Show simple document record

dc.contributor.advisorFournier, Richard
dc.contributor.advisorLuther, Joan
dc.contributor.authorBlanchette, Dannyfr
dc.date.accessioned2015-05-22T16:02:00Z
dc.date.available2015-05-22T16:02:00Z
dc.date.created2015fr
dc.date.issued2015-05-22
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11143/6839
dc.description.abstractLa capacité d’estimer les attributs de la fibre de bois (AFB) à l’échelle locale améliorerait considérablement l’information fournie par l’inventaire forestier actuel. Afin de mieux comprendre les facteurs d’influence sur les AFB, nous avons exploré la possibilité d’utiliser des estimés par télédétection de la structure forestière à l’échelle du groupement d’arbres et vérifier leur relation avec quatre AFB significatifs pour l’industrie : la densité et longueur de fibre, l’angle des microfibrilles de même que la rugosité. Notre étude a permis le développement de modèles prédictifs de ces quatre attributs en utilisant des métriques de structure en provenance de peuplements d’épinette noire (Picea mariana) et de sapin baumier (Abies Balsamea). Les métriques sélectionnées permettent de décrire quatre aspects structuraux de la forêt : la structure de canopée, la compétition dans un groupement d’arbres, la densité de végétation et la topographie locale. Des données LiDAR terrestre (Light Detection and Ranging) ont été acquises sur 53 sites répartis sur l’île de Terre-Neuve à l’aide du système Zoller+Fröhlich Imager 5006i et représentent la source d’information primaire pour l’extraction de nos métriques. Des échantillons par carottage ont été prélevés sur 10 arbres jugés représentatifs par site visité. Leur analyse par le processus SilviScan a permis de relever en détail l’état de leurs AFB. L’utilisation du critère d’information Akaike (AIC) et l’inférence multimodèle a permis d’identifier des modèles prédictifs ayant des coefficients de détermination allant de 63% à 72% dans le cas de l’épinette noire. Les métriques de structure traduisant l’aspect de compétition ont été identifiées comme étant d’importants prédicteurs. La capacité de prédiction des AFB pour le sapin baumier a toutefois été démontrée moins considérable avec des coefficients de détermination allant de 37% à 63% selon les attributs. Pour cette espèce, les métriques traduisant la structure de la canopée se sont avérées les plus importantes. Nos résultats démontrent l’importance de la structure forestière comme indicateur important de l’état des AFB et qu’ils peuvent servir dans la mise en place de modèles prédictifs pour estimer la distribution des AFB à l’échelle régionale.fr
dc.language.isofrefr
dc.language.isoengfr
dc.publisherUniversité de Sherbrookefr
dc.rights© Danny Blanchettefr
dc.rightsAttribution - Pas d’Utilisation Commerciale - Pas de Modification 2.5 Canada*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ca/*
dc.subjectLiDARfr
dc.subjectAttributs de la fibre de boisfr
dc.subjectForesteriefr
dc.subjectModélisationfr
dc.subjectAICfr
dc.subjectInférence multimodèlesfr
dc.titleModélisation des attributs de la fibre de bois à l’échelle locale à partir de métriques extraites du signal LiDAR terrestre : cas d’étude sur les forêts de conifères de Terre-Neuve.fr
dc.typeMémoirefr
tme.degree.disciplineGéomatique appliquéefr
tme.degree.grantorFaculté des lettres et sciences humainesfr
tme.degree.levelMaîtrisefr
tme.degree.nameM. Sc.fr


Files in this document

Thumbnail
Thumbnail

This document appears in the following Collection(s)

Show simple document record

© Danny Blanchette
Except where otherwise noted, this document's license is described as © Danny Blanchette