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Auteur Dominique Guyon |
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Ajouter le résultat dans votre panier Affiner la recherche Interroger des sources externesHigh-resolution canopy height map in the Landes forest (France) based on GEDI, Sentinel-1, and Sentinel-2 data with a deep learning approach / Martin Schwartz (2022)
Titre : High-resolution canopy height map in the Landes forest (France) based on GEDI, Sentinel-1, and Sentinel-2 data with a deep learning approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Martin Schwartz, Auteur ; Philippe Ciais, Auteur ; Catherine Ottle, Auteur ; Aurélien de Truchis, Auteur ; Cédric Vega Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] Global Ecosystem Dynamics Investigation lidar
[Termes IGN] hauteur des arbres
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] Landes de Gascogne
[Termes IGN] PinophytaRésumé : (auteur) In intensively managed forests in Europe, where forests are divided into stands of small size and may show heterogeneity within stands, a high spatial resolution (10 - 20 meters) is arguably needed to capture the differences in canopy height. In this work, we developed a deep learning model based on multi-stream remote sensing measurements to create a high-resolution canopy height map over the "Landes de Gascogne" forest in France, a large maritime pine plantation of 13,000 km2 with flat terrain and intensive management. This area is characterized by even-aged and mono-specific stands, of a typical length of a few hundred meters, harvested every 35 to 50 years. Our deep learning U-Net model uses multi-band images from Sentinel-1 and Sentinel-2 with composite time averages as input to predict tree height derived from GEDI waveforms. The evaluation is performed with external validation data from forest inventory plots and a stereo 3D reconstruction model based on Skysat imagery available at specific locations. We trained seven different U-net models based on a combination of Sentinel-1 and Sentinel-2 bands to evaluate the importance of each instrument in the dominant height retrieval. The model outputs allow us to generate a 10 m resolution canopy height map of the whole "Landes de Gascogne" forest area for 2020 with a mean absolute error of 2.02 m on the Test dataset. The best predictions were obtained using all available satellite layers from Sentinel-1 and Sentinel-2 but using only one satellite source also provided good predictions. For all validation datasets in coniferous forests, our model showed better metrics than previous canopy height models available in the same region. Numéro de notice : P2022-002 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2020- ) Thématique : FORET Nature : Preprint nature-HAL : Préprint DOI : 10.48550/arXiv.2212.10265 Date de publication en ligne : 20/12/2022 En ligne : https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.10265 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102850
Titre : Cartographie des défoliations du massif forestier du Pays des étangs en Lorraine : Apports potentiels de la télédétection Type de document : Article/Communication Auteurs : Thierry Bélouard Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 473 - 486 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] BD forêt
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] chênaie
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] défoliation
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] Lorraine
[Termes IGN] matrice de confusion
[Termes IGN] Moselle (57)
[Termes IGN] Quercus pedunculata
[Termes IGN] santé des forêtsRésumé : (auteur) Depuis le début des années 2000, les chênaies du massif forestier du Pays des étangs en Lorraine, massif essentiellement feuillu, subissent des dépérissements importants, aux causes multiples (insectes défoliateurs, sécheresse et canicule de 2003). La chenille processionnaire du chêne y joue un rôle essentiel en provoquant de nombreuses et importantes défoliations depuis les années 1990. Cette étude exploratoire montre qu’en s’appuyant sur des observations de terrain comme données de référence, une cartographie des défoliations des années 2010 peut être réalisée à partir d’images satellitaires. La méthode s’appuie sur des images à moyenne (MODIS) et haute (Landsat) résolutions spatiales, acquises à plusieurs dates dans l’année, d’une part, et sur une méthode de classification supervisée basée sur les forêts aléatoires d’arbres de décision, d’autre part. Une extrapolation permet d’avoir des indications sur le niveau des défoliations localement. Des améliorations de la méthode sur plusieurs points (meilleure adéquation entre les observations de terrain et les images, utilisation des images satellitaires Sentinel-2, choix des prédicteurs issus des images) sont envisagées afin de l’utiliser pour d’autres forêts subissant également d’importantes défoliations. Numéro de notice : A2018-650 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article DOI : 10.4267/2042/70132 Date de publication en ligne : 25/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.4267/2042/70132 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93429
in Revue forestière française > vol 70 n° 5 (2018) . - pp 473 - 486[article]
Titre : Pinastéréo, estimation de la hauteur dominante et de la biomasse forestière dans le massif des Landes de Gascogne à partir d'images stéréoscopiques Pléiades Type de document : Article/Communication Auteurs : Thierry Bélouard Année de publication : 2015 Conférence : Pleiades Days 2014 01/04/2014 03/04/2014 Toulouse France Article en page(s) : pp 133 - 139 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] biomasse
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] dendrométrie
[Termes IGN] hauteur des arbres
[Termes IGN] image Pléiades
[Termes IGN] Landes (40)
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] modèle stéréoscopique
[Termes IGN] Pinus pinasterRésumé : (Auteur) La futaie de pin maritime du Massif des Landes de Gascogne fait l'objet d'une sylviculture dynamique ; les dommages occasionnés par les tempêtes Martin (1999) et Klaus (2009) ont entraîné une forte diminution de la ressource en bois. La demande d'un suivi permanent et spatialisé de cette ressource s'en est trouvée renforcée. L'étude Pinastéréo ouvre des perspectives nouvelles en la matière grâce au modèle numérique de surface (MNS) obtenu par corrélation d'images stéréoscopiques Pléiades. Sa combinaison avec le modèle numérique de terrain BD Alti fournit un modèle numérique de hauteur de canopée (MNHC). La précision des MNS et MNHC, évaluée avec des mesures de référence (LiDAR aérien, placettes de levés dendrométriques), s'est avérée satisfaisante. La hauteur dominante des peuplements de pin maritime, leur volume aérien total et leur biomasse ont pu être modélisés à partir du MNHC. Une carte de la hauteur dominante, variable liée à la production des peuplements, a été produite sur un site de référence. Les faibles incertitudes observées sur les estimations de hauteur et de volume sont très prometteuses pour une généralisation de la méthode au Massif landais voire à d'autres futaies régulières résineuses. Numéro de notice : A2015-080 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2012-2019) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2015.134 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2015.134 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75425
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 209 (Janvier 2015) . - pp 133 - 139[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 018-2014021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible
Titre : Retrieving the stand age from a retrospective detection of multinannual forest changes using Landsat data. Application on the heavily managed maritime pine forest in Southwestern France from a 30-year Landsat time-series (1984–2014) Type de document : Article/Communication Auteurs : Dominique Guyon, Auteur ; Sylvio Laventure, Auteur ; Thierry Bélouard Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2015 Conférence : IGARSS 2015, International Geoscience And Remote Sensing Symposium 26/07/2015 31/07/2015 Milan Italie Proceedings IEEE Importance : pp 1968 - 1971 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] dendrométrie
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] dommage matériel
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] Landes (40)
[Termes IGN] masque
[Termes IGN] Pinus pinaster
[Termes IGN] réflectance végétale
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] tempêteRésumé : (auteur) The availability of Landsat data (Landsat 4, 5, 7 and 8) from ~30 years makes it possible to analyze the forest long term dynamics at high resolution (30m). The performances of the Landsat time-series have been already demonstrated for mapping and monitoring the annual clear-cuts and the storm damage in the Landes Forest, that covers ~1 million ha in southwestern France and that is heavily managed with even-aged stands with rather short rotations after clear-cut harvesting. Our objectives aimed at improving, automating, and enriching these previous methods. This was to operationally produce over the whole Landes Forest not only (1) the annual maps of clear-cutting from 1984 up the current year but also (2) the map of the current age that was derived from the forest change detected every year since 1984. The developed methodology used the time-series of surface reflectance and cloud mask provided for Landsat by USGS and sought to cope the possible absence of cloud-free image during the interest season or the numerous missing data in Landsat 7 images after 2002. The retrospective processing of the Landsat time-series from 1984 to 2014 made it possible the prediction of actual current age with a satisfactory accuracy. Numéro de notice : C2015-056 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2012-2019) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2015.7326182 Date de publication en ligne : 12/11/2015 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/IGARSS.2015.7326182 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91800
Titre : Automated retrieval of forest structure variables based on multi-scale texture analysis of VHR satellite imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Benoit Beguet, Auteur ; Dominique Guyon, Auteur ; Samia Boukir, Auteur ; Nesrine Chehata Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 164 - 178 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image multibandeRésumé : (Auteur) The main goal of this study is to design a method to describe the structure of forest stands from Very High Resolution satellite imagery, relying on some typical variables such as crown diameter, tree height, trunk diameter, tree density and tree spacing. The emphasis is placed on the automatization of the process of identification of the most relevant image features for the forest structure retrieval task, exploiting both spectral and spatial information. Our approach is based on linear regressions between the forest structure variables to be estimated and various spectral and Haralick’s texture features. The main drawback of this well-known texture representation is the underlying parameters which are extremely difficult to set due to the spatial complexity of the forest structure.
To tackle this major issue, an automated feature selection process is proposed which is based on statistical modeling, exploring a wide range of parameter values. It provides texture measures of diverse spatial parameters hence implicitly inducing a multi-scale texture analysis. A new feature selection technique, we called Random PRiF, is proposed. It relies on random sampling in feature space, carefully addresses the multicollinearity issue in multiple-linear regression while ensuring accurate prediction of forest variables. Our automated forest variable estimation scheme was tested on Quickbird and Pléiades panchromatic and multispectral images, acquired at different periods on the maritime pine stands of two sites in South-Western France. It outperforms two well-established variable subset selection techniques. It has been successfully applied to identify the best texture features in modeling the five considered forest structure variables. The RMSE of all predicted forest variables is improved by combining multispectral and panchromatic texture features, with various parameterizations, highlighting the potential of a multi-resolution approach for retrieving forest structure variables from VHR satellite images. Thus an average prediction error of ∼∼1.1 m is expected on crown diameter, ∼∼0.9 m on tree spacing, ∼∼3 m on height and ∼∼0.06 m on diameter at breast height.Numéro de notice : A2014-377 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2014.07.008 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2014.07.008 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=73816
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 96 (October 2014) . - pp 164 - 178[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2014101 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalink
