Les espèces végétales envahissantes sont l'un des principaux facteurs de changement de la biodiversité dans les écosystèmes terrestres. Une détection précise et précoce des espèces exotiques est donc cruciale pour surveiller les invasions en cours et pour prévenir leur propagation. Présentement, les méthodes de surveillance des invasions biologiques permettent de suivre la propagation des envahisseurs à travers les aires de répartition géographique, mais une attention moindre a été accordée à la surveillance des espèces envahissantes à travers le temps. Les plates-formes de télédétection, capables de fournir des informations détaillées sur les variations des traits foliaires dans le temps et l'espace, sont particulièrement bien placées pour surveiller les plantes envahissantes en temps réel. Les changements temporels des traits fonctionnels sont exprimés dans la signature spectrale des espèces par des caractéristiques d'absorption spécifiques de la lumière associés aux pigments photosynthétiques et aux constituants chimiques tous deux liés à la phénologie. Ainsi, les variations temporelles dans la réponse spectrale des plantes peuvent être utilisées afin de mieux identifier des espèces individuelles. L'un des envahisseurs les plus problématiques au Canada est le roseau commun, Phragmites australis (Cav.) Trin. ex Steudel sous-espèce australis, dont la propagation menace la biodiversité des écosystèmes de zones humides en Amérique du Nord. Déterminer la période de l'année où cet envahisseur se distingue d’avantage, du point de vue spectral et fonctionnel, des autres plantes de la communauté serait centrale dans une meilleure gestion du roseau commun. Pour ce faire, nous avons utilisé des traits fonctionnels et une série temporelle de données spectrales foliaires à haute résolution au cours d'une saison de croissance à Boucherville, Québec, Canada, afin de déterminer la séparabilité spectrale de l'envahisseur par rapport aux espèces co-occurrentes et comment cette dernière varie à travers le temps. Nos résultats ont révélé que la spectroscopie foliaire a permis de distinguer le phragmite des espèces co-occurrentes avec une précision de plus de 95% tout au long de la saison de croissance – un résultat prometteur pour le futur de la télédétection des espèces végétales envahissantes. / Invasive plant species are one of the main drivers of biodiversity change in terrestrial ecosystems. Accurate detection of exotic species is critical to monitor on-going invasions and early detection of incipient invasions is necessary to prevent further spread. At present, surveillance methods of biological invasions allow to track the spread of invaders across geographic ranges, but less attention has been given to invasive species monitoring across time. Remote sensing platforms, capable of providing detailed information on foliar trait variations across time and space, are uniquely positioned for monitoring invasive plants in real time. Temporal changes in foliar traits are expressed in a species spectral profile through specific absorption features related to variation in photosynthetic pigments and chemical constituents driven by phenology. Thus, variations in a plant’s spectral response can be used to improve the identification of individual species. One of Canada’s most problematic invaders is the common reed, Phragmites australis (Cav.) Trin. ex Steudel subspecies australis, whose spread threatens biodiversity in wetland ecosystems in North America. Determining the time of year when the invader is spectrally and functionally more distinct from other plants in the community would be central to better management of common reed. To do so, we collected a time-series of foliar traits and high-resolution leaf spectral data over the course of a growing season at Boucherville, Quebec, Canada, to determine the spectral separability of the invader from co-occurring species and how its detection varies over time. Our results revealed that leaf-level spectroscopy distinguished Phragmites and co-occurring species with > 95% accuracy throughout the growing season – a promising result for the future remote detection of invasive plant species.

La télédétection des végétaux, technique qui se base sur les signatures spectrales des plantes, s’avère être un outil formidable pour réaliser des inventaires de biodiversité végétale : il est maintenant possible d’identifier les plantes, de cartographier les traits fonctionnels des végétaux ou d'étudier l’impact des activités humaines à grande échelle. Cependant, il faut approfondir les connaissances sur les patrons de variation spectrale causés par les facteurs environnementaux et la phénologie. En effet, la variation spatiale et temporelle des spectres foliaires est source d’incertitude et d’erreurs lors de l’application des modèles utilisés en télédétection des végétaux. Dans le cadre de mon projet de recherche, j’évalue l’effet de l’environnement et de la phénologie sur les propriétés spectrales de neuf espèces d'arbres décidus de l’est de l'Amérique du Nord. J’ai mesuré les signatures spectrales foliaires de ces arbres dans des sites contrastés entre le 6 juin et le 8 octobre 2018 à l’aide d’un spectroradiomètre de terrain et d’une sphère d’intégration. J’ai également mesuré seize traits fonctionnels structuraux et chimiques des plantes échantillonnées. Les résultats de mon projet démontrent que les conditions environnementales n’ont pas toujours d’effet significatif sur la variation spectrale intraspécifique; lorsque c’est le cas, les sites d’échantillonnage expliquent entre 18 et 62 % de la variation intraspécifique. La phénologie quant à elle a toujours un effet significatif sur les spectres foliaires et explique entre 30 et 51 % de la variation spectrale intraspécifique. Toutes les régions spectrales sont affectées par la variation environnementale et phénologique et tous les traits structuraux et chimiques foliaires mesurés sont liés à la variation spectrale. Bien que les conditions environnementales et la phénologie affectent les spectres foliaires, cela n’empêche pas de différencier les espèces, même celles étroitement liées phylogénétiquement, à travers les sites d’étude et le temps (précision d’identification > 92 %). Il n’est pas toujours possible d’inférer les sites ou le moment d’échantillonnage de la plante échantillonnée à l’aide de sa signature spectrale; néanmoins, la variation environnementale et phénologique des spectres foliaires est suffisante pour empêcher la transférabilité de certains modèles de classification d’espèces à des contextes dissemblables de ceux qui ont servi à les construire. En effet, un modèle n’est applicable qu’à des données spectrales de variance moindre ou similaire aux données à partir desquelles le modèle a été construit. Ainsi, mon projet précise les limites d’application des modèles utilisés en télédétection des végétaux pour les milieux tempérés et forestiers peu diversifiés. Mes résultats indiquent que la variation interspécifique est supérieure à la variation intraspécifique et qu’il est donc possible de différencier les espèces malgré l’effet de l’environnement et de la phénologie sur les spectres foliaires d’arbres des forêts tempérées, démontrant le potentiel de la télédétection des végétaux pour la réalisation d’inventaires de biodiversité végétale à grande échelle. / Remote sensing of plants emerges as a formidable tool to realize biodiversity assessments : it is now possible to identify plants, map their functional traits, and monitor human activities' impacts on the vegetation at large scales and almost continuously. However, we must develop knowledge about the spectral variation patterns caused by the environment and phenology to take full advantage of remote sensing products. Indeed, the environmental and phenological variation of foliar spectra leads to uncertainty and error in remote sensing models and applications. In my project, I assess the effects of the environment and phenology on the spectral properties of nine broadleaf tree species from temperate forests of North America. I measured these species' leaf spectra across contrasting sites between the 6th of June to the 8th of October 2018 using a field spectroradiometer and an integrating sphere. I also measured sixteen structural and chemical leaf functional traits on the sampled plants. My results show that the environmental conditions do not always significantly affect the intraspecific spectral variation; when it does, the sampling sites explain between 18 and 58 % of this variation. As for phenology, it always has a significant impact on leaf spectra and explains between 30 and 51 % of the intraspecific spectral variation. Every spectral region is affected by environmental and phenological variation, and all structural and chemical traits measured are linked to the spectral variation. Although the environmental conditions and phenology affect leaf spectra, it does not hinder our ability to differentiate tree species, even those closely related, across sites and time (identification accuracy > 92 %). Besides, it is not always possible to infer a plant's sampling site or date from its spectra. Nevertheless, foliar spectra's environmental and phenological variation is sufficient to limit classification models' transferability. My results show that a model applies only to spectral data of lesser or comparable variance to the data used to train the model. Therefore, my project helps define the application limits of models used in plant remote sensing in temperate and low diversity forest systems. It also demonstrates that interspecific spectral variation is greater than intraspecific spectral variation, and thus we can discriminate species despite the effects of the environment and phenology on the leaf spectra of temperate forest trees, validating the potential of vegetation remote sensing to conduct biodiversity assessments at spatial and temporal scales previously unattainable.