T-Lidar et inventaire forestier Présentation de la plateforme Computree Alexandre Piboule Journée de restitution du projet EMERGE Champenoux, 18 septembre 2013
Lidar terrestre en forêt
Le T-Lidar 320 Lidar Terrestre Digitalisation en 3D d une scène Très haute résolution Très forte précision Grande vitesse 360 Scanner FARO Focus 3D Portée 120 m Poids 5 Kg Ajout couleur RVB Vitesse max. : 976 000 points / seconde Résolution maximale : 1,6 mm entre 2 points à 10 m (1h30) Résolution typique : 6,3 mm entre 2 points à 10 m (7 min) 3
Focus 3D : scan de la placette 28, Prénovel (RVB) 4
Focus 3D : scan de la placette 28, Prénovel 5
Focus 3D : scan de la placette 28, Prénovel (3D) 6
L inventaire forestier au T-Lidar : plus-value attendue Apports du T-Lidar Mesure précise, standardisée, indépendante de l opérateur Rapide (15 min / placette, avec un scan central) Scène scannée archivable : Vérifications aisées en cas de problème Disponible pour de nouveaux traitements Visualisation Accès potentiel à des variables difficiles à mesurer manuellement Volume, inclinaison, courbure, branchaison Dans le futur : de nouvelles variables pour le gestionnaire? LAI, éclairement relatif, données sur le houppier Usage possible en gestion : réalisation de placettes permanentes 7
Présentation de Computree
Le projet Computree Extraction de données dendrométriques à partir de nuages 3D Initié et géré par le département R&D de l ONF, à partir de 2010, dans le cadre du projet ANR EMERGE Philosophie de Computree : Modulaire : mutualiser les travaux de différentes équipes Combiner / comparer des algorithmes développés indépendamment Simplifier au maximum le travail du développeur d algorithmes Performant : optimiser le temps de calcul Choix du c++ Calculs Multi-thread Ergonomique : offrir des possibilités de visualisation / diagnostic Ouvert : licences open source, logique collaborative Portable : choix du framework Qt (Windows, Linux, Mac) Connecté à des bibliothèques spécialisées en traitement 3D 9
Architecture de la plateforme Computree ComputreeGUI Interface graphique ComputreeCORE Gestion des scripts ComputreeBatch Traitements par lots Plugin A PluginShared Structures génériques Fonctionnalités génériques Plugin B Plugin C Librairies externes (PCL, Boost, VCG ) 10
Principe de fonctionnement de Computree Script Computree Étape 1 (plugin A) Résultat 1a Résultat 1b Étapes implémentées dans des plugins indépendants Étape 2 (plugin B) Étape 3 (plugin A) Résultat 1 Structures de données génériques définies dans le noyau commun Résultat 3 Étape N (plugin C) Résultat N 11
Interface graphique Computree Gestion des étapes Système de vues Gestion du contenu des vues Choix des éléments affichés 12
Plugins pour Computree
Plugins pour Computree ONF ENSAM Détection arbres, d1.30 GxABT Volume d arbres tropicaux 2010 en cours 2013 ONF LSIS Filtrage des arbres LVox Voxelisation, densités de points IGN - ONF Critères de validation 2012 2012? Volume détaillé des arbres 2013 en cours 2013 L-Architect Architecture des arbres Centre canadien sur la fibre de bois prévu 2014 ONF LE2I Reconnaissance essences? Biomasse combustible URFM Avignon en cours 2011 Lerfob Volume et qualité des tiges? Mesure ponctuelle LAI projet EEF Nancy en cours 2013 En cours 2013 14
Plugin ONF - ENSAM ONF ENSAM Détection arbres, d1.30 2010 Création du MNT, Détection des arbres, estimation du diamètre à 1,30 m 15
Plugin ONF - LSIS ONF ENSAM Détection arbres, d1.30 2010 Filtrage des sections non circulaires Lancé de particules, ajustement d arcs ONF LSIS Filtrage des arbres 2012 16
Plugin IGN - ONF ONF ENSAM Détection arbres, d1.30 ONF LSIS Filtrage des arbres 2010 Plugin mis en place pour le stage IGN de Lucas Esclatine, pour la validation Cf. résultats présentés plus loin IGN - ONF Critères de validation 2012 Dans le futur : calcul de volumes IFN 2013 17
Plugin ONF LE2I ONF ENSAM Détection arbres, d1.30 Thèse d Ahlem Othmani (LE2I Le Creusot) ONF LSIS Filtrage des arbres 2010 Reconnaissance des essences A partir de la géométrie des écorces IGN - ONF Critères de validation 2012 Cf. éléments présentés plus loin 2013 ONF LE2I Reconnaissance essences En cours 2011 18
Plugin Lerfob ONF ENSAM Détection arbres, d1.30 2010 Mesure du volume tige (troncs de cône) Travail en cours de démarrage ONF LSIS Filtrage des arbres IGN - ONF Critères de validation 2012 Détection des gourmands Stage 2012, pas encore inclus dans Computree 2013 ONF LE2I Reconnaissance essences En cours 2011 Lerfob Volume et qualité des tiges 2013 19
Plugin GxABT Thèse Sébastien Bauwens Université de Liège, Cirad Volume des arbres tropicaux (empattements) Test de la photogrammétrie terrestre GxABT Volume d arbres tropicaux en cours 2013 20
Plugin LVox Module préexistant à Computree (Richard Fournier et étudiants), réécrit en tant que plugin (J. Ravaglia) Voxelisation des nuages Taux de pénétration multi-source GxABT Volume d arbres tropicaux en cours 2013 LVox Voxelisation, densités de points 2012 21
Plugin U. Sherbrooke / U. Marseille Thèse de Joris Ravaglia GxABT Volume d arbres tropicaux Universités de Sherbrooke et Marseille Estimation du volume détaillé des arbres, du défilement Les algorithmes seront écris dans un plugin Computree en cours 2013 LVox Voxelisation, densités de points 2012? Volume détaillé des arbres en cours 2013 22
Plugin L-Architect Transfert de L-Architect dans Computree GxABT Volume d arbres tropicaux Jean-François Côté Initialement Université de Sherbrooke Désormais au Centre Canadien sur la Fibre de Bois Modélisation de l architecture des arbres à partir de nuages T-Lidar corrigés de l occlusion à l aide de L-Systems Prévu en 2014, par J.-F. Côté en cours 2013 LVox Voxelisation, densités de points 2012? Volume détaillé des arbres en cours 2013 L-Architect Architecture des arbres Centre canadien sur la fibre de bois prévu 2014 Forte complémentarité avec les travaux existants dans Computree 23
Plugin «Feux de forêts» Projet de collaboration démarrée avec l URFM Avignon E. Rigolot, F. Pimont, J.-L. Dupuy Utilisation du T-Lidar pour quantifier la biomasse combustible Approche utilisant le plugin LVox Premiers tests en cours Si concluants, implémentation d un plugin d estimation de biomasse combustible par voxels GxABT Volume d arbres tropicaux en cours 2013 LVox Voxelisation, densités de points? Volume détaillé des arbres? Biomasse combustible URFM Avignon en cours 2013 L-Architect Architecture des arbres 2012 Centre canadien sur la fibre de bois prévu 2014 En cours 2013 24
Plugin «LAI» Collaboration avec Nathalie Bréda (EEF) GxABT Volume d arbres tropicaux Utilisation T-Lidar pour estimer ponctuellement le LAI en cours 2013 LVox Voxelisation, densités de points Validation LAI-2000 et bacs à litière 2012? Volume détaillé des arbres Tests réalisés lors de l été 2013 Essais INRA instrumentés Pl. RENECOFOR feuillues lorraines Analyses en cours en cours 2013 L-Architect Architecture des arbres Centre canadien sur la fibre de bois prévu 2014? Biomasse combustible URFM Avignon projet? Mesure ponctuelle LAI EEF Nancy projet 25
Autres collaborations Potentiels développeurs de plugins Computree (formés) Institut Français à Pondichéry : C. Véga UMR AMAP : F. Théveny, G. Vincent Maison de la télédétection (Montpellier) : H. Debise, S. Durrieu Une communauté d utilisateurs qui se construit doucement Université du Québec à Rimouski : R. Schneider, O. Martin (thésard) Université du Québec à Montréal : B. C. Budei (Thésarde) Université de Laval (Québec) : E. B. Racine (Thésard) University of Tsukuba (Japon) : J. Patin (Thésard) University of the West Indies (Jamaïque) : K. Prosper (Thésard) 26
Plugins pour Computree ONF ENSAM Détection arbres, d1.30 GxABT Volume d arbres tropicaux 2010 en cours 2013 ONF LSIS Filtrage des arbres LVox Voxelisation, densités de points IGN - ONF Critères de validation 2012 2012? Volume détaillé des arbres 2013 en cours 2013 L-Architect Architecture des arbres Centre canadien sur la fibre de bois prévu 2014 ONF LE2I Reconnaissance essences? Biomasse combustible URFM Avignon En cours 2011 Lerfob Volume et qualité des tiges? Mesure ponctuelle LAI projet EEF Nancy 2013 projet 27
Zoom sur les plugins ONF ENSAM et ONF - LSIS
Détection des arbres, diamètre à 1,30 m 2010 Stage M2 E. Tricot Premiers algorithmes de détection Plugin ONF - ENSAM 2011 Stage M2 A. Colin Validation détection / diamètre à 1,30 m 110 pl. IFN, 17 pl. Hêtraie-Chênaie en Meuse 2012 Contrat J. Ravaliga Filtrage des sections non circulaires (PCL) Plugin ONF - LSIS Stage L. pro C. Maillet Création d une base de données Connexion au SIG QGIS 2013 Stage M2 L. Esclatine Validation détection / diamètre à 1,30 m 293 pl. IFN, (cf. fin de présentation) Plugin IGN - ONF 29
Nuage de points Plugin ONF - ENSAM 30
Végétation et Modèle Numérique de Terrain Plugin ONF - ENSAM 31
Arcs de cercles Plugin ONF - LSIS 2012 Filtrage, détection d arcs 32
Sections Plugin ONF - ENSAM 33
Cylindres ajustés Plugin ONF - ENSAM 34
Validation : Stage IGN de Lucas Esclatine
Contexte Stage de M2 de l ENSAM Cluny : Lucas Esclatine Stage IGN, avec co-encadrement par ONF Objectif : évaluer Computree sur une large gamme de peuplements (scans sur des points de l IFN) Objectif à long terme IGN : Estimer le volume d arbres pour la mise à jour des tarifs et la fourniture de volumes à différentes découpes Objectifs pour le stage : Évaluer la capacité de Computree à détecter des arbres inventoriés et à estimer leur diamètre à 1.30 m Évaluer la robustesse des algorithmes au type de peuplement 36
Données utilisées 293 placettes IFN scannées avec le T-Lidar de l IGN Sur chacune : 4 scans (1 central, 3 périphériques) Seul le scan central a été valorisé dans les résultats présentés Données d inventaire terrain : Légende R = 6 m : Petits Bois [7,5 cm ; 22,5 cm[ R = 9 m : Bois Moyens [22,5 cm ; 37,5 cm[ R = 15 m : Gros Bois > 37,5 cm Arbre non inventorié Arbre localisé Arbre simplifié Seuls les arbres localisés sont utilisables 37
Présentation du jeu de données Placettes sur les 5 échelons Années 2010, 2011, 2012 Toutes forêts, toutes structures En feuille / hors feuille Nb. de placettes par structure forestière Nb. de placettes scannées 0-5 5-15 15-20 20-24 38 forêt ouverte futaie régulière futaie irégulière irrégulière taillie sous futaie taillis Nombre de placettes 0 50 100 150
Présentation du jeu de données Une grande variété d essences Nombre d'arbres inventoriés par essence 39 CHENE PEDONCULE HETRE CHENE SESSILE EPICEA COMMUN CHARME PIN SYLVESTRE CHATAIGNIER CHENE PUBESCENT PIN MARITIME SAPIN PECTINE FRENE COMMUN BOULEAU VERRUQUEUX ERABLE CHAMPETRE CHENE VERT DOUGLAS PEUPLIER CULTIVE AULNE GLUTINEUX PIN D'ALEP PIN LARICIO DE CORSE ROBINIER FAUX ACACIA TREMBLE CHENE-LIEGE NOISETIER COUDRIER AUBEPINE MONOGYNE EPICEA DE SITKA MERISIER ALISIER TORMINAL PIN PARASOL PIN NOIR D'AUTRICHE SAULE MARSAULT ERABLE DE MONTPELLIER ORME CHAMPETRE SAULE CENDRE ALISIER BLANC POIRIER COMMUN ERABLE PLANE 0 100 200
Détection des arbres Détection légèrement meilleure en FR et en peuplements résineux Proportion d'arbres par type de détection Proportion d'arbres par type de détection Détecté Non détecté Occulté Détecté Non détecté Occulté 40 forêt ouverte futaie régulière futaie irrégulière irégulière taillie sous futaie taillis Feuillus Mixtes Résineux 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00
Estimation des diamètres Outliers : > 2 σ 41
Estimation des diamètres ± 2 cm 0.00 0.05 0.10 0.15 Répartition des erreurs Une majorité de faibles erreurs Des points aberrants Outliers (> 2 σ) -30-20 -10 0 10 20 30 40 50 60 Ecart Mesure - Estimé (cm) 42
Conclusions (partielles) L analyse des erreurs montre que : Les arbres non détectés (mais visibles sur le scan) Les diamètres estimés aberrants Sont très majoritairement des cas de forte occultation + quelques cas de formes atypiques (fourches basses, baïonnettes ) Proposition pour améliorer détection et estimation du D130 Tester des approches multi-scan en triangle Augmenter la vitesse de scan, à résolution constante 1 scan de 7 min 40 s 3 scans de 2 min 20 s Comparaison été 2013 sur FD Phalsbourg (75 pl. permanentes) 43
Reconnaissance des essences Thèse d Ahlem Othmani
Thèse d Ahlem Othmani Essences étudiées : Charme (cannelure) Chêne (lanières verticales) Hêtre (lisse) Merisier (lanières horizontales) Pin (crevasses) Épicéa (cicatrices circulaires ) 45
Thèse d Ahlem Othmani Analyse d image Critères Analyses de textures Segmentation et caractérisation de formes Charme Chêne Épicéa Hêtre Pin Charme Chêne Épicéa Hêtre Pin Validation par classification sur les critères (Random Forest) Taux de bonne classification : 94 % 46
Conclusion Computree : une plateforme collaborative dynamique Initiée grâce au projet EMERGE Fort investissement dans les fonctionnalités génériques et modulaires Montée en puissance du nombre de plugins 2013 : formations, documentations, site Internet (bientôt) Nombreux partenaires impliqués, dans trois pays francophones : France, Canada/Québec, Belgique/Wallonie Des résultats encourageants pour la détection des arbres et l estimation des diamètres à 1,30 m Que nous espérons améliorer à l aide d approches multi-scans Vers des premiers projets pilotes en inventaire d aménagement 47
Merci de votre attention