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sciences de la vie
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Application of topo-edaphic factors and remotely sensed vegetation indices to enhance biomass estimation in a heterogeneous landscape in the Eastern Arc mountains of Tanzania / Mercy Ojoyi in Geocarto international, vol 31 n° 1 - 2 (January - February 2016)
[article]
Titre : Application of topo-edaphic factors and remotely sensed vegetation indices to enhance biomass estimation in a heterogeneous landscape in the Eastern Arc mountains of Tanzania Type de document : Article/Communication Auteurs : Mercy Ojoyi, Auteur ; Onisimo Mutanga, Auteur ; John Olindi, Auteur ; Elfatih M. Abdel-Rahman, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 1 - 21 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] biomasse
[Termes IGN] données topographiques
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] facteur édaphique
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] image RapidEye
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] surveillance écologique
[Termes IGN] TanzanieRésumé : (Auteur) Estimating tropical biomass is critical for establishment of conservation inventories and landscape monitoring. However, monitoring biomass in a complex and dynamic environment using traditional methods is challenging. Recently, biomass estimates based on remotely sensed data and ecological variables have shown great potential. The present study explored the utility of remotely sensed data and topo-edaphic factors to improve biomass estimation in the Eastern Arc Mountains of Tanzania. Twenty-nine vegetation indices were calculated from RapidEye data, while topo-edaphic factors were taken from field measurements. Results showed that using topo-edaphic variables or vegetation indices, biomass could be predicted with an R2 of 0.4. A combination of topo-edaphic variables and vegetation indices improved the prediction accuracy to an R2 of 0.6. Results further showed a decrease in biomass estimates from 1162 ton ha−1 in 1980 to 285.38 ton ha−1 in 2012. This study demonstrates the value of combining remotely sensed data with topo-edaphic variables in biomass estimation. Numéro de notice : A2016-079 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2015.1041557 Date de publication en ligne : 20/05/2015 En ligne : http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10106049.2015.1041557 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79865
in Geocarto international > vol 31 n° 1 - 2 (January - February 2016) . - pp 1 - 21[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2016011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Application des techniques de photogrammétrie par drone à la caractérisation des ressources forestières / Jonathan Lisein (2016)
Titre : Application des techniques de photogrammétrie par drone à la caractérisation des ressources forestières Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Jonathan Lisein , Auteur ; Philippe Lejeune ; Marc Pierrot-Deseilligny , Directeur de thèse ; Philippe Lejeune, Directeur de thèse Editeur : Gembloux [Belgique] : Université de Liège - Gembloux Agro-Bio Tech Année de publication : 2016 Autre Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Importance : 96 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat en vue de l'obtention du grade de docteur en sciences agronomiques et ingénierie biologique, en co-tutelle Université de Liège - Gembloux Agro-Bio Tech et Université Paris-EstLangues : Français (fre) Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] Acer pseudoplatanus
[Termes IGN] Betula (genre)
[Termes IGN] caractérisation
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] forêt tempérée
[Termes IGN] Fraxinus excelsior
[Termes IGN] hauteur des arbres
[Termes IGN] houppier
[Termes IGN] modèle numérique de surface de la canopée
[Termes IGN] orthophotoplan numérique
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] Populus (genre)
[Termes IGN] Quercus pedunculataIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) […] Nous explorons les possibilités d'utilisation de mini-drones pour la caractérisation quantitative et qualitative de la ressource forestière. Nous nous intéressons en particulier à l'estimation de la hauteur des arbres et à la caractérisation de la composition spécifique au sein de peuplements forestiers. La hauteur de la canopée est une variable dendrométrique de première importance : elle est un bon indicateur du stade de développement des peuplements et intervient notamment dans les estimations de biomasse ou de niveau de productivité. La composition spécifique est une information essentielle en regard des principales fonctions que remplit la forêt (conservation, production, récréation, etc.). Nous avons comparé l'estimation de la hauteur des peuplements à partir de mesures LiDAR et celle obtenue par photogrammétrie. Bien que permettant une mesure de hauteur individuelle avec une incertitude de l'ordre de 1.04 m (RMSE) en feuillus, la photogrammétrie par drone sur des zones forestières est systématiquement moins précise que les mesures par LiDAR (RMSE de 0.83 m). Ces résultats sont cependant prometteurs, étant donné que la mesure sur terrain de la hauteur totale des arbres est également sujette à une importante imprécision. De plus, la grande flexibilité que confèrent les petits drones permet d'acquérir, au moment propice du stade de végétation, et l'information de relief de la canopée, et l'information spectrale. La période de fin de feuillaison, au début du mois de juin, s'est avérée le moment le plus propice à une discrimination automatique de cinq groupes d'essences feuillues (le chêne pédonculé, les bouleaux, l'érable sycomore, le frêne commun et les peupliers). Une erreur globale de classification des houppiers de 16% est obtenue avec des acquisitions monotemporelles, alors que l'utilisation d'images acquises à différentes dates permet encore d'améliorer cette classification (erreur globale de classification de 9% pour la meilleure combinaison de 3 dates). Les contraintes de la législation régissant l'utilisation des aéronefs sans pilote à bord restreignent le champ d'action des drones civils. Ainsi, afin d'assurer une sécurité pour tous les usagers de l'espace aérien, les opérations avec un drone sont limitées sous un seuil d'altitude et à une distance maximale du télépilote, ce qui ne permet pas une utilisation optimale de cette technologie pour la couverture de grands domaines forestiers (plusieurs milliers d'hectares). De plus, d'autres outils de télédétection utilisés en foresterie, tels que le LiDAR et l'imagerie satellite et aéroportée, sont plus compétitifs que les drones dès qu'il s'agit de couvrir de grandes surfaces (plusieurs milliers d'hectare). C'est pourquoi nous pensons que les drones resterons un outil d'analyse de petites surfaces (dizaines voire centaines d'hectares), plus utiles à des fins de recherches scientifiques qu'à une utilisation en gestion forestière. Note de contenu : 1 Introduction
2 A photogrammetric workflow for the creation of a forest canopy height model from small unmanned aerial system imagery
3 Modélisation de la canopée forestière par photogrammétrie depuis des images acquises par drone
4 Discrimination of deciduous tree species from time series of unmanned aerial system imagery
5 Conclusion et perspectivesNuméro de notice : 17355 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : sciences agronomiques et ingénierie biologique : Université Paris-Est : 2016 Organisme de stage : ENSG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://theses.hal.science/tel-01539627v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83787 Apport de la télédétection radar satellitaire pour la cartographie de la forêt des Landes / Yousra Hamrouni (2016)
Titre : Apport de la télédétection radar satellitaire pour la cartographie de la forêt des Landes Type de document : Mémoire Auteurs : Yousra Hamrouni, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2016 Autre Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Marne-la-Vallée UPEM Importance : 60 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Master 2ème année, domaine Science, Technologie, Santé, mention Géomatique, spécialité Information Géographique, Analyse Spatiale et TélédétectionLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] analyse texturale
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] bande L
[Termes IGN] bande X
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] image TerraSAR-X
[Termes IGN] Landes (40)
[Termes IGN] paramètre de Haralick
[Termes IGN] télédétection en hyperfréquenceIndex. décimale : IGAST Mémoires du Master Information Géographique, Analyse Spatiale et Télédétection Résumé : (auteur) Avoir un suivi en temps réel des forêts est crucial pour évaluer leur réponse face aux évènements environnementaux. Ce suivi est devenu possible ces dernières années à travers des données de télédétection satellitaires ou aéroportées. C'est dans ce contexte que s'inscrit ce stage qui vise à déterminer rapport de la télédétection radar satellitaire pour la cartographie de la forêt des Landes. Des données en bande X, C et L pour les respectivement les capteurs TerraSAR-X, Sentinel-1A et PALSAR-2 ont été mises à disposition afin d'explorer le potentiel des différentes bandes et les résolutions spatiale. Le potentiel de l'analyse texturale a été évalué en calculant les indicateurs de texture d'Haralick sur les données de très haute résolution spatiale (TerraSAR-X) et les coefficients de variation sur les données de haute résolution spatiale (Sentinel-1A et PALSAR-2). Deux approches méthodologiques ont été investiguées : i) une première approche consiste à travailler à la très haute résolution spatiale en calculant les indicateurs de texture d'Haralick sur les données TerraSAR-X et les coefficients de variation sur les données Sentinel-1A et PALSAR-2 et ii) une deuxième approche a été de travailler à l'échelle spatiale de Sentinel-1A et PALSAR-2.
La performance des deux méthodes a été évaluée à travers les résultats de classification Random Forest. Les résultats montrent que l'analyse de texture est sensible aux hétérogénéités intra parcellaires et permet de caractériser les parcelles à une échelle très fine qui nécessite des données de validation à cette même échelle. La série temporelle Sentinel-1A a donné les résultats les plus performants et la combinaison des trois capteurs a amélioré les résultats de classification, surtout pour la bande C et X.Note de contenu : Introduction
1 - Etat de l'art sur l'application de l'analyse de texture en télédétection
2 - Bases théoriques
3 - Matériels et méthodes
4 - Résultats
ConclusionNuméro de notice : 21552 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : MATIS (IGN) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90511 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 21552-01 IGAST Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Assessment of forest canopy vertical structure with multi - scale remote sensing : from the plot to the large area / Phil Wilkes (2016)
Titre : Assessment of forest canopy vertical structure with multi - scale remote sensing : from the plot to the large area Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Phil Wilkes, Auteur Editeur : Enschede [Pays Bas] : University of Twente Année de publication : 2016 Collection : ITC Dissertation num. 280 Importance : 180 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-90-365-4038-4 Note générale : bibliographie
Dissertation to obtain the Double-Badged Degree of Doctor at the University of Twente, Enschede, The Netherlands; and RMIT University, Melbourne, AustraliaLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] allométrie
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] hauteur des arbres
[Termes IGN] inventaire forestier étranger (données)
[Termes IGN] ombre
[Termes IGN] placette d'échantillonnage
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] strate végétale
[Termes IGN] structure d'un peuplement forestier
[Termes IGN] Victoria (Australie)Index. décimale : 33.80 Lasergrammétrie Résumé : (auteur) The attribution of forest structure forms an integral part of international monitoring and reporting obligations with regard to sustainable forest management. Furthermore, detailed information about forest structure allows land managers and forest scientists to determine a forests ability to provide ecosystems services. Currently, forest attribution is achieved using a network of forest inventory plots that are revisited periodically. This approach comprises a sparse sample, both temporally and spatially, that may not capture variance in forest structure. This is particularly true in dynamic native forests where variability in forest structure can be high. In recent years the capability of remote sensing techniques has been realised for sustainable forest management applications. Advantages of a remote sensing approach include synoptic and high temporal coverage as well as reduced costs to the end - user. Furthermore, recent advancement in active sensors, such as Light Detection and Ranging Instruments (LiDAR) have allowed for detailed three - dimensional forest measurement of structure across large areas.
This thesis presents new metrics, techniques and acquisition specifications for the attribution of forest canopy over large areas (e.g. comprising two or more forest types where forest structure maybe unknown a priori) using active and passive remote sensing. In particular, the focus is on attributes that quantify the vertical structure of forests; canopy height and canopy vertical structure. Canopy height is a commonly measured multipurpose attribute that is utilised, for example, to estimate biomass. Attribution of the canopy height profile, although less common, is important for mapping habitat suitability, biomass and fire susceptibility. Current techniques to attribute forests tend to be tailored to a particular forest type or location and therefore application of these models across large areas is unreliable. Here the aim is to develop metrics and techniques that are transferable between different forest types and applicable to forests where there is no prior knowledge of forest structure.
Here a multi - scale remote sensing approach was taken, where plot scale measurements were upscaled to attribute large areas. Initially, existing LiDAR derived metrics applicable at the plot scale were tested at three 5 km x 5 km study areas in Victoria, Australia where forests cover a broad range of structural types. Results indicate existing metrics of canopy height were applicable across the range of forest types, for example the 95 th percentile of LiDAR derived height estimated inventory measured canopy height with a RMSE of 12% (~5 m). An existing mixture modelling technique to attribute the canopy height profile was found unsuitable when applied across heterogeneously forested landscape. This was due to the inability to parameterise the model correctly without a priori knowledge of forest structure e.g. presence or absence of shade tolerant layers. For this reason a new technique was developed utilising a nonparametric regression of LiDAR derived gap probability that generalised the canopy profile. Taking the second derivative of the regression curve identified locations within the canopy that correspond with canopy strata, this therefore allowed a dynamic attribution of canopy vertical structure. Model output was validated with a crown volume modelling approach at 24 plots, where crown models were parameterised with inventory data and allometry. Results indicate this technique can estimate the number of canopy strata with a RMSE of 0. 41 strata. Furthermore, the new technique met the transferability criteria , as a universal regression coefficient was transferable between forest types with different structural attributes.
As LiDAR acquisition that cover large areas will inevitably encounter a range of forest types, parameters for attributing canopy structure that were transferable between forest types were investigated; in particular sampling frequency. To effectively assess a range of pulse densities would require repeat capture over a study area at a range of flying heights , which would be prohibitively expensive. For this reason a new technique was developed that systematically thinned point clouds. This technique differs from previous approaches by allowing simulation of multi - return instruments as well as repeat capture of the same plot. Six sites from around Australia were utilised which covered a broad range of forest types, from open savanna to tropical rainforest. For a suite of metrics, the ability of progressively less dense point clouds ( 4 – 0. 05 pl m - 2 ) to estimate canopy structure was estimated by comparison with higher density data (10 pl m - 2 ). Results indicate that canopy structure can be adequately attributed with data captured at 0.5 pl m - 2 . When pulse densities are Techniques derived at the plot scale were then applied to estimate canopy height across 2.9 million hectares of heterogeneous forest. Canopy height in the study area ranged from 0 – 70 m and comprised forest types from open woodland to tall closed canopy rainforest. LiDAR derived canopy height was used to t rain ensemble regression tree s (random forest) , where predictor datasets included synoptic passive optical imagery and other ancillary spatial datasets , such as Landsat TM and MODIS. Results suggest canopy height can be estimated with a RMSE of 30% (5.5 m) when validated with an independent inventory dataset. This is a similar error to that reported in previous studies for less complex forests and is within the European Space Agency target for canopy height estimation. However, model output did show a systematic error, where the height of short and tall forests were over and underestimated respectively. This was corrected by subtracting a model led estimate of error from the random forest output. Production of a canopy height map over a large area allowed for a consistent product that covered a broad range of forest types, derivation at a 30 m resolution allowed the identification of landscape features such as logging coupes. The presented technique utilised an open source computing framework as well as freely available predictor datasets to facilitate uptake of by land management agencies and forest scientists.Note de contenu : Chapter 1 : Introduction
1.1. General introduction
1.2. Problem statement
1.3. Research questions
1.4. Thesis structure
Chapter 2 : Metrics of canopy vertical structure suitable for large area forest attribution
2.1. Introduction
2.1.1. Canopy height
2.1.2. Canopy vertical structure
2.1.3. Aims and objectives
2.2. Materials and methods
2.2.1. Study area
2.2.2. Forest inventory data
2.2.3. Airborne laser scanning data
2.3. Data processing
2.3.1. Canopy height
2.3.2. Canopy vertical structure
2.4. Results
2.4.1. Canopy height
2.4.2. Canopy height profiles
2.5. Discussion
2.6. Conclusion
Chapter 3 : Using discrete-return ALS to quantify number of canopy strata across diverse forest types
3.1. Introduction
3.2. Attributing canopy vertical structure
3.3. Application across a diverse forested landscape
3.3.1. ALS acquisition and preprocessing
3.3.2. Pgap from ALS
3.3.3. Derivation of smoothing coefficient (α)
3.3.4. Bootstrapping simulated point clouds
3.3.5. Validation with field inventory
3.4. Results and Discussion
3.4.1. Methodology evaluation
3.4.2. Validation results
3.4.3. Canopy vertical structure as an independent metric
3.5. Conclusion
Chapter 4 : Understanding the effects of ALS pulse density for metric retrieval across diverse forest types
4.1. Introduction
4.2. Method
4.2.1. Study area and data capture
4.2.2. Data processing
4.2.3. Metrics
4.3. Results
4.3.1. Canopy height
4.3.2. Canopy cover
4.3.3. Canopy vertical structure
4.3.4. Characteristics of thinned point clouds
4.4. Discussion
4.5. Conclusion
Chapter 5 : Mapping forest canopy height across large areas by upscaling ALS estimates with freely available satellite data
5.1. Introduction
5.2. Materials and methods
5.3. Results
5.3.1. Canopy height estimation
5.3.2. Validation with inventory data
5.3.3. Training and validation of random forest using smaller geographic areas
5.3.4. Simulating disparate ALS capture for training a random forest
5.4. Discussion
5.5. Conclusions
Chapter 6 : Summary and synthesis
6.1. Summary of results
6.2. Identifying trends in large area forest structure
6.3. Remote sensing in sustainable forest management: a future perspectiveNuméro de notice : 17249 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD thesis : Remote sensing : Twente : 2016 Organisme de stage : RMIT DOI : sans En ligne : http://www.itc.nl/library/papers_2016/phd/wilkes.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81928
Titre : Bryophytes sl. : Mousses, hépatiques et anthocérotes : Glossaire illustré Titre original : Bryophytes sl. : Mosses, liverworts and hornworts : Illustrated glossary Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Leica Chavoutier, Auteur Editeur : chez l'auteur Année de publication : 2016 Importance : 182 p. Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Végétation
[Termes IGN] Bryophyta (mousses)
[Termes IGN] Bryophyte
[Termes IGN] identification de plantesRésumé : (auteur) [introduction] Ce glossaire traite des mousses, hépatiques et anthocérotes, trois phylums proches par certaines parties de leurs structures et surtout par leur cycle de vie qui sont actuellement regroupés pour former les Bryophytes sl.
Ce glossaire se veut une aide à la reconnaissance des termes courants utilisés en bryologie mais aussi un complément donné à tous les utilisateurs des flores et autres publications rédigées en anglais qui ne maîtrisent pas parfaitement la langue et qui sont vite confrontés à des interprétations douteuses en consultant l’habituel dictionnaire bilingue. Il se veut pratique d’utilisation et pour ce fait est largement illustré.Note de contenu :
Introduction
Planches
Glossaire : français/English
Glossary : English/français
Index des photographiesNuméro de notice : 17395 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET Nature : Guide Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85103 Documents numériques
en open access
Bryophytes sl. glossaire illustréAdobe Acrobat PDF Changes in thermal infrared spectra of plants caused by temperature and water stress / Maria F. Buitrago in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 111 (January 2016)PermalinkCompléments d’inventaires floristiques des îles et îlots satellites du Parc national de Port-Cros (Porquerolles, Port-Cros et Giens, commune d’Hyères) et de l’île du Grand Rouveau (commune de Six-Fours) (Var, France) / Annie Aboucaya in Travaux scientifiques du parc national de Port-Cros, n° 30 (2016)PermalinkDétection à haute résolution spatiale de la desserte forestière en milieu montagneux par lidar aéroporté / Clément Mallet in Forêt entreprise, n° 226 (janvier/février 2016)PermalinkDistribution patterns of forest species along an Atlantic-Mediterranean environmental gradient: an approach from forest inventory data / A. Olthoff in Forestry, an international journal of forest research, vol 89 n° 1 (January 2016)PermalinkEffects of water and heat on growth of winter wheat in the North China Plain / Hongyan Wang in Geocarto international, vol 31 n° 1 - 2 (January - February 2016)PermalinkEstimating over- and understorey canopy density of temperate mixed stands by airborne LiDAR data / Hooman Latifi in Forestry, an international journal of forest research, vol 89 n° 1 (January 2016)PermalinkEstimation of forest biomass using multivariate relevance vector regression / Alireza Sharifi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 1 (January 2016)PermalinkForest inventory, assessment, and monitoring, and long-term forest observational studies, with special reference to India / V.P. Tewari in Forest science and technology, vol 12 n° 1 ([01/01/2016])PermalinkLa forêt en chiffres et en cartes / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2016)PermalinkA framework towards a composite indicator for urban ecosystem services / Mahbubul Alam in Ecological indicators, vol 60 (January 2016)PermalinkGini coefficient predictions from airborne lidar remote sensing display the effect of management intensity on forest structure / Rubén Valbuena in Ecological indicators, vol 60 (January 2016)PermalinkLes indicateurs de gestion durable des forêts françaises métropolitaines, édition 2015, Tome 1. Résultats / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2016)PermalinkLes indicateurs de gestion durable des forêts françaises métropolitaines, édition 2015, Tome 2. Notice méthodologique : Caractéristiques techniques des données, méthode de calcul et pistes d'amélioration / Ministère de l’Agriculture, de l’Agroalimentaire et de la Forêt (France) (2016)PermalinkPermalinkMaking spatial decisions using GIS and lidar / Kathryn Keranen (2016)PermalinkMeasurement of the annual biomass increment of the French forests, XYLODENSMAP project [diaporama] / Jean-Michel Leban (2016)PermalinkMicrowave unmixing with video segmentation for inferring broadleaf and needleleaf brightness temperatures and abundances from mixed forest observations / Lingjia Gu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 1 (January 2016)PermalinkDe la modélisation du déterminisme environnemental de la productivité forestière / Jean-Daniel Bontemps (2016)PermalinkModélisation de la structure en diamètre des reboisements et des peuplements naturels de Cèdre de l’Atlas (Cedrus atlantica Manetti) du Djurdjura (Algérie) / Khellaf Rabhi in Revue forestière française, vol 68 n° 1 (janvier 2016)PermalinkModelling forest canopy trends with on-demand spatial simulation / Gordon M. Green in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 1-2 (January - February 2016)Permalink