Afin de visualiser les résultats du Tableau1, c’est-à-dire les arbres détectés et classifiés, une carte interactive a été générée.

La bibliothèque [folium] a permis de projeter les arbres sur un fond de carte. Les coordonnées des arbres, initialement exprimées dans le système métrique Lambert 93 (EPSG:2154), ont été converties en latitude et longitude (EPSG:4326) grâce à la librairie [pyproj]. Cela permet d’afficher une carte pour comprendre visuellement les distributions spatiales des essences d’arbres. Cette étape de visualisation offre un outil de validation qualitative des résultats du modèle et permet d’identifier d’éventuelles incohérences géographiques ou erreurs de classification. Aussi, afin de rendre l’utilisation plus fluide, un pop-up s’ouvre lorsque l’utilisateur survole le polygone.

Figure 1 – Cartographie du couvert forestier à Arcachon (33) en fonction de la hauteur des arbres.

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L’objectif de cette étude est de disposer d’indicateurs sur :

• le nombre d’arbres présents à Arcachon,
• la répartition des espèces,
• leur capacité de stockage de CO₂,
• et la surface de la canopée.

Si la répartition spécifique et le nombre d’individus sont déjà connus, il faut maintenant interpréter les résultats. Pour cela, l’[ADEME](https://infos.ademe.fr/magazine-septembre-2021/dossier/larbre-en-ville-une-solution-dadaptation-fondee-sur-la-nature/) fournit un outil, ARBOCLIMAT, qui permet de définir pour un arbre – à partir de son essence et de sa taille – sa capacité de stockage en fonction du temps. Chaque arbre a ainsi été associé à une capacité de stockage carbone.

Geometry	Hauteur max (m)	Espèce prédite	Type	Taille des arbres	Stock carbone
POLYGON (...)	9.68	Platanus x hispanica	Feuillus	< 10 m	4.23
POLYGON (...)	6.77	Celtis australis	Feuillus	< 10 m	4.23
POLYGON (...)	8.82	Platanus x hispanica	Feuillus	< 10 m	4.23
POLYGON (...)	4.40	Morus	Feuillus	< 10 m	4.23
POLYGON (...)	4.32	Tamarix gallica	Feuillus	< 10 m	4.23
POLYGON (...)	11.65	Platanus x hispanica	Feuillus	11–15 m	3.77
POLYGON (...)	4.02	Celtis australis	Feuillus	< 10 m	4.23
POLYGON (...)	7.35	Pinus pinea	Conifères	< 10 m	0.00
MULTIPOLYGON	4.09	Morus	Feuillus	< 10 m	4.23
POLYGON (...)	7.25	Tamarix gallica	Feuillus	< 10 m	4.23

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Au-delà de la validation visuelle ([Figure 2]), il est possible d’effectuer un calcul du nombre de prédictions correctes sur le nombre total de prédictions données. Ce taux de prédictions correctes est de 86 %, ce qui signifie que 86 sur 100 espèces prédites sont correctes. Au regard du nombre d’espèces présentes, cela représente un score relativement performant. Ce score serait meilleur si l’analyse portait sur une futaie régulière.

Figure 2 – Validation visuelle des résultats entre les données LiDAR et les données issues du recensement terrain.

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À partir de ces analyses, il a été possible de construire une cartographie de la densité du couvert arboré et de la capacité de stockage de CO₂ ([Figure 3](#figure-3-cartographie-des-densités)).

(a) Densité du couvert arboré des Pinus pinaster.	(b) Densité de capacité de stockage CO₂.

Figure 3 – Les deux cartes permettent de prioriser les lieux des futures plantations en fonction des objectifs politiques (arbre d’ornement, diminution des ICU, augmentation de la capacité de stockage carbone).

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Une fois développé, il convient de rendre cet outil disponible et utilisable par les différents services de la Ville. En effet, cette cartographie peut avoir différentes utilisations.

L’utilisation des données LiDAR permet de suivre l’évolution des arbres sur les parcelles privées qu’il n’est pas possible de surveiller. En effectuant cette analyse à intervalles réguliers, il devient possible de détecter les variations d’implantation d’arbres, notamment les disparitions soudaines de houppiers chez les particuliers.

En comparant les acquisitions de données successives, le service urbanisme pourrait détecter les parcelles où des arbres ont été abattus sans autorisation préalable, et ainsi sanctionner les auteurs de l’abattage. Aujourd’hui, ce contrôle repose principalement sur les signalements des voisins, avec un très faible taux de sanction.

Cet outil constitue un levier de contrôle efficace contre les abattages sauvages, en apportant une preuve géolocalisée, objectivable et datable des modifications de la canopée. Intégré à un système d’information géographique (SIG), il facilite également le croisement avec les données cadastrales pour identifier les propriétaires et engager, si besoin, des démarches administratives ou juridiques. L’outil permet aussi de simplifier l’instruction des demandes en localisant facilement l’arbre au sein de la parcelle et en connaissant ses propriétés écologiques ([Figure 4]).

Figure 4 – Interface de formulaire pour l’enregistrement des événements liés aux arbres.

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L’utilisation d’ARBOCLIMAT permet de disposer d’un outil d’aide à la décision, afin d’estimer les services écosystémiques rendus par des parcelles et ainsi orienter les modèles de gestion. Il permet également de réaliser des scénarios de plantation, d’associer des essences adaptées aux conditions locales et aux objectifs visés, et même d’évaluer la valeur économique d’un arbre.

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Cette cartographie peut aussi s’intégrer dans un tableau de bord global relatif aux politiques environnementales et urbaines. Cela permettrait de disposer d’indicateurs chiffrés, évolutifs et factuels relatifs à la gestion du patrimoine naturel et foncier :

• parc arboré,
• qualité de l’air,
• gestion des eaux pluviales,
• taux d’occupation des sols,
• dynamiques de construction.

Un tel outil est indispensable à la détection précoce d’anomalies et à la prise de décision éclairée dans le cadre des politiques publiques mises en œuvre.