Les écosystèmes forestiers rendent à notre planète de multiples services. En particulier, ils jouent un rôle de puits de carbone (ou puits de CO2) essentiel dans la régulation du changement climatique : grâce à la photosynthèse, les forêts absorbent le CO2 de l’atmosphère à mesure qu’elles grandissent, dans leurs feuilles, branches, tiges et racines. Elles constituent ainsi de vastes réserves de carbone et contribuent à lutter contre le réchauffement de la planète. Mais ces espaces naturels sont fragiles : dans un effort de maintenir intactes nos forêts et leurs réserves de carbone, la communauté internationale s’emploie à mettre en place une gestion durable des ressources forestières.
Ce défi nécessite au préalable de mieux connaître l’état et la dynamique de ces écosystèmes forestiers : comment suivre les gains et les pertes de carbone des forêts au cours du temps, à l’échelle régionale ou mondiale ? La quantité de carbone stockée par un arbre est directement liée à sa biomasse (autrement dit la masse de son tissu vivant). A partir d’échantillons d’arbres abattus, mesurés et pesés, les forestiers ont développé par diverses techniques de régression non linéaire des relations mathématiques appelées équations allométriques. Celles-ci relient la biomasse aérienne d’un arbre à des caractéristiques facilement mesurables comme son diamètre à hauteur de poitrine, sa hauteur totale ou la densité du bois. Ces équations sont ensuite utilisées pour estimer la biomasse d’un arbre à partir de quelques mesures de terrain, sans avoir à l’abattre !
Mais une difficulté demeure : comment estimer la biomasse de tous les arbres de notre planète ? Pour tenter de répondre à cette question, les scientifiques mettent au point des systèmes de télédétection par laser (en anglais, LiDAR pour light detection and ranging). Cette technique est basée sur l’étude des propriétés d’une lumière laser qui est émise depuis un avion ou un satellite (ICESat) vers le couvert forestier. L’analyse du signal laser (localisation des pics, des ruptures de pentes, etc.) renvoyé par le couvert forestier permet de calculer des indicateurs décrivant la structure en 3D de la végétation. Les forestiers estiment alors la biomasse à l’aide des équations allométriques sur de petites parcelles de forêt de référence qui ont aussi été observées par le LiDAR. A partir d’une régression linéaire multiple, ils établissent des modèles d’inversion du signal reliant la biomasse mesurée aux indicateurs de structure LiDAR. Ces modèles sont alors extrapolés à toutes les zones survolées par le satellite, afin d’estimer la biomasse forestière sur de très grandes surfaces, et de là la quantité de carbone stockée dans nos forêts.
A terme, cette méthode devrait ainsi permettre de suivre au cours du temps comment nos forêts contribuent à la réduction du C02 atmosphérique et à la lutte contre le réchauffement climatique.
Brève rédigée par Nathalie Saint-Geours et Sylvie Durrieu (Irstea).
Pour en savoir plus :
- Site de l’UMR TETIS et la page du projet de recherche STEM-LEAF sur le site de l’UMR AMAP.
- Mémoire de thèse de Tristan Allouis.
- Thèses en cours de Nathalie Morin et Marc Bouvier.
- Manuel de construction d’équations allométriques.
Crédits Images : T. Allouis (2011).
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