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Mots RAMEAU représentant le fonds du centre de documentation
géomatique, géodésie, réseaux (géodésie), systèmes de localisation par satellites,
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systèmes d'information géographique, données géospatiales, cartographie,
géographie - base de données

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Article: Article/Communication

Comparison of high-density LiDAR and satellite photogrammetry for forest inventory / Grant D. Pearse in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 142 (August 2018)

URL article

Public

[article]
inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 142 (August 2018) . - pp 257 - 267

Titre :	Comparison of high-density LiDAR and satellite photogrammetry for forest inventory
Type de document :	Article/Communication
Auteurs :	Grant D. Pearse, Auteur ; Jonathan P. Dash, Auteur ; Henrik J. Persson, Auteur ; Michael S. Watt, Auteur
Année de publication :	2018
Article en page(s) :	pp 257 - 267
Note générale :	Bibliographie
Langues :	Anglais (eng)
Descripteur :	[Termes IGN] densité de la végétation [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] forêt [Termes IGN] hauteur des arbres [Termes IGN] image multibande [Termes IGN] image Pléiades-HR [Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes) [Termes IGN] modèle numérique de surface de la canopée [Termes IGN] Nouvelle-Zélande [Termes IGN] photogrammétrie numérique [Termes IGN] Pinus radiata [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] surface terrière [Termes IGN] sylviculture [Termes IGN] volume en bois [Vedettes matières IGN] Inventaire forestier
Résumé :	(Auteur) Point cloud data derived from stereo satellite imagery has the potential to provide large-scale forest inventory assessment but these methods are known to include higher error than airborne laser scanning (ALS). This study compares the accuracy of forest inventory attributes estimated from high-density ALS (21.1 pulses m−2) point cloud data (PCD) and PCD derived from photogrammetric methods applied to stereo satellite imagery obtained over a Pinus radiata D. Don plantation forest in New Zealand. The statistical and textural properties of the canopy height models (CHMs) derived from each point cloud were included alongside standard PCD metrics as a means of improving the accuracy of predictions for key forest inventory attributes. For mean top height (a measure of dominant height in a stand), ALS data produced better estimates (R2 = 0.88; RMSE = 1.7 m) than those obtained from satellite data (R2 = 0.81; RMSE = 2.1 m). This was attributable to a general over-estimation of canopy heights in the satellite PCD. ALS models produced poor estimates of stand density (R2 = 0.48; RMSE = 112.1 stems ha−1), as did the satellite PCD models (R2 = 0.42; RMSE = 118.4 stems ha−1). ALS models produced accurate estimates of basal area (R2 = 0.58; RMSE = 12 m2 ha−1), total stem volume (R2 = 0.72; RMSE = 107.5 m3 ha−1), and total recoverable volume (R2 = 0.74; RMSE = 92.9 m3 ha−1). These values differed little from the estimates of basal area (R2 = 0.57; RMSE = 12.2 m2 ha−1), total stem volume (R2 = 0.70; RMSE = 112.6 m3 ha−1), and total recoverable volume (R2 = 0.73; RMSE = 96 m3 ha−1) obtained from satellite PCD models. The statistical and textural metrics computed from the CHMs were important variables in all of the models derived from both satellite and ALS PCD, nearly always outranking the standard PCD metrics in measures of importance. For the satellite PCD models, the CHM-derived metrics were nearly exclusively identified as important variables. These results clearly show that point cloud data obtained from stereo satellite imagery are useful for prediction of forest inventory attributes in intensively managed forests on steeper terrain. Furthermore, these data offer forest managers the benefit of obtaining both inventory data and high-resolution multispectral imagery from a single product.
Numéro de notice :	A2018-295
Affiliation des auteurs :	non IGN
Thématique :	FORET/IMAGERIE
Nature :	Article
nature-HAL :	ArtAvecCL-RevueIntern
DOI :	10.1016/j.isprsjprs.2018.06.006
Date de publication en ligne :	22/06/2018
En ligne :	https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.06.006
Format de la ressource électronique :	URL article
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90413

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Exemplaires(3)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
081-2018081	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible
081-2018083	DEP-EXM	Revue	LASTIG	Dépôt en unité	Exclu du prêt
081-2018082	DEP-EAF	Revue	Nancy	Dépôt en unité	Exclu du prêt

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