Final report INDECO 2012- Study of the link between 3D forest structure measured by Lidar and biodiversity | Rapport final INDECO 2012- Etude du lien entre structure 3D de la végétation forestière mesurée par lidar et biodiversité

[Departement_IRSTEA]Territoires [TR1_IRSTEA]SYNERGIE

Французский. L’objectif du projet BIOLID était de développer de nouvelles approches pour explorer le lien entre structure de la végétation forestière et biodiversité en s’appuyant sur la technologie Lidar pour caractériser la structure de la végétation. Parvenir à construire des modèles fiables décrivant le lien entre la biodiversité et la structure de la végétation est utile à la fois pour analyser les structures les plus propices à la biodiversité et pour fournir aux gestionnaires, dans le contexte de gestion durable de la ressource forestière, des outils de suivi et de gestion de cette biodiversité. Les approches Bayésiennes, récemment introduites en modélisation écologique, offrent un cadre de travail particulièrement intéressant pour prendre en compte les spécificités des relations complexes entre la biodiversité et les nombreuses variables environnementales susceptibles de l’influencer. Par ailleurs, le Lidar est une technologie de télédétection émergente qui offre un potentiel inégalé pour décrire la structure en 3D de la végétation à différentes échelles, permettant ainsi d’envisager une amélioration considérable de la caractérisation de la structure par rapport à celle généralement obtenue par les méthodes traditionnelles de terrain, et donc une amélioration des modèles décrivant le lien entre structure forestière et biodiversité. Dans ce contexte, le projet BIOLID s’est focalisé sur l’étude de la biodiversité floristique sur deux sites d’étude couverts par des données lidar, une zone de plaine, centrée sur l’Observatoire Pérenne de l’Environnement (OPE) de l’ANDRA, et une zone de montagne, dans les Vosges. L’ abondance des 8 espèces les plus représentées sur chaque site et la richesse spécifique de 3 groupes écologiques (plantes héliophiles, à héliophilie intermédiaire et sciaphiles) ont été étudiées en s’appuyant sur des modèles Bayésiens qui reliaient chacun des indicateurs de biodiversité à une série de variables environnementales abiotiques complétée par une variable de structure de la végétation dérivée des données lidar. 10 variables lidar, calculées sur 4 voisinages de tailles différentes, 15 m, 50 m, 100 m et 200 m. 440 modèles ont ainsi été construits. Pour chaque modèle la significativité statistique de l’apport de la variable lidar a été étudiée ainsi que la magnitude et la direction des effets de cette variable. Comme déjà observé dans des études précédentes, la sensibilité des indicateurs de biodiversité floristique aux paramètres de structure s’est révélée variable selon les sites d’étude. Sur le site de l’OPE aucune conclusion n’a pu être tirée sur l’amélioration des modèles d’abondance par l’intégration d’une variable de structure lidar - bruit trop important au niveau des effets de la variable lidar- et la richesse spécifique des 3 groupes écologiques étudiés s’est révélée globalement insensible aux variables de structure lidar testés (81 % des modèles indiquent des effets faibles de ces variables). Sur les Vosges les résultats expriment, au contraire, 25 % des modèles pour les 8 indicateurs d’abondance, respectivement 28 %, pour les 3 indicateurs de richesse spécifique, indiquent une relation significative des indicateurs aux variables lidar, soulignant l’intérêt d’utiliser ces variables dans les modèles. Il est aussi intéressant de noter la différence entre les comportements individuels des espèces les plus représentées et ceux du groupe écologique auxquelles elles appartiennent. Les groupes héliophiles et sciaphiles semblent répondre de façon assez directe au niveau de lumière, avec cependant un effet d’impact à distance des trouées pour la richesse du groupe des plantes sciaphiles, effet qui semble révéler un comportement d’espèce d’intérieur forestier de ce groupe déjà rapporté pour d’autres organismes (oiseaux par exemple). Le lien entre l’abondance de chaque espèce et la structure du couvert, lorsqu’il a pu être mis en évidence, est beaucoup plus complexe à expliquer même s’il implique assez souvent des variables de hauteur de végétation, à différentes échelles. L’intérêt de pouvoir caractériser la structure de la végétation sur un voisinage au-delà de celui généralement utilisé pour des relevés dendrométriques de terrain a été clairement mis en évidence. L’analyse de la structure sur des placettes de 15 m sur lesquelles la biodiversité est observée n’a pas suffi dans la majorité des cas pour expliquer cette biodiversité locale. Utiliser des données lidar pour améliorer la modélisation du lien entre biodiversité et structure forestière apparait donc comme une piste de recherche prometteuse.