Centre de documentation
scientifique

Estimating forest stand density and structure using Bayesian individual tree detection, stochastic geometry, and distribution matching / Kasper Kansanen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 152 (June 2019)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 152 (June 2019) . - pp 66 - 78 Titre : Estimating forest stand density and structure using Bayesian individual tree detection, stochastic geometry, and distribution matching Type de document : Article/Communication Auteurs : Kasper Kansanen, Auteur ; Jari Vauhkonen, Auteur ; Timo Lähivaara, Auteur ; Aku Seppänen, Auteur ; Matti Maltamo, Auteur ; Lauri Mehtätalo, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 66 - 78 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] appariement d'histogramme [Termes IGN] chaîne de traitement [Termes IGN] détection d'arbres [Termes IGN] diamètre à hauteur de poitrine [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] Finlande [Termes IGN] forêt boréale [Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes) [Termes IGN] inventaire forestier local [Termes IGN] Picea abies [Termes IGN] Pinus sylvestris [Termes IGN] placette d'échantillonnage [Termes IGN] surface terrière [Vedettes matières IGN] Inventaire forestier Résumé : (Auteur) Errors in individual tree detection and delineation affect diameter distribution predictions based on crown attributes extracted from the detected trees. We develop a methodology for circumventing these problems. The method is based on matching cumulative distribution functions of field measured tree diameter distributions and crown radii distributions extracted from airborne laser scanning data through individual tree detection presented by Vauhkonen and Mehtätalo (2015). In this study, empirical distribution functions and a monotonic, nonlinear model curve are introduced. Tree crown radius distribution produced by individual tree detection is corrected by a method taking into account that all trees cannot be detected. The evaluation is based on the ability of the developed model sequence to predict quadratic mean diameter and total basal area. The studied data consists of 36 field plots in a typical boreal managed forest area in eastern Finland. The suggested enhancements to the model sequence produce improved results in most of the test cases. Most notably, in leave-one-out cross-validation experiments the modified models improve RMSE of basal area 13% in the full data and RMSE of quadratic mean diameter and basal area 69% and 11%, respectively, in pure pine plots. Better modeling of the crown radius distribution and improved matching between crown radii and stem diameters add the operational premises of the full distribution matching. Numéro de notice : A2019-455 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.04.007 Date de publication en ligne : 15/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.04.007 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92868 [article]

Exemplaires(3)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
081-2019061	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible
081-2019063	DEP-RECP	Revue	LASTIG	Dépôt en unité	Exclu du prêt
081-2019062	DEP-RECF	Revue	Nancy	Dépôt en unité	Exclu du prêt

Bayesian approach to tree detection based on airborne laser scanning data / Timo Lähivaara in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 5 tome 1 (May 2014)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 52 n° 5 tome 1 (May 2014) . - pp 2690 - 2699 Titre : Bayesian approach to tree detection based on airborne laser scanning data Type de document : Article/Communication Auteurs : Timo Lähivaara, Auteur ; Aku Seppänen, Auteur ; Jari Vauhkonen, Auteur ; Lauri Korhonen, Auteur ; Timo Tokola, Auteur ; Matti Maltamo, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 2690 - 2699 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] détection automatique [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] estimation bayesienne [Termes IGN] forêt boréale [Termes IGN] hauteur des arbres [Termes IGN] modélisation 3D Résumé : (Auteur) In this paper, we consider a computational method for detecting trees on the basis of airborne laser scanning (ALS) data. In the approach, locations, heights, and crown shapes of trees are tracked automatically by fitting multiple 3-D crown height models to ALS data of a field plot. The estimates are computed with an iterative reconstruction method based on Bayesian inversion paradigm. The formulation allows for utilizing prior information on tree shapes in the estimation. Here, the prior models are written based on field measurement data and allometric models for tree shapes. The feasibility of the approach is tested with ALS and field data from a managed boreal forest. The algorithm found 70.2% of the trees in the area, which is a clear improvement compared to a usual 2.5D crown delineation approach (53.1% of the trees detected). Numéro de notice : A2014-262 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2013.2264548 Date de publication en ligne : 27/06/2013 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2013.2264548 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=33165 [article]

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
065-2014051A	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	En circulation Exclu du prêt