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Quand la recherche française vient au secours des forêts mondiales

Le LIF (laboratoire d’inventaire forestier) propose une méthode d’observation permettant, dans le futur, de mieux gérer les forêts et préserver la biodiversité

Publié le 09 septembre 2024

Temps de lecture : 5 minutes

forêt Vosges

La crise climatique que nous vivons actuellement impacte, entre autres, les politiques publiques, impliquant la nécessité de surveiller nos forêts. Marqueurs de la santé de notre planète, et véritables poumons, le laboratoire d’inventaire forestier de l’ENSG-Géomatique et de l’IGN a été l’un des premiers au monde à proposer une méthode de surveillance des forêts offrant la possibilité d’agréger de multiples données.  
 

station spatiale internationale

Tout commence par la mission GEDI, instrument développé par la NASA et hébergé à bord de la station spatiale internationale. Celle-ci est dotée d’un objectif de surveillance des forêts mondiales à l’aide de 3 lasers lidar. Seulement ces données ne permettent pas de caractériser, avec précision, ni la végétation, ni le volume de bois.  
 

Les chercheurs ont travaillé autour d’un échantillon situé dans les Vosges ayant pour caractéristique d’être recouvert à hauteur de 75% par la forêt. Peuplée de hêtres et de conifères à partir de 500 mètres d’altitude, cette forêt subie de plein fouet le réchauffement climatique en faisant face à une invasion de scolytes (dont le typographe qui creuse des galeries sous les écorces pour pondre ses œufs et entraîne la mort de l’arbre).  

forêt Vosges

Face à cette problématique, nos chercheurs* proposent une méthode permettant de combinant 3 sources de données existantes :  

  • celles relevées par l’inventaire forestier réalisées par l’IGN en France et prises à l’aide d’un lidar géoporté;  
  • celles émanant de la mission GEDI; 
  • et puis celles provenant de Sentinelle 2 via l’opération européenne Copernicus, via une série de satellites gérés par l’agence spatiale européenne. 

La méthode se base sur un clustering, des techniques de classification et de régression.  

Les données d’entrée se basent sur la hauteur maximale des arbres et la caractérisation du terrain (élévation, pente, exposition). En les combinant et en complément avec les données relevées via la mission GEDI, la méthode définit deux étapes dont la première définit le profil et les formes des classes structurelles de la végétation. La seconde étape est celle de l’appairage en utilisant un mapping en plusieurs dimensions de l’échantillon forestier.  

Utilisant également l’intelligence artificielle, cette méthode d’association des données a démontré des résultats très satisfaisants permettant potentiellement de retranscrire et tester le modèle sur d’autres typologies de forêts dans le monde. Ainsi, en généralisant cette méthode, dans le futur, nous pourrons surveiller et suivre l’évolution de l’état de la forêt (espèces présentes, nombre d’arbres sains et atteints, volume de bois présent).

*Nikola Besic, Cédric Véga chercheurs au Laboratoire d’inventaire forestier (LIF), Anouk Schleich et Sylvie Durrieu chercheuses à l’INRAE, UMR Territoires, Environnement, Télédétection Spatiale (TETIS) 

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Mis à jour 17/10/2024