Soutenance de thèse d'Etienne Bellemare Racine

03 septembre 2021 13 h 30 à 17 h

Lieu : À distance, voir le lien Zoom :

https://ulaval.zoom.us/j/69983022667?pwd=U3lBdnhSYUNtdXNTZ3daNUFqMHhmUT09

 

Titre : Caractérisation de variables de structure forestière à partir du nuage de points du lidar aéroporté

Cette thèse porte sur l’utilisation du lidar (Light Detection and Ranging) aéroporté pour améliorer l’inventaire de trois éléments de la structure forestière: l’âge, la composition et la densité de couvert. Le lidar est une technologie qui permet d’observer la structure tridimensionnelle de la végétation sur de grandes superficies. Le but est de fournir de l’information sur la diversité des écosystèmes afin, ultimement, d’améliorer les pratiques sylvicoles. Dans le premier chapitre, nous utilisons la distribution verticale des retours lidar ainsi que d’autres indicateurs de structure forestière (hauteur, taux de pénétration des premiers retours, paramètres de distribution Weibull) et de station (altitude, pente, orientation, radiation solaire, indice d’humidité, aire du bassin versant et longueur de pente arrière) pour prédire l’âge moyen des placettes, une des variables les plus difficiles à inventorier, avec une erreur de prédiction de 8.8 ans et RMSE de 19%. Dans le deuxième chapitre, nous avons associé la distribution verticale des retours lidar à l’espèce, l’âge et la densité de couvert en utilisant un GLM fonctionnel et un nouveau test de signifiance non paramétrique graphique permettant d’identifier les variations associées à chacune des variables. Nos résultats indiquent que les trois variables peuvent expliquer jusqu’à 47% de la variation de la distribution verticale des retours lidar et permettent l’interprétation de la distribution verticale des retours lidar. Finalement, nous avons étudié l’influence du seuil de hauteur et de la résolution spatiale de la grille sur la répétabilité des mesures de densité de couvert par lidar aéroporté en utilisant trois survols, (un en 2016 et deux en 2018). En utilisant une mesure d’asymétrie (skewness) et la variance des différences décalées de la densité de couvert, nous avons identifié des mesures qui étaient plus répétables entre les survols. Les paramètres suivants étaient optimaux : seuil de hauteur à 3 m, résolution de grille de 25 m (RMSE de 7% et 5%; biais de 4% et 0% pour les relevés à basse densité de 2016 et 2018). Ces résultats montrent que le lidar est un outil important pour l’enrichissement des données d’inventaire par des données de structure et pourrait contribuer à cibler les pratiques d’aménagement adaptées aux particularités des écosystèmes. Toutefois, les inventaires lidar doivent considérer le contexte dans lequel ils sont utilisés. Cette thèse relève l'importance des combinaisons de variable structurale, de site et de condition d’acquisition qui peuvent conduire à des distributions de retours lidar qui sont similaires ou encore volatiles, ce qui peut confondre les modèles.

Informations supplémentaires :

Membres du jury

Président

M. André Desrochers
Université Laval, Faculté de foresterie, de géographie et de géomatique

Examinateurs

M. Jean Bégin
Université Laval, Faculté de foresterie, de géographie et de géomatique

M. Robert Scheneider
Université du Québec à Rimouski

M. Jean-François Côté
Centre canadien sur la fibre du bois

M. Alexis Achim
Université Laval, Faculté de foresterie, de géographie et de géomatique

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