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A functional regression model for inventories supported by aerial laser scanner data or photogrammetric point clouds / Magnussen, Steen in Remote sensing of environment, vol 184 (October 2016)  

Public [article]  inRemote sensing of environment > vol 184 (October 2016) . - pp 496 - 505 Titre : A functional regression model for inventories supported by aerial laser scanner data or photogrammetric point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Magnussen, Steen, Auteur ; Erik Naesset, Auteur ; Gerald Kändler, Auteur ; P. Adler, Auteur ; Jean-Pierre Renaud , Auteur ; Terje Gobakken, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 496 - 505 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] Allemagne [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] hauteur des arbres [Termes IGN] inférence [Termes IGN] inventaire forestier étranger (données) [Termes IGN] inventaire forestier national (données France) [Termes IGN] modèle de régression [Termes IGN] Norvège [Termes IGN] restitution [Termes IGN] semis de points [Vedettes matières IGN] Inventaire forestier Résumé : (auteur) Forest inventories, with a probability sampling of a target variable Y and a potentially very large number of auxiliary variables (X) obtained from an aerial laser scanner or photogrammetry, are faced with the issue of model and variable selection when a model for linking Y to X is formulated. To bypass this step we propose a generic functional regression model (FRM) for use in both a design- and a model-based framework of inference. We demonstrate applications of FRM with inventory data from France, Germany, and Norway. The generic FRM achieved results that were comparable to those obtained with more traditional approaches based on model and variable selections. The proposed FRM generates interpretable regression coefficients and enables testing of practically relevant hypotheses regarding estimated models. Numéro de notice : A2016-706 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.rse.2016.07.035 En ligne : http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2016.07.035 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82077 [article]