Caractérisation des structures forestières par lidar aéroporté pour l'évaluation de la ressource et le suivi de la biodiversité floristique

This thesis studies the development of new statistical models for forest structure assessment using lidar data. Lidar is an active remote sensing technology based on the analysis of a reflected beam of light. Incorporated into an airborne platform, it is used to describe forest stands on large areas in order to improve traditional forest inventories. Identification of new lidar variables to characterize the various components of forest structure made it possible to better reflect stand complexity. These variables helped to improve existing models used for resource mapping. Models have been validated on different forest types, characterized by various canopy structures. The influence of error sources on model prediction accuracy has been ranked in order to provide recommendations needed to optimize forest resources assessment from airborne lidar and associated forest inventories. Models have also been developed for biodiversity assessment by using lidar variables in order to describe forest structures. Dependence of floristic diversity and richness on the three-dimensional structure has been highlighted, confirming the potential of lidar for biodiversity study.Cette thèse traite du développement de nouveaux modèles statistiques pour la caractérisation des structures forestières à partir de données lidar. Le lidar est une technologie de télédétection active basée sur l'analyse d'un faisceau de lumière rétrodiffusé. Embarqué sur une plateforme aéroportée, il permet de décrire les peuplements sur de grandes surfaces afin d'améliorer les inventaires forestiers traditionnels. L'identification de nouvelles variables lidar pour caractériser les différents aspects des structures forestières a permis une meilleure prise en compte de la complexité des peuplements. Ces variables ont permis d'améliorer les modèles existants pour la cartographie de la ressource. Les modèles ont été validés sur différents types de peuplements, présentant des structures de complexités variées. Les différentes sources d’erreur qui affectent la précision de ces modèles ont été hiérarchisées afin de fournir des recommandations pour l'évaluation de la ressource par lidar aéroporté et les campagnes d’acquisitions de données associées. Des modèles ont aussi été développés pour l’évaluation de la biodiversité en intégrant de nouvelles variables lidar afin de décrire les structures forestières. La dépendance de la diversité et de la richesse floristique à la structure tridimensionnelle des peuplements a été mise en avant, confirmant le potentiel du lidar pour l’étude de la biodiversité