Alignement des Cadres de Référence pour l'Inventaire Forestier Numérique
La précision des inventaires forestiers numériques repose sur l'alignement rigoureux des systèmes de référence spatiale. Cet article explore les défis et les méthodologies pour harmoniser les cadres de données entre les relevés topographiques historiques et les nouveaux modèles de canopée issus de la télédétection LiDAR.
Les Fondements de l'Alignement Cartographique
Au Québec, les données forestières proviennent de multiples sources institutionnelles : les unités d'aménagement territorial (UAT), les services de géomatique provinciaux et les campagnes de télédétection aérienne. Chacune utilise son propre système de coordonnées et ses modèles d'altitude, créant des discontinuités dans les jeux de données.
L'objectif de Carto-Forêt Signal Québec est de documenter et de normaliser ces référentiels. Nous analysons les paramètres de projection (ex. : MTM NAD83, UTM), les modèles numériques de terrain (MNT) et les corrections géodésiques nécessaires pour fusionner les couches d'information.
Indicateurs de Densité Ligneuse et Modèles de Peuplement
Un aspect crucial est la corrélation entre les indicateurs de densité ligneuse (obtenus par photogrammétrie) et les signaux de télédétection hyper-spectrale. Notre plateforme cartographie ces relations pour créer des modèles prédictifs de la structure forestière.
Par exemple, les variations de réflectance dans les bandes infrarouges permettent d'inférer la santé des peuplements et la biomasse, mais ces données doivent être recalibrées en fonction du système de référence du relevé terrain pour assurer leur validité spatiale.
Image illustrative : Couvert forestier analysé pour la densité ligneuse. Source : Pexels.
Coordination Institutionnelle et Documentation
La réussite de cet alignement dépend d'une coordination étroite entre les acteurs. Notre approche privilégie la création de métadonnées standardisées décrivant l'origine, la précision et les transformations appliquées à chaque jeu de données spatiales.
Cette documentation, accessible via notre portail, permet aux gestionnaires forestiers et aux chercheurs de comprendre les limites d'utilisation des données et de reproduire les analyses dans un cadre de référence unifié.
Perspectives et Développements Futurs
L'intégration de l'IA pour la détection automatique des incohérences entre référentiels est en cours de développement. L'objectif est de réduire le temps de traitement manuel et d'améliorer la précision globale des inventaires numériques.
La prochaine phase du projet se concentrera sur l'alignement des données temporelles, permettant de suivre l'évolution des peuplements forestiers sur plusieurs décennies dans un référentiel spatial stable.