Publications du Service canadien des forêts

Ground and remote estimation of leaf area index in Rocky Mountain forest stands, Kananaskis, Alberta. 2003. Hall, R.J.; Davidson, D.P.; Peddle, D.R. Canadian Journal of Remote Sensing 29(3): 411-427.

Année : 2003

Disponible au : Centre de foresterie du Nord

Numéro de catalogue : 22509

La langue : Anglais

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Résumé

L’indice de surface foliaire (LAI) est une mesure importante de la structure du couvert qui est reliée à la biomasse, aux échanges de carbone et d’énergie et qui constitue une donnée d’entrée importante pour les modèles écologiques et de changement du climat. L’indice LAI peut être estimé à l’aide d’algorithmes appliqués sur des images aéroportées ou satellitaires à condition d’avoir des mesures au sol de LAI pour l’étalonnage et la validation des données. Il existe une variété de méthodes pour l’estimation de LAI à partir du sol ou par télédétection et cette situation peut entraîner une certaine confusion et une mesure d’incertitude quant à la sélection des méthodes, du concept expérimental et de l’instrumentation. À titre de contribution visant à clarifier ces protocoles, le présent article a étudié et comparé trois méthodes optiques et une technique allométrique pour l’estimation de LAI à partir du sol et celles-ci ont été mises en relation avec des estimations de télédétection dérivées du capteur casi (« compact airborne spectrographic imager ») utilizant trois indices de végétation (l’indice normalizé NDVI, l’indice pondéré WDVI et le SAVI ajusté pour l’effet de sol) et l’analyse SMA (« spectral mixture analysis » ou analyse des spectres mixtes) à l’échelle du sous-pixel. L’étude a été menée dans la région de Kananaskis, en Alberta, dans les Montagnes Rocheuses canadiennes et visait quatre mélanges d’espèces à l’intérieur de la sous-région écologique du Montane : le pin tordu, l’épinette blanche, une forêt de feuillus composite (peuplier faux-tremble et peuplier baumier) et une forêt mixte (mélange de feuillus et de pin tordu ou d’épinette blanche). Les données LAI ont été obtenues sur le terrain à l’aide d’un instrument LI-COR, Inc. LAI-2000, d’un système TRAC (« tracing radiation and architecture of canopies » ou traçage du rayonnement et de l’architecture des voûtes de végétation), d’une méthode d’intégration (LAI-2000 et TRAC) et d’une technique allométrique utilizant le ratio de la surface terrière de l’aubier par rapport à la surface foliaire. Un sous-échantillon des parcelles a été évalué à l’aide de photographies hémisphériques et des données LAI-2000 à partir desquelles des valeurs similaires de surface foliaire effective (eLAI) ont été dérivées pour deux des quatre espèces analysées. Les résultats mettent en évidence l’importance de s’assurer que les échantillons représentent toute la gamme des structures de peuplement et d’architectures du couvert inhérentes au groupement des espèces sous évaluation. Il a été possible d’observer que l’agrégation du feuillage était similaire pour les conifères et les espèces de feuillus et constituait un élément important à mesurer. Les estimations de LAI ont été influencées par les méthodes utilizées sur le terrain pour estimer le LAI, les espèces et l’architecture de leur couvert, ainsi que par le type d’indice de végétation ou le mixage à l’échelle du sous-pixel dérivé de l’image casi. Des trois indices de végétation, le SAVI s’est avéré statistiquement le plus fort pour la prévision de LAI dans le cas des espèces de forêt mixte, mais tous étaient faibles au plan de l’estimation de LAI pour ce qui est des pins tordus et des espèces de feuillus. Les fractions de scène, à l’échelle du sous-pixel, obtenues à l’aide de la technique SMA ont fourni les meilleures prévisions de LAI pour l’épinette blanche comparativement aux trois indices de végétation. Le résultat observé pour l’épinette blanche fournit une base encourageante pour des recherches ultérieures basées sur l’utilization de la technique SMA en tant qu’outil d’échantillonnage dans le contexte de la mise à l’échelle d’une variété d’images, à partir des images au sol jusqu’aux images aéroportées et satellitaires à haute résolution, pour l’estimation biophysique de l’échelle locale à l’échelle du paysage.