Données LiDAR aériennes: pertinence de l’interprétation visuelle pour la foresterie

127-133

Artikel aus einer Zeitschrift

200201891

Schweizerische Zeitschrift für Forstwesen 2017, 168(3) ; Jrg. 168 ; 3, 127-133

Les relevés LiDAR aériens sont particulièrement bien adaptés à la cartographie, l’étude et la gestion de grandes étendues forestières. Les produits dérivés de cette technologie sont de plus en plus souvent utilisés par les gestionnaires pour établir un diagnostic général de l’état des forêts. Moins répandue est l’utilisation de ces produits pour la réalisation d’analyses détaillées sur des petites surfaces; par exemple la création de plans de référence
détaillés en soutien à un inventaire ou un martelage. Dans ce contexte, l’interprétation visuelle directe est une approche qui présente un intérêt significatif, car elle est beaucoup plus simple à mettre en oeuvre qu’une analyse algorithmique et peut renseigner rapidement sur des caractéristiques surfaciques (p. ex. délimitation, mixité), structurales (p. ex. stratification) et ponctuelles (p. ex. position et hauteur des arbres/fûts). Cet article examine
trois points importants qui déterminent la pertinence de l’interprétation visuelle: les paramètres d’acquisition, la représentation interactive des données et l’identification des caractéristiques forestières. Il est montré que l’emploi de palettes de couleurs thématiques associé à la visualisation interactive des nuages de points 3D denses et/ou des vues en profil permet d’établir (pour toutes les strates) une cartographie détaillée et exacte d’une parcelle à l’échelle de l’arbre individuel.
Luftgestützte LiDAR-Daten eignen sich hervorragend für die Kartografie, das Studium sowie das Management von grossen Waldflächen. Produkte, die auf dieser Technologie basieren, werden immer häufiger genutzt, um eine Übersicht über den Waldzustand möglich zu machen. Weniger verbreitet sind solche Produkte für die Analyse kleiner Waldflächen, zum Beispiel in Form von detaillierten Plänen als Grundlage für Inventuren und Anzeichnungen. In diesem Kontext ist die direkte visuelle Interpretation von grossem Interesse, da sie sich viel einfacher realisieren lässt als eine, die auf automatischen
Algorithmen beruht. Darüber hinaus ermöglicht die visuelle Interpretation eine schnelle und zuverlässige Identifikation von flächigen (z.B. Wald- und Bestandesgrenzen, Mischung),
strukturellen (z.B. Schichtung) und punktuellen (z.B. Position und Höhe von Bäumen/Schäften) Merkmalen. Im Artikel werden drei wichtige Punkte beleuchtet, die die Genauigkeit der visuellen Interpretation bestimmen: die Eingangsdaten, die interaktive Darstellung und die Identifikation von Waldmerkmalen. Die Verwendung von thematischen Farbpaletten in Verbindung mit der interaktiven Visualisierung der 3-D-Punktwolken bzw. Querschnitte ermöglicht es, (für alle Schichten) eine detaillierte und genaue Karte einer Parzelle im Massstab eines einzelnen Baums zu erstellen.
LiDAR surveys are particularly well adapted to map, study and manage large forest extents. Products derived from this technology are increasingly used by managers to establish a general diagnosis of the condition of forests. Less common is the use of these products to conduct detailed analyses on small areas; for example creating detailed reference maps like inventories or timber marking to support field operations. In this context, the use of direct visual interpretation is interesting, because it is much easier to implement than automatic algorithms and allows a quick and reliable identification of zonal (e.g. forest edge, deciduous/persistent ratio), structural (stratification) and point (e.g. tree/stem position and height) features. This article examines three important points which determine the relevance of visual interpretation: acquisition parameters, interactive representation and identification of forest characteristics. It is shown that the use of thematic color maps within interactive 3D point cloud and/or cross-sections makes it possible to establish (for all strata) detailed and accurate maps of a parcel at the individual tree scale.
LiDAR, forest remote sensing, visual interpretation