La croissance du secteur forestier et l'utilisation intensive du bois rendent la planification à court, moyen et long terme d'une importance vitale et nécessite qu'elle soit toujours plus optimisée pour garantir le flux du bois dans le temps. Cela dit, une surveillance à grande échelle des ressources forestières est nécessaire et nécessite l’emploi et l’intégration de techniques de télédétection et d’échantillonnage forestier sur le terrain.

Le capteur Le LiDAR est une technologie de pointe qui peut être utilisée dans différents produits, tels que: les modèles numériques de terrain et les modèles numériques de surface. Il est normalement utilisé pour les relevés topographiques afin de caractériser la structure et est de plus en plus appliqué pour obtenir le volume dans l'inventaire forestier, tant pour les forêts indigènes que pour les forêts plantées. La technologie est caractérisée comme un système de télédétection actif.

Son fonctionnement implique l'utilisation d'impulsions laser dirigées vers le sol et, grâce au temps mis pour renvoyer ces impulsions, on obtient, dans ce cas précis, une estimation de la hauteur de la forêt. En général, ce temps sera traité pour calculer des distances variables entre les objets, ou la surface terrestre, permettant de déterminer des formes, des hauteurs, entre autres, ainsi que de révéler des détails complexes de la structure forestière qui restaient auparavant cachés dans les méthodes d'inventaire traditionnelles.

Cette richesse de données améliore non seulement la planification et l'exécution de pratiques de gestion durable, mais renforce également l'efficacité des opérations forestières qui ont parfois un coût global élevé. Une autre différence majeure est que pour les images dérivées de capteurs passifs, la principale limitation est que des informations bidimensionnelles peuvent être obtenues à partir des forêts. Dans le cas de capteurs actifs, où il est inclus, nous avons la capacité de générer des images tridimensionnelles, permettant de fournir, en plus des calculs de superficie, également les caractéristiques de la structure verticale de la végétation échantillonnée.

Par rapport aux méthodes traditionnelles, le LiDAR se distingue par son efficacité opérationnelle, sa capacité à couvrir rapidement de vastes zones et à fournir des données plus complètes et plus précises. Cette avancée représente un changement paradigmatique, permettant de passer d'estimations par échantillonnage à des évaluations quasi-censitaires des forêts, avec l'identification de variations intra-parcellaires jusqu'alors inaccessibles.

Bracell utilise cette technologie embarquée dans des drones pour obtenir l' inventaire prédécoupé, améliorant ainsi l' estimation du volume qui sera récolté puis livré à l'usine. L'idée d'utiliser cette technologie vient de la forte intensité d'échantillonnage, puisque lors de l'inventaire continu d'une parcelle tous les 10 hectares, l' inventaire précoupé nécessite une parcelle tous les 3 hectares, triplant ainsi les coûts de collecte des données.

L'adoption de l'utilisation de drones équipés de ces capteurs a été un différenciateur, car elle offre une plus grande flexibilité et une résolution de données extrêmement élevée, ce qui non seulement accélère la collecte de données sur de vastes surfaces, mais permet également de générer des sous-produits précieux pour le plus grand nombre diverses zones forestières, telles que des cartes de productivité et des modèles détaillés du couvert forestier qui peuvent même être utilisés pour cartographier les trouées et les trouées de plantation.

Avec cela, nous avons arrêté d'utiliser des valeurs moyennes, telles que le volume individuel, et avons commencé à utiliser des strates au sein de la parcelle, améliorant non seulement la précision des informations sur le volume de bois, mais nous avons également commencé à avoir une nouvelle stratégie de récolte, améliorant la planification de la productivité par strate de volume.

Cependant, malgré son efficacité incontestable, le LiDAR n'élimine pas le besoin des méthodes d'échantillonnage traditionnelles; l'étalonnage des modèles mathématiques, souvent basés sur des techniques d'apprentissage automatique, nécessite des données de terrain précises pour garantir l'exactitude des estimations générées.

Ainsi, la complémentarité entre les méthodes est essentielle pour l’amélioration continue des modèles utilisés dans l’inventaire forestier. Par ailleurs, il convient de noter que, malgré leurs avantages, les nuages de points finissent par entraîner des traitements lourds et chronophages qui nécessitent certains investissements technologiques.

Le projet pilote a débuté en 2022 en partenariat avec APRIL, une entreprise de cellulose et de papier du groupe RGE dont Bracell fait également partie. Grâce aux connaissances techniques de nos « frères » d'Indonésie, nous avons démarré le projet avec quelques modèles qu'ils ont appliqués à la forêt d'eucalyptus et qui ont ensuite été adaptés à notre profil forestier, réduisant ainsi le temps de test et améliorant l'utilisation des ressources technologiques.

Pour garantir le succès de l’outil, 3 étapes principales doivent être maîtrisées:
a) Le vol: dans le projet pilote, des vols ont été effectués avec un équipement LiDAR attaché à un avion agricole et des drones. Bracell a choisi d'utiliser le LiDAR attaché à un drone pour deux raisons principales: Premièrement, pour l' autonomie dans le plan de vol, puisque nous avons notre propre équipe pour piloter les drones  Deuxièmement, et surtout, en raison de la qualité du nuage de points qui nous permet d'extraire des métriques plus précises pour le modèle volumétrique, nous nous appuyons sur l'équipe Topographie de Bracell pour réaliser des vols de drone;
b) Traitement: il a fallu investir dans le matériel et le stockage pour recevoir une énorme quantité de données à traiter, en plus de l'utilisation de l'Intelligence Artificielle pour accélérer le traitement. Cette étape revient à l'équipe Télédétection, qui possède toute l' expertise nécessaire pour gérer les nuages de données et extraire les métriques, et
c) Modélisation mathématique: en matière de modélisation, une autre différence majeure est qu'on s'éloigne de l'approche strictement dendrométrique des équations à deux ou trois variables vers des modèles robustes et sensibles, dans lesquels un nombre relativement élevé de variables sont utilisées, comme par exemple: percentiles de hauteur, densité de la cime, dénombrements individuels, indices calculés par RVB, etc.

Enfin, cette dernière étape relève de la responsabilité de l'équipe Inventaire Forestier, qui réalise la modélisation et le croisement des données avec l'inventaire continu pour mettre à disposition le volume par parcelle et les cartes avec les niveaux de productivité. Ainsi, LiDAR, chez Bracell, traverse plusieurs domaines jusqu'à ce que le produit parvienne aux équipes de Microplanification et d'Opérations Forestières, répondant aux valeurs de l'entreprise d'équipes complémentaires et complémentaires au client. En plus des cartes de volume de bois et de productivité, la technologie LiDAR a été utilisée dans d'autres produits chez Bracell, tels que:

• Cartes de pente pour les opérations de coupe et de déplacement;
• Cartes de surface du sol pour l'analyse de l'eau et la recommandation de courbes de niveau et de terrasses pour la conservation des sols, et
• Cartographie du réseau électrique et autres améliorations, entre autres.

En résumé, le LiDAR s’est imposé comme un outil de transformation dans le Inventaire forestier, contribuant de manière significative à la précision, à l'efficacité et à la durabilité de la gestion des forêts plantées au Brésil. L'intégration de cette technologie aux pratiques traditionnelles et la résolution de ses défis opérationnels laissent présager un avenir encore plus prometteur pour le secteur forestier brésilien.