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Gembloux Agro-Bio Tech (GxABT)
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MASTER THESIS
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Potentiel du drone low-cost par rapport au LiDAR dans l'évaluation de la diversité structurelle des forêts tempérées wallonnes

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Jacobs, Lucie ULiège
Promotor(s) : Bastin, Jean-François ULiège ; de Lame, Hugo ULiège
Date of defense : 25-Aug-2023 • Permalink : http://hdl.handle.net/2268.2/18099
Details
Title : Potentiel du drone low-cost par rapport au LiDAR dans l'évaluation de la diversité structurelle des forêts tempérées wallonnes
Author : Jacobs, Lucie ULiège
Date of defense  : 25-Aug-2023
Advisor(s) : Bastin, Jean-François ULiège
de Lame, Hugo ULiège
Committee's member(s) : Lejeune, Philippe ULiège
Monty, Arnaud ULiège
Claessens, Hugues ULiège
Language : French
Number of pages : 77
Keywords : [fr] LiDAR ALS, drone low-cost, structure forestière, MNH
Discipline(s) : Life sciences > Environmental sciences & ecology
Target public : Researchers
Professionals of domain
Student
General public
Other
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 forêts prodiguent de nombreux services écosystémiques, allant de la production de
bois au stockage de carbone, en passant par la conservation des sols ou par une forte valeur
culturelle. Elles sont néanmoins confrontées à de nombreuses menaces. La conversion pour
l’agriculture dans les tropiques et les bioagresseurs dans les latitudes plus élevées en sont
des exemples. Pour les gérer efficacement, il est crucial d’évaluer leur résilience notamment
par le biais de l’étude de leur structure. Or, la télédétection offre la possibilité d’accélérer ces évaluations en couvrant rapidement de vastes zones forestières. Ce travail a pour
objectif d’évaluer la capacité d’un drone low-cost à caractériser la structure de parcelles
forestières en comparaison avec le LiDAR ALS. Pour mieux comprendre les capacités du
drone, une première étude examine comment les conditions d’acquisition influencent la qualité de la reconstruction photogrammétrique. Cet impact étant étudié à travers une analyse
factorielle de données mixte et de modèles basés sur des indices de qualité d’images (R2 =
0,906), de qualité du traitement photogrammétrique (R2 = 0,936) et de qualité de produits
photogrammétriques (R2 = 0,977). La comparaison avec le LiDAR est effectuée au travers
de différents métriques de hauteurs issus de Modèles Numériques de Hauteur (MNH).


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Author

  • Jacobs, Lucie ULiège Université de Liège > Gembloux Agro-Bio Tech

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