Télédétection et forêts|améliorer la recherche sur la biodiversité

http://iufro2019.com/

Un public de plus de 2 800 personnes de plus de 96 pays. Plus de 1 200 projets de recherche présentés en cinq séances plénières, 19 séances parallèles, 172 séances techniques, 350 séances scientifiques, 1 648 présentations orales et 1 200 posters. Ce sont quelques-uns des chiffres clés du XXVe Congrès mondial de l’IUFRO, le plus grand événement de recherche forestière au monde, qui s’est tenu pour la première fois en Amérique latine, à Curitiba, Brésil, du 29 septembre au 5 octobre 2019.

Dans le cadre de cette conférence et en relation avec les thèmes abordés par les CES Paysage et Biodiversité, une session a été organisée en collaboration avec Petteri Vihervaara (Syke, Finlande, membre du réseau GOBON) intitulée : « Améliorer les objectifs de conservation de la biodiversité forestière : vers des solutions opérationnelles utilisant des technologies de télédétection ». Les douze présentations sélectionnées et les 30 posters exposés représentent l’état actuel de l’art et illustrent les défis et les possibilités offertes par la télédétection et la modélisation couplée pour la surveillance de la biodiversité.

Une session technique dédiée à la télédétection

Répondre aux besoins actuels en matière de conservation demande des méthodes opérationnelles pour évaluer la répartition des ressources naturelles tout en intégrant l’information sur l’état de l’habitat ; pour orienter la conservation et fonder l’évaluation des services écosystémiques. Un accès accru à l’imagerie satellitaire et de nouveaux développements dans l’analyse des données peuvent favoriser la réalisation des objectifs de conservation de la biodiversité en renforçant les processus de surveillance à diverses échelles spatiales et temporelles. La télédétection s’impose ainsi comme un fournisseur de données et de méthodes fondamentales pour analyser les surfaces forestières et surveiller les facteurs de stress, les pressions et les changements.

Les différentes présentations ont mis en évidence le développement de méthodes originales utilisant et combinant des informations provenant de différents capteurs pour l’écologie forestière. La disponibilité des archives d’images (Landsat, Spot, Aster) et le développement de nouvelles constellations de satellites (Copernicus) contribuent à la surveillance globale des écosystèmes forestiers. La plupart des cas présentés ont spécifiquement mis en évidence les progrès du LiDAR, de l’hyperspectral et du RADAR et leur apport pour cartographier avec précision la phénologie, la diversité des espèces, la distribution des communautés, les traits foliaires et la biomasse – autant de données souvent lacunaires pour évaluer la biodiversité. Les technologies de télédétection couplées à la modélisation offrent ainsi des opportunités majeures pour prédire les conséquences des variations des principaux facteurs, à différentes échelles, et pour planifier des mesures d’atténuation plus efficaces dans les systèmes forestiers.

Les apports de la cartographie alpha et bêta

Lors de la session technique de télédétection de l’IUFRO, Maria Santos de l’Université de Zürich (Suisse) a présenté les résultats d’une étude portant sur la cartographie de la diversité alpha et bêta sur un gradient de forêts humides et sèches en Inde à partir d’imagerie hyperspectrale (Huesca et al., 2019).
Les auteurs ont comparé des approches supervisées, type Random Forest, avec des méthodes non-supervisées similaires à celle proposée dans biodivMapR (u Lire page suivante) afin de déterminé l’échelle spatiale d’analyse optimale, qui correspond dans ce cas d’étude à 1 hectare.

La figure ci-dessus montre les résultats obtenus pour la cartographie de la diversité bêta, faisant apparaître les gradients de composition des communautés d’espèces à partir de l’approche non-supervisée basés sur l’hypothèse de variabilité spectrale (Asner et al. 2017).

Aller plus loin
Margarita Huesca, Maria J. Santos, Raman Sukumar, Susan L. Ustin. 2019 Biodiversity assessment in a tropical deciduous forest in Mudumalai National Park in India using AVIRIS-NG data2019. p. 610 In XXV IUFRO World Congress Forest Research and Cooperation for Sustainable Development. Pesq. flor. bras., Colombo, v. 39, e201902043, Special issue, p. 1-768 2019
pfb.cnpf.embrapa.br/pfb/index.php/pfb/article/view/2043/900

Des pistes de recherche prometteuses

Parmi les différentes pistes de possibles recherches futures, il faut souligner l’appel du Centre de surveillance de la conservation de la nature du PNUE-WCMC, délivré par William Simonson du Programme sur le changement climatique et la biodiversité. Un agenda de recherche en trois points :

  1. Un ensemble mondial de données, développé de manière systématique, distinguant parmi les zones forestières, les forêts naturelles des plantations ;
  2. Un investissement accru dans la surveillance systématique, à long terme et sur le terrain des vertébrés forestiers et amélioration du partage des données au sein du milieu de la recherche
  3. Un effort pour amener les modèles couplés à intégrer les données de terrain et les données de télédétection à différentes échelles.
Sandra Luque

Sandra Luques
INRAE |TETIS
Research Gate
@sandra.luques
Contributions


biodivMapR | cartographie de la biodiversité tropicale par imagerie optique

biodivMapR est un package développé en langage R permettant de produire des cartes d’indicateurs de biodiversité à partir de l’information issue de données d’imagerie optique. Les indicateurs de diversité calculés sont associés aux composantes α et β de la biodiversité et permettent, notamment, de cartographier des indicateurs de richesse et d’abondance, comme l’indice de Shannon, et des indicateurs de distribution de communautés d’espèces exprimés par la dissimilarité de Bray-Curtis. Ces indicateurs de diversité sont calculés à partir de l’hétérogénéité spatiale de l’information spectrale (Spectral Variation Hypothesis) et ont montré une bonne concordance avec les informations recueillies sur le terrain à l’aide d’inventaires forestiers.

biodivMapR s’appuie sur le potentiel démontré des données d’imagerie optique pour estimer des indicateurs de biodiversité en milieux de forêts tropicales. Les données d’imagerie hyperspectrale aéroportée ont notamment été utilisées dans le cadre de plusieurs travaux de recherche indépendants, et sont actuellement exploitées dans le cadre d’observatoires écologiques nationaux. La disponibilité des données optiques multispectrales Sentinel-2 permet d’envisager la transposition de méthodes existantes pour un suivi à une échelle régionale. C’est ce que propose biodivMapR. Bien que développée initialement pour l’étude des forêts tropicale, son application à d’autres types de milieux est par ailleurs envisageable.

Renseigner les variables essentielles pour la biodiversité

En contribuant au suivi efficace des écosystèmes et à l’opérationnalisation des méthodes de suivi avec l’appui des moyens d’observation de la Terre disponibles, biodivMapR contribue aux travaux du CES Variables pour la biodiversité. Les variables essentielles pour la biodiversité (EBVs), définies par le GEO-BON, veulent documenter les différents facteurs à l’œuvre dans l’érosion de la biodiversité, particulièrement marquée et inquiétante dans les milieux forestiers tropicaux. 

L’outil

L’ensemble des codes, les instructions pour l’installation et un tutoriel de biodivMapR sont disponibles sur une page web dédiée : jbferet.github.io/biodivMapR/index.html

La méthode initiale est présentée dans la publication suivante :
Féret, J.-B., Asner, G.P., 2014. Mapping tropical forest canopy diversity using high-fidelity imaging spectroscopy. Ecol. Appl. 24, 1289–1296.  doi.org/10.1890/13-1824.1

Les évolutions de la méthode et le fonctionnement de biodivMapR sont présentés dans la publication suivante :
Féret, J.-B., de Boissieu, F., 2019. biodivMapR: an R package for α- and β-diversity mapping using remotely-sensed images. Methods Ecol. Evol. 00:1-7.  doi.org/10.1111/2041-210X.13310

Le développement de biodivMapR a été permis par le support financier du programme de financement TOSCA du CNES (projets HyperTropik et HyperBIO) ainsi que par l’Agence Nationale de la Recherche (BioCop project—ANR-17-CE32-0001).

Jean-Baptiste Féret
INRAE | TETIS
@JB.Feret

Florian de Boissieu
INRAE | TETIS

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