Forest resource inventories must include wood quality information to support the optimum use of wood fibre. The objective of this study was to develop models relating maximum live branch diameter (MBD), which affects lumber value, to tree and stand characteristics that can be measured through current and emerging remote sensing technologies. Using non-linear mixed effects models for six Canadian conifer species, as well as for three broad-leaved species, MBD was related to crown radius, tree height, crown length, stand basal area, and basal area of trees larger than the subject tree. Models that included only individual tree characteristics (crown radius, tree height, and crown length) did not perform as well as models that additionally included stand characteristics (stand basal area and basal area of larger trees). Models that took into account tree species performed better than models that did not; in particular, broadleaved species had much thicker branches than conifers. The best model did not show bias with respect to independent variables and had root mean square error of 0.32 cm. For the best model, prediction error was not related to silvicultural treatment. These model characteristics strongly support the potential to successfully predict MBD from remotely sensed data.
Key words: branch diameter, model, forest inventory
RÉSUMÉLes inventaires des ressources forestières doivent inclure des informations sur la qualité de la matière ligneuse afin de pouvoir utiliser de façon optimale cette dernière. L' objectif de cette étude visait à élaborer des modèles reliant le diamètre maximal des branches vivantes (DMB), qui a une influence sur la valeur du bois de sciage, aux caractéristiques des arbres et du peuplement qui peuvent être mesurées au moyen des technologies actuelles et émergentes de télédétection. En utilisant des modèles non linéaires à effets variables pour six espèces de conifères du Canada, ainsi que pour trois espèces de feuillus, le DMB a été relié au diamètre de la cime, à la hauteur de l'arbre, à la longueur de la cime, à la surface terrière du peuplement et à la surface terrière des arbres plus gros que l'arbre étudié. Les modèles qui comprenaient seulement les caractéristiques individuelles des arbres (diamètre de la cime, hauteur de l'arbre et longueur de la cime) n' ont pas performé aussi bien que les modèles qui comprenaient, en plus, les caractéristiques du peuplement (surface terrière du peuplement et surface terrière des arbres plus gros). Les modèles qui ont tenu compte des espèces d'arbres ont mieux performé que les modèles qui n' en tenaient pas compte; notamment, les espèces feuillues avaient des branches beaucoup plus grosses en diamètre que les conifères. Le meilleur modèle n'a pas démontré de biais en fonction des variables indépendantes et affichait une erreur quadratique moyenne de 0,32 cm. Dans le cas du meilleur modèle, l' erreur de prédiction n' était pas reliée au traitement sylvicole. Ces caractéristiques des modèles démontrent la possibilité de prédire avec succ...