FR – ForestScan : un ensemble de données unique à plusieurs échelles de la structure des forêts tropicales sur 3 continents, incluant des données terrestres, UAV, LiDAR aéroportées et des recensements forestiers in situ

AN – ForestScan : a unique, multiscale dataset of tropical forest structure across 3 continents including terrestrial, UAV and airborne LiDAR and in-situ forest census data

Résumé / Abstract

FR – Le projet ForestScan teste de nouveaux outils pour mieux quantifier la biomasse et le volume de bois des forêts sur des sites d'étude spécialisés (FBRMS).

Ce projet travaille avec des partenaires mondiaux pour vérifier la précision des mesures de biomasse effectuées par satellite. Il fait aussi partie de GEO-TREES, un consortium international dédié à l'établissement de sites de référence en forêt pour soutenir la recherche scientifique et encourager les investissements dans l'observation de la Terre. ForestScan constitue la première démonstration des capacités offertes par le réseau GEO-TREES. Ce projet permettra d'améliorer considérablement l'utilisation des mesures de biomasse satellitaires pour la surveillance de nos forêts.
Le projet ForestScan fournit des données uniques pour observer les forêts tropicales en 3D. Ces informations proviennent de lasers installés au sol, sur des drones ou dans des avions, et ces mesures sont complétées par des inventaires forestiers précis effectués directement sur le terrain. Ces données servent à vérifier l'exactitude des estimations satellitaires de la biomasse forestière. Elles permettent aussi de mieux comprendre la structure des forêts tropicales.
Les données proviennent de trois sites de référence : Paracou en Guyane française, la Lopé au Gabon et Kabili-Sepilok en Malaisie. Sur chaque site, les chercheurs ont utilisé des lasers LiDAR pour créer des images 3D de la forêt. Ils ont également réalisé des inventaires individuels de chaque arbre sur de grandes surfaces de plusieurs hectares et collecté d'autres informations pertinentes. Cependant, en raison de la difficulté extrême de travailler en forêt dense, tous les sites n'ont pas pu bénéficier de l'ensemble de ces analyses.
Des protocoles détaillés expliquent comment collecter les données sur chaque site. Ils décrivent l'utilisation des lasers au sol (TLS), des lasers embarqués sur drones (UAV-LS) et la réalisation d'inventaires forestiers. Ces documents expliquent également comment intégrer ces mesures avec celles obtenues depuis des plateformes aéroportées (ALS). L'objectif final est de passer de ces mesures locales à des estimations globales exploitables pour la validation satellitaire.
Ce document présente les protocoles à suivre et les défis liés à la collecte de données sur le terrain. Il explique comment établir de nouveaux sites de référence (FBRMS) ou améliorer les sites existants pour qu'ils répondent aux normes FBRMS, en incluant une analyse coûts-bénéfices de ces installations.

AN – The ForestScan project is testing new tools to better quantify the biomass and timber volume in forests at specialized study sites (FBRMS).

This project works with global partners to verify the accuracy of satellite-based biomass measurements. It is also part of GEO-TREES, an international consortium dedicated to establishing reference sites in forests to support scientific research and encourage investment in Earth observation. ForestScan is the first demonstration of the capabilities offered by the GEO-TREES network. This project will enable much better use of satellite-based biomass measurements for monitoring our forests.
The ForestScan project provides unique data for observing tropical forests in 3D. This information comes from lasers installed on the ground, on drones, or in aircraft, and these measurements are complemented by precise tree inventories conducted directly in the field. This data is used to verify the accuracy of satellite-derived forest biomass estimates. It also allows for a better understanding of tropical forest structure.
The data comes from three reference sites: Paracou in French Guiana, Lopé in Gabon, and Kabili-Sepilok in Malaysia. At each site, researchers used LiDAR lasers to create 3D images of the forest. They also counted and measured each tree individually across large areas of several hectares and collected other relevant information. However, because working in dense forests can be extremely difficult, not all sites could undergo all of these analyses.
Detailed protocols explain how to collect data at each site. They demonstrate how to use ground-based lasers (TLS), drone-mounted lasers (UAV-LS), and how to conduct tree inventories. These documents also explain how to integrate these measurements with those from airborne platforms (ALS). The ultimate goal is to scale these local measurements to global estimates usable for satellite validation.
This document outlines the protocols to follow and the challenges of collecting data in the field. It explains how to establish new reference sites (FBRMS) or upgrade existing sites to meet FBRMS standards, including a cost-benefit analysis of these installations.
The ForestScan project is testing new tools to better quantify the biomass and timber volume in forests at specialized study sites (FBRMS).
This project works with global partners to verify the accuracy of satellite-based biomass measurements. It is also part of GEO-TREES, an international consortium dedicated to establishing reference sites in forests to support scientific research and encourage investment in Earth observation. ForestScan is the first demonstration of the capabilities offered by the GEO-TREES network. This project will enable much better use of satellite-based biomass measurements for monitoring our forests.
The ForestScan project provides unique data for observing tropical forests in 3D. This information comes from lasers installed on the ground, on drones, or in aircraft, and these measurements are complemented by precise tree inventories conducted directly in the field. This data is used to verify the accuracy of satellite-derived forest biomass estimates. It also allows for a better understanding of tropical forest structure.
The data comes from three reference sites: Paracou in French Guiana, Lopé in Gabon, and Kabili-Sepilok in Malaysia. At each site, researchers used LiDAR lasers to create 3D images of the forest. They also counted and measured each tree individually across large areas of several hectares and collected other relevant information. However, because working in dense forests can be extremely difficult, not all sites could undergo all of these analyses.
Detailed protocols explain how to collect data at each site. They demonstrate how to use ground-based lasers (TLS), drone-mounted lasers (UAV-LS), and how to conduct tree inventories. These documents also explain how to integrate these measurements with those from airborne platforms (ALS). The ultimate goal is to scale these local measurements to global estimates usable for satellite validation.
This document outlines the protocols to follow and the challenges of collecting data in the field. It explains how to establish new reference sites (FBRMS) or upgrade existing sites to meet FBRMS standards, including a cost-benefit analysis of these installations.



FR –Fig. Acquisitions UAV-LS au FBRMS-02 : Lopé utilise un système à voilure fixe. Ce drone emploie une procédure de décollage et d’atterrissage conventionnelle (CTOL), le lancement étant assisté par une catapulte. Une fois en vol, le drone est contrôlé à partir d’un ordinateur portable connecté. Le drone reçoit des données via une antenne. Sa trajectoire de vol est corrigée au centimètre près grâce aux données recueillies par un récepteur GNSS fixe placé à moins de 10 km de la zone de vol du drone. Des ajustements et corrections supplémentaires sont possibles grâce à des points de contrôle au sol répartis dans la zone d'étude, dont les positions sont mesurées par un récepteur GNSS mobile (image initialement publiée dans McNicol et al. (2021)).

AN –Fig. UAV-LS Acquisitions at FBRMS-02 : Lopé uses a fixed-wing system. This drone employs a conventional takeoff and landing (CTOL) procedure, with launch assisted by a catapult. Once airborne, the drone is controlled from a connected laptop. The drone receives data via an antenna. Its flight path is corrected to the centimeter using data collected by a fixed GNSS receiver located within 10 km of the drone's flight area. Further adjustments and corrections are possible using ground control points distributed throughout the study area, whose positions are measured by a mobile GNSS receiver (image originally published in McNicol et al. (2021)).

Auteurs/Authors : Cecilia Chavana-Bryant, Phil Wilkes, Wanxin Yang, Andrew Burt, Peter Vines, Amy C. Bennett, Georgia C. Pickavance, Declan L. M. Cooper, Simon L. Lewis, Oliver L. Phillips, Benjamin Brede, Alvaro Lau, Martin Herold, Iain McNicol, Edward T. A. Mitchard, David A. Coomes, Toby Jackson, Loic Makaga, Heddy O. Milamizokou Napo, Alfred Ngomanda, Stephan Ntie, Vincent Medjibe, Pacome Dimbonda, Luna Soenens, Virginie Daelemans, Laetitia Proux, Reuben Nilus, Nicolas Labriere, Kathryn Jeffery, David F. R. P. Burslem, Daniel Clewley, David Moffat, Lan Qie, Harm Bartholomeus, Vincent Grégoire, Nicolas Barbier, Geraldine Derroire, Katharine Abernethy, Klaus Scipal et Mat Disney

DOI :  https://doi.org/10.5194

Date de publication :  septembre 2025












Comments

Popular posts from this blog

The Plateaux Batéké National Park now boasts four cat species, thanks to the return of the lion to Gabon