Évaluation de la dégradation des forêts primaires par télédétection dans un espace de front pionnier consolidé d'Amazonie orientale (Paragominas)
La dégradation de la forêt est un changement de sa structure et de la composition floristique et faunistique, ce qui conduit à une perte de biodiversité, de production de biens et de services et à un accroissement de la vulnérabilité aux aléas climatiques et aux incendies. Elle concerne de vastes espaces en zone tropicale particulièrement dans les régions de fronts pionniers plus ou moins consolidés où la forêt primaire est soumise à l'extraction de bois, aux incendies et à la fragmentation. Pour évaluer son ampleur et son intensité, il est nécessaire de recourir à la télédétection. Mais les méthodologies disponibles restent encore insuffisantes. L'enjeu scientifique est de développer des méthodes adaptées à de grandes surfaces afin d'analyser l'effet de différentes perturbations sur les trajectoires suivies par le couvert forestier. Il s'agit également de distinguer différentes intensités de dégradation suite à l'accumulation de perturbations. C'est un préalable indispensable pour définir et mettre en oeuvre des plans de gestion adaptés. Le premier axe de ce travail a pour objectif de cartographier annuellement l'ampleur des perturbations, d'identifier les principaux types de perturbations et de caractériser la trajectoire de restauration de l'activité photosynthétique. Il est réalisé à partir de séries temporelles d'images Landsat traitées au moyen du progiciel CLASlite. L'agrégation des couvertures annuelles résultant des traitements avec CLASlite a également permis de constituer un indicateur de dégradation résultant du cumul de processus de perturbations sur plusieurs années. Le deuxième axe a pour objectif d'évaluer l'évolution de la sensibilité des forêts à la sécheresse en fonction de leur dégradation et de construire un indicateur de dégradation. L'approche utilise des images MODIS et des données de précipitations TRMM. Ce travail s'est déroulé dans la municipalité de Paragominas (état du Pará, Brésil) en Amazonie orientale.
| Summary: | La dégradation de la forêt est un changement de sa structure et de la composition floristique et faunistique, ce qui conduit à une perte de biodiversité, de production de biens et de services et à un accroissement de la vulnérabilité aux aléas climatiques et aux incendies. Elle concerne de vastes espaces en zone tropicale particulièrement dans les régions de fronts pionniers plus ou moins consolidés où la forêt primaire est soumise à l'extraction de bois, aux incendies et à la fragmentation. Pour évaluer son ampleur et son intensité, il est nécessaire de recourir à la télédétection. Mais les méthodologies disponibles restent encore insuffisantes. L'enjeu scientifique est de développer des méthodes adaptées à de grandes surfaces afin d'analyser l'effet de différentes perturbations sur les trajectoires suivies par le couvert forestier. Il s'agit également de distinguer différentes intensités de dégradation suite à l'accumulation de perturbations. C'est un préalable indispensable pour définir et mettre en oeuvre des plans de gestion adaptés. Le premier axe de ce travail a pour objectif de cartographier annuellement l'ampleur des perturbations, d'identifier les principaux types de perturbations et de caractériser la trajectoire de restauration de l'activité photosynthétique. Il est réalisé à partir de séries temporelles d'images Landsat traitées au moyen du progiciel CLASlite. L'agrégation des couvertures annuelles résultant des traitements avec CLASlite a également permis de constituer un indicateur de dégradation résultant du cumul de processus de perturbations sur plusieurs années. Le deuxième axe a pour objectif d'évaluer l'évolution de la sensibilité des forêts à la sécheresse en fonction de leur dégradation et de construire un indicateur de dégradation. L'approche utilise des images MODIS et des données de précipitations TRMM. Ce travail s'est déroulé dans la municipalité de Paragominas (état du Pará, Brésil) en Amazonie orientale. |
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