Quantifier les dimensions des houppiers à l’aide d’images aériennes à haute résolution pour estimer l’accroissement diamétrique des arbres dans les forêts d’Afrique centrale
DOI :
https://doi.org/10.19182/bft2020.343.a31848Mots-clés
structure de la canopée, modèle de croissance, biomasse, drone, photogrammétrie, télédétection, réserve forestière de Yoko, République démocratique du CongoRésumé
Caractériser la dynamique d’une forêt est essentiel pour la gestion forestière. Les houppiers des arbres forment un élément clé de cette dynamique ; mais, en forêt tropicale, les mesurer n’est pas simple. Cette étude teste l’utilisation d’images aériennes à haute résolution pour estimer la croissance diamétrique des arbres, en intégrant des mesures fines des houppiers détectés. Des ortho-images de 10 cm/pixel de résolution ont été obtenues à l’aide d’un drone à aile fixe sur une parcelle de 9 ha, installée dans la forêt de Yoko en République démocratique du Congo. Les inventaires menés sur les arbres de DHP ≥ 10 cm en 2008 et en 2016 ont permis d’avoir accès à différentes caractéristiques dendrométriques individuelles, dont le diamètre des arbres et leur tempérament, et de calculer des accroissements diamétriques. Des modèles linéaires mixtes ont été calibrés pour prédire l’accroissement de 163 arbres identifiés à la fois sur le terrain et sur les ortho-images en utilisant les variables quantifiées uniquement sur le terrain et/ou à partir de variables mesurées sur les ortho-images. Les images aériennes ont permis de détecter 23,4 % des arbres de DHP ≥ 10 cm inventoriés au sol, et représentant 75,1 % de la biomasse aérienne du peuplement. La probabilité de détection des arbres a varié en fonction de leur DHP : de 0,09 pour les arbres de DHP < 30 cm à 0,97 pour les arbres de DHP ≥ 60 cm. Les variables quantifiées par télédétection ajoutées aux variables de terrain ont permis d’améliorer significativement la prédiction de l’accroissement diamétrique. Les meilleurs modèles d’estimation des accroissements diamétriques contiennent notamment un terme caractérisant la dimension du houppier des arbres qui n’a pu être mesuré que par télédétection. Parmi les variables déterminées par télédétection, la superficie convexe du houppier est apparue la plus performante dans les modèles, et s’avère ainsi être la mesure la plus intéressante pour décrire la compétition entre les houppiers. Ces résultats ouvrent des perspectives pour construire de nouveaux outils d’acquisition de données au service de l’aménagement forestier.
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Références bibliographiques / References / Referencias bibliografícas
Asner G. P., Palace M., Keller M., Pereira Jr. R., Silva J. N. M., Zweede J. C., 2002. Estimating Canopy Structure in an Amazon Forest from Laser Range Finder and IKONOS Satellite Observations. Biotropica, 34 (4): 483-492. https://doi.org/10.1646/0006-3606(2002)034[0483:ECSIAA]2.0.CO;2
Aubry-Kientz M., Dutrieux R., Ferraz A., Saatchi S., Hamraz H., Williams J., et al., 2019. A Comparative assessment of the performance of individual tree crowns delineation Algorithms from ALS data in tropical forests. Remote Sensing, 11 (9): 1086. https://doi.org/10.3390/rs11091086
Augusto Da Cunha T., Guimarães Finger C. A., Hasenauer H., 2016. Tree basal area increment models for Cedrela, Amburana, Copaifera and Swietenia growing in the Amazon rain forests. Forest Ecology and Management, 365: 174-183. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2015.12.031
Baker T. R., Swaine M. D., Burslem D. F. R. P., 2003. Variation in tropical forest growth rates: combined effects of functional group composition and resource availability. Perspectives in Plant Ecology, Evolution and Systematics, 6: 21-36. https://doi.org/10.1078/1433-8319-00040
Bastin J. F., Rutishauser E., Kellner J. R., Saatchi S., Pélissier R., Hérault B., et al., 2018. Pan‐tropical prediction of forest structure from the largest trees. Global Ecology and Biogeography, 27: 1366-1383. https://doi.org/10.1111/geb.12803
Bates D., Mächler M., Bolker B., Walker S., 2015. Fitting linear mixed-effects models using lme4. Journal of Statistical Software, 67 (1): 1-48. https://doi.org/10.18637/jss.v067.i01
Bénédet F., Doucet J.-L., Fayolle A., Gillet J.-F., Gourlet-Fleury S., Vincke D., 2013. CoForTraits, base de données d’information sur les traits des espèces d’arbres africaines. Version 1.0. 2018.
Birdsey R., Angeles-Perez G., Kurz W. A., Lister A., Olguin M., Pan Y., et al., 2013. Approaches to monitoring changes in carbon stocks for REDD+. Carbon Management, 4 (5): 519-537. https://doi.org/10.4155/cmt.13.49
Blanchard E., Birnbaum P., Ibanez T., Boutreux T., Antin C., Ploton P., et al., 2016. Contrasted allometries between stem diameter, crown area, and tree height in five tropical biogeographic areas. Trees - Structure and Function, 30 (6) : 1953-1968. https://doi.org/10.1007/s00468-016-1424-3
Bourgoin C., Betbeder J., Couteron P., Blanc L., Le Roux R., Cornu G., et al., 2020. UAV-based canopy textures assess degraded structures in human-modified Amazonian forest. Ecological Indicators, 1-29. (in press)
Broadbent E. N., Asner G. P., Peña-Claros M., Palace M., Soriano M., 2008. Spatial partitioning of biomass and diversity in a lowland Bolivian forest: Linking field and remote sensing measurements. Forest Ecology and Management, 255: 2602-2616. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2008.01.044
Carrillo G., 2015. vec2dtransf: 2D Cartesian Coordinate Transformation. R package version 1.1. https://rdrr.io/cran/vec2dtransf/man/vec2dtransf-package.html
Chamberlain M. S., Hollister J., Herlocker M., 2019. lawn: Client for “Turfjs” for “Geospatial” Analysis. R package version 0.5.0. https://cran.r-project.org/package=lawn
Chave J., Réjou-Méchain M., Burquez A., Chidumayo E., Colgan M. S., Delitti W. B. C., et al., 2014. Improved allometric models to estimate the aboveground biomass of tropical trees. Global Change Biology, 20 (10): 3177-3190. https://doi.org/10.1111/gcb.12629
Clark D. A., Clark D. B., 1992. Life history diversity of canopy and emergent trees in a neotropical rain forest. Ecological Monographs, 62 (3): 315-344. https://doi.org/10.2307/2937114
Clark D. B., Castro C. S., Alvarado L. D. A., Read J. M., 2004a. Quantifying mortality of tropical rain forest trees using high-spatial-resolution satellite data. Ecology Letters, 7 (1): 52-59. https://doi.org/10.1046/j.1461-0248.2003.00547.x
Clark D. B., Read J. M., Clark M. L., Cruz A. M., Dotti M. F., Clark D. A., 2004b. Application of 1-m and 4-m resolution satellite data to ecological studies of tropical rain forests. Ecological Applications, 14 (1): 61-74. https://doi.org/10.1890/02-5120
Cole W. G., Lorimer C. G., 1994. Predicting tree growth from crown variables in managed northern hardwood stands. Forest Ecology and Management, 67: 159-175. https://doi.org/10.1016/0378-1127(94)90014-0
Couteron P., Barbier N., Gautier D., 2006. Textural ordination based on Fourier spectral decomposition: A method to analyze and compare landscape patterns. Landscape Ecology, 21 (4): 555-567. https://doi.org/10.1007/s10980-005-2166-6
Dawkins H. C., 1958. The management of natural tropical high-forest with special reference to Uganda. Imperial Forestry Institute, University of Oxford, Institute Paper 34, 155 p.
Dorner B., Lertzman K., Fall J., 2002. Landscape pattern in topographically complex landscapes: issues and techniques for analysis. Landscape Ecology, 17 (8): 729-743. https://doi.org/10.1023/a:1022944019665
Durrieu de Madron L., Nasi R., Détienne P., 2000. Accroissements diamétriques de quelques essences en forêt dense africaine. Bois et Forêts des Tropiques, 263 : 63-73. https://revues.cirad.fr/index.php/BFT/article/view/20062
Foli E. G., Alder D., Miller H. G., Swaine M. D., 2003. Modelling growing space requirements for some tropical forest tree species. Forest Ecology and Management, 173: 79-88. https://doi.org/10.1016/s0378-1127(01)00815-5
Franc A., Gourlet-Fleury S., Picard N., 2000. Une introduction à la modélisation des forêts hétérogènes. Nancy, France, Engref, 292 p.
Genet H., Bréda N., Dufrêne E., 2010. Age-related variation in carbon allocation at tree and stand scales in beech (Fagus sylvatica L.) and sessile oak (Quercus petraea (Matt.) Liebl.) using a chronosequence approach. Tree Physiology, 30 (2): 177-192. https://doi.org/10.1093/treephys/tpp105
Getzin S., Wiegand K., Schöning I., 2012. Assessing biodiversity in forests using very high-resolution images and unmanned aerial vehicles. Methods in Ecology and Evolution, 3 (2): 397-404. https://doi.org/10.1111/j.2041-210x.2011.00158.x
Goodman R. C., Phillips O. L., Baker T. R., 2014. The importance of crown dimensions to improve tropical tree biomass estimates. Ecological Applications, 24 (4): 680-698. https://doi.org/10.1890/13-0070.1
Gourlet-Fleury S., 1998. Indices de compétition en forêt dense tropicale humide : étude de cas sur le dispositif sylvicole expérimental de Paracou (Guyane française). Annales des Sciences Forestières, 55 (6) : 623-654. https://doi.org/10.1051/forest:19980601
Gourlet-Fleury S., Houllier F., 2000. Modelling diameter increment in a lowland evergreen rain forest in French Guiana. Forest Ecology and Management, 131: 269-289. https://doi.org/10.1016/s0378-1127(99)00212-1
Hansen M. C., Potapov P. V., Moore R., Hancher M., Turubanova S. A., Tyukavina A., et al., 2013. High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change. Science, 342 (6160): 850-853. https://doi.org/10.1126/science.1244693
Hérault B., Bachelot B., Poorter L., Rossi V., Bongers F., Chave J., et al., 2011. Functional traits shape ontogenetic growth trajectories of rain forest tree species. Journal of Ecology, 99 (6): 1431-1440. https://doi.org/10.1111/j.1365-2745.2011.01883.x
Iida Y., Poorter L., Sterck F., Kassim A. R., 2014. Linking size-dependent growth and mortality with architectural traits across 145 co-occurring tropical tree species. Ecology, 95 (2): 353-363. https://doi.org/10.1890/11-2173.1
Jucker T., Caspersen J., Chave J., Antin C., Barbier N., Bongers F., et al., 2017. Allometric equations for integrating remote sensing imagery into forest monitoring programmes. Global Change Biology, 23 (1): 177-190. https://doi.org/10.1111/gcb.13388
Kariuki M., Rolfe M., Smith R. G. B., Vanclay J. K., Kooyman R. M., 2006. Diameter growth performance varies with species functional-group and habitat characteristics in subtropical rainforests. Forest Ecology and Management, 225: 1-14. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2005.07.016
Kuznetsova A., Brockhoff P. B., Bojesen R. H., 2017. lmerTest Package: Tests in Linear Mixed Effects Models. Journal of Statistical Software, 82 (13): 1-26. https://doi.org/10.18637/jss.v082.i13
Lebrun J., Gilbert G., 1954. Une classification écologique des forêts du Congo. Bruxelles, Belgique, Publications de l’INEAC, Série scientifique, n° 63, 89 p.
Lisein J., Pierrot-Deseilligny M., Bonnet S., Lejeune P., 2013. A photogrammetric workflow for the creation of a forest canopy height model from small unmanned aerial system imagery. Forests 4 (4): 922-944. https://doi.org/10.3390/f4040922
Messinger M., Asner G. P., Silman M., 2016. Rapid Assessments of Amazon Forest Structure and Biomass Using Small Unmanned Aerial Systems. Remote Sensing, 8 (8): 615. https://doi.org/10.3390/rs8080615
Meyer V., Saatchi S., Clark D. B., Keller M., Vincent G., Ferraz A., et al., 2018. Canopy area of large trees explains aboveground biomass variations across neotropical forest landscapes. Biogeosciences, 15: 3377-3390. https://doi.org/10.5194/bg-15-3377-2018
Moravie M.-A., Durand M., Houllier F., 1999. Ecological meaning and predictive ability of social status, vigour and competition indices in a tropical rain forest (India). Forest Ecology and Management, 117: 221-240. https://doi.org/10.1016/s0378-1127(98)00480-0
Ota T., Ogawa M., Shimizu K., Kajisa T., Mizoue N., Yoshida S., et al., 2015. Aboveground biomass estimation using structure from motion approach with aerial photographs in a seasonal tropical forest. Forests, 6: 3882-3898. https://doi.org/10.3390/f6113882
Palace M., Keller M., Asner G. P., Hagen S., Braswell B., 2008. Amazon forest structure from IKONOS satellite data and the automated characterization of forest canopy properties. Biotropica, 40 (2): 141-150. https://doi.org/10.1111/j.1744-7429.2007.00353.x
PhotoScan, 2015. Agisoft PhotoScan : Manuel de l’utilisateur. Professional Edition, version 1.1.
Picard N., Gourlet-Fleury S., 2008. Manuel de référence pour l’installation de dispositifs permanents en forêt de production dans le Bassin du Congo. Cirad-Comifac, 270 p.
Ploton P., Barbier N., Momo S. T., Réjou-Méchain M., Boyemba B. F., Chuyong G., et al., 2016. Closing a gap in tropical forest biomass estimation: Taking crown mass variation into account in pantropical allometries. Biogeosciences, 13 (5): 1571-1585. https://doi.org/10.5194/bg-13-1571-2016
Prévosto B., 2005. Les indices de compétition en foresterie : exemples d’utilisation, intérêts et limites. Revue Forestière Française, 57 (5) : 413-430. https://doi.org/10.4267/2042/5062
QGIS Development Team, 2017. QGIS Geographic Information System. Open Source Geospatial Foundation. http://www.qgis.org
R Core Team, 2018. R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Austria, R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/
Read J. M., Clark D. B., Venticinque E. M., Moreira M. P., 2003. Application of merged 1-m and 4-m resolution satellite data to research and management in tropical forests. Journal of Applied Ecology, 40: 592-600. https://doi.org/10.1046/j.1365-2664.2003.00814.x
Réjou-Méchain M., Tanguy A., Piponiot C., Chave J., Hérault B., 2017. BIOMASS: an R package for estimating above-ground biomass and its uncertainty in tropical forests. Methods in Ecology and Evolution, 8 (9): 1163-1167. https://doi.org/10.1111/2041-210x.12753
Rutishauser E., Barthélémy D., Blanc L., Nicolini E.-A., 2011. Crown fragmentation assessment in tropical trees: Method, insights and perspectives. Forest Ecology and Management, 261 (3): 400-407. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2010.10.025
Rutishauser E., Wagner F., Hérault B., Nicolini E.-A., Blanc L., 2010. Contrasting above-ground biomass balance in a Neotropical rain forest. Journal of Vegetation Science, 21 (4): 672-682. https://doi.org/10.1111/j.1654-1103.2010.01175.x
Ryan M. G., Yoder B. J., 1997. Hydraulic limits to tree height and tree growth. Bioscience, 47 (4): 235-242. https://doi.org/10.2307/1313077
Sépulchre F., Daïnou, K., Doucet J.-L., 2008. Étude de la vulnérabilité de 18 essences ligneuses commerciales d’Afrique centrale reprises sur la liste rouge IUCN. Nature+, ATIBT, Faculté universitaire des sciences agronomiques de Gembloux, 51 p.
Slik J. W. F., Paoli G., McGuire K., Amaral I., Barroso J., Bastian M., et al., 2013. Large trees drive forest aboveground biomass variation in moist lowland forests across the tropics. Global Ecology & Biogeography, 22: 1261-1271. https://doi.org/10.1111/geb.12092
Sprinz P. T., Burkhart H. E., 1987. Relationships between tree crown, stem, and stand characteristics in unthinned loblolly pine plantations. Revue Canadienne de Recherche Forestière, 17 (6): 534-538. https://doi.org/10.1139/x87-089
Vaglio G., Chen Q., Lindsell J. A., Coomes D. A., Del Frate F., Guerriero L., et al., 2014. Above ground biomass estimation in an African tropical forest with lidar and hyperspectral data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 89: 49-58. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2014.01.001
Wyckoff P. H., Clark J. S., 2005. Tree growth prediction using size and exposed crown area. Revue Canadienne de Recherche Forestière, 35 (1): 13-20. https://doi.org/10.1139/x04-142
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