Estimation de la biomasse forestière du Brésil à partir des données LiDAR - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Access content directly
Master Thesis Year : 2019

Estimation de la biomasse forestière du Brésil à partir des données LiDAR

Abstract

Tropical forests are considered important stocks of carbon and biodiversity. LiDAR is a technology that quantifies forest biomass in large areas. The estimation of aboveground biomass depends on the estimation of height which is itself influenced by the density of points acquired by aerial LiDAR. The mathematical model of this study evaluates the accuracy of estimating the maximum height of the canopy according to point density. This essay shows that the bias in height estimation is less in tropical forest than in boreal forest in northern Canada. This is certainly due to the different shape of the canopy, since the forest in northern Canada contains triangular conifers, while the Brazilian rainforest presents a rather flat canopy. This study then shows the effect of height estimation on forest biomass in Brazil. The underestimation is on average 50 Mg / ha for density data of 1 point / m², but from 3 points / m² the underestimation is almost negligible. However, the bias of aboveground biomass estimation does not appear to be important on low density data. Therefore, this study shows that it is not necessary to acquire high-density data on the Atlantic forest of Brazil for a biomass study based on height estimation.
Les forêts tropicales sont considérées comme des stocks de carbone et biodiversité importants. Le LiDAR est une technologie qui permet de quantifier la biomasse forestière sur de grands territoires. L’estimation de la biomasse aérienne dépend de l’estimation de la hauteur qui est elle-même influencée par la densité de points acquis par LiDAR aérien. Le modèle mathématique de cette étude permet d’évaluer la précision de l’estimation de la hauteur maximale de la canopée en fonction de la densité de points. Ce mémoire montre que le biais de l’estimation de la hauteur est moins important en forêt tropicale qu’en forêt boréale du Nord du Canada. Ce phénomène est certainement dû à la forme de la canopée qui diffère puisque la forêt du nord du Canada contient des conifères de forme triangulaire, alors que la forêt tropicale du Brésil présente une canopée plutôt plate. Cette étude montre ensuite l’effet de l’estimation de la hauteur sur la biomasse forestière du Brésil. La sous-estimation est en moyenne 50 Mg / ha pour les données de densité de 1 point / m², mais à partir de 3 points / m² la sous-estimation est quasiment négligeable. Le biais de l’estimation de la biomasse aérienne ne parait donc peu important sur des données à faible densité. Cette étude démontre qu’il n’est donc pas nécessaire d’acquérir de données à haute densité sur la forêt Atlantique du Brésil pour une étude de biomasse basé sur l’estimation de la hauteur.
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Dates and versions

dumas-02959002 , version 1 (06-10-2020)

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  • HAL Id : dumas-02959002 , version 1

Cite

Vivien Scholkopf. Estimation de la biomasse forestière du Brésil à partir des données LiDAR. Sciences de l'ingénieur [physics]. 2019. ⟨dumas-02959002⟩
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