Centre de documentation
scientifique

Digital aerial photogrammetry can efficiently support large-area forest inventories in Norway / Lars Johannes in Forestry, an international journal of forest research, vol 90 n° 5 (December 2017)  

Public [article]  inForestry, an international journal of forest research > vol 90 n° 5 (December 2017) . - pp 710 - 718 Titre : Digital aerial photogrammetry can efficiently support large-area forest inventories in Norway Type de document : Article/Communication Auteurs : Lars Johannes, Auteur ; Johannes Breidenbach, Auteur ; Svein Solberg, Auteur ; Erik Naesset, Auteur ; Rasmus Astrup, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 710 - 718 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique [Termes IGN] biomasse forestière [Termes IGN] hauteur des arbres [Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes) [Termes IGN] inventaire forestier étranger (données) [Termes IGN] Norvège [Termes IGN] photogrammétrie aérienne [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] surface terrière [Termes IGN] volume en bois Résumé : (Auteur) The use of digital aerial photogrammetry (DAP) for forest inventory purposes has been widely studied and can produce comparable accuracy compared with airborne laser scanning (ALS) in small, homogeneous areas. However, the accuracy of DAP for large scale applications with heterogeneous terrain and forest vegetation has not yet been reported. In this study we examined the accuracy of timber volume, biomass and basal area prediction models based on DAP and national forest inventory (NFI) data on a large area in central Norway. Two separate point clouds were derived from aerial image acquisitions of 2010 and 2013. Vegetation heights were extracted by subtracting terrain elevation derived from ALS. A large number of NFI sample plots (483) measured between 2010 and 2014 were used as reference data to fit linear models for timber volume, biomass and basal area with height metrics derived from the DAP data as explanatory variables. Variables describing the heterogeneous environmental and image acquisition conditions were calculated and their influence on the model accuracy was tested. The results showed that forest parameter prediction using DAP works well when applied to a large area. The model fits of the timber volume, biomass and basal area models were good with R2 of 0.80, 0.81, 0.81 and RMSEs of 41.43 m3 ha−1 (55% of the mean observed value), 32.49 t ha−1 (47%), 5.19 m2 ha−1 (41%), respectively. Only a small proportion of the variation could be attributed to the heterogeneous conditions. The inclusion of the relative sun inclination led to an improvement of the model RMSEs by 2% of the mean observed values. The relatively low cost and stability across large areas make DAP an attractive source of auxiliary information for large scale forest inventories. Numéro de notice : A2017-905 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1093/forestry/cpx027 En ligne : https://doi.org/10.1093/forestry/cpx027 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93207 [article]

Georeferencing of condition information from railway infrastructure / Lars Johannes in Navigation aérienne, maritime, spatiale, terrestre, vol 63 n° 250 (mai - août 2016)

Public [article]  inNavigation aérienne, maritime, spatiale, terrestre > vol 63 n° 250 (mai - août 2016) . - pp 34 - 45 Titre : Georeferencing of condition information from railway infrastructure Titre original : Géoréférencement des conditions d'information relatives à une infrastructure ferroviaire Type de document : Article/Communication Auteurs : Lars Johannes, Auteur ; Edouardo Almeida, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 34 - 45 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s) [Termes IGN] acquisition de données [Termes IGN] capteur terrestre [Termes IGN] géoréférencement direct [Termes IGN] surveillance d'ouvrage [Termes IGN] système de numérisation mobile [Termes IGN] voie ferrée Résumé : (Auteur) Les conditions de maintenance préventive des infrastructures ferroviaires réduiront les coûts de maintenance et augmenteront la fiabilité du réseau. Pour atteindre ces objectifs, l'état des voies devra être davantage contrôlé qu'actuellement. Ceci peut être réalisé avec le déploiement de systèmes de senseurs autonomes placés sur les éléments roulants pour effectuer des mesures pendant l'exploitation commerciale. Dans ce cas, il faut pouvoir disposer d'une base de données géoréférencée uniforme et précise, pour lier la périodicité des contrôles et les paramètres de détérioration. Cet article présente un système modulaire et portable de multi senseurs d'acquisition de données sur le matériel roulant, pouvant être utilisé pour le positionnement autant que pour les résultats de contrôle. Les données provenant des différents senseurs ont été acquises sur un site représentatif des tests, et combinés avec le calcul de position. Numéro de notice : A2016-666 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81897 [article]

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
094-2016021	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible