Le séminaire télédétection forestière s’est tenu le jeudi 4 juin 2020 en ligne et en direct. Il a regroupé 140 participants de France, de Belgique et d’Allemagne. Durant 3 heures, les 3 conférenciers et les 4 intervenants ont présenté les démarches et les résultats de 7 projets de télédétection. De nombreuses questions ont été posées.

N’hésitez pas à prendre contact avec les différents intervenants pour poursuivre les débats et créer de nouvelles collaborations. Merci aux conférenciers et à tous les participants de ce webinaire !

Voici en quelques lignes un retour sur la conclusion générale de ce webinaire animé par Mr Philippe Lejeune (Université de Liége – Gembloux Agro Bio tech).

Il existe aujourd’hui deux grandes sources d’informations utilisées en recherche en télédétection forestière.

Les données Sentinel et principalement Sentinel-2 (fournies gratuitement par l’Agence Spatiale Européenne) essentiellement gratuites ont une fréquence d’actualisation de 5 jours, une résolution de 10 mètres et un nombre important de bandes spectrales. Cette source de données est idéale pour de la télédétection sur de très grandes surfaces. Cependant, il est indispensable d’acquérir des données de référence actualisées sans quoi la précision des modèles diminue grandement.

Pour certaines applications demandant une résolution plus fine (moins de 10 m de résolution), il est nécessaire d’utiliser des données LiDAR (Light Detection And Ranging). Contrairement au données Sentinel, leur acquisition peut-être plus complexe. En Wallonie, la recherche a la chance d’avoir des données fournies par la Région Wallonne. En France, les acquisitions sont effectuées directement par les organismes demandeurs et sont souvent très onéreuses. Elles fournissent des informations fines de la structure tridimensionnelle de la forêt jusqu’à l’échelle « arbre » voir plus petit. Tout comme l’utilisation des données Sentiel, l’utilisation des données Lidar nécessitent de bonnes connaissances pour leurs traitements. Les produits cartographiques finaux sont de bonne qualité et permettent aujourd’hui de délimiter très finement des éléments ligneux et linéaires comme des haies, voir une distribution d’arbres lorsque les patterns le permettent (comme pour les jeunes peupleraies).

Il existe néanmoins d’autres données telles que les images aériennes en photogrammétrie qui apportent également une information 3D.

Les présentations de ce séminaire ont permis de montrer différentes utilisations de ces données et notamment par les gestionnaires dans le cas des gestions des risques naturels ou des crises sanitaires. Ces données de télédétection permettent en effet de suivre l’évolution des épidémies comme c’est le cas pour les scolytes dans les épicéas ou les problèmes sanitaires dans les châtaigniers.

Actuellement, le travail de développement est doucement en train de passer vers des utilisations plus appliquées comme cela a été montré avec la présentation de l’ONF et la présentation Forêt Pro Bos. Dans un avenir proche, ces progrès pourront aider concrètement les gestionnaires forestiers face aux nombreux défis.

Nous espérons que ces présentations vous ont données envie d’utiliser ces données. Dans le cadre du projet Forêt Pro Bos, les partenaires travaillent à les rendre disponibles prochainement.

Sa thèse de doctorat s’intègre dans le projet Interreg Va Forêt Pro Bos qui réunit, depuis octobre 2016,  11 partenaires de part et d’autre de la frontière franco-belge. Ce projet a pour objectif de contribuer à dynamiser la production ligneuse sur le territoire. Pour ce faire, les partenaires ont identifié quatre grandes thématiques à développer. Parmi celles-ci la gestion durable et la mobilisation des ressources ligneuses occupent une place de choix. Afin d’atteindre ces objectifs, 5 partenaires du projet ont jugé opportun de contribuer à améliorer la connaissance de la distribution et de l’évolution des ressources ligneuses, en forêt et hors forêt. Le développement des méthodes automatisées de cartographie de la ressource ligneuse à un moment précis a pour but de venir en soutien aux inventaires forestiers de terrain de manière ponctuelle, annuelle et rapide et obtenir un premier inventaire des éléments ligneux hors forêt.

C’est dans ce contexte qu’intervient sa thèse de doctorat qui se concentre sur la cartographie et la caractérisation par télédétection des éléments ligneux du paysage et plus précisément de la ressource forestière (surface par essences) ainsi que des éléments ligneux hors forêt (arbres isolés, haies …). En outre, une attention particulière a été portée à l’élaboration d’une classification des peupleraies en termes de stades de développement. Cette division en trois parties complémentaires de l'ensemble des éléments ligneux du paysage reflète le gradient d'associations arborées existant dans le paysage, de l'arbre isolé jusqu'à l'écosystème forestier. Chacun de ces volets de la ressource ligneuse a ses propres particularités, exploitées pour cartographier le territoire à l'aide des outils de télédétection.

Pour répondre aux objectifs, les développements réalisés pour ces 3 domaines d’études se sont appuyés sur différents types de données issues de la télédétection : imagerie satellitaire sentinel-2, photographies aériennes et  LiDAR aérien. Il a ainsi pu tirer parti des avantages respectifs des données existantes pour caractériser au mieux les ressources ligneuses.

 Corentin BOLYN

Doctorant en télédétection forestière

cbolyn@uliege.be 

Université de Liège (ULiège) - Gembloux Agro-Bio Tech (GxABT)

Projet Forêt Pro Bos (Interreg)

Power point Corentin Bolyn

Attirée par la forêt et la nature depuis son plus jeune âge, le métier de bio-ingénieur forestier était pour Louise Leclere une évidence. Renforcer la gestion durable des écosystèmes forestiers face aux enjeux actuels est pour elle une priorité. Diplômée en 2018 de Gembloux Agro-Bio Tech, elle consacre actuellement son énergie dans le développement d’outils de télédétection qui ont pour vocation d’aider le gestionnaire forestier à caractériser la ressource forestière feuillue, en prenant part notamment au projet Regiowood 2.

Regiowood 2 est un projet transfrontalier qui a pour objectif de consolider la gestion durable des forêts privées de la Grande Région. Fort de son champ d’action, ce projet s’attelle à l’élaboration d’un outil de monitoring via la cartographie détaillée de la ressource forestière ; à l’amélioration et la diffusion de bonnes pratiques de régénération ; à l’élaboration d’outils d’aide à la gestion ; ainsi qu’à l’appui du renouvellement forestier.

Ses recherches se focalisent principalement au niveau des peuplements feuillus irréguliers mélangés d’Ardenne belge. La gestion durable des forêts nécessite une caractérisation fine et précise de la ressource sur pied ; ce besoin étant renforcé par le contexte actuel des Changements Globaux. Traditionnellement, des inventaires de terrain sont mis en œuvre pour collecter les données nécessaires. Qu’ils soient « en plein » ou « par échantillonnage », ces inventaires représentent un coût important pour le propriétaire. Les données de télédétection, telles que le LiDAR aérien multi-spectral, sont des sources d’informations qui méritent d’être valorisées pour décrire la ressource forestière.

L’objectif premier de ces recherches est de modéliser et de cartographier la structure et la composition des futaies feuillues en utilisant des données de LiDAR multi-spectral à haute densité. Tout d’abord, les houppiers des arbres ont été segmentés. Ensuite, un modèle de classification des essences a été développé. Celui-ci permet de prédire l’essence pour chaque segment de houppier. Enfin, l’utilisation de relations statistiques spécifiques (entre la grosseur des troncs, la surface des houppiers et la hauteur des arbres) permet d’estimer le nombre de tiges par classe de grosseur et par essence. En plus de la modélisation du nombre de tiges par classe de grosseur, la méthodologie développée permet la cartographie détaillée de la futaie, combinant à la fois l’essence de l’arbre et sa circonférence.

Le second objectif est de cartographier les différents stades de développement de la régénération. La définition de ces stades (semis≤1.5m, 1.5m>fourrés≥3m, 3m>gaulis≥6m et 6m>perchis≥10.20m) permet d’identifier les différentes strates de régénération par classification du Modèle Numérique de Hauteur généré à partir des données LiDAR. Cette caractérisation a été mise en œuvre au niveau des trouées ; celles-ci contenant la régénération d’avenir. Cette cartographie permet au gestionnaire d’identifier les cônes de régénération installés et de tirer le bilan en termes de rajeunissement de sa forêt.

Ainsi, nous disposons d’outils qui nous permettent de décrire et de cartographier en détail les futaies feuillues dans leur ensemble.

Louise LECLERE

PhD student

louise.leclere@uliege.be

Université de Liège (ULiège) - Gembloux Agro-Bio Tech (GxABT)

Care Forest is Life (TERRA)

Power point Loise Leclere

Initialement ingénieure agronome en génie rural eaux et forêt de l'INAT¹, Yousra HAMROUNI s’est orientée vers les technologies numériques au service de l’agriculture et l’environnement pendant son double diplôme d’ingénieur AgroTIC à Montpellier SupAgro. Elle s’est ensuite spécialisée en géomatique avec un Master²à l’ENSG³ et l’UPEM⁴. Après une expérience à l’INRAE⁵ sur la caractérisation de l’état sanitaire du châtaignier par imagerie satellitaire, la recherche en télédétection appliquée à l'environnement s’est imposée comme la suite logique de son parcours. Fin 2017, Yousra a commencé sa thèse portant sur l’identification des peupleraies françaises par télédétection hypertemporelle optique et radar. Ce projet de recherche a été impulsé par la filière peuplier en France qui est aujourd’hui confrontée à une difficulté récurrente : l’évaluation précise de la surface des peupleraies. Les estimations actuelles de la ressource française ne répondent pas aux besoins des acteurs du secteur soit en raison d’un rythme de mise à jour insuffisant pour suivre cette essence à cycle court (15 ans en moyenne) ou encore à cause d'une marge d'erreur importante. La disponibilité des données satellitaires Sentinel-2⁶ à haute résolution spatiale (haut niveau de détail de 10 à 20m), spectrale (information acquise selon dix longueurs d’onde dans le domaine du visible et de l’infrarouge) et forte répétitivité temporelle (une image tous les cinq jours) a offert de nouvelles opportunités pour le suivi des plantations de peupliers à large échelle.

L’objectif principal de la thèse est de développer une démarche méthodologique et un outil opérationnel permettant de reconnaître les peupleraies à large échelle et d’estimer annuellement leur surface. Dans un deuxième temps, il s’agit de caractériser les plantations identifiées en distinguant les classes d’âge et les groupes de cultivars. L’approche méthodologique appliquée est l’apprentissage supervisé. Elle consiste à préparer un jeu d’échantillons de peupleraies et de non-peupleraies (autres classes de feuillus) sur la zone d’étude, extraire les valeurs correspondantes dans les images Sentinel-2 (variables) et entraîner un modèle de classification permettant de caractériser les classes prédéfinies par les variables en entrée. Le modèle résultant peut être ensuite utilisé pour prédire d’autres sites d’étude. Cependant, les connaissances apprises par le modèle de classification sont limitées à celles apportées par les échantillons d’entraînement. Si ce modèle est utilisé pour prédire une zone très différente, les prédictions seront peu précises. C’est pourquoi des techniques d’apprentissage par transfert sont mises en place afin de développer un modèle global capable de prédire avec précision les peupleraies dans des sites très contrastés aussi bien dans le Nord-Est de la France que dans le Sud-Ouest.

Yousra HAMROUNI

Doctorante en Télédétection Forestière

yousra.hamrouni@inrae.fr

Conseil National du Peuplier & UMR DYNAFOR 1201 INRA INPT ENSAT EI Purpan

Power point Yousra Hamrouni

anne.jolly@onf.fr

florence.jonard@spw.wallonie.be

Loic.Commagnac@ign.fr

michel.chartier@cnpf.fr