Publications du Service canadien des forêts

Fine-scale three-dimensional modeling of boreal forest plots to improve forest characterization with remote sensing. 2018. Côté, J.-F.; Fournier, R.S.; Luther, J.E. van Lier, O.R. Rem. Sens. Environ. 219: 99-114.

Année : 2018

Disponible au : Centre de foresterie des Laurentides

Numéro de catalogue : 39359

Langue : Anglais

Disponibilité au SCF : PDF (demande par courriel)

Disponible sur le site Web de la revue ou du journal.
DOI (identifiant d'objet numérique) : 10.1016/j.rse.2018.09.026

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Résumé

En rehaussant la qualité de l’information recueillie à partir des inventaires forestiers, il est possible d’améliorer la planification en vue d’exploiter les ressources forestières de manière optimale. Dans la présente étude, nous démontrons la capacité d’améliorer la caractérisation des attributs d’inventaire forestier à l’aide de données obtenues au moyen des technologies LiDAR terrestre (TLiDAR) et LiDAR aérienne (ALiDAR) et un modèle architectural à échelle précise (L-Architect). Le balayage TLiDAR permet d’obtenir des données tridimensionnelles précises et détaillées qui peuvent servir à reconstituer les caractéristiques de parcelles de forêts en intégrant des informations structurelles exhaustives. Les données recueillies par balayage TLiDAR et les mesures prises sur le terrain sont saisies dans L-Architect afin de créer des placettes de référence. La modélisation réalisée à partir de L-Architect a été validée en comparant des attributs déterminés de placettes de référence avec ceux de placettes de validation produites à partir de données TLiDAR de simulation, en tenant compte de valeurs d’erreur quadratique moyenne normalisée (EQMN) inférieures à 17 %. Des placettes de substitution ont ensuite été créées à l’aide d’une bibliothèque de modèles d’arbres dans lesquels les arbres individuels étaient choisis en fonction de trois attributs, soit leur hauteur, leur diamètre à hauteur de poitrine et leur couvert vertical au sol, mesurés à partir de placettes in situ ou de données ALiDAR. Le niveau d’exactitude des placettes de substitution a été évalué en comparant plusieurs attributs forestiers clés des placettes de référence, notamment la structure de la ramification (nombre de verticilles, surface des nœuds), la forme et la taille du houppier de l’arbre (taille de la base, asymétrie), l’hétérogénéité (lacunarité, dimension fractale), le volume d’arbres et la distribution spatiale du matériau (distribution de Weibull, indice foliaire). De manière générale, les placettes de substitution qui s’appuyaient sur des mesures de placettes au sol in situ ont reproduit les attributs des placettes de référence selon une valeur EQMN de 17 % (R2 = 0,68), comparativement à 24 % (R2 = 0,51) dans le cas des placettes créées à partir de données ALiDAR. Certains attributs, tels que l’indice foliaire, la surface des nœuds et la dimension fractale, se sont avérés conformes aux prévisions (R2 > 0,80), tandis que d’autres, tels que l’asymétrie et la lacunarité du houppier, présentaient une faible correspondance (R2 < 0,16). La possibilité de créer des placettes forestières de substitution avec L-Architect permet d’estimer des attributs structurels précis qui sont difficiles à mesurer lorsqu’on a recours aux techniques classiques de mesure et qui pourront servir à calibrer des modèles à partir d’ensembles de données de télédétection du dessus du couvert forestier.

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