La biomasse forestière résiduelle correspond à la biomasse ligneuse laissée sur le parterre de la forêt après une coupe. Cette biomasse peut servir comme source d’énergie renouvelable, à un prix pouvant être, dans certaines conditions, compétitif relativement à d’autres sources d’énergie. Le succès de l’utilisation de ce type de biomasse tient en partie à une gestion efficace de son réseau d’approvisionnement. Ainsi, la gestion du risque de rupture d’approvisionnement de la biomasse forestière résiduelle est essentielle pour garantir le potentiel d’expansion d’un réseau de distribution aux clients. Le présent mémoire vise à améliorer la rentabilité d’approvisionnement de la biomasse forestière résiduelle par le biais d’une gestion efficace des sources d’erreur relatives à l’estimation de la disponibilité en biomasse. Il s’agit d’estimer la variabilité spatiale de la biomasse résiduelle avec une précision acceptable en optant pour les techniques de l’apprentissage automatique (en anglais, machine learning). L’apprentissage automatique est une tentative pour reproduire la notion d’apprentissage. Il s’agit de concevoir des algorithmes capables d’apprendre à partir des exemples ou des échantillons, afin de prédire les valeurs des cibles. Dans notre cas d’étude, la méthode KNN nous permettra d’estimer la quantité de la biomasse résiduelle des unités de surface cibles (polygones) à partir des k placettes-échantillons voisines. Pour ce faire, nous estimerons, dans un premier temps, la variabilité spatiale de la disponibilité en biomasse résiduelle en utilisant la méthode d’apprentissage automatique k-plus proches voisins (en anglais, k-nearest neighbors : KNN). Nous déterminerons ensuite l’erreur de notre estimation en utilisant la méthode bootstrap. Finalement, nous développerons une spatialisation de la quantité de biomasse forestière résiduelle en tenant compte de l’erreur d’estimation. Les résultats d’estimation obtenus, dans le cadre de cette recherche, indiquent une précision allant de 59,5 % à 71 % et centrée autour de 65,4 %. Notre méthodologie a permis ainsi d’obtenir des résultats pertinents comparativement à l’étude de Bernier et al. (2010) qui ont estimés le volume de biomasse forestière avec la méthode KNN et ont eu comme résultat une précision d’estimation égale à 19 %. L’utilisation de cette méthode pourra aussi être pertinente pour l’estimation de la biomasse forestière marchande et pour la prédiction de la biomasse forestière totale par essence d’arbres. / Residual forest biomass is the woody biomass left over on the forest floor after harvesting. This biomass can be used as a source of renewable energy, at a price that may be, under certain conditions, competitive relative to other energy sources. The success of the use of residual forest biomass depends in part on an effective management of its supply chain. Thus, the risk management of supply disruption of residual forest biomass is essential to ensure the potential for expansion of a customer’s distribution network. This project aims to improve the supply chain profitability of residual forest biomass through effective management of sources of error related to the estimation of the availability of biomass. This is the estimation of the spatial variability of residual biomass with acceptable accuracy by using machine learning techniques. Machine learning is an attempt to replicate the concept of learning. It consists to design algorithms capable to learn from examples or samples in order to predict the values of targets In our case study, the KNN method will allow us to estimate residual biomass of the target area units (polygons) from the k nearest neighbour plots. To this effect, we will estimate initially the spatial variability in the availability of residual biomass using the machine learning method KNN (k nearest neighbours). We then determine the error of our estimation using a bootstrap method. Finally, we will develop the location of the residual forest biomass quantity taking into account the estimation error. The estimation results obtained in the framework of this research indicate an accuracy of 59,5 % to 71 % centred around 65,4 % with an estimation error of 29 % to 34,5 %. Our methodology has yielded relevant results compared with the study of Bernier et al. (2010) which has had accuracy of estimation equal to 19% of forest biomass volume using the KNN method. The use of this method may also be relevant for estimating the commercial forest biomass and for the prediction of forest biomass of each tree species.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/27789 |
| Date | 24 April 2018 |
| Creators | Ouliz, Rhita |
| Contributors | Raulier, Frédéric |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | 1 ressource en ligne (ix, 43 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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