Quantification de la consommation de combustible dans les incendies de landes avec UAV LiDAR
Défi
L’équipe de recherche de l’école supérieure PXL a mené ce projet dans le cadre d’un effort plus large visant à développer des méthodes quantitatives pour estimer les types et les charges de combustibles en général et la consommation de combustibles dans les brûlages dirigés en particulier. Les évaluations traditionnelles sur le terrain prenaient beaucoup de temps et étaient souvent imprécises, ce qui rendait difficile l’évaluation de la consommation de combustible dans diverses structures de végétation.
L’objectif était d’explorer comment le LiDAR monté sur drone pouvait servir d’outil à haute résolution et spatialement explicite pour quantifier les volumes de combustibles brûlés lors de brûlages dirigés. L’équipe a cherché à comparer la structure de la végétation avant et après l’incendie et à différencier la consommation de combustible par type de végétation : bruyère, herbe et arbres.
Pour y parvenir, ils avaient besoin d’une méthode rapide, précise et reproductible. Le flux de travail devait
- Capturez la structure de la végétation avant et après le brûlage,
- Mesurer la hauteur et la perte de volume comme indicateur de la consommation de carburant, et
- Classez automatiquement les types de végétation à l’aide des données LiDAR et RGB.
Identification de la végétation basée sur les superpixels. Cette figure montre que la bruyère dominante (de couleur violette) s’étend sur toute la zone d’étude, suivie de l’herbe (jaune) et des arbres (marron) qui ne sont présents que localement.
Orthophoto après le brûlage dirigé.
Solution
Pour répondre à ces exigences, les chercheurs ont déployé le Surveyor Ultra V2 de YellowScan, monté sur un drone RTK DJI Matrice 300. Le système Surveyor Ultra a fourni des nuages de points 3D de haute densité capables de capturer les détails de la canopée et du sous-bois.
La planification de la mission a pris une journée, suivie d’une demi-journée d’acquisition de données et d’une demi-journée de traitement initial dans YellowScan CloudStation. Le post-traitement a été réalisé avec le logiciel R, où la classification Superpixel a permis une segmentation automatisée des types de végétation et un calcul précis des taux de consommation de carburant. L’ensemble du processus, y compris l’analyse statistique, a été réalisé en deux semaines.
Deux vols ont été effectués, l’un avant et l’autre après le brûlage dirigé, chacun à une altitude de 70 mètres AGL et à une vitesse de 5 m/s, couvrant un site de lande de 1,3 hectare. La compatibilité parfaite du Surveyor Ultra avec la YellowScan CloudStation et le logiciel R a assuré une transition cohérente et efficace de la collecte des données à l’analyse quantitative.
Tranche décrivant la structure de la végétation avant (violet) et après (vert) le brûlage dirigé. La différence verticale peut être utilisée comme indicateur de la consommation de combustible.
Paramètres de la mission
- Taille de l’enquête: système de landes de 1,3 ha
- Durée du projet : Planification 1 jour, acquisition 0,5 jour, traitement 0,5 jour (traitement complet comprenant la classification des superpixels et le calcul des taux de consommation de carburant dans le logiciel R : 2 semaines).
- Vols: 2 (avant et après l’incendie)
- Altitude et vitesse de vol: 70 m AGL à 5 m/s
- Équipement: Système LiDAR YellowScan Surveyor Ultra V2, DJI Matrice 300 RTK, YellowScan CloudStation, post-traitement dans le logiciel R
Tranche décrivant la structure de la végétation avant (violet) et après (vert) le brûlage dirigé. La différence verticale peut être utilisée comme indicateur de la consommation de combustible. On peut voir que les arbres et la végétation de sous-bois n’ont pas brûlé.
Résultats
Le YellowScan Surveyor Ultra a permis une mesure précise et rapide de la structure de la végétation avant et après le brûlage dirigé, permettant à l’équipe de quantifier la consommation de combustible avec une grande précision spatiale. Grâce à la segmentation Superpixel, trois types de végétation (prairie, bruyère et arbres avec végétation de sous-bois) ont été classés avec une précision de 97,8 %.
L’analyse de la consommation de combustible a révélé des différences évidentes entre les types de végétation. La bruyère a montré la plus forte réduction moyenne de hauteur (0,165 ± 0,102 m), tandis que l’herbe (0,089 ± 0,088 m) et la végétation de sous-bois (0,091 ± 0,068 m) ont montré une consommation plus faible. L’analyse statistique a confirmé que toutes les différences entre les types de végétation étaient significatives (p < 0,001).
Cette méthodologie fournit des données quantitatives pour l’élaboration de protocoles de brûlage dirigé spécifiques à la végétation et souligne l’importance de la collecte de données de télédétection avant et après les incendies pour des stratégies efficaces de gestion des incendies de forêt.
Le YellowScan Surveyor Ultra a permis une mesure précise et rapide de la structure de la végétation avant et après le brûlage dirigé, ce qui nous a permis de quantifier la consommation de combustible avec une très grande précision spatiale.
