Specification of technical parameters and sampling strategy for the design of new lidarsensors dedicated to forest mapping

Les forestiers ont besoin d'outils permettant de cartographier les essences, la hauteur, la structure ou la biomasse des peuplements. Même si le lidar aéroporté (light detection and ranging, détection et télémétrie par laser) ne permet pas de mesurer l'ensemble de ces variables, il permet d'accéder aux hauteurs et à la biomasse de manière rapide, précise et surtout spatialisée sur de grandes surfaces. Cependant, les lidars aujourd'hui utilisés en forêts n'ont pas été conçus spécifiquement pour étudier la végétation, et l'ajustement de leurs caractéristiques techniques est supposé permettre d'améliorer la précision des mesures. L'objectif de cette thèse est de déterminer des configurations de capteurs lidars dédiés à l'étude de la végétation forestière, et de proposer des méthodes d'extraction de paramètres forestiers adaptés aux différentes configurations. La capacité de différentes résolutions (taille d'empreinte et échantillonnage spatial), longueurs d'onde et modes d'enregistrement du signal retour à mesurer des paramètres forestiers (hauteurs et densité d'arbres, taille des couronnes et indirectement volume et biomasse) a été évaluée. Les études ont été menées de l'échelle de l'arbre jusqu'à celle du peuplement, sur des données expérimentales ou simulées. Dans une première partie, des méthodes de traitement de données lidars aéroportés classiques (scanneur, largeur du faisceau décimétrique, 5 mesures/m², laser proche infrarouge) ont été développées pour estimation la biomasse d'arbres individuels. Dans cette étude, l'apport de nouvelles données dites "full-waveform" (enregistrement du signal complet) a été démontré par rapport aux traditionnelles données multiéchos (extraction des échos les plus significatifs). Dans une seconde partie, une expérimentation avec un prototype lidar du Commissariat à l'Énergie Atomique (CEA) embarqué sur un ULM a été réalisée (profileur, largeur de faisceau de 2,4 m, espacement de 2,4 m entre deux mesures successives le long de la ligne de vol, laser ultraviolet). Sans permettre des mesures d'arbres individuels, cette configuration de capteur a permis d'étudier les variations de la structure des arbres à l'intérieur d'une placette forestière (30 m de diamètre). En validant l'utilisation d'un laser ultraviolet pour l'étude de la végétation, les résultats de cette expérience permettent d'envisager le développement de capteurs bifonctions atmosphère/végétation. Dans une troisième partie, des signaux lidars à larges empreintes (plusieurs dizaines de mètres au sol) ont été simulés par agrégation de signaux lidars aéroportés classiques. Une méthode de modélisation permettant d'étudier la dynamique supposée d'un signal lidar satellitaire dans différents types de forêts a été proposée. Elle apporte des informations utiles à la calibration de l'énergie à émettre pour une future mission satellitaire dédiée à la cartographie de forêts. Le principal problème avec les données à larges d'empreintes est la forte influence de la topographie sur la précision des mesures de hauteurs d'arbres en zones pentues. En conséquence, une méthode de correction de cet effet a été élaborée, permettant ainsi de mesurer les hauteurs d'arbres avec une précision jusqu'alors inenvisageable. Cette méthode a de plus ouvert de nouvelles perspectives dans l'estimation de la topographie sous la forêt, à partir de données lidars à larges empreintes.Foresters need tools to map the tree species, tree heights, stand structure and biomass. Although the airborne lidar (Light detection and ranging) technology does not give access to all these variables, it can provide quick, accurate and spatially explicit measurements of tree heights and biomass over large surfaces. However, lidar systems currently used have not been specially designed to performed vegetation studies. The adjustment of the technical characteristics of such systems is expected to improve the accuracy of retrieved forest parameters. Consequently, the objective of this thesis is to determine configurations of lidar sensors dedicated to the study of forest vegetation, and to propose methods designed to extract forest parameters depending on the different configurations. The ability of different resolutions (footprint size and spatial sampling), wavelengths and sampling modes of the backscattered signal to measure forest parameters (canopy height and density, crown size and also volume and biomass) was evaluated. The studies were conducted from tree to stand level, on experimental or simulated data. In a first part, we developed methods to process classic airborne lidar data (scanner system, tens of centimeter footprint, 5 measurements/m², near-infrared laser) for the estimation of the biomass of individual trees. In this study, we demonstrated the contribution of new data called "Full-waveform" (recording the entire signal) compared to traditional multi-echoes data (extraction of the most significant echoes). In a second part, we performed an experiment using a Comissariat of Energy Atomique (CEA)'s lidar prototype onboard an ultra-light aircraft (profiler system, 2.4 m footprint, 2.4 m spacing between two measurements along the flight line, ultraviolet laser). Such a configuration did not allow to measure individual trees, but we were able to study variations in forest structure at the plot level (30 m diameter). Having demonstrated the ability of an ultraviolet lidar to perform vegetation studies, this sensor opens the way to the development of bi-functional lidar for both atmosphere and vegetation remote sensing. In a third part, large footprint lidar signals (tens of meters on the ground) were simulated from the aggregation of classical airborne lidar signals. We proposed a method for modeling the signal dynamics of satellite lidars in different forest types, in order to calibrate the energy to emit for a future space-borne mission. The main problem with large-footprint size is the strong influence of topography on accurate measurements of tree heights in steep areas. We consequently developed a method to correct this effect, thus increasing the accuracy of tree height retrieval. This approach also opened new perspectives in topography assessment from large-footprint data in forest environments