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Détection automatisée du réseau routier forestier préexistant en forêt boréale à l'aide du LiDAR aéroporté et de données optiques Sentinel-2

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Abstract

Les routes forestières sont essentielles pour l’aménagement forestier durable, il est important pour les gestionnaires des forêts de détenir l’information adéquate du réseau routier pour une meilleure gestion dans leur prise de décision. Ce projet vise à élaborer une méthode de détection et de caractérisation automatisée du réseau routier préexistant en forêt boréale à l’aide du LiDAR aéroporté à 1 mètre de résolution spatiale, puis de l’optique Sentinel-2 à 1 mètre de résolution spatiale et de la fusion de deux. Le but étant non seulement d’estimer la contribution individuelle de chaque donnée, mais aussi de compléter les informations morphologiques sur les routes forestières afin de mettre à jour les bases de données géographiques disponibles, à partir d’un processus de détection automatique par télédétection. En effet, les bases de données disponibles sont sujettes des incohérences dues aux problèmes liés à la structuration des données reflétant la réalité de terrain ainsi que des limitations sur le géoréférencement qui affectent la prise de décision adéquate sur l’ensemble du territoire forestier. Avec l’essor de la technologie de produits de télédétection et de systèmes d’information géographique, nous proposons dans cette étude, une approche de classification basée automatique sur les objets pour l’identification et la caractérisation automatique des chemins en forêt boréale. En définitive, trois approches de détection et caractérisation des routes seront générées selon la donnée d’entrée (LiDAR, Sentinel-2 et la fusion de deux) pour chacun de trois secteurs d'étude situé au Québec. La segmentation multi-résolution sera appliquée aux trois approches précédentes et les objets linéaires seront construits de manière itérative en objets linéaires routes par utilisation supplémentaire de la segmentation basée sur la différence spectrale. Les objets linéaires routes seront ainsi classifiés en réseau routier à base d’un jeu des règles, définissant ainsi le processus de la classification orienté objet. Les données des composantes morphologiques des routes (largeur de l’emprise, pente longitudinale et catégorie de la route) seront extraites du réseau routier pour servir de caractérisation automatique des chemins forestiers en trois catégories de largeur de l’emprise (étroite, moyenne et large). Cette approche méthodologique pourrait minimiser les incohérences d’informations retrouvées dans les outils cartographiques actuellement disponibles (Routard) et contribuerait à la documentation sur la morphologie (qualité de l’informations sur la géométrie) des données routières disponibles. L’évaluation de la qualité de la classification sera validée à l’aide des données de terrain d’un dispositif expérimental en utilisant un GPS de précision et des données historiques de la base de données routière du MFFP du Québec. Les résultats obtenus seront présentés sous la forme d’une couche vectorielle dans une base de données d’information géographique pour un territoire d’étude.
Détection automatisée du réseau routier forestier préexistant en forêt
boréale à l’aide du lidar aéropor
Lievin NKUBA KASANDA UQAT, Osvaldo Valeria UQAT, Richard Fournier UdeS
Base de données des routes du MFFP « Routard » :
Développée à partir des données de différents
acteurs forestiers (différentes bases de données
= différentes structures => incohérence des
données).
Manque de données de couverture de
l’ensemble du réseau routier => Compléter et
connecter les tronçons de routes orphelines.
Manque d’informations géométriques du
réseau routier => Amélioration de la qualité
géométrique de Routard.
Problématique contexte
Développer à l’aide du LiDAR aéroporté et des données satellitaires, une méthode de détection
automatisée du réseau routier forestier en forêt boréale. Pour 1) réduire les incohérences de la base
des données Routard et 2) améliorer la qualité géométrique des informations routières disponibles.
Objectif
Méthodologie Résultat attendu
Satellite : sensible à la végétation
LiDAR : capable d’acquérir les
données sous le couvert végétal
Zone d’étude : forêt boréale aménagée du Québec
Données : MNT 1m et Optique 14m
Classification orientée objet :
Validation de réseau routier détecté : Routard, Terrain et
Matrice de confusion
Extraction automatique du
réseau routier forestier
Amélioration des
informations dans la base
des données disponible
Source : https://images.google.com/
Badrinarayanan et al., 2015
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