Caractérisation de la ressource forestière pour les bioénergies – FORESEE

Quatre types d’approches ont été menés pour caractériser la ressource à une échelle géographique fine :
1. Post-stratifier ou classifier pour affiner les estimations. L’objectif est d’améliorer la précision des inventaires au niveau infra régional en intégrant des variables auxiliaires (relief, …) à la chaîne de traitement ;
2. K-nn ou qui se ressemble sur une image s’estime similaire en nature. Il s’agit d’associer à un pixel d’image les caractéristiques forestières connues d’un pixel similaire ;
3. Modéliser les variables de gestion à partir du Lidar : la méthode « arbre » identifie les arbres à partir de nuages de points, la méthode « surfacique » trouve des corrélations empiriques entre les données Lidar et les données de placettes.
4. Mesurer l’accroissement des arbres sur une longue période pour estimer la fertilité des parcelles. La photogrammétrie ici appliquée aux images anciennes ouvre un champ d’application inédit.
Par ailleurs, le réseau de routes forestières, nécessaire à la mobilisation de la ressource, a été détecté par analyse du modelé 3D du terrain issu de données Lidar même sous couvert végétal dense. Enfin, pour utiliser ces résultats des outils intégrateurs sous SIG et plateforme web ont été créés.

FORESEE a réalisé des avancées significatives pour la mise au point de la chaîne de production d’une cartographie en continue de la ressource forestière adaptée aux forêts complexes et à la topographie variée. La cartographie de variables de gestion, qualifiée par ses erreurs d’estimation, pour une zone de 1 360 km² est une nouveauté. Les applications développées préfigurent un système d’aide à la décision pour les différents acteurs de la filière. FORESEE a ainsi montré que la recherche pouvait répondre aux attentes des acteurs
de la filière.

La télédétection appliquée à la foresterie est une « technologie de rupture » car elle permet la cartographie à l’échelle du massif, mais avec une résolution de quelques centaines de m², de caractéristiques forestières. De plus, un pool de services, aujourd’hui fragmentés et couteux, pourrait être demain accessible à partir de données de télédétection. Cependant, la mise en oeuvre de ces résultats réclame la collaboration des acteurs pour trouver des synergies de moyens. Les perspectives scientifiques concernent les concepts originaux développés, l’utilisation croisée de différentes données de télédétection (Lidar, photo aérienne, …) et les méthodes propres à chacune (Hyper spectrale, …).

Le projet a généré 18 articles scientifiques pour des revues à comité de lecture ou chapitre d’ouvrage dont 8 à l’international ce qui satisfait l’objectif de visibilité de la recherche française. Ils concernent essentiellement les évaluations des caractéristiques forestières par la modélisation à partir de données Lidar. Pour répondre à la complexité de la forêt française, ils apportent plus de généricité aux approches « arbre » et « surfacique ».

Une bonne connaissance de la localisation de la biomasse, de ses caractéristiques (quantités et qualités) et de ses conditions de mobilisation (exploitabilité, desserte, coûts de mobilisation) est indispensable au développement d’une filière biomasse forestière.

Mais cette connaissance est actuellement insuffisante pour apporter les garanties suffisantes sur la disponibilité en bois et la pérennité de l’approvisionnement à des coûts raisonnables alors que les projets vont nécessiter des volumes de plus en plus importants. En effet, les seules données homogènes disponibles aujourd’hui sur l’ensemble du territoire sont celles de l’Inventaire Forestier National (IFN) mais celles-ci sont des données statistiques à l’échelle nationale, qui ne se prêtent pas à la cartographie de la ressource à l’échelle infra-régionale du bassin d’approvisionnement.

Le recours aux données de télédétection est déjà connu mais ne permettait pas jusqu’à présent de rendre compte de façon satisfaisante de la structure du peuplement qui est un paramètre essentiel pour la quantification et la qualification de la ressource forestière. Les récents développements de la technologie LiDAR (nouveaux capteurs, GPS et navigation différentielle), combinée à d'autres sources de données déjà disponibles (satellites à haute résolution, photographies aériennes), permet d’envisager désormais une description fine des forêts, tant du point de vue de la caractérisation de la ressource que des conditions de sa mobilisation. Intégrer cette technologie va permettre d’apporter une réponse innovante aux enjeux de la mobilisation du bois et notamment celle du bois énergie.

Le projet FORESEE vise à fournir les outils d’évaluation des caractéristiques et de la dynamique de la ressource forestière en biomasse ainsi que des conditions de sa mobilisation, à l’échelle de bassins d’approvisionnement.