Traitement de données LIDAR acquises en sous bois, extraction par méthodes tomographiques de données individuelles d'arbre, localisation, diamètre, volumétrie.

Voir à l'intérieur d'une forêt (sous-bois)

L'article à lire, tomographie forestière =>  version française , english release, développe une approche d'extraction de données en sous bois, pouvant s'apparenter à de la tomographie. Il s'agit de pénétrer dans une forêt  par des métthodes indirectes : relevé dendrométrique automatique par le  balayage en sous-bois au moyen d'un LIDAR terrestre mobile.

Jouons avec les mots, dans les travaux décrits ici, la topographie a son importance car on s'intéresse à des reliefs et des localisations. Mais la tomographie est tout aussi importante, car les traitements de nuage de points LIDAR, relevant de la 3D par nature, se font ici totalement en 2D sous forme d'images avec les traitements classique au processus d'imagerie, selon des coupes verticales, horizontales, ou en respect de tout autre plan défini par deux vecteurs.

Ceci  nous conduit à  une extraction automatique des attributs d’arbre en forêts. Hauteur, diamètre, volumétrie, géolocalisation auxquels peuvent être ajoutés les attributs les plus divers qui soient, sachant qu’avec cette approche tout arbre peut être identifié individuellement et suivi sur tout son cycle de vie. Le tout est évidemment gérable en SIG de préférence, et en base de données géométriques (PostGres/postgis, SpatiaLite).

L’essentiel des travaux de R&D et développement porte sur des relevés en sous bois effectués par la société EXAMETRICS, en utilsant un LIDAR terrestre GEOSLAM Z-REVO. Porté par un marcheur, un relevé de 10 ha se fait 5 jours, la durée est liée tant à la topographie du terrain qu'à son niveau d'embroussaillement. Ce premier relevé de caractère expérimental au sein de la RNN la Massane a fait l’objet de l’étude qui suit. Ceci a permis de mieux cerner des protocoles de travail à mettre en oeuvre pour l’avenir, afin de s’assurer de la meilleure qualité de données qui soit pour mettre en oeuvre les outils et algorithmes issus de ces travaux et  développements.

Bien qu’à vérifier plus profondément, nous pensons que nous proposons une approche qui devrait permettre une exhaustivité dendrométrique et cela à des conditions économiques relativement attractives avec une procédure de travail qui, quoique rigoureuse, est assez simple à mettre en oeuvre. Le lidar GEOSLAM de performances modestes somme toute mais suffisantes, fournit, en resserrant davantage le protocole d’acquisition,  un flot de données permettant de maîtriser les modèles numériques de terrain (MNT) et la géométrie des arbres juqu’aux premiers branchages car nous avons limité nos algorithme à ces premiers objectifs. Maintenant la voie est ouverte pour aller plus loin.

Ces algorithmes, relativement simples,  certainement à enrichir, s’appuient sur les fondamentaux de la géométrie 3D, vecteurs, plans,  n’allant pas au-delà des matrices homogènes de rotation voire des quaternions, Les méthodes statistiques se limitent à moyenne et écart-type et nous utilisons bien sûr quelques filtres de lissage ou de voisinage de type KNN.

Nous nous sommes également appuyés également sur des données (nuages LIDAR et Orthophotos) fournies à la RNN La Massane par la société SINTEGRA suite à relevés aériens, à titre de contrôle. Au-delà nous n’en avons pas fait grand usage, la résolution étant insuffisante.

En tout état de cause l'approche tomographique du pauvre semble possible en forêt avec une résolution parfaitement exploitable en foresterie.

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