Caractérisation de la hauteur et de l'accroissement de peuplements en régénération avec des données photogrammétriques et LiDAR : Application à la forêt boréale québécoise

Abstract

Comme tous les écosystèmes mondiaux, les forêts sont caractérisées par une composition et une structure dynamiques dans le temps et dans l’espace. Elles sont en constante évolution, dépendantes des perturbations intrinsèques et extrinsèques qui s’y déroulent. Le domaine de la foresterie opère actuellement une transition technologique qui a pour objectif de valoriser au mieux les nouvelles méthodes de détection et d’analyse dans le but d’optimiser les inventaires sur le terrain, mais également en dehors. Les inventaires forestiers ont pour objectif de mesurer l’étendue, la quantité, la composition et les conditions des ressources forestières à un moment donné. Ils peuvent ensuite être utilisés à des fins de modélisation pour prédire des situations dans le temps et dans l’espace. Les nouvelles techniques d’inventaire tel que le LiDAR (Light Detection And Ranging) et la télédétection pourraient potentiellement substituer les techniques classiques, mais elles peuvent aussi les compléter. Malgré le grand nombre de placettes d’inventaires permanentes instaurées par le MFFP (Ministère des Forêts, de la Faune et des Parcs) pour les inventaires décennaux, peu d’entre elles se situent dans des zones de régénération dont la hauteur est inférieure à 7 m. L’intérêt grandissant du LiDAR aérien et le développement matériel qui l’accompagne ont permis au Québec de procéder à l’acquisition de nuages de points de manière systématique depuis le début de XXIe siècle. De plus il existe des photographies aériennes historiques acquises à des fins d’interprétation de la composition en essences pour les inventaires décennaux qui couvrent les mêmes zones couvertes par le LiDAR. Ces images (digitales ou analogiques) peuvent faire l’objet d’un traitement photogrammétrique afin d’en tirer un nuage de points de la structure du paysage photographié. La combinaison de ces deux outils novateurs permet de produire des modèles de hauteur de canopée (Canopy Height Model – CHM) photo-LiDAR qui caractérisent la hauteur des peuplements à une date antérieure (date de la photographie). Le CHM issu intégralement du LiDAR décrit quant à lui la hauteur de la forêt pour l’année à laquelle la donnée LiDAR a été acquise. Ces CHM peuvent être assemblés afin de produire des séries temporelles décrivant la hauteur des peuplements depuis une perturbation majeure. Confrontées avec des paramètres écologiques, ces courbes pourraient mener à la création d’un modèle de croissance des peuplements en régénération en forêt boréale québécoise.

Like all global ecosystems, forests are characterized by a dynamic composition and structure in time and space. They are constantly evolving, dependent on the intrinsic and extrinsic disturbances that take place there. The field of forestry is currently undergoing a technological transition that aims to make the best use of new methods of detection and analysis to optimize inventories in the field, but also outside. Forest inventories are designed to measure the extent, quantity, composition and conditions of forest resources at a given time. They can then be used for modeling purposes to predict situations in time and space. New inventory techniques such as LiDAR (Light Detection and Ranging) and remote sensing could potentially replace conventional techniques, but they can also complement them. Despite the large number of permanent inventory plots established by the MFFP (Minister of Forests, Wildlife and Parks) for decennial inventories, few of them are in regeneration areas less than 7 m high. The growing interest of the ALS (Airborne Laser Scanning) and the material development that comes with it has enabled Québec to acquire point clouds systematically since the beginning of the 21st century. In addition, there are historical aerial photographs acquired for interpreting the species composition for ten-year inventories that cover the same areas covered by LiDAR. These images (digital or analogue) can be photogrammetrically processed to draw a point cloud from the structure of the photographed landscape. The combination of these two innovative tools makes it possible to produce photo-LiDAR Canopy Height Models (CHM) that characterize stand height at an earlier date (date of photography). The CHM derived entirely from LiDAR describes the height of the forest for the year in which the LiDAR data was acquired. These CHMs can be assembled to produce time series describing stand height from a major disturbance. Confronted with ecological parameters, these curves could lead to the creation of a growth model of regenerating stands in Quebec's boreal forest.