Apport des données LIDAR aéroportées pour la caractérisa5on du linéaire boisé en paysage agricole Jean Nabucet, Laurence Hubert-‐Moy Séminaire LIDAR et milieux naturels Caen Avril 2014 Apport des données LIDAR aéroportées pour la caractérisa5on du linéaire boisé en paysage agricole à Contexte de l’étude La haie remplit de nombreuses fonc8ons: -‐ Fonc'ons écologiques : -‐ circula'on des espèces, -‐ espace refuge, -‐ rôle sur la qualité de l’eau … -‐ Fonc'ons clima'ques (brise-‐vent, …) -‐ Fonc'ons économiques (filière bois-‐énergie …) -‐ Fonc'ons sociales (modes de ges'ons, pra'ques …) Séminaire LIDAR et milieux naturels Caen Avril 2014 Apport des données LIDAR aéroportées pour la caractérisa5on du linéaire boisé en paysage agricole à Probléma8que de l’étude à Les données de télédétec8on présentent un réel intérêt pour l’iden8fica8on des haies à différentes échelles (arbre, haie, réseau) à Les cartes des haies dérivées des données de télédétec8on sont obtenues en grande majorité à par8r de données en 2D (digitalisa8on , segmenta8on) à Quel sont les apports des données de télédétec8on en 3D pour l’iden8fica8on et la caractérisa8on des haies? Séminaire LIDAR et milieux naturels Caen Avril 2014 Apport des données LIDAR aéroportées pour la caractérisa5on du linéaire boisé en paysage agricole à Approche 2D : Evalua'on des données de télédétec'on à très haute résolu'on spa'ale pour la cartographie du réseau de haies IMAGES BRUTES LIDAR (0.25 M) ORTHO (0.5 M) KOMPSAT (1 M) SPOT 5 (5 M) à Détec'on de l’emprise spa'ale de la haie ASTER (15 M) IRS LISS (23 M) Vannier et al., 2010 Séminaire LIDAR et milieux naturels Caen Avril 2014 Apport des données LIDAR aéroportées pour la caractérisa5on du linéaire boisé en paysage agricole à Objec8fs: Evaluer les données LIDAR pour la caractérisa8on du réseau de haies à échelle fine à Développer une méthodologie reproduc8ble pour l’analyse morphologique de la haie à Evaluer le 3D pour la cartographie de l’hétérogénéité interne à la haie à Réaliser une évalua8on fonc8onnelle de la haie à par8r de variables dérivées des données LIDAR Séminaire LIDAR et milieux naturels Caen Avril 2014 Apport des données LIDAR aéroportées pour la caractérisa5on du linéaire boisé en paysage agricole à Site d’étude La Zone Atelier Armorique : -‐ 150 Km² -‐ fort gradient de paysage Séminaire LIDAR et milieux naturels Caen Avril 2014 Apport des données LIDAR aéroportées pour la caractérisa5on du linéaire boisé en paysage agricole à Données LIDAR Caractéris'ques du vol: Parameter Scan angle AircraR velocity Flying al'tude Pulse Rate Frequency Scan rate Mean point density Horizontal accuracy Ver'cal accuracy Acquisi'on day Value 28 110 1330 150000 54 4.0 0.3 0.12 05/04/2009 Unit Degree Kts Meters Hertz Hertz Points/square m. Meters Meters Dd/mm/yyyy Séminaire LIDAR et milieux naturels Caen Avril 2014 Apport des données LIDAR aéroportées pour la caractérisa5on du linéaire boisé en paysage agricole à Données terrain Mesures effectuées: -‐ 15 haies échan'llonnées -‐ 55 photographies hémisphériques (Canon EOS 7D avec capteur APS-‐C) Métriques calculées: -‐ Sur la largeur de la haie -‐ Propor'on de ciel et de branches -‐ Nombre de patchs de ciel -‐ Nombre de couples ciel/branches -‐ Hetérogénéité de structure -‐ Grain -‐ De chaque côté de la haie -‐ idem Séminaire LIDAR et milieux naturels Caen Avril 2014 Apport des données LIDAR aéroportées pour la caractérisa5on du linéaire boisé en paysage agricole LIDAR data (Intensity, MNT, Cloud point) Step1 -‐ 2D SD, MS (Intensity, MNT) Intensity < 20 MNE > 1m No- hedgerows Step 2 -‐3D à Méthodologie Validation (Kappa Index) Step 3 -‐ Metrics Density hedgerows Hedgerows Opening Extraction cloud point Z normalization (Zvalue –MNT) Filter > 0.5m Density Azimuthal normalization (E/W) Orthogonal projection Stratification Hedgerow Opening Axis modification (x,y,z ó x,z,y) Right Hedgerow Opening Left Cylindric projection Right Stratification Left Séminaire LIDAR et milieux naturels Caen Avril 2014 Apport des données LIDAR aéroportées pour la caractérisa5on du linéaire boisé en paysage agricole à Step 1 : Traitements en 2D LIDAR data (Intensity, MNT, Cloud point) Step1 -‐ 2D No- hedgerows SD, MS (Intensity, MNT) no Intensity < 20 MNE > 1m Validation (Kappa Index) Yes hedgerows à Approche orientée-‐objet: (e-‐Cogni8on) -‐ Segmenta'on « contrast split » -‐ Segmenta'on « Mul'-‐résolu'on » à Paramètres u8lisés: -‐ Intensité -‐ MNE Séminaire LIDAR et milieux naturels Caen Avril 2014 Apport des données LIDAR aéroportées pour la caractérisa5on du linéaire boisé en paysage agricole à Step 2 : Traitements en 3D à Normalisa8on en Z -‐ Réalisa'on MNT « neioyé » (qualité de la classifica'on sol et sur-‐sol très variable) -‐ Seuillage de 50 cm en Z Objec8f: Rendre comparables les haies entre elles à Normalisa8on azimutale -‐ Azimut calculé par la méthode des moindres carrés -‐ Valeur de X centrée à 0 Objec8f: Automa8ser les traitements à Rota8on sur l’axe des X à Projec8ons: -‐ Orthogonale : ax + by + cz + d = 0 -‐ Projec'on cylindrique Objec8f: Analyser la structure de la haie sous différents angles Séminaire LIDAR et milieux naturels Caen Avril 2014 Apport des données LIDAR aéroportées pour la caractérisa5on du linéaire boisé en paysage agricole à Step 3 : Calcul de métriques à Densité : -‐ Densité de points en X, Y -‐ Densité de points X,Z à Ouverture : -‐ Plan cartésien -‐ Pourcentage d’ouverture -‐ Approche par strate Permet de mesurer la perméabilité de la haie dans son ensemble -‐ « Plan » cylindrique -‐ Pourcentage d’ouverture -‐ Approche par strate Permet de mesurer le degré d’ouverture de la canopée ou encore l’hétérogénéité de la structure Séminaire LIDAR et milieux naturels Caen Avril 2014 Apport des données LIDAR aéroportées pour la caractérisa5on du linéaire boisé en paysage agricole à Résultats à L’extrac8on surfacique des haies à par8r de données LIDAR donne de très bons résultats (Kappa > 0.95) à Le LIDAR permet une représenta8on beaucoup plus fine de la haie dans l’ensemble de ses dimensions (X,Y ; X,Z) Séminaire LIDAR et milieux naturels Caen Avril 2014 Apport des données LIDAR aéroportées pour la caractérisa5on du linéaire boisé en paysage agricole à Résultats à L’extrac8on surfacique des haies à par8r de données LIDAR donne de très bons résultats (Kappa > 0.95) à Le LIDAR permet une représenta8on beaucoup plus fine de la haie dans l’ensemble de ses dimensions (X,Y ; X,Z) LIDAR Nb de couple ciel/branche à 1er résultats promeheurs sur la cartographie de l’hétérogénéité de structure de la haie mais de réelles difficultés à confronter aux données de terrain La ques'on à se poser est : qu’est ce qu’on compare entre le terrain et le LIDAR? 350 R² = 0,62041 300 250 200 150 100 50 0 0 10000 20000 Terrain 30000 Séminaire LIDAR et milieux naturels Caen Avril 2014 Apport des données LIDAR aéroportées pour la caractérisa5on du linéaire boisé en paysage agricole à Limites -‐ Problème posé par la densité (trop dépendant des condi'ons d’acquisi'on) -‐ Problème posé par l’approche par moindres carrés par'culièrement pour la projec'on cylindrique à Perspec8ves -‐ Squeleksa8on du nuage de points pour affiner le « plan » de projec8on -‐ Tester du LIDAR Fullwave -‐ Mehre en rela8on les variables issues du LIDAR avec des jeux de données espèces Séminaire LIDAR et milieux naturels Caen Avril 2014 Merci de votre aAen5on Séminaire LIDAR et milieux naturels Caen Avril 2014
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