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Estimer les ressources florales disponibles pour les pollinisateurs sur un territoire à partir d’images satellites est l’un des objectifs du projet SEBIOREF (Pour bien comprendre cet objectif, cliquez ici). Le stage de Titouan Dubo, élève ingénieur agronome ENSAT, portait sur l’une des étapes scientifiques de ce défi.

Ce stage, mené dans le cadre du projet SEBIOREF au sein de l’UMR Dynafor, portait sur l’évaluation de la biodiversité spécifique et fonctionnelle de communautés végétales de différentes prairies pour la prédiction du potentiel d’accueil des pollinisateurs par télédétection à l’échelle du paysage.

Principaux résultats

A partir de relevés botaniques réalisés durant le printemps 2018, Titouan Dubo a calculé des indices de biodiversité classiques : Abondance, Richesse, indices de Shannon, de Simpson, Equitabilité de Piélou. Ces indicateurs ont pu être utilisés comme variables à prédire pour le modèle prédictif développé par le CESBIO.

Afin de prendre en compte l’intérêt des communautés végétales pour les abeilles, il a calculé des indices de diversité fonctionnelle issus de la littérature à partir de traits fonctionnels extraits de bases de données existantes (LEDA et EcoFlora pour les traits morphologiques, BiolFlor pour les traits phénologiques et liés à la pollinisation).

Il a aussi initié un travail sur des indices relatifs à la dépendance aux abeilles des espèces, en s’inspirant d’un article scientifique¹ et de l’aide de Nicolas Gross. Les résultats de prédiction de ces derniers indices n’ayant pas abouti à la fin de son stage, seules des matrices de corrélations et des ACP ont été réalisés entre ces variables écologiques et les indices spectraux de végétation (NDVI) associés. Ces analyses soulignent la complémentarité des différentes saisons d'images satellites, certaines variables écologiques étant plus corrélées au NDVI en automne et d'autres plutôt au printemps, pendant la période de croissance.

Titouan Dubo s’est aussi intéressé aux premiers résultats obtenus du modèle prédictif sur les indices de biodiversité spécifiques, sur le masque prairie du RPG² 2016 à l’aide d’une série temporelle d’images optiques de 15 dates. L’analyse de ces prédictions lui a permis de déceler l’influence de la culture d’une parcelle selon le RPG² 2016 avec les fortes incertitudes de prédiction. Une campagne de terrain a été planifiée et réalisée à l’automne 2018 afin de vérifier l’hypothèse selon laquelle les cultures inscrites dans des rotations, et dont une majorité des parcelles ne sont plus en place en 2018, sont plus soumises à de fortes incertitudes que des prairies permanentes. 

Les résultats de Titouan Dubo ont alimenté le modèle pour prédire la diversité en plantes des prairies à partir d’images satellites, publié fin 2019 dans la revue « Remote Sensing.A découvrir ici.

Stage mené par Titouan Dubo, élève ingénieur agronome ENSAT, sous la direction d’Annie Ouin et Mathieu Fauvel, au sein de l’UMR Dynafor en 2018.

Sujet du stage : Évaluation de la biodiversité spécifique et fonctionnelle de communautés végétales de différentes prairies pour la prédiction du potentiel d’accueil des pollinisateurs par télédétection à l’échelle du paysage

¹Clough, Y., Ekroos, J., Baldi, A., Batary, P., Bommarco, R., Gross, N., Holzschuh, A., Hopfenmuller, S., Knop, E., Kuussaari, M., Lindborg, R., Marini, L., Ockinger, E., Potts, S.G., Poyry, J., Roberts, S.P., Steffan-Dewenter, I., & Smith, H.G. (2014). Density of insect-pollinated grassland plants decreases with increasing surrounding land-use intensity. Ecol Lett, 17, 1168-1177

² RPG = Registre Parcellaire Graphique : une base de données géographiques servant de référence à l'instruction des aides de la politique agricole commune (PAC).