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Qualification des données LiDAR GEDI pour le suivi de l’impact climatique sur la forêt de Südharz / Iris Jeuffrard (2021)
Titre : Qualification des données LiDAR GEDI pour le suivi de l’impact climatique sur la forêt de Südharz Type de document : Mémoire Auteurs : Iris Jeuffrard, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 51 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] Allemagne
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] biomasse forestière
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] Coleoptera (ordre)
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] écosystème forestier
[Termes IGN] Global Ecosystem Dynamics Investigation lidar
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] maladie phytosanitaire
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] réalité de terrain
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] surveillance forestière
[Termes IGN] Thuringe
[Termes IGN] visualisation 3DIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Le département de cartographie, SIG et télédétection de l’Institut de Géographie (appartenant à l’université Georg-August de Göttingen, Allemagne) se consacre au suivi du changement climatique et des écosystèmes terrestres. Bien que leurs projets de recherche concernent les dynamiques de toute la surface terrestre ainsi que les dimensions humaines du changement climatique, l’étude porte sur un écosystème forestier de la région de Südharz. Cette région appartenant au massif montagneux des Harz (centre-nord de l’Allemagne), autrefois sauvage et riche du point de vue écologique, est peuplée d’épicéas fortement impactés par le réchauffement climatique. Ils souffrent de l’infestation de Scolytes, un coléoptère ravageur profitant de l’affaiblissement des arbres par les sécheresses et du modèle de monoculture pour proliférer et décimer les arbres. Dans ce contexte, les équipes du département de cartographie, SIG et télédétection mettent à profit les outils SIG et de télédétection pour repérer et quantifier les zones atteintes afin d’aider les forestiers à gérer au mieux les écosystèmes. Jusqu’à présent les études reposent principalement sur les images Sentinel-2. Cependant le déploiement de la mission GEDI (The Global Ecosystem Dynamics Investigation) sur la Station Spatiale Internationale (ISS) en 2018 apporte de nouvelles perspectives. GEDI produit les premières observations de télémétrie laser à haute résolution de la structure 3D de la Terre : des mesures précises de la hauteur et de la structure verticale de la canopée ainsi que de l’élévation de la surface. Ces données verticales dont on ne dispose pas avec les images satellites traditionnelles, améliorent considérablement la caractérisation de la biodiversité. Les données GEDI ne sont pas encore utilisées par l’équipe, mais peuvent constituer un réel nid d’information pour de futures recherches. L’objectif est donc d’évaluer leur précision et leur intérêt pour le suivi des milieux forestiers. Pour cela les données GEDI Level 2B (Canopy Cover and Vertical Profile Metrics product) de la zone de Südharz de l’été 2019 et de l’été 2020 sont téléchargées, traitées et visualisées dans un SIG ou via des scripts Python. Les attributs GEDI d’évaluation de la biomasse (PAI, Cover, rh100, FHD) sont comparés à des données terrain fournies par l’administration forestière de l’état de Thuringe (Thüringen) puis à des données Sentinel-2 et enfin à une vérité terrain effectuée durant le stage. Les résultats statistiques de corrélation ainsi que la comparaison des données entre 2019 et 2020 offrent une meilleure appréciation de la qualité et de la pertinence des données appliquées au suivi des écosystèmes. Note de contenu : Introduction
1. Données de la mission GEDI
1.1 Présentation de la mission GEDI
1.2 Présentation de la zone d’étude et des données GEDI utilisées
1.3 Préparation des données
2. Exploration des informations
2.1 Observation d’un granule GEDI
2.2 Analyse de corrélation des données GEDI compte tenu de données forestières
2.3 Corrélation des données GEDI et Sentinel-2
2.4 Corrélation des données GEDI et LiDAR aéroporté
3. Validation des données GEDI
3.1 Qualité du suivi temporel grâce aux données GEDI
3.2 Vérité terrain
3.3 Bilan et limites de cette étude
ConclusionNuméro de notice : 26606 Affiliation des auteurs : IGN (2020- ) Thématique : BIODIVERSITE/FORET/IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Institut de Géographie (Université de Georg-August en Allemagne) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98508 Documents numériques
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Qualification des données LiDAR GEDI pour le suivi de l’impact climatique... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Reconnaissance spécifique et cartographie des arbres de la canopée en forêt tropicale en Guyane française par fusion de données lidar et hyperspectrales appliquées aux besoins de la gestion forestière / Anthony Laybros (2021)
Titre : Reconnaissance spécifique et cartographie des arbres de la canopée en forêt tropicale en Guyane française par fusion de données lidar et hyperspectrales appliquées aux besoins de la gestion forestière Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Anthony Laybros, Auteur ; Grégoire Vincent, Directeur de thèse Editeur : Montpellier : Université de Montpellier Année de publication : 2021 Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le doctorat de l'Université de Montpellier, Spécialité Biologie et BiodiversitéLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] détection d'ombre
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] fusion de données multisource
[Termes IGN] gestion forestière
[Termes IGN] Guyane (département français)
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] lissage de donnéesIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) L'Office National des Forêts (ONF) est chargé de la conservation et de la gestion de 6 millions d'hectares de forêts privé en Guyane française. La possibilité de cartographier les espèces dans la canopée par télédétection est d'un intérêt évident, tant appliquées que scientifique. Les inventaires spatialisés à l'échelle du paysage contribueraient à faire progresser les connaissances fondamentales de ce biome complexe et menacé et aiderait à sa gestion durable. Les cartes de distribution d’espèces peuvent être croisées avec les facteurs environnementaux et fournir ainsi des clés d’interprétation des schémas d’organisation des peuplements forestiers. Du point de vue de la gestion, les cartes de distribution des espèces offrent une rationalisation de l'exploitation forestière. La cartographie des espèces commerciales pourrait favoriser des pratiques forestières minimisant l'impact environnemental de l'exploitation. L'identification des espèces permettrait de prioriser les zones particulièrement riches en espèces commerciales, tout en évitant d'ouvrir des pistes d'exploitation dans les zones à faible niveau de ressources exploitables. La télédétection offre également la possibilité de surveiller l’extension des espèces proliférantes, telles que les lianes. Des capteurs hyperspectraux et LiDAR ont été utilisés à bord d’un avion pour identifier les espèces dans les forêts tropicales guyanaises. Une large gamme spectrale issue des capteurs hyperspectraux (400–2500 nm) est mesurée permettant d'avoir de nombreux descripteurs. Le LiDAR embarqué offre une description fine de la structure du couvert, facilitant la segmentation des houppiers. La fusion de ces deux informations améliore la caractérisation de la ressource. Afin de tirer le meilleur parti des données hyperspectrales, différents prétraitements radiométriques ont été évalués. Le lissage spatial et le filtrage des ombres sont les principaux facteurs qui améliorent la discrimination des espèces. L'utilisation de la gamme spectrale complète est également bénéfique. Ces résultats de classification ont été obtenus sur un groupe 20 espèces abondantes. L’identification de ces mêmes espèces en mélange au sein d’un peuplement hyperdiverse a constitué la deuxième étape de ce travail. Nous avons évalué le niveau d'information nécessaire et le degré de confusion tolérable dans les données d’apprentissage afin de retrouver une espèce cible dans une canopée hyperdiverse. Une méthode de classification spécifique a été mise en œuvre pour être insensible à la contamination entre classes focales/non focales. Même dans le cas où la classe non focale contient jusqu’à 5% de pixels de la classe focale (espèce à identifier), les classifieurs se sont révélés efficaces. La troisième étape aborde le problème de la transposabilité des classifieurs d’une acquisition à une autre. La caractérisation des conditions d’acquisition et la prise en compte de leurs effets sont nécessaires pour convertir les données de radiance en réflectance de surface. Cependant cette opération de standardisation reste une étape extrêmement délicate au vue des nombreuses sources de variabilité : état de l’atmosphère, géométrie soleil-capteur et conditions d'éclairement. Nous évaluons en comparant des vols répétés sur le même site, la contribution des diverses caractéristiques d’acquisition à la divergence spectrale entre dates. Ce travail vise à proposer des pistes pour développer des méthodes de reconnaissance d'espèces qui soient plus robustes aux variations des caractéristiques d'acquisition. Note de contenu : ATTENTE DE DIFFUSION DU TEXTE SUR HAL Numéro de notice : 26528 Affiliation des auteurs : non IGN Autre URL associée : vers diaporama 2018 Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Biologie et Biodiversité : Montpellier : 2021 Organisme de stage : UMR AMAP nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 02/04/2021 En ligne : https://tel.hal.science/tel-03188125 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97558 SAR data for tropical forest disturbance alerts in French Guiana: Benefit over optical imagery / Marie Ballère in Remote sensing of environment, Vol 252 (January 2021)
[article]
Titre : SAR data for tropical forest disturbance alerts in French Guiana: Benefit over optical imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Marie Ballère , Auteur ; Alexandre Bouvet, Auteur ; Stéphane Mermoz, Auteur ; Thuy Le Toan, Auteur ; Thierry Koleck, Auteur ; Caroline Bedeau, Auteur ; Mathilde André, Auteur ; Elodie Forestier, Auteur ; Pierre-Louis Frison , Auteur ; Cédric Lardeux, Auteur Année de publication : 2021 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : n° 112159 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] Guyane (département français)
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] surveillance forestière
[Termes IGN] temps réelRésumé : (auteur) French Guiana forests cover 8 million hectares. With 98% of emerged land covered by forests, French Guiana is the area with the highest proportion of forest cover in the world. These forests are home to an exceptionally rich and diverse wealth of biodiversity that is both vulnerable and under threat due to high levels of pressure from human activity. As part of the French territory, French Guiana benefits from determined and continuous national efforts in the preservation of biodiversity and the environmental functionalities of ecosystems. The loss and fragmentation of forest cover caused by gold mining (legal and illegal), smallholder agriculture and forest exploitation, are considered as small-scale disturbances, although representing strong effects to vulnerable natural habitats, landscapes, and local populations. To monitor forest management programs and combat illegal deforestation and forest opening near-real time alerts system based on remote sensing data are required. For this large territory under frequent cloud cover, Synthetic-Aperture Radar (SAR) data appear to be the best adapted. In this paper, a method for forest alerts in a near-real time context based on Sentinel-1 data over the whole of French Guiana (83,534 km2) was developed and evaluated. The assessment was conducted for 2 years between 2016 and 2018 and includes comparisons with reference data provided by French Guiana forest organizations and comparisons with the existing University of Maryland Global Land Analysis and Discovery Forest Alerts datasets based on Landsat data. The reference datasets include 1,867 plots covering 2,124.5 ha of gold mining, smallholder agriculture and forest exploitation. The validation results showed high user accuracies (96.2%) and producer accuracies (81.5%) for forest loss detection, with the latter much higher than for optical forest alerts (36.4%). The forest alerts maps were also compared in terms of detection timing, showing systematic temporal delays of up to one year in the optical method compared to the SAR method. These results highlight the benefits of SAR over optical imagery for forest alerts detection in French Guiana. Finally, the potential of the SAR method applied to tropical forests is discussed. The SAR-based map of this study is available on http://cesbiomass.net/. Numéro de notice : A2021-066 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.rse.2020.112159 Date de publication en ligne : 05/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.112159 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96937
in Remote sensing of environment > Vol 252 (January 2021) . - n° 112159[article]Soil biodiversity as affected by different thinning intensities in a pinus laricio stand of Calabrian Apennine, South Italy / Adele Muscolo in Forests, vol 12 n° 1 (January 2021)
[article]
Titre : Soil biodiversity as affected by different thinning intensities in a pinus laricio stand of Calabrian Apennine, South Italy Type de document : Article/Communication Auteurs : Adele Muscolo, Auteur ; Giovanna Settineri, Auteur ; Federico Romeo, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 108 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] biodiversité végétale
[Termes IGN] Calabre
[Termes IGN] coupe rase (sylviculture)
[Termes IGN] éclaircie (sylviculture)
[Termes IGN] Fungi
[Termes IGN] gestion forestière
[Termes IGN] Pinus nigra
[Termes IGN] sol forestier
[Termes IGN] sous-étage
[Termes IGN] variation saisonnière
[Vedettes matières IGN] SylvicultureRésumé : (auteur) Forest soil biodiversity, which drives natural ecosystem multifunctionality, can be altered by incorrect forestry management practices. Pinus laricio is the most representative and widespread conifer species in Calabria, South Italy, and appropriate management is needed to maintain Pinus laricio forest for its great economic and natural value. In Europe, thinning is considered the most effective silvicultural treatment to maintain/increase the ecological value of coniferous stands. In this study, moderate thinning (MT), intense thinning (HT), and clear cut (CC) treatments were used to manage Pinus laricio stands with the aim of identifying the thinning intensity that is less detrimental to soil biodiversity. The effects of the different thinning intensities were evaluated, in two contrasting seasons (summer and winter), on the abundance, and diversity of arthropods, fungi, and bacteria colonies as well as on selected soil properties (organic matter, humification index, bulk density, pH) related to soil habitability. Results evidenced that the abundance, species richness, and diversity of arthropods, as well as fungi, bacteria colonies, and soil properties, changed with the treatments and seasons. Under HT, the greatest biodiversity and the highest amounts of arthropods, fungi, and bacteria were found in both seasons. This study finds evidence for Connell’s intermediate disturbance hypothesis, highlighting that the greatest organic carbon content and humification index, as well as the lowest bulk density, found in HT reduced the likelihood of competitive exclusion between occurring species, thereby promoting high species richness and diversity. This study gives insights into ecological relationships between understory composition related to tree species abundance and soil community. Numéro de notice : A2021-142 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET Nature : Article DOI : 10.3390/f12010108 Date de publication en ligne : 19/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/f12010108 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97044
in Forests > vol 12 n° 1 (January 2021) . - n° 108[article]
Titre : State of Europe's forests 2020 : Status and trends in sustainable forest management in Europe Type de document : Rapport Auteurs : Forest Europe, Auteur Editeur : Aas [Norway] : Forest Europe Année de publication : 2021 Importance : 394 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] développement durable
[Termes IGN] écosystème forestier
[Termes IGN] Europe (géographie politique)
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] production primaire brute
[Termes IGN] protection de la biodiversité
[Termes IGN] protection des eaux
[Termes IGN] protection des sols
[Termes IGN] ressources forestières
[Termes IGN] service écosystémique
[Termes IGN] sylviculture
[Vedettes matières IGN] ForesterieNote de contenu : INTRODUCTION
PART I - STATUS AND TRENDS IN EUROPEAN FORESTS CHARACTERISED BY THE UPDATED PAN-EUROPEAN INDICATORS FOR SUSTAINABLE FOREST MANAGEMENT
Criterion 1: Maintenance and Appropriate Enhancement of Forest Resources and their Contribution to Global Carbon Cycles
Criterion 2: Maintenance of Forest Ecosystem Health and Vitality
Criterion 3: Maintenance and Encouragement of Productive Functions of Forests (Wood and Non-Wood)
Criterion 4: Maintenance, Conservation and Appropriate Enhancement of Biological Diversity in Forest Ecosystems
Criterion 5: Maintenance and Appropriate Enhancement of Protective Functions in Forest Management (Notably Soil and Water)
Criterion 6: Maintenance of other Socioeconomic Functions and Conditions
Forest Policy and Governance
PART II - COUNTRY PROFILES ON FORESTS AND FORESTRYNuméro de notice : 17658 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Rapport En ligne : https://foresteurope.org/wp-content/uploads/2016/08/SoEF_2020.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97818 Suivi de la déforestation à partir de données Sentinel-1 en contexte tropical / Lucile Auzeméry (2021)PermalinkSuivi des vignes par télédétection de proximité : le deep learning au service de l’agriculture de précision / Sami Beniaouf (2021)PermalinkPermalinkThe challenge of robust trait estimates with deep learning on high resolution RGB images / Etienne David (2021)PermalinkThe Impact of ash dieback on veteran trees in Southwestern Sweden / Vikki Bengtsson in Baltic forestry, vol 27 n° 1 ([01/01/2021])PermalinkThe role of net ecosystem productivity and of inventories in climate change research: the need for “net ecosystem productivity with harvest”, NEPH / E.D. Schulze in Forest ecosystems, vol 8 (2021)PermalinkUnit-level small area estimation of forest inventory with GEDI auxiliary information in France / Shaohui Zhang (2021)PermalinkVolumes by tree species can be predicted using photogrammetric UAS data, Sentinel-2 images and prior field measurements / Mikko Kukkonen in Silva fennica, vol 55 n° 1 (January 2021)PermalinkClimate sensitive single tree growth modeling using a hierarchical Bayes approach and integrated nested Laplace approximations (INLA) for a distributed lag model / Arne Nothdurft in Forest ecology and management, vol 478 ([15/12/2020])PermalinkCNN-based tree species classification using high resolution RGB image data from automated UAV observations / Sebastian Egli in Remote sensing, vol 12 n° 23 (December-2 2020)Permalink