Quelle est la fiabilité de l’estimation visuelle des catégories de diamètre lors des descriptions des peuplements ?

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/62971  |   DOI : 10.4267/2042/62971
Title: Quelle est la fiabilité de l’estimation visuelle des catégories de diamètre lors des descriptions des peuplements ?
Author: Gaudin, Sylvain; Bertin, Sophie; Noé, Nicolas; Ottinger, Loïc
Abstract: Les peuplements irréguliers sont notamment caractérisés par leur structure c’est-à-dire leurs proportions de petits bois (PB : classes de diamètre 20 et 25), de bois moyens (BM : 30 à 45), gros bois (GB : 50 et 55) et très gros bois (TGB : 60 et plus). Des techniques de description et d’inventaire des peuplements font appel à la reconnaissance visuelle de ces catégories de grosseur. Un dispositif parcouru par plus de 200 utilisateurs a été utilisé pour connaître la précision des estimations obtenues et les principaux facteurs influençant les résultats. Plus les arbres sont gros, plus les erreurs de classement sont importantes. Les arbres les plus difficiles à classer correctement sont ceux dont le diamètre est proche d’un seuil entre catégories. Les erreurs de classement conduisent assez souvent à ne pas déterminer correctement la structure locale des peuplements. La formation et une pratique courante de ce type de description permettent une sensible amélioration des résultats.Irregular stands are characterised by their structure among other features, i.e. their proportions of small-diameter (SD: 30 to 45), large-diameter (LD: 50 to 55) and very large-diameter (VLD: 60 and over) woods. Some description and inventory techniques for stands call on visual assessment of these size categories. A route covered by more than 200 users was used to explore the precision of estimations made in this way and the main factors that influence the results. The bigger the trees, the more categorisation errors occur. The most difficult trees to correctly categorise are those whose diameter is close to the cut-off value between categories. Errors in categorisation quite often lead to incorrect assessment of the local structure of stands. Training and frequent practise with this type of description considerably improves results.
Publisher: AgroParisTech, Nancy, France
Date: 2017

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