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Land cover harmonization using Latent Dirichlet Allocation / Zhan Li in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 2 (February 2021)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 35 n° 2 (February 2021) . - pp 348 - 374 Titre : Land cover harmonization using Latent Dirichlet Allocation Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhan Li, Auteur ; Joanne C. White, Auteur ; Michael A. Wulder, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 348 - 374 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] allocation de Dirichlet latente [Termes IGN] Canada [Termes IGN] carte d'occupation du sol [Termes IGN] chevauchement [Termes IGN] erreur de classification [Termes IGN] harmonisation des données [Termes IGN] matrice d'erreur [Termes IGN] matrice de co-occurrence [Termes IGN] segmentation sémantique [Termes IGN] utilisation du sol Résumé : (auteur) Large-area land cover maps are produced to satisfy different information needs. Land cover maps having partial or complete spatial and/or temporal overlap, different legends, and varying accuracies for similar classes, are increasingly common. To address these concerns and combine two 30-m resolution land cover products, we implemented a harmonization procedure using a Latent Dirichlet Allocation (LDA) model. The LDA model used regionalized class co-occurrences from multiple maps to generate a harmonized class label for each pixel by statistically characterizing land attributes from the class co-occurrences. We evaluated multiple harmonization approaches: using the LDA model alone and in combination with more commonly used information sources for harmonization (i.e. error matrices and semantic affinity scores). The results were compared with the benchmark maps generated using simple legend crosswalks and showed that using LDA outputs with error matrices performed better and increased harmonized map overall accuracy by 6–19% for areas of disagreement between the source maps. Our results revealed the importance of error matrices to harmonization, since excluding error matrices reduced overall accuracy by 4–20%. The LDA-based harmonization approach demonstrated in this paper is quantitative, transparent, portable, and efficient at leveraging the strengths of multiple land cover maps over large areas. Numéro de notice : A2021-027 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2020.1796131 Date de publication en ligne : 27/07/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2020.1796131 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96701 [article]

Demonstrating the transferability of forest inventory attribute models derived using airborne laser scanning data / Piotr Tompalski in Remote sensing of environment, vol 227 (15 June 2019)  

Public [article]  inRemote sensing of environment > vol 227 (15 June 2019) . - pp 110 - 124 Titre : Demonstrating the transferability of forest inventory attribute models derived using airborne laser scanning data Type de document : Article/Communication Auteurs : Piotr Tompalski, Auteur ; Joanne C. White, Auteur ; Nicholas C. Coops, Auteur ; Michael A. Wulder, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 110 - 124 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] classification barycentrique [Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels [Termes IGN] densité des points [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes) [Termes IGN] méthode des moindres carrés [Termes IGN] méthode robuste [Termes IGN] modèle mathématique [Termes IGN] régression [Termes IGN] semis de points [Vedettes matières IGN] Inventaire forestier Résumé : (auteur) Airborne laser scanning (ALS) is a reliable source of accurate information for forest stand inventory attributes including height, cover, basal area, and volume. The commonly applied area-based approach (ABA) allows the derivation of wall-to-wall geospatial coverages representing each of the modeled attributes at a grid-cell level, with spatial resolutions typically between 20 and 30 m. The ABA predictive models are developed using stratified inventory data from field plots, the requirement for which can increase the overall cost of the ALS-based inventory. Parsimonious use of ground plots is a key means to control variable costs in the operational implementation of the ABA. In this paper, we demonstrate how the prediction accuracy of Lorey's height (HL, m), quadratic mean diameter (QMD, cm), and gross volume (V, m3) vary when existing ABA models are transferred to different areas or are applied to point cloud data with different characteristics than those on which the original model was developed. Specifically, we consider three scenarios of model transferability: (i) same point cloud characteristics, different areas; (ii) different point cloud characteristics, same areas; and (iii) different point cloud characteristics, different areas. We generated area-based models using three modeling approaches: linear regression (OLS), random forests (RF), and k-nearest neighbour (kNN) imputation. Results indicated that the prediction accuracy of area-based models varied by attribute and by modeling approach. We found that when the models were transferred their prediction accuracy decreased, with an average increase in relative bias up to 22.04%, and increase in relative RMSE up to 29.31%. Prediction accuracies for HL were higher than those of QMD or V when models were transferred, and had the lowest average increase in relative bias and relative RMSE of Numéro de notice : A2019-227 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.rse.2019.04.006 Date de publication en ligne : 13/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.04.006 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92741 [article]

Optical remotely sensed time series data for land cover classification: A review / Cristina Gómez in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 116 (June 2016)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 116 (June 2016) . - pp 55 – 72 Titre : Optical remotely sensed time series data for land cover classification: A review Type de document : Article/Communication Auteurs : Cristina Gómez, Auteur ; Joanne C. White, Auteur ; Michael A. Wulder, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 55 – 72 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] classification automatique [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] image Landsat [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] occupation du sol [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] surveillance agricole [Termes IGN] traitement d'image Résumé : (auteur) Accurate land cover information is required for science, monitoring, and reporting. Land cover changes naturally over time, as well as a result of anthropogenic activities. Monitoring and mapping of land cover and land cover change in a consistent and robust manner over large areas is made possible with Earth Observation (EO) data. Land cover products satisfying a range of science and policy information needs are currently produced periodically at different spatial and temporal scales. The increased availability of EO data—particularly from the Landsat archive (and soon to be augmented with Sentinel-2 data)—coupled with improved computing and storage capacity with novel image compositing approaches, have resulted in the availability of annual, large-area, gap-free, surface reflectance data products. In turn, these data products support the development of annual land cover products that can be both informed and constrained by change detection outputs. The inclusion of time series change in the land cover mapping process provides information on class stability and informs on logical class transitions (both temporally and categorically). In this review, we present the issues and opportunities associated with generating and validating time-series informed annual, large-area, land cover products, and identify methods suited to incorporating time series information and other novel inputs for land cover characterization. Numéro de notice : A2016-578 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2016.03.008 En ligne : http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.03.008 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81716 [article]

Remote sensing technologies for enhancing forest inventories: A review / Joanne C. White in Canadian journal of remote sensing, vol 42 n° 5 ([01/05/2016])  

Public [article]  inCanadian journal of remote sensing > vol 42 n° 5 [01/05/2016] . - pp 619 - 641 Titre : Remote sensing technologies for enhancing forest inventories: A review Type de document : Article/Communication Auteurs : Joanne C. White, Auteur ; Nicholas C. Coops, Auteur ; Michael A. Wulder, Auteur ; Mikko Vastaranta, Auteur ; Thomas Hilker, Auteur ; Piotr Tompalski, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 619 - 641 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] image optique [Termes IGN] image satellite [Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes) [Termes IGN] photogrammétrie numérique [Termes IGN] télémétrie laser aéroporté [Termes IGN] télémétrie laser terrestre [Vedettes matières IGN] Inventaire forestier Résumé : (auteur) Forest inventory and management requirements are changing rapidly in the context of an increasingly complex set of economic, environmental, and social policy objectives. Advanced remote sensing technologies provide data to assist in addressing these escalating information needs and to support the subsequent development and parameterization of models for an even broader range of information needs. This special issue contains papers that use a variety of remote sensing technologies to derive forest inventory or inventory-related information. Herein, we review the potential of 4 advanced remote sensing technologies, which we posit as having the greatest potential to influence forest inventories designed to characterize forest resource information for strategic, tactical, and operational planning: airborne laser scanning (ALS), terrestrial laser scanning (TLS), digital aerial photogrammetry (DAP), and high spatial resolution (HSR)/very high spatial resolution (VHSR) satellite optical imagery. ALS, in particular, has proven to be a transformative technology, offering forest inventories the required spatial detail and accuracy across large areas and a diverse range of forest types. The coupling of DAP with ALS technologies will likely have the greatest impact on forest inventory practices in the next decade, providing capacity for a broader suite of attributes, as well as for monitoring growth over time. Numéro de notice : A2016--127 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/07038992.2016.1207484 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/07038992.2016.1207484 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85113 [article]

Evaluating the impact of leaf-on and leaf-off airborne laser scanning data on the estimation of forest inventory attributes with the area-based approach / Joanne C. White in Canadian Journal of Forest Research, vol 45 n° 11 (November 2015)  

Public [article]  inCanadian Journal of Forest Research > vol 45 n° 11 (November 2015) . - pp 1498 - 1513 Titre : Evaluating the impact of leaf-on and leaf-off airborne laser scanning data on the estimation of forest inventory attributes with the area-based approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Joanne C. White, Auteur ; John T.T.R. Arnett, Auteur ; Michael A. Wulder, Auteur ; Piotr Tompalski, Auteur ; Nicholas C. Coops, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 1498 - 1513 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] Alberta (Canada) [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] feuille (végétation) [Termes IGN] feuillu [Termes IGN] hauteur des arbres [Termes IGN] inventaire forestier étranger (données) [Termes IGN] modèle numérique de surface [Termes IGN] Pinophyta [Termes IGN] Pinus contorta [Termes IGN] placette d'échantillonnage Résumé : (auteur) Dans cette étude, nous explorons les conséquences de l’utilisation des données de balayage laser aéroporté (BLA), acquises avec ou sans feuilles, sur les résultats d’un modèle par surface dans une forêt dominée par le pin tordu latifolié (Pinus contorta var. latifolia Engelm.) dans les contreforts des montagnes Rocheuses en Alberta, au Canada. Nous avons examiné huit caractéristiques de la forêt : la hauteur dominante, la hauteur moyenne, la hauteur moyenne de Lorey, la surface terrière, le diamètre moyen quadratique, le volume marchand, le volume total et la biomasse aérienne totale. Nous avons utilisé 787 placettes au sol pour l’élaboration du modèle, stratifiées par les conditions d’acquisition du BLA (avec ou sans feuilles) et le type forestier dominant (conifères ou feuillus). Nous avons également généré des modèles regroupés qui combinaient les données de BLA avec feuilles aux données sans feuilles, et des modèles génériques qui combinent les données des placettes de tous les types forestiers. Nous avons évalué les différences dans les mesures de BLA et les résultats des modèles avec ou sans feuilles, ainsi que les impacts du regroupement des données de BLA avec et sans feuilles, de la création de modèles génériques et de l’application des modèles étalonnés avec feuilles aux données sans feuilles (et vice versa). En général, les mesures de BLA avec et sans feuilles n’étaient pas significativement différentes (p Numéro de notice : A2015-671 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1139/cjfr-2015-0192 En ligne : http://www.nrcresearchpress.com/doi/full/10.1139/cjfr-2015-0192 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=78287 [article]

Characterizing stand-level forest canopy cover and height using Landsat time series, samples of airborne LiDAR, and the Random Forest algorithm / Oumer S. Ahmed in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 101 (March 2015)  

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Assessment of Quickbird high spatial resolution imagery to detect red attack damage due to mountain pine beetle infestation / Nicholas C. Coops in Remote sensing of environment, vol 103 n° 1 (15 July 2006)  

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Land use monitoring in the lower Indus valley, Pakistan / R.A. Dennis in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 121 (Janvier 1991)

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