Quantification du flux de bois massif au sein des recyparcs de la province de Namur et classification sur base d'analyses spectrales

Abstract

Au sein d’une société où la démographie est en expansion constante, la consommation des ressources naturelles augmente. Dans ce contexte, l’économie circulaire gagne en importance en tant que modèle à adopter pour une meilleure gestion du recyclage des matériaux. Parmi eux, le bois est une matière première sollicitée dont le recyclage est principalement axé sur la production d’énergie par crémation. Cependant, le tri manuel ayant ses limites, le domaine de l’imagerie tri-dimensionnelle (3D) et spectrale à ondes courtes (Short-Wave Infrared, SWIR) ouvre une perspective dans la classification automatique du bois. La spectroscopie dans le proche infrarouge (Near-Infrared, NIR) a déjà fait ses preuves pour la classification du bois massif. Cette réalité a inspiré ce travail en deux objectifs. D’une part, l’analyse d’une quantification des déchets de bois massif disponible en vue d’une potentielle production de panneaux en bois lamellé-croisé (CLT). Ce matériau est constitué de lamelles de bois massif disposées en plusieurs couches offrant une résistance exceptionnelle. Cette propriété est largement mise à profit dans le domaine de la construction. D’autre part, une classification à l’aide d’un algorithme de classification par vecteurs de support (Support Vector Classification, SVC) sur les données spectrales de sept essences de bois massif et trois types de panneaux de particules a été réalisée. Afin de répondre au premier objectif, un tri manuel du bois massif a été mis en place au sein du BEP Environnement situé à Floreffe, dans la province de Namur. Cette quantification s’est basée sur deux critères : les dimensions et la présence de corps étrangers. Les proportions ressorties sont les suivantes : en moyenne, 41,51% de bois massif est retrouvé ce qui représente une partie non négligeable de bois valorisable. Toutefois, plusieurs adaptations devront être mis en place avant d’obtenir des lamelles correctes pour la fabrication de CLT. Ensuite, un algorithme SVC a été employé avec les données spectrales des différentes échantillons de bois. Une matrice de confusion a permis d’analyser les performances de classification de l’algorithme. Une exactitude globale de 86,33% est constatée et est un début prometteur. La méthode de l'analyse en composantes principales (ACP) est employée afin d'étudier la totalité des valeurs de variance liées à chaque longueur d'onde. Ces résultats représentent donc une ouverture dans le domaine de la valorisation du bois et du tri automatisé.