| Summary: | L'industrie forestière est une pierre angulaire de l'économie canadienne. Elle nécessite des inventaires forestiers aussi justes que possible afin de bien gérer les ressources forestières dont nous disposons. Celles-ci font l'objet de recensement manuel sur le terrain puis de photo-interprétation, ce qui demande un temps d'acquisition de l'information très long et nécessite des investissements financiers faramineux. Afin de contrer cela, l'industrie forestière se tourne actuellement vers l'utilisation d'images de télédétection permettant de couvrir de large [i.e. larges] zones forestières. Ces images à haute résolution spatiale, combinées aux récents développements en télédétection, en vision par ordinateur, en géomatique et en systèmes d'information géographique (SIG), permettent d'espérer l'acquisition à grande échelle de l'information de façon automatique, systématique et répétitive. Nous proposons dans ce mémoire l'utilisation d'un système d'extraction d'information automatique à partir d'images panchromatiques à haute résolution spatiale (1 mètre), provenant du satellite IKONOS, afin d'extraire des mesures primaires forestières fiables. Puisque la majorité des mesures sont faites à l'arbre près, le système proposé permet la réduction de deux types d'erreurs inhérentes à la délinéation individuelle des arbres: l'erreur d'omission (omettre des arbres existants) et l'erreur de commission (identifier des arbres non-existants). Notre système permet ensuite d'estimer et d'extraire des mesures forestières primaires à partir de la canopée des arbres, la strate supérieure des arbres, tel [i.e. telles] que la densité, le nombre de tiges, la fermeture de couvert, le diamètre des couronnes, etc.
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