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Canton de Neuchâtel : exploitation des données LIDAR pour les forêts
Exploitation des données LIDAR pour les forêts dans le canton de Neuchâtel
Données LIDAR en Suisse Données LIDAR à Neuchâtel 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
Données LIDAR en Suisse
1ère expérience avec des données LIDAR à l’EPFL et l’ETHZ au milieu des années 19902000 : Lancement du projet MNT et MNS de la mensuration officielle. Fin en 2008.2010 : vol sur le canton de Neuchâtel 2012 : vol sur le canton de Berne (tout le canton) canton de Vaud (Lausanne Riviera district2012 : 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 !
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Modèle numérique de terrain de la mensuration officielle par balayage laser
Produit : MNT‐MO et MNS‐MODensité de points : 1 pt/m2Initiation du projet : 2000Projet : détermination des surfaces agricoles utilesFinancement : Swisstopo, Office fédéral de l’agriculture, CantonsZones couvertes : zones de moins de 2000 m
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Modèle numérique de terrain de la mensuration officielle par balayage laser
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Système LIDAR utilisé
2001 : TerraPoint ALTMS 2536, 20 khz, densité : 1 pt/m2, objectif MNT (orthophoto)
2005 – 2007 : Vol héliporté Helimap (Riegl)
2010 – 2012 : Optech Gemini, 200 Khz, densité 8 à 40 pts/m2, objectif MNS, MNT, MNCp , , p / , j , ,
2016 et plus : Riegl LMS Q‐1560 ? 800 Khzm, densité ?
Levés LIDAR du SITN : 2001 et 2010
Nom du produit : MNS‐MNT‐MO ou NELIDAR2001
Mandant Swisstopo – cofinancement cantons et OFAG
Nom du produit : NELIDAR2010
Mandant SITN
Mandataire Terrapoint (USA) puis BSF Swissphoto
SystèmeLIDAR
Terrapoint 20 Khz
Mandataire BSF Swissphoto
SystèmeLIDAR
Optech Gemini 166 Khz
Source : Gilles Gachet ‐ LASIG ‐ EPFL
LIDAR
Nombre de points
~ 1 milliards de points
Densité de ~1.4 pt/m2 pour MNS
LIDAR
Nombre de points
~ 5 milliards de points
Densité de ~7.5 pt/m2 pour MNSDensité de points
1.4 pt/m2 pour MNS
Nombre de classes
MNT – MNS + sol, végétation, bâtiments
Densité de points
7.5 pt/m2 pour MNS
Nombre de classes
8 (sol, bâtiment, basse végétation (<2m), haute végétation (>2m), lignes aériennes, i ll )
Période de vol Janvier 2001, puis revol en mai 2002 (80% du canton)
voitures, grues, ponts et passerelles)
Période de vol Mai 2010
Problèmes Peu de points en forêt dense étant donné le)
Problèmespour forêts
Les données résultantes sont un mélange des deux volsDensité de points non homogène, voire trous sur secteurs en forêt dense
Problèmespour forêts
Peu de points en forêt dense étant donné le choix de la période de vol
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sur secteurs en forêt dense + 2 vols HELIMAP en 2005 et 2007
Relevé altimétrique LIDAR 2010 du canton
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Comparaison avec les relevés précédents : mns2001 ‐mns2010
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Expériences du canton de Neuchâtel avec les données LIDAR pour les forêts
• 2002 : réception des 1ère données LIDAR MNT‐MO• Le SITN génère des produits dérivés pour les forêts depuis 2003 : délimitation des
pâturages boisés• Pascal Junod (ingénieur forestier de Boudry) utilise ces données depuis 2003• Pascal Junod (ingénieur forestier de Boudry) utilise ces données depuis 2003• 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.
2013 é l i d f f iè dé i d b• 2013 : évolution des surfaces forestières, détection des arbres• 2014 et plus : collaboration dans le cadre de la thèse de Matthew Parkan
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Produits dérivés du relevé altimétrique 3D LIDAR
Modèle numérique de canopée ‐MNCMNT
MNC nuage de point
Evolution du MNC
MNS
Pentes Evolution du MNC
Arbres isolés avec hauteur et diamètre
Pentes
Orientation des pentes
Profils
Degré de recouvrement
Ombrages
Rayonnement solaire potentiel
Délimitation des forêts
Rayonnement solaire potentiel
Courbes de niveaux 1m
Hauteurs de bâtiments, bâtiments 2.5D
Bâtiments 3D
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Bâtiments 3D
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
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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.
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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)
Différence de modèle numérique de canopée : accroissement forestier
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Profils sur les nuages de points bruts
Couleur selon l’écho : rouge (single), bleu (multiple – 1er retour), vert (multiple – 2ème retour), jour (multiple – 3ème retour)
15Couleur des points selon l’intensité du signal. Densité moyenne de points sur ce secteur : 30 pts/m2
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 :
MNT pour let d
MNH pour lesmartelages
MNT
Déterminationdes lisières
Modèle numérique des changements
dans la canopéePropriétaire
concept dedesserte
MNT MNSMNH
forestières
dans la canopée
Pour documenter leli t l’i t ité d
Plan régional d’aménagement
Baseslé l
InterventionsSylvicoles :
CoupesPlan de
lieu et l’intensité des coupes de bois
d aménagementforestier
légales Soins à la
jeune forêt
gestion
Le martelagereprésente
M t l
SylviculteurVision globale, Observations
pl’activité cléde la gestion
Martelagestratégique de détail forestière
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 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 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
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Détermination du potentiel bois énergie
Documentation et vue d’ensemble des coupes de bois
Changements dans la canopée entre 2002 et 2010
Modèle numérique de hauteur 2010
Forêt jardinée pied par piedRouge = prélèvement (coupes + chablis) j p p pCouvet, forêt de l’envers, 900 m, hêtraie à sapinVert = accroissement
Surface du carré = 20 ha
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
Visualisation de la stratégie de rajeunissement de la forêt
Changements dans la canopée entre 2002 et 2010Rouge = prélèvement (coupes + chablis)Vert = accroissementVert = accroissement
Forêt jardinée pied par pied Forêt irrégulière en mosaïquesForêt jardinée pied par piedLa Joux Pélichet / Le Locle, 1020 m, hêtraie à sapin
Forêt irrégulière en mosaïquesBois des chênes, Corcelles, 700 m, hêtraie à luzules
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 2013 http://kellylab.berkeley.edu/storage/papers/2012‐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
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mars 2012
Détection d’arbres : Morsdorf k‐means clsutering point cloud segmentation
Attribut Valeur
Altitude arbre 656m
Altitude sommet 679marbre
Hauteur arbre 22.9m
Hauteur de la base de 5.9mla 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
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Cette méthode fournit la position du sommet, une forme et surface de la couronne, son volume, son diamètre.
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 étéune zone test 86% des arbres ont été détectés.
23Les points sont classifiés (colorisés) selon l’arbre auquel ils appartiennent
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
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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.
Vue d’ensemble des logiciels pour traiter les données LIDAR : gérer, traiter
Terrascan (Terrasolid) ‐> la référence !! http://www.terrasolid.com/ : gestion, traitement, classification, etc. FME (Safe) : assemblage, découpage, transformation, publication
Open source : • SAGA gis : http://geostat‐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) : http://www.laserdata.at/products/index.jsp• LasTools : Solution open source (très performante) mais qui est malheureusement devenue commerciale :
htt // idl /l t l /http://rapidlasso.com/lastools/
Pour les utilisateurs d'ESRI : LP360h // h / d /i d h l• http://www.qcoherent.com/products/index.html
Spécifique LIDAR forêt :• Fusion (logiciel gratuit calqué sur les besoins forestiers) :
http://forsys.cfr.washington.edu/fusion/fusionlatest.html• Liforest (ça vient de sortir et leur algorithme de détection des arbres par segmentation est intéressant)
http://www liforest com/
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http://www.liforest.com/
Vue d’ensemble des logiciels pour traiter les données LIDAR : visualiser
Viewer gratuit Fugro Viewerhttp://www.fugroviewer.com/Mars Viewer http://www.merrick.com/Geospatial/Software‐Products/MARS‐Softwarep p
Viewer webgl dans un navigateur web :http://lidarview.com/p // /http://sitn.ne.ch/web/diffusion/lidarviewer/
Géoportail du SITN (GeoMapFish)Géoportail du SITN (GeoMapFish)http://sitn.ne.ch/web/diffusion/lidarviewer/
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Exploitation des données LIDAR sur le géoportail
Développement du thème forêts sur le géoportail
Données forestièresDonnées forestières Unités d’aménagement Chemins forestiers A di t Arrondissements Etc.
éDonnées LIDAR MNT, MNS, MNC Rayonnement Pente Altitude
Fonctions 3D Interrogation 3D – altitude MNT, MNS, MNC, pente Liens StreetView et Google Earth
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Profils 3D
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