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A tree-based approach to estimate wood volume from lidar data: a case study in a pine plantation / Ahmed Hamrouni in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 211 - 212 (juillet - décembre 2015)  

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 211 - 212 (juillet - décembre 2015) . - pp 63 - 70 Titre : A tree-based approach to estimate wood volume from lidar data: a case study in a pine plantation Type de document : Article/Communication Auteurs : Ahmed Hamrouni, Auteur ; Cédric Vega , Auteur ; Jean-Pierre Renaud , Auteur ; Sylvie Durrieu, Auteur ; Marine Bouvier, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 63 - 70 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] cubage de peuplement [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] houppier [Termes IGN] lasergrammétrie [Termes IGN] Pinus (genre) [Termes IGN] Pinus pinaster [Termes IGN] placette d'échantillonnage [Vedettes matières IGN] Inventaire forestier Résumé : (auteur) Nous proposons une méthode pour estimer le volume d'arbres individuels d'une zone dominée par des pins maritimes, à partir de données LiDAR aéroporté. Le nuage de points a été segmenté à partir de l'algorithme PTrees. Pour chaque arbre segmenté, la hauteur du plus haut point, le volume de l'enveloppe du nuage et de l'enveloppe de la couronne ont été utilisés dans des modèles non linéaires pour prédire le volume total d'arbres mesurés sur le terrain. A l'arbre, les modèles testés permettent d'estimer le volume avec une erreur quadratique moyenne (RMSE) de l'ordre de 35%. Ce niveau d'erreur a plusieurs origines. Tout d'abord les volumes terrain ont été estimés à partir de tarifs de cubage qui décrivent un arbre moyen. Ainsi une variabilité autour de cet arbre moyen peut être induite par des variations de fertilité ou de sylviculture qui agissent localement sur la croissance des arbres. Le passage à la placette permet de diminuer la RMSE d'un facteur 2, autour de 15%. Ce changement d'échelle permet en effet de compenser les erreurs liées à la segmentation et qui se traduisent par des fausses détections d'arbres soit omissions qui génèrent des fusions de couronnes. Par ailleurs, nos résultats suggèrent que des paramètres de hauts niveaux, tel que la hauteur de la base du houppier, ou le volume de la couronne peuvent introduire du bruit dans les modèles. Nous recommandons donc de sélectionner les variables LiDAR afin de limiter la propagation d'erreur, tout en ajoutant des variables permettant de décrire l'environnement de l'arbre afin de mieux prendre en compte ses conditions de croissance. Numéro de notice : A2015-905 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2012-2019) Thématique : FORET Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2015.555 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2015.555 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79562 [article]

PTrees: A point-based approach to forest tree extraction from lidar data / Cédric Vega in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 33 (December 2014)  

Public [article]  inInternational journal of applied Earth observation and geoinformation > vol 33 (December 2014) . - pp 98 - 108 Titre : PTrees: A point-based approach to forest tree extraction from lidar data Type de document : Article/Communication Auteurs : Cédric Vega , Auteur ; Ahmed Hamrouni, Auteur ; S. El Mokhtari, Auteur ; J. Morel, Auteur ; Jérôme Bock, Auteur ; Jean-Pierre Renaud , Auteur ; Marine Bouvier, Auteur ; Sylvie Durrieu, Auteur Année de publication : 2014 Projets : FORESEE / Bigot-de-Morogues, Francis Article en page(s) : pp 98 - 108 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] extraction d'arbres [Termes IGN] houppier [Termes IGN] inventaire forestier national (données France) [Termes IGN] segmentation dynamique [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] traitement de données localisées Résumé : (auteur) This paper introduces PTrees, a multi-scale dynamic point cloud segmentation dedicated to forest tree extraction from lidar point clouds. The method process the point data using the raw elevation values (Z) and compute height (H = Z − ground elevation) during post-processing using an innovative procedure allowing to preserve the geometry of crown points. Multiple segmentations are done at different scales. Segmentation criteria are then applied to dynamically select the best set of apices from the tree segments extracted at the various scales. The selected set of apices is then used to generate a final segmentation. PTrees has been tested in 3 different forest types, allowing to detect 82% of the trees with under 10% of false detection rate. Future development will integrate crown profile estimation during the segmentation process in order to both maximize the detection of suppressed trees and minimize false detections. Numéro de notice : A2014-800 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2012-2019) Thématique : FORET Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.jag.2014.05.001 Date de publication en ligne : 28/05/2014 En ligne : http://dx.doi.org/10.1016/j.jag.2014.05.001 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83462 [article]