Dans un contexte marqué par le réchauffement climatique et la nécessité de développer les sources d’énergies renouvelables, la tentation est forte de faire appel aux ressources inexploitées d’une forêt qui couvre plus de 28 % du territoire métropolitain (figure 1). Cependant la localisation ainsi que la quantification précise de l’exploitabilité de cet important gisement restent problématiques. C’est notamment le cas pour les massifs situés en zone de montagne où les difficultés d’accès handicapent considérablement la prospection et l’exploitation.

Le scanner laser aéroporté (en anglais LiDAR : light detection and ranging ou ALS : airborne laser scanning) est une méthode de télédétection active basée sur la mesure du temps de vol d’une impulsion laser (figure 2). Elle permet de modéliser de manière très précise (précision planimétrique et altimétrique de l’ordre de la dizaine de centimètres) les éléments de la surface terrestre.
Le scanner laser est embarqué à bord d’un aéronef dont la position et l’attitude sont enregistrées en continu par un récepteur GPS et une centrale inertielle. Le scanner émet vers le sol des impulsions laser à une fréquence très élevée (de l’ordre de 100 kHz). Pour chaque impulsion, l’angle d’émission et le temps écoulé jusqu’à réception de l’onde réfléchie sont enregistrés, ce qui permet de calculer a posteriori les coordonnées des réflecteurs. La possibilité pour le laser de pénétrer le couvert végétal peu dense permet de détecter les couches inférieures de la strate forestière voire même le sol. Un mécanisme de balayage latéral permet de scanner la surface située sous l’aéronef au cours de sa progression. On obtient ainsi un nuage tridimensionnel de points géoréférencés qui représentent les points d’interception des impulsions par les objets de la surface terrestre (figure 3).

Suite aux progrès rapides enregistrés ces dix dernières années tant au niveau du matériel que des méthodes de traitement, les données acquises par scanner laser aéroporté sont désormais utilisées pour la gestion commerciale de plantations dans les pays scandinaves. Cependant, le développement d’applications pour les forêts complexes de montagne fait encore l’objet d’un important travail de recherche.

Parmi les problématiques étudiées au Cemagref (groupement de Grenoble) figure la modélisation de chutes de bloc et la quantification du rôle protecteur des massifs forestiers. La technologie LiDAR était déjà utilisée pour créer des Modèles Numériques de Terrain (MNT) de haute précision (pas de 1 m) requis comme paramètre d’entrée pour des applications de simulation de chute de bloc comme RockyFor3D.
(http://www.esrifrance.fr/sig2008/CEMAGREF_Graphland.htm).
Il nous a paru intéressant d’essayer d’extraire, également du nuage de points, des informations sur la nature du couvert forestier à partir du Modèle Numérique de Surface (MNS).

Afin d’estimer le volume de bois exploitable, la démarche proposée consiste à :
-          calculer à partir du nuage de points géoréférencés LiDAR une image 2D (raster) de la hauteur du couvert forestier ;
-          rechercher sur cette image la position des sommets des arbres par des techniques classiques de traitement d’image ;
-          calibrer le résultat à l’aide de relevés terrain effectués sur une zone proche ;
-          estimer les volumes exploitables par analyse spatiale des zones en passe d’être exploitées et de la carte de localisation des sommets identifiés.
Les trois premières étapes sont réalisées sous Matlab. L’étape d’analyse spatiale est réalisée avec ArcInfo 9.2. Les opérations successives sont récapitulées sur la figure 4.

La société ayant réalisé l’acquisition LiDAR a fourni, pour une zone de 100 km² située en vallée de Chamonix, le MNT au pas de 1 m au format grid ASCII, ainsi que le nuage de points géoréférencés. Le nuage de points est pré-traité chez le fournisseur par un algorithme qui sépare les échos réfléchis par le sol de ceux provenant des éléments supérieurs (bâtiments, végétation). Le MNT est calculé par interpolation des points classés « sol » (figure 3).
Afin de conserver au maximum la continuité des houppiers, le MNS est créé en prenant pour valeur de chaque pixel l’altitude du plus haut point qu’il contient. L’interpolation de l’ensemble des points, incluant ceux qui se trouvent à l’intérieur du feuillage, aurait tendance à générer des irrégularités dans l’image. Les éventuelles valeurs manquantes sont calculées par un filtre médian.
Enfin l’image de la hauteur du couvert forestier ou Modèle Numérique de Canopée (MNC), est calculée comme la différence entre le MNS et le MNT (figure 5).

Un filtre passe-bas est appliqué au MNC pour lisser l’image et réduire les hautes fréquences liées aux branches et irrégularités du feuillage. Ensuite, au moyen d’une fenêtre glissante de taille variable, une image de même dimension que le MNC est créée, dans laquelle chaque pixel reçoit comme valeur la largeur du côté du carré le plus grand sur lequel il est maximum local. On obtient ainsi une représentation des sommets potentiels avec l’information sur la distance au plus proche voisin de hauteur supérieure.
La liste des sommets est ensuite extraite de l’image sous la forme d’une liste comprenant, pour chacun :
-          coordonnées planimétriques ;
-          valeur (hauteur en mètres) ;
-          distance au plus proche voisin de taille supérieure.

Sur une placette de référence de 50×50 m² située dans la zone d’acquisition LiDAR, les positions, hauteurs et diamètres de tous les arbres présents ont été relevés sur le terrain. Les sommets potentiels se trouvant sur cette placette sont extraits de la liste. Ensuite, un algorithme recherche le meilleur appariement entre les arbres et les sommets potentiels, selon plusieurs modalités de sélection (critères de hauteur et de distance au plus proche voisin de taille supérieure). La modalité de sélection donnant un compromis acceptable entre les taux de bonnes et fausses détections est retenue. Les sommets potentiels ne satisfaisant pas aux critères finaux sont retirés de la liste.

Afin d’estimer le volume exploitable d’une zone donnée, il est nécessaire d’établir des relations entre les différents paramètres dendrométriques des arbres (relation hauteur / diamètre par exemple). Pour ce faire, il est nécessaire de mener une campagne de relevés sur une zone proche de la zone que l’on veut estimer. En effet, les hauteurs et diamètres des arbres sont fonction de caractères stationnels qui varient rapidement, surtout en montagne où les variations d’altitude et d’exposition sont très marquées. La qualité de cette relation dépend également du nombre de relevés : le spectre des diamètres et des hauteurs doit être le plus large possible pour pouvoir appliquer la relation à tout type d’arbre.
Le peuplement situé sur la placette de référence mentionnée précédemment est une futaie irrégulière, où l’on rencontre toutes les classes de diamètre et de hauteur. L’inventaire des hauteurs et diamètres de tous les arbres permet de définir une relation hauteur / diamètre, appelée fonction allométrique (figure 7).
La relation est établie ici selon une formule du type :

Chaque sommet a été individualisé lors des étapes précédentes. A ce stade, la liste comprenant les coordonnées, hauteurs et distances au plus proche voisin est importée sous ArcInfo et le champ « diamètre » est calculé grâce à la relation allométrique précédente.
Le volume des bois (ou cubage) peut être estimé de multiples façons : il existe une multitude de tables, appelées tarifs, et de formules donnant le volume en fonction de certains paramètres dendrométriques. La manière la plus simple pour déterminer le volume d’un peuplement est d’utiliser les tarifs à une entrée. Ils donnent le volume en fonction du diamètre. Ils sont nettement plus simples à utiliser que les tarifs à deux voire trois entrées, mais sont un peu moins précis. Citons pour mémoire les tarifs Algan et tarifs Schaeffer, du nom de leurs inventeurs. Algan a élaboré 20 tarifs tels que le volume de l’arbre de 45 cm de diamètre augmente de 0.1 m³ d’un tarif au suivant. Le choix du numéro de tarif dépend donc du peuplement. Schaeffer a traduit mathématiquement les tarifs Algan afin d’obtenir l’équation suivante :

où V(D) est le volume de l’arbre de diamètre D, Vx le volume de l’arbre de 45 cm de diamètre choisi en fonction du tarif et D le diamètre de l’arbre à cuber.
Cette relation est appliquée aux diamètres calculés précédemment afin d’obtenir dans un nouveau champ le volume individuel de chaque arbre.

On dispose désormais d'une table contenant les coordonnées planimétriques, les distances au plus proche voisin de taille supérieure, les hauteurs, les diamètres et les volumes de chaque sommet d’arbre. Chaque point étant géoréférencé, des cartes de richesses de peuplement peuvent facilement être éditées. Le SIG permet de délimiter les secteurs homogènes du point de vue diamètre et volume.
En confrontant ces données avec les couches d’information sur l’emplacement des futurs chantiers d’exploitation, les volumes a priori exploitables sont d’ores et déjà connus. L’étude des parcelles attenantes aux limites du futur chantier peut aider le gestionnaire à modifier l’emprise du chantier : si une zone située à proximité de l’exploitation possède un volume important, on peut envisager de modifier les limites du chantier dans le but de mobiliser plus de bois en une seule opération. Dans le cas de coupes à câbles par exemple, décaler la ligne de quelques mètres ou degrés peut permettre de gagner un volume non négligeable et donc d’augmenter la rentabilité du chantier.

La figure 9 illustre cette possibilité. La ligne de câble et la zone tampon en rouge sont les limites du chantier d’exploitation définies a priori par le gestionnaire forestier. L’ensemble du processus a été lancé sur tout le secteur : calcul à partir des données LiDAR de la hauteur du couvert forestier, reconnaissance du sommet de chaque arbre, calibrage et calcul du volume exploitable. Le volume le plus important à exploiter dans la zone rouge se situe en aval et en amont de la ligne (taches sombres sur la figure 8). Sur 1120 m de longueur de câble, seuls 350 m sont concernés par d’importants volumes de bois. Le volume total sur pied estimé est de 1037 m³ sur toute la longueur du câble. La méthode développée a permis de proposer un autre tracé pour la ligne (tracé violet) : à partir du même point de départ et avec la même longueur de câble, on peut espérer exploiter un volume de 1701m³, soit 67% de plus qu’auparavant.
 

L’utilisation de données LiDAR, pour estimer le volume exploitable en forêt de montagne, présente un intérêt certain. Elle représente un gain de temps considérable par rapport aux longues phases de terrain requises pour caractériser les peuplements forestiers, tout en apportant une précision accrue. De plus, elle permet d’améliorer la rentabilité des opérations d’exploitation grâce à un regard extérieur à la vision parfois tronquée du terrain : l’estimation des volumes permet de délimiter les secteurs où les volumes sont les plus abondants et les plus homogènes sur l’ensemble d’une coupe et donc d’orienter les gestionnaires quant à l’emplacement des futurs chantiers d’exploitation forestière.
 
Deux principaux axes peuvent être envisagés pour affiner encore cette approche :
-          améliorer le taux de détection des arbres de sous-étage qui sont en partie masqués par les arbres dominants ;
-          automatiser le positionnement des lignes de coupe à câble par l’ajout d’un module d’optimisation de la rentabilité des chantiers, qui tiendrait compte de la ressource disponible et des contraintes topographiques d’implantation.