Décision précise au niveau de chaque grume

Jori Uusitalo, Professeur d’exploitation et de logistique forestières à l’université d’Helsinki, Finlande

Jori Uusitalo, Professeur d’exploitation et de logistique forestières à l’université d’Helsinki, Finlande

La récolte de précision est l’avenir de l’abattage. Avec cette méthode, la gestion des forêts est basée sur un modèle virtuel prédéfini, et les opérations sont planifiées arbre par arbre, dans le respect des valeurs environnementales.

La gestion des forêts en Finlande est basée depuis longtemps sur la planification au niveau du terrain et de la parcelle. Elle part du principe que le type de forêt et la classe de développement des parcelles sur un terrain donné sont similaires, si bien que la méthode de traitement choisie peut être la même sur tout le terrain. " Cependant, cela n’est pas toujours le cas ", explique Jori Uusitalo, Professeur d’exploitation et de logistique forestières à l’université d’Helsinki. " Les terrains peuvent présenter des variations dont il conviendrait de tenir compte dans la gestion de la forêt. "

En fait, J. Uusitalo prévoit que, là ou cela sera possible, un nouveau modèle de récolte multicible pourrait émerger aux côtés de la planification par terrain. J. Uusitalo appelle ce nouveau modèle la récolte de précision. Il l’a élaboré en collaboration avec son équipe de recherche. Ce modèle est centré sur la possibilité de voir tous les arbres de la forêt, et de planifier et d’effectuer un abattage avec des géoinformations spatialement réalistes. " Un modèle virtuel de la forêt est créé, puis utilisé pour planifier l’abattage au niveau de chaque arbre, tout en respectant des valeurs environnementales ", détaille J. Uusitalo.

Un modèle basé sur l’aptitude à la circulation, l’inventaire des parcelles plantées et le réseau des pistes forestières

Le modèle virtuel de la forêt est constitué d’un modèle d’aptitude à la circulation, d’un inventaire des parcelles plantées d’arbres et d’un réseau de pistes forestières. Tous ces éléments sont associés pour obtenir l’ensemble de données le plus précis possible. L’aptitude à la circulation décrit la capacité de charge du sol, ce qui dépend du type de sol et de sa teneur en humidité. Les calculs nécessitent la modélisation de la nappe phréatique, d’après des données topographiques. Pour obtenir une image exacte, l’équipe de recherche de J. Uusitalo doit recueillir des données auprès de nombreuses sources différentes.

 " Il est difficile de prévoir l’aptitude à la circulation. Il est relativement plus facile de prévoir les données des parcelles. " Les données source utilisées pour l’inventaire des parcelles proviennent d’un balayage laser aéroporté. Sur la carte des arbres, les données de localisation des parcelles sont associées à des indicateurs clés relatifs aux troncs, comme l’essence de l’arbre, le diamètre, la longueur et éventuellement des facteurs de qualité. " Le balayage scanner haute densité a commencé en 2020, et il fournit des nuages de points dix fois plus précis que son prédécesseur. L’utilisation de ces données est intéressante et conduit à des opportunités. "

D’après J. Uusitalo, l’optimisation du réseau des pistes forestières est l’un des défis de recherche les plus intéressants dans le domaine de la technologie forestière.  L’optimisation des itinéraires devrait être basée sur les attributs du sol et l’emplacement des anciennes pistes forestières. " En janvier, notre équipe de recherche a publié une étude dans laquelle les anciennes pistes forestières, difficiles à déceler, peuvent être extraites à partir du balayage laser haute densité. "

Tirer le meilleur parti du bois récolté avec la foresterie de précision

Le modèle virtuel terminé peut être utilisé de façons multiples. Par exemple, avant l’abattage, le propriétaire de la forêt ou l’opérateur peut tester l’influence de différentes méthodes de gestion forestière sur la structure des parcelles restantes, sur la suppression de la parcelle et sur les valeurs écologiques de la forêt. D’autre part, l’acheteur peut être intéressé par l’optimisation de la valeur de la parcelle et par la meilleure réduction possible des coûts et des émissions du transport, en simulant l’inventaire et la commercialisation des parcelles.

Uusitalo considère que la récolte de précision est une réponse aux attentes actuelles, divergentes et croissantes, envers les forêts et le secteur de la foresterie. Bien que le stock forestier ait depuis longtemps tendance à augmenter en Finlande, son seul maintien n’est plus suffisant pour démontrer que la foresterie se trouve sur une base durable. Une foresterie durable tient également compte des exigences des espèces, de l’utilisation récréative et du rôle des forêts pour réguler l’équilibre du carbone dans l’atmosphère.

Par ailleurs, il est de plus en plus important que le bois récolté dans les forêts soit utilisé économiquement à la plus grande échelle possible. Les utilisations finales ne se limitent pas au bois de construction ou de trituration. Elles peuvent s’étendre, par exemple, à des bioproduits extrêmement raffinés, aux textiles ou aux matières premières du secteur pharmaceutique ou chimique.

L’automatisation et la robotique arrivent en forêt

Uusitalo remarque que la récolte de précision est également un débouché pour l’automatisation et la robotique. " Du point de vue de l’automatisation, la forêt est l’un des environnements les plus stimulants. Les mouvements des machines forestières sont multidimensionnels, et il est difficile d’utiliser des données satellite pour localiser une machine cachée par des arbres. De plus, la machine forestière doit tenir compte d’éventuels précipices et des changements de la capacité de charge du sol. "

Malgré tous ces défis, le travail continue et un outil de planification est en cours de développement. J. Uusitalo pense que la prochaine décennie apportera des avancées significatives dans l’automatisation des machines forestières. " Mais il nous faudra probablement 20 à 30 ans avant de voir une machine entièrement automatisée convenant à un usage commercial. "

Texte: Maria Latokartano / Photo: Laura Vesa / In The Forest 1/2022


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