Améliorer les prédictions de la croissance forestière grâce à une nouvelle génération de cartes numériques des sols issues de l'intelligence artificielle

Les sols fournissent des services écosystémiques essentiels pour le déconomique du Canada et le bien-être des professentiels.对于林业部门，这些服务包括森林的生产力和产量、森林碳的安全、森林对环境的抵抗力、水和空气的质量、森林化学品建设的颗粒材料的可分配性、污染和其他污染物的固定化，这是生物多样性保护的主要作用。森林土壤物理化学特性的精确制图是森林生态经济和生态环境的优先考虑，也是森林生态系统对土壤影响的定量空间分析的一个不可忽视的方面，就像森林的生产力和产量一样。该项目的总体目标是通过开发一种新的、能够改善林业生产预测的林业土壤理化性质的定量指标，来确定林业土壤表面和物理化学性质的空间可变性，因为林业生产活动所需的颗粒物质的特性。许多工业和政府部门的合作伙伴直接涉及和处理项目中的问题，以评估远程检测和新分析方法中的问题（人工智能）在相关应用中1）森林生态系统预测（afin de mieux prédire les rendements forestiers）2）森林生态系统支持服务预测（par les sols et 3）土壤的质量和地面的性质，以确定林业工业的方向。

Les sols fournissent des services écosystémiques essentiels pour le développement économique du Canada et le bien-être des Canadiens. Pour le secteur forestier, ces services incluent la productivité et la croissance des forêts, la séquestration du carbone forestier, la résistance des forêts à la sécheresse, la qualité de l'eau et de l'air, la disponibilité en matériel granulaire pour la construction de chemins forestiers, l'immobilisation de la pollution et autres contaminants, ainsi qu'un rôle majeur de réserve de biodiversité. Cartographier avec précision les propriétés physicochimiques des sols forestiers est donc une priorité à la fois économique et environnementale et une étape incontournable si on souhaite quantifier spatialement l'influence des sols sur certains services écosystémiques clefs comme la productivité et la croissance des forêts. L'objectif général de ce projet vise à caractériser la variabilité spatiale des dépôts de surface et des propriétés physicochimiques des sols forestiers afin de déployer une nouvelle génération de cartes quantitatives de ces propriétés capables d'améliorer les prédictions de la croissance forestière ainsi que la caractérisation du matériel granulaire requis pour les activités de l'industrie forestière. Plusieurs partenaires industriels et gouvernementaux sont directement impliqués et bénéficieront des outils développés dans ce projet pour valoriser les données récentes issues de la télédétection et les nouvelles méthodes d'analyse (intelligence artificielle) dans des applications relatives à 1) la prédiction de la croissance forestière afin de mieux prédire les rendements forestiers 2) la prédiction des services écosystémiques supportés par les sols et 3) la qualité des sols et la nature des dépôts de surface pour orienter les besoins de l'industrie forestière.