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Individual tree detection and crown delineation with 3D information from multi-view satellite Images / Changlin Xiao in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 1 (January 2019)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 85 n° 1 (January 2019) . - pp 55 - 63 Titre : Individual tree detection and crown delineation with 3D information from multi-view satellite Images Type de document : Article/Communication Auteurs : Changlin Xiao, Auteur ; Rongjun Qin, Auteur ; Xiao Xie, Auteur ; Xu Huang, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 55 - 63 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] Buenos Aires (Argentine) [Termes IGN] CloudCompare [Termes IGN] densité de la végétation [Termes IGN] détection d'arbres [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] flore urbaine [Termes IGN] forêt [Termes IGN] hauteur des arbres [Termes IGN] houppier [Termes IGN] image à haute résolution [Termes IGN] image multibande [Termes IGN] image Worldview [Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes) [Termes IGN] modèle numérique de surface [Termes IGN] modèle numérique de surface de la canopée [Termes IGN] modèle numérique de terrain [Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes IGN] segmentation d'image Résumé : (auteur) Individual tree detection and crown delineation (ITDD) are critical in forest inventory management and remote sensing based forest surveys are largely carried out through satellite images. However, most of these surveys only use 2D spectral information which normally has not enough clues for ITDD. To fully explore the satellite images, we propose a ITDD method using the orthophoto and digital surface model (DSM) derived from the multi-view satellite data. Our algorithm utilizes the top-hat morphological operation to efficiently extract the local maxima from DSM as treetops, and then feed them to a modified superpixel segmentation that combines both 2D and 3D information for tree crown delineation. In subsequent steps, our method incorporates the biological characteristics of the crowns through plant allometric equation to falsify potential outliers. Experiments against manually marked tree plots on three representative regions have demonstrated promising results – the best overall detection accuracy can be 89%. Numéro de notice : A2019-030 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.85.1.55 Date de publication en ligne : 01/01/2019 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.85.1.55 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91966 [article]

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