Ce rapport présente les résultats des travaux accomplis. Il utilise les techniques des Systèmes d'information géographique (SIG) et des nouvelles données géo-référencées pour comprendre les conditions qui sous-tendent la pauvreté et la faim dans le monde, s'agissant notamment de l'environnement et des populations des zones de montagne. Conformément au système développé par le Programme des Nations unies pour l'environnement - Centre mondial de suivi de la conservation (UNEP-WCMC), en 2000, pour classer les zones de montagnes, l'analyse couvre aussi bien les zones de collines que les zones de haute montagne. L'utilisation des données sur la densité mondiale de la population, basées sur la carte LandScan 2000, permet d'estimer la population de chaque catégorie de zone de montagnes, ainsi que d'autres paramètres comme l'utilisation des terres agricoles, les systèmes de culture, les contraintes environnementales, et les rendements par personne. L'ensemble de ces informations permet d'évaluer la quantité de personnes vulnérables dans les populations de montagnes.

Les données sur la distribution spatiale et temporelle des sources et puits de carbone dans la biosphère terrestre sont indispensables tant pour les scientifiques que pour les responsables politique qui travaillent sur les questions de changements climatiques. Pour recueillir les données nécessaires, l'initiative Observation du carbone terrestre (OCT) a été lancée en 1999 par la Stratégie d'observation mondiale intégrée (SOMI). C'est une composante du Système mondial intégré d'observation du carbone (SMIOC), qui inclut aussi les océans et l'atmosphère. Le concept qui sous-tend l'OCT repose sur le recueil et la production de données sur les usages in situ du carbone terrestre (basé sur terre) et de données satellites, en combinaison avec une certain nombre de modèles climatiques, dans le but de parvenir à une analyse plus précise des réserves et des flux mondiaux. La composante in situ est complexe et beaucoup moins bien organisée au niveau mondial que la composante satellite. Le Système mondial d'observation de la terre (SMOT) et le Programme international Géosphère/Biosphère (PIGB) ont organisé un atelier spécifiquement consacré aux questions relatives aux données in situ pour faciliter la mise en œuvre de l'OCT. Ce rapport propose une synthèse des objectifs et des débats de l'atelier et expose les conclusions ...

Dans le cadre du projet de la FAO TCP/BUL/8922, trois grandes zones situées dans différentes régions de Bulgarie, et considérées comme représentatives de la production agricole du pays, ont été sélectionnées. Une méthode opérationnelle d'élaboration de cartes d'occupation du sol spécifiquement conçues à des fins agricoles grâce à des données satellites récentes, a été testée, puis finalisée. On a utilisé les images Landsat TM sans nuages les plus récentes pour les zones ciblées, choisis selon le calendrier cultural local.

Land cover maps constitute a necessary tool for development planning and management of the territory. Furthermore, land cover maps depicting the current reality are a must in countries where, due to political changes, rapid dynamic phenomena have taken place, resulting in a complete restructuring of the agricultural and other sectors, as in the case of Bulgaria. The scale of such maps should be large enough to provide detailed information, however it should allow for regional assessment, statistics and subsequent planning. The 1:50 000 scale is the most suited for this exercise.

The ARTEMIS system of the FAO Environment and Natural Resources Service (SDRN) routinely processes and disseminates data from a number of satellites. This concerns low-resolution images from the METEOSAT, NOAA and SPOT satellites that give an indication of rainfall conditions or vegetation development. The main use is in the field of early warning for food security. By analyzing a sequence of images, which are available at 10-daily and monthly intervals, the status and progress of the crop growing season can be monitored over very large areas, as done routinely by the country analysts of the FAO Global Information and Early Warning System (GIEWS). A number of software tools have been developed over the years to assist in the analysis.