Publications du Service canadien des forêts

Near infrared detection of decay in post-mountain pine beetle lumber. 2009. Stirling, R. Natural Resources Canada, Canadian Forest Service, Pacific Forestry Centre, Victoria, BC. Mountain Pine Beetle Working Paper 2009-08. 28 p.

Année : 2009

Disponible au : Centre de foresterie du Pacifique

Numéro de catalogue : 30807

Langue : Anglais

Séries : Mountain Pine Beetle Working Paper (CFP - Victoria) *

Disponibilité au SCF : Commander une copie papier (gratuite), PDF (télécharger)

Résumé

À mesure que les arbres infestés par le dendroctone du pin ponderosa (DPP) vieillissent en forêt, le nombre de cas de pourriture augmente et il faut s'attendre à ce que la nature même de la pourriture évolue, d'une pourriture limitée au bois de cœur à une pourriture plus étendue de l'aubier. Vu l'étendue de l'infestation actuelle en Colombie-Britannique, les scieries peuvent s'attendre à une quantité croissante de pourriture de l'aubier dans le bois touché par le DPP. Dans le processus normal de classification du bois d'œuvre, un classeur inspecte visuellement le bois d'œuvre et classe la petite quantité de bois visiblement pourri dans les catégories inférieures. Cependant, en raison de l'augmentation du nombre de cas de pourriture, la vitesse à laquelle se fait le traitement du bois d'œuvre avec les raboteuses modernes et la présence de taches bleues, les classeurs auront plus de difficulté à détecter visuellement la pourriture, sauf en présence de pourriture alvéolaire avancée ou autres défauts similaires. Les systèmes automatisés de classification de bois d'œuvre dotés de caméras couleur sont capables de faire un travail acceptable de détection de la pourriture. Le présent projet cherche à déterminer si l'utilisation de la spectroscopie visible ou proche infrarouge (NIR) pour détecter la pourriture dans le bois d'œuvre endommagé par le dendroctone du pin pourrait améliorer la détection de la pourriture. La spectroscopie visible/NIR était capable de différencier le bois sain du bois pourri en utilisant un petit faisceau centré sur des zones saines et pourries bien déterminées. Toutefois, lorsqu'on utilisait un faisceau plus grand, les spectres contenaient souvent des renseignements correspondant aux zones saines et pourries adjacentes. Par conséquent, la classification était moins bonne. Dans tous les modèles, la zone visible avait une influence plus grande que la zone NIR. En réalité, les modèles élaborés uniquement à partir de données chromatiques (Lab*) ont donné les mêmes résultats que ceux élaborés sur la gamme visible/NIR complète. Aucun des modèles élaborés n'a été capable de détecter la pourriture plus précisément que les systèmes automatisés de classification actuels.

Dernière mise à jour :