Publications du Service canadien des forêts

Combining satellite lidar, airborne lidar, and ground plots to estimate the amount and distribution of aboveground biomass in the boreal forest of North America. 2015. Margolis, H.A.; Nelson, R.F.; Montesano, P.M.; Beaudoin, A.; Sun, G.; Andersen, H.-E.; Wulder, M.A. Can. J. For. Res. 45:838-855.

Année : 2015

Disponible au : Centre de foresterie des Laurentides

Numéro de catalogue : 36073

Langue : Anglais

Disponibilité au SCF : PDF (demande par courriel)

Disponible sur le site Web de la revue ou du journal.
DOI (identifiant d'objet numérique) : 10.1139/cjfr-2015-0006

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Résumé

Nous présentons les estimations de quantité, distribution et incertitude de la biomasse aérienne de différentes régions écologiques et de différentes classes de couverts forestiers en Amérique du Nord, analysons les facteurs contrôlant les erreurs d’estimation, et comparons nos résultats avec ceux de la littérature. Un dispositif d’échantillonnage en trois étapes a été utilisé (i) pour associer la biomasse mesurée dans des placettes d’inventaire aux profils de lidar aéroporté et (ii) pour relier les estimations lidar aéroporté de biomasse aux mesures d’ICESat-GLAS, de sorte que (iii) GLAS puisse être utilisé comme outil d’échantillonnage régional. À partir de 156 orbites GLAS (229 086 impulsions), nous avons estimé la biomasse aérienne de la forêt boréale d’Amérique du Nord à 21.8 Pg avec une erreur relative de 1.9 %. La distribution de la biomasse aérienne était de 46.6 % pour l’ouest du Canada, 43.7 % pour l’est du Canada, et 9.7 % pour l’Alaska. Avec une seule exception, les erreurs relatives étaient inférieures à 4 % pour les trois régions et pour les principaux types de couvert, et inférieures à 10% à l’échelle des régions écologiques. L’incertitude des estimations a été calculée via un estimateur de variance qui a seulement pris en compte l’erreur d’échantillonnage, c’est-à-dire la variabilité entre les estimations orbitales de GLAS, et l’erreur de la régression de l’estimation aéroportée sur les mesures satellitaires, c’est-à-dire l’incertitude des coefficients du modèle. Les travaux se poursuivent pour développer des techniques statistiques robustes pour intégrer d’autres sources d’erreur telles que l’erreur de régression de l’estimation au sol sur l’estimation aéroportée et des erreurs allométriques. De petites régions écologiques ayant une étendue est–ouest limitée ont généralement observé moins d’orbites GLAS et donc un pourcentage d’erreur d’échantillonnage plus élevé. Les densités de biomasse aérienne obtenues par GLAS correspondaient étroitement aux estimations dérivées des inventaires forestiers (<17 %) et d’une technique d’interpolation basée sur MODIS (<26 %) pour des régions écologiques méridionales bien inventoriées, tandis que les différences étaient bien plus importantes pour les régions montagneuses et (ou) septentrionales non aménagées.

Résumé en langage clair et simple

Dans cette étude, la quantité de biomasse de la forêt boréale en Amérique du Nord a été estimée à 2 180 mégatonnes; 46,6 % de cette biomasse se trouve dans l’Ouest canadien, 43,7 % dans l’Est canadien et 9,7% en Alaska, selon une erreur relative inférieure à 4 %. Ces estimations correspondent généralement de près à celles fondées sur les placettes photos et les cartes de l’Inventaire forestier national du Service canadien des forêts.

Les chercheurs ont estimé la quantité totale de biomasse forestière aérienne dans les écozones et dans les grands types de couverture forestière des forêts boréales en Amérique du Nord (Alaska et Canada), en tenant compte de l’incertitude associée. Ils ont suivi une nouvelle démarche multi-échelle pour passer des placettes d’inventaire au sol aux images LiDAR aériennes, puis aux images LiDAR spatiales. La principale incidence scientifique est que la démarche a permis de mettre en lumière des options viables de caractérisation de la biomasse fondée sur des données d’échantillons à l’aide de technologies LiDAR aériennnes/spatiales.

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