Les forêts tropicales humides des basses terres de l'Amazonie péruvienne ont une apparence relativement uniforme sur de vastes zones. Crédit :Hanna Tuomisto
Des chercheurs de l'équipe de recherche amazonienne de l'Université de Turku ont réussi à produire des cartes de répartition pour une sélection d'espèces d'arbres tropicaux importantes dans les basses terres de l'Amazonie péruvienne. Ceci a été réalisé en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique qui combinent l'imagerie satellitaire et les données de terrain. L'étude montre qu'il est possible de modéliser les distributions d'espèces d'arbres à une résolution spatiale suffisamment fine pour faciliter la gestion pratique des ressources forestières.
L'Amazonie est la plus grande forêt tropicale du monde. C'est un écosystème très diversifié et complexe qui en héberge probablement plus de 15, 000 espèces d'arbres. Un seul hectare peut contenir plus de 300 espèces d'arbres, ce qui est plus que dans toute l'Europe.
Comme les espèces de la canopée sont difficiles à atteindre et à identifier, les inventaires d'espèces sont lents, laborieux, et cher. Par conséquent, les inventaires sur le terrain couvrent rarement des zones suffisamment vastes pour fournir des informations pertinentes pour la planification de la conservation et la gestion des ressources forestières. Le besoin d'une planification éclairée est urgent, parce que de vastes zones sont actuellement déboisées en raison de l'avancée de l'agriculture, exploitation minière, construction de routes, et d'autres activités humaines.
La nouvelle étude a utilisé des informations disponibles gratuitement des satellites Landsat et Aster. Les deux enregistrent la lumière du soleil qui est réfléchie par la surface du sol ou la canopée forestière dans différentes bandes de longueur d'onde.
Les données Landsat sont particulièrement utiles pour identifier les variations de végétation, car les espèces d'arbres qui ont des structures de canopée ou des propriétés de feuilles différentes reflètent la lumière de différentes manières. Les données Aster, à son tour, fournit des informations sur l'altitude, qui, dans les basses terres de l'Amazonie, est souvent révélatrice de l'humidité et du drainage du sol.
Comment sont construits les modèles de distribution des espèces. Le satellite (en haut à gauche) enregistre la lumière solaire réfléchie par les arbres individuels (au milieu à gauche) et la canopée en général (en haut à droite). Les différences de réflectance peuvent être visualisées dans un simple composite de couleur (au milieu à droite ; forêts en vert, zones déboisées en rouge). Les algorithmes d'apprentissage automatique convertissent les informations spectrales des localités où des arbres individuels d'une espèce ont été observés en une carte de l'adéquation de l'habitat prédite (en bas ; le bleu représente une adéquation faible et rouge élevée). Crédit :Université de Turku
« Landsat fournit une très bonne couverture de l'Amazonie à la fois spatialement et temporellement. Nous savons depuis un certain temps déjà que les images Landsat peuvent être utilisées pour identifier les variations environnementales et biotiques écologiquement pertinentes dans les forêts tropicales amazoniennes, mais c'est la première fois que nous utilisons des images satellites pour prédire réellement la répartition des espèces, " dit le professeur Hanna Tuomisto, chef de l'équipe de recherche Amazon de l'Université de Turku.
Les résultats fournissent des informations importantes pour la gestion et la conservation des forêts
L'interprétation fiable des motifs visibles dans l'imagerie satellitaire nécessite des données de vérité terrain, c'est-à-dire les données du terrain. Les chercheurs ont obtenu ces données de la concession forestière Forestal Otorongo dans le sud du Pérou. Selon la loi péruvienne sur les forêts et la faune, les concessions forestières doivent réaliser un inventaire forestier avant d'entreprendre toute activité d'exploitation forestière. Forestal Otorongo a donné ses données aux chercheurs pour qu'ils les analysent afin d'augmenter la base de connaissances pour améliorer les pratiques de gestion forestière dans le secteur forestier péruvien.
« La quantité de données que contiennent les recensements forestiers est énorme. Il serait pratiquement impossible de couvrir des zones aussi vastes avec autant de détails avec des expéditions botaniques normales, " déclare le professeur d'université Kalle Ruokolainen, qui a également participé à l'étude.
Chaque arbre enregistré dans le recensement forestier peut être reporté sur les images satellites, qui permet de mettre en relation valeurs spectrales et présences d'espèces d'arbres. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent ensuite faire des prédictions sur la probabilité de présence de l'espèce dans les zones non visitées sur la base de leur ressemblance spectrale avec les sites où l'espèce a été trouvée.
« La déforestation progresse rapidement dans le sud de l'Amazonie péruvienne. Cette étude contribue à cartographier la répartition des espèces d'arbres importantes et à identifier les zones appropriées à des fins de gestion et de conservation. L'objectif global est de fournir des outils simples et pratiques aux décideurs, " dit Pablo Pérez Chaves, Doctorant péruvien à l'Université de Turku.
