Outre le bois et les produits forestiers non ligneux, les forêts tropicales hébergent la plus grande quantité de carbone aérien au monde d’où son importance pour la réduction des effets du changement climatique. Ce carbone est généralement estimé sous forme de biomasse aérienne (AGB) car environ la moitié de la matière organique est constituée de carbone. Ainsi, l’estimation de l’AGB au travers de différentes approches et la calibration des relations entre l’AGB et les paramètres dendrométriques (équations allométriques) sont d’une grande importance pour l’estimation des stocks de carbone. D’un point de vue fonctionnel, les données d’AGB ainsi que des données foliaires (e.g surface foliaire) permettent d’améliorer la compréhension du fonctionnement des forêts tropicales et leurs interactions avec l'atmosphère. Cependant, la collecte des données destructives est très lourde à mettre en oeuvre et présente une incertitude importante. Cela conduit à un déficit considérable de données de qualité. Or, des études initiées en forêts tempérées montrent que l’utilisation de la technologie LiDAR terrestre (TLS) apporterait une solution aux limites de la collecte destructive. En effet, cet instrument produit une représentation tridimensionnelle de l’environnement scanné sous forme de nuage de points. L’objectif général de la présente thèse est d’évaluer le potentiel de l’usage des données TLS sur la réduction du déficit de données de qualité observée dans le bassin du Congo. Ainsi, il a été question : i) d’établir les modèles allométriques d’AGB et des hauteursdiamètres (HD) ; ii) d’évaluer l’impact potentiel des variations verticales de densité spécifique du bois (GWD) sur les estimations d’AGB dérivées des données TLS ; et enfin, iii) d’améliorer les estimations de surface foliaire (LA) et calibrer un modèle allométrique de prédiction de cette surface basée sur les données dérivées du LiDAR terrestre.A l’échelle locale (forêt semi-décidue du Sud-est du Cameroun), deux jeux de données ont été collectés. Le premier est constitué de 61 arbres et oppose les données TLS à celles destructives. Le second, collecté dans des quadrats de parcelles, est constitué de 712 arbres et oppose les données TLS à celles d’inventaires floristiques classiques. A l’échelle régionale (forêts du bassin du Congo) un échantillonnage destructif uniforme réalisé sur 821 arbres a permis d’obtenir les données de WD, de volume et d’AGB par compartiment. Grâce à une méthode automatique de reconstruction de la topologie et de la géométrie des arbres (Modèle de Structure Quantitatif : QSM) basée sur l’ajustement de cylindres dans le nuage de points, nous avions pu comparer les paramètres dendrométriques, les volumes, l’AGB et les modèles allométriques (d’AGB et HD) issus des données TLS à ceux dérivés de la méthode destructive et inventaire.Il en ressort que le TLS estime avec une précision de 88 % et un biais très faible de 4,6 % les volumes des arbres. Associé à cela, le modèle allométrique d’AGB (R²=95 %) établi grâce aux données TLS est statistiquement identique à celui obtenu avec les données destructives (R²=98 %). Toutefois, ce dernier résultat repose sur l’édition manuelle des QSM pour certains compartiments de l’arbre car l’AGB obtenues avec des QSM bruts (sanscorrection manuelle) conduisent à une allométrie (R²=93 %) différente. Outre ces résultats, la comparaison des données de hauteurs totales collectées dans les parcelles a révélé qu’il existe une différence moyenne de 3 mètres entre les hauteurs totales dérivées du TLS et celles issues de la méthode classique d’inventaire. L’usage séparé de ces deux jeux de données a conduit à la sélection d’un même modèle de prédiction de HD, mais l’AGB estimée avec les hauteurs prédites par la méthode d’inventaire est systématiquement sous-estimé de 10 % par hectare.L’analyse en composante principale de la WD par compartiment a permis de discriminer trois types de grands gradients verticaux de WD à savoir constant, décroissant et croissant. Ces gradients verticaux se conservent remarquablement au sein des espèces et sont fortement corrélés aux tempéraments des espèces, à la densité basale (WDStu) et à la densité issue de la base de données globales (GWD). Ainsi, négliger l’existence de ces gradients au cours de la conversion des volumes dérivées du TLS en AGB conduit à un biais individuel (allant jusqu’à 73 %) et un biais moyen 8,12 %. L’usage d’un estimateur non biaisé de la WD défini dans ce travail permet de limiter ces biais à 0,75 % avec WDStu et 1,19 % avec la GWD. A part ces résultats sur l’AGB, une approche par voxelisation (subdivision de l’espace en cube) du nuage de point de feuille segmenté manuellement a permis l’estimation du LA à l’échelle de l’arbre. La comparaison des LA dérivés du TLS à ceux obtenus avec la méthode destructive révèle que l’usage conventionnelle de la distribution sphérique comme distribution angulaire « type » de feuilles conduit à un biais moyen d’estimation de LA assez élevé (17,28 %) contre 6,5 % lorsque la distribution réelle est obtenue par arbre. Ce LA estimée est fortement corrélé au DBH (r = 0,88) et à l’AGB (r = 0,97). Les modèles linéaire établis entre ces variables a produit des R² allant de 72 à 95 % illustrant une forte intensité de la liaison entre le LA et ces deux variables.En somme, les résultats de ce travail ont permis de mettre en évidence que l’utilisation des données TLS sont une grande plus-value pour la mise en oeuvre des programmes internationaux ayant pour objectif l’atteinte du tiers III de précision nécessaire à l'estimation des stocks de carbone tel que recommandé par le Groupe d’Expert Intergouvernemental sur l’évolution du Climat.