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Individual tree segmentation over large areas using airborne LiDAR point cloud and very high resolution optical imagery / Yuchu Qin (2014)    

Public Titre : Individual tree segmentation over large areas using airborne LiDAR point cloud and very high resolution optical imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Yuchu Qin, Auteur ; António Ferraz , Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Corina Iovan , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2014 Conférence : IGARSS 2014, International Geoscience And Remote Sensing Symposium 13/07/2014 18/07/2014 Québec Québec - Canada Proceedings IEEE Importance : pp 800 - 803 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] algorithme de décalage moyen [Termes IGN] arbre (flore) [Termes IGN] chaîne de traitement [Termes IGN] détection d'arbres [Termes IGN] diamètre des arbres [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] France (administrative) [Termes IGN] image à très haute résolution [Termes IGN] image optique [Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes) [Termes IGN] modèle numérique de surface de la canopée [Termes IGN] peuplement forestier [Termes IGN] segmentation d'image [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] Ventoux, Mont Résumé : (auteur) Timely and accurate measurements of forest parameters are critical for ecosystem studies, sustainable forest resources management, monitoring and planning. This paper presents a processing chain for individual tree segmentation over large areas with airborne LiDAR 3D point cloud and very high resolution (VHR) optical imagery. The proposed processing chain consists of forest stand level delineation with optical imagery, individual tree segmentation with Canopy Height Model (CHM) derived from LiDAR point cloud, rough characterization of trees at forest stand level, and point clustering of individual tree with an Adaptive Mean Shift 3D (AMS3D) algorithm. The processing chain is developed with the expectation of supporting operational forest inventory at individual tree level. Experiment is conducted using LiDAR data acquired in Ventoux region, France. Results suggest that the proposed processing chain can be successfully adopted for individual tree characterization over large areas with different forest stands. Numéro de notice : C2014-025 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2014.6946545 Date de publication en ligne : 06/11/2014 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/IGARSS.2014.6946545 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92034

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