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A generic remote sensing approach to derive operational essential biodiversity variables (EBVs) for conservation planning / Samuel Alleaume in Methods in ecology and evolution, vol 9 n° 8 (August 2018)  

Public [article]  inMethods in ecology and evolution > vol 9 n° 8 (August 2018) . - pp 1822 - 1836 Titre : A generic remote sensing approach to derive operational essential biodiversity variables (EBVs) for conservation planning Type de document : Article/Communication Auteurs : Samuel Alleaume, Auteur ; Pauline Dusseux, Auteur ; Vincent Thieron, Auteur ; Loïc Commagnac , Auteur ; Sylvio Laventure, Auteur ; Marc Lang, Auteur ; Jean-Baptiste Féret, Auteur ; Laurence Hubert-Moy, Auteur ; Sandra Luque, Auteur Année de publication : 2018 Projets : 3-projet - voir note / Article en page(s) : pp 1822 - 1836 Note générale : bibliographie The authors thank the French Ministry of Ecology, Sustainable Development and Energy (MEDDE) for partial financial support Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Environnement [Termes IGN] biodiversité [Termes IGN] carte de la végétation [Termes IGN] écosystème [Termes IGN] habitat (nature) [Termes IGN] image à très haute résolution [Termes IGN] indicateur de biodiversité [Termes IGN] phénologie [Termes IGN] politique de conservation (biodiversité) [Termes IGN] protection de la biodiversité [Termes IGN] variable Résumé : (auteur) The open access availability of satellite images from new sensors characterized by various spatial and temporal resolutions provides new challenges and possibilities for biodiversity conservation. Methodologies aiming at characterizing vegetation type, phenology, and function can now benefit from metric spatial resolution imagery combined with an improved revisit capability. Here, we test hybrid methods and data fusion, using very high spatial resolution (VHSR) sensors in different complex landscapes encompassing three French biogeographical regions. The methodological approach presented herein has a generic value in response to national conservation targets based on the concept of essential biodiversity variables accessed by remote sensing (RS‐enabled EBVs). We focused on deriving five RS‐enabled EBVs from natural and seminatural open ecosystems: (1) ecosystem distribution, (2) land cover, (3) heterogeneity, (4) primary productivity and (5) vegetation phenology. The challenge was to develop a method that would be technically feasible, economically viable, and sustainable in time. We demonstrated that it is possible to derive key parameters required to develop a set of EBVs from remote sensing (RS) data. The combined use of remote sensing data sources with various spatial, temporal, and spectral resolutions is essential to obtain different indicators of natural habitats. One major current challenge for an improved contribution of RS to conservation is to strengthen multiple collaborative frameworks among remote sensing scientists, conservation biologists, and ecologists in order to increase the efficiency of methodological exchange and draw benefits for successful conservation planning strategies. Numéro de notice : A2018-659 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2012-2019) Thématique : BIODIVERSITE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.1111/2041-210X.13033 Date de publication en ligne : 06/08/2018 En ligne : https://doi.org/10.1111/2041-210X.13033 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93817 [article]

Monitoring natural habitats using multi-sources remote-sensing data in answer to conservation planning / Samuel Alleaume (2016)  

Public Titre : Monitoring natural habitats using multi-sources remote-sensing data in answer to conservation planning Type de document : Article/Communication Auteurs : Samuel Alleaume, Auteur ; Vincent Thierion, Auteur ; D. Marechal, Auteur ; Michel Roux, Auteur ; Sylvio Laventure, Auteur ; Yousra Hamrouni, Auteur ; Jean-Baptiste Féret, Auteur ; M. Lang, Auteur ; Loïc Commagnac , Auteur ; Sandra Luque, Auteur Editeur : Antony [France] : Institut national de recherche en sciences et technologies pour l’environnement et l’agriculture IRSTEA (2012-2019) Année de publication : 2016 Conférence : Ecosummit 2016 29/08/2016 01/09/2016 Montpelllier France Langues : Français (fre) Résumé : (auteur) La préservation de la biodiversité est devenue un des enjeux majeurs pour le développement durable aux niveaux national, européen (Natura 2000 et Directive habitats) et international (Convention sur la diversité biologique, 2011-2020). Les gestionnaires des espaces naturels ont des besoins importants en matière de connaissance de la biodiversité : inventaire, distribution spatiale, évolution spatio-temporelle, ainsi que des pressions qui s'y exercent. L'utilisation de la télédétection et des techniques associées est incontournable pour obtenir une vision synoptique des milieux naturels. La mise à disposition d'images provenant de nouveaux capteurs de fauchées, de résolutions spatiale et temporelle variées offre des perspectives intéressantes dans la prise en compte des différentes échelles des écosystèmes. On peut citer, les images provenant de capteurs de résolution décamétrique tels que Landsat 8, ou plus récemment Sentinel 2 à haute fréquence temporelle ; les capteurs de très haute résolution tels que Spot 6 et 7, Pleiade , mais également des images issues de drones. La surveillance des zones naturelles à l'aide de données de télédétection multi-sources est notamment illustré au travers d'un programme français financé par le ministère de l'environnement qui vise à cartographier les habitats naturels sur l'ensemble du pays à l'échelle du 1 :25000. Numéro de notice : C2016-065 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2012-2019) Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-02605356 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97163

Segmentation hyperspectrale de forêts tropicales par arbres de partition binaires / Guillaume Tochon in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 202 (Avril 2013)  

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 202 (Avril 2013) . - pp 55 - 65 Titre : Segmentation hyperspectrale de forêts tropicales par arbres de partition binaires Type de document : Article/Communication Auteurs : Guillaume Tochon, Auteur ; Jean-Baptiste Féret, Auteur ; Silvia Valero, Auteur ; Philippe Salembier, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 55 - 65 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] arbre BSP [Termes IGN] arbre-B [Termes IGN] forêt tropicale [Termes IGN] Hawaii (Etats-Unis) [Termes IGN] image hyperspectrale [Termes IGN] Panama [Termes IGN] segmentation d'image Résumé : (Auteur) La segmentation d'images de forêts tropicales est un outil important pour faciliter le travail des écologues. Dans ce papier, nous proposons une nouvelle méthode de segmentation pour les images hyperspectrales, basée sur la construction d'un arbre de partition binaire (APB). Nous introduisons tout d'abord une étape de prétraitement combinant une analyse en composantes principales et la définition de cartes de pré-segmentation, afin de réduire spatialement et spectralement le volume de données à traiter. La construction de l'APB nécessite la définition d'un modèle de région statistique non-paramétrique s'appuyant sur des histogrammes, ainsi qu'un critère de fusion fondé sur la distance de diffusion. Nous introduisons également une stratégie d'élagage de l'APB, adaptée spécifiquement à la segmentation de couronnes d'arbres en forêts tropicales. Pour finir, nous présentons certains critères permettant d'évaluer la qualité de la segmentation finale, basés sur le décompte du nombre de couronnes de référence correctement segmentées. La méthode proposée est validée sur deux jeux de données issues de campagnes aéroportées à Hawaii et Panama, respectivement, avec des résolutions spectrales et spatiales différentes. Numéro de notice : A2013-316 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.52638/rfpt.2013.51 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2013.51 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32454 [article]

Tree species discrimination in tropical forests using airborne imaging spectroscopy / Jean-Baptiste Féret in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 1 Tome 1 (January 2013)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 51 n° 1 Tome 1 (January 2013) . - pp 73 - 84 Titre : Tree species discrimination in tropical forests using airborne imaging spectroscopy Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-Baptiste Féret, Auteur ; Gregory P. Asner, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 73 - 84 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] analyse discriminante [Termes IGN] arbre (flore) [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes IGN] distance de Bhattacharyya [Termes IGN] espèce végétale [Termes IGN] forêt tropicale [Termes IGN] Hawaii (Etats-Unis) [Termes IGN] image aérienne [Termes IGN] image hyperspectrale [Termes IGN] segmentation [Termes IGN] spectroscopie Résumé : (Auteur) We identify canopy species in a Hawaiian tropical forest using supervised classification applied to airborne hyperspectral imagery acquired with the Carnegie Airborne Observatory-Alpha system. Nonparametric methods (linear and radial basis function support vector machine, artificial neural network, and k-nearest neighbor) and parametric methods (linear, quadratic, and regularized discriminant analysis) are compared for a range of species richness values and training sample sizes. We find a clear advantage in using regularized discriminant analysis, linear discriminant analysis, and support vector machines. No unique optimal classifier was found for all conditions tested, but we highlight the possibility of improving support vector machine classification with a better optimization of its free parameters. We also confirm that a combination of spectral and spatial information increases accuracy of species classification: we combine segmentation and species classification from regularized discriminant analysis to produce a map of the 17 discriminated species. Finally, we compare different methods to assess spectral separability and find a better ability of Bhattacharyya distance to assess separability within and among species. The results indicate that species mapping is tractable in tropical forests when using high-fidelity imaging spectroscopy. Numéro de notice : A2013-010 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2012.2199323 Date de publication en ligne : 16/07/2012 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2012.2199323 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32148 [article]

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