Descripteur
Documents disponibles dans cette catégorie (150)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Forest canopy height estimation using satellite laser altimetry : a case study in the Western Ghats, India / S.M. Ghosh in Applied geomatics, vol 9 n° 3 (September 2017)
[article]
Titre : Forest canopy height estimation using satellite laser altimetry : a case study in the Western Ghats, India Type de document : Article/Communication Auteurs : S.M. Ghosh, Auteur ; M. Dev Behera, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 159 - 166 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] altimétrie satellitaire par laser
[Termes IGN] données altimétriques
[Termes IGN] données ICEsat
[Termes IGN] données laser
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] Ghats occidentaux
[Termes IGN] hauteur des arbres
[Termes IGN] Inde
[Termes IGN] modèle numérique de surface de la canopée
[Termes IGN] penteRésumé : (Auteur) Canopy height is a crucial metric required to quantify the aboveground plant biomass accurately. The study explores the data derived using Light Detection and Ranging (LiDAR) technology from GeoScience Laser Altimeter System (GLAS) aboard Ice, Cloud, and Land Elevation satellite (ICESat) to derive canopy height estimate equations in the tropical forests of the Western Ghats, India. The interpretation of LiDAR waveforms for the purpose of estimating canopy heights is not straightforward, especially over sloping terrain where vegetation and ground are found at comparable heights. Canopy height models are developed using GLAS waveform extent and terrain index, derived from ASTER digital elevation, to counter the effect of topographic relief effects in canopy height estimates over steep terrain. The model was applied to calculate tree heights for whole of the Western Ghats. Results showed that the model can estimate tree heights within the specified height range with an accuracy of more than 90% while using percent overestimation/underestimation method of validation. This shows the effectiveness of the model, especially over steep slopes, also revealing that the models were able to successfully account for the pulse broadening effect. The study highlights the development of a LiDAR-based canopy height model for tropical forest and its ability to yield better canopy height estimates especially over steep slopes. Numéro de notice : A2017-597 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007/s12518-017-0190-2 En ligne : https://doi.org/10.1007/s12518-017-0190-2 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86815
in Applied geomatics > vol 9 n° 3 (September 2017) . - pp 159 - 166[article]Réduction de l'erreur systématique de mesure géométrique par enrichissement altimétrique des données géographiques / Jean-François Girres in Cartes & Géomatique, n° 233 (septembre - novembre 2017)
[article]
Titre : Réduction de l'erreur systématique de mesure géométrique par enrichissement altimétrique des données géographiques Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-François Girres , Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 85 - 96 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] BD Topo MNT
[Termes IGN] calcul d'itinéraire
[Termes IGN] correction géométrique
[Termes IGN] données altimétriques
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] données vectorielles
[Termes IGN] erreur de mesure
[Termes IGN] erreur systématique
[Termes IGN] mesure géométrique
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] qualité des donnéesRésumé : (Auteur) Dans la majorité des logiciels SIG, les mesures géométriques (longueur, surface) calculées à partir de la géométrie des objets vectoriels sont réalisées en deux dimensions, ce qui génère des sous-estimations systématiques. Plusieurs raisons peuvent expliquer cette situation, comme les lacunes en termes de modélisation géométrique des données vectorielles, ou encore l'absence de méthodes correctement implémentées pour calculer ces mesures à l'aide d'altitudes. Afin de réduire l'erreur systématique impliquée par l'omission des altitudes dans les mesures géométriques, cet article propose des méthodes pour (1) enrichir la géométrie des objets géographiques en utilisant des données altimétriques provenant de sources externes, (2) calculer la longueur et la surface à l'aide d'altitudes. Ces propositions sont mises en oeuvre au sein d'un modèle permettant à tout utilisateur de SIG de prendre en compte le terrain dans les calculs de longueur et de surface, et ainsi d'évaluer la sous-estimation systématique impliquée par des mesures géométriques en deux dimensions. Une expérimentation est ensuite réalisée pour illustrer le fonctionnement du modèle et tester l'impact de la qualité de plusieurs sources de données altimétriques sur les mesures géométriques. Les résultats démontrent que les modèles numériques d'élévation disponibles gratuitement permettent de réduire de manière réaliste l'erreur de mesure. Sur la base de comparaisons avec des bases de données à haute résolution, l'expérimentation montre également que l'omission du terrain n'est pas suffisante pour expliquer la totalité de l'erreur de mesure. En effet, ceci suppose de modéliser et combiner d'autres processus accumulés sur des données vectorielles impactant les mesures géométriques, telles que l'erreur de saisie ou encore la projection cartographique. Numéro de notice : A2017-740 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88743
in Cartes & Géomatique > n° 233 (septembre - novembre 2017) . - pp 85 - 96[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 021-2017021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Documents numériques
en open access
Réduction de l'erreur systématique ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Hybrid three-phase estimators for large-area forest inventory using ground plots, airborne lidar, and space lidar / Sören Holm in Remote sensing of environment, vol 197 (August 2017)
[article]
Titre : Hybrid three-phase estimators for large-area forest inventory using ground plots, airborne lidar, and space lidar Type de document : Article/Communication Auteurs : Sören Holm, Auteur ; Ross Nelson, Auteur ; Göran Stahl, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 85 - 97 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] biomasse
[Termes IGN] données ICEsat
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] Etats-Unis
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] inventaire forestier étranger (données)
[Termes IGN] placette d'échantillonnage
[Termes IGN] variance
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (auteur) Previous studies have utilized ground plots, airborne lidar scanning or profiling data, and space lidar profiling data to estimate biomass across large regions, but these studies have failed to take into account the variance components associated with multiple models because the proper variance equations were not available. Previous large-domain studies estimated the variances of their biomass density estimates as the sum of the GLAS sampling variability plus the model variability associated with the models that predict airborne lidar estimates of biomass density (Y) as a function of satellite lidar measurements (X). This approach ignores the additional variability associated with the predictive models used to estimate ground biomass density as a function of airborne lidar measurements. This paper addresses that shortcoming. Analytic variance expressions are provided that include sampling variability and model variability in situations where multiple models are employed to generate estimates of biomass. As an example, the forest biomass of the continental US is estimated, by forest stratum within state, using a space lidar system (ICESat/GLAS). An airborne laser system (ALS) is used as an intermediary to tie the GLAS measurements of forest height to a small subset of US Forest Service (USFS) ground plots by flying the ALS over the ground plots and, independently, over individual GLAS footprints. Two sets of models are employed to relate satellite measurements to the ground plots. The first set of equations relates USFS ground plot estimates of total aboveground dry biomass density (Y1) to spatially coincident ALS forest canopy measurements (X1). The second set of models predicts those ALS canopy height measurements (X1) used in the first set of models to GLAS waveform measurements (X2). The following important conclusions are noted. (1) The variability associated with estimation of the plot-ALS model coefficients is significant and should be included in the overall estimate of biomass density variance. In the continental US, the total variance of mean forest biomass density (98.06 t/ha) increases by a factor of 3.6 ×, i.e., from 1.91 to 6.94 t2/ha2, when plot-ALS model variance is included in the calculation of total variance. (2) State-level results are more variable, but on average, the percent model variance at the state level, i.e., (model variance / total variance) ∗ 100, increases from 16% to 59% when plot-ALS model variance is included. (3) The overall model variance is driven in large part by the number of plots overflown by the ALS and the number of GLAS pulses overflown by the ALS. Given a choice of improving precision by either increasing the number of plot-ALS observations or increasing ALS-GLAS observations, there is no obvious benefit to selecting one over the other. However, typically the number of ground plots overflown is the limiting factor. (4) If heteroskedasticity is evident in either the ground-air or air-satellite models, it can modeled using weighted regression techniques and incorporated into these model variance formulas in straightforward fashion. The results are unambiguous; in a hybrid three-phase sampling framework, both the ground-air and air-satellite model variance components are significant and should be taken into account. Numéro de notice : A2017-655 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.rse.2017.04.004 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.04.004 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=87050
in Remote sensing of environment > vol 197 (August 2017) . - pp 85 - 97[article]Global ionosphere maps based on GNSS, satellite altimetry, radio occultation and DORIS / Peng Chen in GPS solutions, vol 21 n° 2 (April 2017)
[article]
Titre : Global ionosphere maps based on GNSS, satellite altimetry, radio occultation and DORIS Type de document : Article/Communication Auteurs : Peng Chen, Auteur ; Yi Bin Yao, Auteur ; Wanqiang Yao, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 639 – 650 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale
[Termes IGN] coordonnées GNSS
[Termes IGN] données altimétriques
[Termes IGN] données DORIS
[Termes IGN] ionosphère
[Termes IGN] modèle ionosphérique
[Termes IGN] occultation du signal
[Termes IGN] radiooccultation
[Termes IGN] teneur verticale totale en électronsRésumé : (auteur) Global ionosphere maps (GIMs) provided by the global navigation satellite systems (GNSS) data are essential in ionospheric research as the source of the global vertical total electron content (VTEC). However, conventional GIMs experience lower accuracy and reliability from uneven distribution of GNSS tracking stations, especially in ocean areas with few tracking stations. The orbits of ocean altimetry satellite cover vast ocean areas and can directly provide VTEC at nadir with two different wavelengths of radio waves. Radio occultation observations and the beacons of Doppler orbitography and radio positioning integrated by satellite (DORIS) are evenly distributed globally. Satellite altimetry, radio occultation and DORIS can compensate GNSS data in ocean areas, allowing a more accurate and reliable GIMs to be formed with the integration of these observations. This study builds GIMs with temporal intervals of 2 h by the integration of GNSS, satellite altimetry, radio occultation and DORIS data. We investigate the integration method for multi-source data and used the data in May 2013 to validate the effectiveness of integration. Result shows that VTEC changes by −11.0 to −7.0 TECU after the integration of satellite altimetry, radio occultation and DORIS data. The maximum root mean square decreases by 5.5 TECU, and the accuracy of GIMs in ocean areas improves significantly. Numéro de notice : A2017-216 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.1007/s10291-016-0554-9 En ligne : http://dx.doi.org/10.1007/s10291-016-0554-9 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85089
in GPS solutions > vol 21 n° 2 (April 2017) . - pp 639 – 650[article]Integrating elevation data and multispectral high-resolution images for an improved hybrid Land Use/Land Cover mapping / Mirco Sturari in European journal of remote sensing, vol 50 n° 1 (2017)
[article]
Titre : Integrating elevation data and multispectral high-resolution images for an improved hybrid Land Use/Land Cover mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Mirco Sturari, Auteur ; Emanuele Frontoni, Auteur ; Roberto Pierdicca, Auteur ; Adriano Mancini, Auteur ; Eva Savina Malinverni, Auteur ; Anna Nora Tassetti, Auteur ; Primo Zingaretti, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1 - 17 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] base de données d'occupation du sol
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification hybride
[Termes IGN] données altimétriques
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] intégration de données
[Termes IGN] occupation du solRésumé : (Auteur) The combination of elevation data together with multispectral high-resolution images is a new methodology for obtaining land use/land cover classification. It represents a step forward for both the accuracy and automation of LULC applications and allows users to setup thematic assignments through rules based on feature attributes and human expert interpretation of land usage. The synergy between different types of information means that LiDAR can give new hints at both the segmentation and hybrid classification steps, leading to a joint use of multispectral, spatial and elevation data. The output is a thematic map characterized by a custom-designed legend that is able to discriminate between land cover classes with similar spectral characteristics (level 3 of the CLC legend). Experimental results from a hilly farmland area with some urban structures (Musone river basin, Ancona, Italy) are used to highlight how the proposed methodology enhances land cover classification in heterogeneous environments. Numéro de notice : A2017-043 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/22797254.2017.1274572 En ligne : http://doi.org/10.1080/22797254.2017.1274572 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84213
in European journal of remote sensing > vol 50 n° 1 (2017) . - pp 1 - 17[article]Mass evolution of Mediterranean, Black, Red, and Caspian Seas from GRACE and altimetry : accuracy assessment and solution calibration / B. D. Loomis in Journal of geodesy, vol 91 n° 2 (February 2017)PermalinkHigh-quality seamless DEM generation blending SRTM-1, ASTER GDEM v2 and ICESat/GLAS observations / Linwei Yue in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 123 (January 2017)PermalinkDEM Fusion of elevation REST API data in support of rapid flood modelling / Heather McGrath in Geomatica, vol 70 n° 4 (December 2016)PermalinkThe open data HELI-DEM DTM for the western alpine area: computation and publication / L. Biagi in Applied geomatics, vol 8 n° 3-4 (December 2016)PermalinkThe weight matrix determination of systematic bias calibration for a laser altimeter / Ma Yue in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 11 (November 2016)PermalinkAboveground biomass mapping in French Guiana by combining remote sensing, forest inventories and environmental data / Ibrahim Fayad in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 52 (October 2016)PermalinkMulti-technique combination of space geodesy observations: Impact of the Jason-2 satellite on the GPS satellite orbits estimation / Myriam Zoulida in Advances in space research, vol 58 n° 7 (October 2016)PermalinkThe influence of elliptical Gaussian laser beam on inversion of terrain information for satellite laser altimeter / Zhou Hui in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 10 (October 2016)PermalinkICESat/GLAS canopy height sensitivity inferred from Airborne Lidar / Craig Mahoney in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 5 (May 2016)PermalinkForest above ground biomass inversion by fusing GLAS with optical remote sensing data / Xiaohuan Xi in ISPRS International journal of geo-information, vol 5 n° 4 (April 2016)PermalinkRegional scale rain-forest height mapping using regression-kriging of spaceborne and airborne Lidar data: application on French Guiana / Ibrahim Fayad in Remote sensing, vol 8 n° 3 (March 2016)PermalinkZY-3 block adjustment supported by GLAS laser altimetry data / Guoyuan Li in Photogrammetric record, vol 31 n° 153 (March - May 2016)PermalinkThe International DORIS Service (IDS) : Recent developments in preparation for ITRF2013 / Pascal Willis (2016)PermalinkFiltering Global land and surface altimetry data (GLA14) for elevation accuracy determination / Jean-Samuel Proulx-Bourque in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 81 n° 9 (September 2015)PermalinkEffect of the processing methodology on satellite altimetry-based global mean sea level rise over the Jason-1 operating period / Olivier Henry in Journal of geodesy, vol 88 n° 4 (April 2014)PermalinkOceanwide precise determination of sea surface height from in-situ measurements on cargo ships / Ole Roggenbuck in Marine geodesy, vol 37 n° 1 (March - May 2014)PermalinkMulti sensor study of hydrological changes in Caspian Sea / Ayoub Moradi (sept 2014)PermalinkForest canopy height estimation using ICESat/GLAS data and error factor analysis in Hokkaido, Japan / Masato Hayashi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 81 (July 2013)PermalinkVariabilité de surface océanique à partir des données des altimètres Topex, Jason-1 et Jason-2 / M. Haddad in Bulletin des sciences géographiques, n° 28 (juin 2013)PermalinkSatellite altimetry calibration and deformation monitoring using GNSS / Pascal Willis in Advances in space research, vol 51 n° 8 (April 2013)Permalink