Batistin BourCentre d'enseignement et de recherche en foresterie de Sainte-Foy | CERFO · Geomatics
Batistin Bour
B.Sc Biology - M.Sc Geomatics
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Introduction
I am currently working at the Centre d'Enseignement et de Recherche en Foresterie (CERFO) as remote sensing forestry researcher. My research interests are forest ecology, with geomatics technologies such as LiDAR. Current projects aim tree species detection, wildlife habitat caracterization and UAV based forests inventory.
Education
July 2017 - March 2020
August 2016 - November 2016
September 2012 - March 2016
Publications
Publications (16)
Increase in forest disturbance due to land use as well as climate change has led to an expansion of young forests worldwide, which drives global carbon dynamics and timber allocation. This study presents a method that combines a single airborne LiDAR acquisition and time since harvest maps to model height growth of post-logged black spruce-dominate...
À ce jour, les données géospatiales sur les chemins forestiers récents sont mises à jour ponctuellement par photo-interprétation ou par tracés GNSS. Cette donnée est cependant imprécise due aux limites de techniques de photo-interprétation (échelle d’analyse, donnée utilisée, subjectivité, etc.) ou la qualité du système GNSS. La donnée est sous for...
Ce rapport présente une nouvelle méthode de détection et de dénombrement de monticules de plantation par intelligence artificielle. L'utilisation de l'apprentissage profond, notamment les réseaux de neurones à convolutions, a permis le développement d'une méthode précise et reproductible pouvant être utilisée directement en industrie pour l'aide à...
Increase in forest disturbance due to land use as well as climate change has led to an expansion of young forests worldwide, which affects global carbon dynamics and forest management. In this study, we present a novel method that combines a single airborne LiDAR acquisition and historical harvesting maps to model height growth of post-logged black...
La gestion opérationnelle des forêts rend nécessaire la prédiction de la croissance des arbres après perturbation ou récolte sylvicole pour estimer la productivité à l’échelle du paysage. L’indice de qualité de site (IQS) est un des outils utilisés à cette fin, en prédisant une hauteur à 50 ans. Les perturbations majeures induisent un rajeunissemen...
Conférence lors du Cooloque du Centre d'étude de la forêt 2019
Affiche présentée lors du concours d’affiches universitaires Gustave-Clodomir-Piché, lors du Carrefour Forêt 2019 (MFFP)
Présentation de la réalisation du projet, de résultats préliminaires et de perspectives relatives à l'utilisation du LiDAR en foresterie au Québec.
Présentation projet maîtrise format short talk
Projects
Projects (4)
Développement d'algorithmes d'intelligence artificielle et d'outils automatiques pour la télédétection forestière
In this project we present a novel method that combines a single airborne LiDAR acquisition and historical forestry maps to model the height growth, density, and wood volume of boreal forest landscapes. The goal of this project is to provide to forest managers a tool to accurately evaluate wood supply and forest growth across large remote areas affected by fires and logging.
This study aim to take advantage of airborne LiDAR data to obtain information on young forest (Black spruce - Picea marianna) stand derived from fire and logging, in the boreal forest in Québec (Canada). The stands characteristics, once put together, would allow a better understanding of the growth trends. Particular attention is given to stands height growth. With a better knowledge on those young stands, height predictive models can be made to improve the planning capability of the forest managers.
