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LiDAR terrestre en foresterie

Est-ce que le LiDAR terrestre sera le prochain outil techno des forestiers?

Bien connaître sa forêt est crucial en foresterie. L’acquisition de données précises par des inventaires forestiers est une étape importante pour la prise de décision et la gestion de la forêt. C’est pourquoi vous devriez vous intéresser aux applications des capteurs LiDAR terrestre (LiDAR-t) qui pourraient, dans un futur pas si lointain, grandement faciliter le travail des forestiers.

 

FONCTIONNEMENT DU CAPTEUR LiDAR

Le capteur LiDAR est un appareil émetteur et récepteur d’impulsions lasers permettant de représenter des scènes en trois dimensions (3D).

LiDAR terrestre foresterie

 

Contrairement au LiDAR téléporté, qui est installé sur un drone ou un avion, le LiDAR terrestre s’utilise au sol sur un trépied ou sur un véhicule. Le LiDAR terrestre couvre des superficies moindres, généralement entre 1 et 30 m autour du capteur, bien moins que le LiDAR aérien, qui peut acquérir des données sur un large territoire.

 

LiDAR en foresterie – L’outil à maîtriser

 

Le fonctionnement du capteur est simple. Lorsque l’appareil est activé, il émet des millions d’impulsions lasers par seconde dans toutes les directions. Lorsqu’une impulsion rencontre un obstacle, elle rebondit et retourne vers le capteur. L’appareil estime ensuite la distance entre son émetteur et les objets environnants selon le temps qui a été nécessaire pour que les impulsions lui soient réfléchies. Ainsi, pour chaque point de retour, une coordonnée x, y et z et une valeur d’intensité sont enregistrées. Le regroupement de tous ces points permet de représenter une scène selon un nuage de points 3D. Ces nuages tridimensionnels ont une précision accrue, de l’ordre du millimètre ou du centimètre.

 

Nuage de points foresterie

Source: Woodworking network

 

En plus d’obtenir la position tridimensionnelle des points dans un espace, une valeur d’intensité est enregistrée, qui dépend de la réflectance de l’objet sur lequel elle est réfléchie. Le signal retourné va varier selon la structure végétale sur laquelle il rebondit, puisque ces surfaces ligneuses possèdent des réflectances diverses. Ainsi, il est possible de délimiter les signaux recueillis selon la composante végétale (tronc, branche et feuillage).

 

LiDAR terrestre forestier

Source: MDPI

 

 

APPLICATIONS EN FORESTERIE

 

Avantages et applications concrètes du LiDAR terrestre

L’avantage d’utiliser le LiDAR terrestre réside dans une prise de données très précise d’un endroit donné d’une forêt. Par exemple, bien que des données LiDAR aéroportées soient disponibles, leur précision n’est pas assez grande lorsque l’on s’intéresse à l’échelle d’un arbre individuel. 

 

Les applications du LiDAR terrestre sont nombreuses, sans compter que beaucoup de recherches et de développement ont lieu actuellement. 


Tout d’abord, des logiciels peuvent générer une reconstitution 3D de la forêt et du sol à partir du nuage de points LiDAR. C’est ainsi qu’on obtient les données topographiques du site lui-même, comme le relief et la pente. Au niveau de la forêt, on extrait des données telles que la hauteur des arbres, le DHP (diamètre à hauteur de poitrine), la position de chacun des arbres et des informations permettant de faire la distinction entre des essences. Il peut aussi servir à caractériser les arbres à l’échelle d’une placette (densité, hauteur et ensoleillement), tout comme au niveau d’un arbre individuel (architecture, volume, longueur, densité et surface foliaire).

 

Comment mieux connaître la forêt dans laquelle on travaille?

 

De plus, le LiDAR terrestre permet d’obtenir des données qui seraient difficiles ou longues à recueillir lors d’inventaires forestiers conventionnels, telles que le volume par tige, la hauteur des arbres, la courbure du tronc et la branchéité.

 

Terrestrial laser scanning in forest inventories

 

Obstacles et contraintes du LiDAR terrestre

Un grand obstacle à l’utilisation du LiDAR terrestre est que la portée de l’instrument peut être assez réduite étant donné de l’effet d’occlusion, qui varie selon la structure de la forêt. En effet, bien que le capteur ait une capacité supérieure que les capteurs du LiDAR aéroporté, étant donné que les impulsions lasers sont reflétées par le premier objet rencontré lors du balayage, les arbres se trouvant à l’arrière pourraient ne pas être détectés.

 

Pour pallier ce problème et améliorer le rendu, il est recommandé de déplacer le capteur en périphérie après le premier échantillonnage afin d’obtenir plusieurs points de vue. Par exemple, pour faire adéquatement l’inventaire d’une placette forestière de 11,28 m de rayon, un avis de recherche forestière du MFFP propose de réaliser un premier balayage au centre de la placette, suivie de 4 balayages en périphérie selon une méthode d’encerclement. L’utilisation de cibles de référence est recommandée pour faciliter l’alignement des nuages de points lors du traitement ultérieur des données. Réalisée par deux personnes, cette opération est d’une durée estimée de 1 heure. La méthode de prise de données à plusieurs points de vue est toutefois plus longue et coûteuse.  

 

Avis de recherche forestière: Utilisation du LiDAR terrestre en foresterie

 

Des contraintes météorologiques peuvent également faire en sorte que la prise de données soit impossible, notamment lors de fortes pluies ou de vents.

Le dernier obstacle est que la calibration de l’appareil et le traitement des jeux de données brutes peuvent être longs et complexes, ce qui crée des délais avant d’arriver à un produit ou une donnée qui pourra être utilisé par les professionnels de la foresterie. 

 

CONCLUSION

L’acquisition rapide de données très précises, voire l’automatisation des inventaires forestiers, sont toutes des perspectives attrayantes du LiDAR-t qui pourraient intéresser les travailleurs de la forêt. Pour l’instant, le LiDAR terrestre dans le domaine forestier est une technologie surtout utilisée dans le cadre de la recherche, et peu encore dans l’opérationnel. Pour qu’elle soit utilisée de façon croissante, il faudra attendre que le coût d’acquisition des données soit abordable par rapport à la méthode traditionnelle, que la robustesse des données soit bien établit, et finalement, que les logiciels permettent de traiter plus efficacement et rapidement les données.

 

 

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