La dégradation des chemins forestiers : le pourquoi du...

La dégradation des chemins forestiers : le pourquoi du comment !

Patricia Girardin (UQAT),Osvaldo Valeria (UQAT) et François Girard (UdeM)

Développer un outil d’analyse spatiale pour déterminer l’état actuel de la dégradation des

chemins forestiers au Québec

2

POURQUOI ?

3

4

Mise en contexte

4

5

ROUTARD

ID 18205

No. chemin R-089

Année construction INC

Classification 03

Année classification 2010

Vitesse déplacement 50

Longueur 577,6

Mise en contexte

5

6

Mise en contexte

6

7

Mise en contexte

7

8

Mise en contexte

8

connaitre la dégradation des chemins forestiers ?

1) Bâtir une base de données adaptée

2) Fournir des outils essentiels pour tous les utilisateurs afin d’avoir l’information avant de se déplacer

3) Suivi / optimisation

POURQUOI

9

COMMENT ?

10

11

OBJECTIF 1 :

Développer des indices extraits des données LiDAR afin d’estimer la

dégradation des chemins forestiers

12

OBJECTIF 2 :

Construire une courbe de dégradation enfonction de la pente et la date d’entretien,

selon la classe fonctionnelle

13

La Tuque

Senneterre

La Doré

14

La Tuque

Senneterre

La Doré

Chibougamau

15

Les outils

Données terrain Dégradation observée

Données rUNI ©Confort au roulement

Indices de rugosité

Données LiDARIndice de topographie

Indices de rugosité

Indices de végétation

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méthodes

Données terrain

3 variables

12 combinaisons x 6 à 7 réplicas x 3 secteurs

Total : 240 placettes

Temps (2) Pente (2) Classe (3)

17

0 m

50 m

40 m

25 m

10 m

18

0 m

50 m

40 m

25 m

10 m

Total (cm) dégradation / transect

19

0 m

50 m

40 m

25 m

10 m

Total (cm) dégradation / transect

Pourcentage de dégradation / placette20

21

méthodes

rUNI ©

22

Confort au roulement

Confort au roulement Indice de rugosité internationale (IRI) et son dérivé (rRCI)

IRI faible / rRCI élevé IRI élevé / rRCI faible

TéléphoneEnregistre les mouvements

verticaux du véhicule

Rival Solutions

22

méthodes

Données LiDAR

Y a-t-il une relation entre la dégradation observée et les indices LiDAR ?

23

INDICE DE POSITION TOPOGRAPHIQUE

(TPI)

-1 10

24

RÉSULTATS Dégradation observée

Dég

rad

ati

on

ob

serv

ée

Dernier entretien

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

19801970 1990 2000 2010 2020

26

RÉSULTATS Confort au roulement

CONFORT AU ROULEMENT

Couverture totale : ~1925 km

28

RÉSULTATS Indices extraits de rUNI©

Faible Élevé Élevé Faible

0 10 20 30

Indice rugosité international (IRI) Indice dérivé de l’IRI (rRCI)

0 2,5 5,0 7,5

Comparaison des indicesD

égra

da

tio

n o

bse

rvée

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

30

RÉSULTATS Indices extraits du LiDAR (TPI)

TPI moyen / placette (voisinage 1m)D

égra

da

tio

n o

bse

rvée

TPI moyen

0,6

0,0

0,2

0,4

-0,02 0,0 0,02 0,04 0,0632

-1 10

TPI (voisinage 1m)

-0,02 0,0 0,02 0,04 0,06

0,6

0,0

0,2

0,4

-0,03 à 0,06

**Une seule région**

33

-0,03 à 0,06

**Une seule région**

-1 10

TPI (voisinage 1m)

-0,02 0,0 0,02 0,04 0,06

0,6

0,0

0,2

0,4

34

AUGMENTER VOISINAGE ?

-1 10

-0,2 à 0,3

TPI 1m

TPI 2m

TPI 3m

-0,03 à 0,06

-0,1 à 0,15

0,5-0,5 -0,25 0,2535

En résuméDégradation observée

• Forte relation entre dégradation et dernier entretien

• Courbe de dégradation dans le temps par classe fonctionnelle

rUNI de Rival Solutions

• Cartographie de la dégradation

• Indices IRI et rRCI = forte relation avec la dégradation observée

• Nécessite déplacement sur le terrain

LiDAR

• Ajouter deux autres secteurs

• Augmenter encore le voisinage ? (couvrir surface roulement)

• Autres indices (rugosité et végétation) 36

En résuméDégradation observée

• Forte relation entre dégradation et dernier entretien

• Courbe de dégradation dans le temps par classe fonctionnelle

rUNI de Rival Solutions

• Cartographie de la dégradation

• Indices IRI et rRCI = forte relation avec la dégradation observée

• Nécessite déplacement sur le terrain

LiDAR

• Ajouter deux autres secteurs

• Augmenter encore le voisinage ? (couvrir surface roulement)

• Autres indices (rugosité et végétation) 37

En résuméDégradation observée

• Forte relation entre dégradation et dernier entretien

• Courbe de dégradation dans le temps par classe fonctionnelle

rUNI de Rival Solutions

• Cartographie de la dégradation

• Indices IRI et rRCI = forte relation avec la dégradation observée

• Nécessite déplacement sur le terrain

LiDAR

• Ajouter deux autres secteurs

• Augmenter encore le voisinage ? (couvrir surface roulement)

• Autres indices (rugosité et végétation) 38

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