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# Vers une méthode intégrée d'identification des forêts subnaturelles sur un territoire

Délia Bensussan, Jean-Matthieu Monnet, Marc Fuhr, Maxime Bellifa, Ingrid Bonhême, Arnaud Desqueyroux

► To cite this version:

Délia Bensussan, Jean-Matthieu Monnet, Marc Fuhr, Maxime Bellifa, Ingrid Bonhême, et al. Vers une méthode intégrée d'identification des forêts subnaturelles sur un territoire. Inrae. 2023, pp.1-58.
hal-04668424

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RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Egalité
Fraternité

IGN

INSTITUT NATIONAL
DE L'INFORMATION
GÉOGRAPHIQUE
ET FORESTIÈRE

CHANGER
D'ÉCHELLE

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# Vers une méthode intégrée d'identification des forêts subnaturelles sur un territoire

## Mémoire technique, mars 2023

### Institut national de l'information géographique et forestière (IGN)

Département d'analyse des forêts et des haies bocagères, chargé de l'observatoire (DAFOR)

Direction des opérations et des territoires

www.ign.fr

Maxime Bellifa

Ingrid Bonhême

Arnaud Desqueyroux

### Laboratoire écosystèmes et sociétés en montagne (LESSEM)

Rattaché au centre INRAE Lyon-Grenoble-Auvergne-Rhône-Alpes

www.lessem.fr

Délia Ben Sussan

Jean-Matthieu Monnet

Marc Fuhr
Vers une méthode intégrée d'identification des forêts subnaturelles sur un territoire. Mémoire
technique IGN-INRAE, mars 2023.
TABLE DES MATIERES

1 CONTEXTE, DEFINITIONS ET OBJECTIF..................................................................................7

1.1 Contexte du projet et contenu du mémoire technique ....................................................................7

1.2 Définitions et objectif ....................................................................................................................8

1.2.1 Définition des forêts subnaturelles ....................................................................................8

1.2.1.1 Forêts subnaturelles ................................................................................................................8

1.2.1.2 Forêts anciennes....................................................................................................................8

1.2.1.3 Forêts structuralement matures....................................................................................8

1.2.2 Objectif du projet ....................................................................................................................9

1.3 Zones d'études .................................................................................................................................9

1.3.1 Le PNR Bauges ............................................................................................................................10

1.3.2 La forêt de Haguenau ................................................................................................................10

2 LESSEM : CARTOGRAPHIE DE LA MATURITE RELATIVE DES FORETS PAR IMAGERIE LIDAR..................................................................................................................12

2.1 Apports du LiDAR à la caractérisation des forêts ....................................................................12

2.2 Démarche méthodologique ..................................................................................................................13

2.2.1 Collecte des données de terrain ..................................................................................................13

2.2.2 Évaluation de la maturité des placettes ..................................................................................14

2.2.3 Acquisition des données LiDAR ..................................................................................................15

2.2.4 Sélection des métriques LiDAR et des variables topographiques ........................................16

2.2.5 Modélisation statistique et validation ....................................................................................17

2.2.6 Réalisation des cartes de maturité ..................................................................................................18

2.2.7 Validation terrain (PNR Bauges) ..................................................................................................18

2.3 Résultats.........................................................................................................................................................19

2.3.1 Précision des modèles ..................................................................................................................19

2.3.2 Importance des variables prédictives ....................................................................................20

2.3.3 Effet des variables prédictives ..................................................................................................21

2.3.4 Cartes de maturité relative........................................................................................................23

3 IGN : PRELOCALISATION DES FORETS SUBNATURELLES PAR APPROCHE GEOMATIQUE ..................................................................................................................25

3.1 Méthodologie mise en place par l'IGN ....................................................................................25

3.1.1 Principes de la prélocalisation par approche géomatique ........................................................25

3.1.2 Variables retenues et filtres mis en place................................................................................25

3.1.2.1 Présentation succincte des bases de données et produits utilisés....................................25

3.1.2.2 Filtres utilisés ........................................................................................................................25

3.1.3 Description de la méthodologie ..................................................................................................26

3.1.3.1 Surface forestière actuelle....................................................................................................26

3.1.3.2 Forêts présumées anciennes ....................................................................................................27

3.1.3.3 Forêts avec des attributs de naturalité....................................................................................27

3.1.3.4 Forêts présumées matures ....................................................................................................28

3.1.3.5 Les forêts difficilement accessibles....................................................................................28

3.2 Résultats obtenus et discussion ............................................................................................................30

3.2.1 Surfaces prédites en forêts potentiellement subnaturelles ........................................................30

3.2.2 Comparaison avec les données disponibles ....................................................................................31
<table><tbody><tr><td>3.2.2.1</td><td>Connaissances des gestionnaires</td><td>31</td></tr><tr><td>3.2.2.2</td><td>L'accessibilité selon le projet Protest</td><td>31</td></tr><tr><td>3.2.2.3</td><td>La localisation des zones en libre évolution</td><td>33</td></tr><tr><td>3.2.2.4</td><td>La probabilité de coupe selon le projet Mobinter</td><td>33</td></tr><tr><td>3.2.2.5</td><td>Les zones identifiées avec perte de couvert forestier</td><td>33</td></tr><tr><td>3.2.2.6</td><td>Etude des données de l'inventaire forestier national (IFN)</td><td>34</td></tr><tr><td><strong>3.3</strong></td><td><strong>Limites identifiées</strong></td><td><strong>36</strong></td></tr><tr><td>3.3.1</td><td>Limite liée aux hypothèses de départ</td><td>36</td></tr><tr><td>3.3.2</td><td>Limites liées aux données utilisées</td><td>36</td></tr><tr><td>3.3.3</td><td>Limites liées au calcul des zones inaccessibles</td><td>36</td></tr><tr><td><strong>3.4</strong></td><td><strong>Conclusions de la méthode IGN</strong></td><td><strong>37</strong></td></tr><tr><td><strong>4</strong></td><td><strong>COMPLEMENTARITE ENTRE LES DEUX APPROCHES TESTEES</strong></td><td><strong>38</strong></td></tr><tr><td><strong>4.1</strong></td><td><strong>Analyses des surfaces prédites pour les deux modèles</strong></td><td><strong>38</strong></td></tr><tr><td>4.1.1</td><td>Cas de la forêt de Haguenau</td><td>38</td></tr><tr><td>4.1.2</td><td>Cas du PNR Bauges</td><td>38</td></tr><tr><td>4.1.2.1</td><td>Croisement entre les deux modèles principaux</td><td>38</td></tr><tr><td>4.1.2.2</td><td>Croisement avec des variantes des modèles</td><td>40</td></tr><tr><td>4.1.2.3</td><td>Conclusion</td><td>40</td></tr><tr><td><strong>4.2</strong></td><td><strong>Pistes d'analyses des différences observées</strong></td><td><strong>41</strong></td></tr><tr><td>4.2.1</td><td>Effets de la surface des propriétés sur la maturité</td><td>41</td></tr><tr><td>4.2.2</td><td>Effets de la fertilité sur les prédictions</td><td>42</td></tr><tr><td>4.2.3</td><td>Effets des espaces protégés sur les prédictions</td><td>43</td></tr><tr><td><strong>5</strong></td><td><strong>CONCLUSION</strong></td><td><strong>45</strong></td></tr><tr><td><strong>6</strong></td><td><strong>BIBLIOGRAPHIE</strong></td><td><strong>47</strong></td></tr><tr><td><strong>7</strong></td><td><strong>ANNEXES</strong></td><td><strong>50</strong></td></tr><tr><td>7.1</td><td>Annexe 1. Précisions sur la méthode de calcul</td><td>50</td></tr><tr><td>7.2</td><td>Annexe 2. Description et caractérisation des forêts anciennes</td><td>52</td></tr><tr><td>7.2.1</td><td>Evolution des surfaces forestières entre le minimum forestier et la période actuelle</td><td>52</td></tr><tr><td>7.2.1.1</td><td>Le PNR du Massif des Bauges</td><td>52</td></tr><tr><td>7.2.1.2</td><td>La forêt indivisée de Haguenau</td><td>53</td></tr><tr><td>7.2.2</td><td>Caractérisation des forêts anciennes grâce à la BD Forêt V2</td><td>54</td></tr><tr><td>7.2.2.1</td><td>Le PNR du Massif des Bauges</td><td>54</td></tr><tr><td>7.2.2.2</td><td>La forêt indivisée de Haguenau</td><td>56</td></tr><tr><td>7.3</td><td>Annexe 3. Tableau complet de l'indigénat des types de peuplements</td><td>58</td></tr></tbody></table>
TABLE DES FIGURES

<table><tr><td>Figure 1 : carte de localisation de la zone d'étude de la forêt indivisée de Haguenau</td><td>11</td></tr><tr><td>Figure 2 : carte de localisation de la zone d'étude du PNR du Massif des Bauges</td><td>11</td></tr><tr><td>Figure 3 : représentation schématique d'une placette de terrain</td><td>13</td></tr><tr><td>Figure 4 : référentiel de terrain PNR Bauges</td><td>14</td></tr><tr><td>Figure 5 : référentiel de terrain forêt de Haguenau</td><td>14</td></tr><tr><td>Figure 6 : Relation entre les indices de maturité observés (en ordonnée) et prédits (en abscisses)</td><td>19</td></tr><tr><td>Figure 7 : importance des métriques LiDAR et des variables topographiques. L'importance est l'augmentation moyenne de l'erreur quadratique (en pourcentage) calculée à partir des données de validation en permutant la variable de manière aléatoire. Voir le tableau 3 pour les abréviations</td><td>20</td></tr><tr><td>Figure 8 : relation entre l'IMAT et les variables LiDAR et topographiques pour le PNR Bauges. La réponse d'une variable (partial dependance) est évaluée en fixant les autres variables prédictives à leur valeur moyenne (Friedman 2001)</td><td>21</td></tr><tr><td>Figure 9 : relation entre l'IMAT et les variables LiDAR et topographiques pour la Forêt de Haguenau. La réponse d'une variable (partial dependance) est évaluée en fixant les autres variables prédictives à leur valeur moyenne (Friedman 2001)</td><td>22</td></tr><tr><td>Figure 10 : carte de la maturité relative des forêts du PNR Bauges, en forêt ancienne, avec application d'un filtre de sélection des peuplements (Forêts fermées de Hêtre, Sapin ou Epicéa, en peuplements purs ou en mélange) et sans extrapolation des valeurs LiDAR (valeurs restent dans la gamme des valeurs du référentiel terrain)</td><td>23</td></tr><tr><td>Figure 11 : maturité relative des forêts du Forêt de Haguenau, en forêt ancienne, sur l'ensemble du massif</td><td>24</td></tr><tr><td>Figure 12 : principe de la méthodologie mise en place</td><td>26</td></tr><tr><td>Figure 13 : résultat du modèle pour la forêt de Haguenau</td><td>30</td></tr><tr><td>Figure 14 : résultat du modèle pour le PNR Bauges</td><td>31</td></tr><tr><td>Figure 15 : comparaison des données de perte de couvert (GFC) et du résultat du modèle IGN</td><td>34</td></tr><tr><td>Figure 16 : surface terrière à l'hectare et volume à l'hectare, en fonction du type de forêt. Les barres d'erreur représentent l'intervalle de confiance à 95 %. Données IFN, années 2005 à 2021, forêt de production</td><td>35</td></tr><tr><td>Figure 17 : carte de la comparaison des modèles IGN et INRAE, avec la distinction en 4 classes</td><td>39</td></tr><tr><td>Figure 18 : répartition des surfaces de forêts anciennes et de forêts prédites matures, selon le morcellement</td><td>42</td></tr><tr><td>Figure 19 : indices de maturité relative prédits dans les espaces protégés (Massif des Bauges). Le périmètre des espaces protégés est représenté par un trait noir</td><td>43</td></tr><tr><td>Figure 20 : indices de maturité relative prédits dans les espaces protégés (Forêt de Haguenau)</td><td>44</td></tr><tr><td>Figure 21 : illustration du procédé pour prendre en compte les mailles isolées. La maille accessible (verte), au centre, est finalement éloignée de la route (trait orange). Elle est reclassée en inaccessible (rouge)</td><td>51</td></tr><tr><td>Figure 22 : part des forêts selon le type de formation végétale et l'ancienneté (Massif des Bauges)</td><td>55</td></tr><tr><td>Figure 23 : part des forêts selon le type de formation végétale et l'ancienneté (Massif des Bauges)</td><td>56</td></tr></table>
TABLE DES TABLEAUX

<table><tr><td>Tableau 1 : présentation des zones d'étude</td><td>10</td></tr><tr><td>Tableau 2 : caractéristiques des vols LiDAR - PNR Bauges</td><td>15</td></tr><tr><td>Tableau 3 : métriques LiDAR sélectionnées</td><td>16</td></tr><tr><td>Tableau 4 : liste des types de peuplements non indigènes</td><td>27</td></tr><tr><td>Tableau 5 : grille de notation de l'accessibilité</td><td>29</td></tr><tr><td>Tableau 6 : détail des surfaces prédites potentiellement subnaturelles</td><td>30</td></tr><tr><td>Tableau 7 : comparaison du modèle Protest avec le modèle IGN, selon deux modalités</td><td>32</td></tr><tr><td>Tableau 8 : croisements entre le modèle IGN classique et le modèle INRAE extrapolé avec 5 % des forêts les plus matures</td><td>39</td></tr><tr><td>Tableau 9 : comparaison entre deux croisements : modèle INREA à 5 ou à 10 %</td><td>40</td></tr><tr><td>Tableau 10 : comparaison entre deux croisements : modèle IGN sans et avec dessertes actualisées</td><td>40</td></tr><tr><td>Tableau 11 : répartition des surfaces et valeurs moyennes de l'indice de maturité par classes de fertilité</td><td>42</td></tr><tr><td>Tableau 12 : détails des surfaces de forêts, en fonction de leur caractère ancien ou récent, dans le Massif des Bauges</td><td>52</td></tr><tr><td>Tableau 13 : détails des surfaces de forêts, en fonction de leur surface individuelle, dans le Massif des Bauges</td><td>53</td></tr><tr><td>Tableau 14 : détails des surfaces de forêts, en fonction de leur caractère ancien ou récent, dans la forêt de Haguenau</td><td>54</td></tr><tr><td>Tableau 15 : correspondances entre libellés de la BD Forêt V2 et les formations végétales (Massif des Bauges)</td><td>55</td></tr><tr><td>Tableau 16 : correspondances entre libellés de la BD Forêt V2 et les formations végétales (forêt de Haguenau)</td><td>56</td></tr><tr><td>Tableau 17 : tableau de l'indigénat des types de peuplements de la BD Forêt V2, dans les deux zones d'études. La méthode utilisée est détaillée au paragraphe 3.1.3.3</td><td>58</td></tr></table>
# 1 Contexte, définitions et objectif

## 1.1 Contexte du projet et contenu du mémoire technique

La stratégie de la biodiversité de l'Union Européenne (2020) et la stratégie forestière européenne (2021) prévoient la nécessité d'identifier et de mettre sous protection forte les forêts subnaturelles d'ici 2030, en empêchant d'ici là leur altération. De plus, l'objectif de placer sous protection forte 70 000 hectares de forêt en France métropolitaine a été annoncé dans le cadre du premier plan d'actions triennal de la Stratégie Nationale des Aires Protégées 2021-2023 (SNAP).

La mise sous protection forte cible principalement les forêts subnaturelles (cf 2.2), parce que ces forêts sont particulièrement rares sur le territoire et qu'elles présentent des enjeux forts de biodiversité et de patrimonialité.

Afin d'étudier ces espaces et de les protéger, un Plan National d'Action (PNA) «Vieux bois et forêts subnaturelles » est actuellement en cours d'élaboration. Les premières étapes de ce PNA consistent d'une part à mettre en place une définition et une méthodologie de description de ces forêts, et d'autre part à les cartographier.

La cartographie des forêts subnaturelles de France métropolitaine est en effet une étape préalable essentielle. Elle permettra de mieux connaître les surfaces concernées et apportera des informations importantes sur la localisation de ces entités : régions concernées, homogénéité de la répartition sur le territoire métropolitain, etc.

Dans ce cadre, le ministère en charge de l'écologie a missionné l'institut national de l'information géographique et forestière (IGN) et l'institut national de recherche pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (INRAE) pour mettre au point une méthodologie adaptée à ce travail de cartographie.

Deux approches méthodologiques sont testées :

* la première repose sur l'utilisation de l'imagerie LiDAR pour identifier les forêts structuralement matures. Elle est développée par l'INRAE (laboratoire LESSEM) ;

* la seconde repose sur l'utilisation de la géomatique (croisement de diverses données géographiques) pour prélocaliser des forêts subnaturelles, en identifiant les forêts potentiellement inexploitées. Elle est développée par l'IGN (DAFOR).

Les résultats obtenus par ces deux méthodes sont ensuite comparés pour construire une méthode intégrée à partir de leurs complémentarités.

Ce mémoire technique, après avoir défini les forêts subnaturelles, débute par une présentation du projet et des zones d'études, ainsi que par une définition des forêts subnaturelles. Dans un deuxième temps, la méthode mise en place par le LESSEM est détaillée. Ensuite, c'est la méthode développée par l'IGN qui est décrite. Enfin, la complémentarité entre ces deux approches est étudiée, et les limites et les perspectives sont abordées.
1.2 Définitions et objectif

1.2.1 Définition des forêts subnaturelles

1.2.1.1 Forêts subnaturelles

D'après la définition de la FAO, utilisée par l'IGN, la forêt est un territoire occupant
une superficie d'au moins 50 ares (0,5 hectare) composé d'arbres pouvant atteindre une
hauteur supérieure à 5 mètres à maturité, ayant un couvert boisé de plus de 10 % et une
largeur moyenne d'au moins 20 mètres.

Une forêt subnaturelle (Barredo et al. 2021) est une forêt ancienne, structuralement mature, et qui possède de plus certains attributs de naturalité : essences indigènes, régénération naturelle, et absence de traces visibles d'exploitation qui perturbent la dynamique naturelle d'évolution.

En France métropolitaine, les forêts subnaturelles sont les forêts se rapprochant le plus des forêts primaires, qui, elles, ont disparu du territoire. Ce sont donc les forêts actuelles possédant le plus haut degré de naturalité.

1.2.1.2 Forêts anciennes

L'ancienneté de la forêt est relative à l'usage qui est fait de son sol : une forêt est ancienne si l'usage du sol est forestier, sans discontinuité, depuis au moins le minimum forestier, estimé en France aux années 1850. Cette notion est donc indépendante du peuplement forestier actuel, de l'âge des arbres, de l'indigénat des essences ou de la gestion forestière menée. Cette continuité de l'usage forestier permet notamment de conserver certaines propriétés du sol, ainsi qu'une flore typique des milieux considérés.

1.2.1.3 Forêts structuralement matures

Le terme forêt mature désigne les stades tardifs de la dynamique forestière, de la fin du stade de croissance (optimum sylvicole) au stade de sénescence ; ces stades sont souvent tronqués dans les forêts gérées pour la production de bois. Les forêts matures comprennent à la fois des forêts qui ne sont que rarement ou plus exploitées mais aussi des forêts régulièrement exploitées où l'on applique une sylviculture spécifique appelée sylviculture de rétention (Gustafson et al. 2013).

Les forêts matures sont caractérisées par les caractéristiques structurales suivantes,
appelées attributs de maturité (Paillet et al. 2010 ; Cateau et al. 2015 ; Janssen 2016) :

* une structure floristique dominée par des espèces autochtones ;

* une structure dendrométrique hétérogène (diversité des diamètres et des hauteur) et la présence d'arbres de très gros diamètre, conduisant à une surface terrière totale élevée ;

* un volume important de bois mort sur pied et au sol, avec une grande diversité des pièces de bois mort au sol, en termes de dimensions et de stades de dégradation ;

* la présence de nombreux dendro-microhabitats (cavités, fissures, décollements d'écorce, sporophores de champignons saproxyliques, etc.) ;

* une canopée relativement ouverte avec une distribution hétérogène des ouvertures, en termes de tailles ou de stades de fermeture.

De nombreux travaux ont mis en évidence qu'une multitude d'espèces végétales et animales dépendent des attributs de maturité (voir Paillet et al. 2010 pour une revue de la littérature) :

* la quantité et la qualité du bois mort disponible influencent fortement la diversité
spécifique ou fonctionnelle des organismes saproxyliques tels que les coléoptères ou
les champignons saproxyliques, les bryophytes et les lichens ;

* les très gros arbres vivants et les arbres dépérissant offrent un abri et de la nourriture à de nombreuses espèces d'oiseaux, notamment les espèces qui nichent dans des cavités comme les pics ou les petites chouettes de montagne, ou encore les espèces de chauves-souris ;

* une diversité des tailles de trouées conduit à une hétérogénéité importante des conditions lumineuses au niveau du sol, et profite à la diversité spécifique et fonctionnelle de plusieurs taxons.

Les forêts mettent des siècles, voire des millénaires, à atteindre un stade très mature. A l'inverse, les forêts matures peuvent être détruites ou dégradées très rapidement, même si la mise en place de zones protégées peut limiter cette destruction. En outre, si une forêt mature est trop petite, sa simple présence peut ne pas suffire à fournir des ressources aux espèces ayant des exigences minimales quant à la taille de leur domaine vital (Pe'er et al. 2014). Les gestionnaires forestiers classent généralement les éléments de forêts matures en fonction de leur taille, depuis les arbres isolés (souvent appelés arbres bio) ou les petits groupes d'arbres jusqu'aux îlots de vieux bois (environ 1 ha) et aux réserves forestières (de 10 ha à plus de 1000 ha ; Lachat & Bütler 2007). La plupart des espèces dépendant des attributs des forêts matures se dispersent lentement (Komonen & Müller 2018) ; par conséquent, la construction et le maintien de réseaux de forêts matures interconnectées sont essentiels à leur conservation (Svensson et al. 2020).

1.2.2 Objectif du projet

Actuellement, l'identification des forêts subnaturelles repose sur des protocoles de terrain détaillés comportant de nombreux indicateurs structuraux qui fournissent des informations sur la biodiversité, le caractère naturel et la maturité, tels l'Indice de Biodiversité Potentielle (IBP, Larrieu et Gonin, 2008) ou le protocole « Forêts anciennes » du WWF (Rossi et Vallauri, 2013).

Ces protocoles permettent une identification fiable et documentée des parcelles de forêts subnaturelles, basée sur des critères mesurés *in situ*. Cependant ils demandent un investissement en temps très conséquent et des compétences pointues de terrain. Ils sont donc couteux et difficilement déployables à l'échelle de la France métropolitaine, et ne peuvent pas permettre à eux seuls de tenir les échéances nationales et internationales.

L'objectif de ce projet est de développer une méthode de prélocalisation des surfaces de forêts potentiellement subnaturelles. Deux approches sont menées conjointement sur les mêmes zones d'étude, afin de pouvoir ensuite comparer leurs apports réciproques et leur complémentarité. La première approche, menée par l'unité de recherche LESSEM de l'INRAE, cherche à relier des données LiDAR caractérisant la géométrie des peuplements aux attributs de structure caractéristiques des forêts matures. La seconde approche, mise en œuvre par l'IGN, est une approche géomatique (application de filtres successifs), qui a pour objectif de prélocaliser des zones de forêts potentiellement subnaturelles.

1.3 Zones d'études

Deux zones d'études ont été choisies pour tester ces approches : le Parc Naturel Régional du Massif des Bauges et la forêt indivise de Haguenau. Elles seront citées dans la suite du rapport comme « PNR Bauges » et « forêt de Haguenau ». Elles ont été choisies afin de pouvoir comparer deux territoires contrastés en termes de topographie, de composition en essences des peuplements forestiers et de régimes sylvicoles. D'autre part, il était nécessaire que chaque territoire soit couvert par une acquisition LiDAR et un référentiel
de terrain concomitants.

Les deux zones d'études sont décrites dans le tableau ci-dessous (Tab. 1).

<table><caption>Tableau 1 : présentation des zones d'étude</caption><thead><tr><td>Zone d'étude</td><td>Département</td><td>Topographie</td><td>Surface (km²)</td><td>Surface forestière (%) (source : BD Forêt V2 – IGN)</td><td>Essences dominantes</td><td>Régime sylvicole majoritaire</td></tr></thead><tbody><tr><td>PNR Bauges</td><td>Savoie (73)<br/>Haute-Savoie (74)</td><td>Montagne</td><td>895</td><td>59,2</td><td>Hêtre, Sapin, Epicéa</td><td>Futaie irrégulière</td></tr><tr><td>Forêt de Haguenau</td><td>Bas-Rhin (67)</td><td>Plaine</td><td>190</td><td>94,2</td><td>Chêne, Pin sylvestre</td><td>Futaie régulière</td></tr></tbody></table>

Des zones tampon de 500 mètres ont été mises en place afin de réaliser certains calculs avec plus de précision, comme expliqué dans le paragraphe 3.3. Cependant, tous les calculs de surfaces se rapportent aux zones sans tampon.

### 1.3.1 Le PNR Bauges

Le PNR du Massif des Bauges s'étend sur un massif de moyenne montagne des Alpes du Nord (départements 73 et 74) au substrat calcaire et au climat tempéré. Les peuplements forestiers sont purs ou mixtes, dominés par le Hêtre (*Fagus sylvatica*), le Sapin blanc (*Abies alba*) et, par endroits, l'Epicéa commun (*Picea abies*). Le régime sylvicole dominant privilégie les peuplements irréguliers, exploités au moyen de coupes sélectives par arbres ou par petits groupes d'arbres. En raison des contraintes d'exploitabilité, de l'absence de desserte, des zones de protection contre les risques naturels et du morcellement de la propriété forestière, la gestion forestière est par endroits restée très prudente ce qui a permis à des forêts matures de se développer.

La zone d'étude du PNR Bauges correspond à l'emprise du PNR, avec en plus la commune d'Allèves, non adhérente au PNR, mais incluse dans son périmètre (Fig. 2 page suivante).

### 1.3.2 La forêt de Haguenau

Le massif forestier de Haguenau couvre 21 000 ha au sein de la plaine d'Alsace (département 67), sur des terrains sablo-argileux majoritairement acides et très acides et sous un climat continental. Les peuplements forestiers sont purs ou mixtes, dominés par le Pin sylvestre (*Pinus silvestris*), le Chêne sessile (*Quercus petraea*), le Chêne pédonculé (*Quercus robur*) et le Hêtre (*Fagus sylvatica*). Le régime sylvicole dominant privilégie les peuplements réguliers. 230 ha sont classés depuis 2014 en Réserve Biologique Intégrale (RBI) et 19 ha en Réserve Biologique Dirigée (RBD).

La zone d'étude de la forêt Haguenau correspond à l'emprise du survol LiDAR qui a été effectué, et non à la totalité de la forêt (Fig. 1 page suivante). Certaines zones sont par exemple interdites de survol, et n'ont donc pas été incluses.
Vers une méthode intégrée d'identification des forêts subnaturelles sur un territoire. Mémoire
technique IGN-INRAE, mars 2023.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 1 : carte de localisation de la zone d'étude de la forêt indivisée de Haguenau</figcaption></figure>

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 2 : carte de localisation de la zone d'étude du PNR du Massif des Bauges</figcaption></figure>
2 LESSEM : cartographie de la maturité relative des forêts par imagerie LiDAR

2.1 Apports du LiDAR à la caractérisation des forêts

La technologie LiDAR (Light Detection And Ranging) est de plus en plus utilisée pour caractériser la structure des forêts, grâce à sa capacité à caractériser la structure 3D de la végétation. Le balayage laser aéroporté (ALS) est un système de télédétection actif dans lequel un avion émet des impulsions laser vers le sol. Ces impulsions sont réfléchies par les obstacles et la distance à l'appareil émetteur est calculée à partir du temps écoulé entre l'émission du signal et la réception de son retour (ou écho). L'avion est également équipé d'un récepteur GNSS (Global Navigation Satellite System) et d'une centrale inertielle, ce qui permet de calculer précisément les coordonnées 3D de chaque élément de surface ayant réfléchi une des impulsions laser. Le nuage de points obtenu est ensuite classé pour différencier les points « sol », utilisés pour générer un Modèle Numérique de Terrain (MNT), des autres points interagissant principalement avec la végétation forestière.

Deux types de métriques peuvent être extraites pour caractériser la structure de la forêt à partir du nuage de points LiDAR. Le premier type de métriques est directement calculé sur le nuage de points. Il comprend généralement les quantiles de la distribution des hauteurs des points au-dessus du sol, la moyenne et l'écart-type des hauteurs, et les valeurs d'intensité des échos. Ces mesures sont liées à la structure 3D de la canopée de la forêt vue par le scanner laser. Ces métriques sont aujourd'hui couramment utilisées pour prédire les variables structurales des peuplements forestiers telles que la hauteur dominante, le diamètre moyen, la surface terrière ou le volume sur pied (White et al. 2013). Les modèles prédictifs sont calibrés en reliant les variables dendrométriques des peuplements mesurées sur des parcelles de terrain, avec les métriques des nuages de points extraites pour les zones correspondantes.

Le calcul du deuxième type de métrique, les métriques orientées objet, repose sur l'utilisation de critères géométriques pour identifier à l'aide d'algorithmes ad-hoc des objets tels que des arbres, des trouées et des lisières dans le nuage de points. Ces métriques sont ajoutées aux précédentes pour compléter l'ensemble des métriques potentiellement explicatives (Glad et al. 2020). Cependant, les métriques orientées objet, telles que le nombre d'arbres d'une certaine hauteur ou la proportion de la surface couverte par des trouées, n'améliorent pas nécessairement le pouvoir prédictif d'un modèle (Marchi et al. 2018).

Le LiDAR aéroporté est utilisé depuis plusieurs années pour des inventaires forestiers, principalement orientés vers la production de bois. Des applications pour évaluer d'autres services écosystémiques, par exemple la protection contre les chutes de pierres (Monnet et al. 2017) ou la cartographie de la biodiversité (Bouvier et al. 2017 ; Glad et al. 2020), ont également été testées. L'utilisation de données LiDAR pour identifier les forêts matures est plus récente et s'est principalement concentrée sur la détection d'un attribut de maturité spécifique : le bois mort. Les résultats soulignent que l'identification des éléments de bois mort, qu'ils soient sur pied ou au sol, nécessite des densités de points élevées, par exemple plus de 20 pts/m² (voir Marchi et al. 2018 pour une revue de la littérature). De plus, même avec des densités de points élevées, le bois mort au sol reste difficile à détecter car la canopée et le couvert arbustif empêchent la pénétration du faisceau et parce que les pièces de bois mort au sol identifiées sur des critères de forme peuvent être confondues avec des rochers. De fait, comme mentionné par Marchi et al. (2018), les études ont surtout été conduites dans des zones où la mortalité des arbres est élevée et où le bois mort est très abondant. Les méthodes développées à ce jour, bien qu'elles soient de plus en plus sophistiquées et prometteuses, peuvent ne pas être opérationnelles dans les zones où la
dynamique forestière est dominée par des perturbations de petite à moyenne échelle,
comme c'est le cas dans la plupart des forêts européennes (Brang et al. 2006). Néanmoins,
les études portant sur des éléments de bois mort de taille moyenne à grande (diamètre
>30 cm) ont obtenu des résultats prometteurs (Mücke et al. 2013 ; Wing et al. 2015 ; Yao et
al. 2012).

## 2.2 Démarche méthodologique

La démarche adoptée comprend 5 étapes successives qui consistent à :

* caractériser la maturité des peuplements sur un référentiel de terrain à partir d'un indice composite (IMAT) ;

* recenser puis calculer un ensemble de métriques LiDAR qui, lors de travaux antérieurs, s'étaient avérées utiles pour prédire des attributs individuels de maturité ;

* inclure ces métriques comme prédicteurs dans des modèles dits « de forêt d'arbres décisionnels » et évaluer 1/ la capacité des modèles développés à prédire l'IMAT 2/ l'importance de chaque métrique 3/ le sens de la relation entre les métriques et l'IMAT ;

* puis, la qualité des modèles obtenus étant satisfaisante, extraire les métriques retenues par les modèles sur l'ensemble des peuplements et réaliser les cartes de maturité relative ;

* valider les cartes obtenues à partir d'un jeu de placettes de contrôle indépendant ou à dire d'experts.

### 2.2.1 Collecte des données de terrain

Les référentiels de terrain utilisés s'appuient sur des protocoles de mesure voisins qui reposent tous sur des placettes circulaires (15 ou 20 m de rayon, Fig. 3) dont les centres ont été précisément localisés spatialement à l'aide d'un récepteur GNSS, et où :

* les très gros arbres vivants et les gros arbres morts sur pied sont mesurés en diamètre de manière à calculer leur surface terrière,

* les grosses pièces de bois mort au sol sont mesurées en diamètre et longueur de manière à calculer leur volume. Leur stade de décomposition est évalué : 5 stades sont distingués en référence aux stades de pourriture du PSDRF (Réserves Naturelles de France, 2012).

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 3 : représentation schématique d'une placette de terrain</figcaption></figure>
Le référentiel utilisé pour le PNR Bauges mutualise 660 placettes provenant de réseaux installés entre 2007 et 2018 dans les contextes écologiques similaires (Fig. 4).

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 4 : référentiel de terrain PNR Bauges</figcaption></figure>

Le référentiel utilisé pour la forêt de Haguenau comprend 356 placettes installées en 2022 selon un échantillonnage systématique (Fig. 5).

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 5 : référentiel de terrain forêt de Haguenau</figcaption></figure>

2.2.2 Évaluation de la maturité des placettes

Pour chaque placette, nous avons calculé un indice de maturité (IMAT) combinant les attributs structuraux ayant des liens bien connus avec la maturité :

* la surface terrière totale des très gros arbres vivants (G<sub>TGB</sub>, m<sup>2</sup>.ha<sup>-1</sup>, d<sub>1,30m</sub> ≥ 77,5 cm pour le massif des Bauges, d<sub>1,30m</sub> ≥ 62,5 cm pour le Forêt de Haguenau) ;

* la surface terrière totale des gros arbres morts sur pied (G<sub>BMD</sub>, m<sup>2</sup>.ha<sup>-1</sup>, d<sub>1,30m</sub> ≥ 30 cm pour les deux massifs) ;
* le volume des grosses pièces de bois mort au sol ($V_{BMS}$, m³.ha⁻¹, $d_{min} \ge$ 30 cm pour les deux massifs, $L \ge$ 1 m) ;

* le nombre de stades de décomposition des grosses pièces de bois mort au sol présent sur la placette ($ND_{BMS}$).

L'indice de maturité a été calculé comme suit :

PNR Bauges

$$IMAT = \frac{1}{3} \left( \frac{G_{TGB}}{\eta \cdot 99(G_{TGB})} + \frac{G_{BMD}}{\eta \cdot 99(G_{BMD})} + \frac{V_{BMS}}{\eta \cdot 99(V_{BMS})} \right)$$

Forêt de Haguenau

$$IMAT = \frac{1}{4} \left( \frac{G_{TGB}}{\eta \cdot 99(G_{TGB})} + \frac{G_{BMD}}{\eta \cdot 99(G_{BMD})} + \frac{V_{BMS}}{\eta \cdot 99(V_{BMS})} + \frac{ND_{BMS}}{5} \right)$$

Les valeurs $G_{TGB}$, $G_{BMD}$ et $V_{BMS}$ ont été plafonnées à leurs quantiles respectifs à 99 % ($\eta$.99) afin de s'assurer que les valeurs extrêmes n'aient pas un poids disproportionné dans les calculs ultérieurs. Le nombre de stades de décomposition des grosses pièces de bois mort au sol n'a pas été pris en compte pour le PNR Bauges en raison de données manquantes.

L'IMAT varie de 0 à 1 et permet d'ordonner les placettes sur une échelle de maturité relative.

### 2.2.3 Acquisition des données LiDAR

PNR Bauges

Les données LiDAR ont été obtenues à partir de différents levés ALS dont les spécifications sont données dans le tableau 2.

<table><caption>Tableau 2 : caractéristiques des vols LiDAR - PNR Bauges</caption><thead><tr><td>Massifs</td><td>Période de vol</td><td>Densité moyenne des points (m<sup>-2</sup>)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Chartreuse</td><td>Août-Sept 2019</td><td>30</td></tr><tr><td>Vercors</td><td>Sept 2010 et août 2011</td><td>14</td></tr><tr><td rowspan="2">Bauges</td><td>Sept 2016</td><td>5</td></tr><tr><td>Sept 2018</td><td>24</td></tr><tr><td>Ain</td><td>Oct-Dec 2014</td><td>3</td></tr></tbody></table>

Forêt de Haguenau

Les données LiDAR ont été acquises en mars 2021. La densité moyenne d'environ 48.5 pts.m⁻².
2.2.4 Sélection des métriques LiDAR et des variables topographiques

Nous avons sélectionné des métriques LiDAR a priori signifiantes pour la maturité, et
qui s'étaient avérées utiles dans des études précédentes (Tab. 3).

<table><caption>Tableau 3 : métriques LiDAR sélectionnées</caption>
   <thead>
    <tr>
     <td>
      Type de métrique
     </td>
     <td>
      Nom de la métrique
     </td>
     <td>
      Définition
     </td>
    </tr>
   </thead>
   <tbody>
    <tr>
     <td rowspan="3">
      Hauteurs maximales et moyennes
     </td>
     <td>
      Zmax, Zmean
     </td>
     <td>
      Hauteur maximale et moyenne des points classés comme végétation dans le nuage de points (m)
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      Tree.meanH
     </td>
     <td>
      Hauteur moyenne des arbres détectés (m)
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      TreeSup30.density
     </td>
     <td>
      Densité des arbres détectés de plus de 30 m de hauteur (tiges.ha<sup>-1</sup>)
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td rowspan="2">
      Distribution des hauteurs
     </td>
     <td>
      Zsd, Zkurt
     </td>
     <td>
      Écart-type et aplatissement des valeurs de hauteur des points classés comme végétation dans le nuage de points
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      Tree.sdH, Tree.giniH
     </td>
     <td>
      Écart-type et coefficient de Gini des hauteurs des arbres détectés
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      Dimensions du houppier
     </td>
     <td>
      Tree_meanCrownSurface Tree_meanCrownVolume
     </td>
     <td>
      Surface et volume moyens des houppiers des arbres détectés (m<sup>2</sup> et m<sup>3</sup>)
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      Intensité
     </td>
     <td>
      Imean, Isd
     </td>
     <td>
      Moyenne et écart type des intensités normalisées des points classés comme végétation dans le nuage de points.
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      Densité du peuplement
     </td>
     <td>
      Tree.density
     </td>
     <td>
      Densité des arbres détectés (tiges.ha<sup>-1</sup>)
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      Couvert végétal
     </td>
     <td>
      Tree.canopy_cover
     </td>
     <td>
      Pourcentage de la surface de la placette couverte par les couronnes des arbres détectés
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td rowspan="2">
      Variables environnementales
     </td>
     <td>
      Elevation
     </td>
     <td>
      Altitude au-dessus du niveau de la mer (m)
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      Slope
     </td>
     <td>
      Pente (%)
     </td>
    </tr>
   </tbody>
  </table>

Le prétraitement et la classification des données ont été effectués par les
fournisseurs de données. Les points au sol ont été séparés des points de végétation avec
l'algorithme itératif TIN (Axelsson, 2000) pour produire un modèle numérique de terrain
(MNT). Nous avons utilisé la fonction « normalize_height » (option de l'algorithme TIN)
implémentée dans le package lidR (Roussel et al. 2020) pour calculer la hauteur de chaque
point de végétation en soustrayant la valeur d'altitude de la valeur d'élévation du sol
interpolée aux coordonnées planimétriques. Les métriques LiDAR ont été calculées pour les
nuages de points normalisés extraits sur des disques de rayon horizontal 20 m dont les
centres correspondent aux relevés GNSS effectués aux centres des placettes de terrain. Les
métriques LiDAR ont été soit directement dérivées du nuage de points (hauteurs et intensités
des retours de végétation), soit calculées après la détection individuelle des arbres. Les
calculs ont été effectués à l'aide des fonctions des packages R lidR (https://github.com/Jean-
Romain/lidR/) et lidaRtRee (https://gitlab.irstea.fr/jean-matthieu.monnet/lidaRtRee). Un
exemple est disponible sur https://gitlab.irstea.fr/jean-matthieu.monnet/lidartree_tutorials/-
/wikis/Forest-structure-metrics-mapping.

Les métriques LiDAR caractérisant les distributions de la hauteur (Zmax, Zmean,
Tree.meanH, TreeSup30.density et Zsd, Zkurt, Tree.sdH, Tree.giniH) sont de bons
prédicteurs pour les très gros arbres. Des métriques similaires se sont avérées appropriées
pour prédire la surface terrière totale des peuplements (Bright et al. 2013) et la densité des
arbres de gros diamètre (Korhonen et al. 2016). En effet, même si au-delà d'un certain seuil
de diamètre, la croissance en diamètre ne s'accompagne plus d'une croissance en hauteur,
les plus gros arbres sont potentiellement aussi les plus hauts (Jennings 1999). De plus, les
métriques LiDAR caractérisant la distribution de la hauteur sont également de bons
prédicteurs des gros arbres morts debouts (Bater et al. 2009 ; Casas et al. 2016 ; Martinuzzi
et al. 2009) ou du volume de bois mort au sol (Pesonen et al. 2008).

De la même manière, les arbres les plus gros sont aussi potentiellement les arbres
dont les houppiers sont les plus développés. Nous avons donc sélectionné deux métriques
caractérisant les dimensions des houppiers des arbres détectés (Tree_meanCrownSurface
et Tree_meanCrownVolume).

Les informations sur l'intensité des échos (Imean, Isd) fournissent des informations
sur la distribution des éléments photosynthétiques et non photosynthétiques dans le
peuplement et sont de bons prédicteurs de la biomasse morte totale (Kim et al. 2009), de la
surface terrière des arbres morts debout (Bright et al. 2013 ; Wing et al. 2015) et du volume
des grosses pièces de bois mort au sol (Pesonen et al. 2008).

De plus, en supposant que la canopée des peuplements matures peut être
légèrement plus dense et plus ouverte que celle des peuplements environnants, nous avons
sélectionné une métrique LiDAR liée à la densité des arbres (Tree.density) et une autre liée
à la couverture de la canopée (Tree.canopy_cover). Casas et al. (2016) ont constaté qu'une
métrique similaire, nommée « fraction de couvert », était un bon prédicteur pour détecter les
arbres morts debout.

Les métriques LiDAR sélectionnées ne sont pas fortement corrélées (coefficient de
corrélation de Spearman < 0,85). Nous avons ajouté deux variables topographiques
susceptibles d'avoir un impact sur la distribution spatiale des forêts matures : l'altitude et la
pente, que nous avons considérées comme des approximations appropriées de
l'accessibilité et de l'exploitabilité des peuplements.

2.2.5 Modélisation statistique et validation

Nous avons relié l'indice de maturité (IMAT) aux métriques LiDAR sélectionnées à
l'aide d'un algorithme dit « de forêt d'arbres décisionnels », technique d'apprentissage
automatique basée sur des arbres de décision multiples (Breiman 2001). Les forêts
aléatoires ont été développées à partir de 1000 arbres et la valeur optimale du nombre de
prédicteurs échantillonnés à chaque nœud de chaque arbre a été fixée à quatre selon une
procédure de réglage qui minimise l'erreur d'estimation (Liaw et Wiener 2002). L'importance
de chaque métrique LiDAR a été évaluée selon le pourcentage d'augmentation de l'erreur
quadratique moyenne lorsque la variable est permutée de façon aléatoire (Liaw et Wiener
2002). Ces valeurs d'importance sont calculées pour 20 réplicats afin de stabiliser les
résultats. Enfin, nous avons calculé la corrélation entre les indices de maturité observés et
prédits avec le coefficient de Spearman. Ces analyses ont été réalisées avec le logiciel R
v.3.6.0 et le package randomForest v.4.6-14 (Liaw et Wiener 2002).
2.2.6 Réalisation des cartes de maturité

La qualité des modèles obtenus étant jugée satisfaisante, nous avons extrait les métriques LiDAR sur l'ensemble de la zone couverte pour construire les cartes de maturité relative des forêts sur les deux massifs (résolution 60 m).

2.2.7 Validation terrain (PNR Bauges)

En raison de la répartition spatiale des placettes de calibration du modèle sur le territoire du PNR Bauges (fig. 4), nous avons statistiquement contrôlé la qualité de la carte de maturité relative sur un échantillon de 69 placettes dont la localisation a été tirée aléatoirement avec la méthodologie suivante :

* voisinage homogène : sélection des 10 % des pixels les plus/moins matures entourés de pixels faisant partie des 25 % les plus/moins matures ;

* tirage au sort en évitant l'agrégation : l'ensemble de la zone d'étude a été découpée en carrés de 500 m, puis le nombre de pixels satisfaisant au critère ci-dessus a été dénombré dans chaque carré. 100 carrés ont ensuite été tirés au sort, avec une probabilité de tirage proportionnelle au nombre de pixels dénombrés. Enfin, 1 pixel satisfaisant au critère ci-dessus a été tiré au sort dans les carrés sélectionnés.

Deux listes sont ainsi constituées, l'une associée à 100 pixels très matures, l'autre à 100 pixels peu matures. En respectant l'ordre des listes, les placettes ont été réalisées (mesures des variables permettant de calculer l'IMAT) dans 41 placettes prédites très matures et 28 placettes prédites peu matures.

En fixant un seuil d'IMAT à 0.3, nous avons réparti les placettes de contrôle en deux catégories : placettes observées peu matures (IMAT terrain < 0,3) et placettes observées très matures (IMAT terrain ≥ 0,3). Nous avons ensuite comparé la répartition des placettes de terrain entre les deux catégories issues des mesures sur le terrain et les deux catégories issues de la prédiction, à l'aide du taux de vrais positifs (catégorie observée = catégorie prédite).
2.3 Résultats

2.3.1 Précision des modèles

L'ajustement des modèles sur les placettes utilisées en calibration est très bon (coefficients
de corrélation de Spearman 0,93 et 0,85, pour le PNR Bauges et la forêt de Haguenau,
respectivement, fig. 6). Les prédictions réalisées sur le jeu de placettes de validation sont de
moins bonne qualité (coefficients de corrélation de Spearman 0,43 et 0,5, pour le PNR
Bauges et la forêt de Haguenau, respectivement, fig. 6) et soulignent, pour le PNR Bauges
en particulier, la nécessité de contrôler la qualité des cartes sur le terrain avant leur
utilisation opérationnelle.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 6 : Relation entre les indices de maturité observés (en ordonnée) et prédits (en abscisses).
En haut : PNR Bauges ; en bas : Forêt de Haguenau
A gauche : placettes de validation ; à droite : placettes de calibration</figcaption></figure>

En dépit des erreurs de prédiction, les modèles obtenus conservent en grande partie
la hiérarchie entre les placettes sur un gradient de maturité relative et permettent de
séparer les zones les plus matures des zones les moins matures.
2.3.2 Importance des variables prédictives

Le classement des métriques par ordre d'importance (Fig. 7) diffère entre les deux massifs. Pour le PNR Bauges, l'altitude (Elevation) est classée au premier rang pour prédire l'IMAT, suivie par des métriques traduisant les hauteurs moyennes (Tree.meanH et Zmean) et les distributions des hauteurs (Zsd et Tree.giniH), la distribution des intensités des signaux retour (Isd et Imean) et la pente (Slope). Pour la Forêt de Haguenau, les métriques traduisant les hauteurs maximales (Zmax, TreeSup30.density), les distributions des hauteurs (Zsd, Tree.sdH, Tree.giniH, Tree.meanH, Zmean, Zkurt), les dimensions des houppiers (Tree_meanCrownSurface et Tree_meanCrownVolume) et la fermeture du couvert (Tree.CanopyCover) sont les plus importantes pour prédire l'IMAT.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 7 : importance des métriques LiDAR et des variables topographiques. L'importance est l'augmentation moyenne de l'erreur quadratique (en pourcentage) calculée à partir des données de validation en permutant la variable de manière aléatoire. Voir le tableau 3 pour les abréviations</figcaption></figure>
2.3.3 Effet des variables prédictives

PNR Bauges (Fig. 8)

L'indice de maturité des forêts augmente fortement avec l'altitude (à partir de 1450 m), la hauteur moyenne des arbres détectés (à partir de 25 m), l'écart type de l'intensité des signaux retour et l'écart type des hauteurs des points du nuage (à partir de 6,5 m). Il augmente plus faiblement avec la pente (à partir de 30 %) et la hauteur moyenne des points du nuage (à partir de 20 m).

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 8 : relation entre l'IMAT et les variables LiDAR et topographiques pour le PNR Bauges. La réponse d'une variable (partial dependance) est évaluée en fixant les autres variables prédictives à leur valeur moyenne (Friedman 2001)</figcaption></figure>
Forêt de Haguenau (Fig. 9)

L'indice de maturité des forêts augmente fortement avec l'écart type des hauteurs des points du nuage (à partir de 8 m), la hauteur maximale des points du nuage (à partir de 28 m), l'écart type et le coefficient de Gini des hauteurs des arbres détectés, la densité des arbres détectés de plus de 30 m de haut (à partir de 5 arbres par hectare) et la surface moyenne du houppier des arbres détectés (à partir de 60 m² et jusqu'à 75 m²). Il augmente plus faiblement avec le la hauteur moyenne des arbres détectés (à partir de 25 m) et le volume moyen du houppier des arbres détectés (à partir de 800 m³). Il diminue légèrement avec la fermeture du couvert.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 9 : relation entre l'IMAT et les variables LiDAR et topographiques pour la Forêt de Haguenau. La réponse d'une variable (partial dependence) est évaluée en fixant les autres variables prédictives à leur valeur moyenne (Friedman 2001)</figcaption></figure>
2.3.4 Cartes de maturité relative

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 10 : carte de la maturité relative des forêts du PNR Bauges, en forêt ancienne, avec application d'un filtre de sélection des peuplements (Forêts fermées de Hêtre, Sapin ou Epicéa, en peuplements purs ou en mélange) et sans extrapolation des valeurs LiDAR (valeurs restent dans la gamme des valeurs du référentiel terrain)</figcaption></figure>

Avec un seuil fixé à 0,3 pour l'indice de maturité, les taux de vrais positifs (maturité
prédite conforme à maturité observée) sur l'échantillon des 61 placettes de contrôle réalisées
s'élève à 89 % pour les forêts les moins matures (10 % des surfaces prédites les moins
matures) et 80 % pour les forêts les plus matures (10 % des surfaces prédites les plus
matures).
<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 11 : maturité relative des forêts du Forêt de Haguenau, en forêt ancienne, sur l'ensemble du massif</figcaption></figure>
3 IGN : prélocalisation des forêts subnaturelles par approche géomatique

3.1 Méthodologie mise en place par l'IGN

3.1.1 Principes de la prélocalisation par approche géomatique

L'objectif de la prélocalisation des forêts subnaturelles est de mettre en évidence des zones ayant une plus forte probabilité de présence de ces forêts, afin d'orienter les recherches et de restreindre les surfaces à prospecter. Il s'agit bien de zones potentielles, dont le caractère subnaturel devra être confirmé par d'autres méthodes ou expertises de terrain.

L'approche géomatique consiste à utiliser des données géographiques existantes et
à les croiser entre elles, afin de mettre en évidence les zones d'intérêt. Les données utilisées
permettent de restreindre la surface d'intérêt, en appliquant une série de filtres successifs,
décrits ci-dessous, dans le paragraphe 3.2.2. Cette méthode a été mise en œuvre pour la
région Nouvelle-Aquitaine en 2021 (Godel et al. 2021). Cependant, compte-tenu des zones
étudiées et des discussions avec les acteurs de terrain, plusieurs modifications ont été
réalisées par rapport à la méthode initiale.

L'objectif final étant de pouvoir développer cette méthodologie à l'échelle de la France métropolitaine, il a été fait attention de n'utiliser que des données disponibles et homogènes sur l'ensemble du territoire.

3.1.2 Variables retenues et filtres mis en place

3.1.2.1 Présentation succincte des bases de données et produits utilisés

* **BD Forêt version 2** (BD Forêt V2) de l'IGN : c'est un référentiel géographique forestier qui attribue à chaque plage cartographiée de plus de 50 ares un type de formation végétale. Les types font partie d'une nomenclature nationale de 32 postes, qui distingue par exemple les différents peuplements forestiers : principales essences, mélanges, etc. Elle a été élaborée entre 2007 et 2018 (2014 pour le PNR Bauges et la forêt de Haguenau) par photo-interprétation d'images en infrarouge couleur de la BD Ortho, et couvre tout le territoire métropolitain.

* **BD Topo de l'IGN** : c'est une description vectorielle des éléments topographiques du territoire et de ses infrastructures, avec une précision métrique. Elle est divisée en plusieurs thèmes, dont par exemple les thèmes Administratif, Bâti et Transport. Elle couvre l'ensemble du territoire national et fait l'objet d'une mise à jour en continu.

* **RGE Alti de l'IGN** : le RGE Alti est un Modèle Numérique de Terrain (MNT), disponible au pas de 1 et 5 m. Un MNT est une description altimétrique du sol. Il permet en chaque pixel d'avoir une valeur de l'altitude, permettant ainsi divers calculs, dont la pente. Le RGE Alti a une couverture nationale et est mis à jour au fur et à mesure des nouvelles acquisitions photographiques ou Lidar.

* **Cartes d'Etat-Major** : les cartes d'Etat-Major ont été levées entre 1818 et 1866, et couvrent l'ensemble de la France métropolitaine. Elles décrivent le relief et l'occupation du sol, et les forêts y sont donc représentées. Un travail de vectorisation de ces cartes est actuellement en cours au sein de l'IGN, et se base sur une méthodologie nationale (IGN 2016).

3.1.2.2 Filtres utilisés

Les filtres utilisés afin de restreindre la zone de forêts potentiellement subnaturelles
découlent directement de la définition de ces forêts, afin que les surfaces finalement
retenues présentent les caractères de celle-ci. La suite de ce paragraphe décrit
succinctement les étapes suivies. Les précisions méthodologiques sont données dans le
paragraphe 3.3.

En partant de la surface initiale du territoire, il est dans un premier temps conservé uniquement les surfaces actuellement forestières, en se basant sur la BD Forêt V2. Suite à cela, un second filtre est appliqué, celui de l'ancienneté. Cette information est issue des cartes d'Etat-Major.

Après avoir restreint la zone d'étude aux forêts anciennes, les surfaces forestières composées d'essences exotiques sont supprimées. De même, les surfaces plantées, à régénération non naturelle, et les surfaces sans couvert arboré, du fait d'une exploitation par coupe rase, sont supprimées. Ces informations sont issues des attributs de la BD Forêt V2.

Enfin, une notation est appliquée, qui qualifie la surface obtenue par les filtres précédents. L'objectif est de qualifier l'accessibilité des peuplements forestiers, en faisant les hypothèses suivantes :

* les peuplements facilement accessibles ont une forte probabilité d'être ou d'avoir été exploités, et sont donc plus susceptibles de présenter une maturité faible ;

* les peuplements difficilement accessibles ont une forte probabilité d'être ou d'avoir été très peu exploités et sont donc susceptibles de présenter une maturité élevée.

La maturité des forêts est donc approchée à travers la notion d'accessibilité. Cette
accessibilité dépend notamment de la pente et de la distance au réseau de dessertes.

Les filtres appliqués et la notation effectuée permettent d'obtenir les zones de forêts potentiellement subnaturelles. La méthodologie suivie est décrite ci-dessous.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 12 : principe de la méthodologie mise en place</figcaption></figure>

3.1.3 Description de la méthodologie

Les paragraphes suivants décrivent la méthodologie mise en place. Ils présentent les variables, les seuils utilisés et les traitements effectués. Cette méthodologie a été mise en place pour les deux zones d'étude, auxquelles une zone tampon de 500 mètres a été ajoutée, afin que des données nécessaires aux calculs soient prises en compte. Les calculs d'accessibilité, par exemple, nécessitent de connaitre les dessertes présentent de l'autre côté de la limite fictive de la zone d'étude. Les calculs et les croisements de couches SIG ont été réalisés en utilisant le logiciel QGIS 3.22.5.

3.1.3.1 Surface forestière actuelle

Au sein du périmètre des zones d'étude, toutes les surfaces forestières de la BD
Forêt V2 ont été prises en compte, sauf les types de formations végétales identifiés comme
« landes » et « formations herbacées » (respectivement codés « LA4 » et « LA6 »). Ces
derniers ont été supprimés, car ne répondant pas à la définition de forêt utilisée ici (voir
paragraphe 2.2). La surface forestière actuelle dans les zones d'étude est ainsi récupérée.

### 3.1.3.2 Forêts présumées anciennes

Le critère de l'ancienneté des forêts est ensuite utilisé. Ce caractère correspond aux forêts qui sont actuellement présentes sur le territoire, et qui l'étaient déjà lors du minimum forestier, vers 1850, d'après les cartes d'Etat-Major. Ces forêts sont dites « présumées anciennes », puisqu'il ne peut pas être exclu qu'elles aient été défrichées et utilisées comme champs ou pâtures entre 1850 et actuellement.

Dans le cas de la forêt de Haguenau, les cartes d'Etat-Major ont été vectorisées par INRAE, mise à part l'extrémité Est de la zone d'étude. Cette zone a donc été vectorisée dans le cadre de la présente tâche, en utilisant des cartes avec un contraste amélioré, afin de bien distinguer les limites des différents figurés d'occupation du sol.

Dans le cas du PNR Bauges, les cartes d'Etat-Major ont été vectorisées par l'IGN, pour les départements 73 et 74.

La couche des forêts issue de la vectorisation des cartes d'Etat-Major est donc croisée avec celle de la surface forestière actuelle. Le résultat obtenu est celui des forêts présumées anciennes.

### 3.1.3.3 Forêts avec des attributs de naturalité

Les attributs de naturalité de la définition des forêts subnaturelles ne peuvent pas tous être étudiés grâce à des bases de données à l'échelle métropolitaine.

Cependant, les types de formations végétales de la BD Forêt V2 permettent déjà de supprimer les surfaces forestières composées majoritairement d'essences non indigènes. Il faut malgré tout noter que cela ne concerne que les peuplements ayant un couvert de plus de 75 % en essences concernées, pour une superficie supérieure à 2 ha car en deçà l'essence n'est pas distinguée.

Le tableau suivant (Tab. 4) résume les types de peuplements non conservés, selon l'indigénat dans les deux zones d'études (voir en annexe 3 pour la liste complète).

<table><caption>Tableau 4 : liste des types de peuplements non indigènes</caption><thead><tr><td>Types de peuplements écartés</td><td>PNR Bauges</td><td>Forêt de Haguenau</td></tr></thead><tbody><tr><td>Forêt fermée de chênes sempervirents purs</td><td>Non indigène</td><td>Non indigène</td></tr><tr><td>Forêt fermée de robinier pur</td><td>Non indigène</td><td>Non indigène</td></tr><tr><td>Forêt fermée de pin maritime pur</td><td>Non indigène</td><td>Non indigène</td></tr><tr><td>Forêt fermée de pin laricio ou pin noir pur</td><td>Non indigène</td><td>Non indigène</td></tr><tr><td>Forêt fermée de pin d'Alep pur</td><td>Non indigène</td><td>Non indigène</td></tr><tr><td>Forêt fermée de pin à crochets ou de pin cembro pur</td><td>Indigène</td><td>Non indigène</td></tr><tr><td>Forêt fermée d'un autre pin pur</td><td>Non indigène</td><td>Non indigène</td></tr><tr><td>Forêt fermée de mélèze pur</td><td>Indigène</td><td>Non indigène</td></tr><tr><td>Forêt fermée de douglas pur</td><td>Non indigène</td><td>Non indigène</td></tr><tr><td>Forêt fermée d'un autre conifère pur autre que pin</td><td>Non indigène</td><td>Non indigène</td></tr><tr><td>Forêt fermée à mélange d'autres conifères *</td><td>Non indigène</td><td>Non indigène</td></tr><tr><td>Peupleraie</td><td>Non indigène</td><td>Non indigène</td></tr></tbody></table>

<footnote>* cette catégorie ne concerne pas le mélange sapin – épicéa, qui lui est considéré comme indigène.</footnote>
L'indigénat est évalué au niveau de la sylvo-écorégion (SER) concernée, c'est-à-dire
la **SER H10 Préalpes du Nord** pour le PNR Bauges, et la **SER C41 Plaine d'Alsace** pour la
forêt de Haguenau. Ainsi, si le mélèze n'est pas indigène dans les Bauges, il l'est dans la
SER H10, et est donc considéré comme indigène. L'information sur l'indigénat des essences
est issue des données Euforgen (Euforgen 2021), des flores forestières françaises (Rameau
et al. 1994, 2008 et 2018), de Flora gallica (Tison & De Foucault 2014) et des descriptifs des
SER (IGN 2022).

3.1.3.4 Forêts présumées matures

La première approche de la maturité consiste à supprimer les surfaces ayant pour
attribut de la BD Forêt V2 « Forêts fermées sans couvert arboré ». Il s'agit de surfaces
forestières sans arbre ou avec un jeune peuplement, du fait d'une exploitation par coupe
rase ou d'autres perturbations : incendies, avalanches ou tempêtes. La distinction entre ces
evénements n'est pas précisée, mais il a été estimé qu'il s'agit majoritairement de coupes
rases, et que dans tous les cas, ces surfaces présentent une maturité faible.

3.1.3.5 Les forêts difficilement accessibles

La seconde approche de la maturité consiste à considérer que les forêts matures sont celles qui ne sont pas exploitées, ou qui ne sont plus exploitées depuis plusieurs décennies, et que cette non-exploitation est due à une accessibilité difficile. Il ne s'agit pas ici d'un filtre, mais d'une notation.

3.1.3.5.1 Principe de la notation par maille

Une grille à mailles carrées de 100 mètres de côté (soit 1 hectare de surface) est mise en place sur la surface des zones d'étude. La notation sur les forêts difficilement accessibles est réalisée pour chaque maille de cette grille.

3.1.3.5.2 Critères et grille de notation

Les critères et les seuils utilisés sont issus du travail réalisé en Nouvelle-Aquitaine, complété par des discussions avec les acteurs du PNR Bauges et de la forêt de Haguenau, et d'échanges autour des projets Protest et AccessFor, menés par l'INRAE et l'IGN, en partie sur le territoire du PNR Bauges. Des informations issues de discussions avec des ingénieurs de l'ONF ont aussi été prises en compte.

Ainsi, il ressort qu'au-delà de 90 % de pente, le bucheronnage devient très difficile. Entre 30 % et 90 % de pente, les engins forestiers ne pénètrent pas dans le peuplement, mais tractent les bois depuis une desserte, sur une distance maximale de 100 mètres. Enfin, en-deçà de 30 % de pente, les engins forestiers pénètrent dans le peuplement, mais l'exploitation devient difficile en s'éloignant à plus de 500 mètres d'une desserte.

Il ne s'agit pas de chiffres exacts, mais ils permettent de refléter les limites de l'exploitation sylvicole actuelle en France. Il est aussi à noter que l'exploitation par câble n'a pas été prise en compte, du fait de la difficulté de modéliser cette pratique. Cependant il s'agit, dans le PNR Bauges et en France en général, d'une méthode peu utilisée actuellement. Les limites de cette méthode de notation sont abordées plus en détails dans le paragraphe 3.3.

Enfin, les forêts situées sous les lignes à haute-tension, sous lesquelles la végétation est régulièrement fauchée, ont été prises en compte dans la notation : une zone tampon de 25 mètres a été mise en place, et les forêts situées dans cette zone tampon sont considérées comme non subnaturelles. L'information sur ces lignes a été récupérée depuis la BD Topo.
La notation mise en place est résumée dans le tableau suivant (Tab. 5), et se déroule en 3 étapes. La première note concerne l'intersection avec la couche des forêts, passée à travers les filtres décrits plus haut. Toute maille intersectant cette couche se voit attribuer la Note forêt de 1. Les autres sont sorties des calculs suivants, et se voient attribuer la note finale de 0.

Deux critères sont ensuite notés : la distance au bâti, et l'association pente / distance à une route.

* Si la distance au bâti est inférieure à 100 m, il est considéré que les forêts ont probablement été exploitées (Note bâti de 0). Sinon, la maille prend la valeur 0,5.

* Le paramètre de distance à la route, qui vise à exprimer la difficulté d'exploitation du peuplement, est lié à la pente : les engins forestiers sont utilisés différemment en fonction de la pente du peuplement. Ces 2 paramètres ont donc la note commune Note pente/distance :

* Au-delà de 90 % de pente, le bucheronnage est considéré comme non faisable (Note pente/distance de 1).

* Entre 30 % et 90 % de pente, les engins tractent les bois depuis la desserte, sur 100 m maximum.

* En deçà de 30 % de pente, les engins pénètrent jusqu'à 500 m de la desserte. Si la distance est plus longue, l'exploitation devient plus difficile.

<table><caption>Tableau 5 : grille de notation de l'accessibilité</caption><thead><tr><th></th><th>Forêt ancienne</th><th>Distance bâti (m)</th><th>Pente (%)</th><th>Distance route (m)</th><th>Distance (m)</th><th>Note</th></tr></thead><tbody><tr><th rowspan="4" scope="rowgroup">Note Forêt (1) --></th><th scope="row">oui</th><td></td><td></td><td></td><td></td><td>1</td></tr><tr><th scope="row">non</th><td></td><td></td><td></td><td></td><td>supprimé</td></tr><tr><th scope="row">Note Bâti (2) --></th><td>&gt; 100</td><td></td><td></td><td></td><td>0,5</td></tr><tr><th scope="row"></th><td>&lt; 100</td><td></td><td></td><td></td><td>0</td></tr><tr><th rowspan="6" scope="rowgroup">Note pente / distance (3) --></th><th scope="row">&gt; 90</th><td></td><td>&gt; 0</td><td></td><td></td><td>1</td></tr><tr><th scope="row">90 &gt; x &gt; 30</th><td></td><td>&gt; 100</td><td></td><td></td><td>0,5</td></tr><tr><th scope="row"></th><td></td><td>&lt; 100</td><td></td><td></td><td>0</td></tr><tr><th scope="row">&lt; 30</th><td></td><td>&gt; 500</td><td></td><td></td><td>0,5</td></tr><tr><th scope="row"></th><td></td><td>&lt; 500</td><td></td><td></td><td>0</td></tr><tr><th scope="row">Note lignes électriques (4) --></th><td></td><td></td><td>&gt; 25</td><td></td><td>Inchangée</td></tr><tr><th scope="row"></th><td></td><td></td><td>&lt; 25</td><td></td><td>Mise à zéro</td></tr></tbody></table>

La note finale est obtenue en additionnant la Note forêt (1), la Note bâti (2) et la Note pente/distance (3). Cinq modalités peuvent exister : 2,5 ; 2 ; 1,5 ; 1 ; 0.

Enfin, toutes les surfaces situées sous une ligne à haute-tension ou dans la zone tampon associée ont leur note ramenée à 0 (4).

La notation utilisée permet de considérer qu'une note de 2 ou 2,5 caractérise les forêts anciennes d'accessibilité difficile. Ce sont ces forêts qui présentent potentiellement une maturité élevée. Les autres notations (0, 1 et 1,5) caractérisent des forêts considérées comme facilement accessibles avec une maturité potentiellement faible.

Le détail de la méthode de calcul mise en place est donné en annexe 1.
## 3.2 Résultats obtenus et discussion

### 3.2.1 Surfaces prédites en forêts potentiellement subnaturelles

La méthode décrite dans le paragraphe 3 a été mise en place sur les 2 zones d'études. Le résultat est présenté sur les figures suivantes (Figs. 13 et 14), et dans le tableau 6.

Il ressort dans un premier temps une différence très importante des surfaces de forêts potentiellement subnaturelles dans les deux zones d'études. Cela peut s'expliquer par le modèle mis en place :

* dans le cas de la forêt de Haguenau, la surface de la zone d'étude est majoritairement plate, et le réseau de dessertes est conséquent sur l'ensemble du site. Cela aboutit à une surface nulle de forêts potentiellement subnaturelles car l'accessibilité est partout très bonne ;

* dans le cas du PNR du PNR Bauges, la zone d'étude est beaucoup plus accidentée, avec un réseau de dessertes peu dense, et peu de bâti. Cela aboutit à une surface de forêts potentiellement subnaturelles très conséquente.

<table><caption>Tableau 6 : détail des surfaces prédites potentiellement subnaturelles</caption><thead><tr><th></th><th>PNR Bauges<br>Surface des forêts</th><th>Forêt de Haguenau<br>Surface des forêts</th></tr></thead><tbody><tr><td>Forêt potentiellement non<br>subnaturelle</td><td>59,6 %</td><td>100 %</td></tr><tr><td>Forêt potentiellement<br>subnaturelle</td><td>40,4 %</td><td>0 %</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 13 : résultat du modèle pour la forêt de Haguenau</figcaption></figure>
<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 14 : résultat du modèle pour le PNR Bauges</figcaption></figure>

3.2.2 Comparaison avec les données disponibles

Les zones d'études ne bénéficient pas d'un inventaire terrain ou de cartes des forêts subnaturelles, ce qui ne permet pas de comparer les résultats de ce modèle avec des données vérifiées. Cependant, plusieurs comparaisons permettent de discuter de la validité de la démarche mise en place. Mise à part le paragraphe 3.2.2.1, qui aborde les deux zones d'étude, seul le PNR Bauges est discuté dans les suivants, du fait de l'absence de détection de forêts potentiellement subnaturelles dans la forêt de Haguenau.

3.2.2.1 Connaissances des gestionnaires

Dans le cas de la forêt de Haguenau, des discussions avec le gestionnaire de la
zone, l'office national des forêts (ONF), ont permis de montrer qu'aucune zone de la forêt ne
présentait des signes de maturité biologique. Il s'agit d'une forêt qui a et qui est encore
exploitée. Cela concorde avec les résultats de cette étude. Les zones en libre évolution de la
forêt de Haguenau sont soit récentes, soit ne concernent pas encore des zones à maturité
élevée.

Dans le cas du PNR Bauges, le territoire d'étude est beaucoup plus vaste et
contrasté, et les forêts sont gérées par différentes structures, privées ou publiques. Il n'a pas
été possible de recueillir des éléments sur des zones potentiellement matures qui soient
comparables avec la cartographie mise en place. Mais d'autres éléments ont pu être utilisés,
et font l'objet des paragraphes suivants.

3.2.2.2 L'accessibilité selon le projet Protest

Le PNR Bauges a été choisi comme zone d'étude pour le projet Protest (mené par INRAE) dont l'objectif était d'étudier la biomasse forestière sur le territoire, via plusieurs
approches : LiDAR, modèles et simulations (Monnet et al. 2021). Une partie de ce projet s'est penchée sur la cartographie de l'accessibilité forestière, avec pour but de localiser les parcelles exploitables. Cette approche a été basée sur l'utilisation du logiciel Sylvaccess (Dupire et al. 2015). Comparer les résultats de ce présent rapport avec ce modèle Sylvaccess permet d'étudier la précision avec laquelle les zones sont bien prédites accessibles, ou non accessibles.

La cartographie du projet Protest présente plusieurs particularités : une couche de dessertes actualisée a été prise en compte, basée sur des relevés de terrain dans les Bauges. De plus, l'exploitation par câble a été modélisée, ce qui n'est pas le cas de la méthode décrite ici (cf. paragraphe 3.3).

Le tableau suivant (Tab. 7) présente la comparaison des résultats de ces deux modèles. Il a été fait attention à comparer des surfaces similaires, et notamment à supprimer la commune d'Allèves, non prise en compte dans le projet Protest. De plus, ces résultats ne s'appliquent qu'à la couche des forêts anciennes. Une comparaison fait intervenir le modèle IGN décrit dans le paragraphe 3, c'est-à-dire avec les données de la BD Topo disponibles au niveau national, et une autre fait intervenir le même modèle, mais utilisant la couche de dessertes actualisée dans le projet Protest.

<table><caption>Tableau 7 : comparaison du modèle Protest avec le modèle IGN, selon deux modalités</caption><thead><tr><th></th><th>Comparaison Protest –<br>modèle IGN</th><th>Comparaison Protest – modèle<br>IGN avec nouvelles dessertes</th></tr></thead><tbody><tr><th>Surfaces bien prédites</th><td>76,9 %</td><td>81,5 %</td></tr></tbody></table>

Ces comparaisons montrent un bon niveau de cohérence entre les deux modèles. Lorsque la même couche de dessertes est prise en entrée, cette cohérence augmente jusqu'à atteindre plus de 80 %. Parmi les forêts anciennes, le modèle Protest prédit 46,4 % des forêts comme inaccessibles (dont 8,9 % de non bucheronnables), contre 60,1 % pour le modèle IGN (dont 7,9 % de non bucheronnables).

Les 23 % mal prédits s'expliquent de deux manières principales :

* une partie est due au fait que le modèle Protest prend en compte le débardage par câble. Cette méthode de débardage n'est pas modélisée dans notre étude, car il s'agit d'une méthode très peu utilisée, et qui est complexe à prendre en compte dans le cadre du modèle IGN. Il apparaît que dans le modèle Protest, la surface concernée est faible : 1 353 ha des forêts anciennes du PNR Bauges, soit 4,0 % ;

* l'autre partie correspond au type de tronçon routier pris en compte dans les modèles. Le modèle Protest ne tient compte que des dessertes forestières, et supprime les routes de plus grande importance, depuis lesquelles le débardage n'est effectivement actuellement pas réalisable. Le modèle IGN prend toutes les routes en compte, avec l'hypothèse que par le passé, ces axes ont pu participer à l'exploitation des forêts. Cette dimension historique n'est pas prise en compte par Protest, dont l'objectif est de mobiliser les peuplements actuellement accessibles. A l'inverse, le projet Protest prend en compte une couche de dessertes plus précise que celle disponible dans la BD Topo.

La prise en compte des routes de plus grande importance dans le modèle IGN permet de classer entre 3 et 5 % des forêts anciennes des Bauges comme accessibles, et donc potentiellement non subnaturelles. La prise en compte de la couche actualisée des dessertes permet de classer 15 % des forêts anciennes des Bauges comme accessibles.
3.2.2.3 La localisation des zones en libre évolution

La cartographie des zones classées en libre évolution, à savoir les réserves biologiques intégrales (RBI), les îlots de senescence (IS) et les zones hors sylvicultures naturelles en libre évolution (HSNLE), a pu être récupérée sur la zone d'étude du PNR des Bauges grâce à des échanges avec l'ONF.

Le croisement avec la prélocalisation des forêts potentiellement subnaturelles montre
que les zones en libre évolution se retrouvent à 70 % dans la couche des forêts anciennes et
indigènes. Parmi celles-ci, 92 % sont en forêts potentiellement subnaturelles. Cette très
grande proportion est cohérente avec le fait que les zones en libre évolution sont très
majoritairement mises en place dans des peuplements peu accessibles à l'exploitation
forestière.

Cependant, il est important de noter que le fait qu'une zone soit mise en libre évolution ne signifie pas qu'elle soit mature mais qu'elle présente un intérêt écologique particulier.

3.2.2.4 La probabilité de coupe selon le projet Mobinter

Le projet Mobinter (INRAE – LESSEM et BETA, CNPF et IGN) a pour objectif de croiser des résultats d'enquêtes auprès de propriétaires forestiers avec des données sur la ressource et sa localisation, et sur l'économie de la filière. Ainsi, dans un premier temps, un modèle de probabilité de coupe est mis en place, basé sur différentes variables : accessibilité, distance aux industries, prix des essences sur les marchés, etc. (modèles de Fortin et Salzet, adaptés).

Ces modèles ont été calculés sur divers territoires d'étude, dont le département de la Savoie. Les résultats ont été comparés avec ceux du modèle IGN de la présente étude afin d'étudier la probabilité de coupe selon que les surfaces soient prédites comme potentiellement subnaturelles ou non.

Un maillage de 15 144 points a été mis en place sur la couche de prélocalisation des forêts subnaturelles (7 915 en potentiellement subnaturelles, 7 229 en non subnaturelles), et la valeur de la probabilité de coupe a été croisée. En moyenne, la probabilité de coupe est de 0,094 sur 1 pour les forêts subnaturelles, contre 0,158 sinon. De plus, le modèle Mobinter permet de considérer que la coupe a lieu au-dessus du seuil de probabilité de 0,154. En utilisant ce seuil, il en ressort que 18 % des forêts subnaturelles sont prédites en coupe, contre 44 % dans les forêts non subnaturelles.

Si les modèles comparés prennent tous les deux en compte l'accessibilité, le modèle
Mobinter intègre de nombreux autres paramètres économiques. Les données présentées ci-
dessus permettent de conforter les résultats : l'exploitation forestière est prédite comme
moins importante sur les surfaces potentiellement subnaturelles. Cependant, il est aussi
montré que pour 18 % des forêts subnaturelles, une coupe est prédite : il serait intéressant
de confronter ces résultats à des analyses terrain.

3.2.2.5 Les zones identifiées avec perte de couvert forestier

Le projet *Global forest change* (GFC) a pour objectif d'identifier, via des comparaisons de données *Landsat*, des pertes ou des gains de surfaces forestières, sur la totalité du globe (Hansen *et al.* 2013). Les données utilisées pour la comparaison sont les surfaces forestières perdues, entre 2001 et 2021. Ces surfaces correspondent à des zones où la forêt a été défrichée ou à des surfaces exploitées par coupes rases. Dans les deux cas, il s'agit de surfaces non matures, et l'hypothèse est qu'elles doivent se concentrer dans les surfaces modélisées comme potentiellement non matures.

La figure suivante (Fig. 15) présente la localisation des zones de pertes de couvert forestier selon GFC. Il ressort de cette comparaison que 56,6 % des zones de pertes de couvert forestier sont situées dans la couche des forêts anciennes indigènes, et que parmi
elles, 28,6 % sont en forêts potentiellement subnaturelles. Ce pourcentage assez élevé diminue fortement si le modèle IGN utilisé prend en compte les dessertes actualisées du projet Protest : il représente alors 13,6 %.

Plusieurs zones importantes de ces 13,6 % de pertes de couvert forestier correspondent à des peuplements majoritairement composés de buis, selon des descriptifs de végétations de randonnées. Ces peuplements ont été ravagés par un insecte invasif, et ont donc été considérés comme pertes de couvert forestier, malgré une absence d'exploitation.

Cette comparaison montre ainsi une bonne représentation du modèle IGN par rapport aux données GFC. Cependant, il est à noter que cela ne concerne que de l'exploitation par coupe rase, ou du défrichement pour un changement d'usage des sols.

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure 15 : comparaison des données de perte de couvert (GFC) et du résultat du modèle IGN</figcaption></figure>

### 3.2.2.6 Etude des données de l'inventaire forestier national (IFN)

L'IFN est un inventaire statistique des forêts de France métropolitaine, mis en place depuis 1960. Il a pour objectif de fournir des données sur l'état et l'évolution des forêts, à travers la mesure de plus de 150 variables dendrométriques, pédologiques et écologiques. Chaque année, environ 7 000 points sont échantillonnés sur l'ensemble du territoire (pour plus de détails : https://inventaire-forestier.ign).

Ces données sont créées pour servir un inventaire statistique, et répondre à des questions sur des territoires d'une surface conséquente (échelles nationale ou régionale). De plus, il s'agit de données ponctuelles, ne permettant des analyses fiables que si un nombre de points suffisant est inclus.

Cependant, dans le cadre de ce projet, deux approches ont été testées. La première a consisté à calculer des métriques classiques, comme le volume sur pied, la surface terrière, etc., afin de caractériser les peuplements, dans le but de montrer une différence (ou non) entre les forêts considérées comme potentiellement subnaturelles et les autres.
Cependant, si le nombre de points est suffisant pour que les estimateurs statistiques aboutissent à des résultats fiables, les intervalles de confiance à 95 % se chevauchent (Fig. 16). Cela signifie donc qu'il n'y a pas de résultats statistiquement différents sur les variables testées : surface terrière à l'hectare, volume à l'hectare, nombre de tiges à l'hectare, production annuelle des arbres vivants et stock de carbone aérien et racinaire. Plusieurs explications, détaillées dans le paragraphe 3.3 suivant, permettent de comprendre cette absence de différence.

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 16 : surface terrière à l'hectare et volume à l'hectare, en fonction du type de forêt. Les barres d'erreur représentent l'intervalle de confiance à 95 %. Données IFN, années 2005 à 2021, forêt de production</figcaption></figure>

La seconde approche a consisté à étudier les métriques au niveau de chaque point,
et ainsi tester l'hypothèse suivante : le diamètre des arbres est-il plus important en forêts
potentiellement subnaturelles plutôt qu'en forêts potentiellement non subnaturelles ? Un test
de Student a été mis en place, sur 327 placettes (dont 105 en FSN et 222 en FNS), en
prenant en compte les relevés de 2005 à 2021 (la normalité des données ainsi que l'égalité
des variances ont été vérifiées).

Le résultat n'est pas significatif (p value de 0,36), ce qui signifie que l'hypothèse « le diamètre des arbres en forêts potentiellement subnaturelles et non subnaturelles est égal » ne peut pas être rejetée. On ne peut pas conclure à une différence des diamètres entre ces deux groupes.

Ce résultat est cohérent avec celui de la première approche, et les explications sont de
la même façon détaillées dans le paragraphe 3.3.

Cette analyse des résultats et ces différentes comparaisons permettent de montrer un
réalisme du modèle, avec globalement une bonne prédiction des zones inaccessibles.
Cependant, inaccessibles ne signifie pas forcément matures, et une absence de relevés
terrain rend difficile la discussion sur cet aspect des forêts subnaturelles.

Le paragraphe suivant décrit les limites identifiées à ce modèle.
3.3 Limites identifiées

3.3.1 Limite liée aux hypothèses de départ

Cette limite concerne le principe de la prélocalisation par méthode géomatique. En
effet, seules les forêts matures du fait de leur inaccessibilité (et donc d'une non-exploitation
supposée) sont prises en compte. Les forêts matures pour d'autres raisons, par exemple de
par la présence d'une zone de protection ou parce que les gestionnaires n'ont pas souhaité
les exploiter, ne pourront pas être repérées. Ceci peut expliquer en partie les résultats des
analyses IFN (paragraphe 4.2.5).

3.3.2 Limites liées aux données utilisées

Plusieurs limites découlent des données utilisées. Le choix a été fait d'utiliser des données disponibles à l'échelle de tout le territoire métropolitain, afin d'avoir une méthode facilement déployable à large échelle et qui donne des résultats homogènes.

La principale limite identifiée réside dans la couche des dessertes. En effet, les informations contenues dans la BD Topo, relatives à la desserte forestière, ne sont pas complètes. De plus, cette base de données recense le réseau routier actuel, alors qu'il serait intéressant de bénéficier des tracés des dessertes historiques, utilisées par le passé. Cette donnée, déjà limitée pour la période actuelle, ne semble pas exister pour la période passée.

La BD Forêt V2 a été mise en place à partir de photo aériennes parfois datées, 2014 pour les deux zones d'études. Ainsi, la couverture forestière prise en compte dans ce travail peut localement manquer d'une actualisation. De plus, les essences en mélange ne sont pas distinguées, et les essences pures ne sont cartographiées que si leur superficie est supérieure à 2 hectares.

Le travail sur les forêts anciennes se base sur la comparaison entre les couvertures forestières du milieu de XIXème siècle et actuelle. Afin de préciser la continuité forestière entre ces deux périodes, il serait nécessaire de collecter des informations complémentaires, et notamment d'étudier les photographies aériennes des années 1950.

### 3.3.3 Limites liées au calcul des zones inaccessibles

La méthode mise en place afin d'identifier les zones inaccessibles a deux limites identifiées. La première concerne les méthodes prises en compte : seul le débardage par engins forestiers, avec des tracteurs qui pénètrent dans le peuplement ou qui tractent les bois sur une courte distance, a été pris en compte. Le débardage par câble n'a ainsi pas été modélisé. Cela s'explique par la faible occurrence de ce mode de débardage en France, ainsi que par la difficulté à le modéliser par les moyens utilisés dans le cadre de ce travail.

La seconde méthode concerne l'exploitation historique des forêts. L'objectif étant d'identifier des forêts dont la maturité s'acquière au cours de plusieurs décennies de non exploitation, il serait nécessaire de prendre en compte les méthodes passées d'exploitation des forêts. En effet, les valeurs utilisées de pente et de distance à la desserte sont basées sur les méthodes actuelles. Cependant, ces données sont difficiles à obtenir, et sont difficilement généralisables à l'échelle métropolitaine.
3.4 Conclusions de la méthode IGN

L'objectif de ce travail est de proposer une méthode pour prélocaliser les zones potentielles de forêts subnaturelles, en se basant sur des données géomatiques et disponibles sur l'ensemble du territoire métropolitain.

Le modèle mis en place permet bien de restreindre les zones de forêts potentiellement subnaturelles, en se basant les critères de la définition. Les filtres mis en place et la notation sur l'accessibilité permettent d'effectuer cette restriction de manière concluante lorsqu'on la confronte avec diverses autres sources de données.

Les résultats sont très différents entre les deux zones d'études testées. L'analyse des résultats du modèle a pu être réalisée grâce à plusieurs comparaisons. Cependant, il serait intéressant de mener ce travail sur une zone dont les forêts subnaturelles ont été cartographiées via du travail de terrain, comme par exemple dans les Pyrénées d'Occitanie.

De plus, il serait intéressant d'analyser la plus-value de l'intégration d'autres données, comme le morcellement de la propriété ou la hauteur des peuplements. Une étude sur le morcellement va être menée par l'IGN à travers le projet Mobinter. Cette étude permettra de mieux comprendre les contraintes d'exploitation liées au morcellement parcellaire, et les résultats pourront être analysés pour une possible amélioration du modèle IGN.

Enfin, il est rappelé que plusieurs limites sont connues à cette méthode. Cette approche nécessite d'être croisée avec d'autres, afin de gagner en précision. C'est notamment l'objectif de ce projet, avec la mise en place d'une modélisation de la maturité via des données LiDAR, présentée dans la partie précédente. La comparaison et la complémentarité de ces deux méthodes sont discutées ci-dessous.
# 4 Complémentarité entre les deux approches testées

L'objectif de ce paragraphe est de comparer l'approche INRAE et l'approche IGN, et d'étudier leur complémentarité. Dans un premier temps, une analyse des surfaces prédites par les deux modèles est réalisée. Ensuite, des pistes d'explication des différences observées sont étudiées, afin de donner des perspectives sur l'utilisation conjointe des deux approches ou sur l'amélioration des modèles.

Dans le cadre de ce paragraphe, il est important de rappeler que la méthode IGN a pour objectif d'identifier les forêts anciennes de peuplements indigènes à faible accessibilité, en faisant l'hypothèse qu'elles sont donc moins exploitées et plus matures, et donc potentiellement subnaturelles. La méthode INRAE a elle pour objectif d'identifier les forêts les plus matures à partir de la structure des peuplements, sur un gradient de maturité relative.

## 4.1 Analyses des surfaces prédites pour les deux modèles

### 4.1.1 Cas de la forêt de Haguenau

La comparaison et l'analyse des surfaces prédites par les deux modèles n'a pas lieu d'être sur la zone d'étude de la forêt de Haguenau. En effet, si le modèle INRAE, avec une approche via l'indice de maturité relative, permet de mettre en évidence des surfaces plus matures que d'autres, le modèle IGN ne prélocalise aucune forêt subnaturelle.

Il n'existe pas de cartographie des forêts subnaturelles issue d'un travail de terrain sur cette zone, afin de pouvoir comparer les résultats du modèle INRAE avec une « vérité terrain ». En revanche, les gestionnaires ONF de cette forêt ne font pas état de peuplements biologiquement très matures en forêt de Haguenau, ce qui correspond au résultat donné par le modèle IGN.

Il serait intéressant d'étudier la possibilité de mettre en place un seuil au modèle INRAE (valeur absolue de l'indice de maturité), à partir duquel une forêt puisse être considérée comme subnaturelle.

De plus, il serait intéressant d'appliquer les deux méthodes sur des surfaces contenant des forêts subnaturelles avérées en contexte de plaine.

### 4.1.2 Cas du PNR Bauges

#### 4.1.2.1 Croisement entre les deux modèles principaux

Dans le PNR Bauges, la comparaison entre les deux modèles peut être effectuée. Les résultats INRAE sont découpés selon la couche des forêts anciennes et indigènes, sur laquelle est basée la méthode IGN, afin d'effectuer les comparaisons sur des surfaces identiques. Cela permet de ne prendre en compte que les surfaces dont les critères d'ancienneté et d'indigénat sont vérifiés, critères nécessaires à la définition de subnaturalité.

Dans un premier temps, la comparaison est effectuée entre le modèle IGN national (couche des routes issue de la BD Topo) et le modèle INRAE extrapolé, en utilisant la carte des 5 % des forêts les plus matures. Les résultats sont présentés dans le tableau (Tab. 8) et sur la carte suivante (Fig. 17).

Quatre catégories sont définies :

Surfaces communes aux deux méthodes :

* les forêts prédites matures par l'INRAE, et potentiellement subnaturelles par l'IGN (en vert sur la carte, Cas 1) ;

* les forêts prédites non matures par l'INRAE, et non subnaturelles par l'IGN (en orange, Cas 2) ;
Surfaces non communes aux deux méthodes :

* les forêts prédites matures pas l'INRAE et non subnaturelles par l'IGN (en rose, Cas 3) ;

* les forêts prédites non matures par l'INRAE, et potentiellement subnaturelles par l'IGN (en bleu, Cas 4).

36,8 % des forêts étudiées sont communes aux deux modèles (2,8 % comme potentiellement subnaturelles et matures, et 34,0 % comme non subnaturelles et non matures).

Les surfaces pour lesquelles les modèles ne concordent pas représentent 52,4 % des forêts étudiées. Cela s'explique en premier lieu par les surfaces très importantes prédites comme potentiellement subnaturelles par l'IGN (54,0 % des surfaces notées), alors que seules 4 % des surfaces sont considérées comme matures par l'INRAE.

Enfin, 10,9 % de la surface n'est pas catégorisée par l'un des deux modèles. Il s'agit soit d'artefacts, soit de différences entre ce qui est considéré comme forêt par le LiDAR et ce qui est représenté dans la BD Forêt V2.

<table><caption>Tableau 8 : croisements entre le modèle IGN classique et le modèle INRAE extrapolé avec 5 % des forêts les plus matures</caption><thead><tr><th>Croisements (IGN national, INRAE 5 %)</th><th>Surface (ha)</th><th>Surface (%)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Potentiellement subnaturelles (IGN + INRAE)</td><td>1 021</td><td>2,8</td></tr><tr><td>Potentiellement non subnaturelles (IGN + INRAE)</td><td>12 261</td><td>34,0</td></tr><tr><td>Potentiellement subnat. (IGN) et non matures (INRAE)</td><td>18 464</td><td>51,2</td></tr><tr><td>Potentiellement matures (INRAE) et non subnat. (IGN)</td><td>431</td><td>1,2</td></tr><tr><td>Autres (artefacts et différences LiDAR / BD Forêt)</td><td>3 914</td><td>10,9</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 17 : carte de la comparaison des modèles IGN et INRAE, avec la distinction en 4 classes</figcaption></figure>
### 4.1.2.2 Croisement avec des variantes des modèles

Les mêmes analyses sont réalisées avec d'autres modalités des modèles IGN et INRAE :

* IGN national (dessertes issues de BD Topo) et INRAE extrapolé en utilisant la carte des 10 % des forêts les plus matures ;

* IGN avec dessertes actualisées et INRAE extrapolé en utilisant la carte des 5 % des forêts les plus matures.

Dans le premier cas, les surfaces du cas n° 1 (prédites potentiellement subnaturelles et matures) et du cas n° 3 (uniquement prédites matures) doublent. La baisse du seuil de définition des forêts matures (traduisant la prise en compte de 5 puis 10 % des surfaces les plus matures) ne conduit donc pas à identifier davantage de forêts matures dans les forêts prédites potentiellement subnaturelles.

Dans le second cas, la surface des forêts potentiellement subnaturelles est fortement réduite. En conséquence, la surface des forêts prédites à la fois matures et potentiellement subnaturelles, tout comme celle des forêts prédites non matures et potentiellement subnaturelles diminuent. A l'inverse, la surface des forêts prédites matures et potentiellement non subnaturelles augmente, traduisant la présence de forêts prédites matures dans des zones accessibles.

<table><caption>Tableau 9 : comparaison entre deux croisements : modèle INREA à 5 ou à 10 %</caption><thead><tr><th>Croisements</th><th>IGN national / INRAE 5 % Surface (%)</th><th>IGN national / INRAE 10 % Surface (%)</th><th>Tendance d'évolution</th></tr></thead><tbody><tr><td>Potentiellement subnaturelles (IGN + INRAE)</td><td>2,8</td><td>5,9</td><td>++</td></tr><tr><td>Pot. non subnat. (IGN + INRAE)</td><td>34,0</td><td>32,8</td><td>=</td></tr><tr><td>Pot. subnat. (IGN) et non matures (INRAE)</td><td>51,2</td><td>48,1</td><td>=</td></tr><tr><td>Pot. matures (INRAE) et non subnat. (IGN)</td><td>1,2</td><td>2,4</td><td>++</td></tr><tr><td>Autres (artefacts, différences LiDAR / BD Forêt)</td><td>10,9</td><td>10,9</td><td>=</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 10 : comparaison entre deux croisements : modèle IGN sans et avec dessertes actualisées</caption><thead><tr><th>Croisements</th><th>IGN national / INRAE 5 % Surface (%)</th><th>IGN actual / INRAE 5 % Surface (%)</th><th>Tendance d'évolution</th></tr></thead><tbody><tr><td>Potentiellement subnaturelles (IGN + INRAE)</td><td>2,8</td><td>1,8</td><td>-</td></tr><tr><td>Pot. non subnat. (IGN + INRAE)</td><td>34,0</td><td>47,2</td><td>+</td></tr><tr><td>Pot. subnat. (IGN) et non matures (INRAE)</td><td>51,2</td><td>37,9</td><td>--</td></tr><tr><td>Pot. matures (INRAE) et non subnat. (IGN)</td><td>1,2</td><td>2,2</td><td>++</td></tr><tr><td>Autres (artefacts, différences LiDAR / BD Forêt)</td><td>10,9</td><td>10,9</td><td>=</td></tr></tbody></table>

### 4.1.2.3 Conclusion

Cette comparaison permet de discuter des différents cas observés :

* Cas 1 (potentiellement subnaturelle et mature). Ces forêts ont la plus grande probabilité d'être effectivement subnaturelles. Les inventaires de terrain seraient à mener préférentiellement sur ces zones.

* Cas 2 (potentiellement non subnaturelle et non mature). La probabilité d'être
effectivement subnaturelles de ces forêts est faible, à moins de conditions
particulières (fertilité faible, non exploitation pour d'autres raisons que
l'inaccessibilité).

* Cas 3 (prédite mature et potentiellement non subnaturelle). Ces forêts peuvent correspondre à des forêts dont la maturité est due à d'autres facteurs que l'inaccessibilité (raisons historiques, non exploitation volontaire, morcellement de la propriété,...). Elles peuvent aussi correspondre à des forêts très productives avec un fort capital sur pied qui sont prédites comme matures en raison des dimensions des arbres mais qui n'ont pas atteint la maturité biologique nécessaire pour les qualifier de subnaturelles. Des inventaires de terrain sont nécessaires afin de préciser ce point.

* Cas 4 (potentiellement subnaturelle et non mature). Ces forêts considérées comme inaccessibles ne sont pas prédites matures. Cela peut s'expliquer par des données non complètes utilisées par le modèle IGN (notamment les données de dessertes), ou par des conditions de fertilité qui contraignent la croissance des arbres et ne leur permettent d'atteindre les dimensions nécessaires pour être pris en compte dans le calcul de l'indice de maturité (arbres vivants et bois mort). Il serait pertinent de rechercher les données d'inventaire forestier dans ces zones-là, pour connaitre les conditions stationnelles (habitats, sol, peuplements).

Compte-tenu de l'absence d'une cartographie exhaustive des forêts subnaturelles basée sur des prospections de terrain, il est délicat de discuter plus en avant la pertinence des zones mises en évidence. Cependant, les paragraphes suivants explorent les pistes évoquées ci-dessous pour expliquer les différences de prédictions entre les modèles.

## 4.2 Pistes d'analyses des différences observées

4.2.1 Effets de la surface des propriétés sur la maturité

Une piste d'amélioration des modèles concerne la prise en compte de la surface des parcelles cadastrales. En effet, il peut être supposé que les très petites parcelles comprennent des surfaces non exploitées, soit du fait d'un désintéressement du propriétaire, soit de par la difficulté d'exploiter des surfaces réduites. Il est donc supposé que les forêts matures sont présentes en plus grand nombre lorsque le morcellement est important.

Un indice de morcellement est disponible sur le PNR des Bauges : chaque pixel de cet indice donne la surface de la parcelle à laquelle il est rattaché. Cette donnée est croisée avec la couche des forêts prédites matures par l'INRAE. La figure ci-dessous (Fig. 18) présente les résultats, en comparant la distribution des forêts anciennes et indigènes du PNR des Bauges (en rouge), avec celle des 5 % de forêts les plus matures selon le modèle INRAE (en vert), selon un indice de morcellement cadastral.
<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 18 : répartition des surfaces de forêts anciennes et de forêts prédites matures, selon le morcellement</figcaption></figure>

Une tendance se dessine, avec davantage de forêts prédites matures dans les petites parcelles, et moins dans les grandes, par rapport aux restes des surfaces de forêts anciennes et indigènes. Il serait intéressant de préciser ces observations, afin de voir si cette tendance se confirme, et si oui, de quelle façon elle peut être prise en compte dans les modèles mis en place ici.

4.2.2 Effets de la fertilité sur les prédictions

Nous avons utilisé un indice de fertilité par essence proposé par le projet PROTEST (Aussenac et al. 2021) pour tester l'effet de la fertilité du milieu sur la localisation des forêts subnaturelles ou matures du PNR des Bauges.

Un indice de fertilité moyen associé au Sapin a été calculé pour les polygones de la BD Forêt V2 correspondant aux types de peuplements Forêt Fermée de Sapin ou Epicéa (FF2G61-61), Forêt Fermée à mélange de conifères (FF2-00-00), Forêt Fermée à mélange de conifères prépondérants et feuillus (FF32).

Un indice de fertilité moyen associé au Hêtre a été calculé pour les polygones de la BD Forêt V2 correspondant aux types de peuplements Forêt Fermée de Hêtre pur (FF1-09-09), Forêt Fermée à mélange de feuillus (FF1-00-00), Forêt Fermée à mélange de feuillus prépondérants et conifères (FF31).

Les polygones ont ensuite été classés en 4 classes de fertilité, pour lesquelles nous avons calculé 1/ le pourcentage de forêt prédit potentiellement subnaturelle 2/ l'indice de maturité moyen prédit.

<table><caption>Tableau 11 : répartition des surfaces et valeurs moyennes de l'indice de maturité par classes de fertilité</caption><thead><tr><th rowspan="2">Fertilité</th><th colspan="3">Référence Sapin</th><th colspan="3">Référence Hêtre</th></tr><tr><th>Indice de fertilité de</th><th>Potentiellement subnaturelle (%)</th><th>IMAT moyen</th><th>Indice de fertilité de</th><th>Potentiellement subnaturelle (%)</th><th>IMAT moyen</th></tr></thead><tbody><tr><td>Classe 1</td><td>9,46 à 15,1</td><td>58</td><td>0,14</td><td>14 à 18,8</td><td>61</td><td>0,12</td></tr><tr><td>Classe 2</td><td>15,1 à 20,8</td><td>50</td><td>0,1</td><td>18,8 à 23,1</td><td>50</td><td>0,09</td></tr><tr><td>Classe 3</td><td>20,8 à 41,7</td><td>50</td><td>0,1</td><td>23,1 à 30,8</td><td>49</td><td>0,1</td></tr><tr><td>Classe 4</td><td>41,7 à 62,6</td><td>26</td><td>0,12</td><td>30,8 à 38,6</td><td>39</td><td>0,11</td></tr></tbody></table>
Les forêts prédites potentiellement subnaturelles sont majoritairement situées dans les zones peu fertiles où elles représentent à peu près 60 % de la surface forestière. A contrario, elles ne représentent que 26 % (référence Sapin) ou 40 % (référence Hêtre) de la surface forestière des zones les plus fertiles.

L'indice de maturité prédit semble légèrement plus élevé :

* Dans les zones les plus fertiles ; la maturité de ces zones est peut-être légèrement surestimée dans ces zones où les arbres peuvent rapidement atteindre des grandes dimensions,

* De manière un peu plus marquée et contrairement à nos hypothèses, dans les zones les moins fertiles. Il ne semble donc pas que la maturité des peuplements soit systématiquement sous-estimée par le modèle de prédiction dans ces zones.

Ces résultats sont à examiner avec précaution, les prédictions de la fertilité ne permettant pas de prendre en compte l'hétérogénéité locale des conditions de fertilité dans un contexte où celle-ci est très marquée.

4.2.3 Effets des espaces protégés sur les prédictions

PNR des Bauges

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 19 : indices de maturité relative prédits dans les espaces protégés (Massif des Bauges). Le périmètre des espaces protégés est représenté par un trait noir</figcaption></figure>
L'indice de maturité relative moyen prédit pour les espaces protégés (EP) en forêt publique (Réserves Biologiques Intégrales, Ilots de Sénescence, zones hors sylviculture en évolution naturelle) est du même ordre (0,10) que celui prédit sur l'ensemble du massif (0,09). La maturité des EP semble cependant très hétérogène. Quelques EP de petite taille (de 0,05 à 6 ha) sont localisés dans des zones de forêts prédites assez matures (IMAT moyen prédit supérieur à 0,2). D'autres, de taille en général beaucoup plus importante (jusqu'à 153 ha), sont localisés dans des zones de forêts prédites très peu matures (IMAT moyen prédit inférieur à 0,1.

Forêt de Haguenau

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Figure 20 : indices de maturité relative prédits dans les espaces protégés (Forêt de Haguenau)</figcaption></figure>

L'indice de maturité relative prédit pour les EP (Réserves Biologiques Intégrales et Ilots de Sénescence) est en moyenne légèrement plus élevé (0,11) que celui prédit sur l'ensemble du massif (0,06). La maturité des EP semble cependant très hétérogène. Certains EP sont localisés dans des zones de forêts prédites assez matures : l'îlot de sénescence de la parcelle 14 en forêt domaniale de Koenigsbruck a un indice de maturité relative moyen prédit égal à 0,22. D'autres, au contraire, sont localisés dans des zones de forêts prédites très peu matures : l'îlot de sénescence de la parcelle 5 en forêt communale de Haguenau a un indice de maturité relative moyen prédit égal à 0,03.
5 Conclusion

Résultats de la méthode IGN

Le modèle mis en place avec la méthode IGN permet bien de restreindre les zones de forêts potentiellement subnaturelles, en se basant les critères de la définition. Les filtres mis en place et la notation sur l'accessibilité permettent d'effectuer cette restriction.

Les résultats sont très différents entre les deux zones d'études testées. L'analyse des résultats du modèle a pu être réalisée grâce à plusieurs comparaisons, et montre des résultats intéressants. Elle permet ainsi d'écarter des zones non favorables à la présence de forêts subnaturelles (forêts récentes, forêts non indigènes, forêts accessibles), en contexte de plaine comme en contexte de montagne. Cependant, il serait intéressant de mener ce travail sur une zone dont les forêts subnaturelles ont été cartographiées via du travail de terrain, comme par exemple dans les Pyrénées d'Occitanie.

De plus, il serait intéressant d'analyser la plus-value de l'intégration d'autres données, comme le morcellement de la propriété ou la hauteur des peuplements. Une étude sur le morcellement va être menée par l'IGN à travers le projet Mobinter. Cette étude permettra de mieux comprendre les contraintes d'exploitation liées au morcellement parcellaire, et les résultats pourront être analysés pour une possible amélioration du modèle IGN.

Enfin, il est rappelé que plusieurs limites sont connues à cette méthode. Cette approche nécessite d'être croisée avec d'autres, afin de gagner en précision. C'est notamment l'objectif de ce projet, avec la mise en place d'une modélisation de la maturité via des données LiDAR, présentée dans la partie précédente.

Résultats de la méthode INRAE

Les relations attendues entre l'indice de maturité (IMAT) et les métriques LiDAR ont été confirmées par les modèles statistiques. La maturité structurale des peuplements est positivement corrélée avec les métriques LiDAR quantifiant la hauteur (maximum et hétérogénéité) des points des nuages ou des arbres détectés, les dimensions des houppiers des arbres détectés, l'hétérogénéité de la distribution de l'intensité des signaux retours, et négativement corrélée avec les métriques quantifiant la fermeture du couvert.

Le classement des variables prédictives par ordre d'importance varie cependant selon le massif forestier étudié :

* dans le massif des Bauges, en futaie irrégulière de montagne, les métriques traduisant les valeurs maximales et l'hétérogénéité des hauteurs ainsi que les métriques traduisant la distribution des intensités des signaux retour sont les plus importantes pour prédire l'IMAT ;

* dans le massif de Haguenau, en futaie régulière de plaine, les métriques traduisant la distribution des hauteurs et celles traduisant les dimensions des houppiers sont les plus importantes pour prédire l'IMAT.

La bonne corrélation entre les valeurs observées et prédites de l'indice permet de
classer les peuplements forestiers sur un gradient de maturité relative et d'établir des cartes.
Elle est néanmoins associée à des erreurs d'estimation non négligeables principalement
dues à un biais de prédiction. Nos modèles sous-estiment la maturité des peuplements les
plus matures et surestiment légèrement la maturité des peuplements les moins matures. Il
convient donc de bien garder à l'esprit que la maturité prédite est une maturité relative et en
aucun cas une maturité absolue. Dans le massif de Haguenau, les valeurs prises par les
attributs de maturité sur les placettes de terrain (surfaces terrières des très gros bois vivants
et des gros bois morts debout, volumes des grosses pièces de bois mort au sol) soulignent
que, même si certaines zones sont plus matures que d'autres, l'ensemble du massif est très
peu mature. Il n'est pour l'instant pas possible d'exclure ces zones.

Complémentarité entre les deux méthodes

L'analyse comparative des résultats obtenus par les deux méthodes permet de stratifier le
territoire en 4 strates :

* les zones prédites non subnaturelles et non matures (entre 33 et 47 % du territoire du massif des Bauges selon les modèles utilisés). Dans ces zones, la probabilité de trouver des forêts subnaturelles est très faible, sauf conditions particulières très localisées ;

* les zones prédites subnaturelles et non matures (entre 38 et 48 % du territoire du massif des Bauges selon les modèles utilisés). Les différences de prédiction peuvent provenir d'une surestimation du potentiel de subnaturalité en raison de données incomplètes (en particulier pour la desserte) ou, même si cela ne semble pas vérifié dans notre étude, d'une sous-estimation de la maturité des peuplements (en particulier dans les milieux peu fertiles). C'est dans ces zones qu'il est prioritaire de consulter les experts et de réaliser des prospections ou des inventaires de terrain pour confirmer ou non la présence de forêts subnaturelles ;

* les zones prédites non subnaturelles et matures (entre 1 et 2,5 % du territoire du massif des Bauges selon les modèles utilisés). Elles peuvent correspondre à des forêts accessibles mais non exploitées par choix du propriétaire ou en raison de la taille des propriétés. Aux surfaces identifiées en forêt ancienne s'ajoutent les surfaces prédites matures en forêt récente (donc non subnaturelles) ;

* les zones prédites subnaturelles et matures (entre 2 et 6 % du territoire du massif des Bauges selon les modèles utilisés). Ce sont les zones où la probabilité de présence des forêts subnaturelles est la plus forte.

Le couplage des deux approches sur un territoire disposant d'une cartographie terrain
exhaustive des forêts subnaturelles permettra de confirmer ces résultats. Cependant, dans
l'état actuel, le croisement de ces deux méthodes permet certainement d'améliorer les
prédictions en écartant les zones non subnaturelles très accessibles, ou en identifiant les
zones à la fois prédites subnaturelles et matures, pour une confirmation sur le terrain.
6 Bibliographie

Aussenac R., monnet J.-M., Vallet P. 2021. *Méthode d'initialisation des peuplements forestiers. Livrable 3.1A.*
Projet PROTEST financé par le programme GRAINE.

Axelsson, P., 2000. DEM generation from laser scanner data using adaptive TIN models. *Int. Arch. Photogramm. Remote Sens.* XXXIII, 110–117.

Barredo J., Brailescu C., Teller A., Sabatini F.M., Mauri A., Janouskova K. 2021. *Mapping and assessment of primary and old-growth forests in Europe*. EUR 30661 EN, Publications Office of the European Union, Luxembourg. 42 p.

Bater, C.W., Coops, N.C., Gergel, S.E., LeMay, V., Collins, D., 2009. Estimation of standing dead tree class distributions in northwest coastal forests using lidar remote sensing. *Can. J. For. Res.* 39, 1080–1091.
https://doi.org/10.1139/X09-030

Bouvier, M., Durrieu, S., Gosselin, F., Herpigny, B., 2017. Use of airborne lidar data to improve plant species richness and diversity monitoring in lowland and mountain forests. *PLOS ONE* 12, e0184524.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0184524

Brang, P., Schönenberger, W., Frehner, M., Schwitter, R., Wasser, B., 2006. Management of protection forests in the European Alps: an overview. *For. Snow Landsc. Res.* 80, 23–44.

Breiman, L., 2001. Random Forests. Mach. Learn. 5–32.

Bright, B.C., Hudak, A.T., McGaughey, R., Andersen, H.-E., Negron, J., 2013. Predicting live and dead tree basal area of bark beetle affected forests from discrete-return lidar. *Can. J. Remote Sens.* 39, 13.

Casas, Á., García, M., Siegel, R.B., Koltunov, A., Ramírez, C., Ustin, S., 2016. Burned forest characterization at single-tree level with airborne laser scanning for assessing wildlife habitat. *Remote Sens. Environ.* 175, 231–241.
https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.12.044

Cateau, E., Larrieu, L., Vallauri, D., Savoie, J.-M., Touroult, J., Brustel, H., 2015. Ancienneté et maturité : deux qualités complémentaires d'un écosystème forestier. *C. R. Biol.* 338, 58–73.
https://doi.org/10.1016/j.crvi.2014.10.004

Dupire S., Bourrier F., Monnet J.-M., Berger F. 2015. Sylvaccess : un modèle pour cartographier automatiquement l'accessibilité des forêts. *Revue forestière française, 70 (2)* : 111-126.

Euforgen. - 2022. – European forest genetic resources programme, native range of tree species. Page web consultée en août 2022, à l'adresse https://www.euforgen.org/species/

Friedman, J.H., 2001. Greedy function approximation: A gradient boosting machine. *Ann. Stat.* 29.
https://doi.org/10.1214/aos/1013203451

Glad, A., Reineking, B., Montadert, M., Depraz, A., Monnet, J., 2020. Assessing the performance of object-oriented Li DAR predictors for forest bird habitat suitability modeling. *Remote Sens. Ecol. Conserv.* 6, 5–19.
https://doi.org/10.1002/rse2.117

Godel C., Hover A., Belaud A., Desqueyroux A. 2021. *Recherche de zones à fort potentiel de naturalité au sein des forêts présumées anciennes de Nouvelle-Aquitaine*. Institut national de l'information géographique et forestière et Conservatoire Botanique National Sud-Atlantique. 50 p.+ annexes.

Gustafson, L., bauhus, J., Kouki, J., Löhmus, A., Sverdrup-Thygeson, A., 2013. Retention Forestry - an integrated
approach in practical use, in: *Integrative Approaches as an Opportunity for the Conservation of Forest Biodiversity*. Kraus D., Krumm F., pp. 74–81.

Hansen M.C., Potapov P.V., Hancher M., Turubanova S.A., Tyukavina A., Thau D., Stehman S.V., Goetz S.J., [...], Townshend J.R.G. 2013. High-resolution global maps of 21st century forest cover change. *Science*, 342 (6160): 850-853.

Janssen, P., 2016. Influences relatives de l'ancienneté et de la maturité sur la biodiversité : implications pour la conservation en forêts de montagne. Grenoble Alpes, Grenoble.

Jennings, S., 1999. Assessing forest canopies and understorey illumination: canopy closure, canopy cover and other measures. *Forestry* 72, 59–74. https://doi.org/10.1093/forestry/72.1.59

Kim, S., McGaughey, R.J., Andersen, H.-E., Schreuder, G., 2009. Tree species differentiation using intensity data derived from leaf-on and leaf-off airborne laser scanner data. *Remote Sens. Environ.* 113, 1575–1586. https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.03.017

Kim, Y., Yang, Z., Cohen, W.B., Pflugmacher, D., Lauver, C.L., Vankat, J.L., 2009. Distinguishing between live and dead standing tree biomass on the North Rim of Grand Canyon National Park, USA using small-footprint lidar data. *Remote Sens. Environ.* 113, 2499–2510. https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.07.010

Komonen, A., Müller, J., 2018. Dispersal ecology of deadwood organisms and connectivity conservation. *Conserv. Biol.* 32, 535–545. https://doi.org/10.1111/cobi.13087

Korhonen, L., Salas, C., Østgård, T., Lien, V., Gobakken, T., Næsset, E., 2016. Predicting the occurrence of large-diameter trees using airborne laser scanning. *Can. J. For. Res.* 46, 461–469. https://doi.org/10.1139/cjfr-2015-0384

IGN, 2016. Méthodologie nationale pour le géoréférencement et la numérisation des cartes d'Etat-Major, minutes au 1 : 40 000. Institut national de l'information géographique et forestière. 178 p.

IGN, 2022. Fiches descriptives des grandes régions écologiques (GRECO) et des sylvoécorégions (SER). Page internet consulté en août 2022 à l'adresse https://inventaire-forestier.ign.fr/spip/spip.php?article773

Kraus D., Krumm F. (éditeurs), 2013. *Les approches intégratives en tant qu'opportunités de conservation de la biodiversité forestière*. Institut européen des forêts, 308 p.

Lachat, T., Bütler, R., 2007. *Gestion des vieux arbres et du bois mort. Ilots de sénescence, arbres-habitat et métapopulations saproxyliques*. EPFL WSL, Lausanne.

Larrieu, L., Gonin, P., 2008. L'indice de biodiversité potentielle (ibp) : une méthode simple et rapide pour évaluer la biodiversité potentielle des peuplements forestiers. *Rev. For. Fr.* https://doi.org/10.4267/2042/28373

Liaw, A., Wiener, M., 2002. Classification and Regression by randomForest. *R News* 2, 6.

Marchi, N., Pirotti, F., Lingua, E., 2018. Airborne and Terrestrial Laser Scanning Data for the Assessment of Standing and Lying Deadwood: Current Situation and New Perspectives. *Remote Sens.* 10, 1356. https://doi.org/10.3390/rs10091356

Martinuzzi, S., Vierling, L.A., Gould, W.A., Falkowski, M.J., Evans, J.S., Hudak, A.T., Vierling, K.T., 2009. Mapping snags and understory shrubs for a LiDAR-based assessment of wildlife habitat suitability. *Remote Sens. Environ.* 113, 2533–2546. https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.07.002
Monnet, J.-M., Bourrier, F., Dupire, S., Berger, F., 2017. Suitability of airborne laser scanning for the assessment of forest protection effect against rockfall. *Landslides* 14, 299–310. https://doi.org/10.1007/s10346-016-0687-5

Monnet J.-M., Mermin E., Dupire S. - 2021. – *Cartographie de l'accessibilité des forêts du PNR du Massif des Bauges*. Livrable 1.3A. Projet PROTEST financé par le programme GRAINE.

Mücke, W., Deák, B., Schroiff, A., Hollaus, M., Pfeifer, N., 2013. Detection of fallen trees in forested areas using small footprint airborne laser scanning data. *Can. J. Remote Sens.* 10.

Paillet, Y., Bergès, L., Hjältén, J., Ódor, P., Avon, C., Bernhardt-Römermann, M., Bijlsma, R.-J., De Bruyn, L., Fuhr, M., et al., 2010. Biodiversity Differences between Managed and Unmanaged Forests: Meta-Analysis of Species Richness in Europe. *Conserv. Biol.* 24, 101–112. https://doi.org/10.1111/j.1523-1739.2009.01399.x

Pe'er, G., Tsianou, M.A., Franz, K.W., Matsinos, Y.G., Mazaris, A.D., Storch, D., Kopsova, L., Verboom, J., Baguette, M., Stevens, V.M., Henle, K., 2014. Toward better application of minimum area requirements in conservation planning. *Biol. Conserv.* 170, 92–102. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2013.12.011

Pesonen, A., Maltamo, M., Eerikäinen, K., Packalèn, P., 2008. Airborne laser scanning-based prediction of coarse woody debris volumes in a conservation area. *For. Ecol. Manag.* 255, 3288–3296. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2008.02.017

Rameau J.-C., Mansion D., Dumé G., 1994. – *Flore forestière française*. Tome 2. CNPF-IDF. 2432 p.

Rameau J.-C., Mansion D., Dumé G., Gauberville C., 2008. *Flore forestière française*. Tome 3. CNPF-IDF. 2432 p.

Rameau J.-C., Mansion D., Dumé G., Gauberville C., 2018. *Flore forestière française*. Tome 1, réédition. CNPF-IDF. 2464 p.

Réserves Naturelles de France, 2012. *Notice pour la mise en place et la saisie des données du protocole de suivi dendrométrique des réserves forestières*. AgroParisTech, Office National des Forêts, Paris, 13 p.

Rossi, M., Vallauri, D., 2013. *Evaluer la naturalité. Guide pratique version 1.2*, WWF, Marseille. ed. WWF.

Roussel, J.-R., Auty, D., Coops, N.C., Tompalski, P., Goodbody, T.R.H., Meador, A.S., Bourdon, J.-F., de Boissieu, F., Achim, A., 2020. lidR: An R package for analysis of Airborne Laser Scanning (ALS) data. *Remote Sens. Environ.* 251, 112061. https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.112061

Svensson, J., Bubnicki, J.W., Jonsson, B.G., Andersson, J., Mikusiński, G., 2020. Conservation significance of intact forest landscapes in the Scandinavian Mountains Green Belt. *Landsc. Ecol.* 35, 2113–2131. https://doi.org/10.1007/s10980-020-01088-4

Tison J.-M., De Foucault B. (coords)., 2014. *Flora Gallica – Flore de France*. Editions Biotope (Mèze), 1196 p.

White, J.C., Wulder, M.A., Varhola, A., Vastaranta, M., Coops, N.C., Cook, B.D., Pitt, D., Woods, M., 2013. *A best practices guide for generating forest inventory attributes from airborne laser scanning data using an area-based approach*. Canadian Forest service.

Wing, B.M., Ritchie, M.W., Boston, K., Cohen, W.B., Olsen, M.J., 2015. Individual snag detection using neighborhood attribute filtered airborne lidar data. *Remote Sens. Environ.* 163, 165–179. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.03.013

Yao, W., Krzystek, P., Heurich, M., 2012. Identifying standing dead trees in forest areas based on 3d single tree detection from full waveform lidar data. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. I-7, 359–364.
# 7 Annexes

## 7.1 Annexe 1. Précisions sur la méthode de calcul

Les calculs pour la notation d'accessibilité ont été réalisés avec le logiciel FME, qui
permet une réplication facile des manipulations réalisées.

Les données utilisées sont issues de plusieurs sources :

* La pente est calculée à partir des données du RGE Alti.

* Le réseau de desserte est lui issu de la BD Topo. Seuls les éléments suivants ont été pris en compte : routes à 1 chaussée, routes à 2 chaussées, routes empierrées et rond-points. Les bretelles, chemins, escaliers, sentiers, types autoroutier et bacs ou liaisons maritime ont été exclus, car considérés comme non utilisables par les véhicules forestiers.

* Le bâti est aussi issu de la BD Topo : il s'agit de toutes les catégories comprises dans « Zones d'Habitation », qu'elles soient ou non fictives.

Après la mise en place du maillage sur la zone d'étude (100 m par 100 m), les notes sont calculées pour chaque maille.

* Note forêt : toutes les mailles intersectant, même très légèrement, la couche de forêt réduite par l'utilisation des filtres, ont une note attribuée de 1. Les autres ont une note de 0, et sortent des calculs suivants.

* Note bâti : une zone tampon de 100 mètres est mise en place autour des surfaces de bâti. Toutes les mailles avec Note forêt = 1 dont au moins 50 % de la surface est incluse dans les zones tampons du bâti se voient attribuées la note 0. Elle est de 0,5 sinon.

* Note pente/distance : cette notation se décompose en plusieurs étapes.

* Une première note qualifie la pente de la maille. 3 classes de pente sont créées : 0 à 30 %, de 30 à 90 %, plus de 90 %. C'est la classe de pente qui a la plus grande superficie sur la maille qui est retenue. Si la pente est supérieure à 90 %, la note pente/distance est 1, peu importe la distance à la route.

* Dans certains cas, des zones de faible pente sans accès à une route sont entourées de zones à plus forte pente (cas des buttes). Cela signifie que les engins ne pourront pas forcement y accéder, même si sur place, la pente est faible. Dans ce cas particulier, la valeur de la pente est corrigée, et prend la valeur de pente des mailles qui l'entourent (30 à 90 % ou plus de 90 %, selon les cas).

* La distance à la route intervient, en fonction de la pente. Dans un premier temps, les tronçons isolés de route sont supprimés. Puis une zone tampon de 100 mètres et une de 500 mètres autour des routes sont mises en place. De même que pour le bâti, une note est attribuée si la zone tampon recouvre plus de 50 % de la maille.

* Dans certains cas, la notation est faussée, car la distance est calculée en ligne droite, au plus court. Or dans certains cas, un détour est nécessaire afin de contourner une zone à forte pente, faisant passer la maille dans la catégorie « inaccessible » (cela correspond au cas des buttes, mais avec une zone d'accès au sommet). Dans ce cas, une zone tampon de 500 mètres est mise en place autour du centre de chaque maille à faible pente n'intersectant aucune route. Ces zones tampon sont ensuite découpées selon les mailles « inaccessibles », celles à plus forte pente). La partie de chaque zone tampon contenant le centre de maille est sélectionnée : si elle intersecte une route, elle est accessible. Si non, elle est considérée comme inaccessible (Fig. 21).
<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Figure 21 : illustration du procédé pour prendre en compte les mailles isolées. La maille accessible (verte), au centre, est finalement éloignée de la route (trait orange). Elle est reclassée en inaccessible (rouge)</figcaption></figure>

* Les 3 notes sont additionnées, pour aboutir à la Note finale.

* Cette couche SIG par maille est croisée avec la couche de forêt réduite, afin d'avoir accès aux valeurs précises de surfaces.
## 7.2 Annexe 2. Description et caractérisation des forêts anciennes

Cette annexe approfondit la notion de forêts présumées anciennes utilisée dans le cadre
de ce travail, et permet de décrire et de caractériser ces forêts sur les deux zones d'études.

### 7.2.1 Evolution des surfaces forestières entre le minimum forestier et la période actuelle

Le croisement des données entre les forêts présentes lors du minimum forestier au milieu du XIXème siècle et les forêts présentent actuellement permet de définir les surfaces de forêts présumées anciennes (présentes aux deux périodes), de forêts récentes (non présentes au milieu du XIXème siècle, mais présentes actuellement) et de forêts disparues (présentes au milieu du XIXème siècle mais absentes actuellement).

#### 7.2.1.1 Le PNR du Massif des Bauges

Dans le PNR du Massif des Bauges, la carte d'Etat-Major a été réalisée entre 1862 et 1864, ce qui correspond bien au minimum forestier, d'autant plus que le pic de population dans le massif est estimé à 1850 (Lair 2011).
Le tableau suivant (Tab. 12) présente les surfaces et les taux de boisement aux différentes périodes.

<table><caption>Tableau 12 : détails des surfaces de forêts, en fonction de leur caractère ancien ou récent, dans le Massif des Bauges</caption><thead><tr><th></th><th>PNR du Massif des Bauges</th></tr></thead><tbody><tr><td>Surface totale (hectares)</td><td>89 500</td></tr><tr><td>Surface forestière en 1862 (hectares)<br>(source : carte Etat-Major)</td><td>42 960<br>(48,0 % de la surface totale du PNR)</td></tr><tr><td>Surface forestière actuelle (hectares)<br>(source : BD Forêt V2 – IGN)</td><td>52 984<br>(59,2 % de la surface totale du PNR)</td></tr><tr><td>Surface de forêts anciennes (hectares)</td><td>34 705<br>(65,5 % des forêts actuelles)</td></tr><tr><td>Surface de forêts récentes (hectares)</td><td>18 279<br>(34,5 % des forêts actuelles)</td></tr><tr><td>Surface de forêts présentes en 1862 qui ont<br>été défrichées (hectares)</td><td>8 291<br>(19,3 % des forêts présentes en 1862)</td></tr></tbody></table>

Il apparaît dans un premier temps que le territoire du PNR du Massif des Bauges est très forestier, puisque la forêt représente près de 60 % de sa surface. A titre de comparaison, en France métropolitaine, la forêt couvre 31 % du territoire.

Cette forte présence de la forêt est ancienne, puisqu'en 1862, elle représentait déjà 48 % du territoire, alors qu'il est estimé qu'au milieu du XIXème siècle, la forêt recouvrait environ 17 % du territoire (IGN 2021 b).

Cela permet d'expliquer en partie la forte proportion de forêts présumées anciennes : 65,5 %, contre 34,5 % de forêts récentes. Ces données peuvent être comparées à ce qui a été calculé pour d'autres territoires : an Ardèche par exemple, département avec 56 % de surface forestière, les forêts anciennes représentent 43 % des forêts actuelles. Dans le Cantal, il s'agit de 26 % et en Haute-Loire de 32 %. Il faut cependant rappeler que les
données liées au PNR du Massif des Bauges représentent un massif montagneux bien
individualisé, ce qui est différent d'une analyse menée à l'échelle d'un département entier.
Les parts assez importantes de forêts récentes et de forêts défrichées indiquent que les
surfaces forestières ont évolué de façon importante, entre des zones délaissées et
recolonisées par la forêt, et d'autres déboisées.

Ces résultats sont à nuancer avec la fiabilité des données. Sur certains morceaux
des cartes d'Etat-Major, la distinction entre les figurés est délicate et peut être source de
biais dans les calculs de surface. De plus, il est rappelé qu'il s'agit bien de forêts présumées
anciennes, la continuité forestière n'étant pas vérifiée entre 1862 et la période actuelle. Un
travail mené en 2011 a montré que l'utilisation de sources d'informations de millésimes
intermédiaires permet de préciser l'utilisation du sol au cours du temps (Lair 2011).

La surface individuelle des forêts peut aussi être analysée. Celle permet de rendre compte de la fragmentation du milieu et des continuités existantes.

Le tableau suivant (Tab. 13) donne les valeurs, par grandes classes, entre les données de 1862 et la période actuelle.

<table><caption>Tableau 13 : détails des surfaces de forêts, en fonction de leur surface individuelle, dans le Massif des Bauges</caption><thead><tr><th></th><th>Forêts présentes en 1862<br>(d'après la carte d'Etat-Major)</th><th>Forêts actuelles<br>(d'après la BD Forêt V2)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Somme des surfaces<br>de forêts entre 0,5 et 2<br>hectares (hectares)</td><td>20<br>(soit 0,05 % de la surface forestière)</td><td>620<br>(soit 1,2 % de la surface<br>forestière)</td></tr><tr><td>Sommes des surfaces<br>de forêts entre 2 et<br>100 hectares<br>(hectares)</td><td>1 600<br>(soit 3,5 % de la surface forestière)</td><td>3 880<br>(soit 7,3 % de la surface<br>forestière)</td></tr><tr><td>Somme des surfaces<br>de forêts supérieures<br>à 100 hectares<br>(hectares)</td><td>41 400<br>(soit 96,3 % de la surface forestière)</td><td>48 500<br>(soit 91,5 % de la surface<br>forestière)</td></tr><tr><td>Surface maximum<br>cartographiée<br>(hectares)</td><td>31 700</td><td>16 500</td></tr></tbody></table>

Ces résultats montrent que les forêts présentes dans le massif correspondent à de grandes surfaces continues. A titre de comparaison, ce travail réalisé en Nouvelle-Aquitaine (IGN 2021 a) donne un pourcentage de forêts de surface supérieure à 100 hectares de 69 % pour le département de la Gironde, de 56 % pour le Lot-et-Garonne et de 87 % pour les Pyrénées-Atlantiques.

On peut cependant noter une baisse des surfaces individuelles des forêts entre 1862 et la période actuelle, malgré une augmentation de la surface forestière totale, ce qui s'explique en partie par un paysage plus fragmenté.

### 7.2.1.2 La forêt indivisée de Haguenau

Concernant la forêt indivisée de Haguenau, la carte d'Etat-Major a été réalisée en majeure partie en 1837. L'extrémité est de la zone d'étude a été cartographié en 1833. Cela correspond approximativement à la période du minimum forestier de la moitié du XIXème siècle.

Le tableau suivant (Tab. 14) présente les surfaces et les taux de boisement aux différentes périodes.
<table><caption>Tableau 14 : détails des surfaces de forêts, en fonction de leur caractère ancien ou récent, dans la forêt de Haguenau</caption><thead><tr><th></th><th>Forêt indivisée de Haguenau</th></tr></thead><tbody><tr><td>Surface totale (hectares)</td><td>19 000</td></tr><tr><td>Surface forestière en 1833 (hectares)<br>(source : carte Etat-Major)</td><td>17 651<br>(92,9 % de la zone d'étude)</td></tr><tr><td>Surface forestière actuelle (hectares)<br>(source : BD Forêt V2 - IGN)</td><td>17 936<br>(92,9 % de la zone d'étude)</td></tr><tr><td>Surface de forêts anciennes (hectares)</td><td>17 290<br>(96,4 % des forêts actuelles)</td></tr><tr><td>Surface de forêts récentes (hectares)</td><td>646<br>(3,6 % des forêts actuelles)</td></tr><tr><td>Surfaces de forêts présentes en 1833 qui ont été défrichées (hectares)</td><td>388<br>(2,2 % des forêts présentes en 1833)</td></tr></tbody></table>

La part très élevée de surface forestière est cohérente avec la zone d'étude, qui correspond à la forêt indivisée de Haguenau (et plus exactement à la zone survolée pour les données LiDAR, présentée en début de mémoire). Les 5,6 % autres correspondent soit à des plans d'eau, soit à de petites clairières, soit, en majorité, à une bande tampon lors de la création de la zone survolée, qui inclut de nombreux autres types de recouvrements (bâti, agricole, etc.).

Il est intéressant de noter que les forêts anciennes représentent la quasi-totalité de la forêt : 96,4 %. Ceci est dû à l'historique de la forêt et l'absence de morcellement. Les faibles parts de forêts défrichées et de forêts récentes s'expliquent en grande partie par de petits décalages entre la carte d'Etat-Major et la BD Forêt V2, ainsi que par la prise en compte des emprises des quelques voies de circulation, et sont ainsi des artefacts plus qu'une réalité. Les seuls accrus forestiers non négligeables se situent au nord, près du village de Biblisheim, et au sud, en lisière du village de Sifflenheim.

Du fait de son historique, le caractère ancien de la forêt de Haguenau est donc bien attesté sur la quasi-totalité de la zone d'étude.

La comparaison des surfaces individuelles des forêts n'a pas de sens dans le cas de la forêt indivisée de Haguenau, étant donné qu'il s'agit d'un unique grand massif.

### 7.2.2 Caractérisation des forêts anciennes grâce à la BD Forêt V2

En croisant les informations des types de formations végétales de la BD Forêt V2 avec la couche des forêts anciennes, il est possible de caractériser la végétation en place, mais aussi de comparer ces résultats avec ceux des forêts récentes.

Si le caractère ancien d'une forêt est indépendant de la gestion forestière actuelle et passée, cette caractérisation est cependant intéressante du fait que certaines forêts anciennes puissent l'être du fait de leur inexploitabilité, et que les forêts récentes représentent souvent des accrus sur des terrains agricoles. Des différences de formations végétales pourraient donc être mises en évidence.

#### 7.2.2.1 Le PNR du Massif des Bauges

Sur les 21 formations végétales renseignées par la BD Forêt V2 dans le Massif des Bauges, seules 7 représentent plus de 1 % de la surface forestière. Elles sont présentées
dans le tableau et le graphique suivants (Fig. 22, Tab. 15), avec la distinction entre les parcelles de forêts anciennes et celles de forêts récentes. Il est à noter que la surface forestière du PNR du Massif des Bauges se compose à 65,5 % de forêts anciennes et 34,5 % de forêts récentes.

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Figure 22 : part des forêts selon le type de formation végétale et l'ancienneté (Massif des Bauges)</figcaption></figure>

<table><caption>Tableau 15 : correspondances entre libellés de la BD Forêt V2 et les formations végétales (Massif des Bauges)</caption><thead><tr><td>Libellés</td><td>Formations végétales</td></tr></thead><tbody><tr><td>FF1-00</td><td>Forêt fermée de feuillus purs en îlots</td></tr><tr><td>FF1-00-00</td><td>Forêt fermée à mélange de feuillus</td></tr><tr><td>FF1-09-09</td><td>Forêt fermée de hêtre pur</td></tr><tr><td>FF2G61-61</td><td>Forêt fermée de sapin ou épicéa</td></tr><tr><td>FF31</td><td>Forêt fermée à mélange de feuillus prépondérants et conifères</td></tr><tr><td>FF32</td><td>Forêt fermée à mélange de conifères prépondérants et feuillus</td></tr><tr><td>FO1</td><td>Forêt ouverte de feuillus purs</td></tr></tbody></table>

Ces résultats montrent que la part des forêts fermées à mélange feuillus-résineux (FF31 et FF32) sont globalement équivalentes en forêt ancienne et en forêt récente, avoisinant les 30 % de leurs surfaces.

En revanche, les forêts de sapins ou d'épicéas représentent près de 30 % de la surface de la forêt ancienne, contre seulement 20 % en forêt récente. Cette même tendance est aussi visible pour les forêts de hêtres, avec 8,7 % contre 5,6%.

Enfin, c'est l'inverse concernant les forêts à mélange de feuillus, qui représentent 28 % de la surface de forêt ancienne contre 42 % en forêt récente. Les mêmes tendances sont observées pour les forêts de feuillus en îlots : 0,2 % en forêt ancienne et 2,6 % en forêt récente, et pour les forêts ouvertes de feuillus : 0,7 % contre 1,7 %.

Ces résultats permettent de mettre en évidence que les végétations avec des espèces dryades (hêtre, sapin, épicéa) sont mieux représentées parmi les forêts anciennes, tandis que les forêts en îlots, qui peuvent marquer un accroissement plus récent, sont majoritairement des forêts récentes.
7.2.2.2 La forêt indivisée de Haguenau

Sur les 17 formations végétales renseignées par la BD Forêt V2 dans le Massif des Bauges, seules 6 représentent plus de 1 % de la surface forestière. Elles sont présentées dans le tableau et le graphique suivants (Fig. 23, Tab. 16), avec la distinction entre les parcelles de forêts anciennes et celles de forêts récentes. Il est à noter que la surface forestière de la forêt indivisée de Haguenau se compose à 96,4 % de forêts anciennes et 3,6 % de forêts récentes, ce qui ne permet pas une comparaison approfondie entre les deux.

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>Figure 23 : part des forêts selon le type de formation végétale et l'ancienneté (Massif des Bauges)</figcaption></figure>

<table><caption>Tableau 16 : correspondances entre libellés de la BD Forêt V2 et les formations végétales (forêt de Haguenau)</caption><thead><tr><td>Libellés</td><td>Formations végétales</td></tr></thead><tbody><tr><td>FF0</td><td>Forêt fermée sans couvert arboré (coupe rase, jeunes plants, incendie, tempête)</td></tr><tr><td>FF1-00-00</td><td>Forêt fermée à mélange de feuillus</td></tr><tr><td>FF1G01-01</td><td>Forêt fermée de chênes décidus purs</td></tr><tr><td>FF2-52-52</td><td>Forêt fermée de pin sylvestre pur</td></tr><tr><td>FF31</td><td>Forêt fermée à mélange de feuillus prépondérants et conifères</td></tr><tr><td>FF32</td><td>Forêt fermée à mélange de conifères prépondérants et feuillus</td></tr></tbody></table>

Ces résultats montrent que la part des forêts fermées à mélange feuillus-résineux (FF31 et FF32) sont globalement équivalentes en forêt ancienne et en forêt récente, avoisinant les 20 % de leurs surfaces.

En revanche, les forêts de pins sylvestres et de chênes décidus représentent chacune près de 24 % de la surface de la forêt ancienne, contre environ 15 % en forêt récente. Cette tendance est aussi visible pour les forêts de sans couvert arboré, avec 16 % contre 6 %.

Enfin, c'est l'inverse concernant les forêts à mélange de feuillus, qui représentent 16 % de la surface de forêt ancienne contre 35 % en forêt récente.

Ces résultats permettent de mettre en évidence que les végétations forestières de production, avec pins sylvestres, chênes décidus et traces d'exploitation (coupes rases, jeunes plants) sont majoritairement situées en forêt ancienne, tandis que les forêts récentes semblent plutôt constituées de parcelles de reconquête. Cependant, comme expliqué plus
haut, la très grande proportion de forêts anciennes (96,4 % de la forêt) rend les
comparaisons hasardeuses.

Bibliographie citée dans l'annexe 2 :

IGN 2021 (a). – *Cartographie et caractérisation des forêts anciennes de Nouvelle-Aquitaine.*
Institut national de l'information géographique et forestière et Conservatoire Botanique
National Sud-Atlantique. 141 p.+ annexes.

IGN 2021 (b). – Les forêts anciennes. Etat des lieux des forêts déjà présentes dans la première moitié du XIXème siècle. L'IF, synthèse périodique de l'inventaire forestier, 42 : 16 p, réédition.

Lair P. 2011. – *Vers une stratégie de constitution d'un réseau écologique intra-forestier à l'échelle du Massif des Bauges*. Rapport de stage de Master 2 professionnel ingénierie de la biodiversité, université Aix-Marseille III. 83 p.
7.3 Annexe 3. Tableau complet de l'indigénat des types de peuplements

<table><caption>Tableau 17 : tableau de l'indigénat des types de peuplements de la BD Forêt V2, dans les deux zones d'études. La méthode utilisée est détaillée au paragraphe 3.1.3.3.</caption><thead><tr><td>Code</td><td>Types de peuplements</td><td>Forêt de Haguenau</td><td>PNR des Bauges</td></tr></thead><tbody><tr><td>FF0</td><td>Forêt fermée sans couvert arboré (coupe rase, jeunes plants, incendie, tempête)</td><td>Indigène</td><td>Indigène</td></tr><tr><td>FF1-00</td><td>Forêt fermée de feuillus purs en îlots</td><td>Indigène</td><td>Indigène</td></tr><tr><td>FF1G01-01</td><td>Forêt fermée de chênes décidus purs</td><td>Indigène</td><td>Indigène</td></tr><tr><td>FF1G06-06</td><td>Forêt fermée de chênes sempervirents purs</td><td>Non indigène</td><td>Non indigène</td></tr><tr><td>FF1-09-09</td><td>Forêt fermée de hêtre pur</td><td>Indigène</td><td>Indigène</td></tr><tr><td>FF1-10-10</td><td>Forêt fermée de châtaigner pur</td><td>Indigène</td><td>Indigène</td></tr><tr><td>FF1-14-14</td><td>Forêt fermée de robinier pur</td><td>Non indigène</td><td>Non indigène</td></tr><tr><td>FF1-49-49</td><td>Forêt fermée d'un autre feuillus pur</td><td>Indigène</td><td>Indigène</td></tr><tr><td>FF1-00-00</td><td>Forêt fermée à mélange de feuillus</td><td>Indigène</td><td>Indigène</td></tr><tr><td>FF2-00</td><td>Forêt fermée de conifères purs en îlots</td><td>Indigène</td><td>Indigène</td></tr><tr><td>FF2-51-51</td><td>Forêt fermée de pin maritime pur</td><td>Non indigène</td><td>Non indigène</td></tr><tr><td>FF2-52-52</td><td>Forêt fermée de pin sylvestre pur</td><td>Indigène</td><td>Indigène</td></tr><tr><td>FF2G53-53</td><td>Forêt fermée de pin laricio ou pin noir pur</td><td>Non indigène</td><td>Non indigène</td></tr><tr><td>FF2-57-57</td><td>Forêt fermée de pin d'Alep pur</td><td>Non indigène</td><td>Non indigène</td></tr><tr><td>FF2G58-58</td><td>Forêt fermée de pin à crochets ou pin cembro pur</td><td>Non indigène</td><td>Indigène</td></tr><tr><td>FF2-81-81</td><td>Forêt fermée d'un autre pin pur</td><td>Non indigène</td><td>Non indigène</td></tr><tr><td>FF2-80-80</td><td>Forêt fermée à mélange de pins pur</td><td>Indigène</td><td>Indigène</td></tr><tr><td>FF2G61-61</td><td>Forêt fermée de sapin ou épicéa</td><td>Indigène</td><td>Indigène</td></tr><tr><td>FF2-63-63</td><td>Forêt fermée de mélèze pur</td><td>Non indigène</td><td>Indigène</td></tr><tr><td>FF2-64-64</td><td>Forêt fermée de douglas pur</td><td>Non indigène</td><td>Non indigène</td></tr><tr><td>FF2-91-91</td><td>Forêt fermée d'un autre conifère pur autre que pin</td><td>Non indigène</td><td>Non indigène</td></tr><tr><td>FF2-90-90</td><td>Forêt fermée à mélange d'autres conifères</td><td>Non indigène</td><td>Non indigène</td></tr><tr><td>FF2-00-00</td><td>Forêt fermée à mélange de conifères</td><td>Indigène</td><td>Indigène</td></tr><tr><td>FF31</td><td>Forêt fermée à mélange de feuillus prépondérants et conifères</td><td>Indigène</td><td>Indigène</td></tr><tr><td>FF32</td><td>Forêt fermée à mélange de conifères prépondérants et feuillus</td><td>Indigène</td><td>Indigène</td></tr><tr><td>FO0</td><td>Forêt ouverte sans couvert arboré</td><td>Indigène</td><td>Indigène</td></tr><tr><td>FO1</td><td>Forêt ouverte de feuillus purs</td><td>Indigène</td><td>Indigène</td></tr><tr><td>FO2</td><td>Forêt ouverte de conifères purs</td><td>Indigène</td><td>Indigène</td></tr><tr><td>FO3</td><td>Forêt ouverte à mélange de feuillus et conifères</td><td>Indigène</td><td>Indigène</td></tr><tr><td>FP</td><td>Peupleraie</td><td>Non indigène</td><td>Non indigène</td></tr></tbody></table>