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Problématique
Les forêts canadiennes sont affectées par des perturbations naturelles et humaines. La régénération, la croissance et la santé générale de ces forêts perturbées soulèvent de sérieuses inquiétudes. Malgré l'importance des enjeux, il existe pourtant un manque de connaissances concernant ces forêts issues de perturbations, notamment à cause de la difficulté à mettre en place un suivi généralisé sur le terrain. Dans ce contexte, la disponibilité de données de télédétection LiDAR pour l'ensemble du Québec méridional procure une source d'informations inestimable pour mettre en place un suivi de l'état des forêts après perturbations.
Objectifs
L'objectif général de ce projet consiste à développer des modèles spatialement explicites permettant de prédire la croissance et les caractéristiques structurelles des forêts suite aux perturbations. Plus précisément, la méthode novatrice propose de coupler les caractéristiques structurelles mesurées à une date donnée par le LiDAR, avec les historiques de perturbations issus des cartes écoforestières. Il devient alors possible de modéliser les caractéristiques structurelles mesurées par le LiDAR comme fonction du temps écoulé depuis la dernière perturbation et des variables environnementales clefs influençant la structure des forêts (par ex.: climat, topographie). Le développement de telles méthodes basées sur la télédétection représente une avancée méthodologique majeure puisqu'elles permettent un suivi des forêts perturbées à la fois plus généralisé, plus fiable, plus rapide, et moins couteux.
Méthodologie
Le premier volet du projet et consistera à modéliser la croissance et les caractéristiques structurales des forêts, notamment 1) modéliser la régénération et la croissance des forêts issues de coupes totales et de feu à l’échelle du paysage, 2) modéliser les changements dans la structure interne des peuplements depuis la perturbation jusqu’au stade de vieilles forêts, 3) modéliser la croissance et les changements dans la structure des forêts tempérées à la suite des perturbations partielles, 4 ) modélisation de la croissance et du rendement des plantations mis en terre depuis 1980 pour l’ensemble du Québec. Le deuxième volet vise à 1) concevoir des approches de modélisation de la croissance à partir de couvertures LiDAR multi-temporelles, 2) développer des approches permettant de caractériser simultanément la structure et la composition des forêts en combinant le LiDAR aéroporté à l’imagerie multi-spectrale. Le troisième volet concerne le transfert et l’intégration des connaissances dans la pratique.
Retombées escomptées
Globalement, ces résultats fourniront de nouveaux outils indispensables à l’ensemble des praticiens impliqués dans la gestion des ressources forestières, autant pour quantifier les volumes de bois qui peuvent être alloués à l'industrie forestière, que pour maintenir des forêts qui continueront de fournir des biens et services environnementaux (par ex. : stockage de carbone, biodiversité)
Applicabilité
Forêt Boréale et tempérée
Livrables
2023. Victor Danneyrolles, Yan Boucher, Richard Fournier, Osvaldo Valeria. Positive effects of projected climate change on post-disturbance forest regrowth rates in northeastern North American boreal forests. 2023. Environnemental Research Letter 18:024041.DOI : 10.1088/1748-9326/acb72a
2022. Maxence Martin, Peter Potapov, Yoan Paillet, Osvaldo Valeria. Editorial: Forests of high naturalness as references for management and conservation: Potential and pitfalls. Frontiers in forests and global change 5:1004087.DOI : 10.3389/ffgc.2022.1004087
2022. M Martin, O Valeria 2022. “Old” is not precise enough: Airborne laser scanning reveals age-related structural diversity within old-growth forests.. Remote Sensing of Environment 278, 113098, 2022
2022. M Martin, A Leduc, NJ Fenton, M Montoro Girona, Y Bergeron, O Valeria. 2022. Irregular forest structures originating after fire: an opportunity to promote alternatives to even‐aged management in boreal forests. Journal of Applied Ecology. 2022.
2021. M Martin, C Cerrejón, O Valeria. 2021. Complementary airborne LiDAR and satellite indices are reliable predictors of disturbance-induced structural diversity in mixed old-growth forest landscapes. Remote Sensing of Environment 267, 112746. 2021.
2021. Batistin Bour, Victor Danneyrolles, Yan Boucher, Richard A. Fournier, Luc Guindon. 2021. Modeling post-logging height growth of black spruce forests by combining airborne LiDAR and historical forestry maps in eastern Canadian boreal forest. Batistin Bour, Victor Danneyrolles, Yan Boucher, Richard A. Fournier, Luc Guindon. Forest Ecology and Management doi: 10.1016/j.foreco.2021.119697. 2021.
Avancement
projet en cours
Organismes subventionnaires
Aucun partenaire associé!
Financement annuel
CRSNG
Durée
2022-2026