d'une certaine étendue, d'intensité et durée, entraînant des conséquences négatives.

Ø Enjeux

Le guide d'élaboration des plans de prévention des risques d'inondation (PPRI, 2003) de la région française de Languedoc-Roussillon définit les enjeux comme étant composés des personnes, les biens, susceptibles d'être affectés par une catastrophe naturelle.

Ø Les Systèmes d'Information Géographique

Un système d'information géographique est un système informatique de matériels, de logiciels et de processus conçus pour permettre la collecte, la gestion, la manipulation, l'analyse, la modélisation et l'affichage de données localisées géographiquement (géoréférencées) afin de résoudre des problèmes complexes d'aménagement et de gestion.

Ø La télédétection

Pour les besoins de cette étude, la définition de la télédétection comme suite "La télédétection est la technique qui, par l'acquisition d'images, permet d'obtenir de l'information sur la surface de la terre sans contact direct avec celle-ci. La télédétection englobe tout le processus qui consiste à capter et à enregistrer l'énergie d'un rayonnement électromagnétique émis ou réfléchi, à traiter et à analyser l'information, pour ensuite mettre en application cette information".

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1.2.2 Revue de la littérature

Plusieurs travaux ont été effectués sur le risque d'inondation. Ces études ont permis de cerner les différents angles de vue sur le concept d'analyser le risque, les approches méthodologiques utilisées et leurs limites, afin de purifier d'avantage la problématique de l'analyse du risque d'inondation sur rive nord de Bamako.

Ø L'analyse du risque

Les mesures quantitatives de l'exposition des éléments aux inondations s'appuient sur la création d'un indice de vulnérabilité à partir de plusieurs critères statiques selon une méthodologie développée par Creach et al. (2015).

Le premier critère correspond à la hauteur d'eau potentielle calculée précédemment. Le principe est qu'au-delà de 0,50 m, les véhicules terrestres ne sont plus utilisables, perturbant les secours et l'évacuation, au-delà de 1 m, une personne en bonne santé ne peut plus se déplacer normalement et au-delà de 2 m, les gens peuvent être piégés dans les constructions (VINET et al. 2012. Le deuxième critère est la distance aux ouvrages de protection en raison de l'effet de surprise que peut engendrer une rupture soudaine de la digue et du sentiment de fausse sécurité que donne la proximité à un ouvrage. Le troisième critère est la distance aux zones de refuges qui prend en compte la distance que doit parcourir un occupant pour arriver dans une zone non inondée (maximum 200 m). Le quatrième critère correspond à la typologie des habitations basée sur leur solidité (maison en roseau, maison en bois, maison en dur et maison à étage). Un score est affecté à chacun des éléments de chaque critère selon le degré de vulnérabilité qu'il génère.

Ø Conséquences des inondations

À l'échelle mondiale, le nombre de personnes affectées et les pertes économiques liées aux inondations sont en augmentation (Luong, 2012). En effet, entre 1991 et 2001, sur les 211 millions de personnes affectées par les catastrophes naturelles 30% ont été victimes des inondations (Pilon 2001).

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Koungoulba (2009), a étudié à l'aide des analyses spatiales (SIG raster) les inondations dans la ville de Bamako. Ces analyses ont permis d'identifier les différentes zones sensibles à l'inondation et celles vulnérables à l'inondation.

La revue littérature nous a permis de voir les travaux qui ont déjà été fait sur l'analyse des risques d'inondation. Le vide à combler dans ce mémoire est de faire une configuration sur l'occupation future de la rive nord à l'horizon 2030 et de faire une analyse de l'extension spatiale de l'inondation sur la configuration de la rive nord.

1.3. LES OBJECTIFS DE L'ETUDE 1.3.1 Objectif principal

Le but principal de cette étude c'est de contribuer à une meilleure appréhension du phénomène d'inondations dans la ville de Bamako pour une gestion urbaine efficace.

1.3.2 Objectifs spécifiques Il s'agit :

Ø d'analyser la dynamique de l'occupation de la rive nord de Bamako;

Ø de prévoir l'occupation future de la rive nord du fleuve Niger à Bamako à l'horizon 2030;

Ø d'analyser l'extension spatiale de l'inondation sur la configuration future de l'occupation de la rive nord du fleuve Niger à Bamako.

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CHAPITRE 2 : METHODOLOGIE

Ce chapitre est consacré à l'acquisition des données, leurs traitements et leurs différentes analyses.

La recherche documentaire a porté sur la documentation disponible sur la zone d'étude mais aussi sur les articles scientifiques qui ont abordé l'analyse du risque d'inondation. Elle a permis de bien cerner la problématique de recherche, et de donner une meilleure orientation aux objectifs de recherche fixés. Elle s'est déroulée dans la bibliothèque et les centre de documentation susceptible d'apporter des informations sur les SIG, la Télédétection et l'analyse du risque d'inondation, etc.

2.1 DONNEES

Les données utilisées pour cette étude sont des données spatiales et des données socio-économiques. Les données sont essentiellement composées :

- d'images Landsat TM de 1984, ETM+ de 2000 et OLI-TIRS de 2017 de la scène de Path 199 et Row 51 qui couvre la rive nord de Bamako, La résolution spatiale de ces images multisptiales Landsat est de 30 m.

- de données SRTM de résolution de 30 m pour l'étude du relief, qui couvrent le côté Ouest et Est de la ville de Bamako.

- de données météorologiques de la zone d'étude de 1984 à 2017, collectées auprès d'ANAM (Agence Nationale de la Météorologie).

- de données démographiques de RGPH du recensement de 2009 acquise auprès de l'INSTAT (Institut National de la Statistique).

Les données utilisées pour effectuer les traitements proviennent de sources différentes, elles sont aux formats raster (Tiff), vecteur shp, Excel (xls) et raster.

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Tableau 1: Caractéristiques des données utilisées

N°	Types de données	Format	Echelle de Resolution	Date	Source	Utilité
01	Image Landsat TM, ETM, OLI-TIRS	Tiff	30 m (xs)	1984, 2000, 2017	USGS,GOV	Occupation du sol
02	SRTM	Tiff	30 m	2000	USGS,GOV	Relief de la rive nord
03	Point GPS	Numérique	-	-	Rélévés	Identification des parcelles d'entrainement
04	Carte topographique du Mali	Shapefile	200 000	2017	IGM	Présentation de la zone d'étude et le réseau hydrographique
05	Données météorologiques	Excel	-	1984 à 2017	Info-climat sur internet	Réalisation du diagramme ombrothermique
06	Démographie	Excel	-	2009	INSTAT	Présentation de la zone d'étude
07	Données socio- économique	Numérique/analogique	-	-	Bibliothèque ; Internet	Présentation socio-économique de la zone d'étude

25

2.2 TRAITEMENT DES DONNEES 2.2.1 Méthode de traitement

Les opérations de prétraitement sont un ensemble de série de traitement appelé prétraitements. Ces traitements précèdent les traitements proprement dits.

2.2.2 Prétraitement des images

Il s'agit des premières opérations effectuées sur les images.

ü Données et traitements pour l'objectif 1

Données

Images Landsat TM 1984, ETM+2000, OLI-TIRS 2017 Données cartographiques de Bamako

2.2.3 Traitements

Regroupement des canaux

C'est une opération qui regroupe des canaux ayant la même résolution, Une image multi bande créée et renferment les informations contenues de chaque canal. Le stacking qui est le regroupement des canaux est indispensable car il a donné une possibilité de bien effectuer les opérations ultérieures.

Composition colorée et amélioration de contraste

Les images satellitaires se présentent sous forme de canaux numériques caractérisant chaque bande du spectre électromagnétique. Au cours des prétraitements une composition colorée a été élaborée par la superposition des canaux qui sont à la même résolution et elle a permis d'analyser l'occupation des sols.

26

La composition colorée en fausse couleur est réalisée avec les bandes 4, 3,2 pour l'image TM et ETM+, et les bandes 5, 4,3 pour OLI-TIRS. Il a été suivi d'une interprétation visuelle et d'identification des zones d'entraînement. Sur la base de la maitrise du terrain, la classification supervisée avec l'algorithme du maximum de vraisemblance a été utilisé pour produire des fichiers matriciels classifiés.

Classification supervisée

La méthode de la classification a permis de sélectionner sur l'image à classifier, un groupe de même pixel ayant la même réponse spectrale et leur attribuer une classe d'occupation.

La classification sur ENVI 4,7 a été effectuée à l'aide des étapes suivantes : - Le renseignement des ROI (Région of Interest)

Il a permis de séparer et de décrire les différentes classes. Les classes sont extraites pour avoir une idée sur la dynamique de l'occupation de la zone d'étude.

-la sélection des échantillons de parcelles d'entrainement ; -la description et le renseignement de différentes classes ; -le choix de l'algorithme de classification.

Interprétation visuelle

Elle a permis d'établir une relation entre la réalité du terrain et les traitements, Estimation de la précision de l'interprétation des images

Pour la validation de la classification, une matrice de confusion a été élaborée. La matrice de confusion a permis de dégager le pourcentage des unités bien classées dans ces classes, les erreurs d'omissions et les erreurs de commission.

ICV=Nombre total des pixels d'un thème bien classés dans sa classe (CI Nombre total des pixels de du thème TI sur le terrain

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ICP=Nombre des pixels bien classés dans sa classe (CI) Nombre total des pixels de thème classe (CI) La vectorisation

La vectorisation consiste à passer du format raster des images classifiées à un format vecteur afin de faciliter l'édition cartographique des différentes images classifiées. Toutes les images classifiées ont été exportées en format shp.

Carte de la dynamique de l'occupation des sols

Après la conversion des images classifiées dans ENVI en format shp, ces images ont été directement importées dans ArcGIS 10.4. Apres l'exploration des différentes couches, ces cartes ont été achevées à partir de la symbolisation et de l'habillage cartographique.

Détection de changement

La détection de changement implique un jeu de donnée temporelle pour des données multi-temporel pour l'analyse quantitatif des effets de changement. Ce processus de détection de changement a permis d'identifier l'état de la dynamique de l'occupation du sol par des images de différentes dates. Il a permis aussi un meilleur contrôle de l'extension des zones inondables par rapport à la configuration future sur l'occupation du sol.

Prévision de la configuration future des zones

La prédiction a permis de faire ressortir l'état de l'occupation de la rive nord de Bamako d'ici l'horizon 2030. Elle a été effectuée avec le logiciel Idrisi après exploration des données.

ü Données et traitements pour l'objectif 2

Données

§ Les images classifiées de 1984 et de 2017

§ Données cartographiques de Bamako

28

Traitements

§ Conversion des images classifiées d'Envi à Idrisi

§ Mise en page de la carte de prévision

V' Données et traitements pour l'objectif 3

§ Utilisation du (MNT)

La réalisation de ce MNT a été faite par le mosaïquage des deux dalles (n12-w008-1arc-v3, n12-w009-1arc-v3) de résolution 30 m dans ENVI 4,7 et ArcGIS 10,4. Le Modèle Numérique du Terrain (MNT) est très important pour faire la configuration du relief. C'est à partir du modèle Numérique de terrain que sont effectuées plusieurs analyses.

§ Traitement des données SRTM

§ Mosaïquages

§ Extraction d'une carte de relief

§ Conversion et reclassification du MNT

§ Calcul de la densité de drainage

Une analyse de densité permet de déterminer la densité de drainage du réseau hydrographique, L'outil « Spatial analyst Tools » d'Arctoolbox a permis de calculer la densité. La densité de drainage permet d'identifier les zones fortement drainées.

§ Elaboration de la carte des enjeux

Les enjeux sont des investissements humains tels qu'habitat, les équipements, usines, etc. La carte des enjeux permet de montrer la distribution spatiale de ces implantations humaines menacées par l'inondation.

Une analyse de superposition des couches Bâtis et équipements a permis de ressortir ces différents enjeux.

29

Analyses spatiales

§ Identification des zones à risque d'inondation

Le premier travail fut un levé de coordonnées GPS (x, y et z) sur le terrain afin d'avoir les coordonnées des zones exposées au risque d'inondation.

Le logiciel Global Mapper a permis de générer des zones à risque d'inondation.

Ce tableau suivant contient les coordonnées qui ont permis de générer les sites propices.

Tableau 2: Coordonnées des sites exposés aux crues maximales

Coordonnées	X	Y	Z
1	612784,98	1400810,02	334
2	612850,21	1400859,82	335
3	612800,28	1400901,17	335
4	612702,33	1401516,35	335
5	612619,46	1401512,38	336
6	612383,55	1401916,75	337
7	611160,76	1401188,91	338
8	611145,24	1401140,54	337
9	611371,21	1401122,81	337
10	611676,65	1400976,79	335
11	611667,19	1400875,79	336
12	612504,01	1400361,65	330
13	612479,58	1400304,00	330
14	612937,19	1399735,51	328
15	612834,34	1399645,39	318
16	613282,01	1398940,45	322
17	613184,46	1398905,57	324
18	613324,04	1398793,74	322
19	613263,27	1398769,80	322
20	603681,16	1394411,95	327
21	603801,53	1394309,03	327
22	603627,83	1394943,24	330
23	603368,05	1395432,18	335

Le tableau suivant résume la méthodologie utilisée.

30

Figure 10: Diagramme méthodologique

CHAPITRE 3 : RESULTATS OBTENUS ET DISCUSION 3.1 RESULTATS OBTENUS

3.1.1 Dynamique de l'occupation sur la rive nord de Bamako

Une classification supervisée des images Landsat TM 1984, ETM+ 2000 et de OLI-TIRS 2017 a été effectuée sous ENVI 4.7 et a généré 5 cinq classes thématiques :

Le bâti (routes et constructions), le couvert végétal, les sols nus, l'eau et les affleurements rocheux.

3.1.1.1 Occupation des sols de la rive nord de Bamako en 1984

La carte montre une forte présence de végétation et de bâti par rapport aux autres unités d'occupation. Elle montre aussi une forte concentration du bâti dans la zone d'étude et un peux vers le côté Est aussi. _Le côté Ouest a une concentration de la végétation et vers le Nord l'affleurement rocheux domine la végétation. La carte ci-dessous montre l'occupation de 1984

31

Figure 11: Occupation de la rive nord de Bamako en 1984

32

Le tableau suivant montre la matrice de confusion de l'image Landsat TM de 1984, La classification des scènes d'image TM utilisée a été validée avec une précision de 98%.

Overall Accuracy 0,989651929 soit 98, 9652%

Kappa Coefficient= 0, 9857

Tableau 3 : Matrice de confusion de la classification de l'image TM 1984

Classes	Eau	Végétation	Bati	Sols nus	Affleurement rocheux	Total	IPC	Commission	Omission
Eau	1007	0	0	0	0	1007	1	0,00	0,00
Végétation	0	651	0	0	1	652	0,99	0,15	0,76
Bati	0	0	1100	2	1	1103	0,99	0,27	2,14
Sols nus	0	0	21	21	0	42	0,5	50,00	8,70
Affleurement rocheux	0	5	3	0	377	385	0,97	2,08	0,53
Total	1007	656	1124	23	379	3189
ICV	1	0,99	0,97	0,91	0,99
Commission	0	0,001	0,0008	0,4	0,002

La figure ci-dessous présente les proportions des unités obtenues à partir du tableau de confusion pour l'évaluation de la performance des classifications supervisées de 1984.

Eau Végétation Bati Sol nus Affleurement rocheux

Bati

35%

Sol nus

1%

Affleurement rocheux

12%

Végétation

20%

Eau

32%

Figure 12: Proportion des unités des sols de la rive nord de Bamako en 1984

33

Cette figure montre la dynamique d'occupation des sols en 1984, Le bâti était constitué à 35%, 32% pour l'eau, 20% de végétation, 12% d'affleurement rocheux et 1% de sol nus.

3.1.1.2 Occupation des sols de la rive nord du fleuve Niger à Bamako en 2000 La carte suivante montre l'occupation des sols de la rive nord du fleuve Niger à Bamako en 2000

Figure 13: Occupation de la rive nord de Bamako en 2000

Le tableau suivant montre la matrice de confusion de l'image Landsat ETM+ de 2000. La classification des scènes d'image TM utilisée a été validée avec une précision de 99%.

Overall Accuracy 0,992426537 soit 99, 2427% Kappa Coefficient = 0, 9902

34

Tableau 3: Matrice de confusion de la classification de l'image ETM+ 2000

Classes	Eau	Végétation	Bâti	Sol nus	Affleurement rocheux	Total	IPC	Commission	Omission
Eau	677	0	0	0	0	677	1	0,00	0,00
Végétation	0	297	1	0	2	300	0,99	1,00	0,67
Bâti	0	1	1071	0	8	1080	0,99	0,83	1,20
Sol nus	0	0	0	542	0	542	1	0,00	0,00
Affleurement rocheux	0	1	12	0	689	702	0,98	1,85	1,43
Total	677	299	1084	542	699	3301
ICV	1	0,99	0,98	1	0,98
Commission	0	0,003	0,0009	0	0,001

Ce graphique affiche la matrice de confusion de l'image Landsat ETM+ de 200. La classification de l'mage ETM+ 2000 a été validé avec une précision de d'utilisateur de 99%. Les erreurs de commission ne sont pas élevées dans l'ensemble de la classification.

Sols nus

10%

Bâti affleurement rocheux Eau Sols nus Végétation

Eau

8%

Végétation

18%

affleuremen t rocheux

20%

44%

Bâti

Figure 14: Proportion des unités sols de la rive nord de Bamako en 2000 3.1.1.3 Occupation des sols de la rive nord de Bamako en 2017

Le traitement de l'image Lansdat a permis la réaliser la carte d'occupation du sol de 2017 de la rive nord de Bamako.

35

Figure 15: Occupation de la rive nord de Bamako en 2017

Ce tableau révélé la matrice de confusion de l'image Landsat OLI-TIRS de 2017. La classification des scènes d'image TM utilisée a été validée avec une précision de 95%.

Overall Accuracy = 0, 9511700468 soit 95, 1170% Kappa Coefficient = 0, 9221

Tableau 4: Matrice de confusion de classification de l'image OLI-TIR 2017

Classes	Eau	Végétation	Bâti	Sols nus	Affleurement rocheux	Total	IPC	Commission	Omission
Eau	999	0	0	0	0	999	100	0	0,3
Végétation	0	728	27	0	19	774	84	5,94	2,41
Bâti	0	9	3466	0	16	3491	99	0,74	6,88
Sols nus	3	3	32	1139	0	1177	96	41,35	0,71
Affleurement rocheux	0	6	137	1	765	909	84	15,75	4,38
total	1002	746	3662	1140	800	7350
ICV	99	97	94	99	95
Commission	0,0009	0,001	0,0002	0,0008	0,001

36

Apres chaque classification, il était nécessaire de procéder à un rassemblement des pixels et d'éliminer tous les pixels isolés

Eau Végétation Bati Sol nus Affleurement

Sol nus

2%

Bati

57%

Affleuremen t rocheux

13%

Eau

16%

Végétation

12%

Figure 16: Proportion des unités d'occupation des sols de la rive nord de Bamako en

2017

La figure 16 révèle de la matrice de confusion de l'image OLI qui a été validé avec une précision d'illustration moyenne de 95%, Le bâti occupe 57% du sol, l'eau 16%, les affleurements rocheux 13%, la végétation 12% et les sols nus occupe 2%.

Après la classification supervisée des images multi-dates il y a une progression rapide du bâti par rapport aux autres unités d'occupation. Elle montre aussi une régression des cours d'eau et du fleuve Niger par rapport au profit du bâti. Cette progression et régression prouve montre que les zones à risque d'inondation ne sont menacées.

3.1.2 Occupation future de la rive nord du fleuve NIGER à Bamako à l'horizon 2030

Après la classification, les différentes images classifiées montrent l'occupation du sol de la rive nord de Bamako. La superposition des différentes dates deux à deux ont permis d'effectuer les opérations de changement 1984 et 2000, 2000 et 2017 et enfin 1984 et 2017. L'opération de changement de détection a été exécutée à partir de l'environnement ENVI

37

4.7 avec en entrée les trois images classifiées formant ainsi une période de seize ans 19842000) et une période de dix-sept ans de (2000-2017).

Ces résultats présentent l'état des unités de la dynamique de l'occupation des sols de la rive nord en 1984, 2000, et 2017, obtenus à partir de la classification des images satellitaires Landsat TM, ETM+ et OLI-TIRS ont permis de voir les changements observés entre ces trois dates au sein des unités d'occupation des sols de la rive nord de Bamako.

3.1.2.1 Etat de l'occupation des sols de la rive nord entre 1984-2017

Ces résultats parviennent de la classification supervisée des images Landsat TM de 1984, ETM+ 2000, et OLI-TIRS de 2017 de la scène qui couvrent la rive nord de Bamako.

Cette carte montre la dynamique des sols de la rive nord de Bamako entre 1984 à 2000. Les analyses montrent qu'il y a eu stabilité, progression et de régression des sols de la rive nord.

Evaluation du changement entre 1984 et 2000

Entre 1984 et 2000, les d'occupation des sols de la rive nord de Bamako ont connu beaucoup des changements. Cette figure montre les différents changements qu'a connu la rive nord, Sur cette carte on a des unités d'occupation qui ont connu de stabilité, de progression et de régression.

38

Figure 17: Changement entre 1984 et 2000

39

Tableau 5: Matrice de transition du changement des sols entre 1984 à 2000 en pourcentage

2000 1984	Eau	Végétation	Bâti	Sols nus	Affleurement rocheux	Row Total	Class Total
Eau	72,84	0,00	0,195	0,00	0,00	100,00	100,00
Végétation	9,58	35,68	7,04	0,07	15,92	100,00	100,00
Bâti	9,61	22,84	86,42	0,48	35,56	100,00	100,00
Sols nus	0,17	22,39	1,56	99,36	7,09	100,00	100,00
Affleurement rocheux	7,79	19,09	4,78	0,09	41,44
Class Total	100	100	100	100	100
Class Changes	27,16	64,33	13,58	0,64	58,56
Image Difference	-26,66	-42,93	57,95	6,06	-26,34

Evaluation du changement entre 1984 et 2017

Entre 1984 et 2017 la rive nord de Bamako étant le site où est fondé Bamako a connu un changement impressionnant sur la dynamique de l'occupation. La figure ci-dessous présente les différents changements que la rive nord a connus de 1984 à 2017.

40

Figure 18: Changement entre 1984 et 2017

Tableau 6: Matrice de transition entre 1984 et 2017 en pourcentage

2017 1984	Eau	Végétation	Bâti	Sols nus	Affleurement rocheux	Row Total	Class Total
Eau	68,14	0,00	0,073	0,00	0,00	100,00	100,00
Végétation	6,97	32,84	5,468	0,05	12,14	100,00	100,00
Bâti	18,90	43,65	85,594	99,70	59,21	100,00	100,00
Sols nus	5,59	11,16	4,403	0,20	7,69	100,00	100,00
Affleurement rocheux	0,40	12,35	4,46	0,05	20,96	100,00	100,00
Class Total	100,00	100,00	100,00	100,00	100,00
Classe Changés	31,86	67,159	14,41	99,80	79,04
Difference Image	-31,67	-50,867	664,66	-94,68	-58,67

41

Evaluation du changement entre 2000 et 2017

Cette carte révèle les unités d'occupation des sols en progression, en régression et en stabilité entre 2000 et 2017. Elle a été obtenue après la superposition des images de 2000 et 2017.

Figure 19: Changement entre 2000 et 2017

Tableau 7: Matrice de transition 2000 à 2017 en pourcentage

2017 2000	Eau	Végétation	Bâti	Sols nus	Affleurement rocheux	Row Total	Class Total
Eau	90,80	0,37	0,12	0,00	0,27	100,00	100,00
4 Végétation	0,33	49,61	4,28	1,66	13,19	100,00	100,00
Bâti	3,53	35,02	85,74	96,11	45,81	100,00	100,00
Sols nus	534	7,35	4,50	1,81	6,75	100,00	100,00
Affleurement rocheux	0,00	7,65	5,356	0,42	33,98	100,00	100,00
Class Total	100,00	100,00	100,00	100,00	100,00
Classe Changés	9,20	50,39	14,27	98,19	66,02
Difference Image	-6,84	-13,91	384,11	-94,98	-43,89

superficie en m²

Eau Végétation Bati Sol nus Affleurement

rocheux

1984 2000 2017

4000

3500

3000

2500

2000

1500

1000

500

0

42

43

Figure 20 : Changement observe par les unités d'occupation au cours des trois années 3.1.2.2 Projection de la dynamique de l'occupation de la rive nord de Bamako

à l'horizon 2030

Le logiciel Idrisi offre la possibilité de prédire la dynamique de la croissance urbaine à travers la chaine de Markov. Elle a permis de produire à partir des cartes de l'occupation du sol de 1984 et 2017, la carte de la dynamique de l'occupation du sol à l'horizon 2030. Cette carte de prédiction montre l'état de la dynamique des sols. Cette carte montre une forte progression du bâti en 2030 et qui occasionnera une extension spatiale des zones inondable de la rive nord. C'est dans ce but que le 3ème objectif de ce mémoire est centré sur l'analyse spatiale de l'extension des inondations sur la configuration future de l'occupation la rive nord de Bamako.

Cette prévision a pour objectif de contribuer à une meilleure prise de décision dans la planification des zones à risque d'inondation dans la rive nord de Bamako.

Figure 21: Prévision des unités d'occupation des sols en 2030

Ø Probabilité de transition des unités d'occupation

La probabilité de transition des unités d'occupation du sol est calculée par pixel, Cette probabilité de transition renseigne sur les éventualités de changement ou de conversion des unités d'occupation du sol, Ce tableau est obtenu à partir de la moyenne des cartes d'occupation, des matrices de probabilité de transition du sol de 1984, 2000 et de 2017.

44

Tableau 8: Matrices de probabilité de transition des unités d'occupation des sols calculés à partir de la chaine de Markov en 2030

Classes	Eau	Végétation	Bâti	Sols nus	Affleurement rocheux	Total
Eau	0,85	0,05	0,04	0,05	0,00	1
Végétation	0,00	0,50	0,19	0,16	0,16	1
Bâti	0,00	0,04	0,88	0,04	0,04	1
Sols nus	0,00	0,00	1,00	0,00	0,00	1
Affleurement rocheux	0,00	0,14	0,43	0,10	0,33	1

Ce tableau montre la probabilité de l'occupation des sols en 2030. De 1984 à 2017 et de 2030 le bâti augmentera par rapport aux autres unités d'occupation de sol.

L'analyse ce tableau révèle que parmi les unités d'occupation de sol, la probabilité de changement du bâti est la plus forte (0,88) au profit des autres unités d'occupation des sols.

45

3.1.3 Analyse de l'extension spatiale de l'inondation

3.1.3.1 Les analyses intermédiaires Modèle Numérique de Terrain (MNT)

Figure 22: MNT reclassé de la rive nord de Bamako suivant quatre classes

Le MNT a été reclassée en quatre classes à savoir : les zones très élevées (altitudes entre 515 et 340), les zones d'altitudes moyennes (altitudes entre 340 et 330), les zones de faibles altitude (altitudes entre 330 et 321) et les zones de très faibles altitudes (altitudes entre 321 et 316).

La carte des pentes

Les pentes sont des indicateurs très important dans l'étude des zones inondables. Les pentes très fortes longent la rive, d'Ouest en Est avec la chaine de collines de Koko Koulou, Lassa Koulou, Koulouba, point G, Sikoroni Koulou, Sikoroni Koulou et Nafadji Koulou. Ces collines drainent de fortes quantités d'eaux vers le fleuve Niger qui se situe dans la plaine,

au pied des collines. Les pentes modérées sont peu nombreuses sur l'ensemble la rive nord. Les pentes faibles et très faibles se trouvent au centre de la rive et du côté Sud. Quant aux pentes fortes, elles se situent au nord des communes I, II, III et IV.

Les pentes obtenues ont été ensuite reclassées en quatre classes de la manière suivante :

§ Les pentes entre 0% et 2% sont dans la classe très faible

§ Les pentes entre 2% et 8% sont dans les classes faibles

§ Les pentes entre 8% et 17% sont dans la classe moyenne

§ Les pentes au-delà de 17% sont dans la classe forte

46

Figure 23 : Pentes de la rive de Bamako

47

Carte des densités de drainages de la ville de Bamako

La densité de drainage permet de déterminer le niveau de drainage d'une zone donnée. Les densités sont plus fortes dans les communes I, II, III et IV.

Figure 24: Densité de drainage de la rive nord de Bamako

Carte des enjeux de la rive nord de Bamako

La carte des enjeux permet de montrer la répartition des activités humaines sur le terrain. Les enjeux ont été classés en trois groupes à savoir l'habitat qui est l'ensemble des zones

48

habitées en général, les Transports, l'équipement (les équipements publics et services), la végétation et le sol représentent les zones de cultures.

Figure 25 : Carte d'enjeux de la rive nord de Bamako

3.1.3.2. Simulation de l'extension spatiale de l'inondation

La simulation du niveau d'eau a permis de spatialiser la couverture de l'inondation a l'aide des altitudes. La rive a été sélectionnée pour pouvoir simuler la couverture de l'eau et voir où l'eau atteindrait, en tenant compte de toutes les caractéristiques du terrain qui empêchent l'écoulement comme les digues, les bâtiments, les infrastructures routières) sur la rive nord de Bamako.

49

Figure 26 : Extension du risque d'inondation dans la rive nord de Bamako

Cette carte a été obtenue par la combinaison des fichiers de forme représentant les enjeux et de celui obtenue par la simulation de l'extension maximale de l'inondation. On remarque sur cette figure que l'habitat spontané est plus exposé au risque d'inondation. Il y a aussi une extension spatiale sur les ilots, les équipements (centres de santé, les routes). La figure montre que les communes I, II, IV sont plus exposées à l'extension du risque d'inondation et la commune III est moins exposée.

3.1.3.3 Les analyses spatiales

Les analyses spatiales sont des outils d'aide pour une meilleure connaissance de l'extension des unités d'occupation du sol. Elles ont été réparties en deux catégories : les ilots et les habitats spontanés.

50

3.1.3.4 Répartition spatiale des ilots sur la rive nord

Les analyses spatiales montrent la distribution spatiale des éléments d'occupation du sol. Les ilots des communes affectés sont : Commune I : 1318,6 ha ; commune II : 1033,3 ha ; commune III : 527, 5 et la commune IV : 1053,0 ha.

Le graphique ci-dessous montre des ilots et ceux exposé à l'extension du risque par commune de la rive nord de Bamako.

	1400 1200 1000 800 600 400 200 0
Superficie en hectare
		Commune I Commune II Commune III Commune IV Superficie tolale des ilots Superficie des ilots exposés

Figure 27 : Part des ilots exposés par commune

Cette précédente figure montre l'étendue des superficies des ilots exposés aux risques d'inondation par commune. La commune dont les ilots sont plus exposés à l'extension du risque est la Commune II avec 44%, suivi de la commune IV, 25%, la commune I, 18% et la commune II, 12%. Les ilots de la commune II sont plus exposés et cela peut être expliqué par le fait que le premier village de Bamako se trouve en commune II. Sur l'ensemble des superficies des ilots, les analyses ont montré que 25% de la superficie totale des ilots sont exposés à une extension de risque d'inondation.

51

3.1.3.5 L'habitat spontané

Il est reparti comme suit : la commune I a une superficie de 557 ha d'habitats spontanés ; la commune II, 31 ha ; la commune III, 54 ha et la commune IV, 699 ha.

Les superficies totales de l'habitat spontané non exposé et ceux exposé au risque se présentent de la manière suivante. La commune II abrite 76% de l'habitat spontané qui est exposé au risque d'inondation, 51% pour la commune IV, 22% pour la commune I et 0% pour la commune III. Les analyses ont montré que 38% de l'habitat spontané de la rive nord se trouve dans l'extension du risque d'inondation.

700

Superficie en hectare

600

500

400

300

200

100

0

800

Commune I Commune II Commune III Commune IV

Superficie totale de l'habitat spontané Superficie de l'habitat exposé

Figure 28 : Part de l'habitat spontané exposé par commune

Figure 29 : Inondation en commune I dans le quartier de Bankoni

52

Source : BAMBA août 2018

53

3.2 DISCUSSION

Sur les deux rives du Niger dans la ville de Bamako, les risques d'inondation sont généralement causés par des fortes précipitations. La montée des eaux du fleuve Niger et le cru des cours d'eaux provoquent un débordement massif des eaux dans la rive nord avec des dégâts matériels et humains. Les résultats obtenus dans cette étude ont permis de faire une meilleure connaissance de l'extension de l'inondation.

Différentes études faites sur la ville de Bamako (Koungoulba, 2009 et Ballo, 2014). Ballo (2014) a estimé que les inondations à Bamako ont engendré de nombreux dégâts dans ces dernières années. Les zones ciblées par ces études sont quelques quartiers de la commune V notamment : Lafiabougou, Hamdallaye Sebenikoro et quelques secteurs de Djikoroni. Selon Ballo la vulnérabilité de ces quartiers au risque d'inondation est liée au mauvais état des voiries, à l'insuffisance voire l'inexistence des réseaux d'évacuation, à l'insuffisance d'équipements collectifs. Aussi le problème d'expansion urbaine qui constitue la cause principale de la prolifération des installations anarchiques et d'occupation des lits majeurs et des servitudes des cours d'eau de commune V de Bamako.

Les résultats obtenus par Koungoulba 2009 confirment la concentration des zones à risque fort dans la plaine alluviale du fleuve Niger et les environs des cours d'eau. La dominance des habitations spontanées et la nature du matériau de construction généralement en banco dans ces quartiers est un facteur aggravant le risque d'inondation. Il montre que les populations vivant dans ces zones subissent des perturbations dans les activités socio-économiques, la prolifération des maladies ainsi que des pertes en vies humaines.

Les résultats obtenus à partir des analyses spatiales ont montré que la rive nord de Bamako est exposée à une extension de risque d'inondation. Sur une superficie totale de 3932,6 ha des ilots, 25% sont exposés à l'extension du risque d'inondation, sur 1341 ha de l'habitat spontané 512 ha, soit 38% sont exposés au risque.

54

CHAPITRE 4 : CONCLUSION RECOMMANDATIONS

5.1 CONCLUSION

L'utilisation de la télédétection et des SIG a permis de connaissance l'occupation du sol de 1984, 2000, 2017. Elle a permis aussi d'avoir une idée plus précise sur l'occupation future de la rive nord du fleuve Niger à Bamako.

Par rapport aux autres éléments d'occupation du sol subissant l'action anthropique à favoriser les risques d'inondation. Les analyses effectuées ont montré que le niveau l'extension du risque est plus élevé vers le côté sud de la rive nord de Bamako. Cela peut expliquer une probabilité de fréquence du risque d'inondation en saison de pluie dans la rive nord de Bamako. La zone industrielle de Bamako qui regroupe plus de 70% des industrielles du pays, la cité ministérielle, se trouvent dans la zone d'extension du risque d'inondation. Une conséquence grave du risque d'inondation sur ces zones pourrait être la pollution des eaux du fleuve par les produits chimiques découlant de l'activité industrielle. Quelques quartiers spontanés sont aussi dans ces zones d'extension du risque d'inondation. La plupart des quartiers spontanés de la rive nord particulièrement la commune I et IV, qui par leur précarité d'aménagements et le matériau de construction (banco) utilisé sont beaucoup affectées par les inondations chaque année, Ces deux communes sont sollicitées par les ruraux qui se dirigent vers la capitale chaque année.

La combinaison des données des fichiers de forme représentant les enjeux et de celui généré par la simulation de l'extension maximale de l'inondation ont permis de déterminer les zones propices au risque d'inondation. La carte de l'extension du risque obtenue peut servir les autorités dans la prise de décisions dans le future pour une meilleure gestion de l'inondation.

5.2 RECOMMANDATIONS

Au terme de cette étude, il convient de noter que pour un bon suivi des risques d'inondation dans la rive nord de Bamako, les autorités doivent :

55

Réviser le Schéma Directeur d'Aménagement (SDA) de la ville en donnant une priorité de protéger les zones à risque d'inondation ;

Utiliser les résultats de l'étude pour sensibiliser les populations sur les risques d'inondations afin de sauver les personnes et leurs biens;

Mettre en place des dispositifs pour sécuriser les populations avant, pendant, et après les inondations ;

Maitriser la spéculation foncière en imposant aux différents acteurs (techniciens, urbanistes, aménagistes, élus communaux etc.) le respect de la loi interdisant l'occupation anarchique des lits des cours, du fleuve ainsi que les zones à risque d'ionodation dans la rive nord;

La carte de l'extension du risque pourra aider les autorités à faire une meilleure connaissance des zones à risque d'inondation et par conséquent peut aider aussi les autorités à prendre des décisions pour mieux gérer les risques et aussi de faire la sensibilisation des populations sur les risques auxquels elles sont exposées.

56

RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES

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Allard, P., (2000) : Éléments pour une problématique de l'histoire du risque, Du risque accepté au risque maîtrisé, Représentations et gestion du risque d'inondation en Camargue, XVIIIe-XIXe siècles 289-294.pp

Ballo, S., (2014) : Dynamiques urbaines et inondations à Bamako : étude d'un processus de Vulnérabilité en commune IV du district, Université des Sciences Sociales et de Gestion de Bamako (U.S.S.GB), p.75

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Creach, S. (2015). L'utilisation d'un index à petite échelle pour identifier les zones à risque de décès dues aux inondations côtières : leçons tirées de Xynthia sur la côte atlantique française dangers naturels, mars, 1-3, pp

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PPRI (document non date) Plan de prévention des risques, www, prim,net (consulté le 19 juillet 2018)

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Tanguy. M., Chokmani.K., (2012), Caractérisation de la vulnérabilité des populations aux inondations en milieu urbain, Québec.103.p

58

LISTE DES FIGURES

Figure 1: Situation géographique de la rive nord 12

Figure 2: Relief de la rive nord de Bamako 13

Figure 3: Réseau hydrographique de la rive nord 14

Figure 4: Diagramme ombrothermique à Bamako 15

Figure 5: Cumuls pluviométriques annuels à Bamako de 1919 à 2017 15

Figure 6 : Pluviométrie saisonnière à Bamako 16

Figure 7: Démographie de la rive nord à Bamako de 1884 à 2009 17

Figure 8: La carte de densité de la population par commune 17

Figure 9: Evolution de la population de la rive nord à Bamako de 1984 à 2018 18

Figure 10: Diagramme méthodologique 30

Figure 11: Occupation de la rive nord de Bamako en 1984 31

Figure 12: Proportion des unités des sols de la rive nord de Bamako en 1984 32

Figure 13: Occupation de la rive nord de Bamako en 2000 33

Figure 14: Proportion des unités sols de la rive nord de Bamako en 2000 34

Figure 15: Occupation de la rive nord de Bamako en 2017 35

Figure 16: Proportion des unités d'occupation des sols de la rive nord de Bamako en 2017 36

Figure 17: Changement entre 1984 et 2000 38

Figure 18: Changement entre 1984 et 2017 40

Figure 19: Changement entre 2000 et 2017 41

Figure 20 : Changement observe par les unités d'occupation au cours des trois années 42

Figure 21: Prévision des unités d'occupation des sols en 2030 43

Figure 22: MNT reclassé de la rive nord de Bamako suivant quatre classes 45

Figure 23 : Pentes de la rive de Bamako 46

Figure 24: Densité de drainage de la rive nord de Bamako 47

Figure 25 : Carte d'enjeux de la rive nord de Bamako 48

Figure 26 : Extension du risque d'inondation dans la rive nord de Bamako 49

Figure 27 : Part des ilots exposés par commune 50

Figure 28 : Part de l'habitat spontané exposé par commune 51

Figure 29 : Inondation en commune I dans le quartier de Bankoni 52

LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1: Caractéristiques des données utilisées 24

Tableau 2: Coordonnées des sites exposés aux crues maximales 29

Tableau 3: Matrice de confusion de la classification de l'image ETM+ 2000 34

Tableau 4: Matrice de confusion de classification de l'image OUI-TIR 2017 35

Tableau 5: Matrice de transition du changement des sols entre 1984 à 2000 en pourcentage 39

Tableau 6: Matrice de transition entre 1984 et 2017 en pourcentage 40

Tableau 7: Matrice de transition 2000 à 2017 en pourcentage 41

Tableau 8: Matrices de probabilité de transition des unités d'occupation des sols calculés à partir de la

chaine de Markov en 2030 44

59

TABLE DES MATIERES

CERTIFICATION 2

ATTESTATION 2

DEDICACE 3

REMERCIEMENTS 4

LISTE DES ACRONYMES 6

RESUME 7

ABSTRACT 7

CHAPITRE 1: INTRODUCTION 8

1.1 Cadre théorique de l'étude 8

1.1.1 Problématique 8

1.1.2 Cadre géographique 11

1.1.2.1. Le cadre physique 12

1.1.2.2 Les aspects humains 16

1.2 Clarification des concepts et la revue de la littérature 19

1.2.1 Clarification des concepts 19

1.2.2 Revue de la littérature 21

1.3. Les objectifs de l'étude 22

1.3.1 Objectif principal 22

1.3.2 Objectifs spécifiques 22

CHAPITRE 2 : METHODOLOGIE 23

2.1 Données 23

2.2 Traitement des données 25

2.2.1 Méthode de traitement 25

2.2.2 Prétraitement des images 25

2.2.3 Traitements 25

CHAPITRE 3 : RESULTATS OBTENUS ET DISCUSION 31

3.1 Résultats obtenus 31

60

3.1.1 Dynamique de l'occupation sur la rive nord de Bamako 31

3.1.1.1 Occupation des sols de la rive nord de Bamako en 1984 31

3.1.1.2 Occupation des sols de la rive nord du fleuve Niger à Bamako en 2000 33

3.1.1.3 Occupation des sols de la rive nord de Bamako en 2017 34

3.1.2 Occupation future de la rive nord du fleuve NIGER à Bamako à l'horizon 2030 36

3.1.2.1 Etat de l'occupation des sols de la rive nord entre 1984-2017 37

Evaluation du changement entre 1984 et 2000 37

Evaluation du changement entre 1984 et 2017 39

Evaluation du changement entre 2000 et 2017 41

3.1.2.2 Projection de la dynamique de l'occupation de la rive nord de Bamako à l'horizon 2030 42

3.1.3 Analyse de l'extension spatiale de l'inondation 45

3.1.3.1 Les analyses intermédiaires 45

Modèle Numérique de Terrain (MNT) 45

La carte des pentes 45

Carte des densités de drainages de la ville de Bamako 47

Carte des enjeux de la rive nord de Bamako 47

3.1.3.2. Simulation de l'extension spatiale de l'inondation 48

3.1.3.3 Les analyses spatiales 49

3.1.3.4 Répartition spatiale des ilots sur la rive nord 50

3.1.3.5 L'habitat spontané 51

3.2 Discussion 53

CHAPITRE 4 : CONCLUSION RECOMMANDATIONS 54

5.1 Conclusion 54

5.2 Recommandations 54

RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES 56

LISTE DES FIGURES 58

LISTE DES TABLEAUX 58

TABLE DES MATIERES 59