Plantes, Peuplements et Paysages

Modèles et Méthodes

Changements d'Échelles

Plantes, Peuplements et Paysages

Modèles et Méthodes - Changements d'Échelles

Daniel Auclair, INRA EFPA – UMR AMAP

F. Houllier, C. Meredieu, P. Dreyfus, JF Dhôte (INRA - EFPA)

F. Boudon ( Cirad , INRIA Virtual Plants)

F. Goreaud, B. Courbaud (Cemagref)

et al.

Sur la base de travaux de …

P. de Reffye, P.H. Cournède (INRIA Digiplante, ECP, Cirad)

P. Couteron (IRD), F. de Coligny (INRA), H. de Foresta (IRD), C. Gaucherel (INRA), S. Griffon (CIRAD), P. Heuret (INRA), M. Jaeger (INRIA et CIRAD), M. Laurans (CIRAD), R. Lecoustre (CIRAD), J.F. Molino (IRD), F. Munoz (UM2), R. Pélissier (IRD), C.Proisy (IRD), D. Sabatier (IRD), A. Stokes (INRA), G. Vincent (IRD)

ODPP

Introduction: modèles pour la gestion forestièrePourquoi s'intéresser à l'architectureDensité des peuplements – PlasticitéVolume de données – SimplificationCouplage de modèles dendrométrie – architecturePaysagesConclusion

Plantes, Peuplements et PaysagesModèles et Méthodes - Changements d'Échelles

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

• Hauteur H

• Diamètre D, surface terrière G

• Nombre d'arbres N

• Volume V

1

2

3 4 5

Gestion forestière Gestion forestière Modèles pour le sylviculteurModèles pour le sylviculteursimples (simplistes)simples (simplistes)

Modèles pour le sylviculteurModèles pour le sylviculteur

âge (an)0

10

20

30

0 10 20 30 40 50

hauteur dominante (m)

3

21100 exp1)station()( tth

Gr

h100

))(()( 100 thftG Gr

peuplement du densitéla à réponsedensité

terrièresurface-hauteur couplageâgestation, 100

RED

hPOT

REDPOTG

lndg, r

ln Nr

V = f x d2 x H

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

Gestion forestière Gestion forestière … … forêts hétérogènesforêts hétérogènes

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

(x,y)

Gestion forestière Gestion forestière … forêts hétérogènes… forêts hétérogènes

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

F. Goreaud

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

Qualité du boisQualité du bois

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

prendre en compte l'architectureprendre en compte l'architecture

Peuplements "virtuels"Peuplements "virtuels"

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

E. Costes, A. Polo

Rayon de densité =

0.66 1 4

Prise en compte de la densitéPrise en compte de la densité

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

Coudurier et al 1994,Barczi et al 1997 Godin et al 2002

Volume de données - simplificationsVolume de données - simplifications

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

Boudon et al. Fractals 2006

Volume de données - simplificationsVolume de données - simplificationsVolumes englobants - enveloppes convexes

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

Exemples de simplification multi-échelle d’une couronne de noyer

branches

axes

couronne

poussesn = 474

n = 398

n = 50

n = 1

Parveaud, Boudon

Volume de données - simplificationsVolume de données - simplifications

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

Boudon et al. Eurographics 2003

Volume de données - simplificationsVolume de données - simplificationsenveloppes asymétriques

REFIG 2007

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

S1S4

S3

S2

Le temps mis pour simuler la plante est seulement proportionnel aux âges chronologiques et physiologiques.

Volume de données - simplificationsVolume de données - simplifications

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

Organogénèse : factorisation par sous- structures grâce aux âges physiologiques

• Différentes échelles d’analyse et de représentation de la plante : biomasses agrégées par compartiments à différents niveaux.

0: Plante “Cumulée”

-Masse du compartiment feuille

-Masse du compartiment entre-noeud

-Masse du compartiment fruit (ou fleur)

-Masse du compartiment cernes (éventuellement)

Feuilles

Fruits

Entre-noeuds

Cernes

1: Plante “Sucette”

-Le tronc est détaillé par UC

-Les axes sont tous regroupés

(PA)

2: Plante “Hochet”

-Le tronc est détaillé par UC

-Les axes sont regroupés par zone branchée (PA)

3: Plante Complète

- Les compartiments de biomasse sont détaillés au niveau de l’organe.

Volume de données - simplificationsVolume de données - simplifications

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

Pp3 sous Capsis AMAPsim

C. Meredieu et al. 2004

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

Couplage de modèles dendro-archi

4

4. Compute AMAPsim trees

3

3. Adjust AMAPsim simulations from Capsis parameters

AM

AP

sim

Capsis

1

1. Simulation in Capsis module

2. Stand size constraints and stand/tree properties

2

5. Provide Capsis with Architectural and tree size measurements

5

Synthetic description of the connections

C. Meredieu et al. 2004

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

3

3. Adjust AMAPsim simulations from Capsis parameters

AM

AP

simManaging the constraints under AMAPsim

C. Meredieu et al. 2004

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

• Total stem heightG&Y = site fertility 3D Architecture = combining number of internodes and length of internodes

• Diameter at breast heightG&Y = site fertility, density3D Architecture = number of leaves via number of internodes combined with diffusion coefficient

• Crown sizeG&Y = stand density 3D Architecture = branches not longer than the ray cylinder

Preliminary results: Maritime Pine

0

200

400

600

800

1000

1200

0 10 20 30 40 50 60

DBH

Bio

ma

ss

e t

ota

le (

kg

)

Données mesurées

modèle dendrométrique

simulation 40ans

simulation 25 ans

First step of validation of 3D simulated trees

C. Meredieu et al. 2004

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

Gestion forestière Gestion forestière … … autautrres aspectses aspects

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

Gestion forestière Gestion forestière … … autautrres aspectses aspects

Modélisation des paysagesModélisation des paysages

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

Scenario

B: B: Clim Ch

Visualisation - landscape change

BREP – LOD - Multirésolution

Modélisation des paysagesModélisation des paysagesVisualisation - simplification

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

Feuillage :fusion / décimation

X.P. Zhang et al., 2006

Branches : Modèle analytique multirésolution

X.P. Zhang, M. Jaeger, 2006

Plongement de plantes simulées dans un espace discret régulier (voxel) avec un label, et des attributs (biomasse, diamètre, couleur…)

Modélisation des paysagesModélisation des paysagesVisualisation - simplification

M. Jaeger, J. Teng, 2003

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

Modélisation des paysagesModélisation des paysagesSimulation de paysage "fonctionnel"

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

Basé sur les équations du modèle Greenlab

(cycle de l'eau, temps thermique)

M. Jaeger et al.

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion

Télédétection,changement d'échelle

Optique

LaserRadar

Echantillonnage

StratificationInterprétation

Para

mét

ragePréd

ictio

n

Validation

Paramétrage

Mesures de terrain,bases de données

Architecture

Cartes etmesures

Inventaires

Analyses, modèleset tests d'hypothèses

Structure 3-D

15

20

25

30

35

40

0 20 40 60 80

Relationperturbationdiversité

-diversité

Changements d'échellesChangements d'échelles

Introduction – Architecture – Densité – Simplification – Couplage – Paysages – Conclusion