Approche simple basée sur un modèle utilisant uniquement des données de terrain et des cartes open source pour améliorer les estimations de stock de carbone des projets REDD+

Pourquoi le carbone forestier sur des terres privées compte

Alors que le monde s’appuie sur les forêts pour ralentir le changement climatique, un goulot d’étranglement surprenant est apparu : nous ne savons souvent pas, avec grande précision, quelle quantité de carbone est stockée dans les arbres sur des propriétés spécifiques. Cette incertitude compte parce qu’elle sous-tend les crédits carbone achetés et vendus sur des marchés en expansion, en particulier pour les projets REDD+ qui paient les propriétaires fonciers pour éviter la déforestation. Cette étude montre que les propriétaires n’ont pas besoin de drones coûteux ni de campagnes satellitaires sur mesure pour obtenir des estimations bien meilleures. En combinant des mesures de terrain de base avec des cartes mondiales gratuites, ils peuvent considérablement affiner leurs chiffres de carbone et créer des cartes détaillées montrant où se situe réellement le carbone.

De quelques placettes à une image complète

Traditionnellement, estimer le carbone forestier sur une ferme ou une réserve privée signifiait tracer des placettes, mesurer la taille des arbres, convertir ces mesures en biomasse puis supposer qu’une poignée de placettes représente des centaines ou des milliers d’hectares. Cette approche est coûteuse, lente et laisse de grandes lacunes, surtout dans des paysages variés où le carbone peut changer fortement sur de courtes distances. Les solutions haut de gamme — comme le LiDAR aéroporté ou l’analyse satellitaire sur mesure — peuvent combler ces lacunes, mais elles sont souvent trop complexes et coûteuses pour de nombreux projets. Les auteurs ont choisi de tester une voie plus simple : partir de placettes géolocalisées (chaque placette ayant des coordonnées connues et un stock de carbone mesuré), puis emprunter des informations à des cartes globales open source qui décrivent déjà la hauteur de la canopée ou la biomasse partout.

Faire fonctionner les cartes globales au niveau local

L’équipe a examiné quatre produits à grande échelle : deux cartes de biomasse globales ou régionales et deux cartes globales de hauteur de canopée. Travaillant dans une forêt amazonienne dense au Pará, au Brésil, ils ont comparé chaque carte aux données « au sol » issues de placettes et à une enquête LiDAR de haute qualité réalisée par drone. Une carte de hauteur de canopée en particulier, celle de Lang et ses collègues, correspondait le mieux aux hauteurs LiDAR locales, même si elle surestimait légèrement les cimes en moyenne. Les cartes de biomasse, en revanche, peinaient dans une forêt aussi dense, avec une faible corrélation et des signes de « saturation », où des peuplements très hauts ou très denses apparaissent tous similaires depuis l’espace. Ces tests ont confirmé que toutes les cartes open source ne se valent pas et que sélectionner et calibrer la meilleure pour une région donnée est crucial.

Laisser la localisation et la hauteur faire le gros du travail

Munis d’une bonne carte de hauteur de canopée, les auteurs ont construit des modèles de prédiction simples qui utilisaient deux informations pour chaque emplacement : ses coordonnées (latitude et longitude) et la hauteur de canopée issue de la carte globale. Ils ont entraîné les modèles sur la moitié de leurs placettes de terrain et leur ont demandé de prédire le carbone pour les autres. Lorsque les prédictions étaient faites près des placettes existantes — imitant les estimations à l’intérieur d’un projet REDD+ — l’ajout des coordonnées à lui seul a réduit l’erreur moyenne d’environ 18 % par rapport à l’utilisation d’une simple valeur moyenne pour l’ensemble de la zone. La combinaison des coordonnées avec la carte globale de hauteur de canopée a réduit l’erreur de près de 32 %. Même en prédisant plus loin, à l’échelle de la région, la carte globale a encore amélioré l’exactitude d’environ 19 %, bien que les seules coordonnées n’aident plus guère à ces plus grandes distances.

Transformer les chiffres en cartes mur à mur

Parce que les modèles fonctionnent pixel par pixel, ils peuvent convertir des données de placettes dispersées en cartes continues « mur à mur » du carbone à haute résolution sur l’ensemble des zones de projet. Au lieu d’une valeur moyenne par propriété, les porteurs de projet peuvent voir des motifs détaillés : crêtes et vallées de densité de carbone, poches qui stockent plus ou moins de carbone, et zones potentielles pour la conservation ou la restauration. Le même cadre permet aussi de cartographier l’incertitude, donnant aux développeurs de projet et aux auditeurs une meilleure idée du degré de confiance à accorder à chaque pixel et au total de carbone revendiqué pour les crédits.

Ce que cela signifie pour les projets de carbone forestier

Pour les propriétaires fonciers, les ONG et les entreprises gérant des projets REDD+, le message de l’étude est pratique et rassurant. Il n’est pas nécessaire de disposer de technologies de télédétection locales de pointe pour améliorer sensiblement les estimations de carbone ; un ensemble solide de placettes géolocalisées associé aux bonnes cartes open source peut vous rapprocher beaucoup de la précision des campagnes LiDAR coûteuses. Les étapes clés sont de choisir et de tester une carte globale de canopée ou de biomasse adaptée, de la calibrer avec des données de terrain locales, puis d’utiliser des modèles simples et bien documentés pour générer des cartes de carbone. À mesure que les produits de cartographie globale continuent de s’améliorer, cette approche accessible devrait rendre la comptabilité du carbone plus transparente, cohérente et fiable sur un marché du carbone forestier en rapide expansion.

Citation: Haneda, L.E., de Almeida, D.R.A., Kamimura, R.A. et al. Straightforward model-based approach using only field data and open-source maps to improve carbon stock estimates for REDD + projects. Sci Rep 16, 6558 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-37201-x

Mots-clés: carbone forestier, REDD+, cartographie de la biomasse, télédétection, forêts tropicales