Résumé
Les forêts tropicales représentent la majeure partie de la biodiversité terrestre. Aujourd’hui, cette biodiversité s’érode rapidement à cause du changement climatique, du changement d’occupation des sols et de la pression anthropique. La gestion et le suivi des forêts tropicales sont difficiles et coûteux en termes de ressources financières et humaines. Les inventaires forestiers sont généralement réalisés à une échelle spatiale limitée et nos connaissances sur la composition floristique et la distribution des espèces dans les forêts tropicales restent encore incomplètes. Les données de télédétection constituent un outil prometteur pour le développement de systèmes de surveillance de la biodiversité et le développement des capteurs hyperspectraux a fortement contribué aux avancées dans l'analyse de la végétation par télédétection. La diversité spectrale, prise ici au sens de la variation dans l’espace de l’information spectrale, peut être calculée comme la variance totale du tableau de réflectance. La structure même de la variance spectrale et son lien avec la structure compositionnelle des communautés forestières tropicales n'ont pas été beaucoup étudiés, principalement par manque de données de terrain suffisantes. Pourtant, dans un cadre d’analyse opérationnel d’estimation de la biodiversité sans identification préalable des espèces, il est indispensable de s’y intéresser afin de comprendre précisément ce que le signal spectral est capable de mesurer de la diversité taxonomique mais aussi pour établir le potentiel et les limites des capteurs actuels d’imagerie hyperspectrale spatiale (EnMAP, DESIS, PRISMA), et les besoins instrumentaux en termes d'information spectrale et de résolution spatiale pour les futures missions satellitaires (SBG, CHIME, HYSP). Ainsi, notre objectif est d'explorer la relation entre la diversité taxonomique et la diversité spectrale dérivée des acquisitions par imagerie hyperspectrale aéroportée. Plus précisément, nous voulons évaluer la force et la sensibilité de la relation entre la diversité taxonomique et spectrale alpha et beta à l'échelle des parcelles de notre site d’étude : est-il possible, sur un paysage extrêmement diversifié, de mesurer des différences de composition subtiles par imagerie hyperspectrale ? Nous avons exploité les données d'inventaire forestier géoréférencées collectées sur la station de forêt tropicale expérimentale de Paracou en Guyane française, complétées par des acquisitions aéroportées comprenant des données de imagerie hyperspectrale à très haute résolution spatiale du visible au proche infrarouge, d’orthophotos de haute résolution spatiale et des données LiDAR. Nous avons analysé l'influence de différents prétraitements des données et évalué les limites de l'approche de la variance spectrale. Nous avons finalement appliqué le partitionnement de la variance spectrale aux parcelles de Paracou afin d’évaluer la capacité de la méthode à estimer la diversité alpha et beta des espèces de la canopée dans un contexte opérationnel. Ces travaux de thèse confirment le potentiel de la télédétection hyperspectrale pour l’analyse de la végétation, mais mettent également en évidence le fait qu’il ne faut pas surestimer la capacité de ces données à estimer la biodiversité directement à une échelle mondiale. Les données de télédétection sont certes un outil puissant pour le suivi de la végétation, mais sur des paysages moins contrastés et très diversifiés biologiquement, la diversité spectrale n'est pas un indicateur fiable de la biodiversité locale. La cartographie à grande échelle de la biodiversité sur différents types d’écosystèmes à partir de données spectrales n’est pas encore à portée de main : les méthodes utilisées se sont révélées trop peu robustes et surtout trop peu généralisables pour réussir à se passer de relevés floristiques abondants et de qualité permettant de calibrer les modèles d’estimation.