Webinar teledetectie van bossen

 

Op donderdag 4 juni 2020 vond er ‘live’ een digitaal seminarie plaats over teledetectie van bossen. Er waren 140 deelnemers uit Frankrijk, België en Duitsland. Drie uur lang presenteerden drie docenten en vier sprekers de werkwijze en resultaten van zeven teledetectieprojecten, waarbij ook de deelnemers vele vragen konden stellen.

 

Neem gerust contact op met de projectpartners indien u nog vragen heeft of interesse heeft in nieuwe samenwerkingen. Wij danken de sprekers en iedereen die aan dit webinar heeft meegewerkt en deelgenomen!

 

 

Hieronder vindt u een korte feedback van de algemene conclusie van het webinar, door de heer Philippe Lejeune (Universiteit van Luik – Gembloux Agro Bio tech).

Momenteel gebruikt men twee grote informatiebronnen in het onderzoek naar de teledetectie van bossen.

De Sentinel- en voornamelijk Sentinel-2-gegevens (die worden verstrekt door de Europese Ruimteagentschap, ESA) zijn gratis beschikbaar. Deze gegevens worden om de 5 dagen bijgewerkt, hebben een resolutie van 10 m en een groot aantal spectrale banden. Deze gegevensbron is ideaal voor teledetectie van zeer grote gebieden. Het is echter cruciaal de meest recente referentiegegevens te hebben, anders neemt de nauwkeurigheid van de modellen enorm af.

Voor bepaalde toepassingen waarbij een fijnere resolutie is vereist (minder dan 10 m), is het noodzakelijk om LiDAR-gegevens (Light Detection And Ranging) te gebruiken. In tegenstelling tot Sentinel-gegevens is het verzamelen van LiDAR-gegevens vrij complex. In Wallonië worden de gegevens voor het onderzoek gelukkig verstrekt door het Waalse Gewest. In Frankrijk daarentegen moeten ze worden aangekocht de vragende partij en zijn ze vaak erg duur. Ze bieden weliswaar gedetailleerde informatie over de driedimensionale structuur van het bos tot op “boom”-niveau, en zelfs kleiner. Net als bij het gebruik van Sentinel-gegevens vergt ook het gebruik van Lidar-gegevens een goede vakkennis om ze juist te kunnen verwerken. De finale kaarten zijn dan ook van goede kwaliteit en zo kunnen we vandaag houtige en lineaire elementen zoals heggen nauwkeurig afbakenen; zelfs verspreid staande groepen bomen kunnen afgebakend worden (bv. voor jonge populierenaanplantingen).

Er bestaan echter nog andere gegevensbronnen, zoals fotogrammetrische luchtfoto’s, die eveneens 3D-informatie verschaffen.

Tijdens dit seminarie werden verschillende toepassingen van die gegevens voorgesteld, zoals het gebruik ervan door beheerders in geval van natuurrampen of sanitaire crisissen. Met deze teledetectiegegevens kan immers de evolutie van plagen of ziektes in bossen worden opgevolgd, bv. de aantasting van sparren door schorskevers of de sanitaire problemen bij kastanjebomen.

Momenteel evolueert de theoretische ontwikkeling langzaam naar een meer toegepast gebruik zoals aangetoond tijdens de presentaties van het Office national des forêts (ONF) en Forêt Pro Bos. In de nabije toekomst zal deze evolutie bosbeheerders concreet kunnen helpen om diverse uitdagingen het hoofd te bieden.

We hopen dat deze presentaties u ertoe zullen aanzetten deze gegevens te gebruiken. In het kader van het Forêt Pro Bos-project zetten de partners alles in het werk om ze binnenkort beschikbaar te maken.

 

Introduction par Alain Lefeuvre, Directeur du CRPF Grand Est


Les intervenants

Corentin Bolyn - Gedetailleerde beoordeling van bosrijke bosbouw, bosbouw en populatie

 

Het doctoraatsproefschrift van Corentin Bolyn kadert in het Interreg Va-project Forêt Pro Bos dat sinds oktober 2016 11 partners aan weerszijden van de Frans-Belgische grens verenigt. Dit project heeft tot doel de productie van hout op het grondgebied te stimuleren. Hiervoor hebben de partners vier grote thema’s vastgesteld om verder te ontwikkelen. Daaronder nemen het duurzame beheer en gebruik van hout als natuurlijke hulpbron een prominente plaats in. Om die doelstellingen te bereiken, achten vijf partners van het project het wenselijk om bij te dragen aan het verbeteren van de kennis over de distributie en de evolutie van hout, zowel in het bos als daarbuiten. De ontwikkeling van geautomatiseerde methoden voor het in kaart brengen van de houtsector op een specifiek tijdstip heeft tot doel de bosinventarisatie op ad-hocbasis, jaarlijks en snel te ondersteunen en een eerste inventaris van de houtige elementen buiten het bos te verkrijgen.

 

Het is in deze context dat zijn doctoraat van pas komt, want het richt zich via teledetectie op het in kaart brengen en karakteriseren van de houtige elementen van het landschap, meer bepaald van de bossen (oppervlakte per soort) en houtige elementen buiten het bos (geïsoleerde bomen, heggen...). Bovendien werd bijzondere aandacht besteed aan het ontwikkelen van een classificatie van populierenaanplantingen in termen van de ontwikkelingsstadia. Deze opdeling in drie complementaire delen van alle houtige elementen van het landschap weerspiegelt het verloop van de in het landschap bestaande boomgemeenschappen, van de geïsoleerde boom tot het bosecosysteem. Elk van deze aspecten van de houtsector heeft zijn specifieke eigenschappen, die worden gebruikt om het gebied in kaart te brengen met behulp van teledetectietools.

 

Om aan de doelstellingen te voldoen, waren de ontwikkelingen die voor deze drie studiegebieden werden uitgevoerd, gebaseerd op verschillende soorten teledectiegegevens: sentinel-2-satellietbeelden, luchtfoto's en LiDAR-beelden. Zo kon gebruik worden gemaakt van de respectievelijke voordelen van de bestaande gegevens om de bossen beter te karakteriseren.

 

 

 peuplierCorentin BOLYN

Doctorant en télédétection forestière

cbolyn@uliege.be 

Université de Liège (ULiège) - Gembloux Agro-Bio Tech (GxABT)

Projet Forêt Pro Bos (Interreg)

Corentin Bolyn

Louise Leclere - Multi-sensor benadering voor de karakterisering van gemengde onregelmatige loofbosopstanden

 

Louise Leclere voelde zich al van jongs af aan aangetrokken door het bos en de natuur. Dat ze bio-ingenieur in het bos zou worden, stond dus in de sterren geschreven. Het verbeteren van het duurzame beheer van bosecosystemen om de huidige uitdagingen het hoofd te kunnen bieden is een prioriteit voor haar. Ze studeerde in 2018 af aan Gembloux Agro-Bio Tech en houdt zich momenteel bezig met de ontwikkeling van teledetectietools om de bosbeheerder te helpen bij de karakterisering van de loofbossen, met name door deel te nemen aan het Regiowood 2-project.

 

Regiowood 2 is een grensoverschrijdend project dat het duurzame beheer van particuliere bossen in de Grande Région wil verbeteren. Vanuit het toepassingsgebied is dit project gewijd aan de ontwikkeling van een monitoringstool via het gedetailleerd in kaart brengen van de bossen; de verbetering en verspreiding van goede regeneratiepraktijken; het ontwikkelen van instrumenten om te helpen bij het beheer; en ondersteuning van bosregeneratie.

 

Het onderzoek richt zich voornamelijk op de gemengde onregelmatige loofboombestanden van de Belgische Ardennen. Duurzaam bosbeheer vereist een fijne en nauwkeurige karakterisering van de bomen; deze behoefte wordt nog versterkt door de huidige context van de klimaatverandering. Traditioneel worden veldinventarissen uitgevoerd om de nodige gegevens te verzamelen. Deze inventarissen, of ze nu "volledig" of "steekproefgewijs" zijn, betekenen een grote kost voor de eigenaar. Teledetectiegegevens, zoals multispectrale LiDAR-luchtopnamen, zijn informatiebronnen die moeten worden gebruikt om het bos te beschrijven.

 

Het hoofddoel van dit onderzoek is het modelleren en in kaart brengen van de structuur en samenstelling van hoogstammige loofbossen met behulp van multispectrale LiDAR-gegevens met een hoge dichtheid. Eerst werden de kruinen gesegmenteerd. Vervolgens werd een model voor de classificatie van de soorten ontwikkeld. Dit helpt om de soort voor elk kruinsegment te voorspellen. Ten slotte helpt het gebruik van specifieke statistische relaties (tussen de grootte van de stammen, het oppervlak van de kruinen en de hoogte van de bomen) om het aantal takken per grootteklasse en per soort te schatten. Naast het modelleren van het aantal takken per grootteklasse, helpt de ontwikkelde methodologie om de hoogstammige bossen gedetailleerd in kaart te brengen, door zowel het soort boom als de omtrek ervan te combineren.

 

De tweede doelstelling is het in kaart brengen van de verschillende ontwikkelingsstadia van de regeneratie. De definitie van deze fasen (zaailing ≤ 1,5​​m, 1,5m > kreupelhout ≥ 3m, 3m > rijshout ≥ 6m en 6m > jong hout ≥ 10,20 m) helpt om de verschillende vernieuwingslagen te identificeren door classificatie van het op basis van LiDAR-gegevens gegenereerde Modèle Numérique de Hauteur. Deze karakterisering werd uitgevoerd op het niveau van de open stroken in de bossen; deze bevatten de regeneratie van de toekomst. Door dit in kaart te brengen kan de beheerder de geïnstalleerde regeneratiekegels identificeren en de balans opmaken in termen van de verjonging van zijn bos.

 

We beschikken dus over instrumenten waarmee we alle hoogstammige loofbossen in detail kunnen beschrijven en in kaart brengen.

 

LL Illustrations recherches VF CopieLouise LECLERE

PhD student

louise.leclere@uliege.be

Université de Liège (ULiège) - Gembloux Agro-Bio Tech (GxABT)

Care Forest is Life (TERRA)

 

Louise Leclere

Yousra Hamrouni - Identificatie en monitoring van populierplantages door middel van hypertemporale teledetectie

 

Yousra HAMROUNI studeerde af als landbouwkundig ingenieur in landelijke water- en bosbouwkunde aan het INAT1. Tijdens haar studies in Agro-ICT engineering aan het Montpellier SupAgro-instituut legde ze zich toe op digitale technologieën in dienst van de landbouw en het milieu. Vervolgens specialiseerde ze zich in de geomatica met een Master2 aan de ENSG3 en UPEM4. Na een experiment aan het INRAE5 over de karakterisering van de gezondheidstoestand van de kastanjeboom via satellietbeelden, was het onderzoek op het gebied van de teledetectie van het milieu de logische voortzetting van haar traject. Eind 2017 begon Yousra aan haar proefschrift over de identificatie van Franse populierenaanplantingen via hyper-temporele optische teledetectie en radars. Aanleiding voor dit onderzoeksproject was de populierensector in Frankrijk die met een steeds terugkerend probleem wordt geconfronteerd: de precieze beoordeling van het areaal populierenaanplantingen. De huidige schattingen van het Franse instrument beantwoorden niet aan de behoeften van de actoren van de sector, hetzij omdat ze niet snel genoeg worden bijgewerkt voor de opvolging van deze soort met een korte cyclus (gemiddeld 15 jaar), of wegens een grote foutmarge. De beschikbaarheid van de Sentinel-26-satellietgegevens met een hoge ruimtelijke resolutie (hoog detailniveau van 10 tot 20 m), spectraal (informatie verkregen volgens 10 golflengtes in het zichtbare en infrarode domein) en hoge temporele herhaalbaarheid (een beeld om de 5 dagen) bood nieuwe mogelijkheden voor de opvolging van grootschalige populierenplantages.

 

Het hoofddoel van het proefschrift is de ontwikkeling van een methodologische aanpak en een operationele tool om populierenaanplantingen op grote schaal te herkennen en hun oppervlakte jaarlijks te schatten. In tweede instantie gaat het om de karakterisering van de geïdentificeerde beplantingen door een onderscheid te maken tussen de leeftijdsklassen en cultivargroepen. De toegepaste methodologische aanpak is begeleid leren. Deze bestaat uit het voorbereiden van een reeks monsters van populieren- en andere aanplantingen (andere soorten loofbomen) in het studiegebied, het extraheren van de overeenkomstige waarden in de Sentinel-2-beelden (variabelen) en zorgen voor een classificatiemodel waarmee de vooraf gedefinieerde klassen door invoervariabelen kunnen worden gekarakteriseerd. Het resulterende model kan vervolgens worden gebruikt om andere onderzoekslocaties te voorspellen. De kennis uit het classificatiemodel is echter beperkt tot die van de oefenmonsters. Als dit model wordt gebruikt om een ​​totaal verschillende zone te voorspellen, zullen de voorspellingen onnauwkeurig zijn. Daarom worden er leertechnieken door overdracht ingevoerd om een ​​wereldwijd model te ontwikkelen dat met grote nauwkeurigheid de populierenaanplantingen op zeer uiteenlopende locaties, zowel in Noordoost- en Zuidwest-Frankrijk, kan voorspellen.

 

 ImageAbstract

 

 

Yousra HAMROUNI

Doctorante en Télédétection Forestière

yousra.hamrouni@inrae.fr

Conseil National du Peuplier & UMR DYNAFOR 1201 INRA INPT ENSAT EI Purpan

 

 

 

Yousra Hamrouni

Présentations

Anne Jolly

Anne Jolly - Télédétection pour l'aménagement et la gestion forestière: les projets R&D à l'ONF

Florence Jonard

Florence Jonard - Mise à jour des Eléments Structurants du Paysage (ESP) et détection de changements sur l'ensemble de la Wallonie

Loïc Commagnac - Projet Quaspere

Michel Chartier - Projets Casteldiag et SPNE

Conclusion