Suivi de la dégradation forestière en forêt tropicale humide par analyse du «grain de canopée» Projet CANOPY, programme Planet Action

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2 Suivi de la dégradation forestière en forêt tropicale humide par analyse du «grain de canopée» Projet CANOPY, programme Planet Action

3 Enjeux : Constat : 20 à 25% des émissions de gaz à effet de serre d origine anthropique (déforestation, dynamique agricole, habitudes sociales...), Principalement dans les pays en Indonésie, Malaisie développement : Brésil, Contexte : Volonté internationale de diminuer ces émissions par des soutiens financiers en fonction des efforts effectués, Cadre REDD : initiatives pour la réduction des émissions de carbone dues à la déforestation ou à la dégradation forestière.

4 Projet CANOPY Objectif : répondre au besoin d outils de suivi et d estimation précise : Développer une méthode reproductible capable de mesurer la texture des images appelée «grain de canopée» sur forêt, Définir des paramètres forestiers, source d information pour les gestionnaires du milieu et l estimation de stocks de carbone.

5 Projet CANOPY Initialement : Mise au point de l algorithme FOTO «FOurier-based Textural Ordination» par l IRD (UMR AMAP)*, Création de carte de grain de canopée à partir d'images satellites optiques ou radars de résolution variable, Mise en évidence de relations entre ce grain de canopée et les paramètres forestiers (biomasse, peuplement...), Test de validation sur les zones de mangrove en Guyane française. * Proisy, C., Couteron, P., & Fromard, F. (2007). "Predicting and mapping mangrove biomass from canopy grain analysis using Fourier-based textural ordination of IKONOS images." Remote Sensing of Environment, 109 (3), Couteron, P., Pélissier, R., Nicolini, E., & Paget, D. (2005). Predicting tropical forest stand structure parameters from Fourier transform of very high-resolution remotely sensed canopy figures. Journal of Applied Ecology,

6 Projet CANOPY Plus précisément : Tester et valider la méthodologie existante FOTO : sur imagerie satellitaire haute résolution, sur des zones étendues. Etendre la méthode : à d autres peuplements forestiers, à d autres capteurs satellitaires, en abaisser le seuil de détection de dégradation, Construire d'une solution logicielle : s'appuyant sur des solutions ArcGIS, et des capacités de calcul du langage C.

7 Partenariat Equipes : Partenaires brésiliens : Partenaires africains :

8 Sites d étude et d implantation Brésil : IEPA, UFPA, FRM Montpellier : IRD UMR AMAP, FRM Guyane : Nev@ntropi c Afrique centrale : IFO, ROUGIER, PARPAF, SETRAF Bassin de l Amazone Bassin du Congo

9 Organisation IRD : Développement de l ensemble de la méthode utilisée dans le programme CANOPY. FRM : Mise à disposition d une base de données d'inventaires forestiers et d analyses pour calibrer et la valider la méthode sur le terrain. Nev@ntropic : Développement de la solution informatique permettant l exploitation opérationnelle et la valorisation de l algorithme FOTO.

10 Méthode FOTO Principe : Evaluation de la densité de houppier, par extraction de spectres radiaux de Fourrier : Spectres de Fourrier obtenus pour une large gamme de structures forestières en mangrove.

11 Méthode FOTO Etapes de réalisation : utilisation d images à très haute résolution spatiale < à un pixel de 4 m, masquage des surfaces non-forestières, découpage en imagettes, analyse de sa transformée de Fourrier + ACP, représentation d une carte de répartition, estimation de paramètres forestiers.

12 Développement informatique Objectif : standardisation informatique : pour l instant la méthode ne permet pas de travailler sur un flux important d'images, reste dépendante de l environnement d un logiciel propriétaire. Développement : implémentation de l algorithme FOTO en langage C/C++, interfaçage de l algorithme avec un composant développé pour ArcGIS permettant : la préparation des images à l'analyse FOTO, la production des paramètres forestiers, la visualisation des résultats. Technologie identifiées : EDN d ESRI, GDAL/OGR.

13 Mangrove de palétuviers blancs sur la crique Macouria. Merci de votre attention