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Automated detection of individual Juniper tree location and forest cover changes using Google Earth Engine / Sudeera Wickramarathna in Annals of forest research, vol 64 n° 1 (2021)
[article]
Titre : Automated detection of individual Juniper tree location and forest cover changes using Google Earth Engine Type de document : Article/Communication Auteurs : Sudeera Wickramarathna, Auteur ; Jamon Van Den Hoek, Auteur ; Bogdan Mihai Strimbu, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 61 - 72 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] croissance des arbres
[Termes IGN] détection d'arbres
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] extraction de la végétation
[Termes IGN] Google Earth Engine
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] juniperus (genre)
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] Normalized Difference Water Index
[Termes IGN] Oregon (Etats-Unis)
[Termes IGN] réflectanceRésumé : (auteur) Tree detection is the first step in the appraisal of a forest, especially when the focus is monitoring the growth of tree canopy. The acquisition of annual very high-resolution aerial images by the National Agriculture Imagery Program (NAIP) and their accessibility through Google Earth Engine (GEE) supports the delineation of tree canopies and change over time in a cost and time-effective manner. The objectives of this study are to develop an automated method to detect the crowns of individual western Juniper (Juniperus occidentalis) trees and to assess the change of forest cover from multispectral 1-meter resolution NAIP images collected from 2009 to 2016, in Oregon, USA. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI), and Ratio Vegetation Index (RVI), were calculated from the NAIP images, in addition to the red-green-blue-near infrared bands. To identify the most suitable approach for individual tree crown identification, we created two training datasets: one considering yearly images separately and one merging all images, irrespective of the year. We segmented individual tree crowns using a random forest algorithm implemented in GEE and seven rasters, namely the reflectance of four spectral bands as recorded by the NAIP images (i.e., the red-green-blue-near infrared) and three calculated indices (i.e., NDVI, NDWI, and RVI). We compared the estimated location of the trees, computed as the centroid of the crown, with the visually identified treetops, which were considered as validation locations. We found that tree location errors were smaller when years were analyzed individually than by merging the years. Measurements of completeness (74%), correctness (94%), and mean accuracy detection (82 %) show promising performance of the random forest algorithm in crown delineation, considering that only four original input bands were used for crown segmentation. The change in the calculated crown area for western juniper follows a sinusoidal curve, with a decrease from 2011 to 2012 and an increase from 2012 to 2014. The proposed approach has the potential to estimate individual tree locations and forest cover area dynamics at broad spatial scales using regularly collected airborne imagery with easy-to-implement methods. Numéro de notice : A2021-779 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.15287/afr.2020.2145 Date de publication en ligne : 28/06/2021 En ligne : https://doi.org/10.15287/afr.2020.2145 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98846
in Annals of forest research > vol 64 n° 1 (2021) . - pp 61 - 72[article]
Titre : Étude de l’évolution du couvert forestier dans le Haut-Béarn Type de document : Mémoire Auteurs : Céline Toussaint, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 81 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de fin d'études, cycle des ingénieurs ENSG 3ème année, Master DDMEG Développement Durable, Management Environnemental et GéomatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] BD forêt
[Termes IGN] BD Topo
[Termes IGN] Béarn
[Termes IGN] carte d'Etat-Major
[Termes IGN] carte de Cassini
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] densité de la végétation
[Termes IGN] données vectorielles
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] orthoimage géoréférencée
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] QGISIndex. décimale : DDMEG Mémoires du Master Développement Durable, Management Environnemental et Géomatique Résumé : (Auteur) En Asie de l’Est et en Afrique subsaharienne, la superficie de la forêt régresse, tandis qu’en Europe de l’Est, une augmentation de la surface forestière est constatée depuis le XIXe siècle. Dans le Haut-Béarn, zone montagnarde à faible densité urbaine (environ 7 000 habitants pour 100 000 hectares), cette impression d’envahissement par les arbres est forte parmi la population, depuis le début de l’exode rural et le manque de main d’œuvre pour maintenir les paysages ouverts. C’est dans ce cadre que le sujet de stage « étude de l’évolution du couvert forestier dans le Haut-Béarn » a été proposé par l’Institution Patrimoniale du Haut-Béarn. Pour analyser ces changements, il a été question d’utiliser la télédétection, après avoir vectorisé les forêts sur les cartes d’État-Major, sur d’anciennes photographies aériennes (au préalable géoréférencées) sur le logiciel de SIG QGIS. L’utilisation de données forestières vectorielles, telles que les BD Forêt V1 (1992) et V2 (2008), et la BD Topographique (2019) de l’IGN, a permis d’établir qu’une augmentation d’environ 65 % est observable entre le XIXe siècle et 2019 sur le Haut-Béarn. La classification d’images satellites et le calcul de leur NDVI a enrichi la courbe d’évolution de la forêt sur ce territoire, qui a laissé apparaître une accélération de la progression de la forêt ces dernières années. Au cours de ce stage, des travaux annexes ont également pu être réalisés, comme la préparation de cartes pour des héliportages, ou l’utilisation d’algorithmes pour détecter les zones écobuées de 2021, et ont contribué à ma compréhension des enjeux du territoire des valléens. Note de contenu :
Introduction
1. Présentation et contexte
2. La caractérisation des forêts dans le Haut-Béarn au cours du temps
3. Les résultats et leurs enseignements
4. Travaux annexes principaux réalisés pendant le stage
ConclusionNuméro de notice : 26663 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Institution Patrimoniale du Haut-Béarn Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98873 Documents numériques
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Étude de l’évolution du couvert forestier dans le Haut-Béarn - pdf auteurAdobe Acrobat PDF From local to global: A transfer learning-based approach for mapping poplar plantations at national scale using Sentinel-2 / Yousra Hamrouni in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 171 (January 2021)
[article]
Titre : From local to global: A transfer learning-based approach for mapping poplar plantations at national scale using Sentinel-2 Type de document : Article/Communication Auteurs : Yousra Hamrouni, Auteur ; Eric Paillassa, Auteur ; Véronique Chéret, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 76 - 100 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] base de données forestières
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] échantillonnage
[Termes IGN] France (administrative)
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] mise à jour de base de données
[Termes IGN] Populus (genre)
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (auteur) Reliable estimates of poplar plantations area are not available at the French national scale due to the unsuitability and low update rate of existing forest databases for this short-rotation species. While supervised classification methods have been shown to be highly accurate in mapping forest cover from remotely sensed images, their performance depends to a great extent on the labelled samples used to build the models. In addition to their high acquisition cost, such samples are often scarce and not fully representative of the variability in class distributions. Consequently, when classification models are applied to large areas with high intra-class variance, they generally yield poor accuracies because of data shift issues. In this paper, we propose the use of active learning to efficiently adapt a classifier trained on a source image to spatially distinct target images with minimal labelling effort and without sacrificing the classification performance. The adaptation consists in actively adding to the initial local model new relevant training samples from other areas in a cascade that iteratively improves the generalisation capabilities of the classifier leading to a global model tailored to these different areas. This active selection relies on uncertainty sampling to directly focus on the most informative pixels for which the algorithm is the least certain of their class labels. Experiments conducted on Sentinel-2 time series revealed their high capacity to identify poplar plantations at a local scale with an average F-score ranging from 89.5% to 99.3%. For large area adaptation, the results showed that when the same number of training samples was used, active learning outperformed random sampling by up to 5% of the overall accuracy and up to 12% of the class F-score. Additionally, and depending on the class considered, the random sampling model required up to 50% more samples to achieve the same performance of an active learning-based model. Moreover, the results demonstrate the suitability of the derived global model to accurately map poplar plantations among other tree species with overall accuracy values up to 14% higher than those obtained with local models. The proposed approach paves the way for a national scale mapping in an operational context. Numéro de notice : A2021-013 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2020.10.018 Date de publication en ligne : 20/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.10.018 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96417
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 171 (January 2021) . - pp 76 - 100[article]Exemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2021011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 081-2021013 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2021012 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt
Titre : Mapping and Monitoring Forest Cover Type de document : Monographie Auteurs : Russell G. Congalton, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 144 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-2043-8 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] inventaire forestier local
[Termes IGN] mangroveNote de contenu : - Mapping and Monitoring Forest Cover
- Spatial and Temporal Changes in Vegetation in the Ruoergai Region, China
- Monitoring Mangrove Forest Degradation and Regeneration: Landsat Time Series Analysis of Moisture and Vegetation Indices at Rabigh Lagoon, Red Sea
- Monitoring Carbon Stock and Land-Use Change in 5000-Year-Old Juniper Forest Stand of Ziarat, Balochistan, through a Synergistic Approach
- Forest Cover Mapping Based on a Combination of Aerial Images and Sentinel-2 Satellite Data Compared to National Forest Inventory Data
- Use of Remote Sensing Data to Improve the Efficiency of National Forest Inventories: A Case Study from the United States National Forest Inventory
- A Comparison of Forest Tree Crown Delineation from Unmanned Aerial Imagery Using Canopy Height Models vs. Spectral LightnessNuméro de notice : 17141 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-2044-5 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-2044-5 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98631 Mise en place de nouvelles méthodes d’acquisition par lasergrammétrie en milieu difficile et couvert forestier en vue de la construction d’un parc éolien / Jean-Baptiste Myotte-Duquet (2021)
Titre : Mise en place de nouvelles méthodes d’acquisition par lasergrammétrie en milieu difficile et couvert forestier en vue de la construction d’un parc éolien Type de document : Mémoire Auteurs : Jean-Baptiste Myotte-Duquet, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2021 Importance : 99 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de soutenance du Diplôme d’Ingénieur INSA Spécialité TopographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] capteur aérien
[Termes IGN] cartographie et localisation simultanées
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] instrumentation Trimble
[Termes IGN] lasergrammétrie
[Termes IGN] lever topographique
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] rendement
[Termes IGN] télémètre laser aéroporté
[Termes IGN] télémètre laser terrestreIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) Ce projet de fin d’études a pour but de tester et comparer différentes techniques d’acquisitions par lasergrammétrie dans des milieux difficiles d’accès et des milieux boisés. Pour la réalisation de ce projet, nous nous appuyons sur un relevé tachéométrique réalisé en 2019 dans le cadre d’un relevé topographique pour un projet éolien. L’objectif étant de trouver des solutions permettant d’augmenter la productivité de réalisation de ces travaux. Pour cela, nous avons utilisé un scanner statique terrestre, un scanner à main et un capteur LiDAR aéroporté. Ces acquisitions nous ont permis de comparer quantitativement les données selon l’appareil utilisé. Nous avons aussi pu comparer de manière qualitative les livrables pouvant être obtenus avec les différentes données acquises. Ce projet se termine par une étude de rendement pour chaque appareil selon deux situations de relevés (une zone étendue, supérieure à un hectare et une zone plus restreinte). Note de contenu : Introduction
1- Etat de l'Art
2- Etude de marché des logiciels de traitement 3D
3- Présentation des données acquises dans le cadre de l'étude
4- Comparaison quantitative des données lasergrammétriques
5- Comparaison qualitative des rendus
6- Etude de rendement
ConclusionNuméro de notice : 28602 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : Cabinet COQUARD En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4404/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99432 Apport des SIG dans le suivi des activités de reboisement dans la Forêt école de l’ENEF Mbalmayo / Daniele Roseline Bikie Mindang in Revue Internationale de Géomatique, Aménagement et Gestion des Ressources, RIGAGER, n° 7-8 (décembre 2020)PermalinkEffects of radiometric correction on cover type and spatial resolution for modeling plot level forest attributes using multispectral airborne LiDAR data / Wai Yeung Yan in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 169 (November 2020)PermalinkThe effect of leaf-on and leaf-off forest canopy conditions on LiDAR derived estimations of forest structural diversity / Sophie Davison in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 92 (October 2020)PermalinkTree species classification using structural features derived from terrestrial laser scanning / Louise Terryn in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 168 (October 2020)PermalinkApplication of UAV photogrammetry with LiDAR data to facilitate the estimation of tree locations and DBH values for high-value timber species in Northern Japanese mixed-wood forests / Kyaw Thu Moe in Remote sensing, vol 12 n° 17 (September-1 2020)PermalinkApplying multi-temporal Landsat satellite data and Markov-cellular automata to predict forest cover change and forest degradation of sundarban reserve forest, Bangladesh / Mohammad Emran Hasan in Forests, vol 11 n° 9 (September 2020)PermalinkRoles of horizontal and vertical tree canopy structure in mitigating daytime and nighttime urban heat island effects / Jike Chen in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 89 (July 2020)PermalinkWhat Is threatening forests in protected areas? A global assessment of deforestation in protected areas, 2001–2018 / Christopher M. Wade in Forests, vol 11 n° 5 (May 2020)PermalinkPotential of UAV photogrammetry for characterization of forest canopy structure in uneven-aged mixed conifer–broadleaf forests / Sadeepa Jayathunga in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 41 n° 1 (01 - 08 janvier 2020)PermalinkMapping dead forest cover using a deep convolutional neural network and digital aerial photography / Jean-Daniel Sylvain in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 156 (October 2019)Permalink