Thèse Estimation de Densités Foliaires à l'Échelle Individuelle par Lidar H/F

Doctorat_Gouv

Établissement : Université de Montpellier
École doctorale : I2S - Information, Structures, Systèmes
Laboratoire de recherche : AMAP - botAnique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des végétations
Direction de la thèse : Jean-Baptiste DURAND ORCID 0000000168001438
Début de la thèse : 2026-10-01
Date limite de candidature : 2026-05-04T23:59:59

Ce projet de thèse vise à développer des modèles statistiques et les méthodes computationnelles associées pour l'estimation de densités foliaires en forêts tropicales à partir de relevés LiDAR. Ces modèles apporteront des améliorations aux méthodes utilisées aujourd'hui en routine à travers une approche centrée sur les individus et la prise en compte de leur structure spatiale, plus particulièrement les phénomènes d'agrégation des feuilles et de distributions structurées d'angles foliaires. De nouvelles méthodes pour les champs de Markov cachés seront développées afin de permettre leur utilisation pour intégrer ces aspects structurels et, à partir de la segmentation induite par ces modèles, de construire des discrétisations adaptatives de l'espace favorisant l'homogénéité des densités et orientations foliaires.

L'objectif central de ce projet est de lever les limitations qui demeurent en développant un cadre spatialement explicite à l'échelle de l'arbre pour l'estimation de densités foliaires (LAD en anglais) ou de densités de végétation (PAD), avec l'incertitude associée.


Des avancées récentes ont permis d'améliorer (i) la classification bois / feuilles dans des nuages de points de haute densité (Bai et al., 2023) et (ii) la modélisation des interactions entre végétation et tirs de LiDAR (Bai et al., under review). Cependant, deux obstacles majeurs demeurent pour l'estimation précise de surfaces foliaires à l'échelle d'un individu :
1. L'agrégation spatiale du feuillage, qui viole l'hypothèse de végétation homogène à l'intérieur des voxels sur laquelle reposent les estimateurs.
2. L'orientation variable des feuilles, qui est également source d'erreurs dans les estimateurs de surface foliaire basés sur l'atténuation lumineuse, caractérisée par un coefficient d'atténuation.

Données
- Jeux de données LiDAR sur drone et terrestre collectés dans des forêts tropicales en Guyane française à l'aide de différents types de capteurs.
- Simulation d'acquisitions LiDAR basées sur le modèle physique et logiciel DART appliqués à des scènes forestières réalistes, à des fins de calibration et de validation de modèles.

Cadre méthodologique
- Approches par voxel, segmentation spatiale, modèle de transmittance
- champ de Markov caché, modélisation bayésienne non paramétrique, algorithme Variational Bayes