Forêts primaires, naturelles ou plantées : lire les types de forêts du Maroc à 10 m

Une surface verte sur une image satellite n’est pas nécessairement une forêt naturelle. Elle peut correspondre à un peuplement régénéré naturellement, à une forêt ancienne peu perturbée ou à une plantation. Cette distinction est centrale pour comprendre la gestion des paysages, suivre les risques de dégradation et interpréter correctement une perte de couvert arboré.

La couche Global Forest Types 2020 version 1 (GFT 2020 v1) du Joint Research Centre de la Commission européenne apporte une lecture homogène de ces grands types à 10 mètres. Kharita en publie un extrait national continu pour le Maroc, régions du Sud incluses. La carte de référence représente l’année 2020; la version 1 a été publiée par le JRC en janvier 2026.

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Ce que la carte représente réellement

GFT 2020 ne cartographie ni les essences d’arbres ni le statut juridique des parcelles. Elle classe les pixels appartenant au couvert forestier de base en trois grandes catégories :

Code	Classe française	Classe anglaise	Couleur
1	Forêt naturellement régénérée	Naturally regenerating forest	#78C679
10	Forêt primaire	Primary forest	#006837
20	Forêt plantée ou plantation	Planted / plantation forest	#CC6600

Un pixel sans valeur n’est pas une quatrième classe « autre terrain ». Il est hors du couvert forestier utilisé par le produit, ou il ne porte pas de classe exploitable. Cette nuance est importante : il ne faut jamais calculer la part de chaque type en divisant par toute la superficie nationale sans annoncer le dénominateur retenu.

Chaque pixel contient un code nominal, et non une quantité mesurable. La moyenne des codes 1, 10 et 20 n’a aucun sens écologique. La carte doit utiliser des valeurs uniques et le rééchantillonnage au plus proche.

Le jeu de données en bref

Propriété	Valeur
Producteur	Commission européenne — Joint Research Centre (JRC)
Produit	Global Forest Types 2020, version 1
Année représentée	2020
Publication de la version	15 janvier 2026
Résolution	environ 10 m
Projection publiée par Kharita	WGS 84 — EPSG:4326
Variable	type principal de forêt
Type de pixels	classes catégorielles Byte
Couverture Kharita	Maroc complet, régions du Sud incluses
Licence	accès gratuit et sans restriction d’usage dans le cadre Copernicus; attribution requise

Comment le JRC construit cette typologie

La couche repose sur la version 3 de la carte mondiale du couvert forestier 2020 du JRC. Plusieurs sources mondiales servent ensuite de proxys pour distinguer les types. Pour approcher les forêts primaires, le traitement mobilise notamment l’intégrité des paysages forestiers, les forêts intactes, les aires protégées, les pertes de couvert et certaines alertes de déforestation. Pour les forêts plantées, il combine entre autres des bases sur les arbres plantés, la gestion forestière et la hauteur de canopée.

Cette méthode fournit une représentation cohérente à l’échelle mondiale, mais elle n’observe pas directement l’histoire de chaque peuplement. Une forêt dite primaire sur la carte reste une estimation cartographique fondée sur des indicateurs. À l’inverse, une plantation locale récente ou très petite peut ne pas être reconnue correctement.

Lire les paysages forestiers marocains

Au Maroc, les formations boisées sont très contrastées : cédraies et chênaies du Rif et du Moyen Atlas, peuplements du Haut Atlas, subéraies, thuyas, arganeraies et reboisements. La typologie JRC aide à séparer de grands modes d’origine et de gestion, mais elle ne nomme aucune de ces essences.

La catégorie « forêt naturellement régénérée » ne signifie donc pas « cèdre » ou « chêne-liège ». De même, la catégorie « forêt plantée » ne permet pas d’affirmer qu’un pixel est constitué d’eucalyptus, de pin ou d’une autre espèce. Pour cartographier les essences, il faut des inventaires forestiers, des observations botaniques géolocalisées et une validation de terrain.

Trois analyses utiles pour le Maroc

1. Distinguer perte de couvert et type de forêt

Croisez GFT 2020 avec la série annuelle Hansen Global Forest Change. Une perte détectée après 2020 dans une zone classée naturellement régénérée ne se lit pas comme une rotation au sein d’une plantation. Le croisement ne prouve pas la cause de la perte, mais il permet de hiérarchiser les zones à vérifier.

Pour une analyse rigoureuse, utilisez un seuil explicite de couvert initial, conservez la classe GFT du pixel, puis calculez la superficie perdue par année et par type. Signalez toujours que Hansen détecte une perte de couvert arboré, pas automatiquement une déforestation permanente.

2. Relier forêt, relief et climat

La distribution des forêts marocaines dépend fortement de l’altitude, de la pente, de l’exposition et du climat. Croisez la typologie avec le MNT GEDTM30 ou le MNS Copernicus, les pentes et les expositions, puis avec CHIRPS et les séries ERA5-Land. On peut ainsi comparer les types de forêts selon les étages altitudinaux, l’orientation des versants et les régimes de pluie.

Ce croisement reste descriptif. Il permet d’identifier des associations et des zones atypiques, mais ne démontre pas à lui seul qu’un facteur climatique a causé la présence ou la disparition d’un type de forêt.

3. Prioriser le suivi du feu

Superposez les surfaces brûlées MODIS et le danger météorologique NASA GFWED. Les feux observés dans une forêt naturellement régénérée ou primaire peuvent justifier une vérification rapide par imagerie plus fine. Le FWI décrit des conditions favorables au feu; MODIS indique des pixels brûlés; GFT décrit le type cartographié en 2020. Aucun de ces produits, pris seul, ne décrit les dégâts forestiers actuels.

Utilisation dans QGIS

1. Ajoutez le COG depuis la fiche Kharita.
2. Dans les propriétés, choisissez Palettisé / Valeurs uniques.
3. Associez les codes 1, 10 et 20 aux couleurs du tableau.
4. Conservez le rééchantillonnage au plus proche.
5. Pour calculer des superficies, reprojetez dans un système métrique ou une projection équivalente adaptée à l’échelle de l’étude.
6. Utilisez Rapport de valeurs uniques de couche raster ou une table zonale pour compter les pixels par province, bassin versant ou aire protégée.

Pour convertir un nombre de pixels en superficie, ne supposez pas qu’un pixel en EPSG:4326 possède partout la même aire. Reprojetez d’abord la couche ou calculez l’aire géodésique. À 10 m, un simple calcul « nombre de pixels × 100 m² » n’est acceptable que sur une grille réellement métrique et alignée.

Comparer avec Esri, Dynamic World et GLC_FCS30D

Les cartes d’occupation du sol répondent à une question différente. Esri, Dynamic World ou GLC_FCS30D indiquent principalement si un pixel est arboré, cultivé, bâti, nu ou couvert d’eau. GFT 2020 cherche à qualifier le type de forêt à l’intérieur d’une emprise forestière de référence.

Une zone classée « arbres » par une carte d’occupation du sol peut donc ne pas porter de valeur GFT, selon la définition de forêt, la date, la taille du peuplement et les sources utilisées. Inversement, les différences entre deux produits ne doivent pas être corrigées arbitrairement : elles constituent une information à examiner avec l’imagerie et les données de terrain.

Limites à garder visibles

• La carte représente 2020, pas la situation forestière de 2026.
• Elle ne fournit pas les essences forestières.
• Les classes sont inférées à partir de plusieurs proxys mondiaux; elles ne constituent pas un inventaire officiel de terrain au Maroc.
• Les petites parcelles, les mosaïques agroforestières et les frontières de peuplements peuvent être mal classées.
• La classe plantée regroupe forêt plantée et plantation; elle ne sépare pas tous les modes de gestion.
• La carte a été conçue comme outil de dépistage des risques, notamment dans le contexte EUDR, et non comme preuve réglementaire à l’échelle parcellaire.
• Les pixels sans valeur doivent rester NoData; les transformer en « absence de forêt » sans vérifier le masque source fausse les statistiques.

Sources et attribution

• JRC — page officielle de GFT 2020 v1
• Catalogue officiel de la Commission européenne et DOI
• Rapport technique JRC sur GFT 2020
• Règlement européen sur les chaînes d’approvisionnement sans déforestation

Attribution recommandée : Bourgoin, C.; Ameztoy, I.; Verhegghen, A.; Carboni, S.; Achard, F.; Colditz, R. (2026), Global map of forest types 2020 — version 1, European Commission, Joint Research Centre, DOI 10.2905/JRC.C760PNG.

Attribution des figures : Commission européenne — JRC et Der-Herr-Simo-95 / Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0.