Utilisation des mesures en 3D de la végétation par télédétection Lidar pour une meilleure connaissance des écosystèmes forestiers - INRAE - Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement Accéder directement au contenu
Hdr Année : 2018

(trad auto)Use of 3D vegetation measurements by Lidar remote sensing for a better knowledge of forest ecosystems

Utilisation des mesures en 3D de la végétation par télédétection Lidar pour une meilleure connaissance des écosystèmes forestiers

Résumé

Les forêts jouent un rôle majeur dans la régulation du changement climatique et dans la préservation de la biodiversité. Elles assurent aussi la production de ressources variées dont dépendent des millions d'êtres humains. Elles sont aujourd'hui menacées par les activités humaines et le changement climatique. Les gérer de façon durable pour les protéger et maintenir leurs fonctions sur le long terme nécessite de disposer d'informations pour caractériser l'état et la dynamique des écosystèmes forestiers et pour en modéliser le fonctionnement. La structure de la végétation forestière étant à la fois le moteur et la résultante de ce fonctionnement, pouvoir la mesurer à différentes échelles d'espace et de temps à l'aide de la télédétection apporterait des informations clés pour développer nos connaissances sur les milieux forestiers. Dans ce contexte, la technologie Lidar est particulièrement intéressante car elle permet de mesurer finement la distribution spatiale en 3D de la végétation. Dès le début des années 2000, les données Lidar ont été intégrées dans des procédures opérationnelles d'inventaire de la ressource forestière en forêt boréale. Ces peuplements ont une structure relativement simple et une faible diversité spécifique. Développer le potentiel du Lidar pour le suivi et la gestion d'écosystèmes forestiers plus complexes demande de lever un certain nombre de verrous méthodologiques. Un autre verrou réside dans l'accès à des mesures de structure à une échelle globale. Plusieurs agences spatiales travaillent actuellement au développement de missions Lidar ayant pour objectif d'améliorer l'estimation et le suivi de la biomasse forestière au niveau global. La biomasse est en effet un élément clé du cycle du carbone et fait partie des variables climatiques essentielles identifiées par le CGOS (Global Climate Observing System). L'activité de recherche de l'auteur a pour objectif de contribuer à lever certains de ces verrous. Elle s'organise autour de trois axes de travail. Le premier vise à développer les connaissances sur les interactions signal/végétation et à optimiser la préparation des données Lidar en entrée des modèles. Le deuxième axe porte sur le développement de modèles pour caractériser les milieux forestiers à partir de données 3D obtenues par Lidar ou par photogrammétrie numérique. Je me suis principalement intéressée à la caractérisation de la structure des peuplements et à la quantification de la ressource forestière (volume de bois, biomasse). Les modèles ont été conçus pour étudier des types de peuplements diversifiés, incluant des peuplements de structure complexe comme les forêts tempérées multistrates ou les forêts de montagnes. De façon plus exploratoire, L'auteur a aussi travaillé sur des modèles de biodiversité. Le dernier axe de travail porte sur le développement d'un système lidar spatial pour le suivi des forêts au niveau global. Ces recherches s'inscrivent dans le cadre du projet de mission LEAF (Lidar for Earth and Forests) à l'étude au CNES (Centre National d'Études Spatiales). Elles ont pour objectif de contribuer au dimensionnement du système Lidar et au développement de méthodes de traitement des données Lidar spatiales.

Mots clés

HDR
HDR
Fichier non déposé

Dates et versions

tel-02609201 , version 1 (16-05-2020)

Identifiants

Citer

S. Durrieu. Utilisation des mesures en 3D de la végétation par télédétection Lidar pour une meilleure connaissance des écosystèmes forestiers. Sciences de l'environnement. HDR, Ecole doctorale GAIA, Université de Montpellier, 2018. ⟨tel-02609201⟩
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