Prédiction de la distribution des diamètres des arbres à l’aide de métriques tirées de la donnée lidar aéroporté pour les forêts boréales du Québec et de l’ouest de Terre-Neuve - Gallagher-Duval, Xavier (Université de Sherbrooke, 2023)
La forêt occupe une proportion importante du territoire Canadien et son exploitation nécessite une connaissance approfondie de la structure des peuplements forestiers. La distribution des diamètres des arbres (DDA) permet d’estimer plusieurs attributs forestiers, notamment le volume de bois ou le taux de croissance. Cette étude vise à prédire la DDA à une résolution fine (20 m²) à partir de données de LiDAR aéroporté pour les forêts boréales de conifères au Québec et à l’ouest de Terre Neuve. La donnée LiDAR aéroportée permet de produire un modèle de hauteur de canopée. Conséquemment, le premier objectif vise à améliorer les estimés de DDA avec la contribution de métriques texturales dérivées du modèle de hauteur de canopée combinées aux métriques LiDAR standards. Le deuxième objectif consiste à déterminer la meilleure approche pour modéliser les DDA : soit en différentiant a priori la modalité des DDA selon leur modalité (uni/bimodales) ou non. La modélisation de la DDA passe par la prédiction des paramètres de la fonction Weibull ajustée aux DDA unimodales et non-différentiées. Pour les DDA bimodales, un finite mixture model, composé de deux fonctions Weibull, permet d’extraire les paramètres des deux composantes Weibull ajustées à la DDA. Les paramètres, échelle et forme, des fonctions Weibull décrivant les DDA unimodales et non différenciées ont été prédits avec des R² acceptables (0.40-0.55) comparativement aux paramètres moyenne, proportion et écart type des DDA bimodales (R² moyen<0.30). L’utilisation de métriques de texture a permis d’améliorer la précision globale de la différentiation des modalités de 4%, ce qui a fait augmenter en moyenne de 0.10 le R² pour les paramètres des DDA unimodales et non-différentiées, et 0.17 pour les DDA différentiés bimodales. De plus, les DDA unimodales ont prédit en moyenne 79% des diamètres mesurés et 75% pour les bimodales. Les DDA non-différentiées ont prédit 76% des diamètres mesurés. Cependant, les DDA bimodales présentaient des R² faibles, causé par l’absence ...