Forest microclimate mapping by fusion of optical, radar and LiDAR data
Cartographie du microclimat forestier par fusion de données Optique, RADAR et LiDAR
Résumé
Forest microclimates play an essential role in the biodiversity and resilience of forest ecosystems. This thesis explores the mapping of the forest microclimate using three types of data from optical sensors, LiDAR and RADAR. The results indicate that LiDAR data are the most efficient, followed by RADAR data, and that the combination of these data improves predictions. Moreover, the analysis reveals that the RADAR VV polarization shows seasonal variations related to vegetation and humidity, while the different vegetation structures influence the backscatter coefficients of the VH and VV polarizations, showing significant variations across forest stages. Ultimately, the integration of data from several sensors improves the prediction of the microclimate, which has important implications for forest ecosystem management and climate change adaptation.
Les microclimats forestiers jouent un rôle essentiel dans la biodiversité et la résilience des écosystèmes forestiers. Ce mémoire explore la cartographie du microclimat forestier en utilisant trois types de données provenant de capteurs optiques, LiDAR et RADAR. Les résultats indiquent que les données LiDAR sont les plus performantes, suivies des données RADAR, et que la combinaison de ces données améliore les prédictions. De plus, l'analyse révèle que la polarisation VV du RADAR présente des variations saisonnières liées à la végétation et à l'humidité, tandis que les différentes structures de végétation influencent les coefficients de rétrodiffusion des polarisation VH et VV, montrant des variations significatives selon les stades sylvicoles. En fin de compte, l'intégration de données provenant de plusieurs capteurs permet d'améliorer la prédiction du microclimat, ce qui a des implications importantes pour la gestion des écosystèmes forestiers et l'adaptation aux changements climatiques.
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