Thème 4 : Inventaire et gestion des arbres urbains

Le quatrième thème de recherche visent à améliorer les inventaires et la gestion des arbres urbains à Québec. Nous souhaitons tester l'approche participative qui implique les citoyens dans l’inventaire des arbres privés, élargissant ainsi les bases de données tout en sensibilisant à la gestion durable. De plus, nous nous intéressons à l'utilisation du LiDAR par drone pour collecter des données LiDAR et hyperspectrales, permettant une cartographie précise des arbres et une classification fine des espèces. Les projets de ce thème d'étude combinent l’engagement communautaire et la technologie de pointe pour offrir une gestion optimisée et durable des espaces verts urbains.

Projet science participative : Une approche participative aux inventaires et à la gestion des arbres privés à Québec

Ce projet d'inventaire des arbres en terrains privés, en collaboration avec la Ville de Québec, l'Association forestière des deux rives, le Collectif Canopée, et le CERFO, s'appuie sur la science participative. Les personnes résidentes sont invitées à documenter leurs arbres. En parallèle, des données sur les arbres sont collectées auprès des entreprises et des institutions. De plus, des entrevues avec les propriétaires privés mettent en lumière leur rôle important dans la santé de la forêt urbaine. Ce projet repousse les limites de la science participative en foresterie urbaine tout en intégrant des pratiques inclusives dans la gestion forestière.

Étudiant : Savannah Bissegger O'Connor
Catégorie : Maîtrise
Directeur.rice : Janani Sivarajah
Co-directeur.rice : Anne Bernard
Date : Septembre 2024

Projet LiDAR : Fusion de données LiDAR et hyperspectrales acquises par drone en contexte de classification des espèces arborescentes présentes en boisé urbain

Au fil de la dernière décennie, la télédétection a permis de véritablement révolutionner les domaines de l’environnement et de la foresterie, mais jusqu’à présent son potentiel a surtout été exploité à l’échelle du peuplement. À l’aide de données de haute résolution acquises par drone, ce projet de recherche a comme objectifs de segmenter le couvert forestier à l’échelle de l’arbre individuel à l’aide de LiDAR et de classifier chacun de ces arbres individuels en fonction de leur essence à l’aide de données hyperspectrales.

Étudiant : Louis-Vincent Grand'Maison
Catégorie : Maîtrise
Directeur.rice : Christian Larouche
Co-directeur.rice : Janani Sivarajah
Date : 2023 - ...

Nos intérêts de recherche