Publications du Service canadien des forêts

Extending ALS-Based Mapping of Forest Attributes with Medium Resolution Satellite and Environmental Data. 2019. Luther,Joan E. ; Fournier, Richard A.; van Lier, Olivier R.; Bujold, Mélodie. Remote Sensing. Volume 11, Issue 9

Année : 2019

Disponible au : Centre de foresterie de l'Atlantique

Numéro de catalogue : 39962

La langue : Anglais

Disponibilité : PDF (télécharger)

Disponible sur le site Web de la revue ou du journal.
DOI : 10.3390/rs11091092

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Résumé

Les données de balayage par laser aéroporté (BLA) sont utilisées pour cartographier divers paramètres de l’inventaire forestier à des échelles opérationnelles. Toutefois, dans les cas où une couverture complète par BLA est trop coûteuse ou complexe sur le plan logistique, il faut faire appel à d’autres approches pour la cartographie forestière. Nous avons évalué une approche indirecte pour élargir les cartes des caractéristiques forestières issues du BLA au moyen de données données satellitaires à résolution moyenne et de données environnementales. Premièrement, nous avons mis au point des modèles fondés sur le BLA et avons prédit un ensemble de caractéristiques forestières pour une zone d’étude de 950 km2 pour laquelle nous disposions de données de BLA complètes. Nous avons ensuite utilisé des échantillons tirés des prédictions fondées sur le BLA pour modéliser et cartographier les caractéristiques au moyen des données satellitaires et environnementales pour une zone élargie de 5 600 km2 présentant des forêts et des conditions écologiques semblables. Toutes les caractéristiques ont été convenablement prédites au moyen des données de BLA (R2 ≥ 0,83; écart-type % < 26). Les modèles reposant sur les données satellitaires et environnementales faisant appel aux prédictions fondées sur le BLA ont permis une hausse de 13 à 49 % de la correspondance entre les valeurs observées et prédites et une diminution de 8 à 28 % des erreurs de prédiction comparativement aux modèles élaborés directement à partir des données recueillies dans les parcelles sur le terrain. Des améliorations ont été observées pour les modèles de régression multiple et les modèles aléatoires, pour l’ensemble des caractéristiques forestières évaluées. Dans le cadre de la présente étude, l’utilisation des prédictions fondées sur le BLA a permis d’améliorer les estimations des caractéristiques forestières par rapport à une approche établissant un lien direct entre des parcelles terrestres et des données satellitaires et environnementales.

Résumé en langage clair et simple

Vu leur efficacité des pour la prédiction des caractéristiques des forêts, les données de balayage par laser aéroporté (BLA) sont devenues l’une des principales sources de données utilisées pour l’amélioration des inventaires dans le domaine de l’aménagement forestier. Toutefois, il n’est pas toujours possible d’acquérir les données de BLA pour la totalité d’une zone d’intérêt à cause des ressources limitées ou des difficultés associées à la couverture de zones éloignées ou vastes. Dans le présent article, nous évaluons la possibilité d’élargir la cartographie des caractéristiques forestières fondée sur le BLA au moyen de données satellitaires à résolution moyenne et de données environnementales. Nous avons quantifié les relations statistiques entre les données BLA et les caractéristiques mesurées dans les parcelles et montrons la capacité prédictive des données de BLA pour cartographier les caractéristiques des forêts dans les zones pour lesquelles on dispose de données BLA complètes. De plus, nous avons utilisé des échantillons extraits des prédictions fondées sur le BLA pour modéliser et cartographier les caractéristiques forestières au moyen de données satellitaires et environnementales pour une vaste zone présentant des conditions forestières et écologiques semblables. Les résultats montrent que l’utilisation d’échantillons fondés sur le BLA offrait une estimation des caractéristiques forestières améliorée par rapport à une approche établissant un lien direct entre des parcelles terrestres et des données satellitaires et environnementales pour une zone forestière à prédominance coniférienne dans l’ouest de Terre-Neuve, au Canada.