Quelle stratification des forêts du Bassin du Congo ?

Vue la déforestation en cours dans les pays du Bassin du Congo, les paysages forestiers ne sont plus considérés comme intacts et leur diminution est hélas actée.

On peut néanmoins s’intéresser à la structure des forêts rémanente pour en proposer une typologie spatiale, ce que les spécialistes appellent une « stratification ». Pour en savoir plus, j’ai mobilisé les données du GLAD (2021) qui sont disponibles sur l’ensemble du monde, mais je les ai limitées à l’Afrique, focalisant mon attention sur le Bassin du Congo.
J’ai mobilisé ces données et les analyses publiées associées, en les traduisant en français et en les adaptant pour les besoins de ce billet. Voir la liste des sources et références consultées.

La stratification du couvert forestier a pour objectif de délimiter des régions forestières – en l’occurrence « des  strates » – qui sont associées à différentes valeurs de référence du stock de carbone.

L’estimation de la perte de carbone aérien, due aux dommages des forêts tropicales, s’appuie en effet sur la mesure de la diminution ou de la perte de couvert forestier. L’une des manières de s’en rendre compte est d’en faire la cartographie à l’aide d’images satellites. Hansen et al. (2013) ont ainsi réalisé une telle cartographie des pertes du couvert forestier à 30 m de résolution spatiale, que les spécialistes considèrent comme une référence en la matière.

Cependant, le fait que les autres cartographies cohérentes des différents types de forêts (tropicales et pan-tropicales) ne soient pas disponibles à 30 m près impose de caractériser autrement le couvert forestier, à mobiliser en l’occurence plusieurs paramètres pour aboutir à des définitions complexes des différents strates.

La classification des forêts réalisée par Potapov et al. (2012) à l’échelle nationale, conduit à une typologie identifiant des « forêts primaires », des « forêts secondaires », des « zones boisées », qu’il est difficile de reproduire à l’échelle d’un biome puisque les niveaux d’observation diffèrent fondamentalement.

A noter que cette stratification n’est pas sans lien avec l’estimation des paysages forestiers intacts (PFI) dont on a déjà parlé ici, puisque les PFI correspondent aux strates de forêts denses et hautes, denses

La classification des forêts réalisées par Potapov et al. (2012) n’étant pas applicables au niveau local, les stratifications de forêts pan tropicales qui existent – telles celles du GLAD (2021) utilisées ici – ont été définies en utilisant les caractéristiques structurelles des forêts estimées à partir d’analyses statistiques d’images satellites de la canopée. Ont  ainsi été mobilisées la méthode de Hansen et al (2013) qui permet d’estimer le pourcentage de couverture de la canopée en 2000, ainsi que celle de Potapov et al (2008) mesurant la hauteur des arbres et le degré d’intégrité de la forêt.

Des seuils de stratification minimisant la variance intra strate sont définis, grâce à une régression fondée sur des estimations ponctuelles du carbone GLAS, comme variable dépendante (Baccini et al., 2012), pour aboutir à la cartographie suivante.

Cette carte permettant de caractériser plus finement la structure du couvert forestier intact.

Sources :

Global land analysis and discovery (GLAD), University of Maryland, Department of Geographical Sciences, 2021.
Fonds de carte : NaturalEarth data, 2023.

Références :

Baccini A. et al. 2012, Estimated carbon dioxide emissions from tropical deforestation improved by carbon-density maps Nature Climate Change 2 182-5.

Hansen M.C. et al. 2013, High-resolution global maps of 21-st century forest cover change Science 342 850-3. Potapov P.V. et al. 2008, Mapping the world’s Intact Forest Landscapes by remote sensing. Ecology and Society 13 51.

Potapov P.V. et al. 2012, Quantifying forest cover loss in Democratic Republic of the Congo, 2000-2010, with Landsat ETM+ data Remote Sensing of Environment 122 106-16.

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