Les étangs vernaux sont des milieux humides particuliers en raison de leurs nombreuses fonctions écologiques et de leur importance capitale dans le cycle vital de nombreuses espèces, notamment les amphibiens et les reptiles. Ils ne sont généralement pas considérés dans la planification du territoire étant donné leur état éphémère, leur isolement du réseau hydrologique et leurs faibles superficies (< 0,1 ha). Conséquemment, il est difficile de les protéger, d’autant plus qu’une méthode semi-automatisée et éprouvée n’existe pas à l’heure actuelle pour les identifier et les cartographier. Enfin, la présence d’une couverture forestière accentue la plupart du temps la difficulté d’identification de ces nappes d’eau temporaires.
Plusieurs méthodes conventionnelles peuvent être utilisées pour cartographier les étangs vernaux, telle la photo-interprétation fine. Cette dernière est toutefois laborieuse et relativement onéreuse et nécessite des prises de photos en absence de feuillage. Les méthodes semi-automatisées faisant appel à de nouvelles technologies, comme le LiDAR, sont très intéressantes à développer à l’échelle du territoire. Le LiDAR permet en effet d’avoir une résolution fine au niveau du sol, ce qui améliore considérablement le résultat des analyses hydrologiques.
Le mandat du présent projet est d’explorer les possibilités d’utilisation de cette technologie numérique pour l’identification des étangs vernaux. En raison de contraintes budgétaires, un site d’étude de seulement 100 ha a été retenu dans la MRC de Pontiac en Outaouais. Les dépressions de terrain où l’eau peut s’accumuler ont donc été identifiées grâce aux analyses LiDAR et cellesci ont été comparées aux étangs vernaux photo-interprétés sur le site d’étude. Les résultats obtenus démontrent que les analyses LiDAR identifient davantage d’étangs vernaux que par photo-interprétation : des 20 dépressions révélées par le LiDAR, seulement 6 ont été identifiées comme des étangs vernaux par la photo-interprétation. Par contre, tous les étangs vernaux photointerprétés ont été associés à une dépression délimitée par les analyses LiDAR.