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Pourquoi avoir changé ?

Suivant la méthode d’inventaire en cours jusqu’en novembre 2004, cinq ateliers de photo-interprétation et 30 équipes de terrain exécutaient l’inventaire de cinq départements moyens en 8 mois au bureau (cartographie, phase 1 et phase 4 du cycle précédent simultanées) comme sur le terrain (phases 2 et 3, également simultanées). Cette méthode produisait des résultats précis tous les 12 ans dans chaque département.

Dans les domaines supra-départementaux, les résultats étaient obtenus par consolidation sans actualisation des résultats départementaux relatifs à des années de référence différentes.
Dans les domaines infra-départementaux, les résultats restaient assez précis dans les régions forestières départementales et plus généralement dans tout regroupement des DES supports du sondage de phase 2, la précision étant surtout fonction de la taille du domaine. La précision était fortement dégradée dans les autres domaines.

Cette méthode répondait difficilement à une demande évolutive qui privilégie :

  1. la région administrative plutôt que le département comme subdivision de référence pour les statistiques nationales et européennes ;
  2. des résultats actualisés plus fréquemment pour tous les domaines d’étude, en particulier suite à un événement exceptionnel ;
  3. des résultats localisés, relatifs à des domaines spatiaux quelconques ;
  4. des résultats nouveaux mettant en jeu des variables faiblement corrélées à la densité de volume sur pied, variable directrice de la stratification de phase 2.

Les points 1 et 2 posaient le problème de l’actualisation des résultats d’inventaire : comment déduire de l’état connu à une date donnée l’état atteint à une date ultérieure ? Pour ce faire, il fallait aussi connaître les données de flux de la variable en cause, soit par exemple pour les variables dendrométriques quantitatives :

  • le recrutement : arrivée de jeunes arbres au seuil de recensabilité ;
  • l’accroissement : croissance des arbres recensables ;
  • le prélèvement : coupes, accidents, mortalité.

Il est clair qu’on ne pouvait espérer avoir sur les données de flux une précision en rapport avec celle des données d’état.

Les données exogènes utilisables pour l’actualisation comme par exemple celles de l’enquête annuelle de branche exploitations forestières et scieries (EAB-EFS)pour les volumes coupés sont très agrégées et mal localisées dans l’espace.

Les modèles de croissance des peuplements ne sont disponibles que pour un nombre limité de peuplements (mono-spécifiques et équiennes) et requièrent souvent des données de paramétrage difficiles à acquérir hors placette expérimentale. Pour certaines données comme le recrutement et la mortalité, il n’y a pas d’autres sources que les observations et mesures du précédent inventaire.

Bien que fort utiles et utilisées dans les études de ressource, les techniques d’actualisation ou de simulation ne sont réellement applicables qu’à des domaines d’étude assez vastes logiquement, c’est-à-dire en termes de critères de classement ou de répartition des résultats, et spatialement, et pour des pas de temps assez longs (sinon, l’erreur sur le flux peut excéder le flux lui-même).

Les points 3 et 4 abordaient les questions de zonages et diversification des résultats.
Tant que la demande était concentrée sur la ressource quantitative, le découpage en régions forestières répondait de manière satisfaisante avec des entités homogènes et de taille en rapport avec celle des bassins d’approvisionnement des unités industrielles, même de taille modeste.
Ce découpage n’est plus toujours adapté à une demande plus diversifiée. Il était mal compris que le même niveau de détail ou de précision ne puisse être offert par exemple pour un parc naturel, entité de taille comparable à celle d’une région forestière. Il était encore moins compris qu’une dégradation de la précision relative à une variable particulière, de nature écologique par exemple, s’explique par sa faible corrélation avec le volume sur pied.

Il ne semblait pas facile d’adapter la méthode actuelle pour corriger ces défauts.
Pour réduire l’écart de précision entre les domaines constitués par agrégation de DES et les autres, il fallait concevoir un estimateur moins sensible aux limites du domaine et à la localisation de l’échantillon (l’estimateur classique du sondage à deux phases requiert un effectif minimum de points de phase 2 dans chaque strate inventoriée). Ceci ne paraissait guère possible sans une complication excessive, difficile à justifier si elle résulte de la technique de sondage ou plus exactement de son application à une subdivision particulière du territoire inventorié.
Pour réduire l’écart de précision entre les variables corrélées aux variables directrices de la stratification et les autres, il n’y avait pas de solution autre que la multiplication des stratifications et donc des échantillons de phase 2, avec des conséquences opérationnelles inacceptables : augmentation du nombre de points à visiter pour un petit nombre de mesures alors que l’accès au point occasionnait une part importante du coût des opérations de terrain.
 

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