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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 

8

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