Canton de Neuchâtel : exploitation des données LIDAR pour les forêts 1

Transcription

1 Canton de Neuchâtel : exploitation des données LIDAR pour les forêts 1

2 Exploitation des données LIDAR pour les forêts dans le canton de Neuchâtel Données LIDAR en Suisse Données LIDAR à Neuchâtel Produits dérivés du LIDAR Vue d ensemble des logiciels pour traiter les données LIDAR Mise en ligne des produits dérivés sur le géoportail cantonal Exploitation des produits LIDAR pour la sylviculture

3 Données LIDAR en Suisse 1 ère expérience avec des données LIDAR à l EPFL et l ETHZ au milieu des années : Lancement du projet MNT et MNS de la mensuration officielle. Fin en : vol sur le canton de Neuchâtel 2012 : vol sur le canton de Berne (tout le canton), canton de Vaud (Lausanne, Riviera, district de Nyon), canton du Valais (Val d Hérens) 2014 : proposition de Swisstopo aux cantons de refaire un vol LIDAR sur toute la Suisse. 2 à 3 millions à disposition dès 2016 (à confirmer). Retour positif des cantons suisses! 3

4 Modèle numérique de terrain de la mensuration officielle par balayage laser Produit : MNT MO et MNS MO Densité de points : 1 pt/m2 Initiation du projet : 2000 Projet : détermination des surfaces agricoles utiles Financement : Swisstopo, Office fédéral de l agriculture, Cantons Zones couvertes : zones de moins de 2000 m 4

5 Modèle numérique de terrain de la mensuration officielle par balayage laser 5

6 Système LIDAR utilisé 2001 : TerraPoint ALTMS 2536, 20 khz, densité : 1 pt/m2, objectif MNT (orthophoto) : Vol héliporté Helimap (Riegl) : Optech Gemini, 200 Khz, densité 8 à 40 pts/m2, objectif MNS, MNT, MNC 2016 et plus : Riegl LMS Q 1560? 800 Khzm, densité?

7 Levés LIDAR du SITN : 2001 et 2010 Nom du produit : MNS MNT MO ou NELIDAR2001 Nom du produit : NELIDAR2010 Mandant Swisstopo cofinancement cantons et OFAG Mandant SITN Mandataire Terrapoint (USA) puis BSF Swissphoto Mandataire BSF Swissphoto Système LIDAR Nombre de points Densité de points Nombre de classes Période de vol Problèmes pour forêts Terrapoint 20 Khz ~ 1 milliards de points Source : Gilles Gachet LASIG EPFL ~1.4 pt/m2 pour MNS MNT MNS + sol, végétation, bâtiments Janvier 2001, puis revol en mai 2002 (80% du canton) Les données résultantes sont un mélange des deux vols Densité de points non homogène, voire trous sur secteurs enforêtdense Système LIDAR Nombre de points Densité de points Nombre de classes Période de vol Mai 2010 Problèmes pour forêts Optech Gemini 166 Khz ~ 5 milliards de points ~7.5 pt/m2 pour MNS sur secteurs en forêt dense + 2 vols HELIMAP en 2005 et (sol, bâtiment, basse végétation (<2m), haute végétation (>2m), lignes aériennes, voitures, grues, ponts et passerelles) Peu de points en forêt dense étant donné le choix de la période de vol 7

8 Relevé altimétrique LIDAR 2010 du canton 8

9 Comparaison avec les relevés précédents : mns2001 mns2010 9

10 Expériences du canton de Neuchâtel avec les données LIDAR pour les forêts 2002 : réception des 1 ère données LIDAR MNT MO Le SITN génère des produits dérivés pour les forêts depuis 2003 : délimitation des pâturages boisés PascalJunod (ingénieurforestierdeboudry) utilise cesdonnéesdepuis2003 depuis Collaboration avec l EPFL, thèse de Gilles Gachet : Analyse et exploitation des données de LIDAR aéroportés pour la caractérisation des milieux boisés de la Suisse (2009) Nouveau Vol en 2010 Nouveaux produits dérivés : évolution canopée, profils LIDAR, etc : évolution des surfaces forestières, détection des arbres 2014 et plus : collaboration dans le cadre de la thèse de Matthew Parkan 10

11 Produits dérivés du relevé altimétrique 3D LIDAR MNT MNS Pentes Orientation des pentes Ombrages Rayonnement solaire potentiel Courbes de niveaux 1m Modèle numérique de canopée MNC MNC nuage de point Evolution du MNC Arbres isolés avec hauteur et diamètre Profils Degré de recouvrement Délimitation des forêts Hauteurs de bâtiments, bâtiments 2.5D Bâtiments 3D 11

12 Dérivés : taux de boisement, accroissement forestier, coupes, arbres remarquables Calculs automatisé des taux de boisement réalisés avec les 2 vols LIDAR avec le logiciel Pâturages 12

13 Modèle numérique de canopée Le modèle numérique de canopée (MNC, CHM canopy height model). Il a été établi pour des résolutions de 50cm et 1m. C est un produit essentiel pour la sylviculture. La palette de couleur retenue a été spécialement étudiée pour faire ressortir les différentes classes de hauteur. Il est établi en effectuant la soustraction du MNS et du MNT. Dans le MNS, on filtre les points pour ne garder que les points de végétation haute (> 2m). Pour établir la grille on peut choisir la valeur maximale de hauteur des points bruts par pixel (highest hit) ou la valeur moyenne (average hit) 13

14 Différence de modèle numérique de canopée : accroissement forestier 14

15 Profils sur les nuages de points bruts Couleur selon l écho : rouge (single), bleu (multiple 1 er retour), vert (multiple 2 ème retour), jour (multiple 3 ème retour) Couleur des points selon l intensité du signal. Densité moyenne de points sur ce secteur : 30 pts/m2 15

16 Exemples de mise à profit des données LiDAR Les données LiDAR trouvent place à différents niveaux de la planification et de la gestion forestière multifonctionnelle : Détermination des lisières forestières Bases légalesl MNT pour le concept de desserte Plan régional d aménagement daménagement forestier MNT MNS MNH Vision globale, stratégique Plan de gestion MNH pour les martelages Propriétaire Sylviculteur Martelage Interventions Sylvicoles : Coupes Soins à la jeune forêt Observations de détail Modèle numérique des changements dans la canopée Pour documenter le lieu et l intensité ité des coupes de bois Le martelage représente l activité clé de la gestion forestière

17 Exemples de mise à profit des données LiDAR pour les besoins forestiers Modélisation fine et fidèle du relief (MNT) Positionnement précis des lisières forestières Description de la structure verticale de la forêtx Etablissement des plans de martelage Détermination de hauteur d arbres isolés ou émergents Détermination des arbres remarquables Estimation de la hauteur moyenne des peuplements Approximation du volume de bois sur pied Détection des arbres prélevés Établissement d une carte d intensité des dégâts et estimation des surfaces et volumes touchés après perturbations Approximation de l accroissement ligneux à l échelle de l arbre, de l unité d aménagement et de la forêt Détermination du potentiel bois énergie 17

18 Documentation et vue d ensemble des coupes de bois Changements dans la canopée entre 2002 et 2010 Modèle numérique de hauteur 2010 Rouge = prélèvement (coupes + chablis) Forêt jardinée pied par pied Vert = accroissement Surface du carré = 20 ha Couvet, forêt de l envers, 900 m, hêtraie à sapin

19 Laquelle de ces divisions n a pas été visitée par la coupe? Changements dans la canopée entre 2002 et 2010 Rouge = prélèvement (coupes + chablis) Rouge = prélèvement (coupes + chablis) Vert = accroissement

20 Visualisation de la stratégie de rajeunissement de la forêt Rouge = prélèvement (coupes + chablis) Vert = accroissement Changements dans la canopée entre 2002 et 2010 Forêt jardinéepiedparpied par La Joux Pélichet / Le Locle, 1020 m, hêtraie à sapin Forêt irrégulière enmosaïques Bois des chênes, Corcelles, 700 m, hêtraie à luzules

21 Détection d arbres (Tree detection) Il existe de nombreuses méthodes pour détecter les arbres isolés à partir des données LIDAR. Nous en avons testé plusieurs. Les approches à partir du nuages de points LIDAR semblent être les plus prometteuses. Elles permettent d obtenir de meilleurs résultats et surtout plus d informations. Aucune de ces méthodes ne peut garantir une détection à 100%, seuils de 60 à 95% Le résultat dépendant de l algorithme, de la qualité des données et du type de forêt Détection des sommets sur un MNC (grille raster) Programme Pâturages : méthode individuelle (cf. slide 21) SAGA GIS : watershed segmentation Détection des sommets directement à partir du nuage de points LIDAR Méthode Felix Morsdorf LidarLab Université de Zürich : k means clustering Méthode Wenkai Li University of California, selon «A new method for segmenting individual trees from the lidar point cloud» ASPRS janvier Li etal PERS.pdf Méthode M. Parkan algorithme de peuplement de l espace Autres : An International Comparison of Individual Tree Detection and Extraction Using Airborne Laser Scanning 30 mars

22 Détection d arbres : Morsdorf k means clsutering point cloud segmentation Attribut Altitude arbre Valeur 656m Altitude sommet arbre 679m Hauteur arbre 22.9m Hauteur de la base de 5.9m la couronne Volume 342m3 Diamètre médian 5.5m Diamètre Est Ouest 6.2m Diamètre Nord Sud 5.2m Cette méthode fournit la position du sommet, une forme et surface de la couronne, son volume, son diamètre. 22

23 Détection d arbres : Wenkai Li point cloud segmentation : logiciel Liforest Segmentation des points bruts LIDAR et détection des sommets Superposition des points bruts et des sommets détectés dans un profil du MNC Les résultats de ce nouvel algorithme sont prometteurs dans des forêts mixtes complexes de conifères. Dans une zone test 86% des arbres ont été détectés. Les points sont classifiés (colorisés) selon l arbre auquel ils appartiennent 23

24 Analyse du MNC nuage de points LIDAR : volume de bois sur pied Les volumes de bois sur pied peuvent être calculés à partir des points bruts (MNC). Pour cela il faut calibrer le modèle avec des données de terrain. Ce calibrage n a pas encore été effectué. 24

25 Vue d ensemble des logiciels pour traiter les données LIDAR : gérer, traiter Terrascan (Terrasolid) > la référence!! : gestion, traitement, classification, etc. FME (Safe) : assemblage, découpage, transformation, publication Open source : SAGA gis : course.org/system/files/pc_processing_with_saga.pdf LIS LIDAR : Solution commerciale basée sur SAGA gis (solution achetée par les cantons de VS service des forêts et BE) : LasTools : Solution open source (très performante) mais qui est malheureusement devenue commerciale : /l t l / Pour les utilisateurs d'esri : LP360 h / /i d h Spécifique LIDAR forêt : Fusion (logiciel gratuit calqué sur les besoins forestiers) : Liforest (ça vient de sortir et leur algorithme de détection des arbres par segmentation est intéressant) 25

26 Vue d ensemble des logiciels pour traiter les données LIDAR : visualiser Viewer gratuit Fugro Viewer Mars Viewer Products/MARS Software p Viewer webgl dans un navigateur web : p// / Géoportail du SITN (GeoMapFish) 26

27 Exploitation des données LIDAR sur le géoportail Développement du thème forêts sur le géoportail Données forestières Unités d aménagement Chemins forestiers Arrondissements Etc. Données LIDAR MNT, MNS, MNC Rayonnement Pente Altitude Fonctions 3D Interrogation 3D altitude MNT, MNS, MNC, pente Liens StreetView et Google Earth Profils 3D 27