Contribuer à la recherche scientifique et développer les méthodes d’acquisition et de traitement de demain sont des activités qui nous tiennent particulièrement à cœur.
Dans le cadre du projet de recherche Biomareau, L’Avion Jaune a été missionné par l’INRAE (anciennement IRSTEA) pour acquérir des données lidar et des images multispectrales à très haute résolution dans le but d’améliorer des méthodes de cartographie automatique des habitats et la télédétection d’espèces végétales.
L’expérimentation s’est déroulée en 2017 sur le complexe d’îles de Mareau-aux-Prés, dans la vallée de la Loire, à quelques kilomètres de la ville d’Orléans. La végétation y est principalement constituée de forêts de peupliers noirs et de saules arbustifs, au sein desquels on trouve également des érables américains, espèce non endémique introduite par l’Homme au 18e siècle. Par ailleurs, un des îlots comporte une végétation plus basse : arasé en 2012 pour faciliter l’écoulement du fleuve, il a été colonisé en 2013 par des semis de peupliers et de saules.
En août 2017, notre équipe a survolé les îles à l’aide d’un drone multirotor équipé successivement d’un scanner lidar YellowScan Surveyor, puis d’un couple de capteurs visible et proche infra-rouge. Nous avons ensuite produit d’une part, à partir du lidar, un nuage de point classé, un modèle numérique de terrain (MNT) et et un modèle numérique de canopée (MNC) à 20 cm de résolution ; et d’autre part à partir des images, une orthophotographie multispectrale à 2 cm de résolution. Plusieurs cartes d’indices ont été produites à partir de l’orthophotographie, et une carte de rugosité a été calculée à partir du MNC.
Ces données aériennes, associées à des relevés de terrains, ont permis de travailler sur une classification automatique des habitats de la Loire, donnant des résultats satisfaisants sur les forêts. Ces résultats ont été publiés en novembre 2019 dans la Revue Forestière de France.
Par ailleurs, la télédétection de l’érable américain parmi les forêts de peupliers noirs a fait l’objet d’une analyse spécifique. Cette espèce non endémique a pu être discriminée avec un taux de réussite de 90% en couplant des indices de végétation dans le visible et l’écart-type des hauteurs obtenus à partir des données lidar. Ces travaux ont fait l’objet d’une deuxième publication en octobre 2020 dans Iforest – Biogeosciences and Forestry.
Des résultats prometteurs pour automatiser la cartographie des habitats et la détection d’espèces invasives !
