Cette étude évalue l'utilisation du lidar aéroporté et de l'imagerie satellitaire pour cartographier les forêts anciennes dans les paysages de conifères finlandais. Elle souligne également que la précision de la détection diminue à mesure que les forêts anciennes se raréfient, mettant ainsi en évidence la nécessité de tenir compte des variations régionales de leur présence lors de la planification de la cartographie et des inventaires.
L'étude « Cartographie des forêts anciennes à l’aide de données lidar aéroportées et d’images satellites : comment la taille et la rareté des parcelles affectent-elles la précision ? » Une étude publiée dans le Journal canadien de recherche forestière souligne que les forêts anciennes de la zone boréale sont devenues de plus en plus rares et fragmentées, ce qui fait de leur identification une priorité pour une conservation et une gestion forestière efficaces. Cependant, leur localisation précise est souvent mal connue, ce qui limite la capacité des planificateurs et des décideurs politiques à préserver ces peuplements d'une grande valeur écologique. Dans cette étude, les chercheurs ont examiné le potentiel de la combinaison de données lidar aéroportées et d'images satellitaires pour cartographier les forêts anciennes de la zone forestière de conifères de Finlande. Ils se sont particulièrement intéressés à la manière dont la taille des parcelles et la rareté des forêts anciennes influencent la précision de leur détection.
À l'aide d'un classificateur à processus gaussien, les chercheurs ont distingué les forêts anciennes des peuplements aménagés à partir d'un jeu de données de terrain comprenant 176 parcelles de forêts anciennes et 1 082 parcelles aménagées. Leurs résultats démontrent que des parcelles de plus grande taille améliorent sensiblement les performances de classification. Lorsque les dimensions des parcelles sont passées de 20 m × 20 m à 60 m × 60 m, le classificateur a mieux capturé les configurations spatiales des arbres et les structures de la cime caractéristiques de la dynamique des forêts naturelles. Le score F1 le plus élevé (0.74) a été obtenu grâce à des techniques d'augmentation des données qui ont généré des parcelles d'entraînement supplémentaires à l'intérieur des limites forestières, enrichissant ainsi la représentation des caractéristiques des forêts anciennes.
Le groupe a également constaté que la précision de la détection diminue à mesure que les forêts anciennes se raréfient dans le paysage, un facteur important compte tenu des différences régionales en matière de pressions liées à l'utilisation des terres et d'historique de conservation. Comprendre cet effet de rareté est essentiel pour interpréter les résultats de la cartographie et définir des attentes réalistes pour les inventaires à grande échelle.
Globalement, le cadre cartographique présenté constitue un outil précieux pour orienter les relevés de terrain et améliorer la compréhension spatiale de la répartition des forêts anciennes, contribuant ainsi à des stratégies de conservation plus éclairées.
L'article a été publié dans le cadre de Projet FORWARDS.
