Quantifier la qualité et la croissance de la forêt québécoise à l'aide de nouvelles technologies


Ce projet de recherche avait comme objectif d'identifier comment intégrer les nouvelles technologies de télédétection à la chaîne de décisions prises par les sylviculteurs. En particulier, l'utilisation du lidar terrestre (LiDARt) pour obtenir des données d'inventaires améliorées a été étudiée. Le LiDARt est un instrument qui génère un nuage de points à partir d'une position proche du sol. Les résultats de ce projet se divisent en 3 thèmes : traitement du nuage de point, évaluation de la plus-value des métriques obtenues par le LiDARt pour évaluer certaines propriétés des arbres et conception d'un simulateur de croissance pour les plantations avec la possibilité d'y inclure des informations obtenues par le LiDARt.

Dans un premier temps, des méthodes pour traiter le nuage de points ont été rendues disponibles dans le langage de programmation gratuit et disponible sous les droits GPL 2. Les méthodes proposées permettent d'identifier la localisation des arbres (position XY), leur taille (diamètre, hauteur) ainsi que certaines caractéristiques du houppier (surface projetée au sol, surface, volume, densité, etc.). La position des arbres et leur diamètre sont très proches des valeurs obtenues par mesure manuelle. L'identification des branches sur le tronc, le dénombrement des branches et leur position peuvent aussi être extraits du nuage de points. Les méthodes développées devront être améliorées pour permettre le traitement entièrement automatisé d'un nuage de points.

Deuxièmement, le gain en précision des données sur la caractérisation de la ressource forestière a été étudié. L'occlusion, qui arrive lorsque la vue d'un objet en arrière-plan est obstruée par un autre en avant-plan, est un problème important lorsque vient le temps de mesurer le houppier d'un arbre. Il a été démontré, en comparant des données prises avant et après le dégagement des arbres, que les métriques de projection au sol (p.ex. la surface du houppier projetée au sol) sont celles qui ont le moins de biais dus à l'occlusion. La variation de plusieurs propriétés du bois (p.ex. masse linéique, longueur des fibres, module d'élasticité) est mieux expliquée lorsque des métriques du LiDARt sont employées.

Finalement, un simulateur de croissance pour les plantations d'épinette blanche a été développé pour aider les sylviculteurs à planifier leurs interventions. Le modèle peut être employé avec ou sans un inventaire forestier où la position des arbres est mesurée. Si la localisation des arbres n'est pas disponible, un simulateur de positionnement permet d'attribuer leurs coordonnées. La validation de PlantaBSL avec un jeu de données externes montre très peu de biais. Des efforts sont en cours pour évaluer comment intégrer les métriques extraites des nuages de points (p.ex. surface projetée du houppier) au modèle. Il reste aussi à développer un module de réduction de la croissance due à la défoliation par la tordeuse des bourgeons d'épinette et un module des propriétés du bois.

Chercheur responsable

Robert Schneider, Université du Québec à Rimouski

Équipe de recherche

  • Robert Schneider, Université du Québec à Rimouski
  • Richard Fournier, Université de Sherbrooke
  • Hugues Power, Ministère de la Forêt, de la Faune et des Parcs

Durée

3 ans

Montant

215 000 $

Partenaire financier

  • Ministère de la Forêt, de la Faune et des Parcs

Appel de propositions

Aménagement et environnement forestiers-V