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scientifique

Automated street tree inventory using mobile LiDAR point clouds based on Hough transform and active contours / Amir Hossein Safaie in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 174 (April 2021)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 174 (April 2021) . - pp 19 - 34 Titre : Automated street tree inventory using mobile LiDAR point clouds based on Hough transform and active contours Type de document : Article/Communication Auteurs : Amir Hossein Safaie, Auteur ; Heidar Rastiveis, Auteur ; Alireza Shams, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 19 - 34 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] arbre remarquable [Termes IGN] arbre urbain [Termes IGN] détection d'arbres [Termes IGN] détection de contours [Termes IGN] diagramme de Voronoï [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes) [Termes IGN] sécurité routière [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] transformation de Hough Résumé : (auteur) Trees are important road-side objects, and their geometric information plays an essential role in road studies and safety analyses. This paper proposes an efficient method for the automated creation of a road-side tree inventory using Mobile Terrestrial Lidar System (MTLS) point clouds. In the proposed method ground points are filtered through preprocessing to reduce processing time. Next, tree trunks are detected by performing a Hough Transform (HT) algorithm on several generated raster images from the point clouds. By initiating an approximate area of a tree’s foliage through a Voronoi Tessellation (VT) algorithm, the accurate boundary of the foliage is identified by applying Active Contour (AC) models. By extracting the points within this foliage boundary the geometric characteristics of each tree are obtained. This method was evaluated with two sample point clouds from different MTLS systems, and the algorithm correctly extracted all of the trees from both datasets. Additionally, comparing the calculated parameters with manually observed measures, the accuracy of the obtained geometric parameters were promising. Numéro de notice : A2021-206 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2021.01.026 Date de publication en ligne : 14/02/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.01.026 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97183 [article]

Exemplaires(3)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
081-2021041	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible
081-2021043	DEP-RECP	Revue	LASTIG	Dépôt en unité	Exclu du prêt
081-2021042	DEP-RECF	Revue	Nancy	Dépôt en unité	Exclu du prêt

A hierarchical approach to three-dimensional segmentation of LiDAR data at single-tree level in a multilayered forest / Claudia Paris in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 7 (July 2016)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 54 n° 7 (July 2016) . - pp 4190 - 4203 Titre : A hierarchical approach to three-dimensional segmentation of LiDAR data at single-tree level in a multilayered forest Type de document : Article/Communication Auteurs : Claudia Paris, Auteur ; Davide Valduga, Auteur ; Lorenzo Bruzzone, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 4190 - 4203 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] arbre remarquable [Termes IGN] canopée [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] exploration de données [Termes IGN] forêt [Termes IGN] hauteur de la végétation [Termes IGN] regroupement de données [Termes IGN] semis de points Résumé : (Auteur) Small-footprint high-density LiDAR data provide information on both the dominant and the subdominant layers of the forest. However, tree detection is usually carried out in the Canopy Height Model (CHM) image domain, where not all the dominant trees are distinguishable and the understory vegetation is not visible. To address these issues, we propose a novel method that integrates the analysis of the CHM with that of the point cloud space (PCS) to 1) improve the accuracy in the detection and delineation of the dominant trees and 2) identify and delineate the subdominant trees. By means of a derivative analysis of the horizontal profile of the forest, the method detects the missed crowns and delineates the crown boundaries directly in the PCS. Then, for each segmented crown, the vertical profile is analyzed to identify the presence of subcanopies and extract them. The proposed method does not require any prior knowledge on the stand properties (e.g., crown size and forest density). Experimental results obtained on two LiDAR data sets characterized by different laser point density show that the proposed method always improved the detection rate compared to other state-of-the-art techniques. It correctly detected 97% and 92% of the dominant trees measured in situ in high- and low-density LiDAR data, respectively. Moreover, it automatically identified 77% of the subdominant trees manually extracted by an expert operator in the high-density LiDAR data. Numéro de notice : A2016-881 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2016.2538203 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2016.2538203 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83044 [article]

Lidar detection of the ten tallest trees in the Tennessee portion of the Great Smoky Mountains national park / Chris W. Strother in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 81 n° 5 (May 2015)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 81 n° 5 (May 2015) . - pp 407 - 413 Titre : Lidar detection of the ten tallest trees in the Tennessee portion of the Great Smoky Mountains national park Type de document : Article/Communication Auteurs : Chris W. Strother, Auteur ; Marguerite Madden, Auteur ; Thomas R. Jordan, Auteur ; Andrea Presotto, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 407 - 413 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] arbre (flore) [Termes IGN] arbre remarquable [Termes IGN] hauteur des arbres [Termes IGN] lever mobile [Termes IGN] modèle numérique de surface [Termes IGN] parc naturel [Termes IGN] Tennessee (Etats-Unis) Résumé : (auteur) This paper describes a method for predicting the locations and heights of the ten tallest trees in the Tennessee portion of the Great Smoky Mountains National Park. Iterative computation tools were utilized to process the data along with the lidar derived bare earth digital elevation models and digital surface models to create canopy height models for the Tennessee portion of the park. A height threshold of 51.8 meters was chosen as the minimum value for a tree of extraordinary height. Ten potential sites containing tall trees were identified using this methodology, and seven of the top ten ranking trees’ heights were field measured using accepted forestry methodology. The trees detected using these methods are potentially the tallest trees ever measured on the East Coast of the United States. These methods show that unique tall trees can be successfully detected in a large, heterogeneous forest area using lidar data. Numéro de notice : A2015-975 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.81.5.407 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.81.5.407 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80045 [article]

Histoires d'arbres remarquables / Georges Feterman (2014)

Public Titre : Histoires d'arbres remarquables Type de document : Monographie Auteurs : Georges Feterman, Auteur ; Association arbres, Auteur Editeur : Toulouse : Plume de carotte Année de publication : 2014 Importance : 140 p. Format : 22 x 28 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-36672-010-5 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Végétation [Termes IGN] arbre remarquable [Termes IGN] coutume [Termes IGN] forêt [Termes IGN] France (géographie historique) Résumé : (Editeur) Qu'est-ce qui fait qu'un arbre est remarquable ? Sa hauteur, son âge, une particularité botanique peut-être ? Tout cela certainement et, plus encore, son histoire, les traditions qui l'entourent et l'émotion qu'il procure aux hommes qui le regardent. Aujourd'hui en France, plus de 350 arbres portent le label "Arbre remarquable". A travers ce livre, vous pourrez les approcher et les découvrir, dans des portraits étonnants qui révèlent les histoires humaines inextricablement liées à ces arbres vénérables. Une chapelle installée dans le tronc creux d'un vieux chêne, un tilleul au pied duquel Jeanne d'Arc murmura une prière, un if réputé guérir les entants malades... Chacun de ces arbres nous raconte une tradition, un bout de son histoire quand ce n'est pas un passage de l'histoire de France ! Note de contenu : - 60 portraits d’arbres remarquables de France. - des histoires humaines uniques liées à l’histoire de ces arbres. - des photographies modernes et anciennes de ces arbres. - l’histoire de chaque arbre racontée par les dessins émouvants de Titwane. Numéro de notice : 22105 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=63232

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
22105-01	BOLI	Livre	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible