{"id":81680,"date":"2026-08-06T12:06:35","date_gmt":"2026-08-06T12:06:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ainia.com\/teledetection-carbone-systemes-agroforestiers\/"},"modified":"2026-08-06T12:06:35","modified_gmt":"2026-08-06T12:06:35","slug":"teledetection-carbone-systemes-agroforestiers","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ainia.com\/fr\/ainia-news\/teledetection-carbone-systemes-agroforestiers\/","title":{"rendered":"T\u00e9l\u00e9d\u00e9tection pour surveiller le carbone dans les syst\u00e8mes agroforestiers"},"content":{"rendered":"

Dans le cadre du projet europ\u00e9en INNO4CFIS<\/a>, nous avons combin\u00e9 des drones multispectraux, des dispositifs mobiles, des mesures sur le terrain et des mod\u00e8les num\u00e9riques, avec nos partenaires,<\/strong> afin d\u2019am\u00e9liorer l\u2019estimation de la biomasse et, par cons\u00e9quent, le suivi du carbone stock\u00e9 dans les syst\u00e8mes agroforestiers. Les r\u00e9sultats nous rapprochent de m\u00e9thodologies plus objectives, tra\u00e7ables et transf\u00e9rables au secteur<\/strong><\/p><\/blockquote>\n

 <\/p>\n

Les syst\u00e8mes agroforestiers <\/strong>peuvent contribuer \u00e0 stocker du carbone dans la v\u00e9g\u00e9tation et dans le sol, tout en favorisant la biodiversit\u00e9, en prot\u00e9geant contre l\u2019\u00e9rosion et en am\u00e9liorant la r\u00e9silience des exploitations. Cependant, pour d\u00e9montrer cette contribution, nous devons mesurer l\u2019\u00e9volution des arbres et de la biomasse au fil du temps. <\/p>\n

Cette t\u00e2che est particuli\u00e8rement complexe dans les environnements m\u00e9diterran\u00e9ens, o\u00f9 coexistent diff\u00e9rentes esp\u00e8ces, tailles, densit\u00e9s et conditions environnementales. Les mesures manuelles fournissent des informations pr\u00e9cises, mais demandent du temps et sont difficiles \u00e0 r\u00e9p\u00e9ter sur de grandes surfaces. <\/p>\n

Dans INNO4CFIS, nous avons travaill\u00e9 sur des m\u00e9thodologies permettant de compl\u00e9ter ces mesures gr\u00e2ce \u00e0 des technologies de t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection a\u00e9rienne et terrestre.<\/strong><\/p>\n

Drones pour caract\u00e9riser les arbres et les parcelles<\/strong><\/h2>\n

\u00c0 l\u2019aide de drones \u00e9quip\u00e9s de cam\u00e9ras RGB et multispectrales<\/strong> et de syst\u00e8mes de positionnement de haute pr\u00e9cision, nous avons g\u00e9n\u00e9r\u00e9 des orthomosa\u00efques, des cartes d\u2019indices de v\u00e9g\u00e9tation, des nuages de points tridimensionnelles et des mod\u00e8les num\u00e9riques du terrain et de la surface.<\/p>\n

\u00c0 partir de ces donn\u00e9es, nous avons obtenu des informations sur la couverture v\u00e9g\u00e9tale, la hauteur des arbres, les dimensions des houppiers <\/strong>et la variabilit\u00e9 existant au sein des parcelles. Lorsque la structure de la plantation le permet, nous pouvons analyser des arbres individuellement et comparer leur \u00e9volution entre les campagnes. <\/p>\n

Nous avons \u00e9galement constat\u00e9 que la r\u00e9solution des images ne garantit pas, \u00e0 elle seule, un r\u00e9sultat fiable. La planification du vol, l\u2019\u00e9talonnage des capteurs, les conditions d\u2019\u00e9clairage et de vent ainsi que la pr\u00e9cision du g\u00e9or\u00e9f\u00e9rencement sont des facteurs essentiels pour diff\u00e9rencier les changements r\u00e9els des \u00e9ventuelles variations g\u00e9n\u00e9r\u00e9es lors de l\u2019acquisition et du traitement des donn\u00e9es. <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Mesure terrestre de la structure des arbres<\/strong><\/h3>\n

L\u2019observation a\u00e9rienne permet principalement de caract\u00e9riser les houppiers, mais elle fournit moins d\u2019informations sur les \u00e9l\u00e9ments cach\u00e9s, tels que les troncs ou les branches inf\u00e9rieures.<\/p>\n

Pour compl\u00e9ter ces donn\u00e9es, nous avons utilis\u00e9 des dispositifs mobiles int\u00e9grant des capteurs LiDAR et RGB et s\u2019appuyant sur des syst\u00e8mes de positionnement RTK<\/strong>. Ces technologies nous ont permis de g\u00e9n\u00e9rer des reconstructions tridimensionnelles et d\u2019estimer des variables, telles que le diam\u00e8tre du tronc<\/strong>, fondamentales pour le d\u00e9veloppement des mod\u00e8les de calcul de la biomasse. <\/p>\n

Les r\u00e9sultats obtenus montrent le potentiel de ces dispositifs pour acc\u00e9l\u00e9rer certaines mesures et comparer l\u2019\u00e9volution des arbres entre les campagnes. Toutefois, ils mettent \u00e9galement en \u00e9vidence la n\u00e9cessit\u00e9 de valider chaque m\u00e9thodologie avant de la transposer \u00e0 d\u2019autres esp\u00e8ces, parcelles ou conditions diff\u00e9rentes. <\/p>\n

\"teledetection-lidar-inno4cfis\"<\/p>\n

Des observations \u00e0 l\u2019estimation de la biomasse<\/strong><\/h3>\n

Les capteurs ne mesurent pas directement la biomasse ni le carbone stock\u00e9. Ils enregistrent des signaux \u00e0 partir desquels sont g\u00e9n\u00e9r\u00e9s des donn\u00e9es et des images que nous devons traiter afin d\u2019obtenir des variables li\u00e9es \u00e0 la biomasse de la v\u00e9g\u00e9tation. <\/p>\n

Pour cela, nous avons reli\u00e9 les donn\u00e9es obtenues \u00e0 l\u2019aide de drones et de dispositifs terrestres aux mesures r\u00e9alis\u00e9es sur le terrain. Ces r\u00e9f\u00e9rences nous permettent d\u2019\u00e9talonner et de valider les mod\u00e8les utilis\u00e9s pour mettre en relation des variables telles que la hauteur, le diam\u00e8tre du tronc ou les dimensions du houppier avec la biomasse des arbres.<\/strong> <\/p>\n

Notre objectif n\u2019est pas de remplacer le travail de terrain, mais de l\u2019utiliser de mani\u00e8re plus efficace. Les mesures directes fournissent la r\u00e9f\u00e9rence n\u00e9cessaire, tandis que la t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection permet d\u2019\u00e9largir l\u2019observation, de la r\u00e9p\u00e9ter plus fr\u00e9quemment et de l\u2019\u00e9tendre \u00e0 l\u2019ensemble de la parcelle. <\/p>\n

INNO4CFIS favorise une agriculture du carbone fond\u00e9e sur les donn\u00e9es<\/strong><\/h3>\n

Dans la vid\u00e9o suivante, nous montrons comment nous avons appliqu\u00e9 ces technologies afin de conna\u00eetre avec plus de pr\u00e9cision la formation de biomasse comme base pour estimer la fixation du carbone dans les syst\u00e8mes agroforestiers.<\/a><\/p>\n