Types de forêts 2016

La carte a été réalisée dans le cadre du projet Interreg VA Regiowood II. L’un des objectifs du projet est de fournir une carte transfrontalière de la forêt de la Grande Région (types de forêts et coupes) pour les différents groupes d’utilisateurs (p. ex. les décideurs politiques, les organismes publics en charge de la gestion des forêts, les entreprises forestières privées, les propriétaires de forêts privés). Pour la carte de base, différentes données d’images satellitaires ont été utilisées en fonction de la disponibilité locale. 

Sources des données et traitement

• France/Lorraine : images SPOT4-5 acquises en 2005, images RapidEye acquises en 2010 et 2011. Traîtement: ICube-SERTIT Université de Strasbourg.
• Belgique : couverture d’images aériennes de 2009, 2012 et 2016, Couverture LiDAR 2014. Traîtement: Gembloux Agro-Bio Tech Université de Liège
  
• Allemagne et Luxembourg : données cadastrales, Landsat 8 de 2014. Traîtement: Umweltfernerkundung & Geoinformatik Université de Trèves
  
• Données à l'échelle de l'ensemble de la Grande Région à partir de 2016: Sentinel-2 A/B

Bien que la classification repose sur des méthodologicques différentes selon les regions, le résultat final est une carte transfrontalière cohérente. La précision globale de la classification est de 88%.

Méthodes de classification

Constitution d’un masque des zones forestières : construit sur base d’une classification orientée objet (France et Belgique) en utilisant des données différentes d’une région à l’autre :

• France : images SPOT4-5 acquises en 2005 et de la couche "Végétation" issue de la BD Topo de l'IGN.
  
• Belgique : couverture d’images aériennes de 2009, 2012 et 2016, Couverture LiDAR 2014
• Rhénanie-Palatinat, Sarre : utilisation des données cadastrales (ATKIS) pour délimiter la zone forestière
• Luxembourg : utilisation des données „arrondissements forestiers“ de l‘ANF

Classification des types forestiers au sein du masque forestier

• France : Différenciation feuillus-résineux : approche par seuillage à partir d'autres images satellite acquises durant la période hivernale. Les coupes rases sont identifiées par détections de changement entre paires d’images.
• Belgique : Approche par classification supervisée (Random Forest) utilisant des images multidates pour créer la carte de base de 2016 (feuillus, résineux, coupes récentes).
• Rhénanie-Palatinat, Sarre, Luxembourg : approche par seuillage en utilisant d’un indice de végétation (NDVI) en images acquises au printemps avant feuilletage. Introduction d’un deuxième seuil pour délimiter les coupes.