Accueil / Cartes / Forêt expérimentale de Petawawa : un supersite de télédétection

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Établie en 1918, la Forêt expérimentale de Petawawa (FEP) est la plus ancienne forêt expérimentale exploitée sans interruption au Canada. Elle a été établie pour générer et transférer des connaissances qui pourraient servir à améliorer la qualité, la productivité et la santé des forêts du Canada. Au fil du temps, de nombreuses parcelles-échantillons et parcelles expérimentales ont été établies au FEP. Par exemple, la FEP est réputée avoir environ 500 parcelles-échantillons permanentes (PEP) de croissance et de rendement, 100 sites d’études sylvicoles, 125 plantations de recherche, 1 100 parcelles d’aménagement intensif des forêts, 300 essais génétiques, 100 sites d’études de feux de forêt, 13 réserves écologiques et 300 sites de télédétection (D’Eon, 2006).

D’une superficie de 100 km², la FEP est située en Ontario, à environ deux heures de route au nord-ouest de la ville capitale du Canada, Ottawa, dans les forêts mixtes de la région de la forêt des Grands Lacs et du Saint-Laurent, qui compte des essences communes, entre autres, le pin blanc (Pinus strobus L.), le peuplier faux-tremble (Populus tremuloides Michx.), le chêne rouge (Quercus rubra L.), le pin rouge (P. resinosa Ait.), le bouleau gris (Betula papyrifera), l’érable (Acer spp.) et l’épinette blanche (Picea glauca) (Wetzel et coll. 2011). Cette région forestière est considérée comme une zone de transition entre les forêts boréales au nord, où dominent les essences résineuses, et les forêts caducifoliées au sud.

Ses 100 ans d’histoire de recherche en font un endroit idéal pour l’élaboration, l’essai et la validation d’algorithmes, d’approches et d’applications de données de télédétection aux fins de gestion forestière. Au fil du temps, la FEP a servi de lieu d’acquisition de données de télédétection opérationnelles et expérimentales (Leckie, 1990). Plus récemment, des données de détection et de télémétrie par ondes lumineuses (LiDAR) aéroportées ont été acquises et sont utilisées conjointement avec des données de placettes au sol pour élaborer un inventaire forestier amélioré (IFA) (White et coll. 2013, 2017). La FEP étant un supersite de télédétection, un accès libre à ses fonds de données vise à stimuler l’innovation et à favoriser la poursuite de la recherche et développement. Un grand nombre des ensembles de données mis à disposition pour la FEP, y compris les données d’imagerie LiDAR, aéroportées et satellitaires optiques, données radar, et les données de placettes au sol, ont été compilées ici et sont résumées dans le tableau ci‑dessous. Des données supplémentaires peuvent être ajoutées au site dans la mesure où le temps et les ressources le permettent. Pour trouver tous les fonds de données associés au supersite de la FEP, les utilisateurs peuvent faire une recherche sur la « FEP ». Les liens ou les mots-clés pour des ensembles de données précis sont indiqués dans le tableau ci-dessous.

Pour plus d'informations sur le supersite et la forêt de recherche de Petawawa:
White, J. C., Chen, H., Woods, M. E., Low, B., and Nasonova, S. 2019. The Petawawa Research Forest: Establishment of a remote sensing supersite. The Forestry Chronicle, 95(3): 149–156. https://doi.org/10.5558/tfc2019-024.

Ensemble de données	La description	Télécharger
Fichiers LAS LiDAR aéroportés de 2012	Des données LiDAR mur-à-mur aéroportées ont été acquises pour la FEP en 2012 afin de soutenir l’atteinte des objectifs de recherche et développement pour l’inventaire forestier amélioré (IFA). Les données sont fournies en format LAS version 1.1.	PRF_LiDAR2012_LAS.zip
Modèle numérique de terrain (MNT) 2012	Un modèle numérique de terrain (MNT) généré à l’aide de données LiDAR mur-à-mur aéroportées de 2012. Résolution spatiale est de 1 m.	PRF_LiDAR2012_DTM.zip
Modèle de hauteur de couvert (MHC) 2012	Modèle de hauteur de couvert (MHC) généré à l’aide de données LiDAR mur-à-mur aéroportées de 2012. Résolution spatiale est de 0,25 m.	PRF_LiDAR2012_CHM.zip
Données de placettes au sol 2014 et 2018	Données de placettes au sol acquises pour soutenir l’élaboration de l’IFA 2014 & 2018 à la FEP.	prf_forest_sample_plots_2014.zip SPL2018_EFI_ground_plots.zip
AFRIT PRF Formulaires de décompte des grands arbres 2013 et 2018	Formulaires de pointage des grands arbres à partir des mesures sur le terrain acquises en 2013 et 2018. Notez que toutes les parcelles n'ont pas été remesurées.	plot_data_large_tree.zip
Prédicteurs d’inventaire forestier amélioré (IFA)	Mesures de nuage de points générées à l’aide de données LiDAR mur-à-mur aéroportées de 2012 qui ont servi de prédicteurs dans les modèles d’IFA en fonction de la superficie. Il est à noter que les modèles en fonction de la superficie ont été gérés à l’aide de modèles forestiers aléatoires.	PRF_LiDAR2012_RF_Inputs.zip
Couches de sortie d’inventaire forestier amélioré (IFA)	Des estimations en fonction de la superficie pour un ensemble d’attributs d’inventaire forestier y compris la hauteur, la surface terrière, le volume, ainsi de suite.	PRF_LiDAR2012_RF_Surfaces.zip
Données d’inventaire forestier historique	Données d’inventaire forestier conventionnelles générées à l’aide de données d’interprétation de photographies aériennes et de placettes au sol. Les inventaires ont été achevés en 2000 et en 2007.	prf_forest_inventory_2007.zip prf_forest_inventory_2000.zip
Cartographie de zones humides	Ensemble de produits dérivés du MNT de LiDAR 2012 qui caractérisent les cours d’eau, la profondeur de l’eau, ainsi de suite.	PRF_WAM.zip
Photogrammétrie aérienne numérique (DAP)	Images Leica ADS100 acquises pour la FEP en 2009. Les images et les nuages de points d’image SGM dérivés en (format LAS) sont disponibles.	FCIR_SGM_2009.zip PRF_ADS_2009.zip
Des données supplémentaires pour la FEP sont disponibles par léentremise du SNIF (lien ci-dessous). Les termes de recherche suggérés pour chaque collecte de données sont indiqués dans le tableau ci-dessous.
Ensemble de données	La description	Catalogue
Landsat	Données Landsat archivées, Collection 1 (1972-2018). Incluent des données du capteur multispectral (MSS), de l’appareil de cartographie thématique (TM), de l’appareil de cartographie thématique amélioré Plus (ETM+) et de l’imageur de terres opérationnel (OLI) de Landsat. Sauf pour les données MSS, toutes données sont corrigées selon la réflectance de la surface. Mots-clés : « FEP » ET « Landsat », « Landsat4 », « Landsat5 », « MSS », « TM », « ETM+ », « OLI », etc.	Portail du catalogue SNFI
Sentinel-2	Données Sentinel-2 archivées (2016-2018), corrigées en fonction de la réflectance de la surface. Mots-clés : « FEP » ET « Sen2Cor »
Landsat et Sentinel-2 harmonisés	Données de réflectance de la surface de Landsat et Sentinel-2 harmonisés générées par la NASA/l’USGS (2013-2018). Mots-clés : « FEP » ET « HLS »
Sentinel-1	Données Sentinel-1 archivées (2016-2018). Mots-clés : « FEP » ET « Sentinel1 »
Collections d’imagerie aéroportée diverses	Différents ensembles de données d’imagerie aéroportée ont été acquis pour la FEP. Mots-clés : « FEP » ET « optique », « CIR »
Données de base diverses	Les données de base comprennent les limites de la FEP, les lacs, les milieux humides et les modèles numériques d’élévation associés. Mots-clés : « FEP » ET « vecteur »; « FEP » ET « MNÉ »
Données LiDAR diverses	Différentes acquisitions de données de recherche de LiDAR sont mises à disposition pour la FEP. Mots-clés : « FEP » ET « LiDAR »
Références D’Eon, S. 2006. « 20 Year results, you’re just getting started », Long term experimentation at the Petawawa Research Forest: A brief introduction to a living laboratory, dans Irland, L.C., Camp, A.E., Brissette, J.C., Donohew, Z.R. (Eds.), Long-term Silvicultural and Ecological studies: Results for Science and Management. Yale University, School of Forestry and Environmental Studies, Global Institute of Sustainable Forestry Research Paper 005, p. 128-135. Leckie, D.G. 1990. « Advances in remote sensing technologies for forest surveys and management », Canadian Journal of Forest Research, 20: 464–483. Wetzel, S., Swift, D.E., Burgess, D., Robinson, C. 2011. « Research in Canada’s National Research Forests–Past, present, and future », Forest Ecology and Management, 261: 893–899. White, J.C., Wulder, M.A., Varhola, A., Vastaranta, M., Coops, N.C., Cook, B.D., Pitt, D., Woods, M. 2013. A best practices guide for generating forest inventory attributes from airborne laser scanning data using an area-based approach. Natural Resources Canada, Canadian Forest Service, Canadian Wood Fibre Centre, Victoria, British Columbia, Canada. Information Report FI-X-010, 39 p. English: https://cfs.nrcan.gc.ca/publications?id=34887 French: https://cfs.nrcan.gc.ca/publications?id=35375 White, J.C., Tompalski, P., Vastaranta, M., Wulder, M.A., Saarinen, S., Stepper, C., Coops, N.C. 2017. A model development and application guide for generating an enhanced forest inventory using airborne laser scanning data and an area-based approach. Ressources naturelles Canada, Service canadien des forêts, Centre canadien sur la fibre de bois, Victoria, Colombie-Britannique, Canada. Rapport d’information FI-X-018, 38 p. English: https://cfs.nrcan.gc.ca/publications?id=38945 French: https://cfs.nrcan.gc.ca/publications?id=38983 Contactez: Dr. Joanne White, Service canadien des forêts, Ressources naturelles Canada (joanne.white@NRCan-RNCan.gc.ca)