TETROFOR - Télédétection des végétations tropicales

Mots clés
LiDAR
Images THR
Séries temporelles
Drone
Forêts tropicales humides
Mangroves
Savanes

Caractériser le rôle des végétations naturelles tropicales en tant que réservoir de biodiversité et composante essentielle de la régulation des flux de matière (eau, carbone) et d’énergie à l’échelle globale.

Ce thème rassemble des actions de recherches qui mettent en œuvre des outils de télédétection et des développements méthodologiques ad hoc.
Les approches de télédétection reposent généralement sur l’emploi de signaux passifs ou actifs de haute résolution (temporelle, spatiale ou spectrale). Le LiDAR (terrestre ou aéroporté) prend une place prépondérante parmi ces outils, grâce au lien unique qu’il permet d’établir entre l’architecture de l’arbre et l’organisation du peuplement, ainsi que son potentiel pour quantifier l’acquisition et l’allocation du carbone. Nos approches se basent également sur (i) la cartographie à différentes échelles (locale, régionale) des forêts tropicales par des approches multi-capteurs, multi-temporelle et multi-résolution spatiale, (ii) la modélisation du couvert (sur base de modèles archi –FSPM ou de digitalisation 3D) et (iii) sur la modélisation du transfert radiatif, à la fois dans une perspective fonctionnelle (photosynthèse, allocation, etc.) et instrumentale (sensibilité capteurs, cal/val).

Nous intervenons dans des projets de recherche, des études d’impact, d’aménagement, ou dans des études de sensibilité, au travers de prestations pour des partenaires publics ou privés. Il s’agit de produire des cartes de végétation ou de fournir des données terrain ou des maquettes de peuplement compatibles pour la modélisation du transfert radiatif. Nos principaux chantiers sont en Afrique Centrale (LMI Dycofac) et en Guyane (Labex CEBA) mais aussi en Nouvelle Calédonie, en Inde et en Thaïlande. L’accessibilité au terrain est primordiale, et se fait au travers de réseaux de parcelles existants ou développés en partenariat avec des institutions locales. Nous mobilisons régulièrement de l’équipement de télédétection rapprochée (6 drones, 5 pilotes diplômés, 3 scanners TLS, 1 scanner UAV-LS, systèmes DGNSS), un spectroradiomètre, du matériel de grimpe en canopée et des grimpeurs formés. Nous disposons également d’archives d’images aéroportées et/ou satellitales dans nos régions d’intervention permettant de développer des analyses de dynamique des couverts.

Acronyme Intitulé Durée
ADMIREPartenariat pour l’Analyse des DynaMIques de REforestation et de la résilience forestière (ADMIRE)
Porteur : Philippe BIRNBAUM 
2021 - 2024
AFRIFIREDéterminants et impacts du régime des feux en Afrique tropicale
Porteurs : Charly FAVIER (ISEM)  / Maxime REJOU-MECHAIN 
2021 - 2022
BIOMASSBIOMASS
Porteur : Ludovic VILLARD (CESBIO)  
2021 - 2022
DESSFORDegraded Stable States in Tropical Forests
Porteur : Maxime REJOU-MECHAIN 
2021 - 2024
ForestScanNew technology for characterising forest structure and biomass at ‘Super Sites’ for EO cal/val across the tropics
Porteur : Mat DISNEY (UCL)  
2021 - 2023
PhenobsTowards a phenology observatory in French Guiana to study climate-vegetation feedbacks and the diversity of plant strategies
Porteur : Nicolas BARBIER 
2020 - 2022
PROFEAACPROmouvoir et Formaliser l’Exploitation Artisanale du bois d’œuvre en Afrique Centrale par une approche multi-scalaire : gestion territorialisée de la ressource, gouvernance de la filière, promotion des demandes de sciages légaux
Porteur : Guillaume LESCUYER (CIFOR - Cirad)  
2019 - 2023
ReliquesFragmentation des forets sur substrats ultramafiques en Nouvelle Calédonie
Porteurs : Philippe BIRNBAUM / Nicolas BARBIER 
2019 - 2022
Sé2CoulSéries Sentinel pour les couverts ligneux
Porteurs : Pierre COUTERON / Raffaele GAETANO (CIRAD)  
2020 - 2023
Tall TreesA 3D perspective on the effects of topography and wind on forest height and dynamics
Porteur : David COOMES (Cambridge University)  
2019 - 2023

BADOURDINE Colette 2019 - 2022. Mapping tropical forest diversity from multi- and hyper-spectral imagery. Ecole doctorale : GAIA / Université de Montpellier. Dir : PELISSIER Raphaël / Co-dir. : VINCENT Grégoire

BALL James 2019 - 2023. Utilisation de la télédétection pour comprendre la phénologie foliaire et la productivité des forêts tropicales. Ecole doctorale : University of Cambridge / University of Cambridge. Dir : COOMES David / Co-dir. : VINCENT Grégoire

HUERTAS GARCIA Claudia 2018 - 2021. Le sujet de doctorat est le suivant : .. Ecole doctorale : GAIA / Université de Montpellier. Dir : VINCENT Grégoire / Co-dir. : PELISSIER Raphaël

MOFACK Gislain 2018 - 2021. Ses recherches portent sur la prise en compte des interactions et de la plasticité phénotypique des arbres dans l'estimation de la biomasse et du stock de carbone, à l'aide de l'outil LiDAR terrestre.. Ecole doctorale : Sciences de la Vie, Santé et Environnement / Université de Yaoundé I, Cameroun. Dir : COUTERON Pierre / Co-dir. : SONKE Bonaventure

Thèses

2021

Thèse

auteur
Nidhi Jha
titre
Estimation and upscaling of above-ground biomass in tropical forest landscape using field, airborne lidar and multiresolution satellite data
article
Ecology, environment. Asian Institute of Technology - School of Engineering and Technology (Thailande), 2021. English
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auteur
John Katembo Mukirania
titre
Déterminants de la composition floristique et estimations des stocks de carbone des peuplements forestiers matures de Uma (Tshopo, RDC)
article
Biodiversité et Ecologie. Université de Kisangani (République Démocratique du Congo), 2021. Français
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auteur
Anthony Laybros
titre
Reconnaissance spécifique et cartographie des arbres de la canopée en forêt tropicale en Guyane française par fusion de données lidar et hyperspectrales appliquées aux besoins de la gestion forestière
article
Biodiversité et Ecologie. Université de Montpellier, 2021. Français
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Articles

Publications HAL de la collection AMAP

2021

Article dans une revue

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Melaine Aubry-Kientz, Anthony Laybros, Ben Weinstein, James Ball, Toby Jackson, et al.. Multisensor Data Fusion for Improved Segmentation of Individual Tree Crowns in Dense Tropical Forests. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, IEEE, 2021, 14, pp.3927 - 3936. ⟨10.1109/jstars.2021.3069159⟩. ⟨hal-03255607⟩
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https://hal.inrae.fr/hal-03255607/file/Aubry-Kientz_etal_IEEE_J_Selected_Topics_Applied_Earth_Observations_Remote_Sensing_2021_14.pdf BibTex
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Dav Ebengo, Florian de Boissieu, Grégoire Vincent, Christiane Weber, Jean-Baptiste Feret. Simulating Imaging Spectroscopy in Tropical Forest with 3D Radiative Transfer Modeling. Remote Sensing, MDPI, 2021, 13 (11), pp.2120. ⟨10.3390/rs13112120⟩. ⟨hal-03255512⟩
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https://hal.inrae.fr/hal-03255512/file/Ebengo_etal_remote_sensing_2021_13_11.pdf BibTex
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Temilola Fatoyinbo, John Armston, Marc Simard, Sassan Saatchi, Michael Denbina, et al.. The NASA AfriSAR campaign: Airborne SAR and lidar measurements of tropical forest structure and biomass in support of current and future space missions. Remote Sensing of Environment, Elsevier, 2021, 264, pp.112533. ⟨10.1016/j.rse.2021.112533⟩. ⟨hal-03283894⟩
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https://hal.umontpellier.fr/hal-03283894/file/Fatoyinbo_etal_Remote_Sens_Env_2021_264.pdf BibTex
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Nidhi Jha, Nitin Kumar Tripathi, Nicolas Barbier, Salvatore Virdis, Wirong Chanthorn, et al.. The real potential of current passive satellite data to map aboveground biomass in tropical forests. Remote Sensing in Ecology and Conservation, In press, ⟨10.1002/rse2.203⟩. ⟨hal-03193170⟩
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https://hal.inrae.fr/hal-03193170/file/Jha_etal_2021_Remote_Sens__Ecology_Conservation.pdf BibTex
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Olivier Martin-Ducup, Gislain Mofack, Di Wang, Pasi Raumonen, Pierre Ploton, et al.. Evaluation of automated pipelines for tree and plot metric estimation from TLS data in tropical forest areas. Annals of Botany, Oxford University Press (OUP), In press, ⟨10.1093/aob/mcab051⟩. ⟨hal-03211127⟩
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Claire Teillet, Benjamin Pillot, Thibault Catry, Laurent Demagistri, Dominique Lyszczarz, et al.. Fast Unsupervised Multi-Scale Characterization of Urban Landscapes Based on Earth Observation Data. Remote Sensing, MDPI, 2021, 13 (12), pp.2398. ⟨10.3390/rs13122398⟩. ⟨hal-03294302⟩
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https://hal.inrae.fr/hal-03294302/file/2021_Dynafor_remotesensing-13-02398-v3.pdf BibTex
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C. Vancutsem, F Achard, J.-F. Pekel, Ghislain Vieilledent, S. Carboni, et al.. Long-term (1990-2019) monitoring of forest cover changes in the humid tropics. Science Advances , American Association for the Advancement of Science (AAAS), 2021, 7 (10), ⟨10.1126/sciadv.abe1603⟩. ⟨hal-03163130⟩
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https://hal.inrae.fr/hal-03163130/file/Vancutsem_etal_Science_Advances_2021_7_10.pdf BibTex

2020

Article dans une revue

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Clément Bourgoin, Julie Betbeder, Pierre Couteron, Lilian Blanc, Hélène Dessard, et al.. UAV-based canopy textures assess changes in forest structure from long-term degradation. Ecological Indicators, Elsevier, 2020, 115, pp.106386. ⟨10.1016/j.ecolind.2020.106386⟩. ⟨hal-02566581⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02566581/file/Bourgoin_etal_Preprint_Ecological_Indicators_2020_115.pdf BibTex
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Tiphaine Chevallier, Maud Loireau, Romain Courault, Lydie Chapuis-Lardy, Thierry Desjardins, et al.. Paris Climate Agreement: Promoting Interdisciplinary Science and Stakeholders’ Approaches for Multi-Scale Implementation of Continental Carbon Sequestration. Sustainability, MDPI, 2020, 12 (17), pp.6715. ⟨10.3390/su12176715⟩. ⟨hal-02920103⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02920103/file/sustainability-12-06715-v2.pdf BibTex
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Fabian Jörg Fischer, Fabian Fischer, Nicolas Labrière, Grégoire Vincent, Bruno Hérault, et al.. A simulation method to infer tree allometry and forest structure from airborne laser scanning and forest inventories. Remote Sensing of Environment, Elsevier, 2020, 251, pp.112056. ⟨10.1016/j.rse.2020.112056⟩. ⟨hal-03005989⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03005989/file/Fischeretal_CanopyConstructor_revision_clean_30062020.pdf BibTex
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Jens Kattge, Gerhard Bonisch, Sandra Díaz, Sandra Lavorel, Iain Colin Prentice, et al.. TRY plant trait database – enhanced coverage and open access. Global Change Biology, Wiley, 2020, 26 (1), pp.119-188. ⟨10.1111/gcb.14904⟩. ⟨hal-02434220⟩
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https://hal-amu.archives-ouvertes.fr/hal-02434220/file/Kattge_et_al-2020-Global_Change_Biology.pdf BibTex
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Moses Libalah Bakonck, Vincent Droissart, Bonaventure Sonké, Nicolas Barbier, Gilles Dauby, et al.. Additive influences of soil and climate gradients drive tree community composition of Central African rainforests. Journal of Vegetation Science, Wiley, 2020, 31 (6), pp.1154-1167. ⟨10.1111/jvs.12918⟩. ⟨hal-02885165⟩
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Marcos Longo, Sassan Saatchi, Michael Keller, Kevin Bowman, António Ferraz, et al.. Impacts of Degradation on Water, Energy, and Carbon Cycling of the Amazon Tropical Forests. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, American Geophysical Union, 2020, 125 (8), ⟨10.1029/2020jg005677⟩. ⟨hal-02948755⟩
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https://hal.inrae.fr/hal-02948755/file/Vincent_al_JGR_Biogeoscience_2020_125_8.pdf BibTex
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Olivier Martin-Ducup, Pierre Ploton, Nicolas Barbier, Stephane Momo Takoudjou, Gislain Ii Mofack, et al.. Terrestrial laser scanning reveals convergence of tree architecture with increasingly dominant crown canopy position. Functional Ecology, Wiley, 2020, 34 (12), pp.2442-2452. ⟨10.1111/1365-2435.13678⟩. ⟨hal-02943974⟩
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BibTex
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Stephane Momo Takoudjou, Pierre Ploton, Olivier Martin-Ducup, Romain Lehnebach, Claire Fortunel, et al.. Leveraging Signatures of plant functional Strategies in Wood Density Profiles of African Trees to correct Mass estimations from terrestrial Laser Data. Scientific Reports, Nature Publishing Group, 2020, 10 (1), pp.2001. ⟨10.1038/s41598-020-58733-w⟩. ⟨hal-02470476⟩
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https://hal.umontpellier.fr/hal-02470476/file/Momo_etal_Scientific_Reports_2020_10_1.pdf BibTex
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Pierre Ploton, Frédéric Mortier, Nicolas Barbier, Guillaume Cornu, Maxime Réjou-Méchain, et al.. A map of African humid tropical forest aboveground biomass derived from management inventories. Scientific Data , Nature Publishing Group, 2020, 7 (1), ⟨10.1038/s41597-020-0561-0⟩. ⟨hal-02929027⟩
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https://hal.inrae.fr/hal-02929027/file/Ploton_etal_Scientific_Data_2020_7_1.pdf BibTex
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Pierre Ploton, Frédéric Mortier, Maxime Réjou-Méchain, Nicolas Barbier, Nicolas Picard, et al.. Spatial validation reveals poor predictive performance of large-scale ecological mapping models. Nature Communications, Nature Publishing Group, 2020, 11 (1), ⟨10.1038/s41467-020-18321-y⟩. ⟨hal-02936567⟩
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https://hal.inrae.fr/hal-02936567/file/Ploton_etal_Naure_Comm_2020_11_4540.pdf BibTex
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Le Bienfaiteur Sagang Takougoum, Pierre Ploton, Bonaventure Sonké, Hervé Poilvé, Pierre Couteron, et al.. Airborne Lidar Sampling Pivotal for Accurate Regional AGB Predictions from Multispectral Images in Forest-Savanna Landscapes. Remote Sensing, MDPI, 2020, 12 (10), pp.1637. ⟨10.3390/rs12101637⟩. ⟨hal-02619063⟩
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https://hal.umontpellier.fr/hal-02619063/file/SagangT_etal_Remote_sensing_2020_12_10.pdf BibTex
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Robert Schneider, Rafael Calama, Olivier Martin-Ducup. Understanding Tree-to-Tree Variations in Stone Pine (Pinus pinea L.) Cone Production Using Terrestrial Laser Scanner. Remote Sensing, MDPI, 2020, 3D Forest Structure Observation, 12 (1), pp.173. ⟨10.3390/rs12010173⟩. ⟨hal-02459699⟩
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https://hal.umontpellier.fr/hal-02459699/file/remotesensing-12-00173.pdf BibTex
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Di Wang, Stephane Momo Takoudjou, Eric Casella. LeWoS: A universal leaf‐wood classification method to facilitate the 3D modelling of large tropical trees using terrestrial LiDAR. Methods in Ecology and Evolution, Wiley, 2020, 11 (3), pp.376-389. ⟨10.1111/2041-210X.13342⟩. ⟨hal-02516966⟩
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BibTex
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Ben Weinstein, Sergio Marconi, Mélaine Aubry‐kientz, Gregoire Vincent, Henry Senyondo, et al.. DeepForest: A Python package for RGB deep learning tree crown delineation. Methods in Ecology and Evolution, Wiley, 2020, 11 (12), pp.1743-1751. ⟨10.1111/2041-210X.13472⟩. ⟨hal-03073497⟩
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BibTex
  • JB Feret (Tetis MPL),
  • D Coomes (Cambridge U),
  • S Saatchi (NASA JPL),
  • R Valbuena (Wales University),
  • J Chanussot (GIPSA Grenoble),
  • M Disney (UCL),
  • V Deblauwe (CBI),
  • B Sonké (LaboSYstE, ENS-Univ Yaoundé I),
  • JP Gastellu Etchegorry, T Le Toan (Cesbio),
  • H Poilvé (Airbus DS),
  • M Herold (WUR),
  • T Stévart (MBG),
  • S Gourlet Fleury, E Forni (CIRAD Forêts et Sociétés).