Importance de la collecte des données pour améliorer les cartes de carbone et des émissions faites par télédétection

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1 Importance de la collecte des données pour améliorer les cartes de carbone et des émissions faites par télédétection Ifo Suspense, PhD, Université Marien Ngouabi Bocko Yannick, Doctorant, Université Marien Ngouabi Lola Amani Patrick, University of Maryland

2 INTRODUCTION (1) La forêt tropicale du bassin du Congo est le 2ème plus grand bloc de forêt dans le monde après l'amazonie, avec près de 300 millions ha de forêts (FAO 2010). De nombreuses études ont été et sont menées dans différentes forêts tropicales du monde pour estimer le stock de carbone dans les différents bassins forestiers. Deux approches de base existent pour quantifier les stocks de carbone à savoir : l approche méthode directe d'échantillonnage et l approche indirecte de la quantification du Carbone.

3 INTRODUCTION (2) L'échantillonnage direct est laborieux et prend du temps. Plusieurs initiatives vont dans le sens de l amélioration des méthodes indirectes de quantification de carbone. Nos objectifs sont : Vérifier les écarts de moyenne de stocks de carbone entre les méthodes directes et les méthodes indirects pour chaque point de collecte de données biomasses Vérifier l impact de la taille du pixel et de la taille des parcelles sur la spatialisation des stocks de carbone

4 METHODOLOGIE (1) Large plot Radius 20 m trees> 60 cm dbh Intermediate plot Radius 14 m Trees cm bdh Small plot Radius 6 m Trees cm dbh AGB = ρ exp ( ln(D) ln(D) ln(d)3) Sites=transect Number of plots Number of trees Min_DBH (cm) Max_DBH (cm) Bondoki Bondzale Ekolongoma Itanga Mbala

5 METHODOLOGIE (2) Shapefile des données biomasse de Saatchi et al. (2011) Points GPS des parcelles biomasses Logiciel PCI Geomatica pour extraction des valeurs biomasses et superposition avec

6 Number of tree RESULTATS (1) I II III IV IX V VI VII VIII X XI XII XIII XIV class of tree ZSI ZT ZTF Le nombre d arbre par classe de diamètre varie d un type de forêt à un autre d une part. Les arbres de diamètre inferieur à 50 cm sont les plus nombreux : donc forêt jeune.

7 P12 P14 P1 P3 P5 P7 P9 P11 P9 P13 P2 P4 P6 P1 P14 P5 P7 P9 P11 P13 P1 P3 P8 P10 P2 P4 P6 P12 P1 P3 P5 P7 P9 P11 RESULTATS (2) Spatial trend of AGB along transects of each site ZSI ZT ZTF ZSI ZT ZTF ZSI ZT ZTF ZSI ZT ZTF ZT ZTF Bondoki Bondzale Ekolongoma Itanga Mbala

8 DISCUSSION (1) Moyenne de C pour les 5 sites étudiés : 223 MgC.ha -1 GIEC (2003) indique pour les forêts tropicales : une variation de biomasse de 58 to 230 MgC. ha -1. Authors Country Biomass Mg.ha -1 Baishya1 et al. (2009) India 324 Mg ha -1 Ramachandran et al. (2007) India 307 Mg ha -1 Muller (1982) USA 330 Mg ha -1 Brown & Lugo (1982) Malaysia Mg ha -1 Brown &Lugo (1982) Cameroon Mg ha -1 Rai (1981) India Mg ha -1 Lewis et al Congo bassin Mg ha 1 Swamy (1989) India 468 Mg ha -1 (Brown &Lugo 1982) Sri Lankan tropical rain Mg ha -1 forests Terakunpisut et al. (2007) tropical rain forests of 275 Mg ha -1 Thailand Henrique et al Amazonian tropical forest Mg ha -1 Chave et al Rain forest 356 to 398 Mg ha - Brown &Lugo (1984). for the broadleaved forests 170 Mg ha -1 of tropical America Brown &Lugo (1984). for tropical Africa, 260 Mg ha -1 Whittaker 1996 Foret tropicale au USA Mg ha -1 1

9 DISCUSSION (2) Les moyennes de biomasses obtenues in situ (méthodes directes) sont différentes de celles obtenus par télédétection (méthodes indirectes)

10 Problématique taille parcelle et taille Pixel From Greg Asner (2009 ERL 4)

11 Problématique taille parcelle et taille Pixel Large plot Radius 20 m trees> 60 cm dbh Intermediate plot Radius 14 m Trees cm bdh Small plot Radius 6 m Trees cm dbh Taille pixel 30 m * 30 m Probleme du placement de la parcelle par rapport a la taille du pixel

12 Stock de C et Niveau de référence Incidences sur le niveau réel des émissions des GES dans le contexte des changements climatiques Conséquences sur le niveau de référence de C, pour les pays engages dans le mécanisme REDD+

13 CONCLUSION Le stock de C de la forêt de la Likouala est dans l intervalle des valeurs connues ; La biomasse aérienne semble être influencée par le type de forêt (foret en zone de tourbière, foret sur terre ferme, et foret en sonne saisonnièrement inondée) Résultats non présentés ; Cette étude préliminaire a révélé des écarts importants dans les résultats entre la biomasse aérienne in situ et les projections faites en utilisant la télédétection; Par conséquent : nécessité de prendre en compte les méthodes directes d évaluation en considérant les différents types forestiers ; La télédétection est un outil important dans l évaluation du stock de C forestier, mais, des paramètres supplémentaires doivent pris en compte.

14 PERSPECTIVES Couvrir l ensemble de la République de point de collecte AGB Acquis (Existence d un petit labo a l Universite de Brazzaville) qui pourrait coordonner l ensemble de ses activites de recherche.

15 Phallus indusiatus, Thank You