Relationhip between sylviculture intensity and forest accessibility, a case study in Quatre Montagnes (Isère) | Évaluation de la pression sylvicole en fonction de l’accessibilité des parcelles, exemple du secteur des Quatre Montagnes (Isère)

français. Alors que de nombreux travaux ont montré que le réseau de desserte impacte la biodiversité des forêts, l’influence de la distance à desserte forestière sur les peuplements forestiers d’un point de vue de la gestion (capital sur pied) et de l’exploitation forestière, n’est pas abordée dans la littérature. Avec le développement des scanners lasers aéroportés (LiDAR), il est maintenant possible de cartographier la variabilité spatiale des paramètres forestiers avec une résolution d'environ 20 m. De plus, les logiciels d'information géographique (SIG) modélisent et quantifient l'accessibilité des forêts (Sylvaccess), en se référant aux réseaux de desserte et aux modèles numériques de terrain. La distance euclidienne a également été calculée afin de pouvoir reproduire la méthodologie sur une autre zone d'étude ne disposant pas de modèle d'accessibilité. L'objectif de cette étude est de quantifier le lien entre les paramètres forestiers et l'accessibilité (correspondant à la distance de débardage), en tenant compte des facteurs environnementaux ainsi que du type de propriété des parcelles. La zone d'étude se situe dans le Vercors (Alpes françaises), où les données LiDAR ont été acquises sur plus de 50 km2. Les analyses préliminaires des données ont démontré que, en dehors de l’accessibilité, les principaux facteurs influençant les paramètres forestiers pour ce secteur sont les facteurs topographiques, la géologie et le type de propriété forestière. Les analyses de covariance (ANCOVA) ont ensuite été réalisées en utilisant les paramètres forestiers comme variable dépendante ainsi que la pente, l'altitude, la distance de débardage, la géologie et les types de peuplement comme variables explicatives. L'analyse a été effectuée séparément pour les forêts privées et publiques car les caractéristiques sont très différentes entre ces deux catégories. L'utilisation de la distance euclidienne ou de la distance du modèle n'influence pas la qualité des modèles (R2 = 43% pour les forêts publiques et R2 = 20% pour les forêts privées). Néanmoins, le modèle utilisant la distance de Sylvaccess est davantage opérationnel pour les gestionnaires forestiers car les obstacles et la topographie sont intégrés. Le modèle estime une augmentation de la surface terrière de 1m2/ha, à chaque fois que la distance de débardage augmente d’un kilomètre. Les résultats de la modélisation sont les mêmes pour les forêts publiques et privées. Bien que les estimations issues des données LiDAR ne sont pas exemptes d'erreurs, le nombre très élevé de pixels utilisés comme observations dans l'analyse a permis de détecter une relation très faible avec la distance de débardage, qui n'aurait sans doute pas été possible en prenant en compte un plus petit nombre de parcelles. Bien que ces résultats doivent être confirmés par des données provenant d'une autre zone d'étude, cela démontre que les données de télédétection couplées à un modèle SIG permettent de mettre en évidence des dynamiques difficilement observables depuis le terrain, en quantifiant lavariabilité spatiale de la surface terrière en fonction de la distance de débardage.

anglais. While numerous works have shown that the road network impacts forest biodiversity, the influence of the distance with forest service on the forest stands of a point of view of the management (capital on foot) and of the forestry, is not approached on the literature. With the development of airborne laser scanning (ALS), it is now possible to map the spatial variability of forest stand parameters at a resolution of about 20 m. Besides, Geographical Information Software (GIS) model and quantify forest accessibility (Sylvaccess) based on the forest network and digital terrain models. Euclidean distance was also calculated in order to reproduce the methodology on another study area do not have accessibility model. The objective of this study is to quantify the link between forest parameters and accessibility (measured as the harvesting distance), while taking into account external environmental and forest ownership. The study area is located in the Vercors mountain (French Alps), where ALS data were acquired over 50 km2. Preliminary data analysis showed that outside accessibility, the main factors affecting forest variables in this area are topographical factors, geology and forest ownership. Analyses of covariance (ANCOVA) were then performed with forest parameters as the dependent variable and slope, altitude, harvesting distance, geology and forest types as independent variable. The analysis was conducted separately for private and public forests because the characteristics are very different between these two categories. The use of the euclidean distance or the distance of the model doesn’t influence the quality of the models (R2 = 43% for public forests and R2 = 20% for private forests). Nevertheless, the model using the Sylvaccess distance is more operational for forest managers because obstacles and topography are integrated. The model estimates an increase of the basal area of 1m2/ha, each time the skidding distance increasing of one kilometer. The results of the modeling are the same for public and private forests. Although estimates from LiDAR data are not error-free, the very high number of pixels used as observations in the analysis allowed to detect a very weak relationship with harvesting distance, which would probably not have been possible by considering a smaller number of field plots. While those results have to be confirmed with data from another study area, they show that remote sensing data coupled with GIS models allow to highlight dynamics which are difficult to observe from the ground, quantifying the spatial variability of basal area according to the skidding distance.