Sujet : Suivis de la phénologie foliaire et de l’état sanitaire des arbres par imagerie aérienne dans une forêt urbaine.
Mots-clés : Phénologie foliaire, analyse d’image aérienne, traits fonctionnels, modélisation, changement climatique
Encadrement : Thomas Caignard (tcaignard@gmail.com), Raphaël Ségura, (raphael.segura@inrae.fr), Marc Peaucelle, (marc.peaucelle@inrae.fr), Sylvain Delzon (sylvain.delzon@u-bordeaux.fr)
Lieu : UMR BIOGECO, Allée Geoffroy Saint-Hilaire, 33615 Pessac
Site web: https://www.fondation.univ-bordeaux.fr/projet/forland
Contexte
La phénologie foliaire caractérise les événements saisonniers des arbres, tel que le débourrement, c’est-à-dire la date d’apparition des feuilles au printemps ou la sénescence, date de leur chute en automne. Ces évènements sont sensibles aux variations climatiques et plus spécifiquement à la température. En ce sens, ce sont des marqueurs du changement climatique, on observe par exemple un débourrement de plus en plus précoce au cours du temps en réponse à l’augmentation des températures (Vitasse et al. 2009). Ces fluctuations ont un impact à l’échelle locale et globale, influençant la composition des écosystèmes et l’interaction entre les espèces et plus largement les cycles biophysiques et biogéochimiques. Le suivi de ces événements est un enjeu majeur pour mieux comprendre les mécanismes affectant la phénologie et prédire la réponse des forêts aux changements globaux. Historiquement, ces suivis réalisés à partir d’observations sur le terrain permettent d’obtenir des données à l’échelle individuelle. Toutefois, ces notations sont soumises à un potentiel biais observateur et sont relativement chronophages lorsque que l’on suit un grand nombre d’individus (Liu et al. 2021). Ainsi, les observations par imagerie sont actuellement en plein développement et les perspectives sont multiples à travers notamment les fortes avancées réalisées grâce au développement des satellites d’observation couplé à l’intelligence artificielle (Schwartz et al. 2024). Toutefois, la résolution par imagerie satellite ne permet pas, actuellement, de faire des suivis à l’échelle de l’individu en particulier sur des forêts mélangées. L’imagerie aérienne par drone et les techniques de photogrammétrie permettent, grâce une résolution d’image au niveau cm, de faire des suivis sur des arbres individuels à l’échelle du paysage (Klosterman et Richardson, 2017).
La forêt expérimentale de l’université de Bordeaux est une forêt urbaine située en plein cœur de la métropole bordelaise. De par sa proximité avec la ville, cette forêt est confrontée à de nombreux stress biotiques et abiotiques impactant la phénologie et l’état sanitaire des arbres. Afin de quantifier les effets des variations du climat, des suivis de débourrement et de sénescence foliaire sont réalisés depuis 2022 sur une soixantaine d’individus de plusieurs espèces à partir d’observation par la jumelle et par drone. En parallèle, leur état sanitaire est estimé chaque année sur les bases d’observations.
Objectifs
L’objectif de ce travail est de calibrer les données par imagerie aérienne avec les observations de terrain afin de développer un modèle permettant d’étendre les suivis de l’avancement phénologique des arbres ainsi que leur état sanitaire sur un grand nombre d’individus. Ce stage combinera observations de terrain, analyse de données et cartographie. L’étudiant sera en charge de tester et développer les modèles de calibration, de définir des indices pour caractériser la santé des arbres et de réaliser des suivis du débourrement foliaire. Ces résultats permettront de caractériser la réponse globale de la forêt urbaine aux variations climatiques et microclimatiques. A terme, ces données permettront de calibrer et d’affiner à plus large échelle des suivis individuels par imagerie satellite. L’étudiant aura l’opportunité de collaborer et de présenter ses résultats dans des laboratoires nationaux et internationaux.
Profil recherchés :
Maîtrise des outils de traitement et d’analyse d’images (idéalement appliqués à l’imagerie aérienne par drone), Notion de programmation en R et compétences en analyse statistique. Connaissances en écologie forestière
Pour candidater : Envoyer un CV, une lettre de motivation aux encadrants.
Subject: Monitoring leaf phenology and tree dieback using aerial imagery in an urban forest
Keywords: Leaf phenology, aerial image analysis, functional traits, modeling, climate change
Supervisors: Thomas Caignard (tcaignard@gmail.com), Raphaël Ségura, (raphael.segura@inrae.fr), Marc Peaucelle, (marc.peaucelle@inrae.fr), Sylvain Delzon (sylvain.delzon@u-bordeaux.fr)
Location: UMR BIOGECO, Allée Geoffroy Saint-Hilaire, 33615 Pessac
Website: https://www.fondation.univ-bordeaux.fr/projet/forland
Context
Leaf phenology refers to the seasonal events of trees, such as budburst—the date leaves appear in spring—or senescence, the date they fall in autumn. These events are sensitive to climate variations, particularly temperature. As such, they serve as markers of climate change, with studies showing earlier budbursts over time due to rising temperatures (Vitasse et al., 2009). These fluctuations impact local and global ecosystems, influencing species interactions and broader biophysical and biogeochemical cycles. Tracking these events is critical for understanding the mechanisms affecting phenology and predicting forests’ responses to global changes.
Traditionally, leaf phenology is monitored through field observations, providing individual-level data. However, such methods are observer-dependent and time-consuming, especially when monitoring a large number of trees (Liu et al., 2021). Recently, imagery-based monitoring has been rapidly advancing, particularly due to progress in satellite observation and artificial intelligence (Schwartz et al., 2024). However, current satellite imagery lacks the resolution to track individual trees in mixed forests. Aerial drone imagery and photogrammetry techniques offer cm-level resolution, allowing individual tree monitoring across landscapes (Klosterman & Richardson, 2017).
The experimental forest of the University of Bordeaux is an urban forest located at the heart of the Bordeaux metropolitan area. Due to its proximity to the city, this forest faces various biotic and abiotic stresses that affect tree phenology and tree dieback. Since 2022, budburst and leaf senescence monitoring has been carried out on around sixty trees of different species using binoculars and drones. Their health is also assessed annually based on observations.
Objectives
The goal of this project is to calibrate aerial imagery data with field observations to develop a model for expanding the monitoring of tree phenology and tree dieback to a larger number of individuals. The internship will combine field observations, data analysis, and mapping. The student will test and develop calibration models, define indices to assess tree dieback, and monitor budburst. These results will help characterize the overall response of the urban forest to climatic and microclimatic variations. Eventually, these data will be used to calibrate and refine individual tree monitoring on a larger scale using satellite imagery. The student will have the opportunity to collaborate with and present results in both national and international laboratories.
Desired Profile:
Proficiency in image processing and analysis tools (preferably applied to drone-based aerial imagery); Familiarity with programming in R and statistical analysis skills, Knowledge in forest ecology
To apply:
Send a CV and a cover letter to the supervisors.
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