Utilisation de l'imagerie 3D pour l'estimation indirecte de la biomasse aérienne des arbres de la forêt semi-décidue du sud-est du Cameroun

In addition to timber and non-timber forest products, tropical forests host the largest amount of terrestrial carbon in the world, thus its importance for reducing the effects of climate change. This carbon is generally estimated as aboveground biomass (AGB) because about half of the organic matter is carbon. Therefore, estimating AGB trough differentapproaches and the calibration of relationships between AGB and dendrometric parameters (allometric equations) are of great importance for the estimation carbon stock. From a functional perspective, data from AGB and leaf (e.g. leaf area) ameliorates our understanding of the functioning of tropical forests and their interactions with the atmosphere. However, destructive data sampling commonly used is cumbersome to implement and presents significant uncertainty. This leads to a considerable deficit of accurate data. Studies carried intemperate forests show that using terrestrial LiDAR technologies (TLS) may provide a solution to the limitations of destructive sampling. The TLS produce a tridimensional points cloud which describes with a high precision structures within their natural environment.Therefore, the overall goal of this thesis is to evaluate the potential of using TLS data reducing the lack of quality data observed in the Congo Basin. Here we used TLS data to: i) establish AGB and height-diameter (HD) allometric models ; ii) evaluate the potential impact of vertical variation of wood density (WD) on AGB estimates derived from TLS data ; and finally, iii) ameliorate LA estimation of trees and calibrate allometric model for the prediction of this area using data which derived from LiDAR data.At the local scale, (semi-deciduous forest of south East Cameroon), two datasets were collected. The first has 61 trees and opposes TLS data to destructive data. The second dataset collected in quadrats within plots had 712 trees and opposed TLS data to classic field inventory data. At the regional scale (forest from the Congo Basin), a uniform destructivesampling realized on 821 trees permitted us to obtain WD data, volume data and AGB for each compartment. Thanks to an automatic method of topology reconstruction and the geometry of trees (Quantitative Structure Model QSM) based on the adjustment of cylinders in the points cloud, we compared dendrometric parameters i.e. volumes, AGB and allometricmodels resulting from TLS data to those derived from the destructive and inventory sampling method.It appears that, the TLS estimates wood volume with great precision (88%) and low bias (4.6%). Related to this, the AGB allometric model (R²=95%) established from TLS data is statistically similar to the one obtained with destructive data (R²=98%). Nevertheless, theselast results depend on the manual editing of QSM for some compartments of the tree because obtained AGB with raw QSM (without manual edition) lead to a different allometry (R²=93%). Despite these results, comparing total tree height data collected in plots scalerevealed that there is an average difference of 3 meters between total height derived from TLS and those collected from classical inventory. Using these two datasets separately led to the selection of a similar HD predictive model ; but the AGB estimated with predicted heights byinventory method is systematic underestimation of 10% per ha. The principal component analysis of WD by the different compartments helped in discriminating tree mayor types of WD vertical gradients: constant, decreasing, and increasing. These vertical gradients areconserved within species and are strongly correlated to species guilds, the basal density (WDStu) and the density issued of global databases (GWD). Thus, neglecting the existence of these gradients during the conversion of volumes derived from TLS to AGB leads to an individual bias (rising up to 73%) and an average bias of 8.12%. But using an unbiased estimator of WD defined in this work limits the bias to 0.75% with the WDStu and 1.19% with the GWD. Apart from these results on the AGB, manual segmentation between wood and trees realized before the automatic adjustment of the QSM made it possible to use thevoxelization technique on the leaves points cloud. This is with the aim of subdividing the tree crown in cubic volumes (voxels) to estimate the LA. Comparing LA derived from TLS to those obtained with the destructive method revealed that commonly using the spherical distribution as the “typical” angular distribution of leaves led to a fairly high average bias ofLA (17.28 %) against 6.5% when the distribution is computed per tree. This estimated leaf area (LA) is strongly correlated with DBH (r = 0.88) and AGB (r = 0.97). Linear models established between these variables produced R² ranging from 72 to 95%, illustrating a strong intensity of the link between LA and these two variables.To conclude, using TLS data would facilitate the implementation of international programs whose objective to achieve Tier III levels of accuracy necessary in estimating carbon stocks as recommended by the Intergovernmental Panel on Climate change.Outre le bois et les produits forestiers non ligneux, les forêts tropicales hébergent la plus grande quantité de carbone aérien au monde d’où son importance pour la réduction des effets du changement climatique. Ce carbone est généralement estimé sous forme de biomasse aérienne (AGB) car environ la moitié de la matière organique est constituée de carbone. Ainsi, l’estimation de l’AGB au travers de différentes approches et la calibration des relations entre l’AGB et les paramètres dendrométriques (équations allométriques) sont d’une grande importance pour l’estimation des stocks de carbone. D’un point de vue fonctionnel, les données d’AGB ainsi que des données foliaires (e.g surface foliaire) permettent d’améliorer la compréhension du fonctionnement des forêts tropicales et leurs interactions avec l'atmosphère. Cependant, la collecte des données destructives est très lourde à mettre en oeuvre et présente une incertitude importante. Cela conduit à un déficit considérable de données de qualité. Or, des études initiées en forêts tempérées montrent que l’utilisation de la technologie LiDAR terrestre (TLS) apporterait une solution aux limites de la collecte destructive. En effet, cet instrument produit une représentation tridimensionnelle de l’environnement scanné sous forme de nuage de points. L’objectif général de la présente thèse est d’évaluer le potentiel de l’usage des données TLS sur la réduction du déficit de données de qualité observée dans le bassin du Congo. Ainsi, il a été question : i) d’établir les modèles allométriques d’AGB et des hauteursdiamètres (HD) ; ii) d’évaluer l’impact potentiel des variations verticales de densité spécifique du bois (GWD) sur les estimations d’AGB dérivées des données TLS ; et enfin, iii) d’améliorer les estimations de surface foliaire (LA) et calibrer un modèle allométrique de prédiction de cette surface basée sur les données dérivées du LiDAR terrestre.A l’échelle locale (forêt semi-décidue du Sud-est du Cameroun), deux jeux de données ont été collectés. Le premier est constitué de 61 arbres et oppose les données TLS à celles destructives. Le second, collecté dans des quadrats de parcelles, est constitué de 712 arbres et oppose les données TLS à celles d’inventaires floristiques classiques. A l’échelle régionale (forêts du bassin du Congo) un échantillonnage destructif uniforme réalisé sur 821 arbres a permis d’obtenir les données de WD, de volume et d’AGB par compartiment. Grâce à une méthode automatique de reconstruction de la topologie et de la géométrie des arbres (Modèle de Structure Quantitatif : QSM) basée sur l’ajustement de cylindres dans le nuage de points, nous avions pu comparer les paramètres dendrométriques, les volumes, l’AGB et les modèles allométriques (d’AGB et HD) issus des données TLS à ceux dérivés de la méthode destructive et inventaire.Il en ressort que le TLS estime avec une précision de 88 % et un biais très faible de 4,6 % les volumes des arbres. Associé à cela, le modèle allométrique d’AGB (R²=95 %) établi grâce aux données TLS est statistiquement identique à celui obtenu avec les données destructives (R²=98 %). Toutefois, ce dernier résultat repose sur l’édition manuelle des QSM pour certains compartiments de l’arbre car l’AGB obtenues avec des QSM bruts (sanscorrection manuelle) conduisent à une allométrie (R²=93 %) différente. Outre ces résultats, la comparaison des données de hauteurs totales collectées dans les parcelles a révélé qu’il existe une différence moyenne de 3 mètres entre les hauteurs totales dérivées du TLS et celles issues de la méthode classique d’inventaire. L’usage séparé de ces deux jeux de données a conduit à la sélection d’un même modèle de prédiction de HD, mais l’AGB estimée avec les hauteurs prédites par la méthode d’inventaire est systématiquement sous-estimé de 10 % par hectare.L’analyse en composante principale de la WD par compartiment a permis de discriminer trois types de grands gradients verticaux de WD à savoir constant, décroissant et croissant. Ces gradients verticaux se conservent remarquablement au sein des espèces et sont fortement corrélés aux tempéraments des espèces, à la densité basale (WDStu) et à la densité issue de la base de données globales (GWD). Ainsi, négliger l’existence de ces gradients au cours de la conversion des volumes dérivées du TLS en AGB conduit à un biais individuel (allant jusqu’à 73 %) et un biais moyen 8,12 %. L’usage d’un estimateur non biaisé de la WD défini dans ce travail permet de limiter ces biais à 0,75 % avec WDStu et 1,19 % avec la GWD. A part ces résultats sur l’AGB, une approche par voxelisation (subdivision de l’espace en cube) du nuage de point de feuille segmenté manuellement a permis l’estimation du LA à l’échelle de l’arbre. La comparaison des LA dérivés du TLS à ceux obtenus avec la méthode destructive révèle que l’usage conventionnelle de la distribution sphérique comme distribution angulaire « type » de feuilles conduit à un biais moyen d’estimation de LA assez élevé (17,28 %) contre 6,5 % lorsque la distribution réelle est obtenue par arbre. Ce LA estimée est fortement corrélé au DBH (r = 0,88) et à l’AGB (r = 0,97). Les modèles linéaire établis entre ces variables a produit des R² allant de 72 à 95 % illustrant une forte intensité de la liaison entre le LA et ces deux variables.En somme, les résultats de ce travail ont permis de mettre en évidence que l’utilisation des données TLS sont une grande plus-value pour la mise en oeuvre des programmes internationaux ayant pour objectif l’atteinte du tiers III de précision nécessaire à l'estimation des stocks de carbone tel que recommandé par le Groupe d’Expert Intergouvernemental sur l’évolution du Climat

Utilisation de l'imagerie 3D pour l'estimation indirecte de la biomasse aérienne des arbres de la forêt semi-décidue du sud-est du Cameroun

In addition to timber and non-timber forest products, tropical forests host the largest amount of terrestrial carbon in the world, thus its importance for reducing the effects of climate change. This carbon is generally estimated as aboveground biomass (AGB) because about half of the organic matter is carbon. Therefore, estimating AGB trough differentapproaches and the calibration of relationships between AGB and dendrometric parameters (allometric equations) are of great importance for the estimation carbon stock. From a functional perspective, data from AGB and leaf (e.g. leaf area) ameliorates our understanding of the functioning of tropical forests and their interactions with the atmosphere. However, destructive data sampling commonly used is cumbersome to implement and presents significant uncertainty. This leads to a considerable deficit of accurate data. Studies carried intemperate forests show that using terrestrial LiDAR technologies (TLS) may provide a solution to the limitations of destructive sampling. The TLS produce a tridimensional points cloud which describes with a high precision structures within their natural environment.Therefore, the overall goal of this thesis is to evaluate the potential of using TLS data reducing the lack of quality data observed in the Congo Basin. Here we used TLS data to: i) establish AGB and height-diameter (HD) allometric models ; ii) evaluate the potential impact of vertical variation of wood density (WD) on AGB estimates derived from TLS data ; and finally, iii) ameliorate LA estimation of trees and calibrate allometric model for the prediction of this area using data which derived from LiDAR data.At the local scale, (semi-deciduous forest of south East Cameroon), two datasets were collected. The first has 61 trees and opposes TLS data to destructive data. The second dataset collected in quadrats within plots had 712 trees and opposed TLS data to classic field inventory data. At the regional scale (forest from the Congo Basin), a uniform destructivesampling realized on 821 trees permitted us to obtain WD data, volume data and AGB for each compartment. Thanks to an automatic method of topology reconstruction and the geometry of trees (Quantitative Structure Model QSM) based on the adjustment of cylinders in the points cloud, we compared dendrometric parameters i.e. volumes, AGB and allometricmodels resulting from TLS data to those derived from the destructive and inventory sampling method.It appears that, the TLS estimates wood volume with great precision (88%) and low bias (4.6%). Related to this, the AGB allometric model (R²=95%) established from TLS data is statistically similar to the one obtained with destructive data (R²=98%). Nevertheless, theselast results depend on the manual editing of QSM for some compartments of the tree because obtained AGB with raw QSM (without manual edition) lead to a different allometry (R²=93%). Despite these results, comparing total tree height data collected in plots scalerevealed that there is an average difference of 3 meters between total height derived from TLS and those collected from classical inventory. Using these two datasets separately led to the selection of a similar HD predictive model ; but the AGB estimated with predicted heights byinventory method is systematic underestimation of 10% per ha. The principal component analysis of WD by the different compartments helped in discriminating tree mayor types of WD vertical gradients: constant, decreasing, and increasing. These vertical gradients areconserved within species and are strongly correlated to species guilds, the basal density (WDStu) and the density issued of global databases (GWD). Thus, neglecting the existence of these gradients during the conversion of volumes derived from TLS to AGB leads to an individual bias (rising up to 73%) and an average bias of 8.12%. But using an unbiased estimator of WD defined in this work limits the bias to 0.75% with the WDStu and 1.19% with the GWD. Apart from these results on the AGB, manual segmentation between wood and trees realized before the automatic adjustment of the QSM made it possible to use thevoxelization technique on the leaves points cloud. This is with the aim of subdividing the tree crown in cubic volumes (voxels) to estimate the LA. Comparing LA derived from TLS to those obtained with the destructive method revealed that commonly using the spherical distribution as the “typical” angular distribution of leaves led to a fairly high average bias ofLA (17.28 %) against 6.5% when the distribution is computed per tree. This estimated leaf area (LA) is strongly correlated with DBH (r = 0.88) and AGB (r = 0.97). Linear models established between these variables produced R² ranging from 72 to 95%, illustrating a strong intensity of the link between LA and these two variables.To conclude, using TLS data would facilitate the implementation of international programs whose objective to achieve Tier III levels of accuracy necessary in estimating carbon stocks as recommended by the Intergovernmental Panel on Climate change.Outre le bois et les produits forestiers non ligneux, les forêts tropicales hébergent la plus grande quantité de carbone aérien au monde d’où son importance pour la réduction des effets du changement climatique. Ce carbone est généralement estimé sous forme de biomasse aérienne (AGB) car environ la moitié de la matière organique est constituée de carbone. Ainsi, l’estimation de l’AGB au travers de différentes approches et la calibration des relations entre l’AGB et les paramètres dendrométriques (équations allométriques) sont d’une grande importance pour l’estimation des stocks de carbone. D’un point de vue fonctionnel, les données d’AGB ainsi que des données foliaires (e.g surface foliaire) permettent d’améliorer la compréhension du fonctionnement des forêts tropicales et leurs interactions avec l'atmosphère. Cependant, la collecte des données destructives est très lourde à mettre en oeuvre et présente une incertitude importante. Cela conduit à un déficit considérable de données de qualité. Or, des études initiées en forêts tempérées montrent que l’utilisation de la technologie LiDAR terrestre (TLS) apporterait une solution aux limites de la collecte destructive. En effet, cet instrument produit une représentation tridimensionnelle de l’environnement scanné sous forme de nuage de points. L’objectif général de la présente thèse est d’évaluer le potentiel de l’usage des données TLS sur la réduction du déficit de données de qualité observée dans le bassin du Congo. Ainsi, il a été question : i) d’établir les modèles allométriques d’AGB et des hauteursdiamètres (HD) ; ii) d’évaluer l’impact potentiel des variations verticales de densité spécifique du bois (GWD) sur les estimations d’AGB dérivées des données TLS ; et enfin, iii) d’améliorer les estimations de surface foliaire (LA) et calibrer un modèle allométrique de prédiction de cette surface basée sur les données dérivées du LiDAR terrestre.A l’échelle locale (forêt semi-décidue du Sud-est du Cameroun), deux jeux de données ont été collectés. Le premier est constitué de 61 arbres et oppose les données TLS à celles destructives. Le second, collecté dans des quadrats de parcelles, est constitué de 712 arbres et oppose les données TLS à celles d’inventaires floristiques classiques. A l’échelle régionale (forêts du bassin du Congo) un échantillonnage destructif uniforme réalisé sur 821 arbres a permis d’obtenir les données de WD, de volume et d’AGB par compartiment. Grâce à une méthode automatique de reconstruction de la topologie et de la géométrie des arbres (Modèle de Structure Quantitatif : QSM) basée sur l’ajustement de cylindres dans le nuage de points, nous avions pu comparer les paramètres dendrométriques, les volumes, l’AGB et les modèles allométriques (d’AGB et HD) issus des données TLS à ceux dérivés de la méthode destructive et inventaire.Il en ressort que le TLS estime avec une précision de 88 % et un biais très faible de 4,6 % les volumes des arbres. Associé à cela, le modèle allométrique d’AGB (R²=95 %) établi grâce aux données TLS est statistiquement identique à celui obtenu avec les données destructives (R²=98 %). Toutefois, ce dernier résultat repose sur l’édition manuelle des QSM pour certains compartiments de l’arbre car l’AGB obtenues avec des QSM bruts (sanscorrection manuelle) conduisent à une allométrie (R²=93 %) différente. Outre ces résultats, la comparaison des données de hauteurs totales collectées dans les parcelles a révélé qu’il existe une différence moyenne de 3 mètres entre les hauteurs totales dérivées du TLS et celles issues de la méthode classique d’inventaire. L’usage séparé de ces deux jeux de données a conduit à la sélection d’un même modèle de prédiction de HD, mais l’AGB estimée avec les hauteurs prédites par la méthode d’inventaire est systématiquement sous-estimé de 10 % par hectare.L’analyse en composante principale de la WD par compartiment a permis de discriminer trois types de grands gradients verticaux de WD à savoir constant, décroissant et croissant. Ces gradients verticaux se conservent remarquablement au sein des espèces et sont fortement corrélés aux tempéraments des espèces, à la densité basale (WDStu) et à la densité issue de la base de données globales (GWD). Ainsi, négliger l’existence de ces gradients au cours de la conversion des volumes dérivées du TLS en AGB conduit à un biais individuel (allant jusqu’à 73 %) et un biais moyen 8,12 %. L’usage d’un estimateur non biaisé de la WD défini dans ce travail permet de limiter ces biais à 0,75 % avec WDStu et 1,19 % avec la GWD. A part ces résultats sur l’AGB, une approche par voxelisation (subdivision de l’espace en cube) du nuage de point de feuille segmenté manuellement a permis l’estimation du LA à l’échelle de l’arbre. La comparaison des LA dérivés du TLS à ceux obtenus avec la méthode destructive révèle que l’usage conventionnelle de la distribution sphérique comme distribution angulaire « type » de feuilles conduit à un biais moyen d’estimation de LA assez élevé (17,28 %) contre 6,5 % lorsque la distribution réelle est obtenue par arbre. Ce LA estimée est fortement corrélé au DBH (r = 0,88) et à l’AGB (r = 0,97). Les modèles linéaire établis entre ces variables a produit des R² allant de 72 à 95 % illustrant une forte intensité de la liaison entre le LA et ces deux variables.En somme, les résultats de ce travail ont permis de mettre en évidence que l’utilisation des données TLS sont une grande plus-value pour la mise en oeuvre des programmes internationaux ayant pour objectif l’atteinte du tiers III de précision nécessaire à l'estimation des stocks de carbone tel que recommandé par le Groupe d’Expert Intergouvernemental sur l’évolution du Climat

Towards a robust framework to quantify LAI and radiative transfer variations at tree and landscape levels in the tropics

International audienceUnprecedented opportunities are now at hand to bridge the gap between forest seasonal dynamics, flux tower data and apparent temporal signals in vegetation indices. They pass through progress in observational systems at different scales: UAV and ground based LiDAR and multispectral sensors (phenocams) and growing constellations of (nano)satellites. These systems provide detailed structural and temporal information complementing more traditional destructive data collection campaigns, permanent forest plots and tree climbing. The unprecedented amounts of data obtained allow documenting detailed foliage dynamics at tree to landscape levels, and hence in turn to quantify the budget of matter and energy exchange between plants and the atmosphere. This budget can potentially become so resolute as to allow characterizing plant-plant or even within-plant interactions, and thus feed into next generation individual plant growth models (FSPMs). This talk will present some results of ongoing collaborative work in Central Africa and French Guyana, highlight some difficulties as well as intended research directions

Mesurer l’invisible : la dure tâche de calculer le stock et le flux de carbone d'une forêt

The ConservationDes poumons verts. De par leur grande capacité à échanger du CO2 et de l’oxygène, voici comment sont souvent décrites les forêts tropicales. En fixant par la photosynthèse le CO2, principal gaz à effet de serre, ces forêts constituent en effet un maillon crucial dans la régulation du climat global, et leur protection représente un enjeu bien connu des décideurs comme du grand public. Mais la prise en compte des stocks et flux de carbone de ces forêts dans le bilan global des gaz à effet de serre est loin d’être une tâche facile. Il s’agit même de l’un des compartiments les moins bien connus. Même les stocks et flux de carbone des océans sont mieux quantifiés

Allometric Models to Estimate Leaf Area for Tropical African Broadleaved Forests

International audienc

Ethnicity Differences in Uses and Management Practices of Bitter Kola Trees (Garcinia kola) in Cameroon

International audienceEthnicity Differences in Use Values and Management Practices of Bitter Kola (Garcinia kola) in Cameroon. Bitter kola (Garcinia kola) is an indigenous multipurpose tree species in West and Central Africa, threatened by overexploitation and classified by the IUCN as vulnerable. Understanding local knowledge and management patterns in different socioecological contexts could contribute to designing strategies for conservation and long-term use of the species. In order to characterize the parts of the plant and the harvesting techniques that are used by different ethnic groups in Cameroon, we conducted surveys through the use of semi-structured questionnaires (N = 182) in six different sites covering different agro-ecological zones where the species is present (forest and savanna). Ethnic groups from the savanna agro-ecological zone shared similar patterns in G. kola organs/parts used and harvesting techniques, but these patterns differed among ethnic groups from the savanna and forest zones and within the forest zone. Ethnic groups from the savanna zone mainly harvest the species for its seeds that are used as stimulants. Conversely ethnic groups from the forest zone mainly collect bark and roots, and uses differ between agriculturalists (Fang and Bassa) and hunter-gatherers (Baka). These patterns have direct consequences on species management practices. Savanna farmers applied sustainable harvesting as they extract fruits and seeds and planting more trees in order to increase the species’ contribution to their livelihood. People in the forest zone destructively felled standing trees, threatening the species in its natural environment. The influence of these results on the conservation status of the species in the region are discussed

Domestication Syndrome in Dacryodes edulis (Burseraceae): Comparison of Morphological and Biochemical Traits between Wild and Cultivated Populations

International audienceFor millennia, people have harvested fruits from the wild for their alimentation. Gradually, they have started selecting wild individuals presenting traits of interest, protecting and cultivating them. This was the starting point of their domestication. The passage from a wild to a cultivated status is accompanied by a modification of a number of morphological and genetic traits, commonly known as the domestication syndrome. We studied the domestication syndrome in Dacryodes edulis (G.Don) H.J.Lam (known as ‘African plum’ or ‘safoutier/prunier’), a socio-economically important indigenous fruit tree species in West and Central Africa. We compared wild and cultivated individuals for their sex distribution; flower, fruit and seed morphometric characteristics; seed germination temporal dynamic and fruit lipid composition. We found a higher percentage of male and male-hermaphrodite sexual types in wild populations than in cultivated ones; a lower fruit and seed mass in wild individuals; and similar mean time of germination, oil content and fatty acid composition between wild and cultivated individuals. Our results are interpreted in light of the presence of a domestication syndrome in D. eduli

Using terrestrial laser scanning data to estimate large tropical trees biomass and calibrate allometric models: A comparison with traditional destructive approach

1.Calibration of local, regional or global allometric equations to estimate biomass at the tree level constitutes a significant burden on projects aiming at reducing Carbon emissions from forest degradation and deforestation. The objective of this contribution is to assess the precision and accuracy of Terrestrial Laser Scanning (TLS) for estimating volumes and aboveground biomass (AGB) of the woody parts of tropical trees, and for the calibration of allometric models. 2.We used a destructive dataset of 61 trees, with diameters and AGB of up to 186.6 cm and 60 Mg respectively, which were scanned, felled and weighed in the semi-deciduous forests of eastern Cameroon. We present an operational approach based on available software allowing to retrieve TLS volume with low bias and high accuracy for large tropical trees. Edition of the obtained models proved necessary, mainly to account for the complexity of buttressed parts of tree trunks, which were separately modelled through a meshing approach, and to bring a few corrections in the topology and geometry of branches, thanks to the AMAPStudio-Scan software. 3.Over the entire dataset, TLS derived volumes proved highly reliable for branches larger than 5 cm in diameter. The volumes of the remaining woody parts estimated for stumps, stems and crowns as well as for the whole tree proved very accurate (RMSE below 2.81% and R² above of 0.98) and unbiased. Once converted to AGB using mean local specific wood density values, TLS estimates allowed calibrating a biomass allometric model with coefficients statistically undistinguishable from those of a model based on destructive data. Un-edited Quantitative Structure Model (QSM) however lead to systematic overestimations of woody volumes and subsequently to significantly different allometric parameters. 4.We can therefore conclude that the non-destructive TLS approach can now be used as an operational alternative to traditional destructive sampling to build the allometric equations, although attention must be paid to the quality of QSM model adjustments to avoid systematic bia

Upscaling Forest Biomass from Field to Satellite Measurements: Sources of Errors and Ways to Reduce Them

International audienceForest biomass monitoring is at the core of the research agenda due to the critical importance of forest dynamics in the carbon cycle. However, forest biomass is never directly measured; thus, upscaling it from trees to stand or larger scales (e.g., countries, regions) relies on a series of statistical models that may propagate large errors. Here, we review the main steps usually adopted in forest aboveground biomass mapping, highlighting the major challenges and perspectives. We show that there is room for improvement along the scaling-up chain from field data collection to satellite-based large-scale mapping, which should lead to the adoption of effective practices to better control the propagation of errors. We specifically illustrate how the increasing use of emerging technologies to collect massive amounts of high-quality data may significantly improve the accuracy of forest carbon maps. Furthermore, we discuss how sources of spatially structured biases that directly propagate into remote sensing models need to be better identified and accounted for when extrapolating forest carbon estimates, e.g., through a stratification design. We finally discuss the increasing realism of 3D simulated stands, which, through radiative transfer modelling, may contribute to a better understanding of remote sensing signals and open avenues for the direct calibration of large-scale products, thereby circumventing several current difficulties

Using volume-weighted average wood specific gravity of trees reduces bias in aboveground biomass predictions from forest volume data

With the improvement of remote sensing techniques for forest inventory application such as terrestrial LiDAR, tree volume can now be measured directly, without resorting to allometric equations. However, wood specific gravity (WSG) remains a crucial factor for converting these precise volume measurements into unbiased biomass estimates. In addition to this WSG values obtained from samples collected at the base of the tree (WSGBase) or from global repositories such as Dryad (WSGDryad) can be substantially biased relative to the overall tree value. Our aim was to assess and mitigate error propagation at tree and stand level using a pragmatic approach that could be generalized to National Forest Inventories or other carbon assessment efforts based on measured volumetric data. In the semi-deciduous forests of Eastern Cameroon, we destructively sampled 130 trees belonging to 15 species mostly represented by large trees (up to 45 Mg). We also used stand-level dendrometric parameters from 21 1-ha plots inventoried in the same area to propagate the tree-level bias at the plot level. A new descriptor, volume average-weighted WSG (WWSG) of the tree was computed by weighting the WSG of tree compartments by their relative volume prior to summing at tree level. As WWSG cannot be assessed non-destructively, linear models were adjusted to predict field WWSG and revealed that a combination of WSGDryad, diameter at breast height (DBH) and species stem morphology (Sm) were significant predictors explaining together 72% of WWSG variation. At tree level, estimating tree aboveground biomass using WSGBase and WSGDryad yielded overestimations of 10% and 7% respectively whereas predicted WWSG only produced an underestimation of less than 1%. At stand-level, WSGBase and WSGDryad gave an average simulated bias of 9% (S.D. = ±7) and 3% (S.D. = ±7) respectively whereas predicted WWSG reduced the bias by up to 0.1% (S.D. = ±8). We also observed that the stand-level bias obtained with WSGBase and WSGDryad decreased with total plot size and plot area. The systematic bias induced by WSGBase and WSGDryad for biomass estimations using measured volumes are clearly not negligible but yet generally overlooked. A simple corrective approach such as the one proposed with our predictive WWSG model is liable to improve the precision of remote sensing-based approaches for broader scale biomass estimations