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Titre : |
Prédiction d’une typologie forestière à partir de données LiDAR dans un contexte montagnard
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Auteur(s) : |
Julien Souchon, Auteur
Alain Munoz, Responsable de stage Eric Lacombe, Tuteur |
Type de document : | Mémoire |
Filière : | Ing. DA : GF -- Gestion forestière |
Sujets : | Lidar ; Indicateur Forêt de montagne ; Typologie de peuplements forestiers Technique de prévision |
Résumé : |
Nous entrons dans une aire de généralisation de la technologie LiDAR dans le secteur forestier afin de quantifier et de caractériser les massifs boisés. La variété des indicateurs fournis par le LiDAR laisse entrevoir cette technologie comme un outil prometteur dans la prédiction des typologies de peuplements. Le but de cette étude est de déterminer une typologie de peuplements à partir de données forestières récoltées sur le terrain et qui peuvent être prédites grâce à des données LiDAR. Plusieurs sites ont permis de tester ces prédictions dans un contexte forestier de montagne, en Savoie, dans les Vosges et dans les HautesPyrénées. Les étapes de cette étude sont : (1) la construction d’une typologie générique prédictible par des indicateurs LiDAR, (2) la caractérisation des placette[...]
Nous entrons dans une aire de généralisation de la technologie LiDAR dans le secteur forestier afin de quantifier et de caractériser les massifs boisés. La variété des indicateurs fournis par le LiDAR laisse entrevoir cette technologie comme un outil prometteur dans la prédiction des typologies de peuplements. Le but de cette étude est de déterminer une typologie de peuplements à partir de données forestières récoltées sur le terrain et qui peuvent être prédites grâce à des données LiDAR. Plusieurs sites ont permis de tester ces prédictions dans un contexte forestier de montagne, en Savoie, dans les Vosges et dans les HautesPyrénées. Les étapes de cette étude sont : (1) la construction d’une typologie générique prédictible par des indicateurs LiDAR, (2) la caractérisation des placettes terrain selon cette typologie, (3) la modélisation d’indicateurs à partir de données LiDAR et (4) la cartographie prédictive de la typologie par l’application des modèles. La prédiction de la composition montre des taux de bonne prédiction entre 85% à 90% grâce à l’utilisation de la carte prédictive issues d’un modèle simple de famille d’essence généré par une chaine de traitement LiDAR développée à l’ONF. Les modèles utilisés pour prédire la structuration des peuplements permettent d’obtenir entre 60% et 80% de bonne prédiction. Une validation indépendante de la carte prédictive de typologie sur une zone de Savoie a permis d’évaluer à 76 % le taux de bonne classification à l’échelle d’un demi-hectare. Ces résultats sont encourageants pour utiliser les cartes de typologie comme outil d’aide à la décision pour l’aménagement d’une forêt.
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Editeur(s) : | Nancy [France] : AgroParisTech |
Date de publication : | 2020 |
Format : | 1 vol. (87p.) / ill. en coul., couv. en coul., bibliogr. / 30 cm |
Note(s) : |
Stage de fin de 3ème année de la formation d'Ingénieur AgroParisTech
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Langue(s) : | Français |
Lien vers la notice : | https://infodoc.agroparistech.fr/index.php?lvl=notice_display&id=202183 |
Exemplaires (1)
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