Simulations de mesures Lidar spatial pour la caractérisation de forêts tropicales et tempérées

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Post-doctorant : Eloi Grau

Organisme d'accueil : Irstea

Encadrement à TetisSylvie Durrieu (Irstea)

Axe(s) Tetis concerné(s)ATTOS, AMoS

Début - Fin : 09/2013 08/2014 – 12 mois

Mots-clés : LIDAR, foret, modélisation, DART, voxels

Contexte/Cadre du Post-DoctorantProjet Steam-LEAF

Résumé : Ce post-doctorat s’inscrit dans le cadre du projet STEM-LEAF soumis au TOSCA CNES. Ce projet propose de développer des méthodes et des études pour apporter une partie des éléments nécessaires à la préparation d’une mission spatiale Lidar destinée à l’observation de la végétation et à l’optimisation de certains paramètres systèmes. Il s’agit de mieux définir les spécifications d’un capteur Lidar spatial capable d’estimer les caractéristiques du couvert (en particulier sa hauteur et sa biomasse), aussi bien pour des forêts de climat tempéré que pour des forêts très denses en milieu tropical humide. Une part importante du travail peut reposer sur la modélisation du signal par la simulation du transfert radiatif, sous réserve que les modèles soient fiables, précis et réalistes. Les objectifs principaux du post-doctorat sont d’une part de participer au développement, de valider et d’optimiser des méthodes de modélisation permettant de simuler un signal Lidar pour différents types de végétation et différentes configurations émetteur/capteur et d’autre part d’utiliser ces méthodes pour étudier l’impact de certains paramètres d’acquisition d’un système Lidar sur la qualité du signal et sur la précision des paramètres forestiers qui pourront en être dérivés par traitement du signal. 

Optimisation et validation des méthodes de modélisation : Ce travail s’appuiera en partie sur des outils et modèles existants. Deux modèles ont été retenus pour ce projet : le modèle DART développé au CESBio et le modèle ART (AMAP RayTracing), développé par l'UMR AMAP dans le cadre du projet TOSCA ExFOLIO.
Pour les simulations par lancer de rayon, un des points critiques est de trouver un niveau de représentation de la végétation suffisamment simple mais permettant une description réaliste et fiable du transfert radiatif au sein de la végétation. Ceci en vue d’optimiser les temps de calcul, mais aussi de trouver le nombre minimal de paramètres permettant de caractériser la canopée, ce qui permettra aussi d’optimiser et de guider par la suite les mesures terrain pour créer des scènes forestières correspondant à des cas d’étude réels.

En premier lieu, un premier niveau de validation des modèles sera réalisé au travers de l’inter comparaison des 2 modèles. L’analyse comparative des signaux simulés par les deux approches devrait permettre d’améliorer la fiabilité de chacun des modèles et donc la qualité des signaux simulés. Il faudra en parallèle définir la représentativité optimale du paysage pour la simulation de données Lidar, et fournir un ensemble de simulations de référence pour la suite du projet. En pratique, pour atteindre ces objectifs le travail de post-doctorat inclura plusieurs tâches :

  le développement d’un module permettant la création d’une même scène dans les deux modèles.
  la mise en place d’un banc de simulation complet afin de tester une large gamme de scènes / caractéristiques capteur.
  la définition de critères de comparaison des signaux modélisés.

L’ensemble de ces tâches sont un préalable indispensable à la mise en place du second niveau de validation basé sur la confrontation des résultats des simulations à des données expérimentales. Ce second niveau de validation nécessitera le développement de scènes forestières sur des sites tests sur lesquels seront acquises en même temps des mesures terrain pour calibrer les maquettes forestières et des données Lidar à large empreinte.

Etude de sensibilité des paramètres forestiers dérivés du signal Lidar : Une fois la fiabilité du simulateur confirmée, les études en vue d’optimiser certaines composantes d’une mission Lidar pourront débuter. Une des premières attentes du CNES est l’identification des conditions d’acquisition qui permettront de mesurer la hauteur du couvert à partir de signaux Lidar. Cela nécessite en premier lieu de pouvoir localiser le sol dans le signal et d’étudier dans quelles conditions ce signal peut être identifié clairement compte tenu de la densité du couvert et du relief local. Il faut aussi être capable de définir les seuils ou indices dérivés des formes d’onde qui puissent caractériser la canopée. L’étude de la capacité d’un Lidar à mesurer les hauteurs impliquera donc le développement et la validation de méthodologie permettant d’extraire des informations sur la hauteur du peuplement (hauteur moyenne, maximale, hétérogénéité de la hauteur du couvert).
Cette étude complexe fera appel au banc de simulation développé dans la première partie de ce projet postdoctoral. Il est envisagé de tester l’influence des différents paramètres à l’aide des différentes simulations, afin de fournir une étude de sensibilité globale.