Évaluation de la régénération

La réussite de la régénération forestière est un composante essentielle d’une gestion forestière durable. Son estimation opportune et précise, typiquement faite par des inspections sur le terrain, constitue une partie intégrale de la gestion de la végétation forestière. L’interprétation de photos aériennes peut possiblement alléger ce processus, mais l’utilisation d’images aériennes numériques offre le potentiel d’une évaluation quantitative semi-automatique faite par ordinateur. Pour cette raison, une technique d’évaluation de la régénération à partir d’images aériennes de haute résolution (30-60 cm/pixel) et qui s’adapte au contexte local fut développée. Elle détecte les jeunes arbres et produit pour un peuplement donné de l’information telle la densité des tiges, l’espacement moyen et la densité relative. Elle peut aussi nous indiquer les endroits d’une densité relative excessive ou insuffisante. Cette technique est basée sur des travaux antérieurs dirigés vers la détection d’arbres en forêt mature à partir d’images d’une résolution moyenne (1-3 m/pixel) qui détecte des maxima locaux considérés représentatifs des cimes de conifères. Qu’elle soit utilisée pour la forêt mature à partir d’images d’une résolution moyenne ou pour la régénération à partir d’images de haute résolution, elle est généralement seulement appropriée pour les peuplements denses où chaque arbre est entouré d’ombre. Son utilisation sur des peuplements plus ouverts génère de nombreuses détections peux appropriées sur le sol visible entre les arbres. Pour ces situations, une modification de l’algorithme pour prendre en considération la présence d’une ombre spécifique à chaque arbre diminue le problème. L’approche hybride décrite ici est capable de passer d’un mode d’opération à l’autre (peuplement ouvert ou dense) à partir d’un facteur de directionnalité évalué à l’avance. Des résultats préliminaires sur des peuplements en régénération d’âge et de densité variés démontrent ses capacités.

Fig. 1 - Image MEIS-II (30 cm/pixel) de la plantation Sturgeon de la Forêt expérimentale de Petawawa près de Chalk River en Ontario vue en pseudo-couleur infrarouge.

Fig. 2 - Caractéristiques des peuplements en régénération de la Figure 1.

Fig. 3 - Résultats avec la technique originalement développée pour les peuplements denses d'arbres matures sur image de résolution spatiale moyenne (1-3 m/pixel) et basée simplement sur la détection de maxima locaux (Gougeon et Moore, 1989). Tel que prévu, cette technique fonctionne bien pour les peuplements denses, mais produit beaucoup des détections erronnées avec les peuplements ouverts.

Fig. 4 - Résultats avec la technique modifiée avec laquelle le système doit détecter une ombre dans une direction spécifique (relative à celle du soleil) avant que le maximum local soit considéré représentatif d'un arbre. Cette technique est plus appropriée pour les peuplements ouverts, mais fonctionne quand même bien sur les peuplements denses. Elle rencontre des difficultés avec les arbres trop petits pour produire une ombre significative.

Fig. 5 - Le masque de forte directionnalité qui fut utilisé avec l'approche hybride pour passer d'une technique à l'autre. Il est basé sur l'analyse du gradient et masque les régions qui ont une composante directionnelle forte dans des directions reliées à celle du soleil.

Fig. 6 - Résultats avec l'approche hybride localement adaptive qui fonctionne bien avec la plupart des peuplements, qu'ils soient ouverts ou fermés. Les régions dépourvues de forêt auraient pu être masquées. Cette approche devrait nous permettre une bonne évaluation de la densité du peuplement, de la proportion de surface occupée, et de l'espacement.

Image MEIS-II : Cliquez sur l'image pour agrandir
Fig 1 - Image agrandie
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Caractéristiques des peuplements en régénération de la Figure 1 : Cliquez sur l'image pour agrandir
Fig 2 - Image agrandie
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Résultats avec la technique originalement développée pour les peuplements denses d'arbres matures sur image de résolution spatiale moyenne : Cliquez sur l'image pour agrandir
Fig 3 - Image agrandie
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Résultats avec la technique modifiée avec laquelle le système doit détecter une ombre dans une direction spécifique (relative à celle du soleil) avant que le maximum local soit considéré représentatif d'un arbre : Cliquez sur l'image pour agrandir
Fig 4 - Image agrandie
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Le masque de forte directionnalité qui fut utilisé avec l'approche hybride pour passer d'une technique à l'autre : Cliquez sur l'image pour agrandir
Fig 5 - Image agrandie
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Résultats avec l'approche hybride localement adaptive qui fonctionne bien avec la plupart des peuplements, qu'ils soient ouverts ou fermés : Cliquez sur l'image pour agrandir
Fig 6 - Image agrandie
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