| Summary: | Les forêts représentent une ressource naturelle de grande valeur écologique et d'une valeur économique considérable. En fait, la superficie occupée par la forêt à l'échelle planétaire est estimée à 4 milliards d'hectares, soit 30% de la surface terrestre . À lui seul, le Canada possède 10% de ces ressources forestières mondiales, et s'est vu conférer le titre du plus grand exportateur de produits forestiers en 2006 (RNCan, 2009). Vue l'importance de la superficie occupée et le besoin de connaître davantage les paramètres de structure des arbres et des peuplements afin d'en assurer une gestion adaptée, il appert essentiel de recourir à des outils technologiques avant-gardistes. À cet égard, l'utilisation du lidar (light detection and ranging) terrestre imageur en foresterie suscite un intérêt sans cesse grandissant, et ce, afin de bonifier les inventaires sur le terrain. Des paramètres de structure tels que la hauteur de l'arbre, le diamètre à hauteur de poitrine (DHP ) et le défilement de la tige et le volume peuvent s'avérer être des facteurs décisifs à la gestion des ressources forestières et à leur suivi. Divers projets de recherche ont permis de développer des outils de traitement de données lidars en milieu forestier, dont celui de la compagnie TreeMetrics en Irlande et celui de la Chair of Forest Yield Science de la Technische Universitét Munchen en Allemagne. Dans le cadre du présent projet, l'objectif principal vise à explorer le potentiel de ces deux outils (Autostem et R-Routine) afin de traiter les données lidars provenant de divers milieux forestiers localisés au Canada et en Allemagne. Le défi majeur consiste à traiter les données de milieux naturels et hétérogènes provenant des sites d'étude localisés en Gaspésie (Québec, Canada). La complexité de ces sites représente une limite importante, principalement quant à la présence du sous-bois, à la densité du couvert et à la présence de branches dans la partie inférieure du tronc. Les mesures de la hauteur, du DHP et du défilement obtenues avec les deux logiciels pour des sites hétérogènes et homogènes sont confrontées aux mesures manuelles acquises sur le terrain, et ce, pour les 39 arbres étudiés. Une synthèse des forces et limites du lidar terrestre dans un contexte d'opérationnalité en milieu forestier est également présentée afin d'en arriver à un protocole de prise de mesures. Suite au traitement des données, il a été possible d'obtenir une précision de l'ordre du mètre pour ce qui est de la hauteur , et ce, avec les deux logiciels, et dans les deux types de peuplements. Pour le DHP, avec le logiciel Autostem, une sous-estimation moyenne de 5,8 cm a été observée pour les peuplements hétérogènes, comparativement à 6,5 cm pour les peuplements homogènes, alors qu'avec le logiciel R-Routine, la tendance est inversée, soit une surestimation de 3,5 cm pour les arbres de peuplements hétérogènes et 3,0 cm pour ceux de peuplements homogènes. Néanmoins, tout comme pour la hauteur, l'erreur moyenne du DHP en milieu hétérogène et homogène dans le cadre de cette étude est comparable , et ce, sans égard au logiciel utilisé. Finalement, les résultats de défilement obtenus sont contraires à ce qu'on aurait pu s'attendre, les erreurs des défilements en milieu hétérogènes, sont légèrement inférieures à celles en milieu homogène. Quant aux forces et limites du lidar, notons tout d'abord l'avantage d'une représentation 3D des peuplements qui soit non subjective, de la possibilité de conserver ces données pour éventuellement les traiter à nouveau afin d'extraire d'autres paramètres avec des algorithmes, ou de faire un suivi temporel de l'évolution d'un peuplement. D'autre part, le temps d'acquisition représente un atout majeur de nombreux modèles de lidars, bien que leur utilisation puisse être restreinte en raison de l'accessibilité au site parfois restreinte en raison de la taille et du poids de l'équipement. De plus, bien que les scans puissent être effectués à tout moment dans l'année, il est préférable de les faire en absence de feuille, soit au printemps ou à l'automne; soit avant le débourrage ou après la chute des feuilles. Néanmoins, l'atout majeur des données du lidar terrestre réside dans le potentiel d'automatisation de l'extraction des paramètres qui permet, entre autres, d'obtenir la reconstruction des tiges , d'évaluer le défilement de la tige, le DHP et la hauteur, et ce, avec une relativement bonne précision, sans abattre les arbres.
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