Guyane : cartographie du dépérissement forestier avec l’intelligence artificielle

Contexte

Depuis 2022, la forêt guyanaise est touchée par un phénomène inquiétant de dépérissement : de nombreux arbres meurent sur pied, fragilisant l’équilibre de cet écosystème unique. Les causes sont probablement liées au dérèglement climatique, notamment aux épisodes El Niño/La Niña, qui perturbent fortement les cycles naturels.

En 2024, un premier stage a permis de réaliser une cartographie expérimentale du dépérissement grâce à des techniques d’apprentissage automatique. Cette approche a ouvert la voie, mais elle a montré ses limites : difficile à généraliser à l’ensemble de la forêt guyanaise et susceptible de produire de nombreuses fausses détections.

Le projet 2025 vise à aller plus loin :

Mettre en œuvre une méthode basée sur l’apprentissage profond (deep learning), plus robuste et capable de s’adapter à différentes zones de Guyane et à d’autres forêts tropicales.

Mieux caractériser l’ampleur du phénomène et produire des cartes fiables.

Montrer l’intérêt d’utiliser des architectures avancées d’intelligence artificielle pour la surveillance environnementale.

Activités réalisées

• Reproduction et modernisation des travaux du stage précédent, avec une ré implémentation des méthodes initialement développées en R vers le langage Python.
• Mise en place d’un nouveau protocole d’annotation des données, destiné à enrichir le jeu d’entraînement, basé sur la vérification des prédictions issues du modèle développé en 2024.
• Réalisation des premiers entraînements d’un modèle d’apprentissage profond appliqué à une zone pilote (Trinité).
• Les travaux étant encore en cours, il n’est pas possible à ce stade de tirer des conclusions définitives sur l’intérêt de la nouvelle approche proposée.

Détails du projet

Stagiaire : Iris Dogan
Encadrement : Docteur Cédric Lardeux (Expert en cartographie et teledetection  Martin Dizier (Geo Data scientist )

Le suivi de ce phénomène sur le terrain est rendu difficile par l’étendue des massifs forestiers, l’accessibilité réduite et l’absence d’infrastructures dans de nombreuses zones. Dans ce contexte, la télédétection est utilisée comme outil complémentaire aux observations de terrain. L’imagerie satellitaire, qu’elle soit optique ou radar, permet de disposer d’une vision globale des surfaces forestières et de détecter leurs évolutions à différentes échelles. L’intégration de ces données dans des méthodes de classification ou de segmentation ouvre des perspectives pour analyser les dyna-miques de dépérissement et renforcer les outils de gestion forestière en Guyane

Résultats attendus

Résultat : des outils de gestion forestière renforcés en Guyane et un patrimoine naturel préservé durablement.

Budget

40 - 50 000€

Partenaires

ONF Guyane (RDI)

Bénéficiaires

ONF Guyane (RDI)

Bailleur

ONF International