Résumé :
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Les images à très haute résolution spatiale (THR) telles que les images Pléiades (50 cm en Panchromatique, 2m en multispectral) rendent possible une description fine de la structure forestière (distribution et dimensions des arbres) à léchelle du peuplement, en exploitant la relation entre la structure spatiale des arbres et la texture dimage quand la taille du pixel est inférieure à la dimension des arbres. Cette attente répond au besoin dinventaire spatialisé de la ressource forestière à léchelle du peuplement et de ses changements dus à la gestion forestière, à laménagement du territoire ou aux événements catastrophiques. Lobjectif est double: (1) évaluer le potentiel de la texture dimages THR pour estimer les principales variables de structure forestière (diamètre des couronnes, diamètre du tronc, hauteur, densité ou espacement des arbres) à léchelle du peuplement; (2) sur ces bases, classer les données image, au niveau pixel, par types de structure forestière afin de produire linformation spatialisée la plus fine possible. Les principaux développements portent sur lautomatisation du paramètrage, la sélection de variables, la modélisation par régression multivariable et une approche de classification par classifieurs densemble (Forêts Aléatoires ou Random Forests). Ils sont testés et évalués sur deux sites de la forêt landaise de pin maritime à partir de trois images Pléiades et une Quickbird, acquises dans diverses conditions (saison, position du soleil, angles de visée). La méthodologie proposée est générique. La robustesse aux conditions dacquisition des images est évaluée. Les résultats montrent que des variations fines de texture caractéristiques de celles de la structure forestière sont bien identifiables. Les performances en terme destimation des variables forestières (RMSE) : 1.1 m pour le diamètre des couronnes, 3 m pour la hauteur des arbres ou encore 0.9 m pour leur espacement, ainsi quen cartographie des structures forestières (82% de taux de bonne classification pour la reconnaissance des 5 classes principales de la structure forestière) sont satisfaisantes dun point de vue opérationnel. Lapplication à des images multiannuelles permettra dévaluer leur capacité à détecter et cartographier des changements tels que coupe forestière, mitage urbain ou encore dégâts de tempête.
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