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FORESTIMATOR: un plugin QGIS d’estimation de la hauteur dominante et du Site Index de peuplements résineux à partir de LiDAR aérien
Dedry, Laurent; Dethier, Olivier; Perin, Jérôme et al.
2015In Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, 211-212
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Keywords :
LiDAR aérien; hauteur dominante; Indice de productivité; SIG open source; QGIS; Wallonie; douglas; épicéa; Modélisation
Abstract :
[en] In forestry, top height is a common parameter used as indicator of the stand development stage. It can be used to estimate the potential production of monospecific even-aged stands. However, accurate field estimation of top height is time-consuming and expensive. Since the last two decades, LiDAR has proven to be very useful in estimating forest heights. In Wallonia, a low density LiDAR dataset (0.8 points /m2 on ground-level) is available for the whole territory. This paper outlines a tool, based on a predictive model of top height from airborne LiDAR data, to help forest management decision-making. The estimations provided by the model are associated with top height growth models to update top height over time and then estimate Site Index. The model has been validated for Norway spruce (Picea abies (L.) H. Karst.) and Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) stands in the entire Wallonia area (Belgium). In order to facilitate access to these models, the process has been implemented as a plugin of the open source GIS software QGIS. Free and user-friendly, it is aimed to be used by forest managers and scientists.
[fr] La hauteur dominante est une information souvent utilisée en gestion forestière. Il s'agit d'un bon indicateur du niveau de développement des peuplements, pouvant être employé pour estimer le niveau de productivité des peuplements purs équiennes. Cependant, son estimation à partir de mesures de terrain est relativement fastidieuse et coûteuse. Depuis plusieurs années, le LiDAR est reconnu pour sa capacité à estimer la hauteur des couverts forestiers de manière précise. En Wallonie, une couverture LiDAR basse densité (0,8 points/m² au sol) est disponible sur l’intégralité du territoire. Cet article présente un outil d’aide à la gestion forestière s’appuyant sur un modèle de prédiction de la hauteur dominante à partir de données LiDAR aérien. Les estimations fournies par ce modèle sont ensuite couplées à des modèles de croissance en hauteur dominante qui permettent une mise à jour de la hauteur dominante au cours du temps et l’estimation du Site Index (indice de productivité). Cet outil a été validé pour les peuplements d’épicéa commun (Picea abies (L.) H. Karst.f) et de douglas (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) sur une emprise géographique correspondant à la Wallonie (Belgique).Pour permettre une utilisation aisée, il a été intégré dans un plugin du logiciel de Système d’Information Géographique (SIG) open source QGIS. Gratuit et facile d’utilisation, il est destiné aux gestionnaires forestiers et aux scientifiques.
Disciplines :
Earth sciences & physical geography
Author, co-author :
Dedry, Laurent
Dethier, Olivier
Perin, Jérôme ;  Université de Liège - ULiège > Ingénierie des biosystèmes (Biose) > Gestion des ressources forestières et des milieux naturels
Michez, Adrien  ;  Université de Liège - ULiège > Ingénierie des biosystèmes (Biose) > Gestion des ressources forestières et des milieux naturels
Bonnet, Stéphanie
Lejeune, Philippe  ;  Université de Liège - ULiège > Ingénierie des biosystèmes (Biose) > Gestion des ressources forestières et des milieux naturels
Language :
French
Title :
FORESTIMATOR: un plugin QGIS d’estimation de la hauteur dominante et du Site Index de peuplements résineux à partir de LiDAR aérien
Publication date :
2015
Journal title :
Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection
ISSN :
1768-9791
Publisher :
Societe Francaise de Photogrammetrie et de Teledetection, France
Special issue title :
Spécial Forêt
Volume :
211-212
Peer reviewed :
Peer Reviewed verified by ORBi
Name of the research project :
Accord-Cadre de Recherche et de Vulgarisation Forestières
Funders :
SPW - Service Public de Wallonie
Available on ORBi :
since 30 April 2019

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