Les traits fonctionnels foliaires sont des paramètres clés des processus écologiques dans les forêts. Malgré les progrès réalisés dans la cartographie de traits foliaires à partir d’imagerie hyperspectrale, il subsiste un besoin de construire des modèles spectres-traits spécifiques à un environnement donné, entraînés à partir de mesures à l’échelle de l’arbre, afin d'améliorer la précision des cartes locales de traits. Nous avons cartographié 12 traits fonctionnels foliaires dans une forêt tempérée mixte à partir d’imagerie hyperspectrale aéroportée. Des échantillons foliaires de cimes d'arbres (n = 166), couvrant un total de 16 espèces, ont été recueillis à l'aide d'une plateforme de drone pour mesurer des traits foliaires d’arbres individuels, à partir desquels la réflectance spectrale de la couronne a également été mesurée. Des modèles de régression des moindres carrés partiels (PLSR) ont été utilisés pour prédire les traits foliaires à partir des spectres de réflectance à l’échelle de l’arbre (400-2400 nm). Ces modèles ont prédit la masse foliaire par unité de surface (LMA), la surface foliaire spécifique (SLA) et l'épaisseur en eau (EWT) avec une haute précision (R2 > 0.8, %RMSE < 15). Les modèles de concentration de pigments, de l'azote et de la cellulose ont montré une performance modérée (R2 = 0.53–0.68, %RMSE = 17.24–21.31). Les performances les plus faibles ont été observées pour la lignine, le carbone, le contenu en matière sèche (LDMC) et l'hémicellulose (R2 = 0.24–0.44, %RMSE = 20.67–26.13). Des cartes à haute résolution spatiale (1.25 m pixel-1) de traits foliaires ont été produites pour l'ensemble de la zone d'étude de 16 km2. Notre étude s'ajoute aux recherches approfondies visant à utiliser la télédétection pour surveiller la biodiversité des traits fonctionnels à plus grande échelle et fournit des modèles qui saisissent la variation intraspécifique de nombreuses espèces d'arbres d'une forêt tempérée mixte de l'est du Canada. / Foliar functional traits are key drivers of ecological processes in forests. Despite progress in forest foliar trait mapping from imaging spectroscopy, there is a need to build environment-specific, spectra-trait models trained from tree-level measurements to improve the accuracy of local trait maps. We mapped 12 foliar functional traits in a mixed temperate forest using airborne imaging spectroscopy. Top-of-canopy foliar samples from tree crowns (n = 166), representing a total of 16 species, were collected using a drone platform to measure foliar traits for individual trees, from which tree-level crown spectra were also determined. Partial least squares regression (PLSR) models were used to predict foliar traits from tree-level reflectance spectra (400-2400 nm). These models predicted leaf mass per area (LMA), specific leaf area (SLA) and equivalent water thickness (EWT) with high accuracy (R2 > 0.8, %RMSE < 15). Models for pigment, nitrogen and cellulose concentrations showed a moderate performance (R2 = 0.53–0.68, %RMSE = 17.24–21.31). Poorest performance was observed for lignin, carbon, leaf dry mass content (LDMC) and hemicellulose (R2 = 0.24–0.44, %RMSE = 20.67–26.13). High-resolution (1.25 m pixel-1) foliar trait maps were produced for the entire 16-km2 study area. Our study adds to the extensive research aiming to use remote sensing to monitor forest functional trait biodiversity at larger scales and provides models that capture intraspecific variation across many tree species from a mixed temperate forest in eastern Canada.

Les tourbières ombrotrophes, ou bogs sont particulièrement vulnérables à l’augmentation de la déposition atmosphérique d’azote. Cet apport d’un nutriment normalement limitant altère la capacité des tourbières à accumuler le carbone (C), en plus de mener à des changements de leur composition végétale. L’imagerie spectrale est une approche prometteuse puisqu’elle rend possible la détection des espèces végétales et de certaines caractéristiques chimiques des plantes, à distance. Toutefois, l’ampleur des différences spectrales intra- et interespèces n’est pas encore connue. Nous avons évalué la façon dont la chimie, la structure et la signature spectrale des feuilles changent chez Chamaedaphne calyculata, Kalmia angustifolia, Rhododendron groenlandicum et Eriophorum vaginatum, dans trois tourbières du sud du Québec et de l’Ontario, incluant une tourbière où se déroule une expérience de fertilisation à long terme. Nous avons mesuré des changements dans les traits fonctionnels dus aux différences dans la quantité d’azote disponible dans les sites. Toutefois, la déposition atmosphérique d’azote a eu relativement peu d’effet sur les spectres foliaires ; les variations spectrales les plus importantes étaient entre les espèces. En fait, nous avons trouvé que les quatre espèces ont un spectre caractéristique, une signature spectrale permettant leur identification au moyen d’analyses discriminantes des moindres carrés partiels (PLSDA). De plus, nous avons réussi à prédire plusieurs traits fonctionnels (l’azote, le carbone ; et la proportion d’eau et de matière sèche) avec moins de 10 % d’erreur grâce à des régressions des moindres carrés partiels (PLSR) des données spectrales. Notre étude fournit de nouvelles preuves que les variations intraspécifiques, causées en partie par des variations environnementales considérables, sont perceptibles dans les spectres foliaires. Toutefois, les variations intraspécifiques n’affectent pas l’identification des espèces ou la prédiction des traits. Nous démontrons que les spectres foliaires comprennent des informations sur les espèces et leurs traits fonctionnels, confirmant le potentiel de la spectroscopie pour le suivi des tourbières. / Abstract Bogs, as nutrient-poor ecosystems, are particularly sensitive to atmospheric nitrogen (N) deposition. Nitrogen deposition alters bog plant community composition and can limit their ability to sequester carbon (C). Spectroscopy is a promising approach for studying how N deposition affects bogs because of its ability to remotely determine changes in plant species composition in the long term as well as shorter-term changes in foliar chemistry. However, there is limited knowledge on the extent to which bog plants differ in their foliar spectral properties, how N deposition might affect those properties, and whether subtle inter- or intraspecific changes in foliar traits can be spectrally detected. Using an integrating sphere fitted to a field spectrometer, we measured spectral properties of leaves from the four most common vascular plant species (Chamaedaphne calyculata, Kalmia angustifolia, Rhododendron groenlandicum and Eriophorum vaginatum) in three bogs in southern Québec and Ontario, Canada, exposed to different atmospheric N deposition levels, including one subjected to a 18 years N fertilization experiment. We also measured chemical and morphological properties of those leaves. We found detectable intraspecific changes in leaf structural traits and chemistry (namely chlorophyll b and N concentrations) with increasing N deposition and identified spectral regions that helped distinguish the site-specific populations within each species. Most of the variation in leaf spectral, chemical and morphological properties was among species. As such, species had distinct spectral foliar signatures, allowing us to identify them with high accuracy with partial least squares discriminant analyses (PLSDA). Predictions of foliar traits from spectra using partial least squares regression (PLSR) were generally accurate, particularly for the concentrations of N and C, soluble C, leaf water, and dry matter content (<10% RMSEP). However, these multi-species PLSR models were not accurate within species, where the range of values was narrow. To improve the detection of short-term intraspecific changes in functional traits, models should be trained with more species-specific data. Our field study showing clear differences in foliar spectra and traits among species, and some within-species differences due to N deposition, suggest that spectroscopy is a promising approach for assessing long-term vegetation changes in bogs subject to atmospheric pollution.