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Auteur Dinesh Babu Irulappa Pillai Vijayakumar
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Affiner la recherche Interroger des sources externesIncreasing precision for French forest inventory estimates using the k-NN technique with optical and photogrammetric data and model-assisted estimators / Dinesh Babu Irulappa Pillai Vijayakumar in Remote sensing, vol 11 n° 8 (August 2019)
Titre : Increasing precision for French forest inventory estimates using the k-NN technique with optical and photogrammetric data and model-assisted estimators Type de document : Article/Communication Auteurs : Dinesh Babu Irulappa Pillai Vijayakumar Année de publication : 2019 Projets : DIABOLO / Packalen, Tuula Article en page(s) : n° 991 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] arbre caducifolié
[Termes descripteurs IGN] classification barycentrique
[Termes descripteurs IGN] feuillu
[Termes descripteurs IGN] image Landsat-8
[Termes descripteurs IGN] inférence statistique
[Termes descripteurs IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes descripteurs IGN] inventaire forestier national (données France)
[Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface de la canopée
[Termes descripteurs IGN] Orléans, forêt d' (Loiret)
[Termes descripteurs IGN] photogrammétrie numérique
[Termes descripteurs IGN] Pinus pinaster
[Termes descripteurs IGN] Pinus sylvestris
[Termes descripteurs IGN] Quercus pedunculata
[Termes descripteurs IGN] quercus sessiliflora
[Termes descripteurs IGN] Sologne (France)
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (auteur) Multisource forest inventory methods were developed to improve the precision of national forest inventory estimates. These methods rely on the combination of inventory data and auxiliary information correlated with forest attributes of interest. As these methods have been predominantly tested over coniferous forests, the present study used this approach for heterogeneous and complex deciduous forests in the center of France. The auxiliary data considered included a forest type map, Landsat 8 spectral bands and derived vegetation indexes, and 3D variables derived from photogrammetric canopy height models. On a subset area, changes in canopy height estimated from two successive photogrammetric models were also used. A model-assisted inference framework, using a k nearest-neighbors approach, was used to predict 11 field inventory variables simultaneously. The results showed that among the auxiliary variables tested, 3D metrics improved the precision of dendrometric estimates more than other auxiliary variables. Relative efficiencies (RE) varying from 2.15 for volume to 1.04 for stand density were obtained using all auxiliary variables. Canopy height changes also increased RE from 3% to 26%. Our results confirmed the importance of 3D metrics as auxiliary variables and demonstrated the value of canopy change variables for increasing the precision of estimates of forest structural attributes such as density and quadratic mean diameter. Numéro de notice : A2019-382 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2012-2019) Thématique : FORET/IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/rs11080991 date de publication en ligne : 25/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs11080991 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93456
in Remote sensing > vol 11 n° 8 (August 2019) . - n° 991[article]
Titre : Bridging the gap: toward a French MS-NFI for territories Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-Pierre Renaud, Auteur ; Dinesh Babu Irulappa Pillai Vijayakumar Editeur : Paris [France] : Office national des forêts ONF Année de publication : 2019 Conférence : Conference 2019, A century of national forest inventories – informing past, present and future decisions 19/05/2019 21/05/2019 Oslo Norvège programme sans actes Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] carte forestière
[Termes descripteurs IGN] classification barycentrique
[Termes descripteurs IGN] densité de la végétation
[Termes descripteurs IGN] données auxiliaires
[Termes descripteurs IGN] données de terrain
[Termes descripteurs IGN] feuillu
[Termes descripteurs IGN] forêt tempérée
[Termes descripteurs IGN] image aérienne
[Termes descripteurs IGN] image Landsat
[Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface de la canopée
[Termes descripteurs IGN] placette d'échantillonnage
[Termes descripteurs IGN] surface terrière
[Termes descripteurs IGN] volume en bois
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (auteur) Introduction: National forest inventories are designed to produce statistics about forest attributes at a national to regional scales. Beyond these administrative units, the amount of points become limiting in terms of precision. In France, the establishment of regional programs for forest and wood (PRFB) require estimates at a smaller scale. The multisource inventory approaches allowed to bridge this gap (Tomppo et al. 2008). The methods rely on the combination of field plot information with auxiliary data (Kangas et al. 2018). The objective was to set up a multisource inventory workflow for the French Forest and to evaluate the gain in precision obtain at different administrative levels. Materials and methods: This research was conducted over a 7500 km2 area located in centre of France, of which 50 % is covered by forests dominated by broadleaved species. The forest area included 775 NFI plots collected during the 2009-2014 period. The auxiliary data were acquired in 2013-2014 and selected to fulfil the following criteria: Relevant, i.e. well correlated with the forest attributed under survey; Actualized Regularly for updating; Exhaustive over the whole territory; and Economical (RARE2). In this regard, we used the following data sources: Landsat images, 3D models derived from aerial photographs and a forest thematic map. We further evaluated the contribution of 3D models acquired 5 years apart in a subset area. The multisource approach relies on the non-parametric k-nearest neighbours (k-nn) approach owing to its multivariate capabilities. The k-nn was optimised for variable selection, number of neighbours (k) and distance metrics. Its performance was tested under a model-assisted framework using estimators from Mandallaz (2013) for various administrative levels. Results: Among the auxiliary variables tested, the 3D data source from aerial photographs performed best, as compared to Landsat, or forest thematic maps. The best combination of data included all sources and provide relative efficiencies (RE) varying from 2.05 for volume to 1.03 for stand density. Over the subset area, the diachronic data allow to improve the RE from 3-26 %. The diachronic data markedly improved the efficiency in estimations of forest type volumes, basal area and stand density. Similar RE were obtained for small area estimation at the scale of Canton and Municipalities. Conclusion: Our results confirmed the importance of 3D models of forest canopies and demonstrated the interest of canopy changes to improve precision of some forest attributes such as production volume and density, which are associated with fluxes. Numéro de notice : C2019-064 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2012-2019) Thématique : FORET Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96975 
contenu dans 27èmes Journées de la Recherche de l'IGN / Journées Recherche de l'IGN 2018, 27es Journées (22 - 23 mars 2018; Cité Descartes, Champs-sur-Marne, France) (2018)
Titre : Un inventaire forestier multisource pour la gestion des territoires Type de document : Article/Communication Auteurs : Dinesh Babu Irulappa Pillai Vijayakumar Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2018 Projets : DIABOLO / Packalen, Tuula Conférence : Journées Recherche de l'IGN 2018, 27es Journées 22/03/2018 23/03/2018 Champs-sur-Marne France programme sans actes Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] carte forestière
[Termes descripteurs IGN] Centre (France administrative)
[Termes descripteurs IGN] données de terrain
[Termes descripteurs IGN] données lidar
[Termes descripteurs IGN] données localisées 3D
[Termes descripteurs IGN] données multisources
[Termes descripteurs IGN] estimation statistique
[Termes descripteurs IGN] image aérienne
[Termes descripteurs IGN] image Landsat-TM
[Termes descripteurs IGN] indice de végétation
[Termes descripteurs IGN] inférence statistique
[Termes descripteurs IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes descripteurs IGN] modèle numérique de terrain
[Termes descripteurs IGN] Orléans, forêt d' (Loiret)
[Termes descripteurs IGN] plus proche voisin (algorithme)
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (Auteur) L’inventaire forestier national permet d’obtenir un portrait précis de l’état des forêts de France métropolitaine. Mais l’échantillon de points est rapidement trop faible pour fournir des estimations statistiques ayant la précision nécessaire à l’échelle des territoires, où s’exercent les décisions. Les méthodes d’inventaire forestier multisource ont été développées afin de résoudre ce problème, sur des territoires circonscrits, en associant aux mesures de terrain des données auxiliaires, généralement issues de la télédétection. Le projet IFM-GT vise à développer et adapter un tel système d’inventaire forestier multisource en France. Ses sorties pourront contribuer à l’élaboration de stratégies de gestion pour des territoires forestiers particuliers, dans le cadre d’étude de ressources, par exemple. Le système s’appuie sur les mesures terrain de l’inventaire, la carte forestière, des images de télédétection 2D et 3D, et des méthodes statistiques de type k plus proches voisins (k-nn). Cette présentation introduira les concepts d’inventaire multisource et présentera la méthodologie développée et testée sur un territoire forestier de la région Centre. Numéro de notice : C2018-033 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2012-2019) Thématique : FORET Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91131 Documents numériques
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