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La connaissance de la distribution spatiale des espèces revêt une importance cruciale pour de nombreuses applications scientifiques et opérationnelles, notamment en raison de l'enjeu majeur lié au déclin de la biodiversité. Actuellement, plusieurs techniques de télédétection sont utilisées pour surveiller la biodiversité, parmi lesquelles les méthodes de cartographie de la biodiversité basées sur la spectroscopie de l'imagerie spectrale acquise à partir de capteurs aéroportés ou de satellites.
À cet égard, Féret et de Boissieu (2020) ont développé un package en langage R appelé biodivMapR. Ce package comprend une chaîne opérationnelle de classification non supervisée d'images optiques, permettant ainsi de produire des cartes d'indicateurs de biodiversité à partir des données obtenue[...]

La connaissance de la distribution spatiale des espèces revêt une importance cruciale pour de nombreuses applications scientifiques et opérationnelles, notamment en raison de l'enjeu majeur lié au déclin de la biodiversité. Actuellement, plusieurs techniques de télédétection sont utilisées pour surveiller la biodiversité, parmi lesquelles les méthodes de cartographie de la biodiversité basées sur la spectroscopie de l'imagerie spectrale acquise à partir de capteurs aéroportés ou de satellites.
À cet égard, Féret et de Boissieu (2020) ont développé un package en langage R appelé biodivMapR. Ce package comprend une chaîne opérationnelle de classification non supervisée d'images optiques, permettant ainsi de produire des cartes d'indicateurs de biodiversité à partir des données obtenues par imagerie spectrale. Cependant, il convient de noter que cette méthodologie a très peu été validée avec des données de terrain.
Dans cette étude, nous explorons si cette méthode peut être utilisée pour prédire la diversité végétale ligneuse bêta de la Réserve Naturelle de Mabi-Yaya au sud-est de la Côte d’ Ivoire. L’abondance des espèces ligneuse a été collectée dans 44 placettes de 1256 m2 chacune. Les indicateurs de diversité alpha (l'indice de Shannon) et bêta (la dissimilarité de Bray-Curtis) ont été calculés à partir des données terrain et d’informations spectrales (images sentinel 2) obtenues à l’aide de biodivMapR. Une comparaison des résultats de cette méthode (biodivMapR) avec ceux des indicateurs de diversité calculés à partir du jeu de données de terrain a été effectuée dans cette étude.
Il existe une relation significative entre les données mesurées sur le terrain et celles estimées par biodivMapR pour les données de diversité alpha avec un R2 = 46,11% (indice de Shannon). En ce qui concerne la diversité bêta, la correspondance entre les données mesurées (terrain) et estimées (biodivMapR) a été évaluée à 44,34 %. Nos résultats indiquent que la méthode biodivMapR utilisant des images Sentinel-2 peut prédire un pourcentage relativement élevé de variance de la richesse en espèces et potentiellement fournir un cadre pour cartographier et prédire la diversité alpha et bêta des arbres des forêts tropicales. Néanmoins, afin de permettre son utilisation tant dans des contextes opérationnels et scientifiques tels que l’aide à la décision, des études supplémentaires ciblant différents écosystèmes doivent être menées.