Prévention Incendie et Estimation du Phytocombustible

L'évaluation des aléas liés aux feux de forêt repose sur un paramètre critique : l'estimation du volume de matière combustible, ou phytovolume. Le bureau d'études AGEXBE, en partenariat avec Pirovigil, a mis au point une méthodologie exploitant les données massives du programme LiDAR HD de l'IGN pour répondre à cette problématique complexe d'aménagement du territoire et de prévention.

De l'acquisition à la modélisation : une chaîne de traitement automatisée

La démarche s'appuie sur la classification native des nuages de points de l'IGN (sol, végétation basse, moyenne, haute, bâtiments). L'objectif est de générer des Modèles Numériques de Hauteur (MNH) classifiés avec une très haute résolution. Contrairement à la norme de 50 cm souvent utilisée, AGEXBE a opté pour un pas de 20 centimètres, jugé indispensable pour la précision des mesures forestières.

Le processus de traitement se déroule en plusieurs étapes :

1. Téléchargement et filtrage : Génération de rasters multibandes via PDAL.
2. Traitement GDAL : Création d'un raster monobande intégrant la moyenne des hauteurs, puis alignement des classes de végétation sur le raster sol pour éviter les décalages géométriques.
3. Intégration PostGIS : Les données sont tuilées en blocs d'un mètre carré. Une analyse statistique y est menée (hauteur moyenne, minimale, maximale) pour définir la densité de la végétation.

Cette approche permet de transformer les données raster en vecteurs (polygones), sur lesquels un "facteur K" peut être appliqué pour estimer le volume végétal à l'intérieur d'un espace tridimensionnel défini.

L'importance cruciale de la densité des points sol

L'un des défis majeurs réside dans l'hétérogénéité de la densité des points atteignant le sol, qui varie fortement selon les régions et la nature de la végétation.

Dans les forêts des Vosges, le laser parvient à pénétrer le couvert forestier, offrant une densité de points sol suffisante pour une interpolation fiable. À l'inverse, dans le maquis corse, la végétation est si dense que les points sol sont quasi inexistants. Une interpolation classique produirait des Modèles Numériques de Terrain (MNT) aberrants, lissant par exemple des cultures en terrasses en pentes abruptes de 45 degrés. Une analyse visuelle et paramétrique adaptée à chaque territoire est donc indispensable avant de combler les valeurs nulles.

Applications concrètes : DFCI et OLD

Les données produites trouvent des applications directes dans la réglementation et la sécurité :

• Pistes DFCI (Défense de la Forêt Contre les Incendies) : L'analyse du MNH permet d'identifier la présence de "tunnels forestiers". Il est interdit que la végétation haute recouvre les pistes de catégorie 1, afin de garantir la sécurité des camions-citernes.
• Obligations Légales de Débroussaillement (OLD) : Le LiDAR permet de mesurer avec précision la distance entre les houppiers des grands arbres et les habitations (qui doit être supérieure à 3 mètres), facilitant ainsi le contrôle et l'estimation de la masse végétale à éliminer.

Recherche et Développement : L'Intelligence Artificielle en renfort

Pour optimiser le traitement de millions de données, AGEXBE déploie des modèles d'Intelligence Artificielle (architecture U-Net). L'IA est entraînée à partir des masques raster générés par le LiDAR pour :

• Transformer les tracés linéaires (issus de la BD Topo) en surfaces réelles, mesurant la largeur exacte des voies d'accès, un paramètre vital pour les services de secours.
• Identifier les motifs de plantation répétitifs pour comptabiliser automatiquement le nombre d'arbres par hectare.

Si la télédétection LiDAR ne permet pas encore de déterminer l'essence des arbres ou le volume de bois mort au sol, elle offre aujourd'hui une base d'analyse spatiale d'une précision inédite pour l'aménagement sécuritaire des territoires.