Le système GLAS (« Geoscience Laser Altimeter System »), un capteur lidar (« light detection and ranging ») satellitaire, a acquis plus de 250 millions d’observations lidar au-dessus des forêts à l’échelle du globe, constituant ainsi un ensemble inédit de données d’information sur les hauteurs. Pour être utile, le capteur GLAS doit être étalonné par rapport à des mesures de hauteur utilisées dans les inventaires forestiers et en écologie. Les données lidar aéroporté à retours discrets (DRL) permettent de caractériser les surfaces de végétation et de terrain en détail, mais leur utilité comme données d’étalonnage pour GLAS est limitée par l’absence de relation directe entre ces données et les estimations de hauteur recueillies sur le terrain. Nous faisons la démonstration qu’il est possible d’utiliser les données DRL pour estimer directement la hauteur moyenne pondérée de la superficie de la cime (Hcw), qui est conceptuellement et quantitativement similaire à la hauteur moyenne de Lorey qui elle est calculée à partir des données d’inventaire forestier et qui peut être utilisée pour étalonner le capteur GLAS sans avoir recours à des données de terrain. Dans le cas des ensembles de données de cinq sites situés dans l’ouest de l’Amérique du Nord, les deux indices de hauteur (Hcw calculée à partir des données DRL et la hauteur moyenne de Lorey calculée à partir des données d’inventaire forestier) sont directement reliés (r² de 0,76, RMSE de 3,8 m, intercept et pente de 0,8 m et 0,98 respectivement). Nous avons dérivé une relation entre la hauteur Hcw dérivée des données DRL et l’information sur la hauteur dérivée des formes d’onde correspondantes de GLAS; l’équation résultante a permis d’expliquer 69 % de la variance avec une valeur RMSE de 6,2 m.[Traduit par la Rédaction]