Descripteur
Termes IGN > sciences naturelles > sciences de la vie > biologie > botanique > formation végétale
formation végétale |
Documents disponibles dans cette catégorie (1592)
![](./images/expand_all.gif)
![](./images/collapse_all.gif)
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Apport de la télédétection radar satellitaire pour la cartographie de la forêt des Landes / Yousra Hamrouni (2016)
Titre : Apport de la télédétection radar satellitaire pour la cartographie de la forêt des Landes Type de document : Mémoire Auteurs : Yousra Hamrouni, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2016 Autre Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Marne-la-Vallée UPEM Importance : 60 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Master 2ème année, domaine Science, Technologie, Santé, mention Géomatique, spécialité Information Géographique, Analyse Spatiale et TélédétectionLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] analyse texturale
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] bande L
[Termes IGN] bande X
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] image TerraSAR-X
[Termes IGN] Landes (40)
[Termes IGN] paramètre de Haralick
[Termes IGN] télédétection en hyperfréquenceIndex. décimale : IGAST Mémoires du Master Information Géographique, Analyse Spatiale et Télédétection Résumé : (auteur) Avoir un suivi en temps réel des forêts est crucial pour évaluer leur réponse face aux évènements environnementaux. Ce suivi est devenu possible ces dernières années à travers des données de télédétection satellitaires ou aéroportées. C'est dans ce contexte que s'inscrit ce stage qui vise à déterminer rapport de la télédétection radar satellitaire pour la cartographie de la forêt des Landes. Des données en bande X, C et L pour les respectivement les capteurs TerraSAR-X, Sentinel-1A et PALSAR-2 ont été mises à disposition afin d'explorer le potentiel des différentes bandes et les résolutions spatiale. Le potentiel de l'analyse texturale a été évalué en calculant les indicateurs de texture d'Haralick sur les données de très haute résolution spatiale (TerraSAR-X) et les coefficients de variation sur les données de haute résolution spatiale (Sentinel-1A et PALSAR-2). Deux approches méthodologiques ont été investiguées : i) une première approche consiste à travailler à la très haute résolution spatiale en calculant les indicateurs de texture d'Haralick sur les données TerraSAR-X et les coefficients de variation sur les données Sentinel-1A et PALSAR-2 et ii) une deuxième approche a été de travailler à l'échelle spatiale de Sentinel-1A et PALSAR-2.
La performance des deux méthodes a été évaluée à travers les résultats de classification Random Forest. Les résultats montrent que l'analyse de texture est sensible aux hétérogénéités intra parcellaires et permet de caractériser les parcelles à une échelle très fine qui nécessite des données de validation à cette même échelle. La série temporelle Sentinel-1A a donné les résultats les plus performants et la combinaison des trois capteurs a amélioré les résultats de classification, surtout pour la bande C et X.Note de contenu : Introduction
1 - Etat de l'art sur l'application de l'analyse de texture en télédétection
2 - Bases théoriques
3 - Matériels et méthodes
4 - Résultats
ConclusionNuméro de notice : 21552 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : MATIS (IGN) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90511 Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 21552-01 IGAST Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Assessment of forest canopy vertical structure with multi - scale remote sensing : from the plot to the large area / Phil Wilkes (2016)
![]()
Titre : Assessment of forest canopy vertical structure with multi - scale remote sensing : from the plot to the large area Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Phil Wilkes, Auteur Editeur : Enschede [Pays Bas] : University of Twente Année de publication : 2016 Collection : ITC Dissertation num. 280 Importance : 180 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-90-365-4038-4 Note générale : bibliographie
Dissertation to obtain the Double-Badged Degree of Doctor at the University of Twente, Enschede, The Netherlands; and RMIT University, Melbourne, AustraliaLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] allométrie
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] hauteur des arbres
[Termes IGN] inventaire forestier étranger (données)
[Termes IGN] ombre
[Termes IGN] placette d'échantillonnage
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] strate végétale
[Termes IGN] structure d'un peuplement forestier
[Termes IGN] Victoria (Australie)Index. décimale : 33.80 Lasergrammétrie Résumé : (auteur) The attribution of forest structure forms an integral part of international monitoring and reporting obligations with regard to sustainable forest management. Furthermore, detailed information about forest structure allows land managers and forest scientists to determine a forests ability to provide ecosystems services. Currently, forest attribution is achieved using a network of forest inventory plots that are revisited periodically. This approach comprises a sparse sample, both temporally and spatially, that may not capture variance in forest structure. This is particularly true in dynamic native forests where variability in forest structure can be high. In recent years the capability of remote sensing techniques has been realised for sustainable forest management applications. Advantages of a remote sensing approach include synoptic and high temporal coverage as well as reduced costs to the end - user. Furthermore, recent advancement in active sensors, such as Light Detection and Ranging Instruments (LiDAR) have allowed for detailed three - dimensional forest measurement of structure across large areas.
This thesis presents new metrics, techniques and acquisition specifications for the attribution of forest canopy over large areas (e.g. comprising two or more forest types where forest structure maybe unknown a priori) using active and passive remote sensing. In particular, the focus is on attributes that quantify the vertical structure of forests; canopy height and canopy vertical structure. Canopy height is a commonly measured multipurpose attribute that is utilised, for example, to estimate biomass. Attribution of the canopy height profile, although less common, is important for mapping habitat suitability, biomass and fire susceptibility. Current techniques to attribute forests tend to be tailored to a particular forest type or location and therefore application of these models across large areas is unreliable. Here the aim is to develop metrics and techniques that are transferable between different forest types and applicable to forests where there is no prior knowledge of forest structure.
Here a multi - scale remote sensing approach was taken, where plot scale measurements were upscaled to attribute large areas. Initially, existing LiDAR derived metrics applicable at the plot scale were tested at three 5 km x 5 km study areas in Victoria, Australia where forests cover a broad range of structural types. Results indicate existing metrics of canopy height were applicable across the range of forest types, for example the 95 th percentile of LiDAR derived height estimated inventory measured canopy height with a RMSE of 12% (~5 m). An existing mixture modelling technique to attribute the canopy height profile was found unsuitable when applied across heterogeneously forested landscape. This was due to the inability to parameterise the model correctly without a priori knowledge of forest structure e.g. presence or absence of shade tolerant layers. For this reason a new technique was developed utilising a nonparametric regression of LiDAR derived gap probability that generalised the canopy profile. Taking the second derivative of the regression curve identified locations within the canopy that correspond with canopy strata, this therefore allowed a dynamic attribution of canopy vertical structure. Model output was validated with a crown volume modelling approach at 24 plots, where crown models were parameterised with inventory data and allometry. Results indicate this technique can estimate the number of canopy strata with a RMSE of 0. 41 strata. Furthermore, the new technique met the transferability criteria , as a universal regression coefficient was transferable between forest types with different structural attributes.
As LiDAR acquisition that cover large areas will inevitably encounter a range of forest types, parameters for attributing canopy structure that were transferable between forest types were investigated; in particular sampling frequency. To effectively assess a range of pulse densities would require repeat capture over a study area at a range of flying heights , which would be prohibitively expensive. For this reason a new technique was developed that systematically thinned point clouds. This technique differs from previous approaches by allowing simulation of multi - return instruments as well as repeat capture of the same plot. Six sites from around Australia were utilised which covered a broad range of forest types, from open savanna to tropical rainforest. For a suite of metrics, the ability of progressively less dense point clouds ( 4 – 0. 05 pl m - 2 ) to estimate canopy structure was estimated by comparison with higher density data (10 pl m - 2 ). Results indicate that canopy structure can be adequately attributed with data captured at 0.5 pl m - 2 . When pulse densities are Techniques derived at the plot scale were then applied to estimate canopy height across 2.9 million hectares of heterogeneous forest. Canopy height in the study area ranged from 0 – 70 m and comprised forest types from open woodland to tall closed canopy rainforest. LiDAR derived canopy height was used to t rain ensemble regression tree s (random forest) , where predictor datasets included synoptic passive optical imagery and other ancillary spatial datasets , such as Landsat TM and MODIS. Results suggest canopy height can be estimated with a RMSE of 30% (5.5 m) when validated with an independent inventory dataset. This is a similar error to that reported in previous studies for less complex forests and is within the European Space Agency target for canopy height estimation. However, model output did show a systematic error, where the height of short and tall forests were over and underestimated respectively. This was corrected by subtracting a model led estimate of error from the random forest output. Production of a canopy height map over a large area allowed for a consistent product that covered a broad range of forest types, derivation at a 30 m resolution allowed the identification of landscape features such as logging coupes. The presented technique utilised an open source computing framework as well as freely available predictor datasets to facilitate uptake of by land management agencies and forest scientists.Note de contenu : Chapter 1 : Introduction
1.1. General introduction
1.2. Problem statement
1.3. Research questions
1.4. Thesis structure
Chapter 2 : Metrics of canopy vertical structure suitable for large area forest attribution
2.1. Introduction
2.1.1. Canopy height
2.1.2. Canopy vertical structure
2.1.3. Aims and objectives
2.2. Materials and methods
2.2.1. Study area
2.2.2. Forest inventory data
2.2.3. Airborne laser scanning data
2.3. Data processing
2.3.1. Canopy height
2.3.2. Canopy vertical structure
2.4. Results
2.4.1. Canopy height
2.4.2. Canopy height profiles
2.5. Discussion
2.6. Conclusion
Chapter 3 : Using discrete-return ALS to quantify number of canopy strata across diverse forest types
3.1. Introduction
3.2. Attributing canopy vertical structure
3.3. Application across a diverse forested landscape
3.3.1. ALS acquisition and preprocessing
3.3.2. Pgap from ALS
3.3.3. Derivation of smoothing coefficient (α)
3.3.4. Bootstrapping simulated point clouds
3.3.5. Validation with field inventory
3.4. Results and Discussion
3.4.1. Methodology evaluation
3.4.2. Validation results
3.4.3. Canopy vertical structure as an independent metric
3.5. Conclusion
Chapter 4 : Understanding the effects of ALS pulse density for metric retrieval across diverse forest types
4.1. Introduction
4.2. Method
4.2.1. Study area and data capture
4.2.2. Data processing
4.2.3. Metrics
4.3. Results
4.3.1. Canopy height
4.3.2. Canopy cover
4.3.3. Canopy vertical structure
4.3.4. Characteristics of thinned point clouds
4.4. Discussion
4.5. Conclusion
Chapter 5 : Mapping forest canopy height across large areas by upscaling ALS estimates with freely available satellite data
5.1. Introduction
5.2. Materials and methods
5.3. Results
5.3.1. Canopy height estimation
5.3.2. Validation with inventory data
5.3.3. Training and validation of random forest using smaller geographic areas
5.3.4. Simulating disparate ALS capture for training a random forest
5.4. Discussion
5.5. Conclusions
Chapter 6 : Summary and synthesis
6.1. Summary of results
6.2. Identifying trends in large area forest structure
6.3. Remote sensing in sustainable forest management: a future perspectiveNuméro de notice : 17249 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD thesis : Remote sensing : Twente : 2016 Organisme de stage : RMIT DOI : sans En ligne : http://www.itc.nl/library/papers_2016/phd/wilkes.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81928 Détection à haute résolution spatiale de la desserte forestière en milieu montagneux par lidar aéroporté / Clément Mallet in Forêt entreprise, n° 226 (janvier/février 2016)
[article]
Titre : Détection à haute résolution spatiale de la desserte forestière en milieu montagneux par lidar aéroporté Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Mallet , Auteur ; António Ferraz
, Auteur
Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 38 - 41 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] chemin rural
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] pente
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] Vosges, massif desRésumé : (Auteur) La télédétection par lidar aéroporté est une technologie mature fournissant des informations quantitatives à la fois sur les forêts et sur la topographie du terrain sous-jacent. Cet article présente une approche traitant des données lidar afin d’extraire de manière automatique, fiable et sur de grandes étendues, la desserte forestière en zones de pente. Les avantages et inconvénients de cette technique, tant qualitativement que quantitativement, sont précisés. Numéro de notice : A2016--106 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84696
in Forêt entreprise > n° 226 (janvier/février 2016) . - pp 38 - 41[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité IFN-001-P001790 PER Revue Nogent-sur-Vernisson Salle périodiques Exclu du prêt Estimating over- and understorey canopy density of temperate mixed stands by airborne LiDAR data / Hooman Latifi in Forestry, an international journal of forest research, vol 89 n° 1 (January 2016)
![]()
[article]
Titre : Estimating over- and understorey canopy density of temperate mixed stands by airborne LiDAR data Type de document : Article/Communication Auteurs : Hooman Latifi, Auteur ; Marco Heurich, Auteur ; Florian Hartig, Auteur ; Jorg Müller, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 61 - 81 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] Abies alba
[Termes IGN] Acer pseudoplatanus
[Termes IGN] Betula pendula
[Termes IGN] betula pubescens
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] Fagus sylvatica
[Termes IGN] habitat forestier
[Termes IGN] Picea abies
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] sorbus aucuparia
[Termes IGN] sous-boisRésumé : (auteur) Estimating forest structural attributes is one of the essential forestry-related remote sensing applications. The methods applied so far typically concentrate on the structure of the overstorey. For various conservation and management applications, however, information on lower layers is also of great interest. Detecting understorey cover by remote sensing is challenging, as passive sensors do not penetrate to the forest ground layer. An alternative to these is 3D metrics from active light detection and ranging (LiDAR). Here, we evaluate this technique for describing the vegetation density of multiple stand layers within the temperate stands of a large protected area in south-eastern Germany. We combined LiDAR metrics and information on forest habitat types with regression models to investigate LiDAR metrics that are significantly correlated with vegetation density. The top canopy and the herbal layer showed strong correlations with the applied LiDAR metrics, whereas the predictive power was lower for the intermediate stand layers. Moreover, our results suggest that the relationship between LiDAR predictors and vegetation density depends on the forest type. A comparison of the regression models with random forest predictions showed no major improvement in predictive error. In conclusion, this study highlights the value of the LiDAR metrics for characterizing the structural properties of lower forest layers, which has implications for wildlife and forest management applications, especially in protected areas. Numéro de notice : A2016--102 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1093/forestry/cpv032 En ligne : https://doi.org/10.1093/forestry/cpv032 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84668
in Forestry, an international journal of forest research > vol 89 n° 1 (January 2016) . - pp 61 - 81[article]Estimation of forest biomass using multivariate relevance vector regression / Alireza Sharifi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 1 (January 2016)
![]()
[article]
Titre : Estimation of forest biomass using multivariate relevance vector regression Type de document : Article/Communication Auteurs : Alireza Sharifi, Auteur ; Jalal Amini, Auteur ; Ryutaro Tateishi, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 41 - 49 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] biomasse forestière
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] Iran
[Termes IGN] Perceptron multicouche
[Termes IGN] régression multiple
[Termes IGN] séparateur à vaste marge
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (auteur) The objective of this study is to develop a method based on multivariate relevance vector regression (MVRVR) as a kernelbased Bayesian model for the estimation of above-ground biomass (AGB) in the Hyrcanian forests of Iran. Field AGB data from the Hyrcanian forests and multi-temporal PALSAR backscatter values are used for training and testing the methods. The results of the MVRVR method are then compared with other methods: multivariate linear regression (MLR), multilayer perceptron neural network (MLPNN), and support vector regression (SVR). The MLR model showed lower values of R2 than the three other approaches. Although the SVR model was found to be more accurate than MLPNN, it had the lowest saturation point of 224.75 Mg/ha. The use of MVRVR model significantly improves the estimation of AGB (R2 = 0.90; RMSE = 32.05 Mg/ha), and the model showed a superior performance in estimating AGB with the highest saturation point (297.81 Mg/ha). Numéro de notice : A2016-053 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.83.1.41 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.83.1.41 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79654
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 82 n° 1 (January 2016) . - pp 41 - 49[article]La forêt en chiffres et en cartes / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2016)
![]()
PermalinkA framework towards a composite indicator for urban ecosystem services / Mahbubul Alam in Ecological indicators, vol 60 (January 2016)
PermalinkLes indicateurs de gestion durable des forêts françaises métropolitaines, édition 2015, Tome 1. Résultats / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2016)
![]()
PermalinkLes indicateurs de gestion durable des forêts françaises métropolitaines, édition 2015, Tome 2. Notice méthodologique : Caractéristiques techniques des données, méthode de calcul et pistes d'amélioration / Ministère de l’Agriculture, de l’Agroalimentaire et de la Forêt (France) (2016)
PermalinkPermalinkPermalinkModélisation de la structure en diamètre des reboisements et des peuplements naturels de Cèdre de l’Atlas (Cedrus atlantica Manetti) du Djurdjura (Algérie) / Khellaf Rabhi in Revue forestière française, vol 68 n° 1 (janvier 2016)
PermalinkModelling forest canopy trends with on-demand spatial simulation / Gordon M. Green in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 1-2 (January - February 2016)
PermalinkMonetary valuation of forest ecosystem services in China: A literature review and identification of future research needs / D. d' Amato in Ecological economics, vol 121 (January 2016)
PermalinkPilot project on the system for evaluation of the management of forests (SEMAFOR) / Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l'agriculture (Rome, Italie) (2016)
Permalink