Lire la suite]]> PROTEST est terminé ! La restitution finale aux acteurs du territoire a eu lieu le lundi 13 décembre à la maison du Parc. L’occasion de faire le point sur les travaux effectués, les résultats obtenus et surtout d’indiquer les modalités de diffusion des données produites, tout en profitant des retours des acteurs. Le diaporama présenté à cette occasion est disponible en téléchargement.

Les différents documents produits dans le cadre du projet sont listés et téléchargeables  sur la page « rapports« . Les cartes produites sont consultables sur le webgis. Pour un accès aux données (inventaire de terrain, données lidar, cartes), nous vous invitons à prendre contact avec le PNR.

Un grand merci aux acteurs et au territoire du PNR pour leur accueil, leur patience et leur bienveillance devant nos nombreuses sollicitations. Nous espérons que les travaux du projet vous seront utiles !

En tout cas question recherche nous avons bien avancé grâce à cette étude, et les nombreuses données accumulées vont nous donner encore bien du grain à moudre.

Lire la suite]]> Si le projet est résolument tourné vers la production d’outils pour les acteurs et leurs territoires, il permet également de finaliser des résultats de recherche. L’UMR TETIS a publié un article étudiant l’influence de l’angle de scan du LiDAR aéroporté sur les indicateurs qui caractérisent la végétation. Ces éléments permettront d’émettre des préconisations pour les caractéristiques des acquisitions LiDAR à visée forestière.

Scan angle impact on LiDAR-derived metrics used in ABA models for prediction of forest stand characteristics : a grid based analysis. 2020. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLIII-B3-2020, 975–982. K. R. Dayal, S. Durrieu, S. Alleaume, F. Revers, E. Larmanou , J–P Renaud, M. Bouvier.  https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2020-975-2020

RÉSUMÉ – Lidar scan angle can affect estimation of lidar-derived forest metrics used in area-based approaches (ABAs). As commonly used first-order metrics and various user-developed metrics are computed in the form of a grid or a raster, their response to various scan angles needs to be investigated similarly. The objective of this study was to highlight the impact of scan angles on 11 metrics (9 height-based and 2 other commonly used metrics) at the level of the grid-cell. The study area was divided into a grid of cell size 30 m. In every grid-cell, the flight lines that sampled at least 90% area of the grid-cell were identified. The flight lines and the corresponding point clouds were then classified based on their mean scan angle into four classes 0°–10°, 10°–20°, 20°–30° and 30°–40°. Metrics were computed for one flight line per class for each grid-cell. This resulted in a maximum of four values for a metric in every grid-cell. Comparing these values revealed the evolving nature of the metrics with the scan angle. For the comparison we used a paired t-test and simple linear regression. We observed that most of the metrics were systematically under-estimated with increasing scan angle. Gap-fraction, rumple index were affected more than standard deviation of height while the maximum height was relatively stable. Among the height percentiles, the higher percentiles were relatively more stable compared to the lower percentiles. Scan angles can indeed have an impact on the estimation of lidar derived metrics. Although, many of the metrics studied showed statistically significant differences in their computation for different scan angles, their impact on the accuracies of ABA models needs to be studied further by accounting for the differences as shown in this study.

Lire la suite]]> Les cartographies de la ressource forestière et de son accessibilité produites dans le cadre du projet sont désormais consultables à l’adresse : https://protest.inrae.fr/webgis/

La consultation des informations sur les méthodes de production et validation des cartes est possible (et conseillée !) sur les deux pages suivantes :

• rapport de la modélisation de la ressource effectuée par l’ONF à partir des données LiDAR.
• rapport de la modélisation de l’accessibilité effectuée par INRAE avec le logiciel Sylvaccess.

Lire la suite]]> Si le projet est résolument tourné vers la production d’outils pour les acteurs et leurs territoires, il permet également de finaliser des résultats de recherche. L’UR LESSEM, associée à d’autres laboratoires a publié un article qui présente le modèle Salem pour la simulation de la croissance des peuplements. Salem est le modèle utilisé par le simulateur SIMMEM pour faire évoluer chaque peuplement forestier du PNR du Massif des Bauges dans le projet PROTEST. Le code source de Salem est par ailleurs public (https://doi.org/10.5281/zenodo.4738734)

Aussenac R, Pérot T, Fortin M et al. The Salem simulator version 2.0: a tool for predicting the productivity of pure and mixed stands and simulating management operations [version 1; peer review: awaiting peer review]. Open Research Europe 2021, 1:61 (https://doi.org/10.12688/openreseurope.13671.1)

ABSTACT – A growing body of research suggests mixed-species stands are generally more productive than pure stands. However, this effect of mixture depends on species assemblages and environmental conditions and forest managers often lack tools to assess the potential benefit of shifting from pure to mixed stands. Here we present Salem, a simulator filling this gap. Salem predicts the dynamics of pure and mixed even-aged stands and makes it possible to simulate management operations. Its purpose is to be a decision support tool for forest managers and stakeholders as well as for policy makers. It is also designed to conduct virtual experiments and help answer research questions.
In Salem, we parameterised the growth in pure stand of 12 common tree species of Europe and we assessed the effect of mixture on species growth for 24 species pairs (made up of the 12 species mentioned above). Thus, Salem makes it possible to compare the productivity of 36 different pure and mixed stands depending on environmental conditions and user-defined management strategies. Salem is essentially based on the analysis of National Forest Inventory data. A major outcome of this analysis is that we found species mixture most often increases species growth, in particular at the poorest sites. Independently from the simulator, foresters and researchers can also consider using the species-specific models that constitute Salem: the growth models including or excluding mixture effect, the bark models, the diameter distribution models, the circumference-height relationship models, as well as the volume equations for the 12 parameterised species. Salem runs on Windows, Linux, or Mac. Its user-friendly graphical user interface makes it easy to use for non-modellers. Finally, it is distributed under a LGPL license and is therefore free and open source.

Lire la suite]]> Le numéro 33 de la revue « Sciences, Eaux et Territoires » porte sur  la forêt et les défis du changement climatique. Il comporte un article intitulé « La télédétection aéroportée pour la gestion des territoires forestiers de montagne » qui s’appuie sur les résultats du projet PROTEST. L’article est également disponible au format pdf.

MONNET, Jean-Matthieu ; PACCARD, Pierre ; RIOND, Catherine, La télédétection aéroportée pour la gestion des territoires forestiers de montagne , Revue Science Eaux & Territoires, Forêt : relever les défis du changement climatique en France métropolitaine, numéro 33, 2020, p. 64-69, 10/04/2020. Disponible en ligne sur <URL : http://www.set-revue.fr/la-teledetection-aeroportee-pour-la-gestion-des-territoires-forestiers-de-montagne> (consulté le 22/04/2020).

Lire la suite]]> Le projet PROTEST continue d’avancer pendant le confinement. Le quatrième comité de pilotage du projet s’est tenu le lundi 30 mars 2020 en visioconférence.  Seuls ou avec leurs enfants sur les genoux (pour ne pas dire sur le dos), les participants ont fait le point sur une année de projet, avant d’entamer la dernière ligne droite. Le territoire forestier et ses conditions d’évolution ont été cartographiés, les scénarios de gestion sont décrits. Il s’agit maintenant de les traduire en itinéraire sylvicoles pour simuler l’évolution des peuplements et comparer les paysages forestiers obtenus. De quoi alimenter la dernière phase de prospective territoriale !

Lire la suite]]> Si le projet est résolument tourné vers la production d’outils pour les acteurs et leurs territoires, il permet également de finaliser des résultats de recherche. L’UMR TETIS a publié un article étudiant l’influence des paramètres d’acquisition lidar et de données forestières sur la précision des cartographies qui en sont dérivées. Ces éléments permettront d’émettre des préconisations pour la réalisation d’inventaires forestiers assistés par lidar. Deux articles précédents avaient présenté la méthodologie et les premières cartes sur le PNR du Massif des Bauges.

Influence of Sampling Design Parameters on Biomass Predictions Derived from Airborne LiDAR Data. 2019. Canadian Journal of Remote Sensing Marc Bouvier, Sylvie Durrieu, Richard A. Fournier, Nathalie Saint-Geours, Dominique Guyon, Eloi Grau & Florian de Boissieu  https://doi.org/10.1080/07038992.2019.1669013

RÉSUMÉ – Cette étude a examiné l’influence de différents paramètres sur l’estimation de la biomasse à partir de données de lidar aéroportés. Une approche consistant à faire varier les paramètres indépendamment les uns des autres et une analyse de sensibilité globale ont été utilisées pour identifier les paramètres ayant le plus d’impact sur la précision des modèles. Nous nous sommes concentrés sur plusieurs paramètres relatifs aux acquisitions lidar et aux inventaires de terrain qui peuvent être facilement contrôlées. Sur notre site d’étude, composé de plantations de pins, une diminution de la densité d’impulsions lidar (4 à 0,5 impulsions/m²) a conduit à une légère diminution de la précision de l’estimation (−3%). Cependant, la variabilité du nombre de placettes inventoriées, la précision de positionnement et la taille des placettes, impactent de manière significative la performance du modèle. Pour obtenir un modèle robuste, un minimum de 40 placettes inventoriées, un positionnement précis des placettes de 5 m ou moins, ainsi que des placettes inventoriées sur un rayon supérieur à 13 m sont recommandés. Le seuil de recensabilité des arbres ainsi que le choix de l’équation allométrique se sont avérés avoir un impact moindre sur la précision des modèles. De plus, les précisions sur la mesure du diamètre à hauteur de poitrine et sur celle de la hauteur des arbres ne représentent respectivement qu’une contribution mineure et négligeable à l’erreur commise sur l’estimation de la biomasse. Les coûts relatifs aux inventaires de terrain devront encore rester significatifs pour assurer des modèles lidar de qualité. Cependant, en réduisant la densité d’impulsion, des économies peuvent être faites lors du survol lidar.