# Valorisation de la donnée LiDAR HD : Classification de la structure 3D du combustible et intégration à la cartographie INRAE-ONF des interfaces habitat-forêt

François Pimont, Maxime Soma, Olivier Martin-Ducup, Didier Besombes, Fabien Guerra, Marion Toutchkov

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François Pimont, Maxime Soma, Olivier Martin-Ducup, Didier Besombes, Fabien Guerra, et al.  
Valorisation de la donnée LiDAR HD : Classification de la structure 3D du combustible et intégration  
à la cartographie INRAE-ONF des interfaces habitat-forêt. INRAE. 2025. hal-05244155

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## Programme MTECT (DGPR/SRNH) - INRAE 2024

### Connaissance et prévention des risques naturels et hydrauliques

Ces travaux bénéficient du soutien du ministère chargé de la transition écologique et de la cohésion des territoires par décision attributive de subvention n° 2104326877.

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# Valorisation de la donnée LiDAR HD

### Classification de la structure 3D du combustible et intégration à la cartographie INRAE-ONF des interfaces habitat-forêt

François Pimont, Maxime Soma, Olivier Martin, Charlie Teurnier, Dider Besombes, Fabien Guerra, Loïc Robert, Marion Toutchkov
Table des matières

1. Introduction p 3

2. Principe de la méthode de caractérisation du combustible avec le LiDAR HD et métriques associées p 5

3. Évaluation de la méthode à partir des relevés DFCI de l'ONF p 7

3.1 Jeux de données ONF DFCI p 7

3.2. Comparaison entre les profils de densité de point LiDAR (NRD) et les données DFCI de l'ONF p 9

3.3. Comparaisons par strate de hauteur et par placette p 10

3.4. Impact de la classification des points de sol p 11

3.5. Analyse des points de sol p 12

3.6. Effet des autres facteurs p 13

3.7. Effet du vol hivernal p 14

4. Vers une cartographie du combustible à l'échelle territoriale p 16

4.1. Production des métriques à l'échelle départementale p 16

4.2 Prototype de carte de combustible croisant LiDAR et occupation du sol : application au massif landais p 17

5. Exploration de l'utilisation du LiDAR HD pour l'évaluation des Obligations Légales de Débroussaillement p 20

5.1. Méthode p 20

5.2. Evaluation p 20

6. Conclusions et perspectives p 22

Remerciements p 24

Références p 25

Annexes p 26
# 1. Introduction

La cartographie du combustible forestier et des interfaces est une étape clé pour l'évaluation de l'aléa incendie de forêt, car le comportement des feux potentiels en dépend directement. Dans un contexte où la DGPR cherche à produire une cartographie nationale de l'aléa, suite à la mise en œuvre de la loi de 2023, l'enjeu de la cartographie du combustible est donc particulièrement important. Il l'est d'autant plus que la structure du combustible au voisinage des bâtiments et des voies de circulation doit respecter les Obligations Légales de Débroussaillement.

La combustibilité des peuplements dépend fortement de la masse combustible (appelée charge en kg/m²) et de sa stratification verticale (Fig. 1.1). En effet, la puissance du feu dépend directement de la quantité de combustible consommé (formule de Byram), qui dépend elle-même de la quantité de combustible disponible et de sa structuration verticale. Selon la discontinuité entre la strate arbustive et la canopée, le feu peut ou non passer en cime, ce qui engendre à la fois une consommation de combustible plus importante, une accélération du feu et une augmentation de sa puissance.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**Fig. 1.1.** Effet de la structure du combustible sur la puissance du feu. La transition de comportement d'un feu de surface vers un feu de cime se traduit par une augmentation de la vitesse de propagation, de la quantité de combustible consommé et de la puissance du feu. Cette transition dépend de la météorologie, mais aussi de la structure verticale des peuplements et en particulier de la hauteur de la base de la canopée : une discontinuité moins marquée (type de combustible A - courbe rouge) a une probabilité plus élevée de produire un feu de cime pour un même danger météo, contrairement aux peuplements avec une hauteur de base du houppier élevée (type de combustible C - courbe vert foncé) - Source Cruz et al. 2022 ; CFDG2021</figcaption></figure>

La biomasse combustible et la structure verticale sont en général estimées à partir d'inventaires forestiers détaillés des diamètres des arbres et des hauteurs de base des houppiers, ainsi que de relations allométriques permettant de convertir ces inventaires en biomasse combustible. Ces campagnes coûteuses sont essentiellement menées à large échelle en Amérique du Nord et en Australie. Si l'IGN fournit un inventaire détaillé des caractéristiques dendrométriques des arbres sur les points « forêts », les relations allométriques nécessaires à la conversion en masse combustible ne sont pas disponibles pour les essences françaises et très coûteuses à établir, car elles nécessitent des campagnes de mesures destructives. Par ailleurs, les hauteurs de base de houppiers ne font pas partie des variables mesurées par l'IGN. Enfin, la conversion des points d'inventaire en carte de combustible est un processus complexe. Dans ce contexte où le manque de données est patent, les bureaux d'études français construisent les cartes de combustible à partir de cartes de présence des essences (déterminée par télédétection et visites terrain) et attribuent à chaque type forestier une masse combustible de référence à dire d'expert, ignorant pour une large part les différences de structure entre les peuplements
classés dans un même type.

Grâce au vol LiDAR HD de l'IGN, une couverture de l'ensemble de la France, y compris dans les zones d'interfaces, est progressivement disponible (2022-2026). INRAE développe depuis plusieurs années des méthodologies pour mesurer le combustible grâce aux LiDAR terrestre et drone (Pimont et al. 2015 ; Soma et al. 2018, 2019, 2020 ; Nguyen et al. 2022 ; Brede et al. 2023). Un financement européen important a permis d'étendre ces méthodologies aux données LiDAR aérien HD nouvellement disponibles (projet H2020 FIRE-RES, Martin-Ducup et al. 2025). En déployant ces méthodologies sur l'ensemble du vol IGN, la donnée LiDAR HD fournira une information tridimensionnelle sur la structure du combustible (charge, continuité verticale/horizontale), à la fois dans les massifs forestiers et au sein des zones d'interface. Cette méthode s'appuie sur les densités relatives de points LiDAR qui sont traduites en quantité de biomasse fine (charge en kg/m²) par strate de hauteur, selon une méthode d'inversion à base physique et statistique ne nécessitant (presque) aucune calibration. Les fondements de cette méthode sont brièvement rappelés en section 2.

Cependant, ces travaux scientifiques nécessitent différentes étapes supplémentaires pour aller vers une exploitation opérationnelle. Ces étapes sont abordées dans les présents travaux, réalisés pour le compte de la DGPR. Elles concernent :

- L'identification et l'évaluation des limites de l'approche dans des conditions représentatives du territoire national, grâce aux relevés DFCI de l'ONF (section 3)

- La mise en œuvre du calcul des métriques LiDAR sur quelques départements pour la confronter aux approches existantes et la réalisation d'un prototype de carte croisant LiDAR HD et occupation du sol sur le massif landais (section 4)

- Un travail prospectif d'application du LiDAR HD aux interfaces dans le contexte des Obligations légales de débroussaillement (section 5)

Le rapport s'achève sur une section de conclusion et perspectives (section 6).

NOTA : il convient de noter qu'une partie des données ONF et LiDAR HD n'était pas encore disponible début mars 2025. Les présentes analyses et les méthodes qui en découlent seront donc complétées dans le futur, notamment dans le cadre de l'action 2025 portant sur les travaux nationaux. Certains résultats doivent donc être considérés comme provisoires.
## 2. Principe de la méthode de caractérisation du combustible avec le LiDAR HD et métriques associées

Cette méthode s'appuie sur les densités relatives de points LiDAR qui sont traduites en quantité de biomasse fine (charge en kg/m²), typiquement dans des pixels de 20m de côté et par strates de hauteur de 1m. L'approche convertit les densités de points relatives (Normalized Ratio Density - NRD), en quantité de surface de matériel végétal interceptant, puis en biomasse de matériel fin, en s'appuyant sur les propriétés morphologiques des particules végétales majoritaires. Les profils verticaux calculés dans chaque pixel de 20 m sont ensuite synthétisés par des métriques quantitatives qui permettent de décrire les hauteurs délimitant des principales strates de végétation et les discontinuités éventuelles (en m), les charges de biomasse dans chaque compartiment (en kg/m²) et le type de profil rencontré (Fig. 2.1).

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Fig. 2.1.** Fonctionnement de la méthode et des métriques extraites permettant de décrire la structure du combustible calculés dans chaque pixel (Martin-Ducup et al. 2025).</figcaption></figure>

La méthode est disponible dans un package R (LidarForFuel) librement accessible (https://zenodo.org/records/14261023).

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

Lidarforfuel: R Package (2 fonctions)

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

* Github: oliviermartin7/lidarforfuel

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

* Usable with lidR for parallelization & mapping
  catalog_apply & pixel_METRICS

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

Dans le cadre du projet FIRE-RES, ces métriques ont pu être évaluées par rapport à des jeux de données de référence portugais et espagnols portant sur les métriques quantitatives de hauteur de base de houppiers, densités et charges des canopées. Les résultats ont été jugés satisfaisants, avec des performances sont au moins équivalentes à celles obtenues dans les études qui ont ajusté directement ajustées les métriques LiDAR sur les relevés terrain, alors que la méthode INRAE ne nécessite pas de calibration spécifique. Ce point démontre la généricité de la méthode et est très important dans une perspective de déploiement massif de la méthode. Pour plus de détails, on pourra se référer à l'article Martin-Ducup et al. 2025, publié
dans la revue Agricultural and Forest Meteorology. D'autres évaluations sont en cours en ce
qui concerne les strates arbustives à partir de données catalanes. Par ailleurs, la méthode est
actuellement appliquée à des jeux de données canadiens et américains dans le cadre de
différentes collaborations internationales. Cependant, une évaluation à l'échelle du territoire
national sur les données du vol IGN était nécessaire. Elle a été conduite en collaboration avec
l'ONF et est décrite dans la section qui suit.

<figure><img src="image_10.png" /></figure>
## 3. Évaluation de la méthode à partir des relevés DFCI de l'ONF

Les travaux sur le LiDAR HD d'INRAE sont menés en collaboration étroite avec l'ONF, pour qui cette technologie présente un intérêt considérable pour l'évaluation et la cartographie de la ressource forestière, mais aussi pour la cartographie du combustible. Dans le cadre de ces travaux. L'ONF a mis en place un dispositif de placettes terrain dites de « calibration » destinées au développement de méthodes permettant de convertir l'information contenue dans les métriques LiDAR en variables pour la description de la ressource forestière. Afin de bénéficier de ce plan d'échantillonnage considérable (plusieurs milliers de placettes), l'Agence DFCI et INRAE ont mis en place un protocole « DFCI » à disposition des différentes agences de l'ONF et éligible au financement de la MIG DFCI, afin de compléter quand c'était possible les mesures dendrométriques par des mesures complémentaires DFCI. Afin d'embarquer un maximum d'agences pour assurer une bonne couverture spatiale, ce protocole se devait donc d'être rapide et facile à mettre en œuvre. Des mesures destructives de la charge de biomasse combustible étaient donc exclues. L'objectif était donc de se concentrer sur l'évaluation des profils verticaux de distribution de matériel combustible (en recouvrement), afin d'identifier les limites de la méthode LiDAR. Parmi ces limites potentielles, la principale concerne l'occlusion liée à la canopée : lorsque celle-ci est dense, le nombre de faisceaux LiDAR qui explore le bas de la canopée et donc le combustible de surface diminue fortement ce qui réduit la précision de la méthode. La seconde concerne les points de sols, puisqu'il faut les distinguer des points correspondant à de la végétation basse (combustible). Enfin, des biais peuvent être associés à certains prestataires LiDAR, à la date d'acquisition (zones volées hors feuilles notamment), mais aussi à certains peuplements. La couverture spatiale importante du jeu de donnée DFCI de l'ONF a donc été explorée afin d'identifier ces limites et pour éventuellement proposer des améliorations méthodologiques.

### 3.1. Jeux de données ONF DFCI

Les campagnes de mesures de recouvrement conduites par l'ONF se sont étalées de décembre 2021 à avril 2024, pour des données LiDAR HD majoritairement acquises pendant l'été 2021, notamment pour la moitié sud de la France. Selon les départements, des différences substantielles dans les formats de données ainsi que dans les protocoles de géolocalisation ont conduit à la nécessité d'introduire une étape d'harmonisation de ces données pour permettre une analyse globale. Au moment de la rédaction de ce rapport, les données de 1119 placettes ONF ont été transmises à l'INRAE (dont près de 200 fin janvier 2025 récemment) et sont conformes au format attendu pour analyse (**Tableau 3.1**). Entre 500 et 1000 placettes seront intégrées plus tard à ces travaux, une fois que les vols LiDAR HD sur ces territoires auront pu être effectués (hiver 2026).

Pour chaque placette forestière, un grand nombre de variables descriptives a été acquis par les agents ONF, notamment sur les espèces en présence et les recouvrements par strates, qui est la variable de référence cible pour évaluer la méthode LiDAR (**Fig 3.1**). Chaque placette de l'ONF mesure 20 m de diamètre est et divisée en 7 strates verticales : 0-0.5 m, 0.5-1 m, 2-3 m, 3-4 m, 4-5 m et au-delà de 5m. Pour chaque strate, les mesures de recouvrement sont estimées visuellement par les agents ONF pour chacun des quarts qui compose l'emprise de la placette. Le recouvrement de la végétation dans chaque strate correspond à la moyenne de ces 4 valeurs. Le géoréférencement des placettes est assuré par l'ONF, en s'appuyant notamment sur la position des arbres individuels et leurs hauteurs relevées dans chaque
placette, afin d'assurer un repositionnement précis (calage) entre le référentiel des données LiDAR et les données de terrain (la précision du GPS étant souvent limitée sous couvert forestier).

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Terrain ONF (7 strates)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Profils NRD LiDAR</figcaption></figure>

**Fig. 3.1.** Principe de la comparaison Terrain/Lidar : les données des placettes terrain de recouvrement par strates végétales estimées par les équipes terrain peuvent être comparées aux profils verticaux de densités de points LiDAR HD (NRD).

<table><caption>**Tableau 3.1.** Récapitulatif provisoire du jeu de données ONF DFCI et de la comparaison LiDAR</caption><thead><tr><th>dep</th><th>N</th><th>Terrain Hiver</th><th>ALS Hiver</th><th>Même saison</th><th>Diff jour</th><th>Hauteur Moyenne</th><th>Pente moyenne</th></tr></thead><tbody><tr><td>5</td><td>73</td><td>0.52</td><td>0</td><td>0.48</td><td>285</td><td>18.7</td><td>24.5</td></tr><tr><td>42</td><td>294</td><td>0.46</td><td>0</td><td>0.54</td><td>216</td><td>24.5</td><td>16.5</td></tr><tr><td>67</td><td>100</td><td>0.92</td><td>1</td><td>0.92</td><td>790</td><td>25</td><td>2.8</td></tr><tr><td>48</td><td>57</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>350</td><td>20</td><td>26.8</td></tr><tr><td>8413</td><td>106</td><td>0.68</td><td>0</td><td>0.32</td><td>189</td><td>9.3</td><td>13.9</td></tr><tr><td>4</td><td>117</td><td>0.91</td><td>0</td><td>0.09</td><td>231</td><td>15.1</td><td>20.3</td></tr><tr><td>33 IEFC</td><td>153</td><td>0.63</td><td>0</td><td>0.37</td><td>273</td><td>14</td><td>4.5</td></tr><tr><td>07</td><td>33</td><td>En cours d'ajout à la BDD général par Christophe Melchior</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>26</td><td>?</td><td>En cours d'ajout à la BDD général par Christophe Melchior</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>06 83</td><td>136</td><td>Reçues fin février 2025 (traitement en cours)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Bassin Ligérien</td><td>461</td><td>Données ALS non disponibles =&gt; (acquisitions hiver 2026)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>33 &amp; 40 ONF</td><td>50</td><td>Reçues fin janvier 2025 (traitement en cours)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Les placettes ONF DFCI actuellement utilisées pour l'évaluation de la méthode LiDAR se répartissent sur 10 départements (04 ; 05 ; 06 ; 13 ; 33 ; 42 ; 48 ; 67 ; 83 ; 84) qui comprennent
des climats et des types forestiers très différents. Cet échantillonnage permet de bien intégrer
les principales essences du territoire présentes dans les massifs, et donc d'évaluer la méthode
sur des structures de peuplements variées et représentatives (Fig. 3.2).

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>**Fig. 3.2.** Distribution des placettes traitées dans le présent rapport, par type d'essence et par département</figcaption></figure>

Ces données et les données LiDAR correspondantes seront complétés courant 2025.

3.2. Comparaison entre les profils de densité de point LiDAR (NRD) et les données DFCI de l'ONF

La figure 3.3 montre comment il est possible d'utiliser les données terrain des points DFCI pour vérifier qualitativement la cohérence des données LiDAR, puisque la valeur de NRD est en général plus élevée, lorsque les recouvrements terrain sont élevés. Les deux exemples de la figure montrent aussi que les données terrain et LiDAR permettent de distinguer, y compris au sein d'une même espèce, des profils bi strates typiques des forêts matures (une strate arbustive et une strate arborée bien distinctes) et des stades plus jeunes dans laquelle la végétation présente une continuité verticale propice à l'embrasement de l'ensemble de la canopée. Il convient de noter que la densité de points NRD n'est pas une mesure directe du recouvrement, mais que c'est une notion voisine. En effet, le NRD augmente avec la présence de végétation, mais aussi avec sa densité apparente, alors que le recouvrement terrain dépend uniquement de la présence / absence de végétation, indépendamment de sa densité. Par exemple, si les houppiers des arbres étaient infiniment denses (100% des rayons absorbés dans les houppiers et 0% dans les troués entre les arbres), alors la densité de points LiDAR (nombre de points intercepté par rapport au nombre de rayons qui explorent la couche, i.e. le NRD) serait en moyenne égale au recouvrement. En pratique, comme les houppiers sont
poreux, on s'attend à ce que le NRD soit corrélé et du même ordre de grandeur que le
recouvrement, mais inférieur en raison de la porosité des houppiers, partiellement transparent
aux rayons LiDAR. Cet écart attendu doit être d'autant plus grand que la strate est poreuse
(végétation peu dense). On notera cependant que la métrique importante du point de vue de
la combustibilité est plus proche de la densité de points LiDAR (qui augmente quand une
masse combustible locale est importante, i.e. végétation peu poreuse), là où la donnée terrain
traduit simplement un taux d'occupation, moins directement lié à la puissance du feu potentiel.
La donnée terrain doit bien être considérée comme une donnée d'évaluation (pour vérifier la
cohérence des profils) et non comme une donnée de calibration, car elle est moins précise que
la métrique LiDAR.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>**Fig. 3.3** Exemple de comparaison entre les profils verticaux de NRD et le recouvrement terrain issu des placettes ONF dans deux cas bien contrastés.</figcaption></figure>

3.3. Comparaisons par strate de hauteur et par placette

Afin d'analyser plus globalement l'ensemble des données que les comparaisons qualitatives précédentes, on peut regarder les corrélations entre données terrain et NRD LiDAR dans les différentes strates de hauteurs sur l'ensemble des placettes (Fig. 3.4). Les résultats montrent des corrélations significatives (R²>0.4) dans toutes les strates de végétation supérieures à 0.5 m, ce qui permet de valider dans son ensemble la donnée LiDAR HD. On notera la présence d'un biais (NRD<recouvrement terrain) qui s'explique par les densités de strates évoquées en 3.1 et d'autant plus marqué dans les premières strates d'épaisseur 50 cm (donc deux fois plus poreuses par rapport à celle d'un mètre d'épaisseur). On notera que les corrélations sont nettement moins bonnes dans les strates basses et en particulier dans la strate 0-0.5m.
<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>**Fig. 3.4.** Corrélation entre les recouvrements terrains et les NRD dans les différentes strates de hauteurs et les différentes placettes</figcaption></figure>

Cette dégradation des corrélations dans les strates basses peut s'expliquer par plusieurs raisons :

- Confusion entre points de sol et points de végétation qui induit une perturbation aléatoire de la métrique LiDAR

- Occlusion plus forte dans les strates basses, dans lesquelles la densité de points qui touche la strate est plus faible que dans le haut des canopées ; dans certains cas extrêmes, cette densité ne peut même pas être calculée si aucun faisceau ne peut atteindre le sol. Dans ce cas aucune information n'est disponible ; dans ce cas, l'élévation du sol peut être surestimée (confusion avec la végétation), et par voie de conséquence, la quantité de combustible peut être sous-estimée.

- Des limites dans les données terrain au niveau du sol, car l'estimation des recouvrements apparents peut être complexe (variabilité des buissons en forme et en structure) et potentiellement sensibles à la saison de végétation. Cette limitation dans la donnée terrain est appuyée par une bonne corrélation (R²=0.6) entre les NRD entre 0.5-1 m et les NRD entre 0-0.5 m, ce qui est cohérent (la présence de végétation à un étage implique une végétation « support » dans la strate inférieure) et indique que les estimations du LIDAR proche du sol ne résulte pas uniquement de bruit.

## 3.4. Impact de la classification des points de sol

Lors de la première année du projet, les premières analyses ont révélé que les erreurs dans les strates basses (<1m) pouvaient être attribuées à des problèmes de classification sol / végétation des points. En effet, les premières classifications produites par l'IGN conduisaient à de moins bons résultats que ceux obtenus à INRAE avec un algorithme de classification
paramétré plus finement (TerraScan), notamment lorsqu'il y a du relief. Cependant, les versions successives des classifications fournies par IGN se sont avérées de meilleure qualité. A ce stade, il est probable qu'une partie des incohérences entre les données terrains et LiDAR proviennent de problèmes de classification résiduels. Cependant, nous ne sommes pas parvenus à proposer d'amélioration significative par rapport aux dernières classifications IGN.

## 3.5. Analyse par type d'essence

Dans cette section, nous avons agrégé les résultats obtenus au niveau des essences majoritaires pour comparer les données terrain ONF et celles LiDAR, en dessous et au-dessus de 3m de hauteur (Fig. 3.5). Ces résultats montrent que le LiDAR est bien en mesure d'identifier la hiérarchie de taux de recouvrement présent entre les différents types. On notera cependant un potentiel problème de sous-estimation de la matière arbustive dans les sous-bois de pin d'Alep (en dessous de 3m), dans lesquels il est possible que le LiDAR sous-estime la biomasse présente. Ceci pourrait s'expliquer par la présence de strates arbustives particulièrement denses dans ces formations (garrigue à chêne kermès), que le signal LiDAR pourrait peiner à traverser, attribuant ainsi accidentellement des points de végétation à du sol. Cette hypothèse reste cependant à confirmer, mais pourrait nécessiter de recalibrer la biomasse arbustive des ces peuplements, afin de ne pas sous-estimer leur combustibilité.

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>**Fig. 3.5.** Comparaison LiDAR-ONF DFCI par type d'essence</figcaption></figure>

Les corrélations entre profils NRD et recouvrements ne semblent pas différer selon le type d'essence (Fig. 3.6). Néanmoins, l'écart entre le NRD et les recouvrements dans les strates basses se révèle plus marqué chez certaines espèces que d'autres, notamment pour le Pin d'Alep, ce qui pourrait confirmer le problème de sous-estimation en dessous de 3m identifié ci-dessus (Fig. 3.5b).
<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>**Fig. 3.6.** Corrélation et écarts entre le NRD et les recouvrements par strates de hauteur et pour les principales espèces</figcaption></figure>

3.6. Effet des autres facteurs

Au-delà des espèces, d'autres facteurs sont susceptibles d'influencer la qualité de la relation
entre le LiDAR (NRD) et les recouvrements. L'importance d'un géoréférencement issu d'un
recalage fin effectué par l'ONF, qui se base en partie sur l'alignement des arbres les plus hauts
inventoriés par les agents au sol et vus par le LiDAR dans chaque placette a été testée. Aucun
effet significatif de cet ajustement fin des coordonnées n'a été détecté. Cela peut s'expliquer
par la relativité homogénéité des peuplements entre les placettes DFCI et leurs environs
immédiats. De même, aucune différence entre les estimations LiDAR issues des différents
prestataires qui ont effectué les vols n'a été observée, ce qui rassurant pour le déploiement de
la méthode sur l'ensemble des données LIDAR HD.

Par ailleurs, certaines agences départementales de l'ONF ont ajusté localement le protocole
(par exemple en notant les recouvrements par incrément de 0.25 au lieu de 0.10 ou bien en
rajoutant une strate entre 10m et 20m). Nous avons pu observer que cette différence a
probablement introduit un biais dans le jeu de données d'observation (Fig. 3.7). En effet, les
relations entre le NRD et les recouvrements sont significativement différentes pour ces
départements, potentiellement au regard de la difficulté d'estimer les recouvrements entre
10 m et 20 m depuis le sol, mais surtout, en raison du recouvrement terrain moins bien
discriminé. Cependant, en raison des différences assez marquées entre les végétations de ces
territoires, on ne peut exclure que la cause des différences de significativité ne soit pas liée à
d'autres causes que les changements de protocoles.
<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>**Fig. 3.8.** Comparaison entre profils de NRD issus de données LiDAR acquises en hiver et recouvrements</figcaption></figure>

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>**Fig. 3.9.** Mois d'acquisition de la donnée LiDAR HD sur l'ensemble du territoire (source IGN).</figcaption></figure>
# 4. Vers une cartographie du combustible à l'échelle territoriale

## 4.1. Production des métriques à l'échelle départementale

Les métriques de combustibles présentées en section 2 ont été calculées sur une sélection de départements d'intérêt (04, 06, 11, 13, 33, 40, 83, 84) avec une résolution de 20 m. Sans optimisation particulière, la chaîne de traitement nécessite un temps de calcul de 3 à 5 jours par département sur un ordinateur de bureau performant. Ces données peuvent être mises à disposition sur demande. Elles sont notamment en cours d'utilisation par l'ONF pour comparaison avec les cartes de combustibles existantes réalisées en combinant occupation du sol par télédétection et expertise.

Des analyses préliminaires ont d'ores et déjà pu montrer que les métriques des combustible calculées par le LiDAR diffèrent significativement selon les types de combustible identifiés comme différents par analyse d'images dans les cartes produites par l'ONF, ce qui renforce l'idée que la combustibilité de ces types diffère. Cependant, ces mêmes métriques LiDAR permettent de capturer une diversité de structure au sein des types jusqu'ici considérés comme étant homogènes, faute de données appropriées. Ces premiers résultats confirment l'intérêt du LiDAR HD pour raffiner les cartes existantes.

Par exemple, la **fig. 4.1** montre la distribution de fréquence de charge totale au sein de chaque type de combustible « ONF ». Il existe bien un gradient de densité entre les types (les types présentant une majorité de jaune et de vert étant globalement plus dense que ceux présentant essentiellement du marron et du bleu). En revanche, au sein d'un type ONF, la variabilité résiduelle est élevée, avec valeurs de densités très variables.

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>**Fig. 4.1.** Distribution des fréquences de densité de combustible estimée par le LiDAR au sein des types de combustibles issus des cartographies ONF (peu dense =marron, moyennement dense =bleu, dense =vert et très dense =jaune). La longueur des barres de couleur reflète la fréquence de la classe de densité au sein d'un type.</figcaption></figure>
## 4.2. Prototype de carte de combustible croisant LiDAR et occupation du sol : application au massif landais

Une méthodologie a été mise en œuvre pour croiser les occupations du sol à 10 m de résolution produites par l'ONF (par ex à partir des données COSIA de l'IGN) et les métriques LiDAR, afin de combiner l'information pour créer une typologie interprétable par les experts et cartographiable.

Dans l'exemple ci-dessous (département de Gironde et des Landes), les cartes d'occupation du sol issues de COSIA distinguent à 10 m de résolution les principaux types d'occupation du sol forestier (herbacées, arbustif, feuillus, conifères, mixtes). Cette information est très importante et complémentaire du LiDAR, car les modèles de comportement du feu à utiliser pour calculer la puissance de celui-ci, diffèrent selon ces grandes catégories d'occupation du sol.

Un classement automatique (cluster) a été appliqué aux différentes métriques, pour identifier de grands types combustibles présentant une certaine homogénéité, c'est-à-dire présentant des occupations du sol, types de profil vertical, charges de combustible de surface et arborée et hauteurs et fuel strata gap les plus similaires (Fig. 4.1). Cette typologie simplifiée permet de visualiser la distribution des différents types, qui peuvent être comparés à une réalité terrain (photos par exemple). Cette typologie simplifiée peut ensuite être raffinée en sous-types par les experts, selon les valeurs des différentes métriques réellement estimées dans chaque pixel, par exemple pour cartographier l'aléa.
<table><caption>**Fig. 4.1.** Typologie issue de la combinaison des métriques d'occupation du sol et LiDAR en Gironde et Landes</caption><thead><tr><th>Fuel type</th><th>Fuel type description</th><th>% in Aquitaine</th><th>Mean height</th><th>Fuel Strata Gap</th><th>Fuel load</th><th>Potential Combustibility</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="5">Continuous low fuel types</td><td>1 Vineyard</td><td>8%</td><td>&lt;2m</td><td>0m</td><td>Very low</td><td>-</td></tr><tr><td>2 Low shrubland</td><td>&lt;1%</td><td>~6m</td><td>0m</td><td>Low</td><td>+</td></tr><tr><td>3 Low-load-high shrubland</td><td>6%</td><td>~6m</td><td>0m</td><td>Low</td><td>+</td></tr><tr><td>4 Med-load-high shrubland or immat. coniferous</td><td>3%</td><td>~8m</td><td>0m</td><td>Medium</td><td>+++</td></tr><tr><td>5 High-load shrubland or immat. trees</td><td>&lt;2%</td><td>~10m</td><td>0m</td><td>High</td><td>++++</td></tr><tr><td rowspan="2">Coniferous fuel types</td><td>6 Low-load immat. coniferous</td><td>7%</td><td>~8m</td><td>0m</td><td>Low</td><td>+</td></tr><tr><td>7 Medium-load immat. coniferous</td><td>6%</td><td>~12m</td><td>0m</td><td>Medium</td><td>++</td></tr><tr><td rowspan="3">Broadleaf fuel types</td><td>8 Transitional coniferous</td><td>15%</td><td>~14m</td><td>~5m</td><td>Understorey: Low Canopy: Medium</td><td>+/++</td></tr><tr><td>9 Mature coniferous with low underst.</td><td>13%</td><td>~20m</td><td>~10m</td><td>Understorey: Low Canopy: High</td><td>+/+++</td></tr><tr><td>10 Mature coniferous with high underst.</td><td>5%</td><td>&gt;20m</td><td>~10m</td><td>Understorey: High Canopy: High</td><td>++/++++</td></tr><tr><td></td><td>11 Low-load dominated mixed broadleaves</td><td>8%</td><td>~15m</td><td>0m</td><td>Low-Medium</td><td>+</td></tr><tr><td></td><td>12 Med-load dominated mixed broadleaves</td><td>11%</td><td>~20m</td><td>0m</td><td>Medium</td><td>+/++</td></tr><tr><td></td><td>13 Mature broadleaves with low underst.</td><td>9%</td><td>~20m</td><td>~4m</td><td>Understorey: Low Canopy: Medium</td><td>+/++</td></tr><tr><td></td><td>14 Mature broadleaves with high underst.</td><td>2%</td><td>~20m</td><td>0m</td><td>High</td><td>++</td></tr></tbody></table>

Fuel type 13 : Low density understorey

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

Fuel type 14 : high density understorey

<figure><img src="image_22.png" /></figure>

Illustration of fuel type 3

<figure><img src="image_23.png" /></figure>

iefc

Institut Européen
de la Forêt Cultive

Fuel type 9 : Low-load understorey

<figure><img src="image_24.png" /></figure>

Fuel type 10 : high-load understorey

<figure><img src="image_25.png" /></figure>

<figure><img src="image_26.png" /></figure>
<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Fig. 4.2. Carte de combustible résultant de la typologie présentée fig 4.1.</figcaption></figure>
# 5. Exploration de l'utilisation du LiDAR HD pour l'évaluation des Obligations Légales de Débroussaillement

Le respect des Obligations Légales de Débroussaillement (OLD) est un point critique pour l'efficacité de la protection qu'ils constituent sur les enjeux à proximité. La réglementation pour l'évaluation de la conformité des OLD se base sur des seuils de distance et de surface continue concernant la végétation combustible. La donnée LiDAR a le potentiel pour permettre cette cartographie de la distribution de la végétation présente. Sous le pilotage de l'ONF, l'évaluation d'une méthode basée sur la donnée LiDAR HD a été mise en œuvre dans le cadre de cette action.

Un prototype de chaîne de traitement aux interfaces orienté autour de la question de l'évaluation des OLD autour du bâti a été produit. Il a été appliqué sur la commune d'Uchaux (84) et un certain nombre de relevés terrain ont été réalisés pour l'évaluer. Il s'appuie essentiellement sur une fonction R, qui a été transmise aux services SIG de l'ONF pour une application plus large (fgetpolybushandtrees_clean.R)

## 5.1. Méthode

<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>**Fig. 5.1.** Clusters de végétation issus des nuages de points LiDAR HD colorisés par surface (A, B) et par strate de hauteur (C).</figcaption></figure>

Une clusterisation simple des nuages de points à une résolution de 30cm (1 retour LiDAR=1 pixel « plein ») permet de visualiser qualitativement les bosquets de surface trop importantes dans la strate arborée et dans la strate arbustive (Fig. 5.1A et B).

## 5.2. Evaluation

Afin de disposer d'une évaluation quantitative de ces clusters, la surface de 58 couronnes d'arbres individuels a été évaluée sur le terrain au GPS de précision (Fig 5.2). Cela a permis de conclure à la très bonne estimation des surfaces occupées par la végétation des strates arborées par LiDAR HD (Fig 5.2 A). En complément, 210 zones de ponts et d'interstices identifiées par le LIDAR ont été mesurés sur le terrain, afin d'évaluer la qualité des clusters de végétation continue (Fig. 5.2 B). Les relevés terrain ont permis de démontrer que les zones d'interstice (i.e. discontinuité réelle) de la végétation sont très bien identifiées au LIDAR HD.
Par contre, on a observé une légère surestimation des continuités entre houppiers (+18%). Bien que ce léger biais soit conservateur au regard de la DFCI, une marge d'amélioration reste possible en testant une résolution de clusterisation plus fine.

Une évaluation des clusters arbustifs a également été menée le long de transects de recouvrement (Fig. 5.3). Les corrélations sont bonnes, mais un biais de sous-estimation important des recouvrements par le LiDAR a été observé avec la méthode cluster, en particulier lorsque la canopée est dense. Cela peut s'expliquer par un échantillonnage plus limité dans les strates arbustives, en particulier sous les houppiers, et par le fait que les bosquets arbustifs sont souvent petits. Cette limitation peut potentiellement être réduite en utilisant une résolution plus grossière pour les clusters, qui permettrait d'assimiler les quelques rayons qui ont réussi à traverser la canopée à une surface plus importante d'arbustes. Ces travaux sont en cours.

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>**Fig. 5.2.** A) Corrélation entre surface des houppiers estimés au LiDAR HD et au GPS de précision. B) Taux d'exactitude de la continuité et de la discontinuité entre houppiers mesurées par le LiDAR HD.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>**Fig. 5.3.** Evaluation des clusters dans la strate arbustive : A) transect terrain et B) correlation entre les recouvrements terrains et cluster ; les 3 couleurs correspondent à des canopées plus (bleue) ou moins (rouge) denses au-dessus de la strate arbustive, illustrant la sensibilité de la méthode cluster à la densité de la canopée (contrairement à la méthode LidarForFuel utilisée pour les métriques combustibles dans les sections 2 à 5).</figcaption></figure>
# 6. Conclusions et perspectives

L'action SRNH portant sur la valorisation des données LiDAR HD a permis d'évaluer et mettre en œuvre à l'échelle française un algorithme développé à INRAE dans le cadre du projet européen FIRE-RES. Cette évaluation s'est appuyée en grande partie sur des données collectées dans plus de 1000 placettes par l'ONF. Même si les données terrains sont un peu trop simplistes pour une évaluation complète des métriques LiDAR, l'approche a permis de valoriser la pertinence de la méthode. Bien que toutes les données n'aient pas encore été analysées, nos premiers résultats n'ont pas mis en évidence de biais majeurs des métriques LiDAR combustible, en dehors d'une incertitude résiduelle dans la strate très basse (0-0.5 m), en raison de l'occlusion et des limites de la classification sol/végétation et d'un risque de sous-estimation de la biomasse arbustive dans certaines strates très denses (type sous-bois de pin d'Alep). En revanche, les analyses confirment que les vols hivernaux seront complexes à exploiter pour les végétations décidues, qui nécessiteront des travaux complémentaires. Ces analyses seront poursuivies et finalisées courant 2025 au fur et à mesure de la mise à disposition des nouvelles données. Pour une évaluation plus complète, des campagnes d'inventaires spécifiques (sur des points de type « point forêts » de l'IGN) des principales métriques seraient nécessaires (comme c'est le cas au Canada, aux Etats-Unis ou en Australie).

L'action a permis de produire les métriques LiDAR sur 8 départements à une résolution de 20m. Des explorations sont encore en cours pour tester si une résolution de 10m sur la grille utilisée par l'ONF pour l'occupation du sol peut être mise en œuvre. En effet, les densités de points LiDAR ont permis d'atteindre la résolution de 20 m (section 3), mais il n'est pas démontré qu'elles soient suffisantes pour 10 m de résolution, en particulier dans les placettes les plus hautes et les plus denses.

De futurs travaux scientifiques (ANR Predispose, PEPR IRIMA projet IRICLIM) et collaborations internationales (catalane et canadienne) devraient permettre d'éclaircir ces questions et d'encore améliorer la méthode. Une perspective concerne notamment l'utilisation de l'IA et de la télédétection satellitaire pour utiliser les données LiDAR HD comme données d'entrainement, ce qui permettrait d'extrapoler les données dans les zones volées hors feuille ou de mettre à jour les produits dans le temps, sans attendre une nouvelle campagne LiDAR HD, qui n'aura pas lieu avant 7 ans a priori.

<figure><img src="image_31.png" /></figure>
En ce qui concerne l'application du LiDAR HD aux OLD, les travaux exploratoires sont
encourageants, même si la continuité arbustive est encore surestimée. La donnée LIDAR HD
étant statique, elle n'est pas la plus adaptée pour évaluer ces interfaces dynamiques (repousse,
constructions nouvelles). Des synergies pour l'application de ces méthodes à des données
acquises par des LIDAR drone ou des LIDAR montés sur des véhicules sont en cours.
Cependant, la donnée LIDAR HD permet une application quasi exhaustive sur l'ensemble du
territoire, ce qui permettrait de produire un état des lieux (à la date des vols LiDAR IGN ou
d'autres vols ultérieurs) de la réalisation des OLD, ce qui justifiera d'approfondir ces travaux
exploratoires.
Remerciements :

- ONF Agence DFCI et département RDI pour les données et les différents échanges
  scientifico-techniques (Marion Toutchkov en particulier)

- IGN pour la mise à disposition des données LiDAR (en particulier en début de projet où la convention INRAE-IGN a permis d'accéder aux données en volume alors que l'interface était encore limitée) et les précisions techniques

<figure><img src="image_32.png" /></figure>
Références

Brede B, Bartholomeus HM, Barbier N, Pimont F, Vincent G, Herold M (2022) Peering through the thicket: Effects of UAV LiDAR scanner settings and flight planning on canopy volume discovery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 114, 103056. https://doi.org/10.1016/j.jag.2022.103056

Martin-Ducup O, Dupuy J-L, Soma M, Guerra-Hernandez J, Marino E, Fernandes PM, Just A, Corbera J, Toutchkov M, Sorribas C, Bock J, Piboule A, Pirotti F, Pimont F (2025) Unlocking the potential of Airborne LiDAR for direct assessment of fuel bulk density and load distributions for wildfire hazard mapping. Agricultural and Forest Meteorology 362, 110341. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2024.110341

Nguyen V-T, Fournier RA, Côté J-F, Pimont F (2022) Estimation of vertical plant area density from single return terrestrial laser scanning point clouds acquired in forest environments. Remote Sensing of Environment 279, 113115. https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.113115

Pimont F, Dupuy J-L, Rigolot E, Prat V, Piboule A (2015) Estimating Leaf Bulk Density Distribution in a Tree Canopy Using Terrestrial LiDAR and a Straightforward Calibration Procedure. Remote Sensing 7(6), 7995-8018. https://doi.org/10.3390/rs70607995

Soma M, Pimont F, Allard D, Fournier R, Dupuy J-L (2020) Mitigating occlusion effects in Leaf Area Density estimates from Terrestrial LiDAR through a specific kriging method. Remote Sensing of Environment 245, 111836. https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111836

Soma M, Pimont F, Dupuy J-L (2021) Sensitivity of voxel-based estimations of leaf area density with terrestrial LiDAR to vegetation structure and sampling limitations: A simulation experiment. Remote Sensing of Environment 257, 112354. https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112354

Soma M, Pimont F, Durrieu S, Dupuy J-L (2018) Enhanced Measurements of Leaf Area Density with T-LiDAR: Evaluating and Calibrating the Effects of Vegetation Heterogeneity and Scanner Properties. 30.

<figure><img src="image_33.png" /></figure>
# Annexes

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>Tableau. Comparaison des périodes d'acquisition LiDAR et ONF DFCI</figcaption></figure>

<figure><img src="image_35.png" /></figure>
<figure><img src="image_36.png" /></figure>

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