LiDRGUI : un outil d'extraction de variables LiDAR pour décrire les structures forestières. Livrable n° 2 : Exemple d'utilisation pour la détection des forêts matures

[Departement_IRSTEA]Territoires [TR1_IRSTEA]SEDYVIN [ADD1_IRSTEA]Dynamique et fonctionnement des écosystèmesCette étude évalue les capacités du LiDAR à détecter la structure particulière des forêts matures. Elle teste l'intérêt de métriques spécifiques liées aux attributs de maturité : • Les métriques LiDAR caractérisant la distribution des hauteurs ou la taille des couronnes des arbres détectés, • Les métriques LiDAR caractérisant la répartition verticale de la végétation (stratification), • Les métriques LiDAR relatives à l'intensité des signaux retour. Les métriques retenues par les modèles pour estimer la maturité forestière sont les métriques calculées à l'échelle de l'arbre avec, o Conformément à nos hypothèses, un effet positif : De la densité des arbres les plus hauts (Treesup30_density) De la distribution des hauteurs (Tree_sdH) De la surface des couronnes (Tree_meanCrownSurface) o Contrairement à nos hypothèses, un effet parfois négatif de l'« ouverture du couvert » (TreeInf10.density, p.hmin) et une absence d'effet des métriques liées à l'intensité des signaux