La Guyane française est une région située sur le Plateau des Guyanes en Amérique du sud. Elle présente à la fois une grande originalité en termes de biodiversité, un bon état de conservation et une forte contribution au stock de carbone Amazonien. Les connaissances sur l’évolution de la structure forestière de la Guyane française restent cependant insuffisantes pour offrir une gestion optimale à l’échelle du territoire. La disponibilité sans précédent de données de télédétection à très haute résolution spatiale telles que le LiDAR , sur de larges couvertures nous offre l'opportunité d’évaluer la ressource forestière de la Guyane Française. Les travaux réalisés dans le cadre de cette thèse visent prioritairement à étudier la structure et les variations de la hauteur de canopée, les facteurs déterminant sa variabilité ainsi que les conséquences des activités d’exploitation forestière. Les données utilisées au cours de la thèse proviennent d’un LiDAR aéroporté et des données de terrains de l'Office National des Forêts (ONF). Ce manuscrit de thèse est divisé en trois grandes parties. La première partie introduit la problématique et fixe les objectifs de la thèse. La seconde partie prend la forme dite « sur article », c'est-à-dire que les différents chapitres qui la compose sont des articles scientifiques publiés ou en cours de publication, elle est composée de trois études. (i) Une étude concernant la détection des trouées et des déterminants environnementaux sur la distribution de tailles des trouées en forêt non exploitée : Comment caractériser la distribution de taille des trouées et est-ce qu’il y a des déterminants environnementaux qui influencent la distribution statistique de taille de trouées? Cet article à été soumis dans Biogeoscience. (ii) Une étude du contrôle de l'environnement sur la structure et les variations de la hauteur de canopée à différentes résolutions spatiales. Quelles échelles spatiales sont pertinentes pour analyser les déterminants environnementaux des variations de hauteur de la canopée en forêt tropicale à partir des données de télédétection ? Comment l’environnement peut aider, ou pas, à cartographier la hauteur de la canopée en forêt tropicale ? Cet article à été accepté pour publication dans Remote Sensing. (iii) Une troisième étude où nous avons quantifié les effets de l’exploitation à faible impact (EFI) sur la structure et la variation de la hauteur de canopée. Quelles sont les effets de l’exploitation forestière sur les variations de hauteur de canopée et sur la distribution de taille des trouées ? Cet article sera soumis pour publication dans une revue scientifique (Forest Ecology and Management). Dans la dernière partie, après une synthèse des principaux résultats, nous proposons des pistes de développement. / French Guiana is a region located on the Guiana Shield in South America. Is presents at the same time a high originality in biodiversity, a good state of conservation and a strong correlation to Amazonian carbon stocks. Knowledge on evolution of the forest structure of French Guiana is however still insufficient to bring an optimal management at territory scale. Availability as never seen before of remote sensing data at high spatial resolution such as LiDAR, on large coverage, offers the opportunity to assess the forest resource in French Guiana. The work done during this thesis aim mostly to study the structure and the variations of the canopy height, the factors determining its variability and the consequences of forest logging activities. The data used during this thesis come from an airborne LiDAR and field data from Office National des Forêts (ONF). This thesis manuscript is divided in three parts. The first part introduces the problem and sets the objectives of the thesis. The second part takes the so-called "article" form, that is, the different chapters that compose it are scientific articles published or in the course of publication, it is composed of three studies (I) A study on the gaps detection and environmental determinants on the gap sizes distribution in natural forest: How to characterize the gap size distribution and are there environmental determinants that influence the statistical distribution of gap size? This article has been submitted in Biogeoscience. (ii) A study of the control of the environment on the canopy height structure and variations at different spatial resolutions. Which spatial scales are relevant for analyzing the environmental determinants of canopy height changes in tropical forests from remote sensing data? How can the environment help or not map the height of the canopy in the rainforest? This article was accepted for publication in Remote Sensing. (iii) a third study where we quantified the effects of Reduced Impact Logging (RIL) on the structure and variation of canopy height. What are the effects of logging on canopy height variations and gap size distribution? This article will be submitted for publication in a Forest Ecology and Management journal. In the last part, after a synthesis of the main results, we propose a conclusion.

Les villes sont confrontées à de nombreuses problématiques environnementales. Leurs gestionnaires ont besoin d'outils et d'une bonne connaissance de leur territoire. Un objectif est de mieux comprendre comment s'articulent les trames grise et verte pour les analyser et les représenter. Il s'agit aussi de proposer une méthodologie pour cartographier la structure urbaine à l'échelle des tissus en tenant compte de ces trames. Les bases de données existantes ne cartographient pas la végétation de manière exhaustive. Ainsi la première étape est d'extraire la végétation arborée et herbacée à partir d'images satellites Pléiades par une analyse orientée-objet et une classification par apprentissage actif. Sur la base de ces classifications et de données multi-sources, la cartographie des tissus se base sur une démarche d'extraction de connaissances à partir d'indicateurs issus de l'urbanisme et de l'écologie du paysage. Cette méthodologie est construite sur Strasbourg puis appliquée à Rennes. / Climate change presents cities with significant environmental challenges. Urban planners need decision-making tools and a better knowledge of their territory. One objective is to better understand the link between the grey and the green infrastructures in order to analyse and represent them. The second objective is to propose a methodology to map the urban structure at urban fabric scale taking into account the grey and green infrastructures. In current databases, vegetation is not mapped in an exhaustive way. Therefore the first step is to extract tree and grass vegetation using Pléiades satellite images using an object-based image analysis and an active learning classification. Based on those classifications and multi-sources data, an approach based on knowledge discovery in databases is proposed. It is focused on set of indicators mostly coming from urbanism and landscape ecology. The methodology is built on Strasbourg and applied on Rennes to validate and check its reproducibility.