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Contributions of multi-temporal airborne LiDAR data to mapping carbon stocks and fluxes in tropical forests / Claudia Milena Huertas Garcia (2022)  

Public Titre : Contributions of multi-temporal airborne LiDAR data to mapping carbon stocks and fluxes in tropical forests Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Claudia Milena Huertas Garcia, Auteur ; Grégoire Vincent, Directeur de thèse ; Raphaël Pélissier, Directeur de thèse Editeur : Montpellier : Université de Montpellier Année de publication : 2022 Importance : 155 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse présentée pour l'obtention du Doctorat de l'Université de Montpellier, Spécialité Ecologie et Biodiversité Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] allométrie [Termes IGN] biomasse forestière [Termes IGN] capteur aérien [Termes IGN] cartographie écologique [Termes IGN] données de terrain [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] données multitemporelles [Termes IGN] dynamique de la végétation [Termes IGN] forêt tropicale [Termes IGN] Guyane française [Termes IGN] modèle numérique de surface de la canopée [Termes IGN] productivité biologique [Termes IGN] puits de carbone Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Le changement climatique actuel affecte le fonctionnement des forêts tropicales de nombreuses façons et pourrait mettre en péril leur rôle de puits de carbone mondial. La documentation précise des flux de carbone forestier à une échelle significative est donc un défi urgent. Le LIDAR aéroporté, qui peut fournir une description fine de la structure et de la dynamique de la canopée, a un grand potentiel à cet égard. Cette thèse explore les capacités et les limites du LiDAR multitemporel aéroporté (ALS) pour cartographier les modèles de flux de carbone (mortalité et productivité) dans l'espace et le temps afin de réduire l'incertitude des modèles globaux de stocks et de flux de carbone dans les forêts tropicales. Nous nous sommes appuyés sur la combinaison de survols ALS répétés sur une période de 10 ans d'une part et d'un large réseau de parcelles totalisant plus de 1,2 km2 d'inventaires de terrain réalisés à la Station Permanente de Recherche de Paracou (Guyane française) d'autre part. Trois chapitres principaux sont présentés sous forme d'articles scientifiques. Le premier chapitre (Q1. Modélisation de l'efflux - Mortalité) traite de la possibilité de développer des estimations fiables de la perte de biomasse, de surface terrière et de nombre de tiges (efflux) à partir des changements observés de la hauteur de la canopée lors de survols répétés de la SLA et évalue en outre si ces modèles de perte sont liés à la hauteur de la canopée locale et à la topographie locale. Le deuxième chapitre (Q2. Allométrie et stock de carbone) quantifie la réduction de l'erreur obtenue dans les estimations de l'AGB au niveau de la parcelle en utilisant des allométries Hauteur-Diamètre ajustées localement. Ces allométries sont établies en fusionnant les inventaires de terrain et les modèles de hauteur de canopée dérivés de l'ALS et en incorporant la hauteur de canopée locale et l'identité des espèces comme prédicteurs. Le troisième chapitre (Q3. Modélisation de l'afflux - Productivité) examine si le gain de hauteur de canopée dérivé de l'ALS répété peut être utilisé pour cartographier la productivité primaire nette ligneuse aérienne (AWNPP) sur un site présentant différentes caractéristiques de structure et de dynamique dans des parcelles non perturbées et perturbées comme Paracou. Un dernier chapitre synthétise les principales conclusions des trois premiers articles, et développe une réflexion critique sur les travaux menés pendant ces trois années et demie. Note de contenu : Introduction - General introduction - Materials and methods: Site and LiDAR data characteristics 1. Mapping tree mortality rate in a tropical moist forest using multi-temporal LiDAR 1.1 Introduction 1.2 Methodology 1.3 Results 1.4 Discussion 1.5 Conclusions 2. Reducing bias and uncertainty in plot-level AGB by combining ground inventories and ALS 2.1 Introduction 2.2 Methodology & Materials 2.3 Height modeling 2.4 Results 2.5 Discussion 2.6 Conclusions 3. Can multitemporal airborne LiDAR data predict primary productivity in dense tropical forests? 3.1 Introduction 3.2 Materials and Methods 3.3 Results 3.4 Discussion 3.5. Conclusions - Synthesis and perspectives Numéro de notice : 26939 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Ecologie et Biodiversité : Montpellier : 2022 Organisme de stage : Institut de Recherche pour le Développement nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 17/11/2022 En ligne : https://hal.inrae.fr/tel-03850769/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102079