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Cette étude vise à étudier l’abondance de la régénération post exploitation en forêt guyanaise sous le prisme de proxies de la lumière dérivés de données LiDAR. Nous avons cherché à évaluer l’intérêt des données LiDAR, qui permettent d’étudier finement et avec moins de biais que les mesures de terrain la structure de la canopée, à la lumière d’une comparaison avec les données d’exploitation. La régénération de huit espèces commerciales a été inventoriée sur quatre parcelles forestières entre septembre 2021 et juin 2022. Ces parcelles ont été exploitées entre 2011 et 2015, dans le cadre de l’Exploitation Faible Impact (EFI), qui a pour objectif de se rapprocher le plus possible de la dynamique d’une forêt non perturbée. Cinq variables rendant compte des impacts de l’exploitation passée[...]

Cette étude vise à étudier l’abondance de la régénération post exploitation en forêt guyanaise sous le prisme de proxies de la lumière dérivés de données LiDAR. Nous avons cherché à évaluer l’intérêt des données LiDAR, qui permettent d’étudier finement et avec moins de biais que les mesures de terrain la structure de la canopée, à la lumière d’une comparaison avec les données d’exploitation. La régénération de huit espèces commerciales a été inventoriée sur quatre parcelles forestières entre septembre 2021 et juin 2022. Ces parcelles ont été exploitées entre 2011 et 2015, dans le cadre de l’Exploitation Faible Impact (EFI), qui a pour objectif de se rapprocher le plus possible de la dynamique d’une forêt non perturbée. Cinq variables rendant compte des impacts de l’exploitation passée ont été calculées. La densité d’abattage et la distance à la desserte la plus proche ont été calculées à partir des données de l’exploitation. Les caractéristiques de la trouée la plus proche des placettes d’inventaire et l’ouverture de la canopée dans un rayon de 15 mètres ont été obtenues à partir des données LiDAR. La présence d’arbres parents potentiels à proximité des placettes a également été prise en compte, ainsi que l’élévation relative et le topographic wetness index. L’analyse de GLM menées sur l’abondance de la régénération montre que l’influence de la lumière est délicate à interpréter avec des données datant de l’exploitation des parcelles. Des données LiDAR récentes sont nécessaires pour analyser plus finement la régénération présente aujourd’hui.
This work aims to study the post-exploitation abundance of guianian forest regeneration seen though the prism of light proxies based on LiDAR data. We aimed to evaluate the relevance of thoses data, allowing a finer an less biased study of the canopy structure than field data, in the light of a comparison with exploitation information. Data on the regeneration of eight commercial species was collected on four forests between september 2021 and june 2022. Thoses forests where logged between 2011 and 2015 under reduced impact logging practices, aiming to get closer to non perturbed forest dynamics. Five variables related to logging impacts where calculated. logging density and distance to forest roads where obtained from logging data. The nearest gap’s caracteristics and canopy opening in a 15 meters radius from inventory plots centers where obtained with LiDAR data. The presence of potential parent trees near regeneration plots has been taken into account, as well as relative elevation and topographic wetness index. GLM analysis ran on regeneration abundance shows that the influence of light is tricky to interpret with data dating from the year of logging. Recent LiDAR data will be necessary to analyse today’s regeneration in a more precise manner.