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Le projet PROTEST met en œuvre une méthode d’analyse territoriale de la ressource forestière combinant plusieurs innovations méthodologiques :- cartographie de la ressource forestière par télédétection LiDAR aéroporté,- simulations d’évolution forestière à l’échelle du territoire,- prospective territoriale basée sur des démarches participatives.L’intégration de ces différentes composantes dans une démarche prospective spatialisée apporte une valeur ajoutée pour la préparation et la mise en œuvre d’une politique forestière territoriale qui soit à même de répondre aux enjeux locaux de multi-fonctionnalité, dans un contexte de changement global.Le projet met en outre l’accent sur la réplicabilité de la méthode, en privilégiant les données publiques, les outils libres, et en documentant le cas d’étude du Parc Naturel Régional du Massif des Bauges, en lien avec les acteurs du territoire.

In French mountain areas, the heterogeneity of forests, the fragmentation of ownership and accessibility constraints hamper inventory and management actions. To ensure the sustainability of ecosystem services provided by forests, it is necessary to evaluate them while taking into account the local and global socio-economic context. The PROTEST project aims to build a methodology for territorial analysis of forest resources, based on advances in remote sensing, GIS, forest dynamics modelling and territorial foresight. The study area of the project is the Geopark Massif des Bauges (France) that contains 50000 ha of forests. The first task is to produce a map of forest resources, based on airborne lidar remote sensing, and of its accessibility, based on the Sylvaccess model. The second task is to implement a territorial foresight work and define forest management scenarios that combine environmental and societal determinants. Societal factors and their possible evolutions will be defined on the basis of field surveys and expert opinions. Depending on these factors and on a typology of parcels, scenarios of forest management will be proposed to simulate the behavior of owners. In the third task, these scenarios will be integrated into a spatialized model of forest dynamics, in order to simulate the evolution of the forest mosaic at the parcel level. Linker functions will be integrated to evaluate ecosystem services (wood production, biodiversity, carbon stock...) from simulated forest characteristics. The results will be used to support participatory workshops that will aim to define a forest management strategy supporting the territorial development.

Understanding the Global Climate Change and the way it will affect the Earth and preserving biodiversity are two major challenges of the 21st century. Forests cover 30% of continental surfaces and are a major contributor to the carbon cycle. Sequestration of carbon in forest biomass appears as an important mechanism - in conjunction with reduced emissions - for mitigating climate change. Adequate management of forest resources could strengthen the action of forests as a carbon sink. Forests also play a key role for biodiversity conservation and energy supply. Sustainable management of forest ecosystems is thus critical for the future of mankind. However, the lack of consistent information on forest structure and biomass and on their dynamics at global scale hampers the development of ecological models and of earth-vegetation-atmosphere interaction global models that are essential to improve knowledge on forest ecosystem functioning and to address the challenge of forest sustainable management. By its ability to measure the vertical structure of land cover, airborne Lidar technology is highly qualified for forest applications. NASA's ICESat1 mission (2003-2009) paved the way for Earth observation from space with Lidar systems. ICESat2, launched in September 2018, although primarily designed for ice monitoring will also provide vegetation height measurements worldwide. Vegetation profiles with high vertical resolution should also become soon available with GEDI (NASA) and MOLI (JAXA) missions that will be installed on the ISS at the end of 2018 and in 2019 or 2020, respectively. Although data coverage will be limited from 52°S to 52°N, both these missions will contribute to ecosystem structure observation from space in conjunction with radar missions, especially the BIOMASS ESA's mission. Combined with Sentinel 2 imagery, which provides spectral information with high spatial and temporal resolutions, they will also enable to evaluate the complementarity between information on 3D structure, composition and phenology for a comprehensive monitoring of forest ecosystem conditions. LEAF (Lidar For Earth and Forests) mission has been under study at CNES since 2008 and could contribute in the future to the international effort to sustain global carbon and biodiversity monitoring systems. The system under study combines a NIR full-waveform Lidar profiler and a very high resolution multispectral imager. CNES has supported scientific projects in order to refine instrument specifications and design a system that will meet user requirements. Due to the high cost associated with the development of an airborne prototype, priority has been given to simulation approaches. The aim of this contribution is to present LEAF mission concept and to focus on the recent "LEAF ExpeVal" experiment, designed to consolidate and validate the simulation approaches developed to model a realistic Lidar signal on various forest types, including complex tropical forests. These approaches rely on DART, a radiative transfer model developed at CESBIO. A Lidar module was introduced into DART in the early 2010s and has undergone constant improvement since then. However, simulating a realistic signal also requires to work on model inputs and to develop methods to build detailed forest scenes. The objective of the LEAF-Expeval experiment was twofold: first, to validate the simulations by comparing simulated and experimental Lidar waveforms on a tropical forest; second, to develop a new approach to simulate spaceborne Lidar data from small footprint airborne Lidar data (ALS data). Achieving the first objective is a key step to refine LEAF system specifications in order to ensure that the system will provide accurate height measurements and vegetation profiles on tropical forests, which are the most constraining environment for a space Lidar. Field and airborne data were collected in Paracou experimental forest in French Guiana. The processing and analysis steps include (1) the construction of forest scenes from TLS (Terrestrial Lidar Scanner) and reflectance measurements on a dense forest plot, (2) the estimation of the calibration coefficient of the airborne system, coefficient that is used to convert digital count into physical units, (3) the simulation of airborne Lidar data on the forest scene using DART and (4) the comparison of simulated and real waveforms. As ALS data are now widely available, achieving the second objective would enable the simulation and evaluation of LEAF data on a variety of forest ecosystems. This part of the study relies on Lidar simulations realized on temperate broadleaved forest scenes created using Allostand (Amap) and Genesis software. Small footprint lidar point clouds were simulated using DART and were in turn used to simulate large footprint lidar waveforms. The resulting waveforms were compared to reference data, i.e. large footprint waveforms obtained directly with DART on the same forest scenes. First results are encouraging and showed that large footprint waveforms obtained from the processing of small footprint data were very similar to reference waveforms, even with a change of waveband between lidar point clouds and large footprint waveform.

Les forêts jouent un rôle majeur dans la régulation du changement climatique et dans la préservation de la biodiversité. Elles assurent aussi la production de ressources variées dont dépendent des millions d'êtres humains. Elles sont aujourd'hui menacées par les activités humaines et le changement climatique. Les gérer de façon durable pour les protéger et maintenir leurs fonctions sur le long terme nécessite de disposer d'informations pour caractériser l'état et la dynamique des écosystèmes forestiers et pour en modéliser le fonctionnement. La structure de la végétation forestière étant à la fois le moteur et la résultante de ce fonctionnement, pouvoir la mesurer à différentes échelles d'espace et de temps à l'aide de la télédétection apporterait des informations clés pour développer nos connaissances sur les milieux forestiers. Dans ce contexte, la technologie Lidar est particulièrement intéressante car elle permet de mesurer finement la distribution spatiale en 3D de la végétation. Dès le début des années 2000, les données Lidar ont été intégrées dans des procédures opérationnelles d'inventaire de la ressource forestière en forêt boréale. Ces peuplements ont une structure relativement simple et une faible diversité spécifique. Développer le potentiel du Lidar pour le suivi et la gestion d'écosystèmes forestiers plus complexes demande de lever un certain nombre de verrous méthodologiques. Un autre verrou réside dans l'accès à des mesures de structure à une échelle globale. Plusieurs agences spatiales travaillent actuellement au développement de missions Lidar ayant pour objectif d'améliorer l'estimation et le suivi de la biomasse forestière au niveau global. La biomasse est en effet un élément clé du cycle du carbone et fait partie des variables climatiques essentielles identifiées par le CGOS (Global Climate Observing System). L'activité de recherche de l'auteur a pour objectif de contribuer à lever certains de ces verrous. Elle s'organise autour de trois axes de travail. Le premier vise à développer les connaissances sur les interactions signal/végétation et à optimiser la préparation des données Lidar en entrée des modèles. Le deuxième axe porte sur le développement de modèles pour caractériser les milieux forestiers à partir de données 3D obtenues par Lidar ou par photogrammétrie numérique. Je me suis principalement intéressée à la caractérisation de la structure des peuplements et à la quantification de la ressource forestière (volume de bois, biomasse). Les modèles ont été conçus pour étudier des types de peuplements diversifiés, incluant des peuplements de structure complexe comme les forêts tempérées multistrates ou les forêts de montagnes. De façon plus exploratoire, L'auteur a aussi travaillé sur des modèles de biodiversité. Le dernier axe de travail porte sur le développement d'un système lidar spatial pour le suivi des forêts au niveau global. Ces recherches s'inscrivent dans le cadre du projet de mission LEAF (Lidar for Earth and Forests) à l'étude au CNES (Centre National d'Études Spatiales). Elles ont pour objectif de contribuer au dimensionnement du système Lidar et au développement de méthodes de traitement des données Lidar spatiales.

The commitment and differentiation of human mesenchymal stem cells (hMSCs) are guided by bioactive molecules within the extracellular matrix. Among the various approaches to design biomaterials, the functionalization of biomaterial surfaces with peptides from the sequence of proteins from the extracellular matrix is quite common. The purpose of this functionalization is to recruit hMSCs and promote their differentiation into the appropriate lineage. The aim of this work was to investigate the influence of RGD and FHRRIKA peptides and peptide sequences taken from bone morphogenic protein (BMP-2) and histone H4 (osteogenic growth peptide; OGP) either tethered alone or as a mixture on the surface of a model material and to also examine the level of hMSC osteogenic commitment without using a differentiation medium. Grafting of the different peptides was assessed by X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), while their surface density was quantified by fluorescence microscopy, and their surface properties were assessed by atomic force microscopy (AFM) and contact angle (CA). The osteogenic commitment of hMSCs cultured on the different surfaces was characterized by immunohistochemistry using Runx-2 as an earlier osteogenic marker and OPN, a late osteogenic marker, and by RT-qPCR through the expression of ColI-a1, Runx-2, and ALP. Biological results show that the osteogenic commitment of the hMSCs was increased on surfaces tethered with a mixture of peptides. Results indicate that tethered peptides in the range of pmol mm–2 were indeed effective in inducing a cellular response after 2 weeks of cell culture without using an osteogenic media. These findings contribute to the research efforts to design biomimetic materials able to induce a response in human stem cells through tethered bioactive molecules for bone tissue engineering.

International audience

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Pour saisir la portée et l'intérêt du projet GNB, il ne suffit pas de connaître ses objectifs, dûment fondés sur un bilan circonstancié de l'état des connaissances. Il faut aussi appréhender sa démarche « expérimentale », à commencer par la stratégie d'échantillonnage et d'inventaires ; il faut comprendre le choix de méthodes d'analyse statistique innovantes mais complexes, avec en particulier la notion de magnitude des effets pour que les résultats puissent avoir une « lecture » opérationnelle. Impossible de résumer en quelques mots la réflexion exigeante qui a présidé à la conception du projet.

International audience; We explored the potential of airborne laser scanner (ALS) data to improve Bayesian models linking biodiversity indicators of the understory vegetation to environmental factors. Biodiversity was studied at plot level and models were built to investigate species abundance for the most abundant plants found on each study site, and for ecological group richness based on light preference. The usual abiotic explanatory factors related to climate, topography and soil properties were used in the models. ALS data, available for two contrasting study sites, were used to provide biotic factors related to forest structure, which was assumed to be a key driver of understory biodiversity. Several ALS variables were found to have significant effects on biodiversity indicators. However, the responses of biodiversity indicators to forest structure variables, as revealed by the Bayesian model outputs, were shown to be dependent on the abiotic environmental conditions characterizing the study areas. Lower responses were observed on the lowland site than on the mountainous site. In the latter, shade-tolerant and heliophilous species richness was impacted by vegetation structure indicators linked to light penetration through the canopy. However, to reveal the full effects of forest structure on biodiversity indicators, forest structure would need to be measured over much wider areas than the plot we assessed. It seems obvious that the forest structure surrounding the field plots can impact biodiversity indicators measured at plot level. Various scales were found to be relevant depending on: the biodiversity indicators that were modelled, and the ALS variable. Finally, our results underline the utility of lidar data in abundance and richness models to characterize forest structure with variables that are difficult to measure in the field, either due to their nature or to the size of the area they relate to.

International audience; The seasonality of Amazon forest productivity and photosynthetic activity has recently been investigated under a new perspective by a series of publications. The debate about possible factors explaining this seasonality is vivid, and the possibility of several hypotheses has been tested, including canopy phenology and leaf demography, and changes in illumination geometry combined with the complex 3D structure of the canopy. A manifold of measurements and techniques have been used to test these hypotheses, including field observations of leaf demography from ground measured litterfall and phenocam, airborne and satellite remote sensing and 3 dimensional radiative transfer modeling. Our study explores the relative influence of leaf demography and illumination geometry on remotely sensed data. To achieve this, we take advantage of the latest advances in the domain of physical modeling at both leaf and canopy scale. The leaf optical properties model PROSPECT-D was used to model leaf optical properties at various growth stages based on field observations and theoretical leaf biochemical composition during its development and senescence. The 3-dimensional radiative transfer model DART was used to simulate various levels of complexity of canopy covers, from a turbid layer to complex canopy derived from airborne LiDAR acquisitions. Data for leaf demography and ontogeny taken from recent publications was used and integrated into canopy simulations corresponding to year-long observations. Data acquisitions were performed in the frame of the HyperTropik project (funded by CNES) and our results focus on analyzing the influence of separated and combined factors on various spectral attributes, including Enhanced vegetation index and hyperspectral metrics.; La saisonnalité de la productivité et l'activité photosynthétique de la forêt amazonienne ont récemment été étudiées sous une nouvelle perspective par une série de publications. Le débat sur les facteurs possibles expliquant cette saisonnalité est ouvert, et la possibilité de plusieurs hypothèses a été testée, y compris la phénologie de la canopée et la démographie foliaire, et les changements de la géométrie d'éclairage combinée avec la structure 3D complexe de la canopée. Une multiplicité de mesures et de techniques ont été utilisées pour tester ces hypothèses, y compris les observations sur le terrain de la démographie foliaire de la chute de litière mesurée au sol et du phénocam, de la télédétection aéroportée et satellite et de la modélisation par transfert radiatif en trois dimensions. Notre étude explore l'influence relative de la démographie foliaire et de la géométrie de l'éclairage sur les données de télédétection. Pour ce faire, nous tirons parti des dernières avancées dans le domaine de la modélisation physique à la fois à l'échelle des feuilles et de la canopée. Le modèle de propriétés optiques des feuilles PROSPECT-D a été utilisé pour modéliser les propriétés optiques des feuilles à différents stades de croissance sur la base d'observations sur le terrain et de la composition biochimique théorique des feuilles pendant son développement et sa sénescence. Le modèle de transfert radiatif en trois dimensions DART a été utilisé pour simuler divers niveaux de complexité des couvertures de la canopée, d’une couche turbide à une représentation complexe dérivée d’acquisitions LiDAR. Les données sur la démographie foliaire et sur l'ontogenèse prises à partir de publications récentes ont été utilisées et intégrées dans des simulations de couvertures correspondant à des observations d'une année. Les acquisitions de données ont été effectuées dans le cadre du projet HyperTropik (financé par le CNES) et nos résultats se concentrent sur l'analyse de l'influence de facteurs séparés et combinés sur divers attributs spectraux, y compris l'indice de végétation amélioré EVI et les mesures hyperspectrales.

International audience; Adequate management of forest resources is recognized as a solution to strengthen the action of forests as a carbon sink and mitigate climate change. As forests also play a key role for energy supply and biodiversity conservation, sustainable management of forest ecosystems is critical for the future of mankind. Acquiring consistent and extensive data from space to monitor forest environments is a technological challenge we have to face to increase our knowledge on forest ecosystem functioning and to address the challenge of forest sustainable management. By its ability to measure the vertical structure of land cover, airborne lidar technology is highly qualified for forest applications but developing spaceborne systems remains a challenge that several space agencies are trying to meet. In France, CNES (French space agency) has supported scientific projects with the aim of studying the potential of a vegetation lidar and defining appropriate instrument specifications. The aim of this presentation is to give an overview of some of these studies and their main recent outcomes. These studies include: 1) the development and the validation of a platform to simulate Lidar signal on forest environment, 2) the use of the platform to study the sensitivity of Lidar signal to some system characteristics, e;g., pulse energy, footprint diameter, 3) analysis of both simulated and experimental data to improve processing algorithms used to retrieve forest parameters, 4) exploration of the potential of low emitted laser energy at high repetition frequency for a vegetation Lidar mission. This research effort led CNES to move towards a new phase the vegetation Lidar mission LEAF, along with a high resolution hyperspectral mission, for in-depth experimental studies.

International audience; Ce chapitre explique dans un premier temps pourquoi les mesures de hauteur des arbres sont si importantes en écologie et pour les gestionnaires forestiers. Il présente ensuite deux techniques de télédétection, le lidar et la photogrammétrie numérique, qui peuvent être utilisées pour étendre ces mesures (qui sont fastidieuses par des approches de terrain traditionnelles) dans l'espace.

[Departement_IRSTEA]Territoires [TR1_IRSTEA]SYNERGIE [Axe_IRSTEA]TETIS-ATTOSSilviLaser 2015, La Grande Motte, FRA, 28-/09/2015 - 30/09/2015; International audience; Highlights: - We compare Plant Area Density (PAD) profiles derived from Terrestrial Laser Scanning (TLS) and contemporaneous Aerial Laser Scanning (ALS) in dense tropical forest- Poor sampling of the lower part of the canopy profile by ALS is mitigated by using a multiple resolution approach- Anisotropy of transmittance revealed by TLS allows further improvement of PAD estimates.

[Departement_IRSTEA]Territoires [TR1_IRSTEA]SYNERGIE [Axe_IRSTEA]TETIS-ATTOSSilviLaser, La Grande Motte, FRA, 28-/09/2015 - 30/09/2015; International audience; A new approach for LIDAR altimetry mission for biomass applications (tree height measurement) is explored based on low emitted laser energy at high repetition frequency. Low energy approach drastical ly reduces the laser induced risks. Altimetry performances meet preliminary science requirements . The proposed instrument design is compatible with a space mission.

This study focuses on developing an innovative methodology to automatically estimate the diameter at breast height (DBH) of urban trees sampled by a Laser Mobile Mapping System (LMMS). The high-quality results confirm the feasibility of the proposed methodology, providingscalability to a comprehensive analysis of urban trees.

SilviLaser 2015, La Grande Motte, FRA, 28-/09/2015 - 30/09/2015; International audience; Estimating exact 3D distribution of canopy components using terrestrial lidar in forest is limited by signal occlusion. We propose a method to address this limitation: it uses voxels, beam returns and beam propagation through the scene. The proposed method was validated using simulated forest scenes and a lidar simulator.

[Departement_IRSTEA]Territoires [TR1_IRSTEA]SYNERGIE [Axe_IRSTEA]TETIS-ATTOSSilviLaser 2015, La Grande Motte, FRA, 28-/09/2015 - 30/09/2015; International audience; The study provides technical guidelines to optimize sampling design parameters in the context of the implementation of biomass predictive models from airborne lidar data. Parameters under study were those easily controlled when implementing an area-based approach, i.e. lidar pulse density and both field sampling protocols and measurements. Parameters most impacting the model accuracy were identified by conducting a one-factor- at -a-time and a global sensitivity analyses. Number and size of field plot, and plot center position accuracy were identified to be the parameters most impacting model accuracy.

SilviLaser 2015, La Grande Motte, FRA, 28-/09/2015 - 30/09/2015; International audience; An approach integrating forest allometric relationships into Lidar models is proposed in a consistent and comprehensive way. This approach, generic and reliable, fits a large iversity of stands and flight conditions (e.g. coniferous/broadleaves; mountain/lowland stands), and use only a limited number of Lidar metrics.

SilviLaser 2015, La Grande Motte, FRA, 28-/09/2015 - 30/09/2015; International audience; A new approach for LIDAR altimetry mission for biomass applications ( tree height measurement ) is explored based on low emitted laser energy at high repetition fr equency. Low energy approach drastical ly reduces the laser induced risks. Altimetry performances meet preliminary science requirements . The proposed instrument design is compatible with a space mission.

National audience

Compte rendu sur l'organisation des conférences SilviLaser et RSDI organisées par Irstea dans le cadre de la Geospatial Week 2015 et pour lesquelles un financement Agropolis Fondation avait été sollicité.

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.

This activity report relates to two projects funded by CNES (TOSCA). The first one, STEM-LEAF (2013-2015), focuses on the implementation of tools for simulating lidar signals in forest environments in order to be able to size a space vegetation lidar. The second is a contribution to the BIOMASS project ,led by the Cesbio. It aimed at improving models for biomass prediction from airborne lidar data in tropical environments. This was done in order to develop approaches to calibrate / validate models of biomass estimation from data that will be acquired by the future BIOMASS radar sensor (under development at ESA).; Compte rendu d'activité de deux projets financés par le TOSCA. Le premier STEM-LEAF (2013-2015) porte sur la mise en place d'outils de simulation d'un signal lidar en environnement forestier afin de pouvoir dimensionner un capteur lidar spatial pour le suivi de la végétation. Le second est une contribution au projet BIOMASS porté par le Cesbio et visait à améliorer les modèles de prédiction de la biomasse en milieu tropical à partir de lidar aéroporté, afin d'avoir de calibrer/valider les modèles d’estimation de la biomasse du futur capteur radar BIOMASS, en cours de développement par l’ESA.

International audience; Présentation du contexte général et du besoin en informations qui sous tend l’utilisation de la télédétection pour les applications forestières et présentation des articles publiés dans ce numéro spécial forêt de la RFPT.

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.

International audience; Terrestrial Laser Scanning (TLS) measurements are increasingly used to characterize forest structure, because of their high potential to provide accurate information on some key structural features that are hard to measure in the field, e.g. tree height, crown dimensions, stem shape or the 3D distribution of vegetation material. The later is of great interest as it plays a major role in many ecological processes and influences both productivity and biodiversity. Used within radiative transfer models, this feature is also useful to improve our understanding on how the signal interacts with vegetation in remote sensing studies, thereby enhancing our ability to analyze remote sensing data for forest ecosystem monitoring purposes. However to be used either in ecological models or in remote sensing studies, very dense point clouds acquired using TLS must be processed and synthesized in order to become usable by foresters or in models. To that aim many approaches have been developed. Some of them seek to identify and characterize the several parts of the trees, e.g. the stems, the main branches, the crowns... Others, like voxel-based approaches, provide information for spatial units irrespective of the trees, e.g. voxels or plots. This presentation focus on voxel-based approaches used to estimate the distribution of vegetation density material in a 3D grid (also referred as voxelization ) from single or multi echo TLS data. Different methods have been proposed (Hosoi and Omasa, 2006; Beland et al., 2014; Durrieu et al., 2008; Beland et al., 2011), but further studies are needed to validate these approaches and better characterize their limits and their sensitivity to instrument settings, vegetation characteristics and voxel geometric features (size, geometry) or other methodological choices made to compute vegetation density. Using a modeling approach to that aim is highly beneficial because it allows testing many configurations and does not require, at least for a theoretical validation, to acquire reference data on the actual 3D distribution of the vegetation from field surveys, which is highly challenging. The objective of this study was threefold: (1) to develop a simulation framework to simulate TLS data based on DART (Discrete Anisotropic Radiative Transfer) model (Gastellu-Etchegorry et al.,2004), whose capabilities make it highly suitable for the purpose of this study, (2) to propose an improved voxelisation approach suitable for processing multi-echoes TLS data sets, and (3) to validate this approach and propose a series of guidelines to retrieve, from TLS data of a forest stand, 3D vegetation density and LAI into a voxelized space. To achieve this last objective a sensitivity analysis was performed to evaluate the impact of several parameters on voxelisation results. Firstly, three voxel attributes were analysed, namely their shape (cubic versus spherical), dimensions and sampling rate. Secondly, instrumental parameters were analysed to determine suitable scanner angular resolution and the benefit of processing multiple TLS returns. Thirdly, the influence of two vegetation attributes, size and angular distribution of leaves, were evaluated. Lastly, the resulting guidelines were applied to a more practical case involving real trees to provide a reliable assessment of the accuracy of vegetation densities that can be achieved from voxelisation approaches. Results show a general good agreement (r2 > 0.8 for realistic trees) with multi echo management, while the use of single returns only leads to an overestimation of leaf density. Theoretical cases show that cubic voxels gives best results overall, with RMSE increase from 0.05 to 0.3 with incerasing leaves size or voxel dimensions when there is no clumping effect inside the voxels, and a good voxel sampling.

International audience; Biodiversity conservation is imperative in the face of increasing anthropic pressures and threats to forest ecosystems. Our ability to evaluate and monitor biodiversity is essential to ensure effective conservation. Forest structure is a key factor driving several processes in forest ecosystems. Stand structures affect microclimate, habitat quality and therefore biodiversity potential. Biodiversity indicators have been shown to be strongly correlated with the three-dimensional spatial pattern of vegetation (MacArthur and MacArthur, 1961). And the richness of wildlife has been related to canopy three-dimensional features (Carey et al., 1991). Establishing reliable models describing the link between biodiversity and forest structure would facilitate the implementation of sustainable management strategies and practices. Forest structure is generally described from field measurements. But only a limited number of plots can be inventoried, as this work is both costly and time-consuming. Remote sensing has the potential to provide quick and accurate measurements over large areas. The potential of LiDAR (Light Detection And Ranging) systems to measure forest structure and assess forest attributes is widely acknowledged (Næsset, 2004; Nelson et al., 1988). LiDAR are active systems providing precise distance measurements based on elapsed time between the emission of a laser pulse and the reception of the backscattered signal. The use of LiDAR in landscape ecology and biodiversity studies is a recent field of research. Metrics extracted from LiDAR data have been proposed for characterizing landscape pattern and structure (Mücke et al., 2010). The use of LiDAR data allows analysing relationships between biodiversity indicators and a broad range of structural metrics related to the 3D arrangement of vegetation. Indeed LiDAR data provides the opportunity to analyse the impact of forest structure surrounding field plots for which biodiversity indicators were measured. Some studies already explored the relationship between biodiversity indicators and forest structure metrics from LiDAR data (Lesak et al., 2011; Müller and Brandl, 2009; Müller et al., 2014; Zellweger et al., 2013). However, while the relationships between LiDAR metrics and faunal biodiversity have already been explored, floristic biodiversity has not yet been analysed. Furthermore, most studies did not integrate the ecological context in addition to 3D vegetation structure data, when the models explaining the biodiversity indicators were built. Ecological context here refers to abiotic variables, on which biodiversity indicators highly depend (Maestre et al., 2009). Complementing LiDAR metrics with abiotic variables improved model predictive power (Zellweger et al., 2014). The aim of this study was to further evaluate the potential of LiDAR for floristic biodiversity monitoring. Floristic biodiversity was studied in terms of plant species abundance and richness of the different ecological groups. Bayesian statistical models, described by Zilliox and Gosselin (2013), were used to model the link between floristic biodiversity and both abiotic and biotic characteristics of the environment. In these models forest structure was initially assessed using traditional field measurements on circular plots with a 15 m radius (e.g. basal area, cover). Two specific objectives were identified for this study. Firstly, we evaluated the potential of LiDAR to replace forest structure indicators measured in the field and to improve the modelling of the link between floristic biodiversity and stand structure. Secondly, we took advantage of the capacity of LiDAR to assess forest structures at various scales, in order to improve our knowledge on the drivers of biodiversity and try to identify up to which distance the structure can influence local biodiversity. The study site was a deciduous forest located in North-Eastern France (48.53° N, 5.37° E). Forest was studied under leaf-on conditions in a 60 km² area. The climate is semi-continental, and subject to an oceanic influence. The site was comprised of complex stands with multi-layered forests, dominated by European beech (Fagus sylvatica), Hornbeams (Carpinus betulus) and Sycamore maple (Acer pseudoplatanus). LiDAR data was collected from small-footprint airborne LiDAR with a high point density of 30 pt/m². 741 field plots located within a radius of 100 km around the study area and 49 field plots located within the study area were used to build the models. As the study site was too small to offer enough site type diversity, the first field dataset was used to model the impact of site type variation on biodiversity. Five abiotic variables were thus included in the model: mean annual temperature, solar radiation, topography, soil pH and soil water capacity. Temperature, solar radiation and topography were subsequently considered as constant over the study site. The second field dataset was used to include and test one by one diverse LiDAR metrics in the statistical model. Stand-level metrics were extracted from LiDAR data in order to describe vertical and horizontal distribution of forest vegetation. Metrics were extracted from circular plots within a 15 m radius as field plots, and also 50 m, 100 m and 200 m radius. Bayesian statistical models provide an estimate of the magnitude of the relationship between biodiversity indicators and ecological variables. We could evaluate the magnitude of the relationship between the floristic biodiversity indicators and the LiDAR metrics. Deviance Information Criterion (DIC) was used to compare models with each other. Several metrics were necessary to predict plant species abundance and richness models. Several LiDAR metrics measured at the plot level were found to have non-negligible relationships with floristic biodiversity. The study also highlights that forest structure in the neighbourhood of field plots can impact on biodiversity indicators measured at plot level.

International audience; Remote sensing data supported by ground observations are considered as the key for the monitoring of the dynamics of both canopy height and gaps at several scales in space and time, which is known to be crucial to improve both monitoring and modelling of forest ecosystems and thus contribute to their sustainable management. In particular, gaps play a major role in forest ecology because of their influence on microclimate and habitat quality and thus on biodiversity. The gradient in gap sizes is known to influence many parts of biodiversity and many references indicate an enrichment of biodiversity shortly after harvesting (Wermelinger et al. 1995). Temporal effects have also been reported. Through the succession that occurs after gap formation, the effect of gaps can shift and even be reversed. Especially, for vascular plants, silviculture based on large cuttings has been found to have an adverse impact on floristic biodiversity, but decades after gap formation (Duguid and Ashton 2013). Recent developments in digital photogrammetry have provided the ability to improve canopy surface reconstruction from optical imagery, which explains the renewed interest towards this technology for forest applications and forest structure characterisation. Large databases of aerial photographs, dating back over 60 years, exist in several countries (Véga and St-Onge 2008). Therefore digital photogrammetry applied to long time series of aerial photographs offers an exceptional opportunity to study the link between the past disturbance regime and the current biodiversity level. Several studies already analyzed forest dynamics based on CHM (Canopy Height Model) time series obtained by subtracting a DTM (Digital terrain Model) to photogrammetric DSMs (Digital Surface Model). Several approaches were used to produce the required DTM: photogrammetry on leaf-off aerial photographs (Tanaka and Nakashizuka 1997), field surveys (Fujita et al. 2003) or lidar data processing (Véga and St-Onge 2008). Implementing thresholding approaches on CHMs, using either fixed or context-specific threshold, proved efficient to identify gaps (Vepakomma et al. 2008; Zhang 2008). The GNB project (http://gnb.irstea.fr/) seeks at studying the link between biodiversity, forest exploitation and naturalness by comparing exploited and natural forests in the French context. To that aim the study is based on a national network of integral biological and nature reserves excluded from exploitation and their managed counterparts and on sampling 7 taxonomic groups: vascular plants, mosses, mushrooms, bats, birds, and carabid and saproxylic beetles (Debaive et al. 2013). As part of this project the present study aims at developing a method to provide indicators of the past disturbance regime at several scales in the vicinity of the plots for which biodiversity surveys were realized. The method was developed under two main constraints: (i) the lack of accurate DTM on most study sites, which led us to work by analysing the changes in DSMs rather than in CHMs, (ii) the unequal quality between DSMs combined to slight geometrical discrepancies, which prevented using pixel to pixel comparisons to analyze the changes in elevation. To develop the method we focused on a lowland hardwood forest site, the Fontainebleau Forest, a (48°25’ N and 2°40' E). Among the IGN (French National Institute of Geographic and Forest Information) archive photographs, 6 dates were chosen that span over a 54 year period, from 1949 to 2003. MICMAC (Multi Image Matches for Auto Correlation Methods), an open source software combining photogrammetric and newly-developed Structure from Motion approaches, was used to retrieve high resolution surface models from either scanned old analog photographs or more recent digital ones. Then several maps were produced to characterize the disturbance regime over the analysed period. The process included the following steps: - A grid with 44 x 44 m (~ 0,2 ha) squared cells was superimposed to the DSMs, and elevation frequencies were computed for each grid cell (2,5 m elevation classes). - Differences between histograms of each DSM pair of consecutive dates were computed for each cell and aggregated into three height classes: [Hmin ; Hmin + 5 m] ; ]Hmin + 5 m; Hmin + 17,5 m]; ]Hmin + 17,5 m ; Hmax]. Hmin and Hmax were the minimal, respectively the maximal, elevation value considering all the elevation data sets in a given grid cell, and the 5 and 17,5 m thresholds were chosen considering the growth curve of the main tree species present on the site. - Expert-based classification rules were defined to identify several classes of forest evolution from the successive histogram differences and were validated by visual interpretation for a set of plots. Among the many possible classes we focused on the four following ones: (1) area without disturbance, (2) area affected by a disturbance that led to deep gaps, i.e. reaching the ground, (3) area affected by a disturbance that led to either shallow or deep gaps (note that this class includes the previous one), (4) other. - From the maps obtained for all the pair of successive DSMs and for each one of the three first classes, synthetic indicators were built and computed for buffers of different sizes, from 5 to 78 ha, centered on each field plot. These indicators included total class surface and cumulated surfaces of clumps of various sizes (i.e., > 5 ha; > 2 ha; > 0,5 and < 2 ha, and < 0,5 ha). The resulting indicators will be further tested in Bayesian statistical models developed to explain the level of biodiversity from a set of variables (Zilliox and Gosselin 2013) in order to assess their ability to explain the current biodiversity level and to compare exploited and natural forests. According to the results additional indicators might be computed and the age of past perturbations better taken into account. The method, which was developed for lowland forests, will have to be further adapted to process relief areas. Proceeding this way we expect to bring to light relationships between past disturbance regime and current biodiversity that were impossible to identify based on field measurements.

Document analysant les besoins utilisateurs (communauté scientifique et programmes internationaux en lien avec la gestion durable des forêts et le changement climatique) et les besoins en mesure pour un lidar spatiale végétation.

Extending the network of strict forest reserves is one of the conservation measures promoted by the French National Strategy for Biodiversity improvement. According to the scientific literature, strict forest reserves may help preserving a part of the biodiversity that is threatened by forest management. However, this management choice is based on poor knowledge in the French context and the studies concerned may suffer from methodological shortcomings. The national-scale project named “Forest management, Naturalness and Biodiversity” aims at quantifying the effects on forest structure and biodiversity of management abandonment in the strict reserves. Based on a worldwide meta-analysis and 213 study plots set up in 15 forest sites throughout France, we analysed the response of 7 taxonomic groups to management abandonment. On the one hand, we show that forest management affects total richness of saproxylic taxa worldwide, in particular bryophytes and saproxylic fungi. On the other hand, this trend is verified on our dataset. However, management abandonment per se is not always the best explanation of the differences between managed and unmanaged forests, but other variables, notably linked to deadwood, better explain the observed patterns for these groups. For the other taxa, the response is weakest but depends more on structural features than on management abandonment. In terms of policy, our project has allowed methodological advances thanks to the development of inventory and remote sensing protocols, as well as statistical methods. The dataset we have gathered is also a first comparison of structure and biodiversity between strict forest reserves and managed forest for France. This network may therefore constitute a first basis for long term biodiversity monitoring in French forests., L'extension raisonnée du réseau de réserves forestières intégrales fait partie des mesures adoptées par la Stratégie Nationale pour la Biodiversité pour améliorer la biodiversité forestière métropolitaine française. Au regard de la littérature scientifique, la non-exploitation favoriserait une partie de la biodiversité forestière menacée par la gestion forestière traditionnelle, mais les connaissances qui sous-tendent ce choix se révèlent très partielles et souffrent de problèmes méthodologiques. D’envergure nationale, le projet « Gestion forestière, Naturalité et Biodiversité » (GNB ; http://gnb.irstea.fr) a pour objectif principal d’étudier l’impact de l’arrêt d’exploitation forestière dans le réseau des réserves forestières intégrales sur la structure des peuplements et sur la biodiversité Sur la base d’une méta-analyse et de 213 placettes installées dans 15 massifs forestiers français, nous avons analysé la réponse de 7 groupes taxonomiques à l’arrêt d’exploitation. Nous montrons d’une part que les résultats mondiaux confirment que l’exploitation affecte la richesse des taxons saproxyliques, notamment bryophytes et champignons, et que, d’autre part, cette tendance se vérifie pour le jeu de données issu du projet. Cependant, la mise en réserve en tant que telle n’est la plupart du temps pas la meilleure explication des différences entre peuplements exploités et non exploités, mais d’autres variables, liées au bois mort notamment, expliquent mieux les patrons pour ces groupes. Pour les autres taxons, la réponse est plus faible mais dépend plus de la structure du peuplement que de la mise en réserve. En termes d’appui aux politiques publiques, le projet a permis des avancées méthodologiques notamment grâce au développement de protocoles d’inventaires et de télédétection, et de méthodes statistiques. Le jeu de données acquis constitue par ailleurs un premier état des lieux de la structure forestière et de la biodiversité des réserves forestières intégrales en France, en comparaison avec des forêts exploitées. Ce dispositif pourrait ainsi servir de première base à un suivi au long cours de la biodiversité des forêts françaises.

International audience; Cette étude compare différentes méthodes pour l'estimation de paramètres forestiers à partir de données de télédétection, incluant le lidar, sur une vaste zone situées dans les Vosges haut-rhinoises.

National audience; Présentation des résultats intermédiaires du projet BIOLID.

International audience; Améliorer la connaissance et la description fidèle des écosystèmes forestiers est un prérequis indispensable pour parvenir à relever le défi de la gestion durable des forêts. L’organisation spatiale de la végétation joue un rôle fondamental dans le fonctionnement de ces écosystèmes. L’utilisation d’un système Lidar en milieu forestier permet de caractériser la structure en 3D de la végétation, ainsi que la topographie du terrain sous le couvert. L’objectif de cette intervention est de présenter des méthodes développées à l’Irstea et à l’Université de Sherbrooke pour analyser les données Lidar et en déduire des indicateurs de structure ou des paramètres biophysiques au niveau des arbres ou à l’échelle des peuplements. Ces approches nous permettent d’évaluer la ressource forestière en termes de volume de bois, de biomasse et de densité (e.g. surface terrière, profil vertical de végétation ou taux de couvert) sur des peuplements de complexité variable. Les capacités du Lidar sont aussi évaluées pour l’étude du lien entre la structure de la végétation forestière et la biodiversité, afin d’identifier des pratiques sylvicoles favorables à la biodiversité. Des systèmes Lidar terrestre et aérien sont utilisés et leur complémentarité est évaluée pour des études limitées aux massifs forestiers ou à l’échelle d’une région. Des projets de Lidars spatiaux sont aussi à l’étude en France dans le but de caractériser la ressource forestière à l’échelle mondiale et de permettre d’améliorer la quantification des stocks et flux de carbone des écosystèmes forestiers. Ces informations sont nécessaires aux modèles utilisés pour prédire l’évolution du climat à moyen et long terme et renforcer le rôle des forêts dans la régulation de ce changement global.

[Departement_IRSTEA]Territoires [TR1_IRSTEA]SYNERGIE [Axe_IRSTEA]TETIS-ATTOS; International audience; After a brief presentation of the interest of spatial remote sensing for broad scale forest monitoring, the potential of lidar technology to characterize and monitor forest ecosystems is presented. Then the STEM-LEAF project, developed to tackle pending issues to optimize a spaceborne vegetation lidar system is presented.

International audience; Remote sensing scientists work under assumptions that should not be taken for granted and should, therefore, be challenged. These assumptions include the following: 1. Space, especially Low Earth Orbit (LEO), will always be available to governmental and commercial space entities that launch Earth remote sensing missions.2. Space launches are benign with respect to environmental impacts.3. Minimization of Type 1 error, which provides increased confidence in the experimental outcome, is the best way to assess the significance of environmental change.4. Large-area remote sensing investigations, i.e.national, continental, global studies, are best done from space.5. National space missions should trump international, cooperative space missions to ensure national control and distribution of the data products.At best, all of these points are arguable, and in some cases, they're wrong. Development of observational space systems that are compatible with sustainability principles should be a primary concern when Earth remote sensing space systems are envisioned, designed, and launched. The discussion is based on the hypothesis that reducing the environmental impacts of the data acquisition step, which is at the very beginning of the information stream leading to decision and action, will enhance coherence in the information stream and strengthen the capacity of measurement processes to meet their stated functional goal, i.e. sustainable management of Earth resources. We suggest that unconventional points of view should be adopted and when appropriate, remedial measures considered that could help to reduce the environmental footprint of space remote sensing and of Earth observation and monitoring systems in general. This article discusses these five assumptions in the context of sustainable management of Earth's resources. Taking each assumption in turn, we find the following: (1) Space debris may limit access to Low Earth Orbit over the next decades.(2) Relatively speaking, given that they're rare event, space launches may be benign, but study is merited on upper stratospheric and exospheric layers given the chemical activity associated with rocket combustion by-products.(3) Minimization of Type II error should be considered in situations where minimization of Type I error greatly hampers or precludes our ability to correct the environmental condition being studied.(4) In certain situations, airborne collects may be less expensive and more environmentally benign, and comparative studies should be done to determine which path is wisest.(5) International cooperation and data sharing will reduce instrument and launch costs and mission redundancy. Given fiscal concerns of most of the major space agencies.

Le projet ALIVE a été soumis en réponse à l'appel à idées du CNES destiné à préparer le séminaire de prospective du CNES qui se tiendra en 2014. Soutenu par une équipe de 13 scientifiques français et des scientifiques de 14 organismes de recherche de divers pays étrangers, le projet présente dans un premiers temps les enjeux de la gestion durable des forêts, l’importance des données de télédétection spatiales , et en particulier des mesures de structure en 3D de la végétation pour parvenir à relever le défi de la gestion durable des écosystèmes forestiers. Dans un second temps les idées que l’équipe de chercheurs soutenant ce projet souhaitent porter sont détaillées à savoir : (1) l’intérêt d’une mission lidar spatiale, en raison de son potentiel inégalé à décrire finement la structure verticale de la végétation, pour apporter une partie des informations requises pour la gestion durable des forêts ; (2) le fait que plusieurs solutions instrumentales, incluant un lidar et proposées au présent appel à idées, sont à même d’apporter ces mesures présentant un intérêt majeur pour la communauté scientifique ; (3) le fait que l’atteinte des objectifs visés en termes de précision pour la cartographie de la biomasse aérienne continentale, variable identifiée par le GCOS (Global Climate Observing System) comme l’une des 9 50 variables climatiques essentielles, nécessitera certainement de faire appel à la complémentarité entre différents systèmes de mesure par télédétection optique, lidar et radar ; dans ce contexte la combinaison de données acquises par un Lidar et le système radar bande P de la mission BIOMASS, en cours d’étude par l’ESA, est une solution particulièrement intéressante à explorer. Au travers de cette proposition un objectif visé est de commencer à fédérer une communauté scientifique intéressée par le fonctionnement des écosystèmes forestiers et par la quantification de la biomasse aérienne forestière.

International audience; Dans le cadre du programme de recherche INTERMOPES1, des investigations ont été menées sur les technologies qui permettraient d’améliorer la caractérisation d’habitat d’espèces afin de développer des méthodes et outils d’objectivation écologiques du territoire. Le poster que nous proposons présentera les résultats d’une expérimentation réalisée avec un LIDAR terrestre dans le but d’analyser et de cartographier finement les hauteurs de végétation et de relier les informations acquises avec la présence de mâles ou de femelles d’Outardes canepetière. L’objectif de ces travaux est d’affiner les connaissances sur la répartition de l’oiseau dans le paysage de la Zone de Protection Spéciale des Costières de Nîmes (France) et de développer une méthode généralisable d’analyse instrumentée des potentialités écologiques d’un paysage.

International audience; Forest density is a key parameter for sustainable forest management and planning of silvicultural operations (e.g. thinning, regeneration), biomass energy estimation, or biodiversity and ecological monitoring. The vertical distribution of vegetation material inside forest canopies is poorly k nown due to a lack of field measurements, which are difficult to acquire. The development of Airborne Laser Scanning (ALS) provides new metrics for characterizing forest 3D structure. However, ALS has limited capabilities for assessing the understory layer , especially in dense canopies. The ability to identify the vertical profile of vegetation is affected by object occlusion as the ALS signal penetrates deeper into the canopy. Interestingly , Terrestrial Laser Scanning (TLS) provides complementary and detai led information about the vertical distribution of woody and leafy components in the lower canopy. The aim of this study is to compare ALS and TLS vertical profiles of forest density at plot level, in order to quantify the importance of occlusion effect fr om ALS and to propose a correction model. The study site is in Mal ahat located in s outhern Vancouver Island (B.C.), Canada , and is a 0.4 ha retention bloc k of a coniferous stand composed of d ouglas fir ( Pseudotsuga menziesii ), western red cedar ( Thuja plic ata ) , and western hemlock ( Tsuga heterophylla ). The methodology can be summarized by a 5 - step procedure : (i) extraction of ALS vegetation and single returns probability density function according to height, (ii) use of voxel geometry to transform georefere nced multiple TLS scans into normalized forest density index values, then aggregated into vertical profiles, (iii) comparison of ALS and TLS forest density vertical profiles, (iv) validation with a normalized surface index from a tree architecture model, ( v) fitting of a correction model between ALS returns and TLS density voxels. Preliminary results show that ALS and TLS forest density vertical profiles can be approximated by a Weibull function. As expected, the ALS function shows a narrow peak of forest d ensity in the upper part of the canopy. The TLS function reveals a higher degree of skewness and kurtosis, which seems to confirm that TLS detects a higher range of forest density among the height strata, especially in the lower canopy. The fitting of the TLS function to the ALS data allowed us to identify the equation parameters that need to be corrected in order to overcome the occlusion effect in the ALS signal. However, it remains to be determined whether the differences observed between the ALS and TLS are site - dependent or whether they are predictable characteristics specific to each LiDAR system. The applicability of this method to various forest environments, such as deciduous and mixed heterogeneous stands, is currently being investigate.

International audience; Aboveground biomass (AGB) estimates are required to improve our knowledge on carbon cycle and for ecosystem modelling. Suitable mapping of AGB also supports the implementation of sustainable management strategies and practices that will contribute to forest ecosystem preservation and climate change mitigation. The potential of Lidar to assess AGB at plot level is widely acknowledge [Nelson et al. 1988, Næsset 2004, Van Leeuwen and Nieuwenhuis 2010]. In most studies, biomass estimation are estimated from statistical relationships linking biomass values measured in field inventory, to Lidar metrics extracted from the point cloud data. In general, several height percentiles are selected to describe tree height distribution, and only a few of them remain in the final model. In such approaches, biomass estimations do not take into account horizontal heterogeneity of canopy. The aim of this study is to improve AGB estimation for mono-layer stands by including indicators of the spatial heterogeneity of tree height distribution derived from Airborne Laser Scanning (ALS) data. As part of the FORESEE project (www.fcba.fr/foresee/), a 70 km2 area covered mainly by Maritime Pine (Pinus pinaster) in the Landes forest (South-Western France) was sampled by an ALS system. This ALS has a small footprint and a full-waveform signal. Sixty circular plots (0.1 ha or 0.7 ha each depending on tree heights) were inventoried by traditional field measurements and/or using a terrestrial laser scanner (TLS). Reference biomasses were derived from tree height and diameter at breast height (DBH) measurements using allometric equations. The current estimates of AGB from statistical relationships do not provide satisfactory results. It is hypothesized that spatial metrics describing local heterogeneity will allow improving AGB in mono-layer stands. Therefore, we investigated field data in order to determine key parameters that could complement those usually derived from Lidar. We identified new parameters allowing to correct the bias due to the extrapolation at plot-level of allometric equations that are valid for individual trees. Combining local stand density with tree mean height was insufficient to correct this bias primarily due to heterogeneity in tree heights. Conversely, adding the kurtosis and the skewness of the tree height distribution to the mean height values turned out useful to correct this bias. Consequently we defined new Lidar metrics aiming at quantifying spatial heterogeneity and skewness of tree height distribution. These metrics were then used to build a new AGB estimation model. The obtained model is compared to biomass estimation calculated from reference measurements. This model reduces error significantly (6%) compared to model based only on mean height. Further studies will be required to investigate the capacity of such kind of model to predict AGB in complex forest stands, especially in multi-layered forests. Full-waveforms data should also be analyzed to improve estimations.

Ce compte rendu d’activité présente les travaux prévus dans le cadre de la phase 1 de la convention ANDRA–IRSTEA intitulée « Analyse de données de télédétection multi-sources pour le suivi temporel des écosystèmes forestiers au sein de l’Observatoire Pérenne de l’Environnement de l’ANDRA en Meuse/Haute-Marne ». Cette première phase de l’étude a consisté en la réalisation des tâches suivantes : - Mise en forme des bases de données existantes Les différentes données de télédétection ont été rassemblées. Toutes les données ont été mises dans le même référentiel cartographique et la qualité du géoréférencement a été vérifié. La base de données, incluant des données de télédétection et des relevés de terrain, a été organisée. - Analyse exploratoire des données de télédétection Une première analyse des données prises de façon indépendante les unes des autres a été réalisée afin d’évaluer le contenu informatif des différentes sources de données. - Délimitation et caractérisation des formations végétales : une première cartographie des peuplements a été réalisée par une approche orientée objet sur la base d’une typologie prenant en compte la composition spécifique et la structure des peuplements.

[Departement_IRSTEA]Ecotechnologies [Departement_IRSTEA]Territoires [Departement_IRSTEA]Eaux [TR1_IRSTEA]SEDYVIN [Axe_IRSTEA]Co TED-SOWASTE et TED-EPURE [TR2_IRSTEA]QUASARE [TR2_IRSTEA]SPEE [TR2_IRSTEA]TED [TR2_IRSTEA]INSPIRE [TR2_IRSTEA]DTAM [TR2_IRSTEA]MOTIVE [TR2_IRSTEA]SYNERGIE; Une énergie facilement disponible et bon marché a permis l'amélioration de notre qualité de vie au cours des deux derniers siècles. Cette disponibilité constitue un pilier fondateur de notre société technologique actuelle. Avec la croissance démographique mondiale qui portera à 9 milliards le nombre d'habitants sur la planète en 2050, comment faire face à l’augmentation mondiale des besoins en énergie alors que, dans le même temps, les énergies fossiles s'épuisent et que leurs usages intensifs augmentent la quantité de gaz à effet de serre dans l'atmosphère responsable en partie du réchauffement climatique ? Les énergies renouvelables sont un complément indispensable, une alternative crédible, y compris au plan économique. Ne peuvent-elles permettre au moins une transition énergétique ? Il faut pour cela accentuer les efforts de recherche.