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La Gélinotte des bois est un oiseau forestier de montagne dont la population est en fort déclin en France, notamment causé par la réduction de son habitat. Les forêts qu’elle occupe présentent des caractéristiques bien précises : une bonne structuration verticale est nécessaire (Melin et al. 2016 ; Vauhkonen et Imponen 2016 ; Rechsteiner et al. 2017), de même qu’une certaine hétérogénéité horizontale du peuplement (Zellweger et al. 2014 ; Bae et al. 2014 ; Kortmann et al. 2018). Le type d’essences présent joue un rôle important, dans la canopée (Glad 2019 ; Rechsteiner et al. 2017 ; Kortmann et al. 2018) ou dans la strate basse pour l’alimentation (Müller, Schröder, et Müller 2009 ; Bae et al. 2014 ; Zellweger et al. 2014). La prise en compte de cette oiseau dans la gestion forestière[...]

La Gélinotte des bois est un oiseau forestier de montagne dont la population est en fort déclin en France, notamment causé par la réduction de son habitat. Les forêts qu’elle occupe présentent des caractéristiques bien précises : une bonne structuration verticale est nécessaire (Melin et al. 2016 ; Vauhkonen et Imponen 2016 ; Rechsteiner et al. 2017), de même qu’une certaine hétérogénéité horizontale du peuplement (Zellweger et al. 2014 ; Bae et al. 2014 ; Kortmann et al. 2018). Le type d’essences présent joue un rôle important, dans la canopée (Glad 2019 ; Rechsteiner et al. 2017 ; Kortmann et al. 2018) ou dans la strate basse pour l’alimentation (Müller, Schröder, et Müller 2009 ; Bae et al. 2014 ; Zellweger et al. 2014). La prise en compte de cette oiseau dans la gestion forestière est donc nécessaire, ce qui implique donc de pouvoir cartographier les secteurs susceptibles de l’accueillir. Les données lidar à haute densité de point représentent une source de données largement utilisée dans la description des habitats forestiers, et ont déjà été mises à l’épreuve pour modéliser l’habitat de la Gélinotte (voir études précédemment citées). Cette étude cherche donc à répondre aux questionnements suivants. Quelles sont les variables environnementales prépondérantes pour expliquer la présence de Gelinotte des bois dans deux massifs des Alpes du Nord, les Bauges et la Chartreuse, et comment les représenter au mieux avec le lidar ? Comment spatialiser l’habitat de la Gélinotte, en commençant par identifier les zones clairement défavorables ? Parmi les zones les moins défavorables à la Gelinotte, peut-on caractériser la variabilité des différents types de peuplement présents pour en tirer des préconisations sylvicoles ? Une méthodologie simple et innovante a été mise en œuvre pour répondre à ces questionnements. Des interviews d’experts et une analyse bibliographique ont permis d’identifier les variables environnementales les plus importantes expliquant la présence de Gelinotte, ainsi que les métriques lidar les plus judicieuses en découlant. Une analyse qualitative de l’appréciation de ces critères sur le terrain et de la corrélation avec les métriques lidar a été menée pour évaluer la pertinence de ces indicateurs. L’analyse de la variabilité de ces métriques lidar sur des zones de référence proposées par les experts et issues de données de présence de Gélinotte a permis de définir des seuils pour chacune des métriques afin de séparer les habitats favorables et défavorables. La couverture lidar disponible sur toute les zones d’études, permet de disposer d’un raster pour chaque indicateur lidar, puis d’utiliser les seuils précédemment identifiés pour cartographier les critères favorables à la présence de Gelinotte. Un protocole de validation de la carte a été proposé. L’enjeu pratique de cette carte est de servir de base à une analyse plus précise de la variabilité des types de peuplements favorables ou défavorables à la présence de Gelinotte, afin de proposer quelques préconisations sylvicoles susceptibles d’améliorer son habitat. Le contrôle de cette cartographie par le terrain et les experts permet de montrer sa pertinence, et donc l’intérêt de la méthode proposée. De plus, cette méthode est reproductible, donc adaptable à d’autres secteurs forestiers, et améliorable par l’ajout de nouveaux contextes d’étude ou l’introduction de nouveaux indicateurs plus performants. La cartographie obtenue peut donc être directement utilisée par les gestionnaires forestiers, et des préconisations de gestion issues de la caractérisation des peuplements favorables et défavorables peuvent être tirées des différents résultats obtenus.