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Termes IGN > géomatique > base de données localisées > couche thématique > occupation du sol > couvert végétal
couvert végétalSynonyme(s)couverture végétaleVoir aussi |
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3D radiative transfer modeling over complex vegetation canopies and forest reconstruction from LIDAR measurements / Jianbo Qi (2019)
Titre : 3D radiative transfer modeling over complex vegetation canopies and forest reconstruction from LIDAR measurements Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Jianbo Qi, Auteur ; Jean-Philippe Gastellu-Etchegorry, Directeur de thèse ; Guangjian Yan, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2019 Importance : 154 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, Surfaces et interfaces continentales, hydrologieLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] indice foliaire
[Termes IGN] interface graphique
[Termes IGN] milieu anisotrope
[Termes IGN] modèle de transfert radiatif
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] rendu réaliste
[Termes IGN] scène 3D
[Termes IGN] semis de pointsIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Remote sensing is needed for better managing vegetation covers. Hence, three-dimensional (3D) radiative transfer (RT) modeling is essential for understanding remote sensing signals of complex 3D vegetation covers. Due to the complexity of 3D models, one-dimensional (1D) RT models are commonly used to retrieve vegetation parameters, e.g., leaf area index (LAI), from remote sensing data. However, 1D models are not adapted to actual vegetation covers because they abstract them as schematic 1D layers, which is not realistic. Much effort is devoted to the conception of 3D RT models that can consider the 3D architecture of vegetation covers. However, developing an efficient 3D RT model that works on large and realistic scenes is still a challenging task. Major difficulties are the intensive computational costs of 3D RT simulation and the acquisition of detailed 3D canopy structures. Therefore, 3D RT models usually only work on abstracted scenes or small realistic scenes. Scene abstraction may cause uncertainties, and the small-scale approach is not compatible with most satellite observations (e.g., MODIS). The computer graphics community provides the most accurate and efficient models (i.e., renderers). However, the initial renderer models were not designed for accurate RT modeling, which explains the difficulty to use them for remote sensing applications. Recently emerged advanced techniques in computer graphics and light detection and ranging area (LiDAR) make it more possible to solve the above problems. 3D RT can be greatly accelerated due to the increasing computer power and improvement of rendering algorithms (e.g., ray-tracing acceleration and computational optimization). Also, 3D high-resolution information from LiDARs and photogrammetry become more accessible to reconstruct realistic 3D scenes. This approach requires new processing methods to combine 3D information and 3D RT models, which is of great importance for better remote sensing survey of vegetation. This thesis is focused on 1) Development of a 3D RT model based on recent ray-tracing techniques and 2) Retrieval of 3D leaf volume density (LVD) for constructing 3D forest scenes. This first chapter presents the development of an efficient 3D RT model, named LESS (LargE-Scale remote sensing data and image Simulation framework). LESS makes full use of ray-tracing algorithms. Specifically, it simulates multispectral BRF and scene radiative budget with a weighted forward photon tracing method, and sensor images (e.g., fisheye images) or large-scale (e.g. 1 km2) spectral images are simulated with a backward path tracing method. In the forward mode, a "virtual photon" algorithm is used to simulate accurate BRF with few photons. The backward mode is used to simulate thermal infrared images and also atmosphere RT. LESS efficiency and accuracy were demonstrated with a model intercomparison and field measurements. In addition, LESS has an easy-to-use graphic user interface (GUI) to input parameters, construct and visualize 3D scenes. 3D forest reconstruction is done with a simulated LiDAR dataset to assess approaches that retrieve LVD from airborne LiDAR data. The dataset is simulated with the discrete anisotropic radiative transfer model (DART). Note de contenu : 1- Introduction
2- LESS: Ray-tracing based 3D radiative transfer model
3- Accuracy evaluation of LESS
4- Hybrid scene structuring for accelerating 3D radiative transfer
5- Physical interpretation of leaf area index from LiDAR data
6- Voxel-based reconstruction and simulation of 3D forest scene
7- Conclusions and perspectivesNuméro de notice : 25915 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Surfaces et interfaces continentales, hydrologie : Toulouse 3 : 2019 Organisme de stage : CESBIO nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-02498603 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96024
Titre : Soil moisture assessment in grasslands using optical remote sensing data Type de document : Mémoire Auteurs : Luc Beraud, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2019 Importance : 50 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse spectrale
[Termes IGN] corrélation
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] indice d'humidité
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] prairie
[Termes IGN] radiométrieIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Cette étude évalue la possibilité d’estimer l’humidité du sol des prairies via l’utilisation de données optiques de télédétection satellitaire. Les images satellites utilisées sont issues de la mission Sentinel-2 et permettent une évaluation de l’humidité du sol à une résolution d’environ vingt mètres. Des échantillons de sols ont été collectés dans différentes prairies pour établir des données de référence d’humidité du sol. Puis, des liens entre l’humidité des sols mesurée et la radiométrie des prairies ont été recherchés via l’emploi d’indices optiques et de méthodes statistiques de corrélation avec les observations et les mesures in situ réalisées. Cependant, la densité du couvert végétal des prairies ajoute une couche d’incertitudes du fait de l’influence de nombreux paramètres de végétation. Vingt indices optiques ont été utilisés afin de définir expérimentalement les plus appropriés. A l’issue du projet, la meilleure corrélation obtenue a un score R2 de 0.9 avec 11 point de référence. Les résultats ont permis de réaliser une classification de l’estimation de l’humidité des sols. Ainsi, les résultats sont prometteurs et donnent une bonne corrélation entre l’humidité des sols pour le jeu de données d’une acquisition terrain et la radiométrie des images satellites. Cependant, les autres acquisitions terrain ne permettent pas d’obtenir une telle corrélation et soulignent la nécessité de développer une nouvelle méthode réduisant l’impact une nouvelle méthode des autres facteurs qui changent la radiométrie optique de la végétation. Note de contenu : INTRODUCTION
1. Subject and context presentation
1.1 Setting and objectives
1.2 State of the research
1.3 Data and methods
2. Data collection and processing
2.1 Processing overview
2.2 In situ data
2.3 Image processing
2.4 Data processing for the statistical analysis
3. Statistical analysis
3.1 Raw band assessment
3.2 Indices assessment
3.3 Conclusion
4. Retrieval of soil moisture
4.1 Data preprocessing
4.2 Machine learning
CONCLUSION
ANNEXES :
A. Indices
B. Fieldworks
C. Soil moisture regressions
D. Processing steps: from raw data to classificationNuméro de notice : 26103 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Institute for Environmental Solutions Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93847 Documents numériques
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Soil moisture assessment in grasslands... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF A new generation of the United States National Land Cover Database : Requirements, research priorities, design, and implementation strategies / Limin Yang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 146 (December 2018)
[article]
Titre : A new generation of the United States National Land Cover Database : Requirements, research priorities, design, and implementation strategies Type de document : Article/Communication Auteurs : Limin Yang, Auteur ; Suming Jin, Auteur ; Patrick Danielson, Auteur ; Collin Homer, Auteur ; Leila Gass, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 108 - 123 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] approche hiérarchique
[Termes IGN] base de données d'occupation du sol
[Termes IGN] changement d'occupation du sol
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] données multitemporelles
[Termes IGN] Etats-Unis
[Termes IGN] historique des données
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] implémentation (informatique)
[Termes IGN] modèle numérique de surface de la canopée
[Termes IGN] zone humideRésumé : (Auteur) The U.S. Geological Survey (USGS), in partnership with several federal agencies, has developed and released four National Land Cover Database (NLCD) products over the past two decades: NLCD 1992, 2001, 2006, and 2011. These products provide spatially explicit and reliable information on the Nation’s land cover and land cover change. To continue the legacy of NLCD and further establish a long-term monitoring capability for the Nation’s land resources, the USGS has designed a new generation of NLCD products named NLCD 2016. The NLCD 2016 design aims to provide innovative, consistent, and robust methodologies for production of a multi-temporal land cover and land cover change database from 2001 to 2016 at 2–3-year intervals. Comprehensive research was conducted and resulted in developed strategies for NLCD 2016: a streamlined process for assembling and preprocessing Landsat imagery and geospatial ancillary datasets; a multi-source integrated training data development and decision-tree based land cover classifications; a temporally, spectrally, and spatially integrated land cover change analysis strategy; a hierarchical theme-based post-classification and integration protocol for generating land cover and change products; a continuous fields biophysical parameters modeling method; and an automated scripted operational system for the NLCD 2016 production. The performance of the developed strategies and methods were tested in twenty World Reference System-2 path/row throughout the conterminous U.S. An overall agreement ranging from 71% to 97% between land cover classification and reference data was achieved for all tested area and all years. Results from this study confirm the robustness of this comprehensive and highly automated procedure for NLCD 2016 operational mapping. Numéro de notice : A2018-537 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.09.006 Date de publication en ligne : 13/09/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.09.006 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91550
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 146 (December 2018) . - pp 108 - 123[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2018131 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2018133 DEP-EXM Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2018132 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Analyse du risque végétation dans les emprises ferroviaires à partir de données LiDAR acquises par drones / Luc Perrin in XYZ, n° 154 (mars - mai 2018)
[article]
Titre : Analyse du risque végétation dans les emprises ferroviaires à partir de données LiDAR acquises par drones Type de document : Article/Communication Auteurs : Luc Perrin, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 15 - 21 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] arbre (flore)
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] télémétrie laser aéroporté
[Termes IGN] voie ferréeRésumé : (Auteur) La gestion du couvert végétal présent dans les emprises ferroviaires se pose comme un enjeu majeur pour SNCF. Les drones offrent une solution efficace de cartographie car ils permettent une grande souplesse d'intervention, sans perturbation du trafic ferroviaire. Ce projet d'étude a pour objectif l'exploitation des données du système LiDAR aérien VUX-1 UAV pour la cartographie des risques liés à la végétation. Les travaux menés ont permis de valider la qualité des données acquises et de préciser les protocoles de captation. Par ailleurs, pour parvenir à la détection de la végétation et des infrastructures, une chaîne de classification a été mise en place et intégrée aux processus. Différents modèles d'analyse de risque végétation ont été alors proposés et étudiés : la perspective d'une individualisation des arbres a enfin été abordée. Sur la base des travaux de ce projet, l'industrialisation et la mise en production de l'analyse des dangers végétation est désormais possible. Numéro de notice : A2018-083 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89453
in XYZ > n° 154 (mars - mai 2018) . - pp 15 - 21[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 112-2018011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Mise en place d’un outil de classification et d’utilisation des données LiDAR pour l’étude du couvert arboré à Florence / Florian Thill (2018)
Titre : Mise en place d’un outil de classification et d’utilisation des données LiDAR pour l’étude du couvert arboré à Florence Type de document : Mémoire Auteurs : Florian Thill, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 41 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e annéeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] arbre urbain
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] détection d'arbres
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] espace vert
[Termes IGN] Florence
[Termes IGN] gestion urbaine
[Termes IGN] Global Mapper
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] surveillance de la végétation
[Termes IGN] visualisation cartographiqueIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) La Commune de Florence a mis en place le site Mapstore2 (http://mapstore2.comune.fi.it) qui permet aux utilisateur de visualiser de nombreuses couches de données grâce à une carte interactive. Ces données sont ajoutées et mises à jour par le Service des Informations Territoriales (SIT), qui se charge également de la maintenance du site. Dans le cadre de la gestion des espaces verts, la Commune de Florence a besoin d’un outil qui permette d’étudier le couvert arboré de la ville. Et ce en utilisant un jeu de données LIDAR prélevées en 2017. Afin de faciliter la mise à jour des données dans les années futures, le traitement des données LIDAR doit être entièrement automatisé. L’idée est de pouvoir non seulement classifier les données d’une année et étudier le couvert arboré pour cette année, mais aussi comparer entre elles deux campagnes de relevé LIDAR, et voir l’évolution du couvert arboré. Note de contenu : Introduction
1- Traitement des données et qualification des résultats
2- Analyse thématique : étude du couvert arboré
3- Discussion
ConclusionNuméro de notice : 21808 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : commune de Florence Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91297 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 21808-01 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
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Mise en place d’un outil de classification...- pdf auteurAdobe Acrobat PDF PermalinkMonitoring surface urban heat island formation in a tropical mountain city using Landsat data (1987–2015) / Ronald C. Estoque in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 133 (November 2017)PermalinkAn information fusion approach for PALSAR data to retrieve soil moisture / Ankita Jain in Geocarto international, vol 32 n° 9 (September 2017)PermalinkA time-series approach to estimating soil moisture from vegetated surfaces using L-band radar backscatter / Jeffrey D. Ouellette in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 6 (June 2017)PermalinkTotal canopy transmittance estimated from small-footprint, full-waveform airborne LiDAR / Milutin Milenković in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 128 (June 2017)PermalinkCaractérisation de la végétation de Rennes Métropole par relevé LiDAR en vue de sa modélisation / Clément Doceul (2017)PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 3. Observation des surfaces continentales par télédétection 1 / Nicolas Baghdadi (2017)PermalinkSpectranomics: Emerging science and conservation opportunities at the interface of biodiversity and remote sensing / Gregory P. Asner in Global ecology and conservation, vol 8 (October 2016)PermalinkUnderstanding the spatial distribution of elephant (Loxodonta africana) poaching incidences in the mid-Zambezi Valley, Zimbabwe using Geographic Information Systems and remote sensing / Mbulisi Sibanda in Geocarto international, Vol 31 n° 9 - 10 (October - November 2016)PermalinkAccuracy assessment of NOAA coastal change analysis program 2006 - 2010 land cover and land cover change data / John W. McCombs in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 9 (September 2016)Permalink