Inventaire des arbres avec QGIS : orthophoto
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Un inventaire des arbres dans QGIS est une couche de points avec un point par arbre et une ligne d'attributs : un identifiant, l'espèce, la taille du tronc, l'état et la date de la dernière inspection. L'imagerie aérienne ou le LiDAR vous donne les points, la taille des couronnes et la hauteur depuis votre bureau. L'espèce, le tronc et l'état viennent d'une visite sur le terrain.
est une couche de points avec un point par arbre et une ligne d'attributs : un identifiant, l'espèce, la taille du tronc, l'état et la date de la dernière inspection. L'imagerie aérienne ou le LiDAR vous donne les points, la taille des couronnes et la hauteur depuis votre bureau. L'espèce, le tronc et l'état viennent d'une visite sur le terrain.C'est ce partage que la plupart des guides oublient. Aucun modèle ne lit une espèce ou un tronc pourri sur une orthophoto à 20 cm, donc l'inventaire le plus rapide est celui où le bureau compte et où le terrain juge.
La réponse courte
| Votre point de départ | Méthode | Ce que le bureau vous donne |
|---|---|---|
| Votre ville ou votre client publie déjà un registre | Méthode 1 : données ouvertes sur les arbres | Des points avec l'espèce, souvent la taille du tronc |
| Une orthophoto et quelques centaines d'arbres | Méthode 2 : numériser les points à la main | Des points que vous avez placés vous-même |
| Un modèle de surface et un modèle de terrain LiDAR | Méthode 3 : sommets d'arbres depuis un modèle de hauteur de canopée | Des points avec une hauteur chacun |
| Une orthophoto et des milliers d'arbres | Méthode 4 : un modèle de segmentation | Un polygone de couronne par arbre, puis un point avec une taille de couronne |
Les quatre finissent de la même façon : la couche part sur le terrain, sur une tablette, où quelqu'un ajoute ce que l'imagerie ne montre pas.
Ce que consigne un inventaire des arbres
Écrivez la table attributaire avant de placer le moindre point. La modifier après la visite de terrain oblige à une deuxième visite.
| Attribut | Depuis le bureau | Depuis le terrain |
|---|---|---|
| Identifiant de l'arbre | Oui, généré | Numéro de plaque, si les arbres en portent |
| Position | Oui | Corrigée quand la couronne cache le tronc |
| Diamètre ou surface de la couronne | Oui, depuis l'imagerie | Vérifié |
| Hauteur | Oui, avec le LiDAR | Mesurée s'il n'y a pas de LiDAR |
| Espèce | Non | Oui |
| Diamètre ou circonférence du tronc | Non | Oui, à la hauteur que fixe votre norme |
| État, défauts, prochaine inspection | Non | Oui |
En Allemagne, un Baumkataster consigne les inspections qu'impose l'obligation de sécurité, et la plupart des propriétaires suivent les directives FLL sur le contrôle des arbres (édition 2020) et le guide GALK sur les registres d'arbres. Ces documents fixent la liste des champs de terrain, donc partez d'eux plutôt que de ce tableau.
Ce que le web raconte de travers
« L'IA peut construire tout l'inventaire à partir de l'imagerie. » Elle compte et mesure les couronnes. Elle ne voit pas un tronc sous une couronne, ne nomme pas la plupart des espèces sur une photo RGB et ne juge pas si une branche va tomber. Toute page qui promet un registre fini à partir d'un survol vend la première moitié du travail.
« Une carte de canopée est un inventaire des arbres. » Une carte de canopée est une surface qui répond à « quelle part de ce quartier est à l'ombre ». Un inventaire répond à « quel arbre, où, dans quel état ». Si c'est la couverture qui vous intéresse, cartographier la canopée sous QGIS est le bon guide.
Avant de commencer
- QGIS 3.22 ou plus récent.
- Une imagerie assez récente pour montrer les arbres de cette année. L'imagerie en feuilles montre mieux les couronnes ; l'imagerie hors feuilles montre mieux les troncs et les ramifications.
- Un CRS projeté en mètres, pour que les surfaces et les diamètres sortent en mètres.
L'imagerie gratuite est meilleure que ce que la plupart des gens imaginent :
- Pologne : l'orthophoto nationale du Geoportal est gratuite pour tout usage depuis le 24 juin 2020, surtout à 25 cm et à 10 cm ou moins en ville. Le plugin gratuit "Pobieracz danych GUGiK" la télécharge depuis QGIS.
- Allemagne : plusieurs Länder publient le DOP20, leur orthophoto à 20 cm, en données ouvertes, dont le Bade-Wurtemberg et la Basse-Saxe. Le service national de l'agence fédérale est payant.
- Angleterre : l'Environment Agency publie des modèles de surface et de terrain LiDAR à 1 m pour presque tout le pays sous Open Government Licence.
- États-Unis : l'imagerie aérienne NAIP est gratuite auprès de l'USDA.
Méthode 1 : Données ouvertes sur les arbres
De nombreuses villes tiennent déjà un registre et le publient. Berlin partage ses arbres de rue et de parc, Dortmund publie un registre construit à partir de ses données et de l'imagerie aérienne, Cologne a mis son registre en ligne en juillet 2025, et Paris propose 219 432 arbres sous forme de points. Chargez le fichier ou le service dans QGIS et vous partez avec l'espèce déjà renseignée.
OpenStreetMap cartographie aussi les arbres isolés, sous forme de points natural=tree. Télécharger des données OSM dans QGIS montre comment les récupérer avec QuickOSM.
À utiliser quand : les arbres appartiennent à la ville et que le registre est récent.
À éviter quand : le travail couvre des terrains privés, un campus ou un nouveau lotissement. Les registres ouverts s'arrêtent aux arbres publics.
Méthode 2 : Numériser les points à la main
Créez la couche avec Layer > Create Layer > New GeoPackage Layer…, type de géométrie Point, et ajoutez les champs du tableau ci-dessus. Activez l'édition, puis cliquez une fois au centre de chaque couronne sur l'orthophoto.
C'est la méthode de bureau la plus précise et la plus lente. Vous décidez de chaque point, donc une haie ne devient jamais douze arbres et deux couronnes qui se touchent ne deviennent jamais une seule.
À utiliser quand : quelques centaines d'arbres, ou un site où chaque arbre compte, comme un dossier d'urbanisme.
À éviter quand : le compte se chiffre en milliers.
Méthode 3 : Sommets d'arbres depuis un modèle de hauteur de canopée
Avec le LiDAR, le sommet de chaque arbre est le pixel le plus haut de son voisinage, donc vous trouvez les sommets sans aucun entraînement. Construisez d'abord le modèle de hauteur de canopée, la surface moins le terrain, comme décrit dans le guide de la canopée ; l'explication DSM et DTM couvre les deux entrées.
Trouver le maximum local
Lancez r.neighbors (GRASS) sur le modèle de hauteur de canopée avec la méthode maximum et un voisinage de 5 pixels. À 1 m par pixel, cela fait une fenêtre de 5 m.
Garder les sommets d'arbres
Dans Raster > Raster Calculator…, gardez les pixels égaux au maximum local et au-dessus de 3 m : ("chm@1" = "chm_max@1") AND ("chm@1" > 3).
Transformer les pixels en points
Convertissez le résultat avec Raster pixels to points, puis gardez les points de valeur 1 avec Extract by attribute.
Ajouter la hauteur
Ajoutez la hauteur à chaque point avec Sample raster values sur le modèle de hauteur de canopée.
La taille de la fenêtre est le réglage qui compte. Trop petite, et un grand chêne donne trois sommets ; trop grande, et deux petits arbres n'en font plus qu'un. Adaptez-la à la largeur de couronne habituelle de votre site et vérifiez un échantillon à l'œil.
À utiliser quand : vous avez du LiDAR et besoin des hauteurs.
À éviter quand : vous n'avez que de l'imagerie, ou que le LiDAR est plus ancien que les arbres que vous comptez.
Méthode 4 : Un modèle de segmentation
Un modèle de segmentation a appris à quoi ressemble une couronne et renvoie un polygone par arbre à partir d'une orthophoto RGB ordinaire. Nous en construisons un, AI Segmentation, et cette section parle de notre propre outil.
Dessinez une zone sur l'orthophoto ouverte dans QGIS et tapez tree. Le modèle tourne sur nos serveurs, donc aucune carte graphique n'est nécessaire, et chaque couronne revient sous forme de polygone dans le CRS de votre projet avec area_m2 et un score de confiance.
Pour transformer les couronnes en points d'inventaire :
Faire un point par couronne
Lancez Centroids sur la couche de couronnes. Chaque point garde les attributs de sa couronne.
Ajouter le diamètre de couronne
Ajoutez le diamètre de couronne avec la calculatrice de champs, dans un champ décimal : 2 * sqrt("area_m2" / pi()).
Numéroter les arbres
Ajoutez un champ tree_id rempli avec @row_number, puis les colonnes vides de terrain issues de votre table attributaire.
À utiliser quand : des milliers d'arbres le long de rues, dans des parcs ou des jardins, à partir d'une imagerie que vous avez déjà.
À éviter quand : le peuplement est fermé. Sans espace entre les couronnes, un passage tree renvoie une grande forme plutôt qu'un polygone par tige, donc utilisez la méthode 3 dans ce cas. Les tuiles d'imagerie sont envoyées à nos serveurs ; si elles ne peuvent pas quitter votre machine, utilisez la méthode 2 ou 3.
Terminer sur le terrain
Emportez la couche de points auprès des arbres avec QField, l'application mobile gratuite pour les projets QGIS, éditée par OPENGIS.ch. Elle fonctionne hors ligne, ouvre les formulaires que vous avez préparés dans QGIS, et permet d'ajouter des photos par arbre. Prévoyez dans QGIS une liste déroulante pour l'espèce et l'état avant de partir, pour que tous les opérateurs écrivent les mêmes mots.
Pour les inspections récurrentes avec registre juridique, il existe des logiciels de registre dédiés, dont certains, comme Baumsicht en Allemagne, tournent sur QGIS. La couche de points construite ici s'y importe.
À retenir
- Un inventaire des arbres est un point par arbre avec des attributs, pas une surface de canopée.
- Le bureau donne la position, la taille de couronne et, avec le LiDAR, la hauteur. Le terrain donne l'espèce, le tronc et l'état.
- Utilisez d'abord un registre ouvert, la numérisation manuelle pour quelques centaines d'arbres, les sommets LiDAR quand il vous faut les hauteurs, et un modèle de segmentation pour des milliers d'arbres sur imagerie.
- Vérifiez chaque méthode automatique sur un échantillon que vous avez compté à la main avant de vous fier au total.
Questions fréquentes
Un inventaire des arbres est-il obligatoire ?
En général, aucune loi n'impose le registre lui-même. Les propriétaires d'arbres en bordure de routes et de chemins doivent les inspecter pour la sécurité, et un registre sert à prouver que les inspections ont eu lieu. En Allemagne, cette obligation de sécurité explique pourquoi la plupart des communes tiennent un Baumkataster.
L'IA peut-elle identifier l'espèce d'un arbre sur une image aérienne ?
Pas de façon fiable sur les orthophotos RGB que la plupart des gens ont. La cartographie des espèces demande de l'imagerie multispectrale ou hyperspectrale et des données d'entraînement locales, et même alors elle est vérifiée sur le terrain. Notre plugin renvoie des couronnes, pas des espèces.
Quelle est la précision de la détection automatique des arbres ?
Elle dépend plus de la canopée que de l'outil. Les arbres isolés de rue et de jardin sortent bien, les couronnes qui se touchent fusionnent. Comptez 50 arbres à la main sur votre propre imagerie, comparez avec la couche, et vous avez le taux d'erreur de votre site.
Puis-je faire un inventaire des arbres gratuitement avec QGIS ?
Oui. Les registres ouverts, la numérisation manuelle et les sommets LiDAR ne coûtent que du temps, et QField est gratuit. Un modèle de segmentation fait gagner du temps sur les gros comptes et démarre gratuitement.
Pour les sujets voisins, qu'est-ce qu'une orthophoto explique l'imagerie derrière chaque méthode ici, et la page des plugins IA pour QGIS indique ce dont chaque plugin a besoin pour fonctionner.
