Comparaison de Modèles Numériques de Surface photogrammétriques de différentes résolutions en forêt mixte. estimation d'une variable dendrométrique simple : la hauteur dominante

Le renouveau de la photogrammétrie et le développement de moyens aéroportés légers tels que les drones permettent de nouvelles applications dans le domaine de l'aménagement et la gestion forestière. L'estimation de variables forestières se fait dans le cadre de processus longs et fastidieu...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Xavier Lucie, Sylvie Durrieu, Anne Jolly, Sylvain Labbé, Jean-Pierre Renaud
Format: Article
Language:English
Published: Société Française de Photogrammétrie et de Télédétection 2017-04-01
Series:Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection
Online Access:https://rfpt.sfpt.fr/index.php/RFPT/article/view/197
_version_ 1818721636001513472
author Xavier Lucie
Sylvie Durrieu
Anne Jolly
Sylvain Labbé
Jean-Pierre Renaud
author_facet Xavier Lucie
Sylvie Durrieu
Anne Jolly
Sylvain Labbé
Jean-Pierre Renaud
author_sort Xavier Lucie
collection DOAJ
description Le renouveau de la photogrammétrie et le développement de moyens aéroportés légers tels que les drones permettent de nouvelles applications dans le domaine de l'aménagement et la gestion forestière. L'estimation de variables forestières se fait dans le cadre de processus longs et fastidieux sur le terrain. Dans l'idée d'automatiser l'extraction de variables dendrométriques, nous mettons en place une méthodologie pour générer les modèles numériques de surfaces (MNS) par photogrammétrie multi-vues les plus précis possibles compte-tenu des limites imposées par les algorithmes de calcul. Nous utilisons pour ce faire la suite photogrammétrique libre de l'IGN MicMac. Notre zone d'étude se situe dans la forêt domaniale du Ventouret (région PACA) qui est une forêt mixte de moyenne montagne. Pour qualifier la précision de ces MNS, nous disposons de relevés dendrométriques sur des placettes d'analyse de 700 m² représentatives des peuplements les plus fréquents à l'échelle de la forêt. Ces zones ont été survolées par un drone multi-rotors équipé d'un appareil photo numérique à focale fixe. Les clichés ont une résolution spatiale de 2,5 cm contre 25 cm pour les prises de vues standardisées de l'IGN. Afin d'étudier l'impact de la résolution sur la qualité des MNS générés, nous dégradons la résolution des prises de vues du drone jusqu'à obtenir un pixel terrain d'une quarantaine de centimètres. Nous comparons ensuite les altitudes de chaque MNS avec des pointés stéréoscopiques de référence réalisés manuellement sur les prises de vues originales. En soustrayant à chaque MNS un modèle numérique de terrain (MNT) LiDAR, nous calculons ensuite un modèle de hauteur de couvert (MHC). L'étude de la distribution des hauteurs sur chaque placette et d'un modèle statistique de hauteur dominante (H0) nous permettent de conclure sur l'intérêt de l'approche photogrammétrique et de déterminer des résolutions spatiales optimales pour appuyer le travail des gestionnaires et aménagistes forestiers.
first_indexed 2024-12-17T20:41:52Z
format Article
id doaj.art-02f36e412961498caa8390ae3320267c
institution Directory Open Access Journal
issn 1768-9791
2426-3974
language English
last_indexed 2024-12-17T20:41:52Z
publishDate 2017-04-01
publisher Société Française de Photogrammétrie et de Télédétection
record_format Article
series Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection
spelling doaj.art-02f36e412961498caa8390ae3320267c2022-12-21T21:33:16ZengSociété Française de Photogrammétrie et de TélédétectionRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection1768-97912426-39742017-04-0121310.52638/rfpt.2017.197Comparaison de Modèles Numériques de Surface photogrammétriques de différentes résolutions en forêt mixte. estimation d'une variable dendrométrique simple : la hauteur dominanteXavier Lucie0Sylvie Durrieu1Anne Jolly2Sylvain Labbé3Jean-Pierre Renaud4UMR TETIS, MontpellierUMR TETIS, MontpellierONF Département R&D, NancyUMR TETIS, MontpellierONF Département R&D, NancyLe renouveau de la photogrammétrie et le développement de moyens aéroportés légers tels que les drones permettent de nouvelles applications dans le domaine de l'aménagement et la gestion forestière. L'estimation de variables forestières se fait dans le cadre de processus longs et fastidieux sur le terrain. Dans l'idée d'automatiser l'extraction de variables dendrométriques, nous mettons en place une méthodologie pour générer les modèles numériques de surfaces (MNS) par photogrammétrie multi-vues les plus précis possibles compte-tenu des limites imposées par les algorithmes de calcul. Nous utilisons pour ce faire la suite photogrammétrique libre de l'IGN MicMac. Notre zone d'étude se situe dans la forêt domaniale du Ventouret (région PACA) qui est une forêt mixte de moyenne montagne. Pour qualifier la précision de ces MNS, nous disposons de relevés dendrométriques sur des placettes d'analyse de 700 m² représentatives des peuplements les plus fréquents à l'échelle de la forêt. Ces zones ont été survolées par un drone multi-rotors équipé d'un appareil photo numérique à focale fixe. Les clichés ont une résolution spatiale de 2,5 cm contre 25 cm pour les prises de vues standardisées de l'IGN. Afin d'étudier l'impact de la résolution sur la qualité des MNS générés, nous dégradons la résolution des prises de vues du drone jusqu'à obtenir un pixel terrain d'une quarantaine de centimètres. Nous comparons ensuite les altitudes de chaque MNS avec des pointés stéréoscopiques de référence réalisés manuellement sur les prises de vues originales. En soustrayant à chaque MNS un modèle numérique de terrain (MNT) LiDAR, nous calculons ensuite un modèle de hauteur de couvert (MHC). L'étude de la distribution des hauteurs sur chaque placette et d'un modèle statistique de hauteur dominante (H0) nous permettent de conclure sur l'intérêt de l'approche photogrammétrique et de déterminer des résolutions spatiales optimales pour appuyer le travail des gestionnaires et aménagistes forestiers.https://rfpt.sfpt.fr/index.php/RFPT/article/view/197
spellingShingle Xavier Lucie
Sylvie Durrieu
Anne Jolly
Sylvain Labbé
Jean-Pierre Renaud
Comparaison de Modèles Numériques de Surface photogrammétriques de différentes résolutions en forêt mixte. estimation d'une variable dendrométrique simple : la hauteur dominante
Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection
title Comparaison de Modèles Numériques de Surface photogrammétriques de différentes résolutions en forêt mixte. estimation d'une variable dendrométrique simple : la hauteur dominante
title_full Comparaison de Modèles Numériques de Surface photogrammétriques de différentes résolutions en forêt mixte. estimation d'une variable dendrométrique simple : la hauteur dominante
title_fullStr Comparaison de Modèles Numériques de Surface photogrammétriques de différentes résolutions en forêt mixte. estimation d'une variable dendrométrique simple : la hauteur dominante
title_full_unstemmed Comparaison de Modèles Numériques de Surface photogrammétriques de différentes résolutions en forêt mixte. estimation d'une variable dendrométrique simple : la hauteur dominante
title_short Comparaison de Modèles Numériques de Surface photogrammétriques de différentes résolutions en forêt mixte. estimation d'une variable dendrométrique simple : la hauteur dominante
title_sort comparaison de modeles numeriques de surface photogrammetriques de differentes resolutions en foret mixte estimation d une variable dendrometrique simple la hauteur dominante
url https://rfpt.sfpt.fr/index.php/RFPT/article/view/197
work_keys_str_mv AT xavierlucie comparaisondemodelesnumeriquesdesurfacephotogrammetriquesdedifferentesresolutionsenforetmixteestimationdunevariabledendrometriquesimplelahauteurdominante
AT sylviedurrieu comparaisondemodelesnumeriquesdesurfacephotogrammetriquesdedifferentesresolutionsenforetmixteestimationdunevariabledendrometriquesimplelahauteurdominante
AT annejolly comparaisondemodelesnumeriquesdesurfacephotogrammetriquesdedifferentesresolutionsenforetmixteestimationdunevariabledendrometriquesimplelahauteurdominante
AT sylvainlabbe comparaisondemodelesnumeriquesdesurfacephotogrammetriquesdedifferentesresolutionsenforetmixteestimationdunevariabledendrometriquesimplelahauteurdominante
AT jeanpierrerenaud comparaisondemodelesnumeriquesdesurfacephotogrammetriquesdedifferentesresolutionsenforetmixteestimationdunevariabledendrometriquesimplelahauteurdominante