A Crown-Following Approach to the Automatic Delineation of Individual Tree Crowns in High Spatial Resolution Aerial Images

Abstract

La disponibilité d'images numériques multispectrales aériennes géoréférencées de haute résolution spatiale, telles qu'obtenues par le MEIS-II, pourrait conduire à de nouvelles façons d'acquérir les inventaires d'aménagement forestier. Le potentiel d'une interprétation humaine assistée par ordinateur et faite à l'écran est un bon exemple des bénéfices possibles d'une telle technologie. Une utilisation encore plus judicieuse de la nature numérique de ce genre de données est possible en obtenant des inventaires forestiers précis d'une manière presque complètement automatique. Pour réaliser ce but tout en quantifiant adéquatement la composition en espèce des peuplements forestiers, nous croyons qu'une délinéation des couronnes d'arbres suivie d'une identification individuelle de leurs espèces et d'un regroupement subséquent sont requis. Cet article décrit la première étape de ce projet, une approche à la délinéation automatique des couronnes d'arbres qui produit des contours détaillés pour chaque couronne et un dénombrement assez exact de celles-ci. Cette approche consiste premièrement à isoler les couronnes les unes des autres et de la végétation sous-jacente, en utilisant un programme de traitement d'images qui suit les vallées de matériel ombragé existant entre les couronnes. Par la suite, ces couronnes sont séparées et délinéées de manière plus précise par un programme à base de règles. Testée sur une image MEIS-II de plantations conifériennes d'une résolution de 31 cm/pixel, cette méthode a produit un dénombrement de couronnes à 7.7 % près du dénombrement fait au sol, alors que le dénombrement fait par photo-interprétation était à seulement 18.1 % près. Un examen des erreurs d'omission et de commission révèle qu'en général 81 % des couronnes sont les mêmes que celles qui sont obtenues par une interprétation visuelle de l'image.