Accès à l’outil
Le package R lidaRtRee est disponible sur CRAN. Des pages dédiées présentent les codes et des tutoriels.
Présentation
lidaRtRee est un package R pour l’analyse et la cartographie de la structure des forêts à partir de données acquises par scanner laser (LiDAR) aéroporté :
- détection d’arbres (méthode 1 dans Eysn et al., 2015) et segmentation ;
- estimation de variables forestière par calibration de modèles avec des données de terrain, et cartographie par approche surfacique (mise en œuvre dans Aussenac et al., 2023).
Il propose des fonctions additionnelles telles que :
- géoréférencement des données de terrain avec les données LiDAR (Monnet and Mermin, 2014);
- extraction de statistiques et d’objets (trouées, lisières, arbres) utilisables par exemple pour la modélisation d’habitat (Glad et al., 2020) et la cartographie de la maturité des forêts (Fuhr et al., 2022);
Ce package vise à faciliter les applications en écologie et gestion des milieux forestiers (Monnet et al. 2020) des données LiDAR, par exemple en valorisant les données du programme LiDAR HD de l’IGN.
Un package R dédié au téléchargement et à la gestion de ces données est également disponible.
Contact
Jean-Matthieu Monnet
INRAE | LESSEM
@jean-matthieu.monnet
HAL
Références
Aussenac R., Monnet J.-M., Klopčič M., Hawryło P., Socha J., Mahnken M., Gutsch M., Cordonnier T., Vallet P., 2023. Diameter, height and species of 42 million trees in three European landscapes generated from field data and airborne laser scanning data, Open Research Europe, 3-32. https://doi.org/10.12688/openreseurope.15373.2
Eysn L., Hollaus M., Lindberg E., Berger F., Monnet J.-M., Dalponte M., Kobal M., Pellegrini M., Lingua E., Mongus D., Pfeifer N., 2015. A benchmark of lidar-based single tree detection methods using heterogeneous forest data from the Alpine space, Forests, 6, 12, p. 1721‑1747. https://doi.org/10.3390%2Ff6051721
Fuhr M., Lalechère E., Monnet J., Bergès L., 2022. Detecting overmature forests with airborne laser scanning (ALS), Remote Sensing in Ecology and Conservation, 8, 5, p. 731‑743. https://doi.org/10.1002%2Frse2.274
Glad A., Reineking B., Montadert M., Depraz A., Monnet J., 2019. Assessing the performance of object‐oriented LiDAR predictors for forest bird habitat suitability modeling, Remote Sensing in Ecology and Conservation, 6, 1, p. 5‑19 https://doi.org/10.1002%2Frse2.117
Monnet J.-M., 2023, « lidaRtRee: R package for forest analysis with airborne laser scanning (LiDAR) data », https://doi.org/10.57745/JV66MZ, Recherche Data Gouv, V1
Monnet J.-M., Mermin É., 2014. Cross-correlation of diameter measures for the co-registration of forest inventory plots with airborne laser scanning data, Forests, 5, 9, p. 2307‑2326. https://doi.org/10.3390%2Ff5092307
Monnet J.-M., Paccard P., Riond C., 2020. La télédétection aéroportée pour la gestion des territoires forestiers de montagne. Sciences Eaux & Territoires, (33), 64–69. https://doi.org/10.14758/SET-REVUE.2020.3.12
Le développement de lidaRtRee a bénéficié d’un financement de l’ADEME via le projet PROTEST (programme GRAINE, convention 1703C0069).