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Termes IGN > sciences naturelles > sciences de la vie > biologie > botanique
botaniqueSynonyme(s)biologie végétale phytologie |
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Artificial neural network models by ALOS PALSAR data for aboveground stand carbon predictions of pure beech stands: a case study from northern of Turkey / Alkan Günlü in Geocarto international, Vol 35 n° 1 ([02/01/2020])
[article]
Titre : Artificial neural network models by ALOS PALSAR data for aboveground stand carbon predictions of pure beech stands: a case study from northern of Turkey Type de document : Article/Communication Auteurs : Alkan Günlü, Auteur ; Ilker Erkanli, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 17 - 28 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] Fagus (genre)
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] puits de carbone
[Termes IGN] régression multiple
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] TurquieRésumé : (auteur) The goal of this study was to estimate aboveground stand carbon (AGSC) of pure beech stands in Turkey with ground measurements as well as topographic information and remote sensing data. For this purpose, 153 sample plots were collected from pure beech stands in study area. The AGSC of each sample plot was computed. Eight texture images (variance, dissimilarity, homogeneity, entropy, contrast, mean, second moment and correlation) with five window sizes (3 × 3, 5 × 5, 7 × 7, 9 × 9 and 11 × 11) generated from ALOS PALSAR L-band satellite image. The AGSC models predicting the relationships between ALOS PALSAR texture values and topographic information, and sample plot AGSC were developed by using multiple linear regressions (MLR). Also, artificial neural networks (ANNs) architectures were trained by comparing various numbers of neurons and activation functions in its network types. Our results revealed the ability of ANNs was better than MLR models to predict AGSC values. Numéro de notice : A2020-017 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2018.1499817 Date de publication en ligne : 20/09/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2018.1499817 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94410
in Geocarto international > Vol 35 n° 1 [02/01/2020] . - pp 17 - 28[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2020011 RAB Livre Centre de documentation En réserve L003 Disponible Application of digital image processing in automated analysis of insect leaf mines / Yee Man Theodora Cho (2020)
Titre : Application of digital image processing in automated analysis of insect leaf mines Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Yee Man Theodora Cho, Auteur Editeur : York [Royaume-Uni] : University of York Année de publication : 2020 Importance : 202 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
PhD thesis, Electronic Engineering, University of York, United KingdomLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Acer (genre)
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] Castanea (genre)
[Termes IGN] classification par Perceptron multicouche
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] diagnostic foliaire
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] insecte nuisible
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] seuillage
[Termes IGN] surveillance de la végétation
[Termes IGN] taxinomie
[Termes IGN] traitement d'imageRésumé : (auteur) Automated species identificationhas become a popular alternative to manual classification in the past few decades, as a result of advancement in digital image processing techniques and machine learning algorithms. This project aims to devise a new approach for the detection of leaf mines and fungal spots from digital images, and to investigate the possibility of monitoring the growth of leaf mines. Leaf-mining insects primarily belong to the orders of moths (Lepidoptera), flies (Diptera) and beetles (Coleoptera); or the suborders of sawflies (Symphyta) and wasps (Apocrita). Every spring and summer the larvae of leaf-mining insects feed on leaf tissues until maturity and vacate the mines as adults. As most species of leaf miners attack garden plants or crops, they are generally regarded as pests, despiterarely causing severe long-term detrimental effect on their host plants. Increase in human activities has led to the spread of these invasive species globally in recent years, and the demand for an effective classification system to monitor their distribution is rising consistently. Samples from three species of leaf-mining insects were included in this project: horse chestnut leaf miner (Cameraria ohridella), apple leaf miner (Lyonetia clerkella), and holly leaf miner (Phytomyza ilicis). Leaves with tar spots (Rhytisma acerinum)were also introduced as variations.The proposed method uses image processing techniques such as thresholding, conversion between colour spaces, edge detection, image segmentation,and morphological operations. This project also explores the use of machine learning algorithmsas analytical monitoring and predictive tools, using the growth of C. ohridellaleaf mines as an example. Note de contenu : 1- Introduction
2- Background
3- Digital image processing
4- Automated classification
5- Implementation
6- Data analysis
7- ConclusionNuméro de notice : 28552 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD thesis : Electronic Engineering : University of York : 2020 En ligne : https://etheses.whiterose.ac.uk/27749/1/Cho_105036528_Thesis.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97414
Titre : Applications of photogrammetry for environmental research Type de document : Monographie Auteurs : Francesco Mancini, Éditeur scientifique ; Riccardo Salvini, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2020 Importance : 154 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03928-181-7 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] hauteur des arbres
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] photographie aérienne
[Termes IGN] Populus (genre)
[Termes IGN] risque environnementalRésumé : (Editeur) The book presents a collection of papers focused on recent progress in key areas of photogrammetry for environmental research. Applications oriented to the understanding of natural phenomena and quantitative processes using dataset from photogrammetry (from satellite to unmanned aerial vehicle images) and terrestrial laser scanning, also by a diachronic approach, are reported. The book covers topics of interest of many disciplines from geography, geomorphology, engineering geology, geotechnology, including landscape description and coastal studies. Mains issues faced by the book are related to applications on coastal monitoring, using multitemporal aerial images, and investigations on geomorphological hazard by the joint use of proximal photogrammetry, terrestrial and aerial laser scanning aimed to the reconstruction of detailed surface topography and successive 2D/3D numerical simulations for rock slope stability analyses. Results reported in the book bring into evidence the fundamental role of multitemporal surveys and reliable reconstruction of morphologies from photogrammetry and laser scanning as support to environmental researches. Numéro de notice : 26302 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Monographie DOI : 10.3390/books978-3-03928-181-7 Date de publication en ligne : 30/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03928-181-7 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95035 C band radar crops monitoring at high temporal frequency: first results of the MOCTAR campaign / Pierre-Louis Frison (2020)
Titre : C band radar crops monitoring at high temporal frequency: first results of the MOCTAR campaign Type de document : Article/Communication Auteurs : Pierre-Louis Frison , Auteur ; Adnane Chakir , Auteur ; Jamal Ezzahar, Auteur ; Pascal Fanise, Auteur ; Ludovic Villard, Auteur ; Nadia Ouaadi, Auteur ; Saïd Khabba, Auteur ; Mehrez Zribi, Auteur ; et al., Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2020 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : M2GARSS 2020, Mediterranean and Middle-East Geoscience and Remote Sensing Symposium 09/03/2020 11/03/2020 Tunis Tunisie Proceedings IEEE Importance : pp 310 - 313 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] blé (céréale)
[Termes IGN] coefficient de rétrodiffusion
[Termes IGN] Maroc
[Termes IGN] Olea europaea
[Termes IGN] polarimétrie radar
[Termes IGN] surveillance agricole
[Termes IGN] zone semi-arideRésumé : (auteur) This work is focused on the daily cycle of the backscattering radar coefficient over two different crop Mediterranean types: olive trees and wheat, The MOCTAR experiment consists in the acquisitions of radar fully polarimetric interferometric C-band data acquired continuously at 10 min time step from the top of a tower. The study site is located in semiarid region, near Marrakech, in Morocco. Our first results highlight significant daily variations of intensities and temporal decorrelation, and provide a core database to better explain their link with physical variables such as water content and sapflow. Numéro de notice : C2020-033 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/M2GARSS47143.2020.9105177 Date de publication en ligne : 02/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/M2GARSS47143.2020.9105177 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99662 Cartographie des essences forestières à partir de séries temporelles d’images satellitaires à hautes résolutions : stabilité des prédictions, autocorrélation spatiale et cohérence avec la phénologie observée in situ / Nicolas Karasiak (2020)
Titre : Cartographie des essences forestières à partir de séries temporelles d’images satellitaires à hautes résolutions : stabilité des prédictions, autocorrélation spatiale et cohérence avec la phénologie observée in situ Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Nicolas Karasiak, Auteur ; Claude Monteil, Directeur de thèse ; Jean-Français Dejoux, Directeur de thèse ; David Sheeren , Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2020 Importance : 240 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, délivré par l'Institut National Polytechnique de Toulouse, spécialité : Agrosystèmes, Écosystèmes et EnvironnementLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] autocorrélation spatiale
[Termes IGN] bibliothèque logicielle
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] essence d'arbre
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image Formosat/COSMIC
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] phénologie
[Termes IGN] série temporelleIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La forêt a un rôle essentiel sur terre, que ce soit pour stocker le carbone et ainsi lutter contre le réchauffement climatique ou encore fournir un habitat à de nombreuses espèces. Or, la composition de la forêt (la localisation des essences ou leur diversité) a une influence sur les services écologiques rendus. Dans ce contexte, il est important de cartographier les forêts et les essences qui la composent. La télédétection, en particulier à partir d’images satellitaires, apparait comme le moyen le plus adéquat pour caractériser un vaste territoire. Avec l’arrivée de constellations satellitaires comme Sentinel-2 ou Landsat-8 et leur gratuité d’acquisition pour l’utilisateur, il devient possible d’envisager l’usage de séries temporelles d’images satellites à haute résolution spatiale, spectrale et temporelle à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique. Si de nombreux travaux ont étudié le potentiel des images satellitaires pour identifier les essences, rares sont ceux qui utilisent des séries temporelles (plusieurs images par an) avec une haute résolution spatiale et en tenant compte de l’autocorrélation spatiale des références, i.e. la ressemblance des échantillons spatialement proches les uns des autres. Or, en ne prenant pas en compte ce phénomène, des biais d’évaluation peuvent survenir et ainsi surestimer la qualité des modèles d’apprentissage. Il s’agit aussi de mieux cerner les verrous méthodologiques afin de comprendre pourquoi il peut être facile ou compliqué pour un algorithme d’identifier une essence d’une autre. L’objectif général de la thèse vise à étudier le potentiel et les verrous concernant la reconnaissance des essences forestières à partir des séries temporelles d’images satellite à haute résolution spatiale, spectrale et temporelle. Le premier objectif consiste à étudier la stabilité temporelle des prédictions à partir d’une archive de neuf ans du satellite Formosat-2. Plus particulièrement, les travaux portent sur la mise en place d’une méthode de validation qui soit le plus fidèle à la qualité observée des cartographies. Le second objectif s’intéresse au lien entre les évènements phénologiques in situ (pousse des feuilles en début de saison, ou perte et coloration des feuilles en fin de saison) et ce qui est observable par télédétection. Outre la capacité de détecter ces évènements, il sera étudié si ce qui permet aux algorithmes de différencier les essences les unes des autres est lié à des comportements spécifiques par espèce. Note de contenu : 1- Introduction
2- Etude de la stabilité spatiale et statistique des prédictions
3- Etude de l’impact de l’autocorrélation spatiale
4- Etude et apport de la phénologie
5- Partage des outils et des données : assurer une reproductibilité des travaux
6- Conclusion généraleNuméro de notice : 28326 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Agrosystèmes, Écosystèmes et Environnement : Toulouse : 2020 Organisme de stage : DYNAFOR DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2020INPT0115 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98378 Classification of poplar trees with object-based ensemble learning algorithms using Sentinel-2A imagery / H. Tombul in Journal of geodetic science, vol 10 n° 1 (January 2020)PermalinkCombination of linear regression lines to understand the response of Sentinel-1 dual polarization SAR data with crop phenology - case study in Miyazaki, Japan / Emal Wali in Remote sensing, vol 12 n° 1 (January 2020)PermalinkContribution à la segmentation et à la modélisation 3D du milieu urbain à partir de nuages de points / Tania Landes (2020)PermalinkDécouverte d'une nouvelle plante vasculaire, Arabis parvula (Brassicaceae) en France continentale / Matthieu Charrier in Journal de botanique, n° 89 (2020)PermalinkDistribution spatiale et dynamique de la population de palmiers rôniers, Borassus aethiopum Mart., par approche de la télédétection et du Système d’Information Géographique (SIG) de la réserve de Lamto (Centre de la Côte d’Ivoire) / Kouakou Guy-Casimir Douffi (2020)PermalinkDynamique spontanée post-tempête de la végétation forestière en contexte de changement climatique / Lucie Dietz (2020)PermalinkEloge du paradigme synusial : alternative à la classification phytosociologique de la végétation forestière européenne, ouest-asiatique et nord-africaine / Bruno de Foucault in Evaxiana, n° 7 (2020)PermalinkEstimation methods in the Romanian national forest inventory / Olivier Bouriaud (2020)PermalinkEstimation et suivi de la ressource en bois en France métropolitaine par valorisation des séries multi-temporelles à haute résolution spatiale d'images optiques (Sentinel-2) et radar (Sentinel-1, ALOS-PALSAR) / David Morin (2020)PermalinkEtat des lieux en 2018 du site littoral très dégradé de Capu Laurasu (Propriano, Corse) avant sa réhabilitation par le conservatoire du littoral / Guilhan Paradis in Evaxiana, n° 7 (2020)PermalinkPermalinkPermalinkFlowering acceleration in native Brazilian tree species for genetic conservation and breeding / Gleidson Guilherme Caldas Mende in Annals of forest research, Vol 63 n° 1 (January - June 2020)PermalinkFusion of 3D point clouds and hyperspectral data for the extraction of geometric and radiometric features of trees / Eduardo Alejandro Tusa Jumbo (2020)PermalinkGuide de gestion des crises sanitaires en forêt / Louise Brunier (2020)PermalinkIndividual tree detection and classification for mapping pine wilt disease using multispectral and visible color imagery acquired from unmanned aerial vehicle / Takeshi Hoshikawa in Journal of The Remote Sensing Society of Japan, vol 40 n° 1 (2020)PermalinkInventaire forestier national suisse Résultats du quatrième inventaire 2009–2017 / Urs Beat Brändli (2020)PermalinkInversion de données PolSAR en bande P pour l'estimation de la biomasse forestière / Colette Gelas (2020)PermalinkModélisation des effets de la compétition interspécifique et des pratiques sylvicoles sur la croissance de jeunes plants forestiers / Jean-Charles Miquel (2020)PermalinkModelling forest dynamics to assess and improve forest management at a regional scale: an analysis of forest changes in Wallonia (southern Belgium) / Jérôme Perin (2020)PermalinkPotential of UAV photogrammetry for characterization of forest canopy structure in uneven-aged mixed conifer–broadleaf forests / Sadeepa Jayathunga in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 41 n° 1 (01 - 08 janvier 2020)PermalinkPredicting carbon accumulation in temperate forests of Ontario, Canada using a LiDAR-initialized growth-and-yield model / Paulina T. Marczak in Remote sensing, vol 12 n° 1 (January 2020)PermalinkPermalinkPermalinkRéponses de la productivité des forêts aux fluctuations météorologiques : biais et surestimations des estimations de terrain / Olivier Bouriaud (2020)PermalinkSeeing the trees in the world’s forests: An extension of the forest transition concept / Jean-Daniel Bontemps (2020)PermalinkLa situation des forêts du monde 2020 : Forêts, biodiversité et activité humaine / Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l'agriculture (Rome, Italie) (2020)PermalinkPermalinkA spatially explicit database of wind disturbances in European forests over the period 2000–2018 / Giovanni Forzieri in Earth System Science Data, vol 12 n° 1 (January 2020)PermalinkTemporal decorrelation at C- and L-band over olive tree plantations: first insights from the Marocscat campaigns / Ludovic Villard (2020)PermalinkWater stress detection over irrigated wheat crops in semi-arid areas using the diurnal differences of Sentinel-1 backscatter / Nadia Ouaadi (2020)PermalinkDeep 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)PermalinkFaut-il des relevés de flore exhaustifs pour caractériser et cartographier l'acidité et les propriétés nutritionnelles des sols ? / Paulina E. Pinto in Rendez-vous techniques, n° 61-62 (hiver - printemps 2019)PermalinkLes forêts et la filière forêt-bois dans la lutte contre les changements climatiques / Christine Deleuze in Rendez-vous techniques, n° 61-62 (hiver - printemps 2019)PermalinkImpact of deadwood decomposition on soil organic carbon sequestration in Estonian and Polish forests / Ewa Blonska in Annals of Forest Science, Vol 76 n° 4 (December 2019)PermalinkNovel adaptive histogram trend similarity approach for land cover change detection by using bitemporal very-high-resolution remote sensing images / Zhi Yong Lv in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 12 (December 2019)PermalinkPhosphorus availability in relation to soil properties and forest productivity in Pinus sylvestris L. plantations / Teresa Bueis in Annals of Forest Science, Vol 76 n° 4 (December 2019)PermalinkSpatiotemporal variation in the relationship between boreal forest productivity proxies and climate data / Clémentine Ols in Dendrochronologia, vol 58 (December 2019)PermalinkThis is my spot: What are the characteristics of the trees excavated by the Black Woodpecker? A case study in two managed French forests / Camille Puverel in Forest ecology and management, vol 453 (1 December 2019)PermalinkA two-scale approach for estimating forest aboveground biomass with optical remote sensing images in a subtropical forest of Nepal / Upama A. Koju in Journal of Forestry Research, vol 30 n° 6 (December 2019)PermalinkAccurate modelling of canopy traits from seasonal Sentinel-2 imagery based on the vertical distribution of leaf traits / Tawanda W. Gara in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 157 (November 2019)PermalinkSoil and vegetation scattering contributions in L-Band and P-Band polarimetric SAR observations / S. Hamed Alemohammad in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 11 (November 2019)PermalinkTélédétection des habitats insulaires ligériens par drone : Retour d’expérience sur les îles de Mareau-aux-Prés (Loiret) / Hilaire Martin in Revue forestière française, vol 71 n° 6 (2019)PermalinkA web-based integrated modeling and simulation method for forest growth research / Zaiyang Ma in Earth and space science, vol 6 n° 11 (November 2019)PermalinkSegmenting mangrove ecosystems drone images using SLIC superpixels / Edward Zimudzi in Geocarto international, vol 34 n° 14 ([30/10/2019])Permalink