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Depuis 2011, le ministère en charge de l’écologie a initié le programme CarHAB (Cartographie Nationale des Habitats terrestres) qui a pour objectif de produire une carte au 1/25 000 des végétations sur l’ensemble du territoire métropolitain français. Dans le cadre de ce programme, l’Institut National de Recherche en Science et Technologie pour l’Environnement et l’Agriculture, centre de Grenoble (Irstea), en partenariat avec les Conservatoires botaniques alpin et du Massif central, a développé et mis en oeuvre des méthodes d’analyses spatiales pour réaliser une cartographie probabiliste, à large échelle, des niches (ou compartiments) écologiques des communautés végétales. Ces études ont été réalisées pour des milieux ouverts d’altitude dans les Alpes et le Massif Central.

En 2009, l’Agence s’est rapprochée des gestionnaires de zones humides du Bassin Rhône-Méditerranée pour la concrétisation d’un tel outil. Suite à son démarrage en Rhône-Alpes en 2009, le programme RhoMéO s’est ensuite déployé sur l’ensemble du Bassin en collaboration étroite avec les acteurs des autres régions. Ce programme devait répondre à deux objectifs : Peut-on définir des méthodes opérationnelles et valides de suivi de l'état et des pressions des zones humides, pour fournir aux acteurs locaux des outils clefs en main ? Quels sont les indicateurs (hydrologiques, chimiques, biologiques) les plus appropriés de l’état et des fonctions des zones humides, et susceptibles d'intégrer un réseau de surveillance à l'échelle du bassin Rhône-Méditerranée ?

La télédétection est une approche incontournable lorsqu'il s'agit de cartographier les végétations naturelles sur de vastes territoires. Les techniques de classification automatisées d'images nécessitent cependant d'avoir recours à des échantillons représentatifs des classes à cartographier. Ce besoin s'exprime à deux étapes de la classification d'image : en amont durant la phase de calibration et en aval pour la validation. Par conséquent, ce présent document propose une méthode afin d'harmoniser les acquisitions de terrain afin qu'elles soient compatibles avec les méthodes de télédétection.

La télédétection est une approche incontournable lorsqu'il s'agit de cartographier les végétations naturelles sur de vastes territoires. Les techniques de classification automatisées d'images nécessitent cependant d'avoir recours à des échantillons représentatifs des classes à cartographier. Ce besoin s'exprime à deux étapes de la classification d'image : en amont durant la phase de calibration et en aval pour la validation. Par conséquent, ce présent document propose une méthode afin d'harmoniser les acquisitions de terrain afin qu'elles soient compatibles avec les méthodes de télédétection.

International audience; This paper presents a method to assess the potential distribution of alpine species assemblages in the crystalline Belledonne-Ecrins Mountains (France), at a relative fine scale. Using ecological variables and vegetation monitoring plots, we computed 8 species distribution models (SDMs) to predict the potential distribution of 6 alpine species assemblages. These vegetation communities were first constructed using graph theory approaches based on species' lists elaborated by the Alpine National Botanical Conservatory (CBNA) from field work on monitoring plots. The goal is to elaborate species assemblages (or modules) that are not constrained by phyto-sociological principles but based on the species co-occurrence at the monitoring plots. Species inside a module are thus linked with each other by their ecological affinities and not by botanical characteristics, sustaining the use of ecological dataset to predict their potential distribution. From expert knowledge, the 6 assemblages were selected for their wide representation on the field, their ecological dissimilarities (contrasted niches) and their botanical consistency. They are essentially distributed in sub-alpine and alpine vegetation levels. Based on the ecological niche theory, species distribution models (SDMs) were used to identify areas that are ecologically suitable for the presence of these 6 assemblages. In all, we used 7 environmental variables, mainly derived from a 25m Digital Elevation Model. Hence, alpine species are greatly influenced by the presence and duration of snow cover and consequently by topography and solar radiation. Moreover, the coarse resolution of climatic data did not match the prerogative of the potential distributions' maps. The BIOMOD platform was used to compute 8 SDMs (ANN, CTA, FDA, GAM, GBM, GLM, RF, and Maxent). Mean models and coefficient of variations were then calculated based on the best model performances (evaluated based upon expert knowledge). This approach, called "ensemble modelling", gives more consistent results and allows a spatial analysis of the level of agreement between models. The use of ensemble modelling, using simple ecological datasets, has shown great potential to provide reliable species ecological niches, having important implications in vegetation mapping and thus on management decisions regarding biodiversity conservation. Actually, the predictions show good correlations with field data, few false overlaps between modules and good correlations between transition communities and modules overlaps, revealing the power of these techniques for vegetation mapping in relative complex and inaccessible areas.

International audience; Dans le cadre du projet CarHAB, la modélisation spatialisée de la distribution de la végétation contribue à la réalisation de la cartographie de la végétation 1/ en ciblant sur les végétations présentes de façon très fragmentaires et difficiles à cartographier par des méthodes de télédétection, 2/ en facilitant la valorisation des jeux de données ponctuelles des CBNs, 3/ en orientant les prospections pour faciliter la réalisation terrain de la carte de végétation par les CBNs 4/ en contribuant à l’alimentation du Fond Blanc par remplissage des polygones issus de la segmentation effectuée dans le cadre du volet télédétection. Dans une première phase l’objectif est de déterminer le potentiel de la modélisation spatialisée pour prédire la distribution d’alliances de végétation. Pour l’instant, les tests ont été réalisés avec la méthode dite du maximum d’entropie (Maxent), qui permet d’estimer la distribution la plus probable d’une espèce ou d’un groupe d’espèces à partir de données de présence géolocalisées et de variables environnementales spatialisées. Cette méthode est basée sur le principe que la meilleure estimation d’une distribution inconnue est celle qui est la moins contraignante (avec le maximum d’entropie) pour l’espèce, où les contraintes sont définies en comparant la distribution des valeurs des variables environnementales aux points d’observation avec leurs valeurs pour des points pris au hasard dans la zone d’étude. Les tests ont été réalisés pour plusieurs alliances de milieux ouverts de la zone test Belledonne CORA, située principalement en Isère : i) pelouses acides d’altitude (trois alliances de la classe 15 du Prodrome, Caricetea curvulae Braun-Blanq. 1948), ii) combes à neige à l‘alpin (Salicion herbaceae Braun-Blanq. in Braun-Blanq. & H. Jenny 1926, iii) prairies de couloirs à l’étage subalpin (Calamagrostion villosae Pawł. in Pawł., Sokolowski & Wallisch 1928), iv) pelouses calcaires (Mesobromion erecti (Braun-Blanq. & Moor 1938) Oberdorfer 1957), v) bas marais acides (Caricion fuscae W.Koch 1926), vi) fourrés arbustifs, l’Alnion viridis A. Schnyd. 1930). La méthode Maxent donne de bons résultats pour la majorité des alliances étudiées. Les résultats ont été vérifiés sur le terrain pendant l’été. Il s’agira pour la suite de déterminer si cette méthode peut être déployée sur d’autres sites ou s’il faut l’adapter ou la compléter par d’autres approches.

Ce rapport synthétise les résultats de l’exploration du potentiel d’une méthode de modélisation de la distribution d’espèces ou de groupes d’espèces pour la prédiction spatialisée de l’occurrence d’alliances sur la zone test « Belledonne CORA », située principalement en Isère. Le niveau « alliance » a été privilégié par rapport au niveau « association » car beaucoup de relevés disponibles étaient déjà rattachés à une alliance dans la méthodologie développée par le CBNA, et pour les relevés existants non rattachés, les informations disponibles étaient plus adaptées à un rattachement au niveau alliance. La méthode de modélisation sélectionnée pour cette phase de test est l’approche dite du maximum d’entropie (Maxent ; Phillips et al., 2006). Huit alliances de milieux ouverts ont été étudiées : i) pelouses acides d’altitude (trois alliances de la classe 15 du Prodrome, Caricetea curvulae Braun-Blanq. 1948), ii) combes à neige à l’alpin (Salicion herbaceae Braun-Blanq. in Braun-Blanq. & H. Jenny 1926), iii) prairies de couloirs à l’étage subalpin (Calamagrostion villosae Pawł. in Pawł., Sokołowski & Wallisch 1928), iv) pelouses calcaires (Mesobromion erecti (Braun-Blanq. & Moor 1938) Oberdorfer 1957), v) bas marais acides (Caricion fuscae W.Koch 1926) et vi) fourrés arbustifs (Alnion viridis A. Schnyd. 1930). Des tests ont également été réalisés à l’échelle du département de l’Isère pour les trois alliances Mesobromion erecti, Caricion fuscae et Alnion viridis. La distribution de ces alliances est prédite à l’aide de données de présence (relevés de végétation sur le terrain) et de variables environnementales explicatives spatialisées.