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Télédétection : la forêt à la verticale

Arbres individualisés dans un nuage de points lidar. © Irstea - JM Monnet

20/01/2015

Face aux besoins croissants en bois-énergie, l’exploitation de la forêt doit être repensée. Il est ainsi nécessaire de cartographier et de spatialiser la ressource pour répondre aux besoins opérationnels. Le projet FORESEE, auquel a participé Irstea, combine technologies de la télédétection, méthodes et modèles à destination des opérateurs et gestionnaires.

La télédétection pour cartographier les forêts ? A l’horizon, rien de nouveau. Les pays scandinaves, pionniers en la matière, utilisent la technique du Lidar [1] depuis quelques années déjà. Mais qu’en est-il en France ? Peu de recherches sur le sujet et quelques interrogations : ces méthodes sont-elles transférables sur notre territoire ? En effet, les forêts scandinaves disposent de peu de reliefs et sont assez homogènes ; les forêts françaises présentent, quant à elles, plus d’espèces et de mélanges. Trop de paramètres en jeu ? Pas si sûr…

Aujourd’hui, les technologies de la télédétection, telles que le Lidar, ont bien évolué, délivrant des informations spatialisées de plus en plus précises. Mais comment faire le lien entre les données récoltées par le scanner et l’information de terrain du forestier ? Le projet FORESEE [2] utilise la télédétection afin de développer des outils d’évaluation pour la mise en place d’une filière biomasse forestière équilibrée, grâce à une estimation fiable des disponibilités à l’échelle opérationnelle.

Dossier spécial

"La forêt, un sentier pour la transition écologique et énergétique"

Le projet FORESEE

Afin de tester les méthodes dans des situations de peuplements et de topographies contrastées, à l’image de la forêt française, 4 sites d’études ont été sélectionnés :

  • Les Alpes : forêt de montagne
  • Le Massif landais : plantations de résineux
  • En région Lorraine : forêts feuillues de plaines
  • Le Massif des Vosges (département du Haut-Rhin) : la zone de 1 360 km2 inclut une variété de situations forestières, qui en fait un site de validation par excellence.

Le projet a réuni chercheurs, gestionnaires et acteurs privés. L’occasion de confronter les problématiques de chacun. "Le gestionnaire n’a pas besoin de comprendre comment fonctionne le laser, souligne Jean-Matthieu Monnet, chargé d’études au centre Irstea de Grenoble et spécialisé dans le développement de méthodes d'inventaire forestier basées sur les données acquises par Lidar. Ce qui l’intéresse, c’est la cartographie produite, au sortir de la boîte noire de modélisation. Est-elle suffisamment précise et exploitable ?"

Vers des méthodes plus robustes

Afin de répondre au mieux aux attentes des acteurs de la filière bois, les scientifiques ont commencé par reproduire des méthodes éprouvées sur les différents sites d'études. Rassurés face aux résultats, comparables à ceux obtenus sur des forêts plus simples du point de vue de la structure et des mélanges d'espèces, les chercheurs ont alors travaillé sur l'amélioration des méthodes et l'évaluation de leur robustesse.

Les équipes du centre Irstea de Montpellier, aux côtés de celles de l’Office national des forêts (ONF), ont ainsi développé des modèles basés sur une interprétation physique des nuages de points Lidar, et notamment sur la compréhension des interactions laser-végétation. "Quand des flashs laser illuminent le feuillage d’un arbre adulte, enfant, d’un chêne ou d’un sapin, tous ne réagissent pas de la même manière. Et quand ils sont mélangés en forêt, cela peut brouiller la relation entre les données recueillies et la vue de la forêt réelle. Nous avons réussi à obtenir des résultats bien plus concluants qu’on ne l’espérait."Forêt vue par photo infrarouge / lidar (échelle de couleur correspondant à la hauteur de la végétation) © BD Ortho (infrarouge) / Irstea - JM Monnet (Lidar)

Des travaux ont également été menés sur la détection des arbres dans les données Lidar : hauteur, surface, volume, ... Grâce à un algorithme basé sur une caractérisation géométrique, il est désormais possible d’extraire les caractéristiques individuelles de chaque arbre, qu’il soit caché ou non par un autre arbre. Demain, la distinction des espèces arbre par arbres ?

Estimation du volume (m3 par hectare) sur le site d'étude des Vosges © Irstea - JM Monnet"Cela fait longtemps qu’on observe la forêt en prenant des photos par avion, notamment via infrarouge, mais cela donne une vision qualitative. Grâce au Lidar, on est passé d’un aperçu global d’un territoire à une vue spatialisée avec la répartition des volumes. On vise clairement le quantitatif."

Au centre Irstea de Grenoble, des travaux ont porté sur l'influence de la qualité des références terrain et des données lidar sur la précision des cartes obtenues. En effet, des cartes plus précises peuvent être obtenues en augmentant les relevés de terrain servant de référence et en utilisant des relevés lidar à plus haute densité. Mais cela augmente également les coûts... Ces résultats permettront aux gestionnaires d'optimiser les moyens associés à un inventaire lidar selon leurs attentes en terme de précision.

Selon les statistiques nationales, la surface forestière augmente, la quantité de bois disponible également. "Mais les statistiques et pouvoirs publics ne précisent pas les zones clés à exploiter", rappelle Jean-Matthieu Monnet. Grâce au Lidar, la cartographie s’affine, à l’échelle de la parcelle forestière, voire du propriétaire. Par exemple, sur le site des Vosges (1 360 km2), les chercheurs peuvent estimer le volume de bois à l'échelle de portions de forêt de 25m par 25m, avec une erreur moyenne de 30 % ! A l'échelle plus large de la parcelle, la précision est proche de celle obtenue par les méthodes terrain usuelles.

Spatialiser l’incertitude

Parmi les freins au transfert de ces nouvelles méthodes auprès des gestionnaires : la prise de conscience des marges d’erreurs présentes dans chaque mesure faite sur le terrain. Les chercheurs travaillent à qualifier cette erreur, mais pour Jean-Matthieu Monnet, "un réel travail d’accompagnement s’impose". Autre frein : la donnée coûte cher (acquisition brute – location avion, Lidar) ! "Cela nécessite la mise en place de politiques d’acquisition à vaste échelle, pour faire baisser les coûts." D’ici là, des cahiers des charges ont été réalisés, décrivant toutes les étapes à la réalisation d’un inventaire forestier avec Lidar : de la donnée brute à la cartographie. De précieux outils pour les gestionnaires.

Après 4 ans de recherche, une véritable communauté de recherche française s’est ainsi développée. "Avant, chacun travaillait dans son coin. Le projet a clairement créé une dynamique, en fédérant tous les efforts sur cette thématique au niveau français." Une expertise nationale à consolider.

La productivité de la forêt estimée à partir d’archives photos

Une nouvelle méthode a été développée, vers la fin du projet, basée sur l’utilisation de photographies anciennes. En sélectionnant des séquences de photos anciennes (depuis la Seconde guerre mondiale), les chercheurs (Irstea et Inra) sont parvenus à reconstituer la hauteur des arbres, par exemple. "On reconstruit virtuellement la hauteur des arbres à l’époque, ce qui nous permet d’estimer l’accroissement des forêts dans le passé, donnant une idée sur comment cela va se passer dans le futur. Et ainsi, savoir le volume disponible à différents endroits."

Avec le numérique, rien de plus simple. Mais à partir de clichés en argentique, mal conservés ? Les scientifiques ont fait face à de réelles difficultés pour corriger ces images afin que ces déformations soient neutralisées et que l’estimation de la hauteur des arbres soit correcte. "La méthode apporte une notion de temps, là où le Lidar restait sur un instant T." Les chercheurs espèrent pouvoir développer davantage cette approche.

Plus d’informations sur le projet FORESEE.

En savoir plus

[1] Le Lidar, ou scanner laser aéroporté, permet de réaliser des relevés de la topographie et de la structure de la végétation, en envoyant des flashs laser qui sont réfléchis par les objets rencontrés. Les données brutes sont ensuite enregistrées sous forme de nuage de points en 3D.

[2] FORESEE (2010-2014) : Forest Resource Estimation For Energy, projet ANR Bioénergies 2010. Partenaires : FCBA (coordinateur), Inra, ONF (réseau R&D), les centres Irstea de Montpellier (UMR TETIS) et Grenoble, IGN, Siyntégra (entreprise de géomètres), Union de la coopération forestière française.