The evaluation of unmanned aerial systems-based photogrammetry and terrestrial laser scanning to generate DEMs of agricultural watersheds

Agricultural watersheds tend to be places of intensive farming activities that permanently modify their microtopography. The surface characteristics of the soil vary depending on the crops that are cultivated in these areas. Agricultural soil microtopography plays an important role in the quantification of runoff and sediment transport because the presence of crops, crop residues, furrows and ridges may impact the direction of water flow. To better assess such phenomena, 3-D reconstructions of high-resolution agricultural watershed topography is essential. Fine-resolution topographic data collection technologies can be used to discern highly detailed elevation variability in these areas. Knowledge of the strengths and weaknesses of existing technologies used for data collection on agricultural watersheds may be helpful in choosing an appropriate technology. This study assesses the suitability of terrestrial laser scanning (TLS) and unmanned aerial system (UAS) photogrammetry for collecting the fine-resolution topographic data required to generate accurate, high-resolution digital elevation models (DEMs) in a small watershed area (12 ha). Because of farming activity, 14 TLS scans (≈ 25 points m− 2) were collected without using high-definition surveying (HDS) targets, which are generally used to mesh adjacent scans. To evaluate the accuracy of the DEMs created from the TLS scan data, 1,098 ground control points (GCPs) were surveyed using a real time kinematic global positioning system (RTK-GPS). Linear regressions were then applied to each DEM to remove vertical errors from the TLS point elevations, errors caused by the non-perpendicularity of the scanner’s vertical axis to the local horizontal plane, and errors correlated with the distance to the scanner’s position. The scans were then meshed to generate a DEMTLS with a 1 × 1 m spatial resolution. The Agisoft PhotoScan and MicMac software packages were used to process the aerial photographs and generate a DEMPSC (Agisoft PhotoScan) and DEMMCM (MicMac), respectively, with spatial resolutions of 1 × 1 m. Comparing the DEMs with the 1,098 GCPs showed that the DEMTLS was the most accurate data product, with a root mean square error (RMSE) of 4.5 cm, followed by the DEMMCM and the DEMPSC, which had RMSE values of 9.0 and 13.9 cm, respectively. The DEMPSC had absolute errors along the border of the study area that ranged from 15.0 to 52.0 cm, indicating the presence of systematic errors. Although the derived DEMMCM was accurate, an error analysis along a transect showed that the errors in the DEMMCM data tended to increase in areas of lower elevation. Compared with TLS, UAS is a promising tool for data collection because of its flexibility and low operational cost. However, improvements are needed in the photogrammetric processing of the aerial photographs to remove non-linear distortions

Est-ce la fin de la crise des scolytes ? Suivi du phénomène par télédétection

L’équipe de Gestion des ressources forestières de Gembloux Agro-Bio Tech a réalisé des cartes annuelles de l'état sanitaire de la pessière en Wallonie et dans le Grand-Est pour les années 2017 à 2022, au départ d’images satellitaires, dans l’objectif de retracer l’évolution temporelle des dégâts de scolytes et de mettre en lumière les facteurs prédisposant l’épicéa aux attaques de ces insectes. Les analyses des cartes d’état sanitaire ont montré que les pertes d'épicéas ne sont pas uniformément reparties. Elles sont particulièrement importantes dans les régions de plaines où les dégâts ont causé la perte de la moitié des peuplements. Considérant les prévisions climatiques des prochaines décennies, la plantation d'épicéas en Wallonie ne semble plus opportune en dehors de l’Ardenne en dessous de 400 m, à l'exception de certaines stations forestières particulièrement favorables à l’épicéa. Par ailleurs, on peut raisonnablement émettre l’hypothèse que l’année 2021 a marqué la fin de la crise avec un retour en 2022 à un niveau d'attaque de scolytes endémique similaire à l'année 2017.Het Team van het Beheer van de bosbouwrijkdommen van Agro-Bio Tech van Gembloers heeft jaarkaarten opgemaakt van de gezondheidstoestand van de sparrenbossen in Wallonië en in de Franse regio Grand-Est voor de jaren 2017-2022, vertrekkend van satellietbeelden, om zo een zicht te krijgen op de evolutie gedurende die periode van de door de schorskever (letterzetter) aangerichte schade, en aan het licht te brengen welke factoren de fijnspar kwetsbaar maken voor de aanvallen door dit insect. Uit een analyse van de kaarten blijkt dat de fijnsparren niet overal gelijkmatig werden aangetast. De aantasting van de fijnsparren is het grootst in de laagvlakten, waar de schade heeft geleid tot het verlies van de helft van de bestanden. Gelet op de klimaatvoorspellingen voor de komende decennia, lijkt het niet langer een goed idee om nog fijnsparren aan te planten in Wallonië buiten de Ardennen beneden de 400 m, met uitzondering van bepaalde bossites die bijzonder geschikt zijn voor de fijnspar. Daarenboven kunnen we redelijkerwijze stellen dat het jaar 2021 het einde inluidde van de crisis met een terugkeer in 2022 naar een niveau van endemische aanvallen van de letterzetter vergelijkbaar met 2017

Prédiction du niveau trophique et hydrique des stations forestières en utilisant la flore indicatrice et des modèles de classification de Forêt Aléatoire

peer reviewedThe proper choice of the tree species to be grown in a specific forest site requires a good knowledge of the tree species autecology and a comprehensive description of the local environmental conditions. In Belgium (Western Europe), ecological forest site are classified according to three major gradients : climate, soil nutrient (fertility) and soil moisture regimes. Understory indicator species are used by practitioners to determine nutrient and moisture regimes, but requires a significant expertise of forest ecosystems. The present work aims in a first instance at modelling the nutrient and moisture regimes based on species composition. Secondly, a practical decision support tool is developped and made available in order to predict forest nutrient and moisture regime starting from a floristic relevé. To do so, we collected floristic relevés representing understory vegetation diversity in Belgium and covering all the nutrient and moisture gradient. The combination of soil and topographic measurements with the indicator plants presence/absence support forest scientists in inferring a nutrient and moisture regime to each relevé. The resulting dataset was balanced along the different nutrient or moisture regimes and Random Forest classification models were trained in order to predict the forest site characteristic from indicator species presence (or absence). One model was fitted for the prediction of the nutrient regime, exclusively based on the floristic information. A second one was trained to classify the moisture regime. Accurate predictions confirms the appropriate use of indicator species for the Belgian forest site classification. The two models are intregrated in a web application dedicated to forest practionners. This website enables the automatic determination of nutrient and moisture regimes from the species list of a floristic relevé

L’ÉPICÉA WALLON : ÉTAT DE LA RESSOURCE EN 2021

La surface de la pessière wallonne a diminué de 30 % entre 1980 et 2010. L’exploitation d’un grand nombre de peuplements arrivés à maturité ces deux dernières décennies et un faible taux de replantation expliquent cette tendance. La crise des scolytes que nous avons connue ces dernières années, si elle a accentué la pression sur la ressource en épicéa, n'a pas modifié significativement la tendance. L’objet de cet article est de présenter une image aussi fidèle et actualisée que possible de la ressource en épicéa au niveau de la Wallonie (surfaces, volumes récoltés, volumes sur pied, classes de circonférence, types de propriétaire, niveau d’aptitude stationnelle). Les résultats présentés proviennent du croisement de plusieurs travaux de recherches développés par l’équipe de Gembloux Agro-Bio Tech (ULiège)

UAV Photogrammetry applied to the characterization of forest ecosystem ressources

Une gestion raisonnée et multifonctionnelle des forêts n’est possible qu’avec une description à jour de l’état de la ressource naturelle. Les inventaires forestiers traditionnels, réalisés sur le terrain, sont couteux et ne couvrent qu’un échantillonnage de la surface boisée. L’essor des drones civils pour la cartographie a initié une révolution dans le domaine de la télédétection environnementale. La polyvalence et la diversité des systèmes drones sont une aubaine pour la foresterie de précision. Ceux-ci sont utilisés pour la réalisation de cartographie très fine des habitats naturels avec une résolution temporelle et spatiale sans précédent. Nous explorons les possibilités d’utilisation de mini-drones pour la caractérisation quantitative et qualitative de la ressource forestière. Nous nous intéressons en particulier à l’estimation de la hauteur des arbres et à la caractérisation de la composition spécifique au sein de peuplements forestiers. La hauteur de la canopée est une variable dendrométrique de première importance : elle est un bon indicateur du stade de développement des peuplements et intervient notamment dans les estimations de biomasse ou de niveau de productivité. La composition spécifique est une information essentielle en regard des principales fonctions que remplit la forêt (conservation, production, récréation, etc). Nous avons comparé l’estimation de la hauteur des peuplements à partir de mesures LiDAR et celle obtenue par photogrammétrie. Bien que permettant une mesure de hauteur individuelle avec une incertitude de l’ordre de 1.04 m (RMSE) en feuillus, la photogrammétrie par drone sur des zones forestières est systématiquement moins précise que les mesures par LiDAR (RMSE de 0.83 m). Ces résultats sont cependant prometteurs, étant donné que la mesure sur terrain de la hauteur totale des arbres est également sujette à une importante imprécision. De plus, la grande flexibilité que confère les petits drones permet d’acquérir, au moment propice du stade de végétation, et l’information de relief de la canopée, et l’information spectrale. La période de fin de feuillaison, au début du mois de juin, s’est avérée le moment le plus propice à une discrimination automatique de cinq groupes d’essences feuillues (le chênes pédonculé, les bouleaux, l’érable sycomore, le frêne commun et les peupliers). Une erreur globale de classification des houppiers de 16% est obtenue avec des acquisitions monotemporelles, alors que l’utilisation d’images acquises à différentes dates permet encore d’améliorer cette classification (erreur globale de classification de 9% pour la meilleure combinaison de 3 dates). Les contraintes de la législation régissant l’utilisation des aéronefs sans pilote à bord restreignent le champs d’action des drones civils. Ainsi, afin d’assurer une sécurité pour tous les usagers de l’espace aérien, les opérations avec un drone sont limitées sous un seuil d’altitude et à une distance maximale du télépilote, ce qui ne permet pas une utilisation optimale de cette technologie pour la couverture de grands domaines forestiers (plusieurs milliers d’hectares). De plus, d’autres outils de télédétection utilisés en foresterie, tels que le LiDAR et l’imagerie satellite et aéroportée, sont plus compétitifs que les drones dès qu’il s’agit de couvrir de grandes surfaces (plusieurs milliers d’hectacre). C’est pourquoi nous pensons que les drones resterons un outils d’analyse de petites surfaces (dizaines voire centaines d’hectares), plus utiles à des fins de recherches scientifiques qu’à une utilisation en gestion forestière