Amélioration de l’inventaire forestier à l’aide de nuages de points à haute densité acquis par drone lidar et lidar mobile : étude de cas en forêts feuillues tempérées
Les exigences en matière d'inventaire forestier évoluent rapidement pour répondre à un ensemble de normes économiques, sociales et environnementales de plus en plus complexes en matière de gestion durable des ressources forestières. Le manque d'informations détaillées sur l'approvisionnement, c'est-à-dire la quantité et les caractéristiques des ressources forestières, constitue un obstacle important à la satisfaction de ces exigences. Avec le développement continu et la démocratisation des capteurs de lidar sur drone (ULS) et de lidar mobile (MLS), de nouveaux types de nuages de points sont de plus en plus accessibles pour appuyer le niveau opérationnel de l’inventaire. Dans la présente thèse, le potentiel et les limites de l’utilisation de nuages de points ULS et MLS pour la numérisation des arbres feuillus en amont de la chaine d’approvisionnement ont été évalués. Des méthodes de traitement ont été développées pour l’estimation d’attributs structuraux clefs tels que le diamètre à hauteur de poitrine (DHP), la hauteur de l'arbre, les dimensions de la couronne et le volume de bois marchand. Dans le premier article, nous nous sommes concentrés sur le développement et l'évaluation de chaînes de traitement automatiques pour la détection et la segmentation des arbres individuels (ITD : Individual Tree Dectection and Delineation) et l'estimation de leurs attributs structuraux. Ceci, à partir de données ULS acquises avec et sans feuilles dans un peuplement naturel hétérogène de feuillus nordiques. Des comparaisons fines avec des nuages de points de lidar aérien (ALS) et terrestre (TLS) ont été réalisées pour mieux comprendre la configuration des données ULS et pour valider l'extraction d’attributs d’inventaire dérivés de l’ULS. Les meilleurs résultats pour la segmentation des arbres et l’estimation de leurs attributs structuraux ont été obtenus hors feuilles via l’utilisation d’une approche de segmentation dite ascendante (« bottom-up »). Les performances globales des capteurs ULS, en termes d'ajustement cylindrique des tiges et de précision géométrique des points le long de la tige, ne sont toutefois pas comparables à celles du TLS. Les incertitudes sont encore trop élevées au niveau de l'arbre individuel pour respecter les normes de l’inventaire terrain. L’acquisition hors feuilles de données ULS à haute densité pourrait toutefois jouer un rôle important dans le développement de modèles allométriques locaux qui font généralement défaut dans les peuplements complexes de feuillus, ainsi que pour la caractérisation des ressources et le soutien des opérations de foresterie de précision. Dans le second article, nous proposons une méthode innovante pour extraire le volume de bois marchand à partir des données MLS-SLAM (localisation et cartographie simultanées). Les approches actuelles pour prédire le volume de bois marchand reposent sur des équations allométriques qui sont indépendantes de la forme et de la géométrie de l'arbre. Il existe des biais et des erreurs connus associés à cette simplification, en particulier pour les arbres feuillus. L'utilisation d'algorithmes de modèles structurels quantitatifs (QSM : Quantitative Structural Model) pour estimer le volume de bois à partir de nuages de points 3D représente une alternative prometteuse aux mesures destructives et un fort potentiel pour améliorer les modèles allométriques. Les résultats ont montré une grande similitude entre les données TLS et MLS pour l'estimation de la hauteur des arbres, des dimensions de la couronne et du DHP. L'application de QSMs sur des nuages de points MLS filtrés pour extraire le volume marchand du tronc principal des arbres feuillus n'a montré aucun biais significatif par rapport aux estimations TLS. Néanmoins, les données MLS sont plus bruitées que les données TLS, ce qui a entraîné une surestimation du volume de bois des branches qui augmente avec l'ordre de ramification. Toutefois, ces erreurs ont été limitées du fait que les branches de 2ème et de 3ème ordre de ramification ne représentaient qu'une faible proportion du volume marchand total. Ces résultats constituent une étape importante vers la prochaine génération d'inventaires forestiers améliorés par lidar mobiles au sol. Compte tenu de l'utilisation accrue des systèmes ULS et MLS dans la gestion forestière, nos développements constituent des étapes importantes pour les futurs inventaires lidar à l’échelle de l’arbre individuel. Nos résultats démontrent des avancées significatives dans l'utilisation des configurations ULS et MLS pour l’estimation des paramètres biophysiques forestiers.Abstract : Forest inventory requirements are rapidly evolving to meet an increasingly complex set of economic, social and environmental standards for sustainable forest resource management. A significant obstacle to support this requirement is the lack of detailed information on the supply, i.e., the quantity and characteristics of forest resources. In recent decades, a substantial effort has been made to reduce the costs of forest inventories by minimizing labor-intensive field surveys and developing inventory systems enhanced by remote sensing. As such, the use of lidar technology in various aerial and terrestrial platforms, such as airborne laser scanning (ALS) and terrestrial laser scanning (TLS) has considerably increased to the point of becoming essential to improve the forest inventories beyond the existing photo-interpretation techniques. With the continuous development and the democratization of UAV-borne laser scanning (ULS) and mobile laser scanning (MLS) sensors, new types of point cloud are increasingly accessible for forest investigations. The level of detail of ULS and MLS point cloud is becoming comparable to that of TLS, decreasing the boundaries between ALS and TLS systems and providing new opportunities to characterize forest resources at the tree level. In the present thesis, the baselines of ULS and MLS point clouds in digitizing hardwood trees up the supply chain were benchmarked and methods were developed to extract critical structural attributes such as diameter at breast height (DBH), tree height, crown dimensions and merchantable wood volume. In the first article, we emphasized on the development and the evaluation of automatic workflows for the detection, the delineation and the estimation of tree structural attributes from leaf-on and leaf-off ULS data collection. These analyses were conducted in a complex heterogeneous natural stand of northern hardwoods. Co-registration process with ALS and TLS point clouds was achieved for a better understanding of ULS data configuration and to validate ULS retrieval of tree structural attributes. In leaf-on condition, no significant differences were observed between ALS and ULS-R raster-based ITD results, where crown delineation errors led to a poor prediction of individual tree DBH using allometry. In contrast, results in leaf-off condition using point cloud-based individual tree detection and delineation (ITD) algorithm outperformed the raster based ITD in terms of tree detection and tree delineation accuracy, revealing the full potential of high-resolution ULS data. DBH estimation from the “bottom-up” point cloud-based ITD also provided accurate results for both methods, namely allometry and cylinder fitting. The latter showed to be more efficient in dealing with forked trees. The overall performance, in terms of stem cylinder fitting and geometric accuracy of stem points from ULS sensors are not yet comparable to TLS. Uncertainties are still too high at the individual tree level to reach the standard of field inventories, but one might expect to get closer to operational requirements with narrower beams and higher ranging accuracy ULS sensors. In leaf-off condition, the use of bottom-up tree segmentation approaches presents a strong potential to overcome ITD limits currently encountered in hardwood stands. Applications requiring accurate tree location and crown size data could greatly benefit from this innovative approach. Leaf-off acquisition of high-density ULS data could play an important role in developing local allometric models that are typically lacking in complex hardwood stands, as well as for resource characterization and supporting precision forestry operations. In the second article, we propose an innovative method to extract merchantable wood volume from MLS data. Current approaches to predict merchantable wood volume rely on allometric equations that are independent of tree form and the geometry of the tree. There are known biases and errors associated with this simplification, particularly for hardwood trees. The use of quantitative structural model (QSM) algorithms to estimate wood volume from 3D point clouds represent a promising alternative to destructive measurement and a strong potential to improve allometric models. However, so far, they were mainly used on TLS point clouds, which are time-consuming to acquire in the field and complex to process. With the rapid technological progress of SLAM-based (simultaneous localization and mapping) MLS systems, new types of ground-based lidar points clouds are available for QSM analysis. SLAM-based MLS systems open new possibilities to support field inventory. In this study, we collected SLAM-based MLS data from a 1 ha leaf-off northern hardwood site and investigated its use for estimating tree structural attributes. Validation was performed on 26 trees using destructive field measurements and multi-scans TLS data. Results showed high similitude of TLS and MLS data for the estimation of the tree height, crown dimensions and DBH. The application of QSM on filtered MLS point clouds to extract the merchantable stem volume of hardwood trees showed no significant bias compared to the TLS estimates. Nevertheless, the MLS data are noisier than the TLS data, primarily due to the propagation of positioning errors and the greater divergence of the sensor beam. This resulted in an overestimation of the branching volume that increases with the branching order. However, these errors were limited by the fact that branches from the 2nd and 3rd branching order represented a small proportion of the total merchantable volume. These findings are an important step towards next generation of forest inventories enhanced by ground-based lidar. Considering the increased use of ULS and MLS systems in forest management, our developments are important steps forward for future individual-tree-based lidar inventories. We believe that our results demonstrate significant advances in the use of ULS and MLS configuration for the retrieval of forest biophysical parameters
