Planification forestière opérationnelle Solutions optimisées par LiDAR

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1 Planification forestière opérationnelle Solutions optimisées par LiDAR Département foresterie Secteur Secteur Frazie Environnement UAF Québec

2 an de la présentation. Mise en contexte général. Sapinière à bouleau blanc de la Réserve faunique des Laurentides a. Problématiques b. Solutions c. Bénéfices. Conclusion Questions / discussions (en continu)

3 e en contexte

4 Plus de ha traités depuis pour la planification forestière opérationnelle dans 6 régions du Québec. OM et la foresterie AECOM est une entreprise de services techniques, professionnels et de gestion-conseil avec des activités réparties dans plus de 125 pays. Oeuvre dans une grande variété de marchés dont le transport, le bâtiment, l environnement, l eau et l énergie. Services forestiers spécialisés en cartographie, inventaires, études de déboisement, planification et suivi opérationnel. Le LiDAR est utilisé depuis 2007 dans le cadre de divers projets forestiers, d études environnementales et d infrastructures par une équipe multidisciplinaire. AECOM fut l instigatrice du premier projet de planification opérationnelle et d inventaire forestier intégral par LiDAR au Québec en 2009.

5 lles de la planification forestière au Québec TÉGIQUE tations générales lle provinciale ilieu forestier ctif créateur de sses TACTIQUE - Stratégies d aménagement - Échelle de la région - Caractérisation des peuplements OPÉRATIONNELLE - Localisation des interventions - Échelle du secteur / bloc - Où, quoi, quand, comment STRATÉGIQUE TACTIQUE Retour sur l investissement OPÉRATIONNELLE

6 blématiques spécifiques solutions sur mesures Contexte Feuillus tolérants Pessière ouverte Forêts mixtes Sapinière

7 apinière à bouleau blanc de la Réserve faunique des aurentides

8 oblématiques spécifiques Contexte Problématique Objectif Moyen Territoire très perturbé depuis de nombreuses années Forêt hétérogène (structure) et très morcelée (maturité) Contraintes biophysiques importantes 3 e et 4 e décennal très grande variabilité à l intérieur des peuplements, en terme d âge, structure et caractéristique du bois Planification imprécise Utilisation non optimale de la ressource Coûts d opérations élevés Préciser la planification afin de mieux intervenir (bon traitement au bon endroit) Abaisser les coûts Analyses forestières supportées par de la donnée LiDAR à haute résolution

9 lutions sur mesures ription des traitements sylvicoles Solutions optimisées par LiDAR

10 ographie conventionnelle

11 ographie LiDAR

12 tes AECOM générées par LiDAR

13 e à jour de l hydrographie

14 rographie conventionnelle 14 m

15 alisation AECOM de l hydrographie par LiDAR

16 lutions sur mesures ription des traitements sylvicoles Solutions optimisées par LiDAR

17 plements forestiers 4e décennal

18 plements forestiers sur MHC LiDAR

19 imitation AECOM des secteurs d interventions par LiDAR

20 gnostic sylvicole Dans le cadre de ce projet, les paramètres forestiers considérés dans le diagnostic sylvicole avec LiDAR sont : Le type de couvert La maturité L exploitabilité La structure verticale (diamétrale) La structure horizontale (sous couvert) La densité La répartition /distribution des attributs Le stade de développement La susceptibilité au chablis Les attributs de vieilles forêts

21 agnostic sylvicole

22 itements sylvicoles

23 oto après coupe récolte conventionnelle CPRS CMO

24 nification conventionnelle de la récolte

25 nification AECOM optimisée avec LiDAR

26 to après coupe récolte avec rétention dispersée CPE CPPTM CPRS CPHRS

27 lutions sur mesures ription des traitements sylvicoles Solutions optimisées par LiDAR

28 nification conventionnelle des chemins

29 nification optimisée des chemins par LiDAR

30 nification optimisée des chemins par LiDAR Méthode / Années Superficie (ha) Volume (m 3 ) Longueur de chemins (km) Volume / ha (m 3 /ha) Volume au km (m 3 /km) Conventionnelle 2006 à 2010 Optimisée LiDAR AECOM , , , , Différence + 30 m 3 /ha m 3 /km

31 lutions sur mesures ription des traitements sylvicoles Solutions optimisées par LiDAR

32 entaire forestier intégral AECOM L inventaire forestier sert uniquement à obtenir le volume sur pied et des statistiques dendrométriques Volume (m 3 et m 3 /ha) Dm 3 / tige Hauteur moyenne Nombre de tiges (totale et tige/ha) L inventaire forestier intégral est appuyé sur des données terrain acquises localement antérieurement Consiste à mesurer tous les arbres afin d avoir une information fiable pour chaque polygone d intervention

33 entaire forestier intégral AECOM par LiDAR

34 entaire forestier intégral AECOM par LiDAR Variables Launière 36 ha Honorine 89 ha Total 125 ha aire LiDAR brut m m 3 /ha m 3 125,4 m 3 /ha m 3 129,2 m 3 /ha e résiduel terrain ) 13,7 m 3 /ha 13,7 m 3 /ha 13,7 m 3 /ha aire LiDAR net brut VAOR) m m m 3 e livré usine m m m 3 nce 493 9,8 % 58 0,6 % 551 3,7 %

35 néfices novation des analyses forestières supportées par LiDAR nous a rmis de : Optimiser l utilisation de la ressource en intervenant au bon endroit de la bonne façon Diminuer significativement les coûts associés à la planification et aux opérations forestières Diminuer les impacts environnementaux Améliorer l acceptabilité sociale s gains sur les trois axes du développement durable (économique, vironnemental et social)

36 clusion

37 nclusion La donnée LiDAR permet d effectuer des analyses qui donnent des informations quantifiées, détaillées, précises et précieuses. Les analyses doivent être supportées par des modèles fiables fondés sur des données terrain. Des économies substantielles peuvent être induites par l utilisation de solutions optimisées par LiDAR (planification fine, inventaire amélioré, planification de chemins). Le retour sur l investissement est intéressant dans la mesure où: Le projet est bien planifié dès le départ (spécifications d acquisition, informations terrain, territoires à documenter, etc.) On tire le plein potentiel de la donnée (analyses à valeur ajoutée) On ajuste les analyses et produits en fonction des problématiques spécifiques La supervision et l imputabilité de l ingénieur forestier sont des plus importantes à toutes les étapes du projet.

38 i

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