Estimation de la densité et de la hauteur du couvert forestier

Disponible avec une licence 3D Analyst.

La hauteur et la densité du couvert forestier sont utilisées en tant que variables dans plusieurs applications environnementales, telles que l'estimation de la biomasse, la couverture végétale et la détermination de la biodiversité. La densité du couvert forestier, ou couvert forestier, est le taux de végétation par rapport au sol, vu du ciel. La hauteur du couvert forestier mesure la distance entre le couvert forestier et le sol. Vous pouvez utiliser lidar pour déterminer ces deux variables.

Les étapes suivantes permettent de calculer la densité et la hauteur du couvert forestier à partir de points lidar. En premier lieu, vous avez besoin de données lidar classées dans en retours terrestres (terre nue) comparés à des retours non terrestres. Ce type de classification des points est effectué habituellement par votre fournisseur de données. Deuxièmement, vous devez prendre en compte la date de collecte du lidar et le type de végétation de la zone d'étude. S'il existe beaucoup d'arbres à feuilles caduques et que la collection a été effectuée pendant l'automne (sans feuillage), le calcul de densité ne sera pas correct.

Créer un jeu de données LAS et une couche

Le jeu de données LAS peut permettre de calculer la densité et la hauteur du couvert forestier. Utilisez l'outil de géotraitement Créer un jeu de données LAS pour référencer vos données lidar au format LAS. Reportez-vous à la section Workflow alternatif au bas de cette rubrique si vous utilisez des données ASCII ou souhaitez utiliser vos points LAS dans une géoodatabase. Une fois le jeu de données LAS créé, utilisez une couche pour définir les propriétés de filtrage qui détermineront les points des fichiers LAS à utiliser. Pour créer une couche, ajoutez le jeu de données à une carte ou exécutez l'outil de géotraitement Faire une couche de jeux de données LAS. Lorsque vous définissez la couche, sélectionnez tous les retours, puis concentrez-vous sur les codes de classe. D'une façon générale, nous allons utiliser deux ensembles de points : ceux qui se trouvent au sol et ceux qui se trouve au-dessus du sol. Les points LAS sont généralement classés à l'aide du schéma défini dans la norme LAS 1.1 établie par l'ASPRS (American Society for Photogrammetry and Remote Sensing) :

Classes de point lidar standard de l'ASPRS

Code de classification	Type de classification
0	Jamais classé
1	Non attribué
2	Sol
3	Végétation basse
4	Végétation moyenne
5	Végétation haute
6	Bâtiment
7	Bruit
8	Clé de modèle
9	Eau
10	Réservé à la définition ASPRS
11	Réservé à la définition ASPRS
12	Superposition
13–31	Réservé à la définition ASPRS

Remarque :

Les fichiers LAS classés qui ont été créés au cours des dernières années doivent utiliser ces codes. Malheureusement, certaines ambiguïtés demeurent. Par exemple, la classe 2 correspond au sol, mais les points clés de modèle définis par la classe 8 peuvent également représenter des mesures du sol. Les points clés de modèle représentent un ensemble spécial de mesures qui capturent certains détails souhaités qui ne doivent jamais se dissiper. Leur présence dépend de la manière dont les données ont été traitées. Si vous l'ignorez, spécifiez les deux classes. S'il apparaît qu'il n'existe pas de points clés de modèle, cela ne posera pas de problème. La végétation pose un problème similaire. Certains fournisseurs placent tous les points situés au-dessus du sol dans la classe 1 parce qu'ils ne leur ont pas appliqué de classification plus détaillée. Si vous avez des incertitudes sur les caractéristiques de la classification de vos données, sélectionnez les points non terrestres à l'aide des classes 1, 3, 4 et 5. Il s'agit d'un type fourre-tout raisonnable pour obtenir vos points de végétation. Notez que si les bâtiments ou d'autres entités non terrestres artificielles sont en classe 1, vous en disposerez également, mais ils fausseront quelque peu les résultats.

Calcul de la densité

La méthode la plus efficace pour déterminer la densité du couvert forestier consiste à diviser la zone d'étude en de nombreuses petites unités classées de taille égale via la rasterisation. Dans chaque cellule raster, comparez le nombre de points au-dessus du sol au nombre total de points.

Vous devez vous rappeler ici d'une technique importante consistant à déterminer une taille des cellule appropriée pour cette analyse. Elle doit être au moins quatre fois supérieure à l'espacement moyen des points. Vous pouvez utiliser une taille de cellule supérieure, mais pas inférieure.

1. Utilisez l'outil de géotraitement Statistiques de point LAS en tant que raster sur les points au-dessus du sol avec l'option POINT_ COUNT.

2. Convertissez toutes cellules NoData résultantes en valeur nulle, afin que les opérations suivantes traitent une cellule sans points en tant que valeur nulle. Pour ce faire, utilisez l'outil de géotraitement EstNul, puis l'outil de géotraitement Con.


3. Répétez les étapes 1 et 2 avec les multi-points terrestres lidar.
4. Regroupez les rasters au-dessus du sol et de terre nue pour obtenir un décompte total par cellule à l'aide de l'outil de géotraitement Addition.

5. Tous les rasters créés jusqu'ici sont des types de données longues. Vous avez besoin d'un raster à virgule flottante pour obtenir la sortie à virgule flottante à partir de l'outil de géotraitement Division que vous utiliserez dans l'étape 6. Pour générer un raster à virgule flottante, utilisez le raster en sortie de l'outil de géotraitement Addition comme entrée de l'outil de géotraitement Flottant.

6. Utilisez ensuite l'outil de géotraitement Division pour comparer le raster de compte au-dessus du sol et le raster de compte total à virgule flottante. Vous obtenez le ratio de 0,0 à 1,0, où 0,0 représente une absence de couvert forestier et 1,0 un couvert forestier très dense.

L'image suivante représente la densité du couvert forestier. Les zones les plus claires possèdent peu ou pas de végétation. Il s'agit de zones dans lesquelles un grand pourcentage de prises de vue de lidar peuvent voir le sol. Les zones vertes sombres, où le lidar ne peut pas pénétrer jusqu'au sol, indiquent un couvert forestier plus dense.

Calcul de la hauteur

Pour déterminer la hauteur du couvert forestier, vous devrez soustraire la surface de terre nue (MNA) de la surface du premier retour (DSM). Suivez les étapes de la rubrique Création des MNA raster et des DSM à partir de vastes collections de points lidar pour générer ces deux surfaces.

1. Une fois le premier retour et le raster de terre nue générés, utilisez l'outil de géotraitement Soustraction pour déterminer la différence entre ces deux jeux de données raster. Les résultats des différences représentent, au-dessus de la forêt, la hauteur du couvert forestier.

L'image suivante représente la hauteur au-dessus du sol. Elle varie du bleu (peu à pas de hauteur) à l'orange, qui est la plus élevée.

Le lidar permet de calculer la densité et hauteur de la végétation. Ces données peuvent servir à plusieurs choses, notamment aux estimations de biomasse et de carbone, ainsi qu'à la gestion forestière.

Workflow alternatif

Si vos points lidar sont au format ASCII, vous devez avoir deux ensembles de fichiers : ceux contenant uniquement les points terrestres et ceux contenant uniquement les points non terrestres. Si vos fichiers sont organisés de la sorte, vous pouvez charger les points en classes d'entités multi-points dans une géodatabase à l'aide de l'outil de géotraitement ASCII 3D vers classe d'entités. Exécutez-le deux fois, une fois pour chaque ensemble de fichiers. Exécutez ensuite l'outil de géotraitement Point vers raster en remplacement de l'outil Statistiques de point LAS utilisé dans le workflow basé sur le jeu de données LAS expliqué ci-dessus.

Si vous possédez des données au format LAS, mais que vous préférez charger uniquement les points intéressants dans une géodatabase pour les utiliser, exécutez l'outil de géotraitement LAS vers multi-points deux fois. Effectuez cette opération une fois pour charger les points terrestres, puis à nouveau pour charger les points non terrestres. Exécutez ensuite l'outil de géotraitement Point vers raster en remplacement de l'outil Statistiques de point LAS utilisé dans le workflow basé sur le jeu de données LAS expliqué ci-dessus.