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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]