Perte de couverture arborée ≠ Déforestation : pourquoi la cartographie forestière précise est essentielle à l’ère des réglementations sur la durabilité ?
- Gusi Ayu Putri Chandrika Sari
- il y a 2 jours
- 9 min de lecture
Note de l’éditeur :
Le Forest Accuracy Test représente l’engagement de Koltiva envers l’intégrité géospatiale, dirigé par Roland Sinulingga, Responsable Environnement chez KOLTIVA. Conçu pour évaluer la précision des ensembles de données sur la couverture forestière, il garantit que KoltiTrace MIS repose sur des données fiables, permettant aux clients de répondre en toute confiance aux exigences de traçabilité et de rapports sur la durabilité.
Résumé exécutif :
La perte de couverture arborée ne signifie pas toujours déforestation. Alors que la déforestation désigne spécifiquement la conversion permanente et d’origine humaine de forêts naturelles en terres à usage non forestier — telles que l’agriculture commerciale, l’expansion urbaine ou l’exploitation minière — la perte de couverture arborée est un terme plus large. Elle englobe la suppression complète de la couverture arborée pour toute raison, y compris les phénomènes naturels (comme les tempêtes ou les incendies) et les activités humaines. Cette perte peut être temporaire ou permanente, contrairement à la déforestation, qui implique un changement d’utilisation des terres durable (World Resources Institute, 2025).
En matière de surveillance forestière, toutes les cartes ne présentent pas le même niveau de précision. Le Forest Accuracy Test est une méthode rigoureuse utilisée pour évaluer dans quelle mesure les principales caractéristiques forestières — comme la couverture arborée, la composition des espèces, la superficie et les changements temporels — sont correctement représentées. Il applique un échantillonnage par grille et des métriques statistiques de précision pour évaluer les cartes forestières couramment utilisées, notamment celles de Global Forest Watch (GFW), du Joint Research Centre (JRC) et du Science Based Targets Network (SBTN), qui ont été intégrées à l’outil Land Use Tracker (LUT) dans KoltiTrace MIS.
Les résultats ont été intégrés dans KoltiTrace MIS, renforçant ses fonctionnalités d’intelligence géospatiale. Cette intégration fournit aux utilisateurs des données validées scientifiquement, permettant une traçabilité plus précise, une amélioration des rapports de conformité réglementaire, et des décisions de durabilité basées sur les données.
Depuis le début du 21e siècle, le monde a perdu environ 517 millions d’hectares de couverture arborée — soit environ 13 % de la canopée totale de la planète en 2000. Plus inquiétant encore, cette perte s’accélère : elle est passée de 13,4 millions d’hectares en 2001 à près de 29,6 millions d’hectares en 2024 (World Resources Institute, 2025).
Pourtant, au milieu de cette inquiétude croissante, une vérité essentielle est souvent négligée : la perte de couverture arborée ne signifie pas nécessairement déforestation.
Perte de couverture arborée ≠ Déforestation ?
Définir ce qu’est une forêt — et, par extension, ce qui constitue une déforestation ou une dégradation forestière — est bien plus complexe qu’il n’y paraît. Des définitions variables, des ensembles de données contradictoires et des interprétations divergentes des images satellites contribuent à une confusion généralisée. Ajoutez à cela la pression croissante exercée par des réglementations de durabilité telles que le Règlement européen sur la déforestation (EUDR), et le besoin de clarté devient urgent.
La perte de couverture arborée fait référence à la suppression de la canopée pour toute raison, qu’elle soit causée par l’homme ou par des perturbations naturelles. Cette perte peut être temporaire ou permanente (World Resources Institute, s.d.). La déforestation, en revanche, est généralement définie comme la conversion permanente, d’origine humaine, de forêts naturelles en terres à usage non forestier, telles que des plantations, des sites miniers ou des zones urbaines (World Resources Institute, 2025).
Table of Index:
Pourquoi les définitions sont importantes
Bien qu’utilisés de manière interchangeable, les termes perte de couverture arborée et déforestation désignent des phénomènes écologiques distincts — chacun ayant des implications très différentes en matière d’utilisation des terres, de biodiversité, d’émissions de carbone et de conformité réglementaire.
Par exemple, la perte de couverture arborée peut résulter de la récolte de bois, où les arbres sont abattus pour la production de bois et où la terre est ensuite replantée ou laissée à la régénération naturelle (World Resources Institute, 2025).
En revanche, la déforestation est la conversion permanente de terres forestières en usages non forestiers, tels que l’agriculture à grande échelle, le développement urbain ou l’exploitation minière. Cette transformation entraîne la perte des écosystèmes forestiers et de la biodiversité, et augmente considérablement les émissions de carbone.
Cette distinction est particulièrement cruciale pour les cadres de conformité comme le Règlement européen sur la déforestation (EUDR), qui exigent des entreprises un suivi précis des changements d’utilisation des terres. Mal interpréter une perte temporaire ou non liée à la déforestation comme une véritable déforestation peut entraîner des rapports inexacts, nuire à la réputation et même entraîner des conséquences juridiques.
Approche de Koltiva : construire la confiance grâce à des données vérifiables
Le World Resources Institute souligne cette nuance : « L’existence d’une couverture arborée ne signifie pas toujours qu’il s’agit d’une forêt, la perte de couverture arborée n’implique pas nécessairement une perte forestière ou une déforestation, et le gain de couverture arborée n’implique pas toujours un gain forestier ou une restauration » (World Resources Institute, s.d.). Cette complexité constitue un défi pour les systèmes de surveillance par satellite, qui détectent souvent des changements dans la canopée sans pouvoir en identifier les causes sous-jacentes. Les utilisateurs doivent donc évaluer les données dans leur contexte — en distinguant les forêts gérées, les écosystèmes naturels et les cultures commerciales d’arbres.
Ces distinctions ont des implications concrètes. Les efforts en cours pour améliorer les données spatiales à l’échelle mondiale visent à mieux surveiller et interpréter la perte forestière. De nombreux outils de surveillance, y compris ceux utilisés dans les plateformes de traçabilité, détectent les changements de canopée mais ne peuvent souvent pas identifier les facteurs spécifiques qui les provoquent.
Cette approche multi-sources reflète une réalité essentielle : il n’existe pas de carte « correcte » unique ou universelle. Chaque jeu de données repose sur des méthodologies, des hypothèses et des définitions différentes.
Conscient qu’il n’existe pas de solution unique, KoltiTrace MIS permet aux utilisateurs de sélectionner les jeux de données les plus pertinents en fonction de la zone géographique, du type d’utilisation des terres et des exigences en matière de reporting. Il intègre plusieurs sources — notamment celles du Joint Research Centre (JRC), de Global Forest Watch (GFW) et du Science Based Targets Network (SBTN) — pour fournir des analyses contextualisées sur la perte forestière. Ces données sont présentées aux côtés de notre propre jeu de données exclusif, offrant des capacités avancées de détection de couverture forestière et de changements.
Ainsi, le choix du jeu de données le plus approprié devient une décision stratégique, dépendante du contexte — influençant directement la précision de la conformité et l’efficacité des interventions en matière de durabilité.
Chez Koltiva, nous croyons que la confiance commence par l’intégrité et la transparence des données. C’est pourquoi notre expert en géospatial, Roland Sinulingga, Responsable Environnement chez Koltiva avec 13 ans d’expérience en systèmes d’information géographique (SIG), a lancé le Forest Accuracy Test pour répondre à une question fréquemment posée :« Quelle carte pouvons-nous réellement utiliser pour vérifier la déforestation avec précision ? »
Le Test de Précision Forestière : Quelle Carte Peut-on Réellement Utiliser ?
Dans le domaine de la surveillance forestière, toutes les cartes ne se valent pas. Le Test de Précision Forestière est une méthodologie rigoureuse développée pour évaluer la précision avec laquelle certains attributs forestiers — tels que la couverture arborée, la composition des espèces, la superficie ou les changements dans le temps — sont mesurés ou cartographiés. Ces tests sont essentiels pour valider les données issues de la télédétection, des logiciels d’inventaire forestier et des bases de données cartographiques, afin de garantir que les décisions de gestion forestière reposent sur des informations fiables.
Dirigé par notre Responsable Environnement, ce Test de Précision Forestière poursuit trois objectifs principaux :
Évaluer la précision des jeux de données open source disponibles
Le test examine dans quelle mesure chaque jeu de données reflète les conditions forestières réelles sur le terrain. En comparant les classifications dérivées de satellites avec des données de référence, il met en évidence les forces et les limites de chaque source dans sa capacité à détecter la couverture forestière et ses évolutions.
Établir un classement prioritaire des jeux de données
Tous les jeux de données ne se comportent pas de la même manière selon les paysages. Ce test permet de classer les jeux de données en fonction de leur fiabilité, aidant ainsi les utilisateurs à prioriser ceux qui sont les plus adaptés à certaines zones géographiques ou exigences réglementaires.
Informer les politiques et les prises de décision
En fournissant une comparaison claire et fondée sur des preuves, le test soutient les gouvernements, les entreprises et les professionnels de la durabilité dans le choix du jeu de données forestier le plus approprié pour la conformité, la certification ou le reporting. Il aide à répondre à une question essentielle :Quelle carte devons-nous vraiment utiliser ?
Comment Fonctionne le Test de Précision Forestière ?
Zone d’Étude
L’analyse s’est concentrée sur les districts de Sigi et Poso, dans le Centre de Sulawesi, en Indonésie. Ces deux régions présentent des caractéristiques de couverture terrestre distinctes. Poso est un paysage hétérogène, combinant des forêts de plantation mixtes et des exploitations de cacao. Sigi, en revanche, est plus homogène, avec des zones limitées de plantations mixtes et de cacao, mais des zones de dégradation notables en raison de son chevauchement avec le parc national de Lore Lindu.
Méthode d’Échantillonnage en Grille
La zone de recherche a été divisée en une grille systématique de 10 kilomètres afin d’assurer une représentation équitable des différents types de sols.Cette méthode évite les biais liés à la stratification des terres, ce qui la rend idéale pour des paysages hétérogènes et permet une comparaison équitable et normalisée ("apple-to-apple") entre les jeux de données.
Matrice de Confusion et Coefficient Kappa
Les résultats de classification de chaque jeu de données ont été évalués à l’aide d’une matrice de confusion, en les comparant à des données de référence terrain.
Pour quantifier le niveau de concordance entre les classifications des jeux de données et la réalité observée, le coefficient Kappa a été utilisé.
Formule du Coefficient Kappa :
Interprétation du Coefficient Kappa :
Le test a inclus toutes les sources cartographiques intégrées dans le Land Use Tracker de KoltiTrace MIS : JRC, GFW et SBTN.
Qu’avons-nous découvert ?
L'image ci-dessus présente plusieurs visualisations de jeux de données sur la couverture forestière avec des images haute résolution. Parmi les jeux de données testés (JRC, GFW et SBTN), le jeu de données sur la couverture forestière 2020 de Global Forest Watch a obtenu un coefficient Kappa de 0,849, indiquant un « accord presque parfait ».
Cette conclusion soutient scientifiquement notre décision d’utiliser GFW comme couche de base pour notre ensemble de données avancé, qui combine :
Les données de couverture forestière de GFW
Des outils de vérification sur ordinateur
Une modélisation historique de l’utilisation des terres basée sur l’algorithme CCDC (Continuous Change Detection and Classification). La méthode CCDC suit les motifs spectraux dans le temps, détectant même les pertes forestières à un stade précoce—aidant les utilisateurs à identifier la véritable déforestation plutôt que de simples changements de couvert arboré.
« Bien que l’ensemble de données présente une grande précision, une validation sur le terrain reste nécessaire pour confirmer les résultats. À l’avenir, l’intégration des SIG, de l’IA et des technologies de télédétection renforcera encore notre analyse spatiale. Koltiva vise à développer son propre algorithme de détection forestière pour une précision encore plus élevée », suggère Roland sur la base de cette étude.
Ce que cela signifie pour les utilisateurs de KoltiTrace ?
Avec les résultats du Forest Accuracy Test intégrés dans KoltiTrace MIS, nos utilisateurs bénéficient de :
✅ Une confiance accrue dans la précision des données pour la conformité, la certification et les rapports
✅ Une flexibilité dans le choix des ensembles de données en fonction des politiques ou des objectifs de durabilité
✅ Une crédibilité renforcée grâce à une méthodologie transparente et validée
Chez Koltiva, nous nous engageons à fournir des outils géospatiaux fiables et axés sur la précision. Grâce aux données du Forest Accuracy Test, nos clients peuvent prendre des décisions éclairées sur la couverture terrestre, fondées sur des données validées et notre engagement envers la transparence.
Ce n’est qu’une des nombreuses étapes dans notre démarche continue pour faire progresser la traçabilité numérique et l’approvisionnement durable.
Ressources :
World Resources Institute. (n.d.). Key terms and definitions: Forests. WRI Research. https://www.wri.org/research/key-terms-and-definitions
Weisse, M., & Goldman, E. (2025). Forest loss. Global Forest Review. World Resources Institute. https://gfr.wri.org/forest-extent-indicators/forest-loss
Autrice : Gusi Ayu Putri Chandrika Sari, Social Media Officer chez KOLTIVA
Experts techniques : Roland Sinulingga, Responsable Environnement chez KOLTIVA
Éditeur : Daniel A. Prasetyo, Responsable des Relations Publiques et de la Communication d’Entreprise chez KOLTIVA
À propos de l’expert :
Roland Sinulingga est un professionnel chevronné en géo-information, avec plus de 13 ans d’expérience en systèmes d’information géographique (SIG) et télédétection. Son parcours couvre la gestion des ressources naturelles, les évaluations HCV/HCS, le suivi des plantations, la planification spatiale et le développement durable. Roland a dirigé et soutenu des projets techniques à travers l’Indonésie — d’Aceh à la Papouasie — ainsi qu’au Japon et aux Pays-Bas. Fort d’une expertise approfondie en bases de données spatiales et en observation de la Terre, il s’engage pleinement à mettre l’intelligence géospatiale au service d’une utilisation durable des terres et de la protection de l’environnement.
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