Suivi par satellite du dépérissement des chênes en région Centre-Val de Loire

Le dépérissement forestier, exacerbé par des sécheresses répétées ces dernières années, suscite une préoccupation croissante. Il se caractérise par une diminution de la vitalité des arbres (déficit foliaire, perte de ramifications et de branches), pouvant aller jusqu’à leur mort. Un arbre est déclaré dépérissant lorsque l’on observe une perte de plus de 50% de son houppier (une zone est quant à elle considérée dépérissante quand 20% de ses arbres sont dépérissants). Cette nouvelle étude menée au CESBIO en collaboration avec le laboratoire de Physiologie, Ecologie et Environnement (INRAE, Université d’Orléans) explore l’utilisation des images Sentinel-2 pour surveiller de manière opérationnelle le dépérissement des chênes en région Centre-Val de Loire. Les résultats démontrent la possibilité de détecter précisément ces dépérissements (taux de bonne classification proche de 80%). Un modèle de prédiction, applicable sur plusieurs années, a été développé dans le but de produire une cartographie régulière de la région. Les analyses montrent une augmentation des dépérissements forestiers, à la fois sur nos données in-situ et sur nos cartes régionales. Ces dépérissements sont hétérogènes dans la région, et peuvent affecter de grandes surfaces sur de courtes périodes. En utilisant le masque chêne BD forêt V2 de l’IGN sur cette zone d’étude (même si ce masque est imparfait et ne prend pas en compte les coupes récentes), le pourcentage de pixels estimés dépérissant ou morts est passé d’environ 15% en 2019 à 35% en 2022.

*F. Mouret, D. Morin, H. Martin, M. Planells and C. Vincent-Barbaroux, « Toward an Operational Monitoring of Oak Dieback With Multispectral Satellite Time Series: A Case Study in Centre-Val De Loire Region of France, » in IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, https://doi.org/10.1109/JSTARS.2023.3332420.

• Article de vulgarisation détaillant la méthode dans le blog du CESBIO

Photo : Sten, CC BY-SA 3.0 , via Wikimedia Commons