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Large-scale estimation of forest canopy opening using remote sensing in Central Africa

Bourbier Lucas, Cornu Guillaume, Pennec Alexandre, Brognoli Christine, Gond Valéry. 2013. Large-scale estimation of forest canopy opening using remote sensing in Central Africa. Bois et Forêts des Tropiques (315) : pp. 3-9. IUFRO International Conference on Research Priorities in Tropical Silviculture, Montpellier, France, 15 November 2011/18 November 2011.

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Titre français : Estimation à grande échelle de l'ouverture du couvert forestier en Afrique centrale à l'aide de données de télédétection / Titre espagnol : Estimación a gran escala de la apertura del dosel en Africa central a través de la teledectection

Quartile : Q4, Sujet : FORESTRY

Abstract : Human activities in tropical rainforests cause disturbances and degradation by opening up the forest canopy. Capacities for measuring the extent of the damage are essential to the calculation of carbon emissions under REDD+ programmes (Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation). Remote sensing is a powerful tool to provide this type of information (e.g. on logging, mining or infrastructure projects). Various techniques have been used to identify and quantify canopy opening. A further step is to cross-reference past and present canopy opening in order to document the recovery of ecosystems after logging. The method proposed in this article involves a semi-automatic processing chain adapted for LANDSAT imagery. During post-processing, canopy opening information is extracted by means of specific algorithms. A spatial index, calibrated to a low-resolution radiometer, indicates present and past degrees of opening. This process produces estimations of forest degradation that can describe lowresolution remotely-sensed data (such as MODIS) used in continental mapping. These estimations are then cross-referenced with continental land cover maps to gain insights into present-day forest categories. This tool was developed under the CoForChange project, whose overall objective is to predict changes in forests and in tree species distribution in the Congo Basin as a result of global change, and to develop decision-making tools. The article focuses on a full-scale example in real time, in the rainforest located at the borders of the Central African Republic, the Republic of the Congo and Cameroon, which was analysed on a year-by-year basis with thirty years of LANDSAT image archives. (Résumé d'auteur)

Résumé (autre langue) : Les activités humaines en forêt humide tropicale sont à l'origine de perturbations et de dégradations du fait de leur mitage du couvert forestier. Des capacités permettant de mesurer l'étendue des dégâts sont indispensables au calcul des émissions de carbone dans le cadre des programmes Redd+ (Réduction des émissions dues à la déforestation et la dégradation des forêts). La télédétection est un outil puissant pour le recueil de ce type d'information (concernant, par exemple, l'exploitation forestière ou minière ou les projets d'infrastructure). Différentes techniques sont mises en oeuvre pour identifier et quantifier l'ouverture du couvert forestier. Il s'agit ici de les compléter en comparant l'ouverture passée et actuelle du couvert forestier afin de documenter le renouvellement des écosystèmes suite aux opérations d'exploitation forestière. Cet article présente une approche mettant en oeuvre une chaîne de traitement semi-automatisée adaptée à l'imagerie Landsat. En post-traitement, l'information portant sur l'ouverture de la canopée est extraite à l'aide d'algorithmes spécifiques. Un index spatial, calibré sur des données radiométriques à basse résolution, indique les taux d'ouverture passés et actuels. Ce procédé fournit des estimations de la dégradation forestière permettant de décrire les données de télédétection à basse résolution (issues de Modis, par exemple) utilisées pour la cartographie terrestre. Ces estimations sont alors croisées avec des cartes de couverture terrestre afin de distinguer des catégories forestières actuelles. Cet outil a été développé dans le cadre du projet CoForChange, dont l'objectif global est de prévoir l'évolution du couvert forestier et de la distribution des essences dans le Bassin du Congo liée aux changements globaux, et de développer des outils d'aide à la décision. Cet article présente un exemple en grandeur et en temps réels, situé dans la forêt humide aux frontières de la République centrafriquaine, de la République du Congo et du Cameroun, analysé année par année à l'aide de trente années d'archives Landsat. (Résumé d'auteur)

Mots-clés Agrovoc : Forêt tropicale humide, Télédétection, Couvert, Dégradation, Cartographie, Route, Gaz à effet de serre, Landsat

Mots-clés géographiques Agrovoc : République centrafricaine, Congo, Cameroun, Afrique centrale

Mots-clés complémentaires : Déforestation, Réseau routier, Dégradation de la forêt

Classification Agris : K01 - Forestry - General aspects
P01 - Nature conservation and land resources
U40 - Surveying methods
N01 - Agricultural engineering
K70 - Forest injuries and protection

Champ stratégique Cirad : Axe 6 (2005-2013) - Agriculture, environnement, nature et sociétés

Auteurs et affiliations

Autres liens de la publication

Source : Cirad - Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/569765/)

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