Remote Sensing of the Ecosystem Impact of Invasive Alien Plant Species

Invasive Pflanzenarten können Ökosysteme durch Beeinflussung von einheimischen Pflanzengesellschaften und Ökosystemprozessen verändern. Solche Ökosystemauswirkungen wurden mit Hilfe von Experimenten oder Feldaufnahmen umfassend untersucht. Großflächige Auswirkungen, zum Beispiel auf Habitat- oder Landschaftsebene wurden bisher jedoch kaum untersucht. Mit Hilfe von Fernerkundung können räumlich explizite Informationen über die Verteilung von Arten und Ökosystemeigenschaften erfasst werden und somit die Lücke in der Erforschung der großflächigen Auswirkungen invasiver Arten geschlossen werden. Bisher wurde Fernerkundung vor allem zur Kartierung von Vorkommen invasiver Pflanzenarten eingesetzt, jedoch nur selten zur Abschätzung ihrer Auswirkungen. Diese Arbeit zielt darauf ab, das Potential der Fernerkundung für die Bewertung von Ökosystemauswirkungen invasiver Pflanzenarten zu analysieren. Zu diesem Zweck wurden drei Forschungsarbeiten angefertigt, die verschiedene Aspekte dieses Potenzials beleuchten: (1) Die Ermittlung von Vegetationseigenschaften in von Invasionen betroffenen Ökosystemen, (2) die Analyse von Auswirkungen invasiver Arten auf unterschiedlichen räumlichen Skalen und (3) eine räumlich explizite Darstellung von Ökosystemauswirkungen invasiver Pflanzenarten. Die erste Studie beschäftigt sich mit der Kartierung von Blattstickstoff (N) und -phosphorgehalten (P) in einem Laubmischwald mit Vorkommen der frühblühenden Traubenkirsche (Prunus serotina Ehrh.). Für die Kartierung wurden hyperspektrale und Laserscanning (LiDAR) Daten kombiniert. Die Studie ergab, dass die Bestimmung von N und P aus hyperspektalen Fernerkundungdaten in Baumkronen mit hoher struktureller Heterogenität erschwert wird. Allerdings konnte auch ein Zusammenhang zwischen chemischer Zusammensetzung und der Struktur des Kronendaches festgestellt werden. So konnten die von LiDAR-Daten abgeleiteten Strukturinformationen genutzt werden, um die Vorhersagen von N und P zu verbessern. In der zweiten Studie wurden aus Fernerkundungsdaten erstellte Karten von Ökosystemeigenschaften genutzt, um Gebiete mit und ohne P. serotina zu vergleichen. Die Karten umfassten N und P, sowie das N:P-Verhältnis von Blättern, das Holzvolumen und den Blattflächenindex (LAI). Es wurden sowohl Unterschiede in den Werten von Blattinhaltsstoffen als auch in der Waldstruktur für Standorte mit und ohne P. serotina festgestellt. Diese Unterschiede waren auch auf Bestandsebene erkennbar, wenn auch in geringem Maße. In der dritten Studie wurden hyperspektrale Luftbilder verwendet um die prozentuale Deckung des Kaktusmooses (Campylopus introflexus (Hedw.) Brid.) in einem Dünenökosystem großflächig zu kartieren. Darüber hinaus wurde der Zusammenhang zwischen dem Deckungsgrad von C. introflexus und der Artenvielfalt von Pflanzen untersucht. In Kombination wurden diese Ergebnisse verwendet, um potenzielle Bereiche mit hohen Auswirkungen zu kennzeichnen. Basierend auf diesen drei Studien wurden in dieser Arbeit zwei grundlegende methodische Ansätze zur Analyse von Ökosystemauswirkungen invasiver Pflanzenarten per Fernerkundung identifiziert und angewandt. Der erste Ansatz besteht darin, mit Hilfe von Fernerkundung erstellte Karten von Ökosystemeigenschaften zu verwenden, um diese Eigenschaften in Abhängigkeit des Vorkommens invasiver Arten auszuwerten. Wie gezeigt werden konnte, ist dies auch für große Flächen, beispielsweise auf der Habitat- oder Landschaftsebene, möglich. Somit kann Fernerkundung zu einem besseren Verständnis der Auswirkungen von invasiven Arten beitragen. Der zweite Ansatz basiert auf der Kartierung von Abundanzen invasiver Pflanzenarten. Diese können als Indikator für die Stärke der Auswirkungen genutzt werden. Die resultierenden Karten können verwendet werden, um Bereiche mit hohen Auswirkungen zu identifizieren. Darüber hinaus ermöglicht dieser zweite Ansatz den Vergleich der Auswirkungen zwischen verschiedenen Arten oder Lebensraumtypen und kann somit wertvolle Informationen für Managemententscheidungen liefern. Da die Ableitung vieler Ökosystemeigenschaften aus Fernerkundungsdaten nach wie vor eine Herausforderung darstellt, sollte die zukünftige Forschung darauf abzielen, die Zusammenhänge zwischen den Eigenschaften und der Reflektanz der Vegetation besser zu verstehen. Dies ist eine wesentliche Voraussetzung für eine zuverlässige Vorhersage über verschiedene Lebensräume hinweg. Zukünftige Fernerkundungsstudien, mit dem Ziel invasive Arten zu kartieren, sollten sich auf die Vorhersage von Deckungsgraden konzentrieren. Darüber hinaus sind generalisierte Verfahren wünschenswert, die eine erfolgreiche Identifizierung von Arten unter verschiedenen ökologischen Gegebenheiten gewährleisten. Nicht zuletzt sollte diese Arbeit Invasionsökologen ermutigen, existierende Fernerkundungsprodukte häufiger zu verwenden, um großflächige Auswirkungen von invasiven Pflanzenarten auf Ökosysteme zu analysieren

Are urban material gradients transferable between areas?

Urban areas contain a complex mixture of surface materials resulting in mixed pixels that are challenging to handle with conventional mapping approaches. In particular, for spaceborne hyperspectral images (HSIs) with sufficient spectral resolution to differentiate urban surface materials, the spatial resolution of 30 m (e.g. EnMAP HSIs) makes it difficult to find the spectrally pure pixels required for detailed mapping of urban surface materials. Gradient analysis, which is commonly used in ecology to map natural vegetation consisting of a complex mixture of species, is therefore a promising and practical tool for pattern recognition of urban surface material mixtures. However, the gradients are determined in a data-driven manner, so analysis of their spatial transferability is urgently required. We selected two areas—the Ostbahnhof (Ost) area and the Nymphenburg (Nym) area in Munich, Germany—with simulated EnMAP HSIs and material maps, treating the Ost area as the target area and the Nym area as the well-known area. Three gradient analysis approaches were subsequently proposed for pattern recognition in the Ost area for the cases of (i) sufficient samples collected in the Ost area; (ii) some samples in the Ost area; and (iii) no samples in the Ost area. The Ost samples were used to generate an ordination space in case (i), while the Nym samples were used to create the ordination space to support the pattern recognition of the Ost area in cases (ii) and (iii). The Mantel statistical results show that the sample distributions in the two ordination spaces are similar, with high confidence (the Mantel statistics are 0.995 and 0.990, with a significance of 0.001 in 999 free permutations of the Ost and Nym samples). The results of the partial least square regression models and 10-fold cross-validation show a strong relationship (the calculation-validation R2 values on the first gradient among the three approaches are 0.898, 0.892; 0.760, 0.743; and 0.860, 0.836, and those on the second gradient are 0.433, 0.351; 0.698, 0.648; and 0.736, 0.646) between the ordination scores of the samples and their reflectance values. The mapping results of the Ost area from three approaches also show similar patterns (e.g. the distribution of vegetation, artificial materials, water, and ceremony area) and characteristics of urban structures (the intensity of buildings). Therefore, our findings can help assess the transferability of urban material gradients between similar urban areas

Mapping urban surface materials using imaging spectroscopy data

Die Kartierung der städtische Oberflächenmaterialien ist aufgrund der komplexen räumlichen Muster eine Herausforderung. Daten von bildgebenden Spektrometern können hierbei durch die feine und kontinuierliche Abtastung des elektromagnetischen Spektrums detaillierte spektrale Merkmale von Oberflächenmaterialien erkennen, was mit multispektralen oder RGB-Bildern nicht mit der gleichen Genauigkeit erreicht werden kann. Bislang wurden in zahlreichen Studien zur Kartierung von städtischen Oberflächenmaterialien Daten von flugzeuggestützten abbildenden Spektrometern mit hoher räumlicher Auflösung verwendet, die ihr Potenzial unter Beweis stellen und gute Ergebnisse liefern. Im Vergleich zu diesen Sensoren haben weltraumgestützte abbildende Spektrometer eine regionale oder globale Abdeckung, eine hohe Wiederholbarkeit und vermeiden teure, zeit- und arbeitsaufwändige Flugkampagnen. Allerdings liegt die räumliche Auflösung der aktuellen weltraumgestützten abbildenden Spektroskopiedaten bei etwa 30 m, was zu einem Mischpixelproblem führt, welches mit herkömmlichen Kartierungsansätzen nur schwer zu bewältigen ist. Das Hauptziel dieser Studie ist die Kartierung städtischer Materialien mit bildgebenden Spektroskopiedaten in verschiedenen Maßstäben und die gleichzeitige Nutzung des Informationsgehalts dieser Daten, um die chemischen und physikalischen Eigenschaften von Oberflächenmaterialien zu erfassen sowie das Mischpixelproblem zu berücksichtigen. Konkret zielt diese Arbeit darauf ab, (1) photovoltaische Solarmodule mit Hilfe von luftgestützten bildgebenden Spektroskopiedaten auf der Grundlage ihrer spektralen Merkmale zu kartieren; (2) die Robustheit der Stichprobe von städtischen Materialgradienten zu untersuchen; (3) die Übertragbarkeit von städtischen Materialgradienten auf andere Gebiete zu analysieren.Mapping urban surface materials is challenging due to the complex spatial patterns. Data from imaging spectrometers can identify detailed spectral features of surface materials through the fine and continuous sampling of the electromagnetic spectrum, which cannot be achieved with the same accuracy using multispectral or RGB images. To date, numerous studies in urban surface material mapping have been using data from airborne imaging spectrometers with high spatial resolution, demonstrating the potential and providing good results. Compared to these sensors, spaceborne imaging spectrometers have regional or global coverage, high repeatability, and avoid expensive, time-consuming, and labor-intensive flight campaigns. However, the spatial resolution of current spaceborne imaging spectroscopy data (also known as hyperspectral data) is about 30 m, resulting in a mixed pixel problem that is challenging to handle with conventional mapping approaches. The main objective of this study is to perform urban surface material mapping with imaging spectroscopy data at different spatial scales, simultaneously explore the information content of these data to detect the chemical and physical properties of surface materials, and take the mixed-pixel problem into account. Specifically, this thesis aims to (1) map solar photovoltaic modules using airborne imaging spectroscopy data based on their spectral features; (2) investigate the sampling robustness of urban material gradients; (3) analyze the area transferability of urban material gradients

Fifteen emerging challenges and opportunities for vegetation science: A horizon scan by early career researchers

With the aim to identify future challenges and opportunities in vegetation science, we brought together a group of 22 early career vegetation scientists from diverse backgrounds to perform a horizon scan. In this contribution, we present a selection of 15 topics that were ranked by participants as the most emergent and impactful for vegetation science in the face of global change. We highlight methodological tools that we expect will play a critical role in resolving emerging issues by providing ways to unveil new aspects of plant community dynamics and structure. These tools include next generation sequencing, plant spectral imaging, process-based species distribution models, resurveying studies and permanent plots. Further, we stress the need to integrate long-term monitoring, the study of novel ecosystems, below-ground traits, pollination interactions and global networks of near-surface microclimate data at fine spatio-temporal resolutions to fully understand and predict the impacts of climate change on vegetation dynamics. We also emphasize the need to integrate traditional forms of knowledge and a diversity of stakeholders into research, teaching, management and policy-making to advance the field of vegetation science. The conclusions reached by this horizon scan naturally reflect the background, expertise and interests of a representative pool of early career vegetation scientists, which should serve as basis for future developments in the field

Unmanned Aerial Vehicles for Vegetation Mapping: Opportunities and Challenges

Pflanzen sind eng mit einer Reihe von Ökosystemprozessen und -dienstleistungen wie die Bereitstellung von Lebensmitteln und Trinkwasser, die Klimaregulierung sowie die Bodenbildung und Kohlenstoffspeicherung verbunden. Deshalb können Vegetationseigenschaften wie Artenreichtum, Biodiversität und Pflanzenmerkmale zur Bewertung und Überwachung von Ökosystemprozessen genutzt werden. Die genaue Beobachtung von Vegetationsveränderungen ist daher entscheidend für das Verständnis der aktuellen und zukünftigen Ökosystemdynamik. Fernerkundungsdaten haben hohes Potenzial Vegetationseigenschaften und -prozesse räumlich abzubilden. Die zunehmende Verfügbarkeit von sehr hochauflösenden Fernerkundungsdaten ermöglicht auch die Untersuchung von feinskaligen Prozessen. Die für niedriger aufgelöste Fernerkundungsdaten entwickelten Auswertungsverfahren sind häufig nicht auf sehr hochaufgelöste Daten übertragbar. Daher werden neue Verfahren benötigt, um das volle Potenzial auszuschöpfen. Die Vorteile von sehr hochauflösenden Daten liegen unter anderem in der Erkennung von einzelnen Pflanzen und der besseren räumlichen Feinabstimmung mit Felddaten. Diese Vorteile ermöglichen die genaue Kartierung von Pflanzenarten auf der Ebene einzelner Individuen und Vegetationseigenschaften auf der Ebene von Pflanzengesellschaften, wie die Biodiversität, oberirdische Biomasse oder Artenzusammensetzung. Unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs) werden als kostengünstige Plattform zur Gewinnung von Daten mit sehr hoher Auflösung, insbesondere für kleine Gebiete, verwendet. Daher ist ihr Einsatz gut zur Entwicklung neuer Methoden geeignet. Das Ziel dieser Arbeit war die Feststellung von Vorteilen und Limitierungen der Nutzung von UAVs zur Vegetationskartierung. Der Fokus der Arbeit lag auf zwei Hauptthemen, die Kartierung von Pflanzenarten und kleinräumigen Ökosystemprozessen. Eine der Fallstudien zeigte, dass die Verwendung von sehr hochauflösenden Daten zur Klassifizierung von Pflanzenarten durch die Überlappung verschiedener Arten erschwert wird. Daher ist Nutzung solcher Daten zur direkten Kartierung von Grünlandarten nur für Habitate mit geringer Vegetationsbedeckung und einfachen Strukturen, wie beispielsweise Dünenhabitate, vielversprechend. Eine zweite Fallstudie ergab, dass der Schattenwurf von Baumkronen den Erfolg von UAV-basierten Klassifikationen der invasiven Baumarten $\textit{Ulex europaeus}$, $\textit{Acacia dealbata}$ und $\textit{Pinus radiata}$ erheblich beeinflusst. Dabei machte es keinen Unterschied ob optische Daten oder Informationen über die Textur oder Kronenstruktur verwendet wurden. Anhand von Simulationen wurde dargestellt, dass jede Art aufgrund ihrer spezifischen Kronenarchitektur unterschiedliche Schatten erzeugt. Die optimalen Zeitfenster zur Klassifikation im Verlaufe eines Tages unterscheiden sich daher zwischen den einzelnen Arten. In einer dritten Fallstudie wurde gezeigt, dass Merkmale der oberirdischen Vegetation als Proxy genutzt werden können um Kartierungen von unterirdischen Kohlenstoffvorräten in Mooren zu verbessern. Ein empirisches Modell wurde genutzt um unter- und oberirdische Merkmale zu verknüpfen. Dafür wurden kontinuierliche Daten mit Informationen über Höhe, Biomasse, sowie den Artenreichtum und die Artenzusammensetzung der Vegetation verwendet. UAV Daten wurden genutzt um die relevanten oberirdischen Merkmale zu kartieren. Der unterirdische Kohlenstoffvorrat wurde dann durch die Parametrisierung des plotbasierten Modells mit den UAV-Extrapolationen kartiert. Dies deutet darauf hin, dass auch Ökosystemeigenschaften mit geringem direkten Einfluss auf die Reflektanz mit Hilfe von Vegetationsmerkmalen als Proxies kartiert werden können. Da bei Kopplung empirischer Modelle in jedem Modellierungsschritt fehlerbehaftete Voraussagen entstehen können, wird ein solcher Ansatz nur empfohlen, wenn starke empirische Verbindungen zwischen den feldbasierten Variablen vorliegen. Diese Arbeit zeigt, dass mit UAVs erhobene Erdbeobachtungsdaten geeignet sind, um die technischen und umweltbedingten Voraussetungen für eine erfolgreiche Kartierung von Pflanzenarten zu erforschen, um neue Methoden zu entwickeln, welche die Genauigkeit von Klassifikationen aus sehr hochaufgelösten Daten erhöhen und um Vegetationseigenschaften mit unterirdischen Gradienten zu verknüpfen. Die Arbeit enthält außerdem Empfehlungen und Vorschläge für die zukünftige Erforschung von feinskaligen Vegetationsprozessen

Mapping urban Surface Materials Using Imaging Spectroscopy Data

Urban environment and its processes directly affect human life. Detailed and up-to-date urban surface material maps are of great importance to modelers studying meteorology, climatology and ecology, as well as to authorities seeking to understand the urban growth dynamics and spatial evolution. However, mapping urban surface materials is challenging due to the complex spatial patterns. An established source of up-to-date information is remote sensing, as demonstrated by the widespread usage of SAR, LiDAR and optical data. Data from imaging spectrometers can identify detailed spectral features of surface materials through the fine and continuous sampling of the electromagnetic spectrum, which cannot be achieved with the same accuracy using multispectral or RGB images. To date, numerous studies in urban surface material mapping have been using data from airborne imaging spectrometers with high spatial resolution, demonstrating the potential and providing good results. Compared to these sensors, spaceborne imaging spectrometers have regional or global coverage, high repeatability, and avoid expensive, time-consuming, and labor-intensive flight campaigns. However, the spatial resolution of current spaceborne imaging spectroscopy data (also known as hyperspectral data) is about 30 m, resulting in a mixed pixel problem that is challenging to handle with conventional mapping approaches. The main objective of this study is to perform urban surface material mapping with imaging spectroscopy data at different spatial scales, simultaneously explore the information content of these data to detect the chemical and physical properties of surface materials, and take the mixed-pixel problem into account. Specifically, this thesis aims to (1) map solar photovoltaic modules using airborne imaging spectroscopy data based on their spectral features; (2) investigate the sampling robustness of urban material gradients; (3) analyze the area transferability of urban material gradients. To this end, we detected solar photovoltaics with an overall accuracy of about 80% to 90% by creating and combining spectral indices. This dissertation proved that the developed approach is suitable for accurate photovoltaic detection. We also demonstrated that the concept of urban surface material gradients is robust in sampling and transferable between similar urban areas. With these results, urban material gradients can be a generic technique for urban mapping with spaceborne imaging spectroscopy data. The methods developed invi the three parts of this dissertation improve the usefulness of imaging spectroscopy data for urban material detection from a classical method to the new concept of urban gradients, from airborne to spaceborne data, from pure pixel detection to solving the mixed pixel problem. By introducing and enhancing the gradient concept in urban mapping, the mixed pixel problem can be tackled, which is a promising approach for the analysis of imaging spectroscopy data from ongoing and upcoming spaceborne sensors. Overall, this thesis provides promising urban surface material mapping results by proposing a physical feature based approach as well as confirming and laying the foundation of the generic gradient concept in urban material studies. Further work can build on these results and could open a new field for the application of spaceborne imaging spectroscopy data

Fifteen emerging challenges and opportunities for vegetation science: A horizon scan by early career researchers

With the aim to identify future challenges and opportunities in vegetation science, we brought together a group of 22 early career vegetation scientists from diverse backgrounds to perform a horizon scan. In this contribution, we present a selection of 15 topics that were ranked by participants as the most emergent and impactful for vegetation science in the face of global change. We highlight methodological tools that we expect will play a critical role in resolving emerging issues by providing ways to unveil new aspects of plant community dynamics and structure. These tools include next generation sequencing, plant spectral imaging, process-based species distribution models, resurveying studies and permanent plots. Further, we stress the need to integrate long-term monitoring, the study of novel ecosystems, below-ground traits, pollination interactions and global networks of near-surface microclimate data at fine spatio-temporal resolutions to fully understand and predict the impacts of climate change on vegetation dynamics. We also emphasize the need to integrate traditional forms of knowledge and a diversity of stakeholders into research, teaching, management and policy-making to advance the field of vegetation science. The conclusions reached by this horizon scan naturally reflect the background, expertise and interests of a representative pool of early career vegetation scientists, which should serve as basis for future developments in the field

One-class land-cover classification using MaxEnt: the effect of modelling parameterization on classification accuracy

Multiple-class land-cover classification approaches can be inefficient when the main goal is to classify only one or a few classes. Under this scenario one-class classification algorithms could be a more efficient alternative. Currently there are several algorithms that can fulfil this task, with MaxEnt being one of the most promising. However, there is scarce information regarding parametrization for performing land-cover classification using MaxEnt. In this study we aimed to understand how MaxEnt parameterization affects the classification accuracy of four different land-covers (i.e., built-up, irrigated grass, evergreen trees and deciduous trees) in the city of Santiago de Chile. We also evaluated if MaxEnt manual parameterization outperforms classification results obtained when using MaxEnt default parameters setting. To accomplish our objectives, we generated a set of 25,344 classification maps (i.e., 6,336 for each assessed land-cover), which are based on all the potential combination of 12 different classes of features restrictions, four regularization multipliers, four different sample sizes, three training/testing proportions, and 11 thresholds for generating the binary maps. Our results showed that with a good parameterization, MaxEnt can effectively classify different land covers with kappa values ranging from 0.68 for deciduous trees to 0.89 for irrigated grass. However, the accuracy of classification results is highly influenced by the type of land-cover being classified. Simpler models produced good classification outcomes for homogenous land-covers, but not for heterogeneous covers, where complex models provided better outcomes. In general, manual parameterization improves the accuracy of classification results, but this improvement will depend on the threshold used to generate the binary map. In fact, threshold selection showed to be the most relevant factor impacting the accuracy of the four land-cover classification. The number of sampling points for training the model also has a positive effect on classification results. However, this effect followed a logarithmic distribution, showing an improvement of kappa values when increasing the sampling from 40 to 60 points, but showing only a marginal effect if more than 60 sampling points are used. In light of these results, we suggest testing different parametrization and thresholds until satisfactory kappa or other accuracy metrics values are achieved. Our results highlight the huge potential that MaxEnt has a as a tool for one-class classification, but a good understanding of the software settings and model parameterization is needed to obtain reliable results

UNDERSTANDING THE BIODIVERSITY PATTERNS OF CRYPTOGAMS (BRYOPHYTES AND LICHENS) IN BOREAL FORESTS THROUGH REMOTE SENSING/COMPRENDRE LES PATRONS DE BIODIVERSITÉ DES CRYPTOGAMES (BRYOPHYTES ET LICHENS) DANS LES FORÊTS BORÉALES GRÂCE À LA TÉLÉDÉTECTION

Anglais : Cryptogams (bryophytes and lichens) are ubiquitous non-vascular species that contribute significantly to total biodiversity and play an essential ecological role in ecosystem functioning worldwide. Specifically, cryptogams influence water, carbon and nutrient cycles, as well as physical and chemical weathering, and increase stability of soils, preventing their erosion and regulating their temperature and humidity. Cryptogams facilitate ecosystem recovery following disturbances, and provide microhabitats for micro- and macroorganisms, and a food source for invertebrates and herbivores. These species are also reliable and highly sensitive indicators to environmental disturbances and currently face numerous human-induced threats mainly derived from land use and climate change. Despite this, cryptogams are generally neglected in conservation planning mostly due to current knowledge gaps in their diversity, ecology and distribution, which jeopardizes the maintenance of their species and ecological role. New technologies and data sources such as remote sensing (RS) can significantly help to fill these gaps and ultimately improve the representation of cryptogams in systematic conservation planning. The contribution of RS to cryptogam biodiversity assessments can be particularly valuable in vast and largely unknown regions such as boreal forests, where these species and their habitats face increasing human-induced threats. The general objective of this thesis is to elucidate the role that RS can play in the evaluation and generation of information on cryptogam biodiversity in a boreal context. The study region is located in the Canadian boreal forest, within the Eeyou-Istchee James Bay region in Northern Quebec. As specific objectives, Chapter II aims to predict and map diversity (species richness) patterns of i) total bryophytes, and ii) bryophyte guilds (mosses, liverworts and sphagna) using RS data; Chapter III focusses on producing predictive models of rare bryophyte species using RS-derived predictors in an Ensembles of Small Models (ESMs) framework; and Chapter IV is intended to describe and model the lichen alpha diversity (species richness) and beta diversity (species turnover) components parallelly using two set of RS-derived variables (Red and NIR; EVI2) from two sensors (Wordlview-3, WV3; Sentinel-2, S2) at different high spatial resolutions (1.2m; 10m), and ii) to identify which habitat types represent lichen biodiversity hotspots. The Random Forest algorithm used in Chapter II allowed us to develop spatially explicit models and to generate predictive cartography at 30m resolution of total bryophyte, moss, liverwort and sphagna richness. These models explained a significant fraction of the variation in total bryophyte and guild level richness, both in the calibration (42 to 52%) and validation sets (38 to 48%), and consistently identified vegetation (mainly NDVI) and climatic variables (temperature, precipitation, and freeze-thaw events) as the most important predictors for all bryophyte groups modeled. Guild-level models identified differences in important factors determining the richness of each of the guilds and thus in their predicted richness patterns, which provide valuable information for management and conservation strategies for bryophytes. The RS-based ESMs developed in Chapter III built from Random Forest and Maxent techniques using predictors related to topography (TPI) and vegetation (EVI2, NDWI1, Vegetation Continuous fields, and PALSAR HVHH) yielded poor to excellent prediction accuracy (AUC > 0.5) for 38 of the 52 modeled species despite their low number of occurrences ( 0.8 for 19 species. The actual presences of the 38 species modeled better than random (AUC ≤ 0.5) were accurately predicted, as supported by the high sensitivity values obtained that ranged from 0.8 to 1 with an average of 0.959 ± 0.063. The distribution of these 38 species and the richness patterns both for total rare bryophytes and rare species at the guild level were mapped at 30m resolution. Chapter III also revealed a spatial concordance between rare (present chapter) and overall bryophyte richness patterns (Chapter II) in different regions of the study area, which has important implications for conservation planning. In Chapter IV, a total of 116 lichen species were identified. While high lichen richness was generally found across our plots (36.5 ± 9 species), those richer in microhabitats often harbored more species (R2 = 0.22) regardless of the habitat type. Differences in species composition were identified among plots (25.6% explained by PCoA) and habitat types (PERMANOVA R2 = 0.35), both being supported by differences in microhabitat composition (Mantel r = 0.22 and PERMANOVA R2 = 0.29, respectively). Rocky outcrops and undisturbed coniferous forests represented the main lichen biodiversity hotspots, while other habitat types were also important for maintaining overall biodiversity. Red and NIR variables were effective for modeling alpha and beta diversity at both resolutions, while EVI2, either from WV3 or S2, was only informative for assessing beta diversity. Poisson models explained up to 32% of the variation in lichen richness. Generalized dissimilarity models described well the relationship between beta diversity and spectral dissimilarity (R2 from 0.25 to 0.30), except for the S2 EVI2 model (R2 = 0.07), confirming that more spectrally and thus environmentally different areas tend to harbor different lichen communities. While WV3 often outperformed the S2 sensor, the latter still provides a powerful tool for the study of lichens and their conservation. This thesis demonstrated the ability for RS at medium and high spatial resolutions to characterize the habitat of inconspicuous cryptogam species, to capture diverse meaningful ecological features shaping their distribution, and thus to better understand and/or predict their biodiversity patterns. RS-based modeling frameworks proved to be informative even when the available baseline information on cryptogam biodiversity was limited. By identifying environmental drivers of cryptogam biodiversity that can guide specific management actions, and by providing predictive mapping of their spatial patterns at high level of detail across the landscape, this work unequivocally highlighted the high potential of RS technology for conservation purposes of cryptogams. This thesis thus represents a very important step to achieve the inclusion of these inconspicuous and generally overlooked species into systematic conservation planning. Français : Les cryptogames (bryophytes et lichens) sont des espèces non vasculaires omniprésentes qui contribuent de manière significative à la biodiversité et jouent un rôle écologique essentiel dans le fonctionnement des écosystèmes à l'échelle mondiale. Plus précisément, les cryptogames influencent les cycles de l'eau, du carbone et des nutriments, ainsi que l'altération physique et chimique des roches, et augmentent la stabilité des sols, empêchant leur érosion et régulant leur température et humidité. Les cryptogames facilitent le rétablissement des écosystèmes après des perturbations et fournissent des microhabitats pour des micro- et macro-organismes, ainsi qu'une source de nourriture pour des invertébrés et herbivores. Ces espèces sont également sont des indicateurs fiables mais très sensibles aux perturbations environnementales et sont actuellement confrontées à de nombreuses menaces d'origine humaine principalement dérivées de l'utilisation des terres et du changement climatique. Malgré cela, les cryptogames sont généralement négligés dans la planification de la conservation, principalement en raison des lacunes actuelles dans les connaissances sur leur diversité, écologie et distribution, ce qui met en péril le maintien de leur espèces et rôle écologique. Les nouvelles technologies et sources de données telles que la télédétection peuvent contribuer de manière significative à combler ces lacunes et, en fin de compte, à améliorer la représentation des cryptogames dans la planification systématique de la conservation. La contribution de la télédétection aux évaluations de la biodiversité des cryptogames peut être particulièrement précieuse dans des régions vastes et largement inconnues telles que les forêts boréales, où ces espèces et leurs habitats sont confrontés à des menaces croissantes d'origine humaine. L'objectif général de cette thèse est d'élucider le rôle que peut jouer la télédétection dans l'évaluation et la génération d'informations sur la biodiversité des cryptogames en contexte boréal. La région d'étude est située dans la forêt boréale canadienne, dans la région d'Eeyou-Istchee Baie-James dans le Nord du Québec. En tant qu'objectifs spécifiques, le chapitre II vise à prédire et à cartographier les patrons de diversité (richesse en espèces) i) des bryophytes totaux et ii) des guildes de bryophytes (mousses, hépatiques et sphaignes) à l'aide de données de télédétection; le chapitre III se concentre sur la production de modèles prédictifs d'espèces de bryophytes rares à l'aide de prédicteurs dérivés de la télédétection dans un cadre d'ensembles de petits modèles; et le chapitre IV est destiné à décrire et modéliser les composantes alpha (richesse des espèces) et beta (changements de composition de la communauté) de la biodiversité des lichens en utilisant en parallèle deux ensembles de variables dérivées de la télédétection (Red et NIR; EVI2) à partir de deux capteurs (Wordlview-3 , WV3 ; Sentinel-2, S2) à différentes résolutions spatiales élevées (1,2 m ; 10m), et ii) à identifier les types d'habitats qui représentent les points chauds de la biodiversité des lichens. L'algorithme Random Forest utilisé dans le chapitre II nous a permis de développer des modèles spatialement explicites et de générer une cartographie prédictive à 30m de résolution de la richesse totale en bryophytes, mousses, hépatiques et sphaignes. Ces modèles expliquent une fraction importante de la variation de la richesse totale en bryophytes et au niveau de la guilde, à la fois dans les ensembles de calibration (42 à 52 %) et de validation (38 à 48 %), et identifient systématiquement la végétation (principalement NDVI) et les variables climatiques (température , précipitations et événements de gel-dégel) comme les prédicteurs les plus importants pour tous les groupes de bryophytes modélisés. Les modèles au niveau de la guilde ont identifié des différences dans des facteurs importants déterminant la richesse de chacune des guildes et donc dans leurs modèles de richesse prédits, qui fournissent des informations précieuses pour les stratégies de gestion et de conservation des bryophytes. Les ensembles de petits modèles basés sur la télédétection développés au chapitre III construits à partir des techniques Random Forest et Maxent en utilisant des prédicteurs liés à la topographie (TPI) et à la végétation (EVI2, NDWI1, Vegetation Continuous fields et PALSAR HVHH) ont donné une précision de prédiction de faible à excellente (AUC > 0.5) pour 38 des 52 espèces modélisées malgré leur faible nombre d'occurrences ( 0.8 pour 19 espèces. Les présences réelles des 38 espèces modélisées mieux que aléatoires (AUC ≤ 0.5) ont été prédites avec précision, comme en témoignent les valeurs de sensibilité élevées obtenues allant de 0.8 à 1 avec une moyenne de 0.959 ± 0.063. La distribution de ces 38 espèces et les patrons de richesse à la fois pour les bryophytes rares totales et les espèces rares au niveau de la guilde ont été cartographiés à une résolution de 30m. Le chapitre III a également révélé une concordance spatiale entre les patrons de richesse en bryophytes rares (chapitre présent) et totaux (chapitre II) dans différentes régions de la zone d'étude, ce qui a des implications importantes pour la planification de la conservation. Au chapitre IV, un total de 116 espèces de lichens ont été identifiées. Alors qu'une grande richesse en lichens était généralement observée dans nos parcelles (36.5 ± 9 espèces), celles plus riches en microhabitats abritaient souvent plus d'espèces (R2 = 0.22) quel que soit le type d'habitat. Des différences dans la composition des espèces ont été identifiées entre les parcelles (25.6 % expliquées par la PCoA) et les types d'habitats (PERMANOVA R2 = 0.35), tous deux étayés par des différences dans la composition des microhabitats (Mantel r = 0.22 et PERMANOVA R2 = 0.29, respectivement). Les affleurements rocheux et les forêts de conifères non perturbées représentaient les principaux points chauds de la biodiversité des lichens, tandis que d'autres types d'habitats étaient également importants pour le maintien de la biodiversité totale Les variables Red et NIR étaient efficaces pour modéliser la diversité alpha et bêta aux deux résolutions, tandis que EVI2, soit de WV3 ou S2, n'était informatif que pour évaluer la diversité bêta. Les modèles de Poisson expliquaient jusqu'à 32% de la variation de la richesse en lichens. Les modèles de dissimilarité généralisée décrivaient bien la relation entre la diversité bêta et la dissimilarité spectrale (R2 de 0.25 à 0.30), sauf pour le modèle S2 EVI2 (R2 = 0.07), confirmant que des zones plus spectralement et donc environnementales différentes ont tendance à abriter différentes communautés de lichens. Alors que WV3 a souvent surpassé le capteur S2, ce dernier fournit toujours un outil puissant pour l'étude des lichens et leur conservation. Cette thèse a démontré la capacité de la télédétection à moyenne et haute résolution spatiale à caractériser l'habitat d'espèces cryptogames discrètes, à capturer diverses caractéristiques écologiques significatives façonnant leur distribution, et ainsi à mieux comprendre et/ou prédire leurs patrons de biodiversité. Les cadres de modélisation basés sur la télédétection se sont avérés informatifs même lorsque les informations de base disponibles sur la biodiversité des cryptogames étaient limitées. En identifiant les facteurs environnementaux de la biodiversité des cryptogames qui peuvent guider des actions de gestion spécifiques et en fournissant une cartographie prédictive de leurs patrons spatiaux à un niveau de détail élevé à travers le paysage, ce travail a mis en évidence sans équivoque le potentiel élevé de la technologie de télédétection à des fins de conservation des cryptogames. Cette thèse représente donc une étape très importante pour parvenir à l'inclusion de ces espèces discrètes et généralement négligées dans la planification systématique de la conservation