African forests within the Congo Basin are generally mapped at a regional scale as broad-leaved evergreen forests, with the main distinction being between terra-firme and swamp forest types. At the same time, commercial forest inventories, as well as national maps, have highlighted a strong spatial heterogeneity of forest types. A detailed vegetation map generated using consistent methods is needed to inform decision makers about spatial forest organization and their relationships with environmental drivers in the context of global change. We propose a multi-temporal remotely sensed data approach to characterize vegetation types using vegetation index annual profiles. The classifications identified 22 vegetation types (six savannas, two swamp forests, 14 forest types) improving existing vegetation maps. Among forest types, we showed strong variations in stand structure and deciduousness, identifying (i) two blocks of dense evergreen forests located in the western part of the study area and in the central part on sandy soils; (ii) semi-deciduous forests are located in the Sangha River interval which has experienced past fragmentation and human activities. For all vegetation types enhanced vegetation index profiles were highly seasonal and strongly correlated to rainfall and to a lesser extent, to light regimes. These results are of importance to predict spatial variations of carbon stocks and fluxes, because evergreen/deciduous forests (i) have contrasted annual dynamics of photosynthetic activity and foliar water content and (ii) differ in community dynamics and ecosystem processes.

Despite a growing need for knowledge on how terrestrial ecosystems function, phenological studies are rather rare. This study characterizes the temporal evolution of forest covers in French Guiana using variations in the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite signal and vegetation indices, such as the Shortwave Infrared Water Stress Index and the Enhanced Vegetation Index. The principle consists of reconstructing a temporal cycle mosaiced from a 9-year database. Rather than extract the phenological information from each pixel, dynamics were extracted from homogeneous groups of forest pixels enabling the identification of different phenological phases in forest ecosystems. A north-south gradient of chlorophyll activity emerged. The further we moved to the south, the more forest groups consist of fast-growing and drought-tolerant species, whereas a north-south shift appeared at the start dates of phenological cycles. This is a promising approach that paves the way for a much deeper understanding of the mechanisms governing the rainforest in French Guiana, as well as the responses of the Amazon forest to climate change and drought in the long term. (Résumé d'auteur

Afin de contribuer à la mise au point de mé- thodes de gestion durable des écosystèmes forestiers en Afrique centrale, la question de recherche suivante a été posée : l’analyse de l’évolution de la couverture végétale per- met-elle de comprendre et de documenter l’organisation spatiale et les mécanismes de la dégradation des forêts tropicales ? Pour cela, en République démocratique du Congo, le projet Makala a cartographié les arbres et les ressources forestières du bas- sin d’approvisionnement en bois-énergie de Kinshasa et a essayé de prédire son évolu- tion future. La carte a été réalisée à quatre périodes (1984, 2001, 2006 et 2012) avec une mosaïque de quatre images Landsat. L’estimation de la biomasse aérienne a été faite en 2012, par l’inventaire forestier de 317 parcelles (4 337 arbres de 44 espèces) dans les quatre types de couverture végétale, sur le plateau Batéké. Entre 2000 et 2012, le volume moyen de bois-énergie a chuté de plus de 50 % et les stocks de carbone de 75 % en 28 ans. La réduction drastique du couvert forestier, la baisse significative des périodes de jachère, l’augmentation des surfaces de savane, le déclin des stocks de biomasse et de carbone, constituent des signaux particulièrement forts. Mais ces premières estimations sont dérivées des données d’un petit échantillon, extrapolées au bassin d’approvisionnement. Il serait très utile d’augmenter l’échantillonnage, pour approcher des valeurs plus justes et concrètes. L’expérience du projet Makala montre clairement que l’analyse de l’évo- lution de la couverture végétale permet de comprendre et de documenter l’organisa- tion spatiale et les mécanismes de la dégra- dation des forêts. Mais seules une politique consciente et une gestion durable des terres des communautés, combinées avec une réintroduction des arbres dans les terres agricoles, peuvent initier un processus de restauration durable.

Les activités humaines en forêt humide tropicale sont à l'origine de perturbations et de dégradations du fait de leur mitage du couvert forestier. Des capacités permettant de mesurer l'étendue des dégâts sont indispensables au calcul des émissions de carbone dans le cadre des programmes Redd+ (Réduction des émissions dues à la déforestation et la dégradation des forêts). La télédétection est un outil puissant pour le recueil de ce type d'information (concernant, par exemple, l'exploitation forestière ou minière ou les projets d'infrastructure). Différentes techniques sont mises en ¿uvre pour identifier et quantifier l'ouverture du couvert forestier. Il s'agit ici de les compléter en comparant l'ouverture passée et actuelle du couvert forestier afin de documenter le renouvellement des écosystèmes suite aux opérations d'exploitation forestière. Cet article présente une approche mettant en ¿uvre une chaîne de traitement semi-automatisée adaptée à l'imagerie Landsat. En post-traitement, l'information portant sur l'ouverture de la canopée est extraite à l'aide d'algorithmes spécifiques. Un index spatial, calibré sur des données radiométriques à basse résolution, indique les taux d'ouverture passés et actuels. Ce procédé fournit des estimations de la dégradation forestière permettant de décrire les données de télédétection à basse résolution (issues de Modis, par exemple) utilisées pour la cartographie terrestre. Ces estimations sont alors croisées avec des cartes de couverture terrestre afin de distinguer des catégories forestières actuelles. Cet outil a été développé dans le cadre du projet CoForChange, dont l'objectif global est de prévoir l'évolution du couvert forestier et de la distribution des essences dans le Bassin du Congo liée aux changements globaux, et de développer des outils d'aide à la décision. Cet article présente un exemple en grandeur et en temps réels, situé dans la forêt humide aux frontières de la République centrafriquaine, de la République du Congo et du Cameroun, analysé année par année à l'aide de trente années d'archives Landsat.