Dans le cadre du projet européen INNO4CFIS, nous avons combiné des drones multispectraux, des dispositifs mobiles, des mesures sur le terrain et des modèles numériques, avec nos partenaires, afin d’améliorer l’estimation de la biomasse et, par conséquent, le suivi du carbone stocké dans les systèmes agroforestiers. Les résultats nous rapprochent de méthodologies plus objectives, traçables et transférables au secteur
Les systèmes agroforestiers peuvent contribuer à stocker du carbone dans la végétation et dans le sol, tout en favorisant la biodiversité, en protégeant contre l’érosion et en améliorant la résilience des exploitations. Cependant, pour démontrer cette contribution, nous devons mesurer l’évolution des arbres et de la biomasse au fil du temps.
Cette tâche est particulièrement complexe dans les environnements méditerranéens, où coexistent différentes espèces, tailles, densités et conditions environnementales. Les mesures manuelles fournissent des informations précises, mais demandent du temps et sont difficiles à répéter sur de grandes surfaces.
Dans INNO4CFIS, nous avons travaillé sur des méthodologies permettant de compléter ces mesures grâce à des technologies de télédétection aérienne et terrestre.
Drones pour caractériser les arbres et les parcelles
À l’aide de drones équipés de caméras RGB et multispectrales et de systèmes de positionnement de haute précision, nous avons généré des orthomosaïques, des cartes d’indices de végétation, des nuages de points tridimensionnelles et des modèles numériques du terrain et de la surface.
À partir de ces données, nous avons obtenu des informations sur la couverture végétale, la hauteur des arbres, les dimensions des houppiers et la variabilité existant au sein des parcelles. Lorsque la structure de la plantation le permet, nous pouvons analyser des arbres individuellement et comparer leur évolution entre les campagnes.
Nous avons également constaté que la résolution des images ne garantit pas, à elle seule, un résultat fiable. La planification du vol, l’étalonnage des capteurs, les conditions d’éclairage et de vent ainsi que la précision du géoréférencement sont des facteurs essentiels pour différencier les changements réels des éventuelles variations générées lors de l’acquisition et du traitement des données.
Mesure terrestre de la structure des arbres
L’observation aérienne permet principalement de caractériser les houppiers, mais elle fournit moins d’informations sur les éléments cachés, tels que les troncs ou les branches inférieures.
Pour compléter ces données, nous avons utilisé des dispositifs mobiles intégrant des capteurs LiDAR et RGB et s’appuyant sur des systèmes de positionnement RTK. Ces technologies nous ont permis de générer des reconstructions tridimensionnelles et d’estimer des variables, telles que le diamètre du tronc, fondamentales pour le développement des modèles de calcul de la biomasse.
Les résultats obtenus montrent le potentiel de ces dispositifs pour accélérer certaines mesures et comparer l’évolution des arbres entre les campagnes. Toutefois, ils mettent également en évidence la nécessité de valider chaque méthodologie avant de la transposer à d’autres espèces, parcelles ou conditions différentes.
Des observations à l’estimation de la biomasse
Les capteurs ne mesurent pas directement la biomasse ni le carbone stocké. Ils enregistrent des signaux à partir desquels sont générés des données et des images que nous devons traiter afin d’obtenir des variables liées à la biomasse de la végétation.
Pour cela, nous avons relié les données obtenues à l’aide de drones et de dispositifs terrestres aux mesures réalisées sur le terrain. Ces références nous permettent d’étalonner et de valider les modèles utilisés pour mettre en relation des variables telles que la hauteur, le diamètre du tronc ou les dimensions du houppier avec la biomasse des arbres.
Notre objectif n’est pas de remplacer le travail de terrain, mais de l’utiliser de manière plus efficace. Les mesures directes fournissent la référence nécessaire, tandis que la télédétection permet d’élargir l’observation, de la répéter plus fréquemment et de l’étendre à l’ensemble de la parcelle.
INNO4CFIS favorise une agriculture du carbone fondée sur les données
Dans la vidéo suivante, nous montrons comment nous avons appliqué ces technologies afin de connaître avec plus de précision la formation de biomasse comme base pour estimer la fixation du carbone dans les systèmes agroforestiers.
La combinaison de mesures terrestres, de drones, de données satellitaires et de modèles numériques nous permet de compléter les observations de terrain par des données objectives et comparables à différentes échelles.
De plus, nous avons progressé dans la connexion de ces sources à une architecture numérique de gestion des données. De cette manière, chaque observation peut être associée à une parcelle, un arbre, une date et une procédure concrète, tout en préservant la traçabilité des données depuis la mesure initiale jusqu’au résultat final.
Ces capacités peuvent contribuer au développement de futurs systèmes numériques de suivi, de notification et de vérification du carbone. Cependant, la télédétection ne représente qu’une partie du processus et doit être intégrée à des méthodologies de certification et à des cadres évaluant des aspects tels que l’additionnalité ou la permanence du carbone stocké.
Technologies transférables au secteur
Les résultats d’INNO4CFIS démontrent que la combinaison de mesures de terrain, de technologies de télédétection et de modèles numériques peut améliorer le suivi de la biomasse dans les systèmes agroforestiers.
Nous avons développé des méthodologies permettant de caractériser les arbres et les parcelles, de comparer les campagnes et de générer des données fiables sur leur évolution. Le prochain défi consistera à élargir leur validation et à parvenir à un équilibre entre précision, coût, facilité d’utilisation et capacité d’application dans différentes conditions.
L’agriculture du carbone commence sur le terrain, mais elle ne peut progresser que si nous transformons chaque observation en une preuve fiable, comparable et traçable. Chez AINIA, nous continuons à travailler pour rapprocher ces technologies du secteur et faciliter une gestion agroforestière fondée sur les données.
INNO4CFIS —Nature-Based Business Model and Emerging Innovations to Enhance Carbon Farming Initiatives while Preserving Biodiversity, Water Security and Soil Health— est cofinancé par l’Union européenne au moyen de l’instrument d’Investissements interrégionaux en matière d’innovation I3 du Fonds européen de développement régional, en vertu de la convention de subvention n.º 101115156.
