La partie 1 utilise les données du lidar aéroporté et vise à fournir des informations sur la hauteur et les structures verticales et horizontales (trouées) des polygones forestiers. La partie 2 concerne les mesures par lidar terrestre au niveau des placettes et vise d'abord à mesurer les caractéristiques dendrométriques des tiges, pour ensuite les agglomérer au niveau de la placette. La partie 3 vise la mise en place de méthodes pour associer les caractéristiques des tiges et des placettes obtenues par mesures traditionnelles et lidar terrestre, à celles perceptibles par voie aérienne, notamment par le lidar aéroporté pour les généraliser à l'échelle du paysage.
Codification des structures verticales et horizontales des polygones forestiers
La partie 1 a permis de développer plusieurs algorithmes permettant d'identifier la structure des peuplements forestiers à partir du lidar aéroporté. L'interprétation de la hauteur par le lidar se compare bien à l'interprétation traditionnelle (EF > 90 %). De plus, on observe que le modèle le plus optimal (selon la mesure du R²) est de la forme « y = mx», ce qui est contraire aux observations pures du lidar qui requièrent généralement une correction du biais ( ), suggérant un m modèle « y = mx + b». La comparaison de l'étendue des cohortes est aussi comparable (EF > 60 %), quoique moins corrélée. Les mesures de dimensions de trouées sont aussi des valeurs plus difficilement comparables à celles du photo-interprète (EF = 52 %) et dont la mesure EF est fortement teintée par les valeurs 0. On note certaines difficultés de l'algorithme de classification par mélange de distributions normales à bien correspondre à la vision du photo-interprète (EF < 0) et le reparamétrage de cet algorithme devrait permettre d'améliorer significativement les résultats de toutes les mesures.
Des résultats préliminaires encourageants nous permettent de croire que la classification par machine à vecteur de support (mvs) utilisant la fonction de retour synthétique permet de distinguer l'âge des peuplements forestiers. La mvs est suffisamment robuste pour pouvoir considérer les données fortement auto corrélées de la fonction de retour des peuplements et fournir un temps d'entraînement raisonnablement court. Nos tests portent maintenant sur la combinaison d'attributs structuraux pour améliorer le détail de la classification en considérant l'espèce, l'âge, la densité et d'autres indicateurs écologiques obtenus par photo-interprétation. Finalement, nous sommes parvenus à estimer l'âge de placettes en utilisant des indicateurs de structure et de site dérivés du lidar.
Pour procéder à l'estimation, nous utilisons la méthode d'imputation des k-plus-proches-voisins et les placettes-échantillons permanentes. En améliorant la résolution spatiale et temporelle de l'âge de la forêt, les gestionnaires pourront considérer l'ensemble de la variabilité de la forêt dans leurs décisions et obtenir des projections plus précises.
Mesures intensives dans les placettes par lidar terrestre
Des progrès significatifs ont été enregistrés dans deux aspects distincts : (A) la mesure in situ du défilement des tiges et (B) les mesures structurelles 3D des placettes. Pour l'aspect (A) sur les mesures au niveau des tiges : Un mémoire de maîtrise a mis en évidence les configurations les mieux adaptées pour l'acquisition de données de lidar terrestre dans des peuplements forestiers hétérogènes.
Le projet a aussi permis de déterminer l'exactitude de la mesure des diamètres et profils de tiges à l'aide de deux logiciels disponibles : AutoStem de la compagnie TreeMetrics et R-Routine d'un groupe de recherche de l'Université Technique de Munich. Un deuxième projet de maîtrise a procuré des pistes pour la mesure automatique du défilement des troncs en milieux naturels. Ce volet est toujours en développement avec des partenariats avec FPInnovations et l'ONF. Pour l'aspect (B) sur les mesures au niveau du houppier ou les mesures de la structure spatiale 3D des placettes : nous avons poursuivi le développement d'un algorithme de voxélisation qui permet de généraliser les données fines dans une matrice de cubes ayant des dimensions de rebord de l'ordre de 10 à 50 cm. Le nuage de points 3D procure une information visuellement intéressante mais trop fine pour établir des mesures de la structure du peuplement. Plusieurs articles ont utilisé ces développements : Côté et al 2010, 2012, Béland 2011. La voxélisation du nuage de points permet de généraliser l'information à divers niveaux. Il en ressort des outils pratiques pour lier les mesures du lidar terrestre avec la cartographie de la structure du peuplement et aussi avec l'information obtenue par le lidar aéroporté.
Nos résultats nous permettent une mise en place dans une plateforme d'usage étendu, CompuTree. Cette plateforme appuiera (voire accélèrera) les prochains développements prévus de l'algorithme. Les avancées dans la modélisation architecturale augmentent la capacité d'utiliser les données de lidar terrestre pour la validation de la cartographie par lidar aéroporté. Elles ont aussi le potentiel de procurer des placettes forestières de remplacement en supplément de celles disponibles dans les inventaires traditionnels. L'avantage de ces placettes de remplacement est une connaissance étendue de la structure du peuplement, bien au-delà de ce qui est possible avec un inventaire traditionnel. Ce concept nouveau et maintenant possible à l'aide du lidar terrestre, permet de développer un catalogue de l'architecture des arbres individuels, de l'ordre de 200 arbres, caractéristiques d'une espèce dans différentes conditions.
Ensuite, à l'aide de données lidar terrestre ou aéroporté, il est possible de reproduire la structure d'une placette. La mise en place des modèles est en cours pour des sites forestiers au Québec, en Colombie-Britannique et à Terre-Neuve avec les résultats de publications en appui de nos démarches.
Spatialisation des mesures sur toute l'étendue de l'unité d'aménagement forestier
Le chantier sur la spatialisation des estimations d'attributs forestiers par lidar aérien a été abordé à travers le développement d'un simulateur de points lidar en fonction de modèles géométriques d'arbres. La stratégie employée est d'abord d'étudier de manière parfaitement contrôlée la relation entre une gamme d'attributs forestiers et la structure des nuages de points lidar pour ensuite améliorer les méthodes de cartographie de ces attributs en fonction des connaissances ainsi développées.
À ce stade du projet, un simulateur a été développé, puis utilisé afin de générer des séries de nuages de points. Le simulateur comprend une composante forestière et une composante lidar, les deux étant en interaction. La composante forestière prend la forme de modèles d'arbres 3D disposés sur un terrain. Les paramètres suivants sont contrôlés : dimensions et proportion des arbres, forme des arbres, réflexivité variable au sein des couronnes d'arbres (matérialisées par des voxels), variabilité des valeurs de paramètres des arbres au sein d'une placette (ce qui permet par exemple de matérialiser différentes courbes de distribution de diamètre à hauteur de poitrine ou de hauteur au sein d'une placette), densité des arbres d'une placette (tiges par hectare), forme et pente du terrain sousjacent. Les arbres peuvent être générés aléatoirement en fonction de valeurs moyennes ou de distributions ciblées, ou selon une liste de positions et de valeurs, ce qui permet de reproduire une situation observée sur le terrain. La composante lidar permet de disposer des lignes de vol virtuelles et de diriger vers les arbres 3D des tirs laser selon les paramètres suivants : vitesse de vol de l'avion, fréquence des tirs, fréquence de scan, angle maximum de part et d'autre du nadir.
Nous pouvons ainsi varier les caractéristiques d'acquisition, dont la densité de points lidar, et observer l'effet de ces caractéristiques sur la structure des nuages de points. Le simulateur a été testé d'après des données terrain et de données réelles acquises dans le cadre de ce projet. Une comparaison des statistiques des nuages de points simulés et réel, pour une vingtaine de placettes, a montré que le simulateur est suffisamment réaliste pour être employé comme outil d'expérimentation.
Par la suite, nous avons réalisé quantité de séries dans lesquelles une ou plusieurs variables évoluaient au cours de la série et avons analysé les nuages de points résultant à l'aide d'une méthode très répandue dans la littérature scientifique sur le sujet. Ceci nous permet de mieux comprendre les limites des méthodes classiques basées sur les percentiles de hauteur lidar et guidera l'amélioration de ces méthodes. En parallèle, nous étudions également l'effet des paramètres d'acquisition des données lidar sur notre capacité à inférer sur les attributs forestiers.
Main researcher: Jean Bégin, Université Laval
Original title: Amélioration de l'exactitude et du contenu en information structurale de l'inventaire forestier
