Dynamiques d'expansion urbaine et recul du couvert végétal à Bouaké et Korhogo (Côte d'Ivoire) : analyse diachronique par télédétection
Abstract
En Afrique subsaharienne, l’essor rapide de l’urbanisation provoque un étalement urbain qui transforme progressivement les espaces verts périurbains. En Côte d’Ivoire, la proportion de population vivant en ville est passée de 19 % en 1960 à 51,7 % en 2021. Cette étude examine la croissance du bâti et les mutations de la couverture végétale à Bouaké et à Korhogo entre 2000 et 2025, en récurant à une classification supervisée d’images satellitaires multi-dates, mise en œuvre avec l’algorithme Random Forest sous R. Quatre classes thématiques ont été retenues : zones bâties, végétation, sols nus et plans d’eau. Pour l’analyse diachronique de l’occupation du sol, trois dates de référence ont été considérées : 2000, 2010 et 2025. Les matrices de confusion reposent sur une validation interne fondée sur les pixels extraits des polygones de référence utilisés pour l’apprentissage du classificateur. Les indicateurs d’exactitude doivent donc être interprétés comme des mesures de cohérence interne du modèle et non comme une validation indépendante fondée sur des points de terrain autonomes.
Les résultats mettent en lumière une hausse des surfaces bâties de 56,2 % à Bouaké et de 131,1 % à Korhogo. Dans ces deux villes, le rythme des constructions paraît dépasser celui de la croissance démographique, ce qui renvoie à un étalement urbain peu dense. Les trajectoires d’urbanisation divergent nettement : à Bouaké, l’extension ralentit sensiblement entre 2010 et 2025, tandis qu’à Korhogo la dynamique reste soutenue, au point qu’à l’horizon 2025 la surface bâtie dépassera le couvert végétal résiduel.
En résumé, l’analyse met en évidence une hausse du bâti et un recul des surfaces végétalisées dans les deux départements étudiés. Ces constats peuvent contribuer à approfondir la compréhension des dynamiques d’usage des sols dans les villes secondaires d’Afrique de l’Ouest.
In sub-Saharan Africa, rapid urbanization is driving urban sprawl that is gradually transforming peri-urban green spaces. In Côte d’Ivoire, the proportion of the population living in cities rose from 19% in 1960 to 51.7% in 2021. This study examines the growth of built-up areas and changes in vegetation cover in Bouaké and Korhogo between 2000 and 2025, using supervised classification of multi-temporal satellite imagery implemented with the Random Forest algorithm in R. Four thematic classes were identified: built-up areas, vegetation, bare ground, and water bodies. For the diachronic analysis of land cover, three reference dates were considered: 2000, 2010, and 2025. The confusion matrices are based on internal validation using pixels extracted from the reference polygons used for training the classifier. Accuracy indicators should therefore be interpreted as measures of the model’s internal consistency rather than as independent validation based on standalone ground truth points.
The results highlight a 56.2% increase in built-up areas in Bouaké and a 131.1% increase in Korhogo. In both cities, the pace of construction appears to exceed that of population growth, suggesting low-density urban sprawl. Urbanization trends diverge sharply: in Bouaké, urban expansion slows significantly between 2010 and 2025, while in Korhogo the pace remains strong, to the point that by 2025 the built-up area will exceed the remaining vegetation cover.
In summary, the analysis highlights an increase in built-up areas and a decline in green spaces in the two departments studied. These findings can help deepen our understanding of land-use dynamics in secondary cities in West Africa.
Downloads
References
2. Belgiu, M., & Drăguţ, L. (2016). Random forest in remote sensing: A review of applications and future directions. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 114, 24–31. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.01.011
3. Bjarnesen, J., & Turner, S. (2013). Intraregional conflict migration in West Africa: Dynamics, trajectories, and local responses. Conflict, Security & Development, 13(4), 349–366. https://doi.org/10.1080/14678802.2013.840620
4. Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45, 5–32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324
5. Cobbinah, P. B., & Amoako, C. (2012). Urban sprawl and the loss of peri-urban land in Kumasi, Ghana. International Journal of Social and Human Sciences, 6, 388–397.
6. Cohen, B. (2006). Urbanization in developing countries: Current trends, future projections, and key challenges for sustainability. Technology in Society, 28(1–2), 63–80. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2005.10.005
7. Congalton, R. G., & Green, K. (2009). Assessing the accuracy of remotely sensed data: Principles and practices (2e éd.). CRC Press.
8. Durand-Lasserve, A., & Royston, L. (Éds.). (2002). Holding their ground: Secure land tenure for the urban poor in developing countries. Earthscan.
9. Foody, G. M. (2002). Status of land cover classification accuracy assessment. Remote Sensing of Environment, 80(1), 185–201. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(01)00295-4
10. Galster, G., Hanson, R., Ratcliffe, M. R., Wolman, H., Coleman, S., & Freihage, J. (2001). Wrestling sprawl to the ground: Defining and measuring an elusive concept. Housing Policy Debate, 12(4), 681–717.
11. Herrera Gomez, M., Tetteh, E., & Yemets, B. (2017). Urban land-use change in coastal West African cities. Urban Climate, 22, 95–111. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2017.07.004
12. Institut National de la Statistique. (2021). Recensement général de la population et de l’habitat 2021 : Résultats globaux. INS.
13. Koffi, K. J., Kouame, F. K., & Traore, A. (2017). Dynamique de l’expansion urbaine d’Abidjan entre 1980 et 2014 par télédétection. Revue de Géographie Tropicale et d’Environnement, 1, 44–57.
14. Korah, P. I., Cobbinah, P. B., & Nunbogu, A. M. (2024). Urban expansion and agricultural land loss in Ghana: Patterns, drivers, and implications. Land Use Policy, 137, 106953. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2023.106953
15. Kouakou, K. (2017). Impact de la crise sociopolitique ivoirienne sur la ville de Bouaké : Analyse de la restructuration économique et spatiale. Les Cahiers d’Outre-Mer, 70(278), 389–412. https://doi.org/10.4000/com.8498
16. Lambin, E. F., & Meyfroidt, P. (2011). Global land use change, economic globalization, and the looming land scarcity. Proceedings of the National Academy of Sciences, 108(9), 3465–3472. https://doi.org/10.1073/pnas.1100480108
17. Landis, J. R., & Koch, G. G. (1977). The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics, 33(1), 159–174.
18. Lavigne Delville, P. (1998). Foncier rural, ressources renouvelables et développement en Afrique. Ministère des Affaires étrangères – Coopération et Francophonie.
19. Nations Unies, Département des affaires économiques et sociales, Division de la population. (2018). World urbanization prospects: The 2018 revision. Nations Unies.
20. Nations Unies, Département des affaires économiques et sociales, Division de la population. (2019). World urbanization prospects: The 2018 revision (ST/ESA/SER.A/420). Nations Unies.
21. Pal, M. (2005). Random forest classifier for remote sensing classification. International Journal of Remote Sensing, 26(1), 217–222. https://doi.org/10.1080/01431160412331269698
22. Potere, D., & Schneider, A. (2007). A critical look at representations of urban areas in global maps. GeoJournal, 69(1–2), 55–80. https://doi.org/10.1007/s10708-007-9102-z
23. Roy, D. P., Li, J., Zhang, H. K., & Yan, L. (2016). Best practices for the reprojection and resampling of Sentinel-2 Multi Spectral Instrument Level 1C data. Remote Sensing Letters, 7(11), 1023–1032. https://doi.org/10.1080/2150704X.2016.1212419
24. Seto, K. C., Fragkias, M., Güneralp, B., & Reilly, M. K. (2011). A meta-analysis of global urban land expansion. PLoS ONE, 6(8), e23777. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0023777
25. Seto, K. C., Güneralp, B., & Hutyra, L. R. (2012). Global forecasts of urban expansion to 2030 and direct impacts on biodiversity and carbon pools. Proceedings of the National Academy of Sciences, 109(40), 16083–16088. https://doi.org/10.1073/pnas.1211658109
26. Simon, D., McGregor, D., & Thompson, D. (2018). Contemporary perspectives on the peri-urban zones of cities in developing areas. Dans D. McGregor, D. Simon, & D. Thompson (Éds.), The peri-urban interface: Approaches to sustainable natural and human resource use (pp. 3–17). Earthscan.
27. Sylla, G., Coulibaly, T. J.-H., Coulibaly, N., Kouadio, K. C. A., Coulibaly, H. S. J. P., Cissé, S., Sié, K., Camara, I., & N’guessan, K. H. J. (2023). Urban expansion of Korhogo City (Côte d’Ivoire) using GIS and nocturnal remote sensing. Computational Urban Science, 3, Article 23. https://doi.org/10.1007/s43762-023-00099-6
28. UN-Habitat. (2022). World cities report 2022: Envisioning the future of cities. United Nations Human Settlements Programme.
29. Wulder, M. A., Roy, D. P., Radeloff, V. C., Loveland, T. R., Anderson, M. C., Johnson, D. M., Healey, S., Zhu, Z., Scambos, T. A., Pahlevan, N., Hansen, M., Gorelick, N., Crawford, C. J., Masek, J. G., Hermosilla, T., White, J. C., Belward, A. S., Schaaf, C., Lattanzio, A., … Cook, B. D. (2022). Fifty years of Landsat science and impacts. Remote Sensing of Environment, 280, 113195. https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.113195
30. Yao-Gnabeli, C. Y. (2014). Urbanisation et mutations des espaces agricoles périurbains en Côte d’Ivoire. Annales de l’Université de Bouaké, 11, 203–221.
31. Yemmafouo, A. (2013). Expansion urbaine et gestion foncière dans les villes moyennes du Cameroun. Les Cahiers d’Outre-Mer, 263, 395–414. https://doi.org/10.4000/com.6842
Copyright (c) 2026 Gaoussou Soro, Noufou Coulibaly, Adja Ferdinand Vanga, Kouakou Paul-Alfred Kouakou
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
