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Titre : Remote sensing of plant biodiversity Type de document : Monographie Auteurs : Jeannine Cavender-Bares, Éditeur scientifique ; John A. Gamon, Éditeur scientifique ; Philip A. Townsend, Éditeur scientifique Editeur : Springer Nature Année de publication : 2020 Importance : 581 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-030-33157-3 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] biodiversité
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] écosystème
[Termes IGN] espèce exotique envahissante
[Termes IGN] hybridation naturelle (végétation)
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] protection du paysage
[Termes IGN] surveillance de la végétationRésumé : (éditeur) This Open Access volume aims to methodologically improve our understanding of biodiversity by linking disciplines that incorporate remote sensing, and uniting data and perspectives in the fields of biology, landscape ecology, and geography. The book provides a framework for how biodiversity can be detected and evaluated—focusing particularly on plants—using proximal and remotely sensed hyperspectral data and other tools such as LiDAR. The volume, whose chapters bring together a large cross-section of the biodiversity community engaged in these methods, attempts to establish a common language across disciplines for understanding and implementing remote sensing of biodiversity across scales. The first part of the book offers a potential basis for remote detection of biodiversity. An overview of the nature of biodiversity is described, along with ways for determining traits of plant biodiversity through spectral analyses across spatial scales and linking spectral data to the tree of life. The second part details what can be detected spectrally and remotely. Specific instrumentation and technologies are described, as well as the technical challenges of detection and data synthesis, collection and processing. The third part discusses spatial resolution and integration across scales and ends with a vision for developing a global biodiversity monitoring system. Topics include spectral and functional variation across habitats and biomes, biodiversity variables for global scale assessment, and the prospects and pitfalls in remote sensing of biodiversity at the global scale. Note de contenu : 1- The use of remote sensing to enhance biodiversity monitoring and detection: A critical challenge for the twenty-first century
2- Applying remote sensing to biodiversity science
3- Scaling functional traits from leaves to canopies
4- The Laegeren site: An augmented forest laboratory
5- Lessons learned from spectranomics: Wet tropical forests
6- Remote sensing for early, detailed, and accurate detection of forest disturbance and decline for protection of biodiversity
7- Linking leaf spectra to the plant tree of life
8- Linking foliar traits to belowground processes
9- Using remote sensing for modeling and monitoring species distributions
10- Remote sensing of geodiversity as a link to biodiversity
11- Predicting patterns of plant diversity and endemism in the tropics using remote sensing data: A study case from the Brazilian Atlantic Forest
12- Remote detection of invasive alien species
13- A range of earth observation techniques for assessing plant diversity
14- How the optical properties of leaves modify the absorption and scattering of energy and enhance leaf functionality
15- Spectral field campaigns: Planning and data collection
16- Consideration of scale in remote sensing of biodiversity
17- Integrating biodiversity, remote sensing, and auxiliary information for the study of ecosystem functioning and conservation at large spatial scales
18- Essential biodiversity variables: Integrating in-situ observations and remote sensing through modelingNuméro de notice : 25919 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/IMAGERIE Nature : Monographie En ligne : https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-030-33157-3 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96126
Titre : Remote sensing technology applications in forestry and REDD+ Type de document : Monographie Auteurs : Kim Calders, Éditeur scientifique ; Inge Jonckheere, Éditeur scientifique ; Mikko Vastaranta, Éditeur scientifique ; Joanne Nightingale, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2020 Importance : 244 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03928-471-9 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] déboisement
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image Sentinel
[Termes IGN] Pinus massoniana
[Termes IGN] polarimétrie radar
[Termes IGN] Réduction des émissions dues à la déforestation et la dégradation des forêts, REDD
[Termes IGN] télémétrie laser aéroporté
[Termes IGN] télémétrie laser terrestreRésumé : (Editeur) Advances in close-range and remote sensing technologies are driving innovations in forest resource assessments and monitoring on varying scales. Data acquired with airborne and spaceborne platforms provide high(er) spatial resolution, more frequent coverage, and more spectral information. Recent developments in ground-based sensors have advanced 3D measurements, low-cost permanent systems, and community-based monitoring of forests. The UNFCCC REDD+ mechanism has advanced the remote sensing community and the development of forest geospatial products that can be used by countries for the international reporting and national forest monitoring. However, an urgent need remains to better understand the options and limitations of remote and close-range sensing techniques in the field of forest degradation and forest change. Therefore, we invite scientists working on remote sensing technologies, close-range sensing, and field data to contribute to this Special Issue. Topics of interest include: (1) novel remote sensing applications that can meet the needs of forest resource information and REDD+ MRV, (2) case studies of applying remote sensing data for REDD+ MRV, (3) timeseries algorithms and methodologies for forest resource assessment on different spatial scales varying from the tree to the national level, and (4) novel close-range sensing applications that can support sustainable forestry and REDD+ MRV. We particularly welcome submissions on data fusion. Numéro de notice : 26296 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Monographie DOI : 10.3390/books978-3-03928-471-9 Date de publication en ligne : 07/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03928-471-9 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95009
Titre : Remotely sensing the species of individual trees Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Yifang Shi, Auteur ; Andrew K. Skidmore, Directeur de thèse ; Tiejun Wang, Directeur de thèse Editeur : Enschede [Pays Bas] : University of Twente Année de publication : 2020 Collection : ITC Dissertation num. 376 Importance : 163 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Doctor of Philosophy, Faculty of Geo-Information Science and Earth Observation, University of TwenteLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] Abies alba
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] Bavière (Allemagne)
[Termes IGN] chlorophylle
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] forêt tempérée
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image infrarouge couleur
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] Leaf Mass per Area
[Termes IGN] orthoimageRésumé : (auteur) The accurate identification of tree species is critical for the management of forest ecosystems. Mapping of tree species is an important task as it can assist a wide range of environmental applications, such as biodiversity monitoring, ecosystem services assessment, invasive species detection, and sustainable forest management. Compared to the conventional approaches based on labor-intensive field measurements, remote sensing has supplied a large variety of cutting-edge techniques to accomplish forest inventory. However, individual tree species classification in natural mixed forests, as it is typical in central Europe, is still a challenging task. High spectral and structural intra-species variability and inter-species similarity, due to phenological effects, differences in tree age and openness of canopies, shadowing effects, and environment variability, restrict tree species separability. An in-depth understanding of the relationship between species-specific features and remote sensing observations for tree species classification needs further investigation. This thesis aimed to accurately map the species of individual trees using multi-source remotely sensed data, including aerial photographs, airborne LiDAR and hyperspectral data. The research in the thesis firstly evaluated the performance of geometric and radiometric metrics from airborne LiDAR data under leaf-on and leaf-off conditions for individual tree species discrimination. The results empathized the importance of intensity-related LiDAR metrics for tree species identification under both leaf-on and leaf-off conditions. Then, the thesis examined whether multi-temporal digital CIR orthophotos could be used to further increase the accuracy of airborne LiDAR-based individual tree species mapping. The results showed that the texture features generated from multi-temporal digital CIR orthophotos under different view-illumination conditions are species-specific. Combining these texture features with LiDAR metrics significantly improved the accuracy of individual tree species mapping. To explore more valuable species-specific features, the thesis consequently integrated three plant functional traits (i.e. equivalent water thickness, leaf mass per area and leaf chlorophyll) retrieved from hyperspectral data with hyperspectral derived spectral features and airborne LiDAR derived metrics for mapping five tree species. Three selected plant functional traits were accurately retrieved using radiative transfer model and further improved the accuracy of tree species classification. Eventually, the thesis focused on an important tree species silver fir, and accurately mapped individuals of this species based on one-class classifiers using integrated airborne hyperspectral and LiDAR data. The mapping results provided the references locating the areas with a high occurrence probability of silver fir trees and hence increase the efficiency in subsequent field campaigns for forest management and biodiversity monitoring. This thesis explored the potential of various remotely sensed datasets for individual tree species mapping. The methodologies and findings in this thesis can be applied in the mapping of other tree species, which enriches the knowledge of species-specific characteristics and related remotely sensed signatures. The emerging of UAVs and the upcoming hyperspectral missions such as EnMAP and HySPIRI deliver valuable datasets with multi-scale coverage and revisit observations, which can be used for mapping the diversity of tree species at stand or regional level. Note de contenu : - General introduction
- Important LiDAR metrics for discriminating tree species
- Improving LiDAR-based tree species mapping using multi-temporal CIR orthophotos
- Tree species classification using remotely sensed plant functional traits
- Mapping individual silver fir trees in a Norway spruce dominated forest
- Synthesis: Mapping individual tree species using multi-source remotely sensed dataNuméro de notice : 17671 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD thesis : : University of Twente : 2020 DOI : 10.3990/1.978903654953-0 Date de publication en ligne : 31/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.3990/1.978903654953-0 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97985 Simplicial complexes reconstruction and generalisation of 3d lidar data in urban scenes / Stéphane Guinard (2020)
Titre : Simplicial complexes reconstruction and generalisation of 3d lidar data in urban scenes Titre original : Reconstruction et généralisation de complexes simpliciaux à partir de scans lidar de scènes urbaines Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Stéphane Guinard , Auteur ; Bruno Vallet , Directeur de thèse ; Laurent Caraffa , Encadrant Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2020 Note générale : bibliographie
École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la CommunicationLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] classification basée sur les régions
[Termes IGN] complexe simplicial
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] reconstruction d'objet
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] simplification de maillageIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Grâce à leur résolution et à leur accessibilité toujours meilleures, les capteurs LiDAR sont de plus en plus utilisés pour cartographier les villes. En effet, ces capteurs sont capables de réaliser efficacement des acquisitions à haut résolution, qui peuvent ensuite être utilisées pour produire des reconstructions géométriquement détaillées de scènes complexes. Cependant, une telle reconstruction nécessite d’organiser les données avec une structure de données adaptée, comme des nuages de points ou des maillages. Les nuages de points fournissent une représentation compacte des données, mais leur nature discrète empêche certaines applications telles que la visualisation ou la simulation. Les maillages permettent une représentation continue des surfaces, mais ne sont pas bien adaptés à la représentation d’objets complexes, dont le niveau de détail peut dépasser la résolution de l’acquisition. Pour remédier à ces limitations, nous proposons de reconstruire une géométrie continue uniquement lorsque suffisamment d’informations géométriques sont disponibles. Cela nous amène à créer une reconstruction mêlant triangles, arêtes et points. Nous appelons une telle collection d’objets un complexe simplicial. Dans cette thèse, nous étudions la création de modèles 3D de scènes urbaines géométriquement détaillés, basés sur des complexes simpliciaux. Nous montrons que les complexes simpliciaux sont une alternative appropriée aux maillages. En effet, ils sont rapides à calculer et peuvent être simplifiés tout en conservant une grande fidélité géométrique par rapport aux données d’entrée. Nous soutenons que les complexes simples transmettent de précieuses informations géométriques qui peuvent à leur tour être utilisées pour la sémantisation des nuages de points 3D. Nous pensons également qu’ils peuvent servir de base pour des reconstructions multi-échelles de scènes urbaines. Nous présentons d’abord un algorithme efficace pour le calcul de complexes simpliciaux à partir d’acquisitions LiDAR de scènes urbaines. Comme les complexes simpliciaux reconstruits peuvent être très lourds, ils peuvent être difficiles à traiter sur un ordinateur standard. Pour relever ce défi, nous étudions différentes approches pour les généraliser spatialement, en approximant de grandes zones géométriquement simples par des primitives simples. À cette fin, nous proposons un nouvel algorithme pour calculer des approximations planaires par morceaux de nuages de points 3D, basé sur une approche d’optimisation globale. Ensuite, nous proposons deux applications différentes des complexes simpliciaux. La première est une méthode de polygonalisation améliorant la création de modèles 3D légers mais géométriquement précis. La seconde est une méthode de classification faiblement supervisée utilisant des descripteurs 3D locaux et globaux. Numéro de notice : 17613 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse : Géographie, Sciences de l'information et de la communication : Paris-Est : 2020 Organisme de stage : LaSTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 30/09/2020 En ligne : https://theses.hal.science/tel-02953672 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95943
Titre : Spatial variability in environmental science : patterns, processes, and analyses Type de document : Monographie Auteurs : John P. Tiefenbacher, Éditeur scientifique ; Davod Poreh, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2020 ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83962-461-2 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] aménagement paysager
[Termes IGN] aquaculture
[Termes IGN] azote
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données environnementales
[Termes IGN] données GNSS
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] écologie forestière
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] ilot thermique urbain
[Termes IGN] littoral
[Termes IGN] photogrammétrie numérique
[Termes IGN] photographie aérienne
[Termes IGN] pollution atmosphérique
[Termes IGN] soufre
[Termes IGN] surveillance météorologique
[Termes IGN] ventRésumé : (Editeur) This book includes eight studies that examine the issue of spatial variability in four areas of the environmental sciences – atmospheric science, geological science, biological science, and landscape science. The topics range from monitoring of wind, the urban heat island, and atmospheric pollution, to coastal geomorphology, landscape planning and forest ecology, the problem of introduced species to regional ecologies, and a technique to improve the identification of human constructions in semi-natural landscapes. A small volume can only offer a small glimpse at the activities of scientists and insights into environmental science, but the array of papers herein offers a unique view of the current scholarship. Note de contenu :
1. Coherent Doppler Lidar for Wind Sensing
2. Low-Key Stationary and Mobile Tools for Probing the Atmospheric UHI Effect
3. Mapping and Estimation of Nitrogen and Sulfur Atmospheric Deposition Fluxes in Central Region of the Mexican Bajio
4. Monitoring Storm Impacts on Sandy Coastlines with UAVs
5. Recent Advances in Coastal Survey Techniques: From GNSS to LiDAR and Digital Photogrammetry - Examples on the Northern Coast of France
6. Spatial and Temporal Variability Regarding Forest: From Tree to the Landscape
7. Ecological and Social Impacts of Aquacultural Introduction to Philippines Waters of Pacific Whiteleg Shrimp Penaeus vannamei
8. High-Resolution Object-Based Building Extraction Using PCA of LiDAR nDSM and Aerial PhotosNuméro de notice : 26692 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE/URBANISME Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.87655 Date de publication en ligne : 21/10/2020 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.87655 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99032 PermalinkThree-dimensional reconstruction of fluvial surface sedimentology and topography using personal mobile laser scanning / Richard David Williams in Earth surface processes and landforms, vol 45 n° 1 (January 2020)PermalinkTorch-Points3D: A modular multi-task framework for reproducible deep learning on 3D point clouds / Thomas Chaton (2020)PermalinkValidation and verification procedures for defining legal 3D boundaries using terrestrial laser scanners / Sam Rondeel in Survey review, Vol 52 n°370 (January 2020)PermalinkA versatile and efficient data fusion methodology for heterogeneous airborne LiDAR and optical imagery data acquired under unconstrained conditions / Thanh Huy Nguyen (2020)PermalinkPermalinkDeep learning for conifer/deciduous classification of airborne LiDAR 3D point clouds representing individual trees / Hamid Hamraz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkInside the ice shelf: using augmented reality to visualise 3D lidar and radar data of Antarctica / Alexandra L. Boghosian in Photogrammetric record, vol 34 n° 168 (December 2019)PermalinkNouvelle donne aérienne / Marielle Mayo in Géomètre, n° 2175 (décembre 2019)PermalinkNumérisation, restitution et visualisation en 3D de sites patrimoniaux / Jonathan Chemla in XYZ, n° 161 (décembre 2019)Permalink