| Summary: | L’estimation de la biomasse forestière est importante pour la gestion durable des forêts, le suivi des changements globaux et les modèles de productivité forestière. Depuis les protocoles de Montréal et de Kyoto, les besoins en des méthodes de cartographie de la biomasse forestière sont de plus en plus pressants. Plusieurs méthodes d’estimation de la biomasse forestière à l’aide de la télédétection ont été développées, mais leurs avantages comparatifs n’ont pas été évalués pour les forêts du Canada. Cette étude fait la comparaison de quatre méthodes de cartographie de la biomasse forestière sur une région pilote située dans l’Ouest de Terre-Neuve. Le capteur utilisé est TM de Landsat-5 et les méthodes sont : (i) le développement de relations directes entre le signal radiométrique et les valeurs de biomasse mesurées sur le terrain, (ii) l’méthode du k-NN utilisée dans l’inventaire forestier national finlandais, (iii) l’application de tables de conversion en biomasse sur l’image TM classifiée selon la couverture forestière, et (iv) une méthode combinant la classification non dirigée de l’image et l’utilisation de tables de conversion en biomasse et de la carte des polygones forestiers. Une dernière méthode est aussi utilisée comme base de comparaison et est générée à partir des cartes numériques de l’inventaire forestier. Les résultats de chacune des méthodes ont été comparés et la quatrième a donné les meilleurs résultats, suivie par la méthode k-NN. Celles qui ont donné les résultats les moins intéressants sont la méthode 3 par table de conversion et la carte de référence. De plus, les inconvénients majeurs associés à l’utilisation de la méthode 1 ont fait en sorte que cette dernière comporte des contraintes importantes pour une mise en application généralisée sur de grands territoires.||Biomass estimation is important for sustainable forest management, monitoring of global change and forest productivity models, and the need to map forest biomass is increasing rapidly since the Montréal and Kyoto protocols. ...
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