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Estimer la hauteur de la canopée et le volume de bois à partir des données Lidar du capteur GEDI.

Ibrahim Fayad et al. 

Publié IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
 

L'augmentation de la concentration atmosphérique de gaz à effet de serre tels que le CO2 s’est affirmée comme une préoccupation mondiale durant les deux dernières décennies. Quantifier l'état et l'évolution des ressources forestières en raison du rôle clé des forêts dans le cycle mondial du carbone est ainsi devenu une priorité.
Les stocks de carbone ou la biomasse aérienne (Above-Ground Biomass, AGB) peuvent être surveillés par différentes méthodes. La plus précise reste la pesée directe de la biomasse vivante après sa récolte et son séchage. Cependant, cette méthode, en plus d'être destructrice, est restrictive, longue et coûteuse et souvent impraticable dans les régions difficiles d’accès. Une autre méthode d'estimation de l'AGB s’appuie sur les mesures sur le terrain d'inventaires forestiers (par exemple, la hauteur des arbres et le diamètre à hauteur de poitrine). Ces données sont utilisées dans des relations allométriques pour extrapoler l'AGB. Si la méthode est précise, elle est également coûteuse et longue à mettre en œuvre, en particulier dans les forêts tropicales éloignées et inaccessibles. Les progrès récents des capteurs satellitaires sont venus offrir une alternative robuste pour mesurer l’AGB des forêts tropicales en offrant une couverture mondiale et des coûts d'acquisition faibles ou gratuits pour l'utilisateur final.
Trois principales sources de données - l'optique, le radar et le LiDAR – alimentent ces évaluations. Chacune présente des limitations. La saturation des capteurs à certains niveaux de biomasse avec des données radar et optiques impose de se limiter à la mesure de zone ou l’AGB présente une faible densité (<150 Mg / ha) ou de privilégier une couverture spatiale limitée en utilisant des données LiDAR. De plus, les instruments optiques, radar et LiDAR ne peuvent pas fournir directement des mesures de la biomasse. La biomasse échantillonnée sur le terrain reste nécessaire pour établir des relations entre les données de télédétection et la biomasse afin d'estimer l'AGB à grande échelle.
Dans ce panorama, le nouveau système LiDAR spatial ‘Global Ecosystem Dynamics Investigation’ (GEDI) de la Nasa vient ouvrir de nouvelles perspectives. À bord de la Station spatiale internationale (ISS), le capteur GEDI collecte depuis avril 2019 des données à haute densité sur des empreintes de 25 m de large. Pour tester les usages possibles de ces données pour la mesure de la biomasse, une étude vient d’être menée à TETIS en collaboration avec le CIRAD et l’entreprise brésilienne Suzano. L’objectif est d'évaluer la capacité des données GEDI à estimer les hauteurs dominantes (H_dom) et le volume du bois (V) sur des plantations d'eucalyptus au Brésil (figure 1). Ces plantations constituent une étude de cas précieuse car leur canopée présente une couverture homogène et des mesures terrain de haute qualité sont disponibles.
La précision de GEDI sur l'estimation de H_dom et V a été évaluée en utilisant plusieurs modèles de régression linéaire et non linéaire appliqués sur des métriques extraites des formes d'onde GEDI. Les résultats montrent ainsi que, sur des terrain à faibles pentes, le capteur GEDI est capable d'estimer à la fois H_dom et V avec une erreur quadratique moyenne (RMSE) ne dépassant pas 1,33 m (R2 de 0,93) pour H_dom, et 24,39 m3.ha-1 (R2 de 0,90) pour V (figure 2).
Ibrahim Fayad et Nicolas Baghdadi (INRAE, Tetis) en collaboration avec Guerric. Le Maire (CIRAD) et des partenaires brésiliens de l’entreprise Suzano

 

gedi articleFigure 1. Exemple des empreintes GEDI sur certaines parcelles d'eucalyptus au Brésil.

gediFigure 2. Résultats des estimations de H_dom (a) et V (b).

Référence Ibrahim Fayad, Nicolas Baghdadi, Clayton Alcarde Alvares, Jose Luiz Stape, Jean Stéphane Bailly, Henrique Ferraço Scolforo, Mehrez Zribi, and Guerric Le Maire, Assessment of GEDI’s Lidar Data for the Estimation of Canopy Heights and Wood Volume, soumis à JSTARS - IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing.