Entrepreneurship in the territories: is it the right time?
Contexte
Dans le cadre de ses actions de surveillance des coupes rases forestières, l’association Canopée Forêts vivantes souhaite disposer d’un outil opérationnel permettant de détecter les coupes rases en France métropolitaine en temps quasi réel. Un tel outil offrirait à la fois la possibilité d’établir un état des lieux annuel de cette pratique à l’échelle nationale et locale, mais également de d’identifier rapidement mensuellement ou bimensuellement des coupes rases. Cette alerte permettrait ensuite à Canopée de vérifier sur site si une coupe est illégale ou abusive.
À ce jour, Canopée s’appuie sur deux produits :
- FORMS-T (Schwartz et al., 2025) développé par le Laboratoire des Sciences du Climat et de l’Environnement (LSCE) pour établir un état des lieux annuel des coupes rases.
- SUFOSAT (Mermoz et al., 2024), développé par la société Globeo pour la détection de coupes rases potentiellement illégales ou abusives en temps quasi-réel. Cependant, depuis la fin du financement ADEME en 2025, les données SUFOSAT ne sont plus mises en ligne régulièrement, et leur coût reste élevé.
L’utilisation de deux produits distincts complexifie la stratégie de suivi des coupes rases.
Depuis le début de l’année 2020, le Laboratoire des Sciences du Climat et de l’Environnement (LSCE) a développé des méthodes innovantes permettant de produire des cartes annuelles de hauteur des arbres à une résolution de 10 mètres. Ces cartes sont générées à l’aide de modèles d’apprentissage profond entraînés sur des images Sentinel-1 et Sentinel-2, couplées aux données LiDAR spatiales de la mission GEDI. L’intégration de techniques d’apprentissage profond dans le traitement des données satellitaires a conduit à des avancées significatives, offrant des performances largement supérieures aux méthodes traditionnelles pour l’estimation de la hauteur de la canopée (Schwartz et al., 2023, 2024, 2025 ; Fayad et al., 2024 ; Su et al., 2025). L’ensemble de ces méthodes a été rassemblé dans une bibliothèque interne au LSCE, Sprout 🌱. Cette librairie, maintenue par le LSCE a pour vocation de faciliter le développement de nouveaux projets à l’interface entre intelligence artificielle et télédétection.
Objectifs
L’objectif du post-doctorat « Canopée × LSCE » serait de tirer parti de la librairie Sprout pour développer un outil de détection en temps quasi réel des coupes rases en France métropolitaine, en se basant sur des données satellitaires fiables et au coût modéré.
La première étape consistera à entraîner, à l’aide de Sprout, un modèle capable d’estimer la hauteur de la végétation à partir d’images Sentinel-2 ou Sentinel-1 prises individuellement. Cette approche permettra d’augmenter la fréquence des observations tout en garantissant la continuité des estimations en cas de couverture nuageuse persistante. Une composante de super-résolution, permettant d’améliorer la résolution à 2.5 m, pourra être intégrée dans le modèle sur la base de travaux en cours.
La deuxième étape consistera à comparer entre elles les prédictions successives de hauteur afin d’identifier les coupes rases au moyen d’un algorithme, à concevoir par le postdoctorant. Une attention particulière sera portée pour limiter les fausses détections et assurer la fiabilité des résultats. Ce dispositif permettra de générer automatiquement des alertes de coupes rases à des intervalles réguliers.
L’ensemble de la chaîne de traitement devra être opérationnalisée en collaboration avec l’infrastructure CDS Theia (Montpellier). Ce travail donnera lieu à une publication scientifique évaluée par les pairs, présentant les méthodes développées ainsi que la validation des résultats à l’aide de données indépendantes (inventaire forestier, acquisitions LiDAR répétées, observations de terrain collectées par les bénévoles de l’association Canopée) et une comparaison avec les outils déjà existants (e.g. SUFOSAT, Global Forest Watch). L’évaluation des pertes de carbone liées aux coupes rases, mais aussi aux coupes de moins forte intensité pourra aussi être effectuée en croisant les résultats obtenus avec des cartes de biomasse comme le produit FORMS-T (Schwartz et al., 2025).
En fonction des résultats, ce CDD pourra être poursuivi par un CDI chez Canopée Forêts Vivantes afin d’assurer notamment la maintenance de l’outil et son amélioration continue.
Missions :
- Traitement des données, conception du modèle, entraînement, inférence, interprétation des résultats et publication dans des revues scientifiques à comité de lecture
- Tester l’outil de signalement des coupes rases développé avec les bénévoles de Canopée et les salariés afin de tester le modèle en conditions réelles, estimer son taux d’erreur et repérer les éventuelles anomalies
- Valoriser et diffuser les résultats de recherche lors de conférences scientifiques, et rédiger des publications en collaboration avec Canopée et des experts nationaux et internationaux. Plusieurs publications dans des revues de premier plan sont attendues dans le cadre du projet.
