Un doctorant de l'EPFL a imaginé des méthodes pour mieux cartographier les forêts par télédétection aérienne, à l'appui des inventaires forestiers sur le terrain.

Les forêts sont une composante essentielle des écosystèmes mondiaux et un indicateur clé de la santé de notre planète. Ils fournissent des ressources précieuses - comme le bois pour la construction et le chauffage - et ils filtrent l'eau de pluie, protéger contre l'érosion et les avalanches, et peut être utilisé pour de nombreuses activités de loisirs. Pour ces raisons et d'autres, il est important de suivre leur évolution par des inventaires forestiers réguliers. Inventaires sur le terrain, en plus d'être soumis à la subjectivité des observateurs, sont coûteuses et laborieuses et ne peuvent être réalisées que dans des régions faciles d'accès. Par conséquent, ils ne sont pas effectués très souvent, et seulement dans des zones limitées. En Suisse, par exemple, l'inventaire national n'est mis à jour que tous les dix ans environ depuis 1985.

La télédétection aérienne peut être un bon complément à la surveillance au sol. C'est plus objectif et moins cher, et il peut couvrir une plus grande surface. Deux techniques sont actuellement utilisées :le balayage laser aéroporté, qui détermine la structure tridimensionnelle de la forêt, et imagerie hyperspectrale, qui identifie la couleur précise de la canopée, même au-delà du spectre de la lumière visible. Les scientifiques savent collecter ces deux types de données, mais extraire les informations nécessaires pour surveiller et gérer les forêts est plus compliqué.

"Abattre" 5, 000 arbres à la main

Pour son doctorat. thèse, Matthieu Parkan, du Laboratoire des Systèmes d'Information Géographique de l'EPFL, développé un certain nombre d'algorithmes capables de déterminer automatiquement certains paramètres d'inventaire - tels que l'emplacement du tronc, diamètre et espèces estimés – sur de vastes zones. Ces algorithmes peuvent être utilisés, par exemple, pour créer une carte détaillée d'une zone en vue du marquage des arbres (avant la coupe), suivre de près le développement des arbres individuels et identifier les habitats plus adaptés à certaines espèces animales.

Pour calibrer et valider ses algorithmes, Parkan a dû construire un jeu de données de référence en extrayant manuellement plus de 5, 000 arbres à partir d'un nuage de points 3D. Pour ça, il a créé une boîte à outils forestière numérique pour faciliter l'extraction manuelle des arbres et l'identification visuelle des espèces d'arbres. Cela lui a permis de vérifier que les algorithmes pouvaient détecter de manière fiable l'emplacement et la forme des arbres, et de calibrer ses modèles de classification pour neuf espèces d'arbres que l'on trouve couramment dans les forêts suisses.

Un complément, pas un substitut

"Mon objectif était de développer des méthodes et des outils qui puissent compléter les inventaires de terrain plutôt que de les remplacer, " précise Parkan. Les inventaires sur le terrain restent indispensables pour calibrer les modèles, valider les résultats et identifier des caractéristiques subtiles – comme le bois mort au sol, arbres de l'habitat et la santé détaillée des arbres - qui ne peuvent pas être détectés par la plupart des techniques de télédétection aérienne actuellement disponibles. Puisque les arbres sont des organismes complexes dont la forme et la structure spatiale varient énormément au sein d'une forêt, il est très difficile de détecter automatiquement toutes leurs caractéristiques. "Pour le moment, aucun algorithme ne peut fournir un ensemble de résultats totalement fiable, " dit Parkan. " Cela dit, d'énormes progrès seront réalisés dans les années à venir à mesure que de plus en plus de données à très haute résolution seront disponibles et que nous développons des algorithmes qui fonctionnent presque aussi bien que le cerveau humain."