EVALUATION PAR VALIDATION INDEPENDANTE DES PREDICTIONS DES PARAMETRES FORESTIERS REALISEES A PARTIR DE DONNEES LIDAR AEROPORTE

• Main Author: Français Français
• Format: Article
• Language: English
• Published: Société Française de Photogrammétrie et de Télédétection 2015-12-01
• Series: Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection
• Online Access: https://rfpt.sfpt.fr/index.php/RFPT/article/view/547
• ISSN: 1768-9791; 2426-3974

L’utilisation des données LiDAR aéroporté pour modéliser, caractériser et cartographier la ressource forestière est effective depuis une dizaine d’années dans les pays d’Amérique du Nord ou d’Europe du Nord. Néanmoins, en France, il existe peu d’exemples d’applications forestières du LiDAR sur de grandes surfaces, dans des contextes forestiers souvent plus complexes et hétérogènes que les forêts boréales et les grandes pinèdes du nord de l’Europe. Dans cette étude, la méthode dite « surfacique », qui consiste à calibrer des modèles empiriques de régression mettant en relation des paramètres dendrométriques mesurés sur le terrain avec des métriques dérivées des données LiDAR, est évaluée sur trois sites forestiers français. Les modèles de prédiction se basent sur les métriques usuelles dérivées du nuage de points LiDAR, ainsi que sur des métriques calculées à partir d'une individualisation préalable des houppiers des arbres dominants. Une validation indépendante, à l’échelle du peuplement, a permis d’évaluer la fiabilité des modèles de prédiction sur des surfaces de l'ordre d’un hectare, pertinentes pour le gestionnaire. Les résultats montrent qu’il est possible de caractériser la ressource forestière dans différents peuplements, allant des hêtraies ou pinèdes régulières de plaine aux sapinières-pessières hétérogènes de montagne. L'erreur des modèles (RMSE) estimée par validation croisée à l'échelle de la placette est de 14 à 22 % (R² de 0,75 à 0,90) pour la surface terrière, de 7 à 8 % (R² de 0,76 à 0,96) pour le diamètre dominant et de 17 à 32 % (R² de 0,50 à 0,88) pour la densité de tiges. La validation indépendante à l’échelle du peuplement montre une bonne fiabilité des modèles quel que soit le paramètre forestier étudié, et tant qu’ils sont utilisés dans leur domaine de validité. Les écarts entre les moyennes des prédictions et les mesures de référence terrain sont de l’ordre de 10 à 15 % pour la surface terrière, de 6 à 8% pour le diamètre dominant et de 10 à 33% pour la densité de tiges. Ces résultats démontrent, sur des surfaces unitaires d’environ un hectare, que l'inventaire par LiDAR aérien peut atteindre une précision équivalente à celle des méthodes traditionnelles de terrain, y compris pour des forêts complexes.