20231023 16474300 1.0 TRUE RasterCalculator " SetNull("G_gb_genev"==0,"G_gb_genev")" P:\ZZ_Thematiques\Environnement\forestier\ONF\exploit_lidar_ass.gdb\G_gb_genev 007 625000 50000 ISO19139 20231024 10365500 Surface terrière des gros bois en m² par hectare (m²/ha) Raster dendrométrique issus du LiDAR Jura sud de l'IGN acquis entre septembre et novembre 2014 La densité moyenne d’émission LiDAR calculé à partir des premiers retours LiDAR, est de 1.7 points/m². La densité moyenne de points classé sol est de 0.8 points/m². <DIV STYLE="text-align:Left;"><DIV><DIV><A href="https://carto.ain.fr/webapps/externe/doc/ONF_notice_modeles_LiDAR_v2.pdf" STYLE="text-decoration:underline;">lien vers descriptif pdf</A>1 - Principes de modélisationLes présents modèles sont construits à partir de la détection des apex identifiés sur le modèle numérique de hauteur issus des couvertures LiDAR. Seules les hauteurs supérieures à 13 mètres associés à des cuvettes de plus de 5 mètres carrés sont conservées. Le traitement est effectué à l'exclusion du type "non boisé" de la cartographie de peuplement v.2 de l'IFN. Chaque apex est classé comme feuillu ou résineux en fonction des pentes de son houppier et de sa réflectance mesurée sur les images SPOT 6. Les diamètres à 1.30m et les accroissements sont estimés par les caractéristiques de la cuvette associée à l'apex. A l'échelle du pixel de 26.5m de côté, les surfaces terrières prédites pour chaque arbre sont sommées par essence et catégories de diamètres. Les résultats obtenus sont corrigés selon des modèles linéaires. Les modèles appliquées aux apex et aux pixels sont calibrés à l'aide des placettes de l'observatoire forestier. Ils sont validés sur un nouveau jeu de 240 placettes de 15 mètres de rayon mesurées en 2015 et indépendant du jeu de calibration.2 - Validité des paramètres modélisésEn règle générale, la validité des paramètres modélisés n'est pas connue pour les peuplements rares et atypiques à l'échelle des montagnes de l'Ain. Ces peuplements sont par exemple les plantations de mélèzes, les pinèdes à cochet, les jeunes futaies feuillues éclaircies… La validité en peuplement de pinèdes noires ou sylvestres n'a pas été vérifiée. Toutes les données s'entendent pour un diamètre de pré-comptage de 17.5 cm à 1.30m (sauf mention contraire).3 - Précautions pour la réalisation de calculs à partir des données des rastersPour les valeurs de surface terrière, de production, de densité de tiges, de types de peuplement, la valeur zéro doit être utilisée en cas d'absence de données. Ces cas correspondent, soit à des peuplements de hauteur inférieure à 13 mètres (composé a priori d'arbres de diamètre inférieur à 17,5 centimètres), soit à un type de peuplement IFN non boisé. Pour les types de peuplement, la valeur zéro correspond à un peuplement non pré-comptable, ou à une zone non boisée. Pour les valeurs de hauteur, de diamètre, de Gini, la valeur NULL doit être utilisée en cas d'absence de données. Les pixels de lisière intègrent sur une partie de leur surface une zone non boisée. Dans le cas où la zone d'extraction intègre de tels pixels, Il est important d'appliquer à la surface d'extraction un buffer négatif qui permettra d'exclure ses points.Cartographie prédictive des paramètres forestiers des montagnes de l'Ain, Office National des Forêts,A. Munoz, S. Dumas, 2017</DIV></DIV></DIV> ONF 2017 Envir_ONF_dendro_2015_G_gb_genev G_gb 2017-01-01T00:00:00 ain raster ONF forêt dendrométrique arbre bois environnement économie surface terrière résineux feuillu gros bois <DIV STYLE="text-align:Left;"><DIV>usage professionnel.Pour accéder aux données sources (GRID) contacter la direction de l'environnement : direction.environnement@ain.fr</DIV></DIV> dendrométrique ain,gex 2015 20231024 /9j/4AAQSkZJRgABAQEAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRofHh0a HBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwhMjIyMjIy MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAARCACFAMgDASIA AhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAAAgEDAwIEAwUFBAQA AAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkKFhcYGRolJicoKSo0NTY3 ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWGh4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWm p6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEA AwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREAAgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSEx BhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYkNOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElK U1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOEhYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3 uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD3+iii gAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAqFLqGSaSJJAZI+HHp/nIoup1t7eSRnVSqEjceOBXHi 5m8sAyMCcmQh85YseT/ntXLiMSqLt8zCtW9lbTc7aiuX0y+nt9sUahoi2Sh6/hz+NdOrZVSRtJ7G t6U3OmptWuTQxVOvdQ6C0UUVZ0hRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABV a9vobGIPM2Nx2qO5NWelcvKX1vVmETkwJ8inbwMH5j9cjArCvUlBJQ+J7GdWpyRv16epWvJ555Uk uZfmdcpH90AZPRT/AD/wqNYJLhgBzzgjof8A61T3qsdQnyrAbgFznJwAPy4roraIW4+dRvGfm7kH nn16Gs8PRUr1Jry9bdfmeDOjLEV3Dnelrvfe/wBxl2cS2ckkl5GQFI2nHUnt/WthohI0bqgx1BP8 J7HFR3NsJJUkZ8lG3BT0PpxViLLDey7W5HJ7Zruk1ZWO/CYZ0m6T26d/66ElFFFQemFFFFABRRRQ AUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUE4GTWbqepNZuqRKGfGSGHGP8AP86Tdlczq1YUo883 oQ3WqMbO82r5bKWjibcBuYdhmn6Narp+kBmBDHMjs3BJPPNZNrG9/cLbq5KxkO+W4GTknHTnmrN/ eNIotrdmMI+Qk9W/Os6VJzmqjfp+p5TzJwpucl6eb+7ZBYzfbdTEs43DOVHYHpW4jrM5G3jaD8w5 55/wqraWyW9miFRvcgkjnJzxT0DXNwXZJIjEeCG4J/8A1fzraztZmmEhKjFJ6uTu+/zf4/gWVjXc WxknPJOakAwMDpR0opHqKKQUUUUDCiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACsW/1hkuGtosJhtp lIzz9PzFbVcxaxfbdRmLMq5ZjjHqeRXPXlO8YQdrnJjKkoxUY7ti2d3O8rSz3L+VGCSS5APoPzqJ 9cuEkfZcRlCc5ZhuA+h6dKdb28dzcNBJuWNFZhHn9KyhaxLJlY1HfpyPTNcGKr4in7kFe/be63+R 5+GdP2SlUm47/wBb39CzdalfX8IgjuTtkXkyR7cEZ9Bz24z26VI0Lsr+fIJhyWkPQ884/P8ASoFt /MmjTeQdu3g4GP8A639avXSxWxitx8zRrhznOfw/WtsJFpOdb4tt/wADDF13Wj7r91Wfz9bX/wAi +XtbHRz5bMrzqSMnDMcfXil0y1CqbqbaARgZ6CqSRTahc5jQrGnyqvoB05/H9a3reBoIki4KnO41 6UIqMTTDJ4mqp8vuxVl2v3/r5ieSstxkhwVGDz75GP8AParVIAAAB0FLQ3c9qFNQu+rCiiikaBRR RQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAVy93FGNRnlhdYzGxIBbBJ9h9a6isu70t5XJgMYUsX YNnkk55qXCMmuboefmNOrOmvZq9jCkMrXwncg7vmBUcDPt+JqXT7eCUSySTL8gyAAO3Peo5B5UxV 2JdMBucjjtmrttbZiYtGiszCMKDyPUnHtk1MaEfivfXqeFCcp1OWUdv6/rv5lSR/Jk/0dD1DZIA4 69qrZaVizMNzHgA5z+PfpWhiQp9ijxvlf5y3bH+FV7aJhqKWs2Q+/DcZGKVSS9rFT2v8iPZTlC0N n+Hkb1tC1taKN23DgHA4OT3qa3ld3eQ5MI4RjweDzx6e9UtSlmtwu3KqAVyoyCuD1FO0wTywQpIS sacgAg7h2B/P9K6pK65mevSrKFdYeKei/r5a/hoaqsGUMOhGRS0UVkeygooooAKKKKACiiigAooo oAKKKKACiiigAooooAKKKKACmyOscbSN91QSadVTUiBYvuUlTgNjr+H44pO9tCKk+SDl2OUlnS7u nnHyl3PAGCBn9eBmt21tQtjHcQ8OoyWHG4c5FZS2/l28PyozOc/JyFySBzjPpXQzTi18q2iQ5PA5 Ax+dZ4WlUhT/AHm71/r9fyPCp+yqVp1Holbzd3tb9PzMnVI42uFuYyVUqCxXjOf51EytPqJuV3cP uIAxgD/HFaM9mLcRqD/o7OWcHHOew4pbdCLwM8Y8oYVG3Z57d/8APFdDUHaUlsZzw1SVVxel2m/6 7D7yGa7BKxl0z8hBA47n8e1XoI/LTHI6cE5xUtFJy0se5Tw0YTdS92woooqToCiiigAooooAKKKK ACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKhugpt3DkBCPmJ9KmqO4TzLd0/vDFNbkVVeDXkc/ZW8U+oKF 3FANx564/lWreRFpoJdxJDhcqOnPBPWqenwi3up0KAvGqnGSOvNTlv8ATMYYKxGDsIIJ75xjv39K 0k76o8LCwUKHLNat/db/AIY0mRXXawyKjS1hjcuqncTk5Ynn8frU1FZXPecIt3a1CiiigoKKKKAC iiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKjniE0LRnof/11JRQKUVJOL2ZzAuHgupN0 z5YDdjqx9M1pyM6yRAnCylSrn5iD+XqRUGpWVzNfr5CFkZcknopz71eitZhbRI8xBXblQMgY7ZrV zi1oeDQw9eM503ey2f8Aw76/8Eu0UUVke+FFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQ AUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQB//Z