Utilisation d’images hyperspectrales en vue de générer une cartographie des espèces forestières de façon automatisée – Rapport final

Au Québec, la cartographie du territoire forestier est obtenue à partir de photo-interprétations d’images aériennes. La délimitation et la caractérisation des peuplements, par un photo-interprète, servent de base pour la planification et la compilation des inventaires forestiers terrain. Bien que cette approche fournit des résultats intéressants, elle reste fastidieuse et présente certaines limites pour caractériser les peuplements. Les compagnies forestières du Québec, dont Tembec (partenaire), utilisent les résultats de la photo-interprétation pour planifier les interventions sylvicoles lors du suivi de la certification forestière et pour participer aux enchères dirigées par le Bureau de mise en marché des bois. La qualité de l’information a donc un impact direct sur la qualité de la planification et les prévisions de coûts et de récolte des bois.

De nouvelles options sont donc recherchées afin d’améliorer la planification dans son efficacité, sa rapidité et ses coûts et pour participer aux enchères de manière plus éclairée. C’est dans ce contexte que le CERFO et le CGQ se sont alliés afin de réaliser ce projet de cartographie des essences forestières en intégrant une classification orientée-objet à partir d’images aériennes hyperspectrales. L’acquisition de ces images a été réalisée à l’été 2015, sur un territoire d’étude situé au Témiscamingue. Le système a été conçu à partir de trois capteurs (hyperspectral, RVB et thermique) et a permis d’obtenir une mosaïque d’images (80 bandes spectrales) sur une zone de 10,2 km2 . Les analyses statistiques ont permis de concevoir une bibliothèque de signatures spectrales pour 7 essences (érable à sucre (ES), bouleau jaune (BJ), chêne rouge (CR), pruche du Canada (PU), pin blanc (PB), thuya occidental (TO) et pin rouge (PR). Les analyses effectuées ont permis de réduire le nombre de bandes spectrales à 8 et une série d’indices spectraux a été créée dans le but de discriminer ces essences. Une clé dichotomique a été produite pour classifier chacune des essences étudiées.

L’approche orientée-objet a été privilégiée lors de la classification, de manière à classifier chaque arbre individuel/groupe d’arbres. La segmentation réalisée a permis de relever le défi de délimiter les arbres par essence, à la cime près. Les résultats de la classification ont démontré que l’identification de la plupart des essences concordait avec les zones d’entraînement (93 %) et de validation (65 %). Plus particulièrement, les espèces résineuses sont mieux différenciées entre elles que les espèces feuillues. Plus précisément, les indices utilisés ont permis de bien séparer la PU, le PB et le TO. Indépendamment, une photo-interprétation fine d’une portion du territoire d’étude a été réalisée par deux photo-interprètes. Des différences ont été observées en comparant ces produits, dont l’interprétation des essences qui dépend de l’expérience des photo-interprètes et de la connaissance du territoire. Quoique plusieurs différences méthodologiques de classification de peuplements aient été notées entre la photo-interprétation et la classification d’image, certaines corrélations ont pu être établies. Ce projet a donc confirmé le potentiel majeur d’une approche semi-automatisée pour réaliser une identification moins subjective et plus directe de l’essence. Plusieurs recommandations et pistes d’amélioration sont émises pour améliorer la classification des essences, tant au niveau de la photo-interprétation que du développement de l’imagerie hyperspectrale.

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