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Les relations entre les différents compartiments de l’arbre sont hiérarchisées entre différents niveaux architecturaux emboîtés qui évoluent ensemble lors la croissance primaire et secondaire. La nodosité, constitue le critère essentiel de la qualité, dispose de fortes teneurs en extractibles et, par conséquent, définit la valeur économique du bois. Cependant, la modélisation actuelle de cette propriété du bois rencontre plusieurs obstacles méthodologiques. À l’aide d’une base de données homogénéisées issue de 5 études indépendantes, une approche de modélisation bayésienne hiérarchique de type structurel, croissance-branchaison-nodosité, a été développée. Ces données ont été complétées par des données issues d’un algorithme automatique de quantification de la nodosité développé lors d[...]

Les relations entre les différents compartiments de l’arbre sont hiérarchisées entre différents niveaux architecturaux emboîtés qui évoluent ensemble lors la croissance primaire et secondaire. La nodosité, constitue le critère essentiel de la qualité, dispose de fortes teneurs en extractibles et, par conséquent, définit la valeur économique du bois. Cependant, la modélisation actuelle de cette propriété du bois rencontre plusieurs obstacles méthodologiques. À l’aide d’une base de données homogénéisées issue de 5 études indépendantes, une approche de modélisation bayésienne hiérarchique de type structurel, croissance-branchaison-nodosité, a été développée. Ces données ont été complétées par des données issues d’un algorithme automatique de quantification de la nodosité développé lors de cette étude. Les résultats obtenus ont permis de valider l’efficacité d’une approche structurelle croissance qualité dans un cadre hiérarchique bayésien. Ils forment un ensemble préliminaire à un modèle complet vérifiant les allométries obtenues dans littérature et permettant la simulation de la qualité selon les itinéraires forestiers choisis.


Trees are hierarchical system including stem, branches and foliage. These compartments are linked together by their primary growth and secondary growth. Knottiness is the main factor at tree scale for wood quality. It has high extractive content and contribute to assess the stem economic value. However, the current modelling of this wood propriety faces several methodological difficulties. Using a homogenized database from 5 independent studies, a hierarchical Bayesian structural approach of the growth-branchiness- knottiness, was developed. Data from an auto-matic knottiness quantification algorithm developed during this study were added.The results validated the effectiveness of a structural quality growth approach withina bayesian hierarchical framework. They form a preliminary set of a complete modelverifying the allometric equations obtained in the literature and allowing the simulation of quality according to silvicultural treatments.