Context and objectives
The Division of Nature and Forests of the Wallooon Region is in charge of managing the red deer populations. To that end, shooting plans of each area where red deer occur must be defined with respect to a sustainable forest balance and according to multiple use forest management,
A relevant planning definition requires the information on the game density and the red deer carrying capacity,
The last information is assessed by the "ability index", built upon following parameters: soil, forest, food and shelter distribution, quietness, displacement abilities and topography.
The objective of this study is to demonstrate whether very high resolution images are relavant tools for providing missing information, e.g. forest structure and leaf area index, in building the "ability indes" .
Project outcome
Expected scientific results
Les produits fournis consistent en deux cartes et couches d’information (issue de l’interprétation de l’image SPOT) à intégrer dans un SIG. L’une concerne la nature des peuplements forestier, l’autre le taux de fermeture de la canopée. Recommandations pour une mise en œuvre en vraie grandeur : A partir de l’expérience réalisée, il apparaît que l’image SPOT multispectrale permet d’identifier :
pour les peuplements d’épicéa, trois classes d’âge et deux classes de recouvrement permettant de définir 5 classes différentes; les autres essences résineuses n’ont pas fait l’objet de cette étude car il représente une fraction marginale du massif.
pour les peuplements de feuillus, deux classes de fermeture de la canopée.
Toutefois, les peuplements sur les très fortes pentes (> 10 °) présentent des effets directionnels qui nécessitent un traitement spécifique. Pour extraire de manière optimale des informations sur la composition spécifique et le taux de fermeture de parcelles forestières à partir d’une image SPOT, l’étude a permis de proposer la méthode suivante alliant robustesse et rapidité :
1) délimitation du massif étudié, soit par numérisation à l’écran, soit par exploitation de données existantes.
2) constitution du masque forêt / non forêt par classification non-supervisée afin d’identifier tous les pixels dans le massif qui ne correspondent pas à de la végétation (route, sol nu, étang, etc)
3) classification non supervisée sous le masque forêt / non forêt afin de distinguer les peuplements de feuillus, d’épicéa jeunes, d’épicéas matures, de résineux autres qu’épicéa, et les zones ouvertes (comprenant coupes à blanc, jeunes plantations, gagnage, etc) qui constituent la première classe de fermeture de la canopée.
4) délimitation visuelle ou de manière automatique mais visuellement assistée, des deux autres classes de fermeture de la canopée dans les peuplement de feuillus et d’épicéa.
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