Estimation de la qualité des bois ronds et des troncs d’arbre par LiDAR
Responsable scientifique : Alexandre Piboule (ONF – Pôle R&D Nancy)
Partenaires Labex : Laboratoire d’Etude des Ressources Forêt-Bois (LERFOB)
Collaboration : Thièry Constant, Francis Colin
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Contexte — La technologie LiDAR (Light Detection And Ranging), utilisée depuis le sol, permet de décrire des scènes complexes avec un niveau de détail inégalé à ce jour. En balayant son environnement par un faisceau laser jusqu’à une centaine de mètres, l’appareil mesure la distance le séparant de l’obstacle le plus proche dans des millions de directions et avec une précision de quelques millimètres. Des enjeux importants reposent sur cette technique qui bouleverse la capacité des scientifiques et des gestionnaires à mesurer des arbres à l’échelle d’une placette forestière. De nombreuses publications scientifiques récentes attestent de l’intérêt porté au niveau mondial à l’usage de cette technique en milieu forestier.
L’ONF en collaboration avec l’ENSAM de Cluny a initié le développement d’une plateforme logicielle open-source dénommée Computree (http://computree.onf.fr/) qui a pour vocation de mutualiser les développements informatiques liés à l’usage de la technologie LiDAR, et de faciliter son usage en milieu forestier
Objectifs — L’objectif de ce projet est d’extraire de l’information délivrée par un Lidar terrestre, des caractéristiques de forme générale des troncs (volume, courbure, inclinaison…), et de les compléter par la prise en compte de défauts présents à la surface qui modifient son relief. Ces défauts vont de la présence de branches, à des nœuds recouverts, et jusqu’au faible relief correspondant à la cicatrice d’une branche dans certaines situations d’acquisition favorables.
Démarche — Nous proposons la mise au point d’algorithmes qui permettront (i) de détecter les zones suspectes par une analyse du relief local, puis pour chaque zone (ii) d’identifier le type du défaut, et (iii) de déterminer ses dimensions en vue de les intégrer dans des règles de classement. Ces algorithmes seront développés dans la plateforme Computree. La qualité des algorithmes sera évaluée à partir de données déjà disponibles : sur plusieurs centaines de billons, celles-ci combinent l’information Lidar décrivant la surface de l’écorce et la nodosité interne obtenue par examen aux rayons X.
Résultats et impacts attendus — Le développement d’une méthode automatisée fournissant des critères de qualité en vue de classer des arbres sur pied apporterait une plus-value indéniable dans le suivi d’une ressource forestière que cela soit dans une logique d’inventaire, de fonctionnement de l’écosystème, ou encore d’évaluation marchande.
