Microsoft PowerPoint - Ung&Bédard_Valcartier16Nov2012.pptDate :
Lieu :
Application du lidar terrestre pour maximiser la valeur de l’arbre sur pied
Chhun-Huor Ung1 et Pierre Bédard2
1 Centre canadien sur la fibre de bois, RNCAN-SCF 2 FPInnovations
16 novembre 2012
Forêt de Valcartier
Défense nationale, Valcartier Richard Fournier, Université de Sherbrooke Jean-François Paquet, Service canadien des forêts Roger Gagné, Centre canadien sur la fibre de bois Luc Bédard, FPInnovations Bastien Ferland-Raymond, MRNFQ David Laflamme, Cansel Guyta Mercier, FPInnovations et Caroline Gosselin,
Centre canadien sur la fibre de bois
Merci à nos collaborateurs
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Résumé C’est dans le cadre du développement de méthodes non destructives pour caractériser le bois sur pied que se situe ce travail. Il a pour objectif de comparer les rendements en sciage simulés par le logiciel Optitek dont l’intrant est fourni par deux méthodes : la méthode non destructive basée sur le lidar terrestre et la méthode destructive basée sur la caméra - laser portable. Sept érables à sucre ont été scannés par le lidar terrestre avant d’être récoltés et scannés par la caméra - laser portable. Deux analyses distinctes ont été réalisées: (1) chaque billot gardé indépendamment et (2) les billots sommés ensemble pour une valeur unique par arbre. La méthode statistique d’équivalence a été utilisée pour comparer le volume total des billots (dm3) et le volume de sciage simulé (pmp) avec le seuil de différence acceptable 8.94%. Deux sources d’erreurs interviennent dans cette comparaison : (1) erreur de reconstruction d'arbres dans la placette d'échantillonnage des scans du lidar terrestre et (2) erreur de superposition des images 3D du caméra laser portable avec les images 3D du lidar terrestre. Malgré ces erreurs, le sciage simulé et le volume de bois basés sur le lidar terrestre (méthode non destructive) sont très similaires au sciage simulé et volume de bois basés sur la méthode destructive. Ce résultat ouvre, d’une part, la perspective d'appliquer l’Optitek en forêt par son lien direct avec le lidar terrestre. Il contribue, d’autre part, à justifier l’application opérationnelle du lidar terrestre en inventaire forestier.
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Nouveau régime forestier du MRNFQ: -Stratégie d’utilisation du bois vise une utilisation accrue des bois structuraux et d’apparence dans la construction et (2) la -Loi sur l’aménagement durable de la forêt : tarification des bois et vente aux enchères revêtent une grande importance dans le plan d’aménagement forestier.
Données précises et détaillées de l’inventaire forestier: une des bases fondamentales.
Développer méthodes non destructives e.g. appliquer lidar terrestre dans les conditions réelles de forêts diversifiées.
Contexte
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Comparer les résultats de l’optimisation du sciage obtenus par : -méthode destructive: scanneur caméra - laser portable -méthode non destructive: lidar terrestre e.g. Focus 3D.
Chercher à savoir si les deux méthodes produisent des résultats équivalents.
Objectif
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Récolter l’arbre et tronçonner
Scanner le billot
Duchesne I, P Bédard. 2010. Optitek, outil puissant pour maximiser la valeur économique des forêts canadiennes. FPInnovations. Transfert de connaissances, 2 p
Caméras laser
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Méthode non destructive: lidar terrestre
Une station centrale et des stations à la périphérie de la placette ( 1- 5m)
Focus 3D Image 3D
Optitek
•Développé par FPInnovations •Outil pour simuler le procédé de sciage et ainsi augmenter la rentabilité économique du procédé •Intrant: Type 1: Équations du défilement (e.g. Ung et al 2012): données d’inventaire disponibles comme intrants (dhb, hauteur de l’arbre) Type 2: Diamètres au gros et fin bout et longueur du billot Type 3: Images 3D numérisée par le laser portable ou le lidar terrestre
Type 1 Type 2 Type 3
Ung, C-H, XJ Guo and M Fortin (2012). Canadian national taper equations. Accepté pour publication dans The Forestry Chronicle
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Optitek: étapes Intrant de type 3: image 3D numérisée par lidar terrestre
Thies et al (2004): cylindres ajustés au nuage de points
Thies, M, N Pfeifer, D Winterhalder, BGH Gorte 2004. Three-dimensional reconstruction of stems for assessemnt of taper, sweep and lean based on laser scanning of standing trees. Scand. J. For. Res. 19: 571-581
1. Filtrage manuel du nuage de points
2. Conversion en format 3D en sections transversales (2,5 cm)
3. Filtrage final et avec Optitek
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Analyse statistique But: Montrer l'équivalence entre méthode destructive (laser portable) et méthode non destructive (lidar terrestre)
Méthode: Hypothèse nulle H0: pas de différence entre les méthodes. •Non rejet de H0 est une preuve d'équivalence. •Plusieurs facteurs peuvent amener le non rejet de H0 (Greene et al. 2000, Le Henanff et al. 2006): analyse manque de puissance (n trop petit) ou design déficient. •Absence de preuve n'est pas une preuve d'absence. Inverser le fardeau de la preuve pour bien prouver l’équivalence (non un problème expérimental).
Test d'équivalence: •Calculer la différence entre les résultats obtenus par les deux méthodes et l'intervalle de confiance associé à cette différence (Christensen 2007). •Méthodes équivalentes si intervalle de confiance englobe zéro et à l'intérieur des bornes préalablement sélectionnées. •Bornes: impact majeur sur le résultat final, identifiées a priori.
•Christensen E. (2007). Methodology of superiority vs. equivalence trials and non-inferiority trials. Journal of Hepatology. 46:947–954 •Greene WL, Concato J, Feinstein AR. (2000). Claims of equivalence in medical research: are they suported by evidence? Ann Intern Med. 132:715-722 •Le Henanff A, Giraudeau B, Baron G, Ravaud P. (2006). Quality of Reporting of Noninferiority and Equivalence Randomized Trials. JAMA. 295:1147-1151
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Données analysées Sept érables à sucre scannés par lidar terrestre avant d’être récoltés et scannés par caméra - laser portable (billots de 2.54 m).
Deux analyses distinctes: •Analyse 1: chacun billot gardé indépendamment. Taille de l’échantillon = 34. •Analyse 2: les volumes des billots sommés ensemble pour obtenir une valeur unique par arbre. Taille de l’échantillon = 7.
Deux extrants d’Optitek testés: •volume total des billots (dm3) •volume de sciage simulé (pmp). La détermination du seuil de différence acceptable a été tiré de Weiskittel et Li (2012): erreur de 8.94% (7% pour l’ensemble pin rouge et érable à sucre par Hopkinson et al 2004).
Weiskittel A, R Li (2012). Development of regional taper and volume equations: Hardwood species. University of Maine, School of Forest Resources, Orono, ME 04469. Internal Report, 11 p Hopkinson C, L Chasmer, C Young-Pow, P Treitz. 2004. Assessing forest metrics with a ground-based scanning lidar. Can. J. For. Res. 34: 573-583.
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Volume total Volume de sciage
Log du volume (dm3)- méthode destructive
Lo g
du v
ol um
e (d
m 3 )
Lo g
du v
ol um
e (d
m 3 )
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Résultat: test Billots indépendants Test de Student Volume total t33 = 0.1185, =0.9064 Volume de sciage t33 = 0.4724, =0.6404
Billots sommés par arbre Volume total t6= 0.2346, =0.8223 Volume de sciage t6= -0.0658, =0.9496
Billots indépendants Billots sommés par arbre
Différence moyenne (log)
Différence moyenne (log)
Différence moyenne (log)
Différence moyenne (log)
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Conclusion
Deux principales sources d'erreurs impliquées dans la comparaison : 1.Erreur de reconstruction d'arbres dans la placette d'échantillonnage des scans lidar terrestre sur stations différentes dans la placette (erreur absente dans la méthode destructive du laser portable) 2.Erreur de superposition des images 3D -laser portable avec les images 3D -lidar terrestre.
Malgré ces erreurs, le sciage simulé basé sur le lidar terrestre (méthode non destructive) est très similaire au sciage simulé basé sur la méthode destructive.
Ce résultat : 1.Rend possible l'application d’Optitek en forêt par son lien direct avec le lidar terrestre (e.g. Focus 3D): avantage de la méthode non destructive. 2.Contribue à la justification de l’application opérationnelle du lidar terrestre en inventaire forestier.
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Conclusion Justifications de l’application opérationnelle du lidar terrestre en inventaire
forestier 1. Extraction automatique des paramètres dendrométriques indépendante de la
subjectivité de la méthode manuelle 2. Comparaison directe de mesures répétées à différents moments, sur des
positions identiques (inventaires répétés manuellement peuvent varier considérablement)
3. Grande base de données numérisées des peuplements pour répondre à un large éventail de besoins: a) Évaluer la réussite de la régénération naturelle des essences cibles (algorithme d’évaluation automatisée de la distribution relative de la lumière intercepté par les parties ligneuses). b) Analyser les changements de l'état du peuplement c) Produire les modèles de croissance d’arbre dépendants de la distance requis pour optimiser l’éclaircie et déterminer la valeur du bois à récolter.