# Élaboration d'un diagnostic post-exploitation par télédétection spatiale pour la gestion des forêts de Guyane

Valéry GOND¹

Stéphane GUITET²

¹ Cirad, UR 36
Umr Ecofog Guyane française
Faculté de foresterie de l'Université Laval
GIV OA6 Québec, Canada

² Onf
Direction régionale de Guyane
Service bois et gestion durable
BP 700
97307 Cayenne cedex
France

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>**Figure 1.**
L'image Spot-5 est découpée autour de la parcelle (vecteur RFE42 en blanc). Ici les trois canaux principaux sont représentés (XS4 dans le rouge, XS3 dans le vert et XS2 dans le bleu).</figcaption></figure>
## RÉSUMÉ

ÉLABORATION D'UN DIAGNOSTIC
POST-EXPLOITATION PAR
TÉLÉDÉTECTION SPATIALE POUR LA
GESTION DES FORÊTS DE GUYANE

Cette étude s'inscrit dans le cadre du
suivi de l'exploitation forestière à
faible impact en forêt tropicale
humide. L'importance des dégâts
liés à l'exploitation forestière condi-
tionne fortement la durabilité de
cette activité et un contrôle efficace
de la qualité des travaux forestiers
s'impose donc au gestionnaire. Dans
cette étude, l'imagerie satellitaire
aide à suivre la progression des chan-
tiers d'exploitation et à estimer les
dégâts, par l'acquisition d'images en
cours et en fin d'exploitation des par-
celles. L'analyse d'images à haute
résolution (10 m) permet de bien
identifier les trouées d'abattage et
certaines pistes de débusquage.
Ainsi, on a une évaluation de l'ouver-
ture de la canopée. Plusieurs par-
celles ont été étudiées en Guyane
française. Pour chacune d'entre elles,
un diagnostic simple a été mis en
place pour évaluer l'intensité d'ex-
ploitation, relever les pistes créées et
les pertes de bois. L'outil satellite
permet alors de mieux considérer la
qualité de l'exploitation et d'en tirer
les conséquences vis-à-vis de l'ex-
ploitant. Cette étude a permis de
démontrer l'utilité de la télédétection
pour identifier les concentrations de
dégâts après exploitation forestière.
Une validation de l'outil a été menée
grâce à une base de données de suivi
d'exploitation et par des missions de
terrain. Cet outil de contrôle post-
exploitation peut désormais s'auto-
matiser de façon à le rendre totale-
ment opérationnel pour le gestion-
naire forestier.

**Mots-clés :** exploitation forestière sélective, contrôle de l'impact d'exploitation, Guyane française, télé-détection, gestion forestière.

## ABSTRACT

REMOTE SENSING IN POST-LOGGING
DIAGNOSES FOR FOREST
MANAGEMENT IN FRENCH GUIANA

This study is part of the activities car-
ried out to monitor low-impact log-
ging operations in humid tropical
forests. The sustainability of these
activities is highly dependent on the
scale of logging damage, and man-
agers therefore need to carry out
effective checks on the quality of
forestry work. In this study, remote
sensing was used to track the exten-
sion of logging operations and to
assess damage, through images
acquired during and after logging in
each parcel. Analysis of the high-res-
olution images (10 m) clearly identi-
fies logged-over clearings and some
skidding tracks, allowing assess-
ments of gaps opening up in the
canopy. Several parcels were moni-
tored in this French Guiana study. A
simple diagnostic procedure was
established for each parcel to assess
logging intensity and identify new
logging tracks and timber losses. The
remote sensing tool thus helps to
make more accurate assessments of
logging quality and to draw relevant
conclusions for the logging company.
The study has demonstrated the use-
fulness of remote sensing to identify
damage after logging. The quality of
restitution of the damage was vali-
dated by means of a database on the
logging terrain and through field mis-
sions. This post-logging inspection
tool can now be automated for fully
operational use by forest managers.

**Keywords:** selective logging, logging impact inspections, French Guiana, remote sensing, forest management.

## RESUMEN

ELABORACIÓN DE UN DIAGNÓSTICO
POST-APROVECHAMIENTO
MEDIANTE TELEDETECCIÓN ESPACIAL
PARA EL MANEJO DE LOS BOSQUES
DE LA GUAYANA

Este estudio se encuadra dentro del seguimiento del aprovechamiento forestal de bajo impacto en bosques tropicales húmedos. La importancia de los daños derivados del aprovechamiento forestal condiciona mucho la sostenibilidad de esta actividad y hace necesario un control eficaz de la calidad de las tareas forestales por parte de los administradores. En este estudio, la imagen satelital ayuda a seguir la progresión de las zonas en aprovechamiento y a estimar los daños mediante la adquisición de imágenes en el transcurso y al final de la explotación de las parcelas. El análisis de imágenes de alta resolución (10 m) permite una buena identificación de las áreas de corta y algunas vías de desembosque. De este modo, se dispone de una evolución de la apertura del dosel. Se estudiaron varias parcelas en la Guayana francesa. En cada parcela, se estableció un diagnóstico simple para evaluar la intensidad del aprovechamiento, determinar las vías de saca creadas y las pérdidas de madera. Las imágenes de satélite permiten apreciar mejor la calidad del aprovechamiento y extraer consecuencias de cara a los contratistas. Este estudio permitió demostrar la utilidad de la teledetección para identificar los daños tras un aprovechamiento forestal. Se efectuó una validación de la calidad de la restitución de daños gracias a una base de datos del área de aprovechamiento y a visitas de campo. Esta herramienta de control post-aprovechamiento puede ahora automatizarse y así estará totalmente operativa para el ordenador forestal.

**Palabras clave:** aprovechamiento forestal selectivo, control del impacto del aprovechamiento, Guayana francesa, teledetección, manejo forestal.
## Le contrôle de l'exploitation : étape essentielle d'une exploitation forestière durable

L'exploitation en forêt tropicale humide est une intervention sylvicole particulièrement délicate car elle s'effectue sur un milieu naturel extrêmement complexe et diversifié. La préservation des fonctions écologiques essentielles de la forêt et la garantie d'une reconstitution du peu- plement à court ou moyen terme dépendent essentiellement des capacités du gestionnaire à maîtriser les impacts directs et indirects occa- sionnés par l'exploitation (PEREIRA et al., 2002 ; TER STEEGE et al., 2002 ; SIST, NGUYEN-THÉ, 2002 ; DECON- CHAT, BALENT, 2001). L'étude des dif- férents impacts, directs et indirects (tassement des sols, blessures des tiges d'avenir, ouverture de la cano- pée...), et le développement de méthodes visant à les limiter consti- tuent de fait un thème très important de la recherche forestière tropicale (RIL : Reduced impact logging) et mobilisent déjà de nombreux efforts (SIST et al., 2003 ; FREDERICKSEN, PARIONA, 2002 ; VAN DER HOUT, 1999). La mise en place d'une exploi- tation à faible impact est en effet une démarche essentielle en vue de l'ob- tention d'une écocertification et se révèle par ailleurs être un atout finan- cier et commercial au même titre qu'un atout écologique et environne- mental (HOLMES et al., 2002 ; HUTH, DITZER, 2001).

À l'heure actuelle, en Guyane, l'exploitation mise en œuvre par les entreprises forestières est de type conventionnel, c'est-à-dire peu orga- nisée et non planifiée sur le terrain. Une étude globale, menée par l'Office national des forêts (Onf) entre 2003 et 2005 sur plus de 3 000 ha exploi- tés, a ainsi mis en lumière d'impor- tantes pertes en forêt de matières valorisables (surbilles, purges exces-

sives, oublis de grumes), équivalant à près de 13 % du volume effective- ment sorti, et des dégâts concernant plus de 20 % de l'aire basale du peu- plement (GUITET, 2005). De fait, un contrôle accru des chantiers d'exploi- tation par le gestionnaire public s'avère nécessaire afin d'améliorer la qualité générale des exploitations et de s'assurer de la mise en pratique des méthodes à faible impact préco- nisées. Les contrôles effectués par des agents sur le terrain coûtent cependant relativement cher au regard des prix de vente des bois (5 €/m³ contre 12 €/m³). Faciliter ces opérations par un pilotage préalable

permettrait de les rendre plus effi- caces et donc moins onéreuses dans un processus opérationnel.

L'outil qu'est la télédétection a déjà fait la preuve qu'il était possible de distinguer les espaces forestiers exploités des autres occupations du sol et d'appréhender l'impact de l'exp- loitation forestière sur la canopée en termes d'ouverture à partir d'ima- gerie satellitaire (FURUSAWA et al., 2004 ; SOUZA et al., 2003 ; READ et al., 2003 ; ASNER et al., 2002). En revanche, son opérationnalité n'a pas encore été pleinement démon- trée dans le but d'un contrôle fin des exploitations par les gestionnaires.

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

a

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

b

**Figure 2.**
Résultat du filtre spectral dans le MIR, Ndvi et Ndwi. Les pixels remplissant les trois conditions décrites dans le tableau I ont une valeur trois fois positive et s'affichent en blanc (a). Tous les pixels blancs sur cette image sont donc considérés comme ayant un comportement spectral anormal pour une forêt tropicale humide. Ils sont donc isolés (b).
<table><caption>Tableau I.
Récapitulatif des valeurs seuils utilisées.</caption><thead><tr><td>Canaux ou néo-canaux utilisés</td><td>Gamme spectrale conservée</td></tr></thead><tbody><tr><td>MIR</td><td>[0,10 : 0,19]</td></tr><tr><td>Ndvi</td><td>[0,25 : 0,60]</td></tr><tr><td>Ndwi</td><td>[-0,1 : 0,27]</td></tr></tbody></table>

## Objectif

L'objectif de la présente étude est de combler cette lacune en mettant à la disposition du gestionnaire un outil performant et fiable, fondé sur la télédétection, lui permettant de piloter l'exploitation finement et à meilleur coût, tout en obtenant une vue synthétique des impacts pour déboucher sur un diagnostic post-exploitation précis.

## Matériel

Cinq sites d'étude localisés dans la forêt aménagée de Régina-Saint-Georges ont été choisis par l'Onf suivant les exploitations en cours et de façon à représenter un échantillon des principales entreprises d'exploitation en activité. Il s'agit des parcelles Maripa 64, Maripa 81, Maripa 87, Roche Fendée 22 et Roche Fendée 42.

Nous avons utilisé le capteur Hrg du satellite Spot-5 à 10 m de résolution. Une image fait 60 km de côté. Ce capteur possède quatre canaux, ou bandes spectrales : le vert-jaune-B1 [0,50-0,59 µm] et le rouge-B2 [0,61-0,68 m] donnant des informations sur l'absorption du spectre solaire par les feuilles ; le proche infrarouge-B3 [0,78-0,89 µm] informant sur la structure interne des feuilles et sur la biomasse ; le moyen infrarouge-MIR [1,58-1,75 µm] qui est sensible à la structure foliaire et au contenu en eau de la végétation (d'une résolution spatiale de 20 m).

L'image utilisée a été acquise le 7 novembre 2005 par la station de réception Seas-Guyane. Un autre jeu de données satellitaires a été utilisé. Il s'agit des données radar de la mission Nasa-Srtm (Shuttle radar topographic mission) qui permet de reconstituer le relief grâce aux valeurs d'altitude. Une correction géométrique a toutefois été nécessaire pour rendre ce jeu compatible avec les données Spot-5. Ces données ont une précision horizontale (la résolution) de 90 m et une précision verticale de 11 m. L'image Spot-5 a permis un excellent positionnement géographique grâce à son système à bord de géolocalisation et s'est révélée un excellent moyen de restitution visuelle pour l'interprétation (canal panchromatique à 2,5 m de résolution [0,49-0,69 µm]). Les données Srtm ont également servi à restituer en trois dimensions les parcelles afin de mieux visualiser le contexte de chaque exploitation.

Parallèlement, des relevés de terrain ont été réalisés par l'Onf sur les mêmes sites d'étude. Il s'agit de données Gps (Global positioning system) relevant le tracé des pistes et la position des souches d'arbres sur les parcelles exploitées. Enfin, deux missions de terrain (2 mai et 15 juin 2006) ont été menées pour la validation des interprétations d'images.

## Méthode

Le fichier vecteur délimitant chaque parcelle d'étude a été extrait de la base de données spatiales de l'Onf. La base de données complète a permis de récupérer chaque parcelle étudiée indépendamment les unes des autres. Sur l'image satellite du 7 novembre 2005 a été repérée la localisation des parcelles étudiées. Sur la figure 1, la position de la parcelle de Roche Fendée 42 a été tracée. La qualité de géoréférencement de l'image Spot-5 a permis de s'affranchir d'une rectification manuelle. Afin de garantir une bonne cohérence radiométrique et la pérennité des algorithmes dans le temps (suivi temporel possible), la calibration radiométrique des données Spot-5 a été effectuée par nos soins. Le passage en luminance puis en réflectance a été réalisé d'après MEYGRET (2004).

Aucune correction atmosphérique n'a pu être réalisée. Le peu d'informations sur le contenu atmosphérique local n'a pas permis de faire d'évaluation quantitative de l'épaisseur atmosphérique (ozone et vapeur d'eau). Nous n'avons pas effectué de correction par la technique des « black-targets » étant donné la petitesse des parcelles et leur éloignement des zones de calage nécessaires à la mise en place d'une telle procédure.

Un masque de chaque parcelle a été appliqué à l'image d'origine afin d'isoler les sites d'étude. La méthode développée pour déterminer et cartographier les impacts liés à l'exploitation forestière est basée sur l'analyse des contrastes locaux (GOND et al., 2004). À partir des données spectrales obtenues, deux nouveaux canaux ou indices ont été calculés : le Ndvi ou $(β3 - β2)/(β3 + β2)$ et le Ndwi (GAO, 1996) ou $(β3 - MIR)/(β3 + MIR)$. Ces derniers combinés au canal MIR ont permis d'observer les zones contrastées au sein de la canopée (GOND et al., 2003; GOND, BROGNOLI, 2005). Ainsi, les zones d'impact sont clairement perceptibles par l'amplification des contrastes forêt/non-forêt. Sur
l'image, les valeurs extrêmes des
objets à identifier ont été repérées
manuellement sur notre parcelle de
travail (Roche Fendée 42). À partir de
ces informations, un seuil bas et un
seuil haut sont définis pour chaque
canal utilisé (tableau I). Ces seuils sont
ensuite appliqués (figure 2a) pour iso-
ler les pixels répondant aux critères de
réflectance caractéristiques des activi-
tés liées à l'exploitation forestière
(figure 2b).

Un premier problème récurrent
dans l'utilisation des capteurs satel-
lites optiques est la présence de
nuages. Très nombreux en Guyane en
toute saison, les nuages sont un fac-
teur limitant pour faire des estima-
tions complètes, même sur de petites
zones comme les parcelles foresi-
tières. Une délimitation manuelle des
zones cachées (nuages et ombres
nuageuses) a été effectuée. Le
masque ainsi réalisé sert à éliminer
des calculs de surface les parties
cachées de la parcelle étudiée.

Un second problème est lié à la
présence de chablis naturels qui peut
affecter le filtre. Par confusion spec-
trale (avec les gros chablis récents),
on a alors une légère surestimation
des surfaces affectées par l'exploita-
tion forestière. Étant donné la diffi-
culté de séparer ces chablis récents
et les coupes, on préconise de faire
cette opération « à la main ». Par
comparaison et interprétation directe
à l'écran, on « gomme » les pixels
identifiés comme chablis. Ainsi, on
obtient les surfaces réellement affec-
tées par l'exploitation forestière. Le
même procédé permet d'isoler les
infrastructures (routes et pistes).

Une fois isolées les zones affec-
tées par l'exploitation forestière, la
vectorisation automatique de ces
pixels permet une intégration rapide
de toutes ces couches d'informations
dans le système d'information géo-
graphique utilisé par l'Onf (en l'oc-
currence Arc-Gis®). Ces informations
surfaciques spatialisées ont permis
des calculs statistiques par parcelle.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**Figure 3.**
Évaluation de la bonne correspondance entre les trouées détectées et la position des souches au sol. Sur l'image (fond cyan et orange) sont matérialisées les pistes de débardage en linéaire vert foncé, les trouées en vecteur rouge et les souches par des croix noires.</figcaption></figure>

Afin de bien interpréter les
zones perturbées par l'exploitation
forestière, deux données complémen-
taires ont été utilisées. La combinai-
son des données panchromatiques à
2,5 m de résolution avec les données
à 10 m et les données Srtm à 90 m de
résolution a permis de rendre compte
du relief tout en visualisant très préci-
sément la structure de la canopée.

Une première validation a été réa-
lisée grâce à l'utilisation de la base de
données terrain de l'Onf. Une compa-
raison visuelle a été effectuée sur les
cinq sites d'étude afin de voir si les
trouées détectées correspondaient
effectivement à la présence d'une
souche relevée sur le terrain. La valida-
tion de terrain a été réalisée afin de
s'assurer de la bonne identification des
trouées d'abattage. Le repérage Gps a
alors permis de localiser les zones de
chute des houppiers et de les interpré-
ter directement sur place. Ces valida-
tions ont fait l'objet d'un positionne-
ment précis mais pas d'un calcul de
surface qui aurait pu être comparé avec
les surfaces estimées par le traitement
des données satellitaires. La lourdeur
de la procédure de mesure de surface
(avec un télémètre laser par exemple ;
COLSON et al., 2006) n'était pas adap-
tée aux besoins de l'étude. Lors de ces

travaux de terrain, le 2 mai 2006, la par-
celle Roche Fendée 42 (qui avait servi à
étalonner la procédure des seuils) a été
inventoriée systématiquement dans
trois secteurs distincts. Le 15 juin 2006
ce sont trois secteurs de la parcelle
Roche Fendée 22 qui ont été visités.
Dans chacun des cas, toutes les trouées
détectées par le filtre ont été contrôlées
(Gps) et comparées avec les données
de la base de données Onf. Ceci dans le
but de qualifier la qualité du filtre dans
la détection des dégâts d'abattage.

Résultats

Les résultats sont illustrés par la
figure 3, où les pistes de débardage
et les souches sont matérialisées.
Ces données peuvent être visuelle-
ment comparées avec les pixels
détectés comme trouées par les don-
nées Spot à 10 m de résolution.

On remarque une bonne locali-
sation des carrés rouges proches des
pistes de débardage et des souches.
Malgré tout, un décalage est percep-
tible. Cela est probablement dû aux
erreurs de positionnement Gps, tou-
jours difficile en forêt (précision de
l'ordre de 10 m). Un décalage de 20 à
30 m peut aussi s'expliquer entre la
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Figure 4.**
Les données à 2,5 m (image du fond) nous permettent de mieux visualiser et d'interpréter l'analyse effectuée à 10 m. Les pistes sont matérialisées en vecteur rouge, les dégâts d'exploitation en vecteur bleu.</figcaption></figure>

souche de l'arbre (positionnée au Gps) et la zone d'impact maximal qui est souvent située au point de chute du houppier.

Une autre façon de procéder dans l'analyse des données a été d'utiliser visuellement l'image couleur à 2,5 m de résolution (figure 4). La meilleure restitution (en rapport avec la figure 3) de la canopée permet de mieux interpréter les contrastes locaux engendrés par l'exploitation. On distingue nettement par reconnaissance visuelle les trouées que l'on ne percevait pas sur l'image à 10 m de résolution (figure 3).

Enfin, l'utilisation des données Srtm permet de visualiser la parcelle en trois dimensions. Cela ne facilite pas l'interprétation des pixels sélectionnés mais permet de mieux comprendre la stratégie de l'exploitant qui évite les pentes. Dans le cas présent, cela permet aussi de bien visualiser la position en sommet de croupe des chablis consécutifs à la mini-tornade de la fin août 2005 (figure 5).

L'analyse complète d'une parcelle (figure 6) confirme bien la bonne correspondance de la position des dégâts d'abattage ou des infrastructures avec les positions de souche et les tracés de piste issus de la base de données terrain de l'Onf.

Le tableau II montre que 89 % de la parcelle Roche Fendée 42 ont été observés et étudiés à cette date (7 novembre 2005). Sur cette zone, près de 15 % ont été repérés en tant que dégâts dans le peuplement (dus à l'exploitation et au coup de vent du 28 août 2005) ; 4 % de la parcelle sont occupés par la piste principale d'accès. Ces chiffres peuvent être comparés aux mesures effectuées par l'Onf sur deux autres parcelles d'intensité d'exploitation comparable, révélant une réduction de la surface terrière après exploitation de 14 à 13 % et une estimation des emprises de piste de débardage de l'ordre de 120 m linéaires par hectare (soit 4 à 5 % de la surface pour 4 m de largeur moyenne) (GUITET, 2005).

Enfin, 0,14 % correspond aux plus récents chablis naturels conservant un contraste fort entre la trouée naturelle et la canopée intacte. Ce dernier chiffre n'est pas absolu pour estimer le taux de chablis dans la parcelle. D'autres filtres sont nécessaires pour obtenir cette information particulière (COLSON et al., 2006).

Le traitement de l'image effectué sur d'autres parcelles exploitées plus anciennement montre que la sensibilité du filtre se dégrade rapidement au cours des mois (tableau III). En effet, deux ans après l'exploitation, les ouvertures détectées sur la parcelle Maripa 64 représentent 2,5 % de la surface, alors que les relevés au sol ont estimé l'ouverture à 5 %. Bien que faiblement exploitée (moins d'une tige par hectare), la parcelle Maripa 81, peu ennuagée, montre aussi un taux d'ouverture extrêmement bas (0,31 %) qui ne reflète pas la situation réelle de la perturbation évaluée au sol plus d'un an après l'exploitation.
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figure 5.** Angle de vision du sud-ouest vers le nord-est. En observant la position des grandes zones dénudées (vecteur rouge) sur cette parcelle, on s'aperçoit qu'elles sont situées en haut de versant, plutôt orientées vers l'est. Cette information permet alors de confirmer l'hypothèse d'un coup de vent ayant déstabilisé le peuplement récemment exploité.</figcaption></figure>

## Discussion

La méthode présentée dans cette étude montre la possibilité de contrôler l'exploitation forestière *a posteriori* par l'identification et la qualification des perturbations de la canopée. Toutefois, trois facteurs limitent sa précision. D'une part, la confusion avec les chablis naturels dans les bas-fonds. D'autre part, le manque de discernement pour les trouées sur les versants perpendiculaires à l'éclairement solaire et à l'angle de vue. Enfin, la présence récurrente de nuages.

Dans l'image du 7 novembre 2005, l'azimut solaire était de 139° et l'angle zénithal de 27° (angle de vue 6°). De ce fait, les trouées situées perpendiculairement aux rayons solaires n'ont pas été détectées par le filtre. Cependant, ce dernier cas est rare et reste limité à de petites surfaces.

En revanche, la difficulté de distinguer les dégâts d'abattage des chablis de bas-fond pose plus de problèmes méthodologiques. On pourrait au préalable identifier ces zones de bas-fond d'après la carte topographique afin d'éviter toute confusion avec les dégâts d'exploitation, laquelle évite systématiquement ces zones au débardage trop difficile. Une autre solution serait de comparer les chablis sur une image prise avant exploitation et de déduire ces chablis de l'image prise après

exploitation. En soustrayant ces deux informations, on obtient les zones effectivement perturbées.

Pour limiter les perturbations atmosphériques, une recommandation serait de prendre soin d'éliminer les petits nuages et leur ombre associée. Ceux-ci perturbent très fortement le signal et peuvent parfois passer inaperçus. Ce n'est qu'avec une attention particulière que l'on peut alors déceler leur présence. Un examen attentif et manuel de chaque parcelle est donc nécessaire pour bien « nettoyer » la parcelle.

Toutefois, l'étude présentée ici est en passe de devenir opérationnelle pour le gestionnaire. La sélection directe de l'objet géographique recherché (dans ce cas, les dégâts d'exploitation) permet d'éviter les lourds traitements de classification supervisée (FURUSAWA et al., 2004) ou l'utilisation de modèles de caractérisation des pixels mixtes (SOUZA et al., 2003). L'avantage de l'approche proposée ici, c'est bien la limitation des calculs afin de rendre opérationnelle la procédure. Une première étape est donc atteinte avec cette étude. Dorénavant, il faudrait s'attacher à quantifier la précision des mesures sur de larges échantillons (une campagne complète de coupe sur l'ensemble du territoire guyanais, par exemple) afin d'étayer ces premiers résultats, avant de les intégrer dans une chaîne automatique d'évaluation des dégâts d'exploitation.

## Conclusion et perspectives

Dans un contexte opérationnel comme en Guyane où moins de cinquante parcelles sont mises en exploitation chaque année (12 à 15 000 ha), le traitement proposé ici représenterait six à huit jours de traitement des images pour réaliser une couverture complète des trois zones actuellement travaillées (Counami, piste de Bélizon, secteur de Régina-Saint-Georges). Comme les parcelles mises en exploitation peuvent être éloignées les unes des autres, plusieurs images devront être traitées. La possibilité d'automatiser la procédure devrait permettre prochainement de réduire encore les temps de calcul (JOUBERT et al., 2008). On peut estimer qu'en un ou deux jours, comprenant les calculs, la manipulation de la base de données des parcelles et la gestion des fichiers, les traitements pourraient être réalisés. Bien que l'activité d'exploitation s'intensifie en saison sèche, les chantiers peuvent durer plusieurs mois. De fait, le traitement trimestriel de trois images correspondant à ces trois secteurs permettrait de couvrir une majorité des coupes de façon régulière et de quantifier au mieux les ouvertures en palliant les pertes de sensibilité du filtre. Ces images peuvent ainsi permettre de préparer effi-
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>**Figure 6.**</figcaption></figure>

Superposition sur l'image à 10 m de résolution (image du fond) des layons de débardage (linéaire noir) et de la localisation des souches (croix rouges) sur le vecteur de localisation des impacts (vecteur blanc).

**Tableau II.**

Récapitulatif des statistiques simples de la parcelle étudiée.

<table><thead><tr><td>Roche Fendée 42</td><td>Surface (ha)</td><td>Zone étudiée (% de la parcelle)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Zone étudiée</td><td>213,9 (sur 238,5)</td><td>89,68</td></tr><tr><td>Dégâts</td><td>32</td><td>14,96</td></tr><tr><td>Piste principale</td><td>8,1</td><td>3,78</td></tr><tr><td>Artefacts</td><td>0,3</td><td>0,14</td></tr></tbody></table>

**Tableau III.**

Résultats obtenus sur d'autres parcelles étudiées de la même image.

<table><thead><tr><td>Parcelles étudiées</td><td>Intensité d'exploitation</td><td>Ancienneté de la coupe (mois)</td><td>Surface totale (ha)</td><td>Hors ombres et nuages (%)</td><td>Ouvertures détectées (%)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Maripa 64</td><td>3</td><td>21</td><td>178</td><td>54</td><td>2,50</td></tr><tr><td>Maripa 81</td><td>1</td><td>31</td><td>147</td><td>80</td><td>0,31</td></tr><tr><td>Maripa 87</td><td>2</td><td>1</td><td>225</td><td>63</td><td>3,77</td></tr><tr><td>Roche Fendée 22</td><td>2</td><td>En cours</td><td>272</td><td>79</td><td>6,97</td></tr><tr><td>Roche Fendée 42</td><td>4,5</td><td>17</td><td>238</td><td>90</td><td>19</td></tr></tbody></table>
cacement les opérations de contrôle
sur le terrain en repérant à l'avance
les secteurs les plus intéressants à
visiter : constatation d'exploitation
hors parcelle (outrepasse) ou dans
des zones souhaittes à l'exploitation
/site d'intérêt écologique, site
archéologique) ; vérification des
méthodes d'abattage sur les sec-
teurs présentant de fortes ouver-
tures ; repérage des secteurs exploi-
tables oubliés par les équipes
d'abattage. Le traitement ayant
donné de bons résultats en Guyane,
il pourra sans problème être appliqué
sur d'autres sites du plateau des
Guyanes ou testé ailleurs dans le
monde forestier tropical.

Remerciements

Cette étude a été menée
conjointement par les agents du
Cirad et de l'Onf grâce à un finance-
ment du ministère de l'Outre-Mer
français sous l'intitulé « Élaboration
d'un diagnostic post-exploitation par
télédétection spatiale pour la gestion
durable des forêts de Guyane ». Arrêté attributif de subvention n° 04 D 07. Un remerciement particulier
pour Jean-Pierre Simonnet (agent Onf
du secteur de Régina).

Références
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