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Valorisation du LiDAR aérien pour la caractérisation des peuplements forestiers feuillus irréguliers mélangés

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Academic year: 2021

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(1)

VALORISATION DU LIDAR AÉRIEN POUR LA

CARACTÉRISATION DES PEUPLEMENTS FORESTIERS FEUILLUS IRRÉGULIERS MÉLANGÉS

Louise Leclere

louise.leclere@uliege.be

Séminaire télédétection forestière

(2)

Regiowood 2 2

> Enhance sustainable management of private forests in the Greater Region

Forest monitoring

- Forest type mapping

- Critical areas identification - Detailed forest characterization

Forest Resilience

- Diagnostic tools

- Innovative methods to enhance forest regeneration - Appropriate techniques to control competing

vegetation

Forest renewal contract

- Accompanying of owners in reforestation - Financial support

Sustainable management tools

- Self-assessment tool - Management support tool

(3)

Regiowood 2

Forest monitoring

3

> Detailed characterization of forest resources > Action 7 : Bark beetles

> Forest type mapping

(4)

4

AIRBORNE LIDAR DATA FOR THE CHARACTERIZATION OF MIXED IRREGULAR DECIDUOUS FOREST

(5)

Introduction

5

Need : Accurate description of forest resources > Sustainable forest management > Global Changes Maturity Regeneration Mortality Aging Growth

(6)

Traditional characterization: field inventories

Introduction

6

Inventory sampling Complete inventory

(7)

Objectives

(8)

Objectives

8

(9)

Objectives

9

Structure X Composition

> Model tree girth distribution by species

Lidar data

Management tools

Regeneration

> Identify and map development stages

(10)

Study area

(11)

Lidar data

(12)

Field data 12 CHM (m) Species : 1– Oak 3- Beech TREE data Position Girth at 1.50m height (C150) Species

Crown health status Height (3 dominants) Inventory threshold: C150 ≥ 40 cm

(13)

13

(14)

14

Mature forest characterization

(15)

15

Mature forest characterization

Structure X Composition

- Model tree girth distribution by species for mixed irregular deciduous forest

(16)

16

Mature forest characterization

Structure X Composition

- Model tree girth distribution by species for mixed irregular deciduous forest

- Use LiDAR data

(17)

17

Mature forest characterization

Structure X Composition

- Model tree girth distribution by species for mixed irregular deciduous forest

- Use LiDAR data

- Use forest management inventory data

- Map forest resources

(18)

18

Area Based Approach (ABA) Individual Tree Crown (ITC)

?

(19)
(20)
(21)

21

Step 1 : Height inventory threshold definition

(22)
(23)

23

Step 2 : Allometric models

Eq 1 : C150 ~ k1 * Height^k2

A : Beech B : Oak C : Spruce

R²adj = 0.72 ; RMSE = 28.18cm ; Erreur moyenne = 0.00cm

Mature forest characterization

Height (m) Height (m) Height (m)

C15 0 (c m) C15 0 (c m) C15 0 (c m)

(24)

24

Step 2 : Allometric models

Eq 2 : Crown_area ~ k1 * C150^k2

R²adj = 0.78 ; RMSE = 18.46m² ; Erreur moyenne = -0.48m²

Mature forest characterization

A : Beech B : Oak C : Spruce Crow n are a (m² ) Crow n are a (m² ) Crow n are a (m² ) C150 (cm) C150 (cm) C150 (cm)

(25)
(26)

26

Step 3 : Canopy segmentation 2D OTB – Over-segmentation

(27)

27

Step 3 : Tree species classification

4 classes : Beech (808) – Oak (808) – Spruce (808) – Other deciduous species (162) Metrics (H, I)

Vsurf selection + Random Forest

Oak Beech Other d. Spruce

(28)

28

Step 3 : Species prediction

Prediction + Post- treatment 3 - Beech5 - Other deciduous species

CHM (m)

(29)
(30)

30

Mature forest characterization

Girth class (cm) St em de ns ity (st em/ha)

(31)
(32)

32

Mature forest characterization

St em de ns ity (s te m /h a) St em de ns ity (s te m /h a) St em de ns ity (s te m /h a) St em de ns ity (s te m /h a) Girth class (cm) Girth class (cm) Girth class (cm) Girth class (cm)

(33)

33

Forest mapping

(34)

34

Validation in progress…

Mature forest characterization

(35)

Regeneration characterization

(36)

36

Regeneration

(37)

37

Regeneration

- Identify and map development stages

(38)

38

« Semis »

(39)

39

Regeneration characterization

« Fourrés »

(40)

40

« Gaulis »

Regeneration characterization

« Fourrés »

(41)

41 « Perchis » Regeneration characterization « Gaulis » « Fourrés » « Semis »

(42)

42

- Development stages definition

Regeneration characterization

0 – 1.5m 1.5 – 3m 3 – 6m 6 – 10.05 m >10.05m

Not ligneous « Autres »

(43)

43 Definition - Height : 10.05 m - Minimal area : 50m² - Minimal width: 4m - Slope-CHM : < 80° Regeneration characterization - Gaps delineation

(44)

44 -« Semis + Autres » -« Fourrés » -« Gaulis » -« Perchis » Regeneration characterization - CHM classification

(45)

45 -« Semis + Autres » -« Fourrés » -« Gaulis » -« Perchis » Regeneration characterization - CHM classification

(46)

46 -« Semis + Autres » -« Fourrés » -« Gaulis » -« Perchis » Regeneration characterization - Regeneration assessment 4.27 0.79 1.94 4.15

(47)

47

Field phase: 100 micro plots

-> geolocalised at very high precision (Emlid Reach RS+ GPS)

-> % plot area

Deciduous regeneration– Resinous

regeneration - herbaceous - litter/ground Regeneration characterization

- First development stage characterization

0 – 1.5m 1.5 – 3m 3 – 6m 6 – 10.05 m >10.05m

Not ligneous « Autres »

(48)

48

Modeling :

Metrics (H, I, ∆H) Stepwise Selection

Modeling with transformation (Asin et logit) % total area for each class

Regeneration characterization

- First development stage characterization

0 – 1.5m 1.5 – 3m 3 – 6m 6 – 10.05 m >10.05m

Not ligneous « Autres »

(49)

49

% regenerated area (Deciduous + Resinous)

Regeneration characterization

- First development stage characterization

observe d %_ reg ene ra ted _a rea predicted %_regenerated_area

(50)

50

Regeneration characterization

< 50% >= 50%

(51)

51

Regeneration characterization

< 50% >= 50%

(52)

52 Overall mapping Girth: Beech: Oak: Spruce: Other d. Regeneration:

(53)

53

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VALORISATION DU LIDAR AÉRIEN POUR LA

CARACTÉRISATION DES PEUPLEMENTS FORESTIERS FEUILLUS IRRÉGULIERS MÉLANGÉS

Louise Leclere

louise.leclere@uliege.be

Séminaire télédétection forestière

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