Modèle de hauteur de canopée (CHM)
Le Canopy Height Model (CHM) est une couche raster haute résolution (1 mètre) qui représente la hauteur des arbres sous forme de surface continue. Chaque pixel du CHM indique la hauteur de la canopée par rapport à la topographie du sol sous-jacent. Les données LIDAR sont essentielles pour créer un CHM. La technologie LIDAR (Light Detection and Ranging) mesure avec précision l'élévation de différentes surfaces grâce aux impulsions lumineuses réfléchies par le sol. Les systèmes LIDAR génèrent de vastes ensembles de données de nuages de points 3D, permettant de cartographier divers types de surfaces et leur élévation. La précision et la qualité d'un CHM augmentent avec une densité de points plus élevée des données LIDAR.
La création d'un CHM est un processus complexe qui nécessite plusieurs étapes. Tout d'abord, les données LIDAR brutes sont collectées à l'aide de capteurs aéroportés ou terrestres. Ces données sont ensuite traitées pour filtrer les points de bruit et classifiées en fonction de leur retour, distinguant ainsi les points représentant le sol, la végétation et d'autres objets. Une fois cette classification effectuée, un modèle numérique de terrain (DTM) est généré pour représenter la topographie du sol nu. Ensuite, un modèle numérique de surface (DSM) est créé, représentant toutes les surfaces surélevées, y compris la végétation et les structures artificielles. Le CHM est alors dérivé en soustrayant le DTM du DSM, ce qui donne la hauteur relative de la canopée.
Que pouvez-vous faire avec les données du modèle de hauteur de la canopée (CHM) ?
Les dérivés de la canopée LIDAR, tels que l'ensemble de données CHM, aident les agences gouvernementales, les entreprises et les organisations à but non lucratif en fournissant des données précises et spatialement explicites sur la hauteur de la canopée des arbres à haute résolution pour exécuter un large éventail de fonctions de cartographie et d'analyse spatiale. Exemples d'applications :
- évaluation de l'ombre des arbres pour l'évaluation de l'énergie solaire
- évaluer les risques liés à la végétation pour les lignes électriques et autres infrastructures de services publics
- modélisation des paramètres forestiers tels que la classe de taille des arbres, la surface terrière, le volume, etc., en conjonction avec des données de terrain appropriées
- évaluer la charge de combustible et le risque d'incendie
- surveillance de l'exploitation forestière et de la récupération des forêts
- évaluer l'état des forêts dans les zones récréatives
- amélioration de la modélisation de la propagation des ondes radio en visibilité directe pour la planification sans fil
- évaluer la qualité de l'habitat pour la faune
- créer et analyser un inventaire forestier
- évaluer une visibilité précise dans les régions forestières à partir de points de surface du sol
- identifier les emplacements des arbres qui peuvent être admissibles à l'inclusion dans un registre des grands arbres
En résumé, le Canopy Height Model est un outil crucial pour la recherche et la gestion environnementale, offrant une représentation détaillée et précise de la hauteur des arbres, essentielle pour une multitude d'études et d'applications.
Notre approche
Chez Garab, nous combinons les données LIDAR avec des images haute résolution pour créer le Canopy Height Model (CHM). Notre processus commence par la collecte de données de nuages de points LIDAR, que nous utilisons pour générer un Modèle Numérique de Surface (DSM). Le DSM est construit à partir des premiers retours des impulsions LIDAR, représentant toutes les surfaces surélevées, y compris la végétation et les structures artificielles.
Ensuite, nous procédons à la création d'un modèle de surface au-dessus du sol. Pour cela, nous soustrayons les élévations de la terre nue du DSM, obtenant ainsi un modèle qui met en évidence uniquement les éléments situés au-dessus du sol, tels que les arbres et les bâtiments. Ce processus est crucial pour isoler les éléments d'intérêt dans notre étude de la canopée.
Pour affiner encore plus notre modèle, nous utilisons un système de classification basé sur les connaissances. Ce système nous permet de différencier avec précision la canopée des arbres des structures artificielles telles que les bâtiments. En appliquant des algorithmes de classification avancés et en intégrant des règles basées sur des caractéristiques connues des différentes surfaces, nous parvenons à distinguer ces éléments avec une grande précision.
Notre approche offre plusieurs avantages. En combinant des données LIDAR de haute densité avec des images haute résolution, nous obtenons un modèle extrêmement détaillé de la canopée. Cela permet d'améliorer la précision des analyses environnementales, telles que l'évaluation de la biomasse forestière, la surveillance de la santé des forêts, et la gestion des ressources naturelles. De plus, la capacité à différencier les arbres des structures artificielles est essentielle pour des applications urbaines, telles que la planification de l'urbanisme et l'étude de l'impact des espaces verts en milieu urbain.
En somme, l'approche de Garab pour créer le CHM est à la pointe de la technologie, combinant des techniques de collecte et d'analyse de données avancées pour fournir des modèles de canopée précis et utiles pour une multitude d'applications environnementales et urbaines.
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