P. Couteron, A.E. Laques, B. Sonké
Enjeux
Comprendre les réponses de la végétation aux contraintes climatiques et aux pressions anthropiques est essentiel pour anticiper le futur des ressources extraites de la forêt (bois, viande, produits forestiers non ligneux, etc., (Daily, 1997)), et des services environnementaux comme le stockage du carbone , la conservation des sols, la régulation hydrique et la qualité des eaux. Il est aussi crucial d’améliorer les modèles globaux (Terrestrial Biosphere Model, TBM) par une meilleure connaissance du couvert végétal d’Afrique centrale et de ses dynamiques. Ceci appelle à combiner observations de terrain, cartographie par télédétection et modélisation. L’enjeu est d’appréhender la dynamique des territoires à partir des connaissances de terrain -forcément limitées-, au travers de différentes étapes de généralisation pour lesquelles l’incertitude peut être évaluée. Différents types de modèles doivent être combinés en fonction des échelles et des objectifs. Les techniques cartographiques sont ici centrales. Il est maintenant reconnu que les cartographies pantropicales, notamment celle de la biomasse (Baccini et al., 2012; Saatchi et al., 2011) ne permettent pas de rentre compte des variations spatiales à l’intérieur d’ensembles régionaux, d’une taille similaire à l’AC (Guitet et al., 2015; Mitchard et al., 2014). Les techniques cartographiques sont assez bien maîtrisées, pour ce qui est de la déforestation et de l’identification à l’échelle régionale de grands types de couvert/ occupation du sol, sur la base des données MODIS (Verhegghen et al., 2012). Celles-ci peuvent fournir des entrées de typologie forestière intégrant la variabilité temporelle de la réflectance, comme proxy de la phénologie (Cherrington et al., 2016; Cherrington et al., 2015; Gond et al., 2013) pouvant être calibrée en utilisant des images de haute à très haute résolution THR (Viennois et al., 2013). Les verrous sont aux échelles intermédiaires (103 – 105 km²). Mais la diversification récente des capteurs et les gains de résolution spatiale (e.g. Spot6/7) ou temporelle (Sentinel) associés, peut amener des progrès rapides comme le montre des pistes prometteuses (Barbier and Couteron, 2015; Pargal et al., 2017a) pour la cartographie et la compréhension des paysages complexes (cultures itinérantes, agroforêts, forêts exploitées, …) et le suivi des principales variables de la végétation le long de gradients complexes combinant facteurs naturels et altération anthropique.
