Cartographie et mesure de la biodiversité du Mont Ventoux : approche par système d'information géographique et télédétection, préconisations méthodologiques et application pour l'aménagement forestier

• Auteur / Autrice : Ilène Mahfoud
• Direction : Bruno Fady
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Géographie
• Date : Soutenance en 2009
• Etablissement(s) : Avignon

Mots clés

Mots clés contrôlés

Cartographie

Forêts -- Gestion

Ventoux, Mont (France)

France

Biodiversité

Résumé

Les données issues de la télédétection couplées à des approches de type système d’information géographique sont d’un grand intérêt potentiel pour l’aménagement forestier. Le but de cette recherche est dans un premier temps de fournir une cartographie utilisable des espèces forestières dominantes à l'échelle du pixel, en utilisant des méthodes éprouvées de la télédétection. Le site d’étude choisi est le versant sud du Mont Ventoux, une montagne méditerranéenne présentant une forte biodiversité forestière. Les travaux relatés dans la première partie ont permis de réaliser des cartographies discriminantes des espèces forestières à partir des données satellitaires (Spot 5) par classification supervisée et non supervisée, en lien avec des relevés terrains. La pertinence de ces méthodes pour la cartographie de la couverture forestière est évaluée et discutée, l'objectif étant d’identifier les conditions optimales en fonction de la résolution spatiale et de la bande spectrale pour la discrimination des espèces forestières majeures du Mont Ventoux. Ce travail nous a ensuite amenés à proposer une méthode originale de mesure de la variabilité de la biodiversité à l'aide de 4 indices classiques : indices de Shannon, de Simpson, de Richesse et de Dominance. L'approche a été appliquée en utilisant deux descripteurs de la biodiversité : l’indice de végétation normalisé (NDVI) et la diversité en espèces forestières. Cette méthode inédite permet, grâce au recours à différentes images de résolutions spatiales imbriquées et à un processus systématique d'agrégation, d’extraire la part de biodiversité (alpha et bêta) due à la structure spatiale, en éliminant l'effet du support spatial, composante déterminante du Modifiable Areal Unit Problem (MAUP). Nous discutons également dans cette recherche de la capacité de notre méthode à extraire, une « échelle pertinente » de mesure de la diversité

Data resulting from the remote sensing coupled to geographical information systems (GIS) are of great potential for forest management. The aim of this research is to design a cartography of the forest species which can be usable for assessing biodiversity at a fine and accurate resolution. The studied site is the southern slope of the “Mont Ventoux”, a Mediterranean mountain presenting a large forest biodiversity. We discriminated forest species using SPOT 5 data, using supervised and non supervised classification techniques. The relevance of these methods for the cartography of the forest cover is evaluated and discussed, the objective being to identify the optimal conditions according to the spatial resolution and the spectral band for the discrimination of the major forest species of the Mont Ventoux. In a second general section, we propose an original method for measuring biodiversity. We estimated spatial biodiversity aspects using 4 indices (Shannon, Simpson, Richness, and Dominance) and two descriptors: the normalized index of vegetation (NDVI) and the forest species diversity. Using various images at different spatial resolutions, a systematic process of aggregation and an original resampling of pixels, we were able to identify the amount of 'real' biodiversity (alpha and beta) variability due to the spatial structure. This new method is probably the first step for eliminating the well-known MAUP (Modifiable Areal Unit Problem), due to the spatial support. Moreover, we discuss our capacity to point out a “pertinent scale” for diversity measurement, concept which is discussed and highlighted according to a few different spatial support shapes and the biodiversity indices we processed