Traitement d’images pour l’évaluation des ressources forestières  

Les nouvelles données images très haute résolution peuvent beaucoup apporter aux inventaires forestiers, puisqu'elles fournissent de l'information à l'échelle de l'arbre. Des algorithmes, chargés de récupérer ces informations automatiquement, sont nécessaires pour aider les photo-interprètes.

1. Objectifs et méthodologie

Extraction d'arbres isolés dans les Alpes-Maritimes, France. © Projet ARIANA/IFN.

Nous présentons ici une approche de géométrie stochastique , que nous avons développée pour extraire des paramètres 2D et 3D des arbres sur des images de forêt.

Afin de modéliser un nombre a priori inconnu d'objets géométriques - ici les houppiers ou cimes des arbres, nous utilisons les processus ponctuels marqués. Cette approche est d'un intérêt particulier car les processus sont définis à la fois par une information a priori, modélisant les objets eux-mêmes ainsi que leurs interactions, et par un terme d'attache aux données qui permet de les placer correctement sur l'image.

Notre méthode, contrairement à d'autres, s'adapte bien à différents types de forêts, plus ou moins denses. Les modèles que nous avons créés s'avèrent efficaces pour extraire les couronnes d'arbres dans différents types de peuplements, et donnent des informations précieuses sur le nombre d'arbres, leur position, la taille de leur couronne et parfois leur hauteur.

Ainsi, des statistiques sur le nombre d'arbres, leur taille ou la densité de la parcelle peuvent être obtenues. Cette connaissance supplémentaire apportée aux inventaires à l'échelle de l'arbre ne serait pas concevable sans l'aide du traitement des images.

Les résultats que nous présentons ont été obtenus sur des photographies aériennes infrarouge couleur fournies par l'Inventaire Forestier National (IFN).

Les forêts de France et leur inventaire

Répartition des forêts en France. Image : © IFN

En France métropolitaine, les forêts occupent actuellement 28 % du territoire, soit 15 millions d'hectares, et produisent environ 100 millions de m³ de bois par an (chiffres de 2005). Elles sont essentiellement privées (71%), et d'une grande diversité tant du point de vue de leur structure que de leur composition spécifique.

L'Inventaire Forestier National (IFN), créé en 1958, a pour mission d'effectuer l'inventaire permanent des ressources forestières en France. Ceci comprend l'estimation de la surface du couvert forestier, des ressources en bois, par espèces, par types de peuplements et catégories de produits. D'autres objectifs sont liés à des études environnementales.

L'IFN produit principalement des cartes et des statistiques sur les forêts de France. Les cartes comportent par exemple les informations de localisation du peuplement, de la propriété, et du type de structure (taillis, lande, futaie...). Voir le site de l'IFN pour plus de renseignements.

Pour obtenir ces données, l'IFN utilise de façon soutenue des photographies aériennes infrarouge couleur (IRC) : chaque département est ainsi régulièrement survolé, puis exploré par une équipe sur le terrain au niveau de points sol définis par photo-interprétation. Le travail sur le terrain permet de collecter de précieuses informations de dendrométrie mais aussi sur la flore. Les points sol composent un maillage à l'échelle du territoire. Seuls 10% de ces points sont explorés chaque année, ce qui permet d'inférer des résultats statistiques au niveau national, tout en ayant une plus grande réactivité par rapport à des catastrophes naturelles locales comme les feux de forêt ou les tempêtes.

Extraction automatique des paramètres forestiers

Les photographies aériennes infrarouge couleur sont obtenues à partir d'un film sensible au spectre visible et au proche infrarouge, mais utilisé avec un filtre jaune coupant toutes les radiations inférieures à 520 nm. Le proche infrarouge utilisé pour l'étude de la végétation se situe entre 700 nm (limite du spectre visible) et 900 nm environ. L'information apportée par ce film correspond donc aux radiations vertes réfléchies par le sol et traduites en bleu, aux rouges traduites en vert, et à celles dans le proche infrarouge traduites en rouge.

Une fois numérisées à une résolution de 50 cm par pixel, ces photographies sont exploitables par la communauté des traiteurs d'image.

Zooms successifs réalisés sur une image de résolution 50 cm par pixel, pour distinguer les houppiers (ou cimes des arbres). Image : © IFN

L'objectif est alors de générer des algorithmes qui extraient automatiquement ou semi-automatiquement des paramètres forestiers de l'image. Les images des parcelles sont modélisées comme des réalisations d'un processus ponctuel marqué d'ellipses ou d'ellipsoïdes, dont les points sont les positions des arbres et les marques leurs attributs géométriques. Cette approche peut s'écrire comme un problème de minimisation d'énergie, où l'énergie contient un terme de régularisation (a priori), qui introduit des connaissances sur les objets et leurs interactions, et un terme d'attache aux données, qui positionne correctement les objets dans l'image.

Image de plantation de peupliers sur laquelle la configuration d'objets recherchée est superposée. © Projet ARIANA/IFN

Dans la suite de ce document, nous détaillons les modèles que nous avons mis au point et quelques résultats obtenus sur différents types de forêts.