# La Spectroscopie proche infrarouge au service de la détermination des essences forestières

Nassim Belmokhtar, Rémy Gobin, Nathalie Boizot, Orlane Touzet, Arnaud Dowkiw

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Nassim Belmokhtar, Rémy Gobin, Nathalie Boizot, Orlane Touzet, Arnaud Dowkiw. La Spectroscopie proche infrarouge au service de la détermination des essences forestières. 26èmes Rencontres HélioSPIR, CIRAD; INRAE; IRD, Jun 2025, Montpellier, France. 10.19182/agritrop/00240. hal-05150363

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# La Spectroscopie proche infrarouge au service de la détermination des essences forestières

26èmes Rencontres HélioSPIR 24-25 Juin 2025

Nassim BELMOKHTAR

Rémy GOBIN

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RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Egalité
Fraternité

INRAO

BioForA

PHENOBOTS
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# Les essences forestières en France métropolitaine

## Une répartition hétérogène

**Essences principales** : (64 %) Feuillus vs (34 %) Résineux.

**Surface forestière** : progression de 20 % depuis 1985 ~ 17 millions d'hectares, soit environ 31% du territoire.

**Riche diversité** : Plus de 190 essences d'arbres recensées, avec environ 30 principales espèces ligneuses utilisées en sylviculture ou industries du bois.

**Répartition** : Dépend des conditions climatiques, altitude, sols, et usages forestiers.

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Source : IGN, inventaire forestier national 2019.

La forêt en région Centre-Val de Loire

- 25 % du territoire

- 88 % de forêts privées

- 61 % de chênes

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## Pourquoi identifier les espèces forestières ?

### Un enjeu crucial

- Connaitre les espèces présentes afin de mieux protéger les écosystèmes

- Planifier l'exploitation forestière de manière durable, en sélectionnant les espèces à couper ou à préserver pour maintenir l'équilibre écologique et assurer la régénération des forêts

- Surveiller les changements environnementaux (climat, pollution, maladies) et leur impact sur la forêt (indicateur)

- Optimiser leur utilisation de certaines espèces d'importance économique

- Contribue à la recherche en écologie, en botanique et en zoologie, permettant de mieux comprendre les interactions entre les organismes et leur environnement

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Comment identifier les espèces forestières ?

Les méthodes classiques existent, mais elles ne sont pas adaptées au haut débit.

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Modèle de vibration
entre 2 atomes
(C-H, O-H, N-H...)

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• Masses différentes

• Forces de liaison différentes

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Vibration différentes enregistrées dans un
spectre NIRS
La spectroscopie proche infrarouge à Phénobois (BioForA)

Des équipements de terrain et de laboratoire

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* Gammes et résolution spectrales variables

- Avec plus au moins de préparation d'échantillons

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INRAO
Quelques exemples d'identification d'espèces forestières

Essentiellement en région Centre-Val de Loire

* Le chêne

• Le frêne

• Le mélèze

• Le peuplier

• L'orme

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> Le chêne

Plusieurs espèces morphologiquement proches...et des hybrides

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Prise de spectres en forêt sur 70 arbres vivants

- 4 mesures par arbres

- Sous l'écorce (cambium)

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<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>chêne pédonculé
(Quercus Robus L.)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>chêne sessile
(Quercus Petraea L.)</figcaption></figure>

Identification de deux espèces majeures de la forêt française:

- Les chênes pédonculés (Quercus robur)

- Les chênes sessiles (Quercus petraea)

- Forte ressemblance morphologique

- Interfertiles, même nombre de chromosomes (24), se croisent librement
# Le chêne

## Analyse des données spectrales

Acquisition -> Prétraitements -> ACP (structure et outliers) -> Jeux de cal et val -> Cross-Validation (PLS)

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Différence d'absorbance entre espèces à 1365 (cellulose) et **1440 nm** (lignine et **extractibles**)

<table><thead><tr><th></th><th>hybrid</th><th>pedonculate</th><th>sessile</th></tr></thead><tbody><tr><th>Sensitivity</th><td>0.75000</td><td>0.7857</td><td>0.9545</td></tr><tr><th>Specificity</th><td>0.93617</td><td>0.9744</td><td>0.9000</td></tr></tbody></table>

Accuracy : 0.8868

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# Le chêne

## Modèles SPIR en forêt sur rondelles fraîches

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### Prise de spectres sur matériau frais

Plusieurs tissus (4 barreaux) :

* 1.2.3.4 xylème

* 5.6.7.8 aubier

* 9.10.11.12 duramen externe

* 13.14.15.16 duramen interne

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### Résultats sur le xylème

<table><tr><td>Précision</td><td>90,67 %</td></tr><tr><td>Détection pédonculé</td><td>85,71 %</td></tr><tr><td>Détection sessile</td><td>93,62 %</td></tr></table>

<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>PLS-DA cross validation (rondelles)</figcaption></figure>
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# Le frêne

## Une essence menacée – Spectromètre de laboratoire (bourgeons)

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Frêne

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* Cinquième essence feuillue de la forêt française

* Bois de bonne qualité

* Utilisé en plantation d'ornement

espece-lieu de prélèvement

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<table><thead><tr><th>Prediction</th><th>angustifolia</th><th>Excelsior</th><th>hybrid</th></tr></thead><tbody><tr><td>Sensitivity</td><td>0.9587</td><td>1.0000</td><td>0.9184</td></tr><tr><td>Specificity</td><td>0.9688</td><td>1.0000</td><td>0.9750</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th>Test</th><th>angustifolia</th><th>Excelsior</th><th>hybrid</th></tr></thead><tbody><tr><td>Sensitivity</td><td>0.8158</td><td>0.9375</td><td>0.8462</td></tr><tr><td>Specificity</td><td>0.9111</td><td>0.9020</td><td>0.9714</td></tr></tbody></table>

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Accuracy : 96,39 %

Accuracy : 86,75 %
# Le mélèze

## Résistance à la sécheresse – Spectromètre de laboratoire (aiguilles)

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**Mélèze du Japon (Larix kaempferi)** : Espèce asiatique, souvent appréciée pour sa croissance rapide et sa qualité de bois. Adaptée à des conditions climatiques différentes de celles d'Europe.

**Mélèze d'Europe (Larix decidua)** : Espèce autochtone européenne, bien adaptée aux conditions locales, souvent utilisée en reboisement et sylviculture.

**Hybrides (Larix × eurolepis)** : Résultant du croisement entre les deux espèces, ils combinent souvent la croissance rapide du mélèze du Japon avec la rusticité et l'adaptation du mélèze d'Europe.

<figure><img src="image_46.png" /></figure>

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<table><thead><tr><th>Prediction</th><th>Europe</th><th>Hybrid</th><th>Japan</th></tr></thead><tbody><tr><td>Sensitivity</td><td>1.0000</td><td>0.9107</td><td>0.9737</td></tr><tr><td>Specificity</td><td>0.9615</td><td>0.9886</td><td>0.9717</td></tr></tbody></table>

Accuracy : 95,83 %

<table><thead><tr><th>Test</th><th>Europe</th><th>Hybrid</th><th>Japan</th></tr></thead><tbody><tr><td>Sensitivity</td><td>1.0000</td><td>0.8333</td><td>0.8947</td></tr><tr><td>Specificity</td><td>0.9767</td><td>0.9167</td><td>0.8966</td></tr></tbody></table>

Accuracy : 87,50 %
# Discrimination d'espèces du genre Populus (R. Gobin, P. Poupart)

* Echantillonnage : n = 162, collection GIS Peuplier, pépinière de Guémené-Penfao (44), Mai 2022

* Acquisition des spectres : MicroNIR, feuilles fraîches, face adaxiale

* Analyse : 8 prétraitements, 10 échantillons par espèce pour la calibration, PLSR-DA

<table><thead><tr><th></th><th>Nb<br>outliers</th><th>Nb variables<br>latentes</th><th>Taux<br>d'erreur (CV)</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>raw</strong></td><td><strong>3</strong></td><td><strong>19</strong></td><td><strong>0.02</strong></td></tr><tr><td>snv</td><td>3</td><td>15</td><td>0.04</td></tr><tr><td>dt</td><td>2</td><td>12</td><td>0.05</td></tr><tr><td>der1</td><td>1</td><td>19</td><td>0.07</td></tr><tr><td>der2</td><td>3</td><td>20</td><td>0.04</td></tr><tr><td>msc</td><td>3</td><td>17</td><td>0.03</td></tr><tr><td>msc der2</td><td>1</td><td>17</td><td>0.06</td></tr><tr><td>base</td><td>3</td><td>13</td><td>0.05</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th>Espèce</th><th>Nb<br>échantillons</th></tr></thead><tbody><tr><td>P. deltoides (DD)</td><td>13</td></tr><tr><td>P. x canadensis<br>(DN)</td><td>26</td></tr><tr><td>P. maximowiczii<br>(MM)</td><td>38</td></tr><tr><td>P. nigra (NN)</td><td>44</td></tr><tr><td>P. maximowiczii x<br>P. trichocarpa (TM)</td><td>23</td></tr><tr><td>P. trichocarpa (TT)</td><td>18</td></tr></tbody></table>

## Validation sur le jeu de test

<table><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2"></th><th colspan="6">Référence</th></tr><tr><th>DD</th><th>DN</th><th>MM</th><th>NN</th><th>TM</th><th>TT</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="6">Prédiction</td><td>DD</td><td>3</td><td>0</td><td>0</td><td>4</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>DN</td><td>0</td><td>16</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>MM</td><td>0</td><td>0</td><td>25</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>NN</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>29</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>TM</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>13</td><td>0</td></tr><tr><td>TT</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>8</td></tr></tbody></table>

Précision : 0.95
# Discrimination d'espèces du genre Ulmus

R. Gobin, A. Desgroux, S. Matz, C. Joyeau, M. Rondouin, P. Poupart

- Echantillonnage : 2 pépinières (Nogent-sur-Vernisson, Guémené-Penfao), 2 espèces (Ulmus laevis et Ulmus minor), n = 120

- Acquisition des spectres : MicroNIR, feuilles fraîches, face adaxiale

- Analyse : 5 prétraitements, absence d'outlier, train/test : 0.7/0.3, PLSR-DA

## ACP sur les spectres bruts

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## Calibration

<table><thead><tr><th></th><th>Nb variables<br>latentes</th><th>Taux<br>d'erreur (CV)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="6">Prétraitements</td><td>raw</td><td>13</td><td>0.08</td></tr><tr><td>snv</td><td>12</td><td>0.09</td></tr><tr><td>dt</td><td>17</td><td>0.13</td></tr><tr><td><strong>der1</strong></td><td><strong>19</strong></td><td><strong>0.06</strong></td></tr><tr><td>der2</td><td>13</td><td>0.08</td></tr><tr><td>msc</td><td>10</td><td>0.09</td></tr></tbody></table>

## Validation sur le jeu de test

<table><thead><tr><th rowspan="2">Prédiction</th><th colspan="2">Référence</th></tr><tr><th>U. laevis</th><th>U. minor</th></tr></thead><tbody><tr><td>U. laevis</td><td>21</td><td>2</td></tr><tr><td>U. minor</td><td>0</td><td>14</td></tr></tbody></table>

Précision : 0.95
# Discrimination d'espèces du genre Ulmus

R. Gobin, A. Desgroux, S. Matz, C. Joyeau, M. Rondouin, P. Poupart

Calibration : Nogent-sur-Vernisson → Jeu de test : Guémené-Penfao

Calibration : Guémené-Penfao → Jeu de test : Nogent-sur-Vernisson

## Calibration

<table><thead><tr><th></th><th>Nb variables<br>latentes</th><th>Taux<br>d'erreur (CV)</th></tr></thead><tbody><tr><td>raw</td><td>15</td><td>0.11</td></tr><tr><td>snv</td><td>15</td><td>0.11</td></tr><tr><td>dt</td><td>14</td><td>0.11</td></tr><tr><td>der1</td><td>16</td><td>0.10</td></tr><tr><td><b>der2</b></td><td><b>14</b></td><td><b>0.09</b></td></tr><tr><td>msc</td><td>13</td><td>0.11</td></tr></tbody></table>

## Validation sur le jeu de test

<table><thead><tr><th rowspan="2">Prédiction</th><th colspan="2">Référence</th></tr><tr><th>U. laevis</th><th>U. minor</th></tr></thead><tbody><tr><td>U. laevis</td><td>24</td><td>3</td></tr><tr><td>U. minor</td><td>6</td><td>28</td></tr></tbody></table>

Précision : 0.85

## Calibration

<table><thead><tr><th rowspan="2">Prétraitements</th><th rowspan="2"></th><th>Nb variables<br>latentes</th><th>Taux<br>d'erreur (CV)</th></tr><tr><th>latentes</th><th>d'erreur (CV)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="5">raw</td><td>snv</td><td>12</td><td>0.01</td></tr><tr><td><b>dt</b></td><td><b>7</b></td><td><b>0.02</b></td></tr><tr><td>der1</td><td>12</td><td>0.01</td></tr><tr><td>der2</td><td>13</td><td>0.02</td></tr><tr><td>msc</td><td>12</td><td>0.01</td></tr></tbody></table>

## Validation sur le jeu de test

<table><thead><tr><th rowspan="2">Prédiction</th><th colspan="2">Référence</th></tr><tr><th>U. laevis</th><th>U. minor</th></tr></thead><tbody><tr><td>U. laevis</td><td>24</td><td>5</td></tr><tr><td>U. minor</td><td>6</td><td>25</td></tr></tbody></table>

Précision : 0.82

Très bonne calibration avec le regroupement des deux pépinières
## Conclusions & perspectives

### Principales conclusions :

* Performances variables, mais des prédictions globalement bonnes (accuracy > 80 %)

* Efficacité des spectromètres de terrain → permet l'identification directement sur le terrain

* Possibilité d'intégrer ces outils dans les programmes de sélection et de phénotypage haut débit

### Perspectives :

* Développement de bases spectrales plus larges, en incluant davantage de forêts et de dispositifs sur la métropole

* Standardisation des protocoles d'acquisition et d'analyse

* Exploration du potentiel des spectromètres bas coût pour faciliter le transfert vers la filière forêt-bois

* Élargissement à d'autres essences et espèces forestières d'intérêt

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