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
Porteur : Philippe BIRNBAUM 
2021 - 2024
ALTAmazonian Landscapes in Transition
Porteur : Jérôme CHAVE (EDB, Toulouse)  
2022 - 2025
DESSFORDegraded Stable States in Tropical Forests
Porteur : Maxime REJOU-MECHAIN 
2021 - 2024
IFIHSAInventaires forestriers par imagerie hyperspectrale aéroportée
Porteur : Olivier BRUNAUX (ONF)  
2023 - 2024
PhenobsTowards a phenology observatory in French Guiana to study climate-vegetation feedbacks and the diversity of plant strategies
Porteur : Nicolas BARBIER 
2020 - 2024
TROPECOSBilans de carbone des écosystèmes côtiers tropicaux dans l’Anthropocène
Porteur : Gwenaël ABRIL (CNRS)  
2023 - 2027

LEBLANC César 2022 - 2025. Prédiction des trajectoires futures de la biodiversité par apprentissage machine. Ecole doctorale : I2S / Université de Montpellier. Dir : JOLY Alexis

PRIEUR Colin 2022 - 2025. Télédétection hyperspectrale pour l’exploitation soutenable des forêts tropicales: quand la modélisation physique rencontre l'apprentissage profond.. Ecole doctorale : GAIA / Université de Montpellier. Dir : VINCENT Grégoire / Co-dir. : CHANUSSOT jocelyn

  • 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).