Utilisation du LiDAR par drone pour un projet de reforestation en Indonésie
La Fondation Masarang, une organisation écologique fondée il y a 20 ans par le Dr Willie Smits, forestier de renommée mondiale, et basée dans le nord de Sulawesi, en Indonésie, a reboisé 35 millions d’arbres à ce jour. Les forêts étant une source essentielle d’eau potable, d’air et de nourriture pour les communautés environnantes, les efforts de reboisement de la Fondation Masarang ont eu un impact significatif sur le bien-être de la région. Conformément à sa mission, l’association a récemment acquis 500 hectares de prairies dégradées, de forêts secondaires et de côtes à restaurer et à conserver.
Défi
Compte tenu de l’étendue de la zone et de la difficulté modérée du terrain, les levés topographiques conventionnels ont été jugés trop longs et trop coûteux. Pour accélérer le processus de cartographie, le LiDAR a été identifié comme la solution idéale. En outre, le relief prononcé du terrain aurait posé des problèmes importants pour l’acquisition au sol en raison des restrictions d’accès et des risques dans certaines zones. L’objectif du projet était également de créer un puits de carbone naturel tout en produisant de la nourriture et du combustible à partir de la forêt, créant ainsi une base économique solide pour la communauté.
Solution
MSDI a été contactée par la Fondation Masarang pour organiser des balayages LiDAR en vue d’une analyse topographique et hydrologique de la zone afin de créer un plan directeur. Ils ont effectué des relevés LiDAR sur 500 ha (1235 ac) afin d’établir un plan en 3D des collines pour une gestion optimale des nouvelles plantations d’arbustes et ainsi optimiser la distribution et la croissance des différentes espèces d’arbres replantées. Ces analyses ont permis d’utiliser les ressources de la manière la plus efficace possible et ont contribué à augmenter le taux de réussite de la maturité des forêts.
La Fondation Masarang a ainsi pu créer une base de référence initiale pour calculer la séquestration du carbone avant l’intervention, et construire un monde virtuel en 3D pour que ses donateurs se sentent plus proches de ce projet de reforestation.
L’association souhaitait s’appuyer sur la participation et le soutien d’entreprises locales pour mener à bien cette mission et MSDI, en tant que fournisseur de services LiDAR, était la solution idéale. Leur expérience en Indonésie et leur équipement de pointe ont été des facteurs clés dans la décision de les sélectionner. La Fondation Masarang avait également besoin de démarrer le projet rapidement, et les capacités d’acquisition rapide de MSDI ont également été un facteur clé, car elle était la seule entreprise capable d’offrir une acquisition de 500 ha (1235 ac) en un maximum de 2 jours avec un drone multirotor. Leur équipementellowscan a été décisif dans l’obtention de ce contrat car il répondait aux besoins techniques de l’association.
Nuage de points de la forêt dans la région de Manado
Paramètres
- Taille de l’enquête: 500 ha (1235 ac) dans la région de Manado (Sulawesi du Nord)
- Durée de l’opération : Prévue pour 2 jours, l’acquisition a été réalisée en une journée et à partir d’un seul point de décollage au sommet d’une colline. Le traitement (classification et MNT) a été effectué par le client.
- Nombre de vols: 11 vols
- Vitesse de vol et altitude: 6,5m/s (14.5 mph) @ 75m (250 ft) AGL – espacement des lignes 135 mètres (440 ft)
- Equipement: YellowScan Vx15-100 avec DJI matrix 600 pro. Pour la photogrammétrie Mavic 2 pro
YellowScan Vx15-100 sur un DJI M600
Résultats
La densité de points était de 60 points/m² avec une précision de 2 cm après ajustement des trajectoires et des bandes. Le terrain, précédemment dévasté par la déforestation et les incendies, avait peu de végétation, ce qui a permis d’obtenir de très bons résultats pour la génération de MNT en raison de la forte densité de points/m².
Le client de MSDI a été satisfait de la rapidité de l’acquisition et des résultats obtenus en si peu de temps. En outre, cette mission a probablement aidé l’association à obtenir de nouveaux financements de la part d’investisseurs et à prouver l’étendue des dégâts.
Il ne fait aucun doute que la précision des mesures et la flexibilité ont été des atouts majeurs pour cette mission. En effet, le YellowScan Vx15-100 a été facile à installer et la génération de données a été rapide. Cette solution LiDAR a permis au client de commencer la reforestation plus rapidement et à l’équipe de MSDI de gagner du temps sur le terrain, de réduire ses dépenses et d’optimiser son temps pour se mobiliser plus rapidement sur d’autres projets.
Selon MSDI, il n’y a pas de secret que la qualité a un prix et bien que le coût d’acquisition d’un tel instrument soit élevé, la qualité et la fiabilité sont au rendez-vous. Cela a été démontré lors de leurs missions en Indonésie, où des conditions extrêmes ont été surmontées grâce à sa capacité à fonctionner en toutes circonstances. La pénétration de la végétation, la précision et le faible encombrement répondaient à tous leurs besoins. Le fait que le laser puisse acquérir 360 degrés signifie qu’ils n’ont pas été limités dans leurs services et qu’ils peuvent répondre à n’importe quelle demande.
Nuage de points utilisant la fonction de découpage vertical de la CloudStation
Nuancier multidirectionnel obtenu à partir du MNT de la
Région de Manado
Notre équipe est fière de participer à un projet écologique visant à restaurer la biodiversité en Indonésie. Grâce à notre équipement LiDAR et aux données générées, les ingénieurs ont pu optimiser la plantation des arbres et ainsi recréer rapidement toute la biodiversité qui existait dans cette zone avant les incendies. Nous espérons que d’autres projets similaires verront le jour en Indonésie, car ce pays est un pilier important pour l’équilibre écologique de notre planète.
Arnaud Denisot
Directeur – MSDI
Nous espérons que cette collaboration pourra servir d’exemple à d’autres ONG et organisations qui travaillent dans le domaine de l’environnement et de l’aménagement du territoire et qu’elles intégreront la géomatique dans leurs processus.
