La télédétection permet de prédire les emplacements potentiels de cueillette de baies

 La télédétection permet de prédire les emplacements potentiels de cueillette de baies

La télédétection permet de prédire les emplacements potentiels de cueillette de baies

Fig. 1. Myrtille (à gauche) et airelle rouge (à droite) avec des baies mûres. Crédit : DOI : 10.1016/j.foreco.2021.119737

En combinant les données de balayage laser aéroporté à l’échelle nationale et les données sur les baies collectées dans le cadre des inventaires forestiers, il est possible de faire des prévisions de rendement de baies à petite échelle pour l’ensemble d’un pays. Ces prédictions indiquent des emplacements potentiels pour la cueillette des baies, mais ne prédisent pas avec précision les rendements en baies.


Les modèles publiés maintenant sont les premières prédictions de rendement de baies au monde qui sont directement basées sur des données de balayage laser aéroportées. L’étude a examiné la prédiction des rendements de myrtille et d’airelle rouge en Suède.

Dans les pays nordiques, les baies forestières sont parmi les produits forestiers non ligneux les plus exploités, l’airelle rouge et la myrtille ayant la valeur commerciale la plus élevée. Ces baies ont des exigences très différentes pour les conditions de croissance. Dans les pays nordiques, la cueillette des baies relève du droit d’accès du public, ce qui permet à chacun de cueillir des baies pour sa propre consommation, ainsi que pour la vente. La cueillette des baies est également un passe-temps récréatif important, et les baies sont considérées comme des « super aliments » avec de nombreux effets positifs sur la santé. Dans la cueillette des baies, la connaissance des bons emplacements est essentielle. Dans cette étude, ces connaissances ont été générées par la télédétection.

Le balayage laser aéroporté est une méthode de télédétection qui produit des données tridimensionnelles à partir des forêts. Dans les données de balayage laser, la majorité des impulsions sont réfléchies par la canopée dominante, ce qui permet sa description détaillée. Cela a permis de nombreuses applications en sciences forestières, telles que des prédictions précises des volumes de peuplement d’arbres à partir de données de balayage laser. De même, les données de balayage laser ont été utilisées pour prédire l’abondance et la richesse des espèces de sous-bois, mais dans ces cas, la relation indirecte entre la structure du peuplement d’arbres et le sous-bois est utilisée. L’étude publiée maintenant est également basée sur une relation d’influence similaire : les données de balayage laser reflètent la structure des arbres dominants qui, à leur tour, permettent de prédire la présence d’espèces de baies et leurs rendements.

Les données sur les rendements en baies sont collectées dans le cadre de l’Inventaire forestier national suédois depuis les années 2000. En outre, une campagne nationale de balayage laser aéroporté a été menée en Suède vers 2010. Les chercheurs ont également utilisé des statistiques météorologiques annuelles, des données sur le sol et des interprétations d’images satellite d’espèces d’arbres. Ces données ont été utilisées pour produire des modèles linéaires généralisés à effets mixtes pour décrire le rendement annuel des myrtilles et des airelles. La variable explicative la plus importante dans les données de balayage laser était la couverture de la canopée, qui reflète la fermeture de la canopée. La variation annuelle du rendement a également été incluse dans les modèles. Les modèles peuvent être utilisés pour dresser des cartes indiquant les emplacements potentiels de cueillette de baies. De plus, la connaissance des rendements en baies peut être utilisée dans la gestion forestière à objectifs multiples.


Évaluation de la qualité des routes forestières non revêtues à l’aide de données lidar aéroportées


Plus d’information:
Inka Bohlin et al, Prédire les rendements de myrtille et d’airelle rouge à l’aide d’un balayage laser aéroporté et d’autres données auxiliaires combinées aux données de parcelles de terrain de l’Inventaire forestier national, Écologie et gestion forestières (2021). DOI : 10.1016/j.foreco.2021.119737

Fourni par
Université de Finlande orientale

Citation:
La télédétection permet de prédire les emplacements potentiels de cueillette de baies (2021, 2 novembre)
récupéré le 20 novembre 2021
de https://phys.org/news/2021-11-remote-enables-potential-berry.html

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