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Titre : Metsätilastollinen vuosikirja 2022 Titre original : Finnish statistical yearbook of forestry 2022 Type de document : Rapport Auteurs : Eeva Vaahtera, Éditeur scientifique Editeur : Natural Resources Institute Finland Luke Année de publication : 2023 Importance : 198 p. Langues : Finnois (fin) Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] Finlande
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] ressources forestières
[Vedettes matières IGN] ForesterieRésumé : (éditeur) The Statistical Yearbook of Forestry compiles key annual statistics on Finland's forests, forestry and forest industry. The book also covers forest biodiversity and conservation. The final chapter presents international forest statistics. The book forms part of Finland's forest statistics system, which, by international standards, is among the best in the world. The most recent statistics in the book mainly cover the year 2021.
The Forest Statistics Yearbook has a long tradition. It has been produced in seven different decades, since the late 1960s. The content of the book has been continuously developed to meet the growing demand for up-to-date information.
The editor-in-chief is Eeva Vaahtera. The book was prepared by an expert editorial team familiar with forest statistics. The editorial team included Irma Kulju, Tuomas Niinistö, Aarre Peltola, Minna Räty, Tiina Sauvula-Seppälä, Jukka Torvelainen and Esa Uotila.Numéro de notice : 17755 Affiliation des auteurs : non IGN Autre URL associée : http://urn.fi/URN:ISBN:978-952-380-584-2 Thématique : FORET Nature : Rapport statistique DOI : sans En ligne : https://jukuri.luke.fi/bitstream/handle/10024/553167/Metsatilastollinen_vuosikir [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103170 Offering the appetite for the monitoring of European forests a diversified diet / Jean-Daniel Bontemps in Annals of Forest Science, vol 79 n° 1 (2022)
[article]
Titre : Offering the appetite for the monitoring of European forests a diversified diet Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-Daniel Bontemps , Auteur ; Olivier Bouriaud , Auteur ; Cédric Vega , Auteur ; Laura Bouriaud , Auteur Année de publication : 2022 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : n° 19 Note générale : bibliographie
NB article d'opinionLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] Europe (géographie politique)
[Termes IGN] intégration
[Termes IGN] inventaire forestier étranger (données)
[Termes IGN] inventaire forestier national (données France)
[Termes IGN] politique publique
[Termes IGN] ressources forestières
[Termes IGN] santé des forêts
[Termes IGN] surveillance forestière
[Termes IGN] Union Européenne
[Vedettes matières IGN] Végétation et changement climatiqueRésumé : (auteur) Forest monitoring in Europe is turning matter of renewed political concern, and a possible role for ICP Forests health monitoring has been suggested to meet this goal (Ann For Sci 78:94, 2021). Multipurpose national forest inventory (NFI) surveys yet offer a sampling effort by two orders of magnitude greater than ICP level 1, have accomplished substantial methodological and harmonization progresses in the recent years, and therefore form a decisive contributor to future European forest monitoring incentives. Possible paths for the future development of a pan-European, comprehensive and more accurate monitoring are designed that stress a crucial need to build on the assets of the existing forest monitoring programs and favor their cooperation, in order to limit the co-existence of distinct forest monitoring processes. Numéro de notice : A2022-320 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2020- ) Thématique : FORET Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1186/s13595-022-01139-7 Date de publication en ligne : 11/04/2022 En ligne : http://dx.doi.org/10.1186/s13595-022-01139-7 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100432
in Annals of Forest Science > vol 79 n° 1 (2022) . - n° 19[article]Potentials and limitations of NFIs and remote sensing in the assessment of harvest rates: a reply to Breidenbach et al. / Guido Ceccherini in Annals of Forest Science, vol 79 n° 1 (2022)
[article]
Titre : Potentials and limitations of NFIs and remote sensing in the assessment of harvest rates: a reply to Breidenbach et al. Type de document : Article/Communication Auteurs : Guido Ceccherini, Auteur ; Grégory Duveiller, Auteur ; Giacomo Grassi, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 31 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] exploitation forestière
[Termes IGN] Finlande
[Termes IGN] foresterie
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] inventaire forestier étranger (données)
[Termes IGN] placette d'échantillonnage
[Termes IGN] récolte de bois
[Termes IGN] ressources forestières
[Termes IGN] Suède
[Termes IGN] surface forestière
[Termes IGN] Union EuropéenneRésumé : (auteur) The timely and accurate monitoring of forest resources is becoming of increasing importance in light of the multi-functionality of these ecosystems and their increasing vulnerability to climate change. Remote sensing observations of tree cover and systematic ground observations from National Forest Inventories (NFIs) represent the two major sources of information to assess forest area and use. The specificity of two methods is calling for an in-depth analysis of their strengths and weaknesses and for the design of novel methods emerging from the integration of satellite and surface data. On this specific debate, a recent paper by Breidenbach et al. published in this journal suggests that the detection of a recent increase in EU forest harvest rate—as reported in Nature by Ceccherini et al.—is largely due to technical limitations of satellite-based mapping. The article centers on the difficulty of the approaches to estimate wood harvest based on remote sensing. However, it does not discuss issues with the robustness of validation approaches solely based on NFIs. Here we discuss the use of plot data as a validation set for remote sensing products, discussing potentials and limitations of both NFIs and remote sensing, and how they can be used synergistically. Finally, we highlight the need to collect in situ data that is both relevant and compatible with remote sensing products within the European Union. Numéro de notice : A2022-630 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1186/s13595-022-01150-y Date de publication en ligne : 13/07/2022 En ligne : https://doi.org/10.1186/s13595-022-01150-y Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101393
in Annals of Forest Science > vol 79 n° 1 (2022) . - n° 31[article]DSNUNet: An improved forest change detection network by combining Sentinel-1 and Sentinel-2 images / Jiawei Jiang in Remote sensing, vol 14 n° 19 (October-1 2022)
[article]
Titre : DSNUNet: An improved forest change detection network by combining Sentinel-1 and Sentinel-2 images Type de document : Article/Communication Auteurs : Jiawei Jiang, Auteur ; Yuanjun Xing, Auteur ; Wei Wei, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 5046 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] gestion forestière
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] réseau neuronal siamois
[Termes IGN] ressources forestièresRésumé : (auteur) The use of remote sensing images to detect forest changes is of great significance for forest resource management. With the development and implementation of deep learning algorithms in change detection, a large number of models have been designed to detect changes in multi-phase remote sensing images. Although synthetic aperture radar (SAR) data have strong potential for application in forest change detection tasks, most existing deep learning-based models have been designed for optical imagery. Therefore, to effectively combine optical and SAR data in forest change detection, this paper proposes a double Siamese branch-based change detection network called DSNUNet. DSNUNet uses two sets of feature branches to extract features from dual-phase optical and SAR images and employs shared weights to combine features into groups. In the proposed DSNUNet, different feature extraction branch widths were used to compensate for a difference in the amount of information between optical and SAR images. The proposed DSNUNet was validated by experiments on the manually annotated forest change detection dataset. According to the obtained results, the proposed method outperformed other change detection methods, achieving an F1-score of 76.40%. In addition, different combinations of width between feature extraction branches were analyzed in this study. The results revealed an optimal performance of the model at initial channel numbers of the optical imaging branch and SAR image branch of 32 and 8, respectively. The prediction results demonstrated the effectiveness of the proposed method in accurately predicting forest changes and suppressing cloud interferences to some extent. Numéro de notice : A2022-772 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs14195046 Date de publication en ligne : 10/10/2022 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs14195046 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101800
in Remote sensing > vol 14 n° 19 (October-1 2022) . - n° 5046[article]Evolution de la ressource et de la production des chênes pubescent, pédonculé et sessile / Ingrid Bonhême in Forêt entreprise, n° 261 (novembre-décembre 2021)
[article]
Titre : Evolution de la ressource et de la production des chênes pubescent, pédonculé et sessile Type de document : Article/Communication Auteurs : Ingrid Bonhême , Auteur ; Clémentine Ols , Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 22 - 26 Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] croissance végétale
[Termes IGN] inventaire forestier national (données France)
[Termes IGN] Loire (bassin)
[Termes IGN] Quercus pedunculata
[Termes IGN] Quercus pubescens
[Termes IGN] Quercus sessiliflora
[Termes IGN] ressources forestières
[Termes IGN] surface terrière
[Termes IGN] volume en bois
[Vedettes matières IGN] Végétation et changement climatiqueRésumé : (auteur) Les données de l’Inventaire forestier national de l’IGN montrent une augmentation en surface terrière et en volume des trois chênes entre 1987 et 2014 : la part relative du pubescent est à la hausse, celle du sessile est à la baisse et celle du pédonculé est stable. Le nombre de tiges du sessile et du pédonculé est en baisse, en particulier dans les petites classes de diamètre ; leur augmentation en volume est liée à un grossissement des bois. Le chêne pubescent présente une dynamique différente, avec une augmentation du nombre de tiges dans toutes les classes de diamètre, en particulier dans les petites classes. L’étude de leur accroissement radial montre un ralentissement de la production pour les chênes sessile et pédonculé et un maintien de production pour le pubescent, qui reste néanmoins le moins productif des trois. Numéro de notice : A2021-976 Affiliation des auteurs : IGN (2020- ) Thématique : FORET Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100620
in Forêt entreprise > n° 261 (novembre-décembre 2021) . - pp 22 - 26[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité IFN-001-P002294 PER Revue Nogent-sur-Vernisson Salle périodiques Exclu du prêt Growing stock monitoring by European National Forest Inventories: Historical origins, current methods and harmonisation / Thomas Gschwantner in Forest ecology and management, vol 505 (February-1 2022)PermalinkLe mémento inventaire forestier, édition 2021 / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2022)PermalinkA generic information framework for decision-making in a forest-based bio-economy / Jean-Baptiste Pichancourt in Annals of Forest Science, vol 78 n° 4 (December 2021)PermalinkInflation of wood resources in European forests: The footprints of a big-bang / Jean-Daniel Bontemps in Plos one, vol 16 n° 11 (November 2021)PermalinkForest cover mapping and Pinus species classification using very high-resolution satellite images and random forest / Laura Alonso-Martinez in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-2-2021 (July 2021)PermalinkPermalinkDéveloppement d'un modèle de macro-dynamique forestière pour simuler la dynamique des forêts françaises dans un contexte non-stationnaire / Timothée Audinot (2021)PermalinkHigh resolution mapping of forest resources and prediction reliability using multisource inventory approach / Ankit Sagar (2021)PermalinkLe mémento inventaire forestier, édition 2020 / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2021)PermalinkPermalink