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17. Caractérisation et cartographie des vieilles forêts et développer des fonctions d’estimation de volume pour les jeunes peuplements issus de traitement sylvicole à l’aide des données LiDAR aéroport&e

Responsable

 Osvaldo Valeria

Collaborateurs

 Maxence Martin, Nicole J. Fenton, Richard Fournier, Yan Boucher

Problématique

La gestion durable des paysages forestiers ne peut être atteinte qu’à la condition d’une connaissance très fine des caractéristiques de ces territoires. Ainsi, l’un des défis récurrents que doivent affronter les forestiers est celui de l’atteinte d’un équilibre entre la qualité et le coût des inventaires. Les inventaires basés sur les photographies aériennes souffrent de plusieurs limites, notamment d’une difficulté à bien identifier et différencier les vieilles forêts, c’est à-dire les peuplements multi-étagés à structure complexe par rapport aux peuplements à structure équienne. Les inventaires sont aussi déficients dans la caractérisation structurelle de jeunes peuplements issus de traitements sylvicoles.

Objectifs

L’objectif de ce projet est d’évaluer l’efficacité des relevés aériens LiDAR à identifier et discriminer les vieilles forêts boréales et de caractériser les fonctions d’estimation de volume pour les jeunes peuplements issus de traitement sylvicole au Québec.

Méthodologie

Des relations entre les variables structurelles de terrain et les variables dérivées du LiDAR seront analysées à travers des régressions linéaires et logistiques. Les modèles seront considérés valides en fonction de leur significativité (p<0.05), des caractéristiques des résidus (normalité) et de l’efficacité prédictive du modèle (R2, pseudo-R2, Receiver Operating Characteristics). Aussi, des analyses d’ordination et de regroupement (ex. k-means clustering) seront réalisées à partir des données dérivées du LiDAR de manière à déterminer si cette méthode d’inventaire permet d’identifier des structures homogènes des peuplements matures et aussi de jeunes peuplements dans les forêts boréales du Québec. La calibration et validation du modèle sera ensuite réalisée sur l’ensemble de placettes disponibles.

Retombées escomptées

Le projet proposé permettra d’améliorer la cartographie de la complexité de vieilles forêts ainsi que la description des attributs quantitatifs et identifiables pour les jeunes peuplements par l’usage des données Lidar et d’un modèle permettant l’extrapolation. Une meilleure identification des vielles forêts et une meilleure quantification du volume de jeunes peuplements issus de traitements sylvicoles permettra une meilleure planification de l’aménagement et une meilleure quantification des ces milieux pour contrer l’érosion de la biodiversité et alimenter les modèles de calcul de la possibilité forestière.

Applicabilité

Forêt boréale aménagée

Livrables

Osvaldo Valeria, Maurane Bourgouin-Couture, Nicole J. Fenton. Predictive mapping of bryophyte diversity associated with mature forests using LiDAR-derived indices in a strongly managed landscape. 2022. Ecological Indicator 136:108585
DOI : 10.1016/j.ecolind.2022.108585    

Carlos Cerrejon Lozano, Osvaldo Valeria, Maxence Martin. Complementary airborne LiDAR and satellite indices are reliable predictors of disturbance-induced structural diversity in mixed old-growth forest landscapes. 2021. Remote Sensing of Environment 267:112746
DOI : 10.1016/j.rse.2021.112746    

À venir

Avancement

En phase de démarrage (demande finale)

Organismes subventionnaires

 MFFP, Coopérative, CRSNG-Alliance (en évaluation), RYAM, résolu Produits forestiers

Financement annuel

200 776 $

Durée

2020-2025

Dernière mise à jour : 2022-04-03 07:27:41