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Gembloux Agro-Bio Tech (GxABT)
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MASTER THESIS
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Cartographie de la composition spécifique des forêts riveraines : Un outil pour comprendre et agir

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Ronse, Michaël ULiège
Promotor(s) : Michez, Adrien ULiège ; Huylenbroeck, Léo ULiège
Date of defense : 25-Aug-2020 • Permalink : http://hdl.handle.net/2268.2/10779
Details
Title : Cartographie de la composition spécifique des forêts riveraines : Un outil pour comprendre et agir
Author : Ronse, Michaël ULiège
Date of defense  : 25-Aug-2020
Advisor(s) : Michez, Adrien ULiège
Huylenbroeck, Léo ULiège
Committee's member(s) : Claessens, Hugues ULiège
Lejeune, Philippe ULiège
Degré, Aurore ULiège
Monty, Arnaud ULiège
Language : French
Number of pages : 55
Keywords : [fr] Télédétection
[fr] Bispectral Titan Optech LiDAR
[fr] Forêts riveraines
[fr] composition spécifique
[fr] gestion
[fr] modèle hydraulique
[fr] Random Forest
Discipline(s) : Life sciences > Environmental sciences & ecology
Target public : Researchers
Professionals of domain
Student
Institution(s) : Université de Liège, Liège, Belgique
Degree: Master en bioingénieur : gestion des forêts et des espaces naturels, à finalité spécialisée
Faculty: Master thesis of the Gembloux Agro-Bio Tech (GxABT)

Abstract

[fr] Les zones riveraines ont été durablement dégradées par l’intense pression des activités humaines. À l’interface entre les écosystèmes aquatiques et les écosystèmes terrestres, les forêts de ces milieux produisent pourtant une multitude de services écosystémiques. L’importance de ces habitats est maintenant reconnue, mais davantage d’efforts doivent être réalisés pour mieux comprendre ces milieux, évaluer leur état actuel et orienter leur gestion vers des pratiques plus durables. La télédétection permet d’offrir des informations spatialement continues sur de larges étendues et facilite ainsi le monitoring de ces zones. Dans ce travail, nous utilisons des images multispectrales et des données provenant d’un LiDAR bispectral à haute densité de points pour cartographier la composition en essences ligneuses avec une approche orientée objet (OBIA) et un algorithme Random Forest pour la classification. Les résultats sont plutôt encourageants : 5 groupes d’essences forestières sont déterminés avec une précision globale de 85.9% pour la carte produite. Certaines essences comme l’aulne (Alnus glutinosa) demeurent néanmoins difficiles à différencier des autres essences. Nous identifions plusieurs leviers à travers lesquels nous pourrions améliorer les résultats de notre classification. La carte des essences forestières est ensuite croisée avec les résultats d’une modélisation hydraulique. En couplant l’emprise spatiale des évènements de crues théoriques avec la cartographie des essences forestières, on peut examiner la relation entre la forêt riveraine et son cours d’eau grâce à un indicateur direct du régime de perturbations fluviales. L’utilisation de ce concept novateur a permis d’ouvrir la voie pour approfondir des aspects fondamentaux de l’écologie des zones riveraines et améliorer leur gestion.


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Access TFE_Michael_Ronse.pdf
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Size: 20.14 MB
Format: Adobe PDF

Author

  • Ronse, Michaël ULiège Université de Liège > Gembloux Agro-Bio Tech

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