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3D stem modelling in tropical forest: towards improved biomass and biomass change estimates / Sébastien Bauwens (2022)  

Public Titre : 3D stem modelling in tropical forest: towards improved biomass and biomass change estimates Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Sébastien Bauwens, Auteur Editeur : Gembloux [Belgique] : Université de Liège - Gembloux Agro-Bio Tech Année de publication : 2022 Importance : 146 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Dissertation originale présentée en vue de l'obtention du grade de Docteur en Sciences Agronomiques et Ingénierie Biologique Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] biomasse aérienne [Termes IGN] cartographie et localisation simultanées [Termes IGN] Congo [Termes IGN] diamètre à hauteur de poitrine [Termes IGN] dioxyde de carbone [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] écosystème forestier [Termes IGN] forêt tropicale [Termes IGN] hauteur des arbres [Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes) [Termes IGN] lidar mobile [Termes IGN] modèle de croissance végétale [Termes IGN] modèle numérique de terrain [Termes IGN] placette d'échantillonnage [Termes IGN] puits de carbone [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] stéréoscopie [Termes IGN] structure-from-motion [Termes IGN] télémétrie laser terrestre Résumé : (auteur) Tropical forests are the main contributors of CO2 emissions between the biosphere and the atmosphere in the land use sector. The deforestation and degradation of these forests are the main sources of emissions from this sector, which accounts for 15% of the world's CO2 emissions. The monitoring of CO2 emissions and removals from tropical forests requires fine measurements of their trees. These measurements are then used as inputs in allometric model to predict the tree aboveground biomass and thus indirectly their equivalent in CO2. However, a significant proportion of trees in tropical forests show morphological singularities on the stem such as buttresses or other irregularities. The height (HPOM) of the diameter measured (DPOM) is therefore commonly raised above the buttresses to reach a circular part of the stem. The standard of measuring the diameter at breast height (DBH) is then lost. In this context, this thesis aims to improve the monitoring of tropical trees with stem irregularities by using recent three-dimensional (3D) measurement tools and developing a model-based approach to harmonize height measurements of the diameterdo. First, we evaluated the potential of the close-range terrestrial photogrammetric approach (CRTP) to measure irregular shaped stems. The advantage of this 3D approach is its low cost and ease of implementation as it only requires a camera and targets. Following the convincing results of this approach, we studied the quality of the allometric relationship between variables extracted from the stem cross-section at 1.3 m height and above-ground biomass. We found that the equivalent diameter of the basal area at 1.3 m height (DBH') correlates better with aboveground tree biomass and thus its carbon content than does diameter above buttress (DPOM). Therefore, harmonization of HPOM to 1.3 m height should be further studied to improve biomass estimates. Secondly, we investigated the potential of a hand-held mobile lidar scanner (HMLS) to measure in 3D not only one tree at a time but many trees from forest plots with a 15 m radius in Belgian temperate forest. To assess the HMLS, we compared it to 3D measurements made with a more commonly used static terrestrial laser scanning (TLS) and with conventional forest inventory diameter and position measurements. The HMLS has a better 3D spatial coverage of the stems than the TLS and the precision of the stem diameter measurements is also better with the HMLS. Setting up the plot and scanning it from five locations with the TLS takes three times longer than scanning with HMLS. This pioneering work shows us the potential of using HMLS in tropical forests through its speed of execution and its important spatial coverage at the stem level, an important issue for irregular shaped tree stems. Thirdly, we developed and assessed a model-based approach for harmonizing HPOM to correct the bias induced by irregular stems in the aboveground biomass estimates of forest inventory plots. Following the estimation of DBH' using a taper model proposed in our study, we find that conventional aboveground biomass estimates (i.e. with only DPOM), compared to estimates made with DBH', show an increasing divergence with the increase of irregular stems proportion within plots and going up to -15% in our study. These results show the importance of considering HPOM when estimating aboveground biomass in tropical forests, especially in forests with many irregular stems. Estimates of the evolution of plot above-ground biomass over time should also be revised to better consider the biomass growth of irregular shaped tree stems, which has been underestimated until now. Finally, based on the results of this research, we summarize the 3D measurement tools currently available and describe their advantages and disadvantages in the case of irregular stems. Based on available human and technical resources, we also give recommendations on the harmonization method to use in permanent sampling plots to correct the bias induced by irregular stems. Improved monitoring of these tropical trees may provide a better understanding of some of the residual, i.e. unexplained, terrestrial ecosystem CO2 sink currently noted in IPCC reports. Note de contenu : 1- General introduction 2- 3D measurements of irregularly shaped stems 3- 3D stem measurements at the plot level 4- Making tropical forest plots comparable 5- Discussion Numéro de notice : 24037 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences Agronomiques et Ingénierie Biologique : Liège : 2022 DOI : sans En ligne : https://hdl.handle.net/2268/293900 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101855

Analyse des performances de levers LiDAR via l’iPad Pro en vue de la réalisation de plans d’intérieurs et de maquettes numériques de bâtiments / Pauline Chardon (2022)  

Public Titre : Analyse des performances de levers LiDAR via l’iPad Pro en vue de la réalisation de plans d’intérieurs et de maquettes numériques de bâtiments Type de document : Mémoire Auteurs : Pauline Chardon, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2022 Importance : 105 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Mémoire de soutenance de Diplôme d’Ingénieur INSA Spécialité Topographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s) [Termes IGN] carte d'intérieur [Termes IGN] lidar mobile [Termes IGN] maquette numérique [Termes IGN] plan foncier [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] télémètre laser terrestre Index. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) Depuis 2020, Apple intègre désormais un capteur LiDAR dans ses smartphones et tablettes les plus récents. À l’origine dédiée à la réalité augmentée, son utilisation pour les relevés métriques présente aujourd’hui un intérêt croissant. Devant ce constat, la société FUTURMAP a fait le choix de mener une étude approfondie sur le sujet, en collaboration avec un grand groupe spécialisé dans le diagnostic immobilier. L’objectif de ce PFE est donc de mettre en place une nouvelle méthode d’acquisition basée sur les technologies LiDAR mobiles, dans le but d’établir un plan d’intérieur ou une maquette numérique 3D. Dans cette étude, nous avons ainsi approfondi la connaissance de ce système de numérisation afin de déterminer un processus de captation fiable des données. Plusieurs éléments ont été étudiés à la suite d’une série de tests afin de déterminer les limites et les contraintes de ce nouveau dispositif. Note de contenu : Introduction 1- Etat de l'art 2- Mise en place d’un processus d’acquisition via l’iPad Pro 3- Application du processus : génération du plan Conclusion générale et perspectives Numéro de notice : 24091 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : FUTURMAP (Lyon) En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4830/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102561

Developing the potential of airborne lidar systems for the sustainable management of forests / Karun Dayal (2022)    

Public Titre : Developing the potential of airborne lidar systems for the sustainable management of forests : accounting for and managing the impacts of lidar scan angle on ABA model predictions of forest attributes Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Karun Dayal, Auteur ; Sylvie Durrieu, Directeur de thèse ; Marc Bouvier, Directeur de thèse Editeur : Paris, Nancy, ... : AgroParisTech Année de publication : 2022 Note générale : Bibliographie Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l’Institut national des sciences et industries du vivant et de l'environnement - AgroParisTech, Spécialité Géomatique Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s) [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] angle de visée [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] forêt alpestre [Termes IGN] forêt ripicole [Termes IGN] gestion durable [Termes IGN] inventaire forestier national (données France) [Termes IGN] jeu de données localisées [Termes IGN] ligne de visée [Termes IGN] modèle numérique de surface de la canopée [Termes IGN] peuplement forestier [Termes IGN] précision géométrique (imagerie) [Termes IGN] prédiction [Termes IGN] réseau neuronal artificiel [Termes IGN] télémètre laser à balayage [Termes IGN] télémètre laser aéroporté Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) L’information mesurée par Lidar aéroporté dépend de la végétation observée et de la géométrie de l'acquisition lidar, elle-même fonction des paramètres d'acquisition et des propriétés du terrain. Cette thèse vise à comprendre la relation entre la géométrie d'acquisition du lidar et les prédictions d'attributs forestiers en se focalisant sur l'évaluation et la gestion des impacts de l'angle de balayage du lidar sur les métriques lidar et les modèles construits à l’échelle du peuplement (i.e. approches surfaciques ou ABA). Quatre types de forêts différents ont été étudiés, dont trois types de forêts (feuillus, conifères et mixtes) en terrain montagneux et un type de forêt (ripisylve) en terrain relativement plat . La thèse est divisée en trois parties. La première partie évalue l'effet de l'angle de balayage du lidar sur les mesures lidar couramment utilisées dans les prédictions de type ABA. On a ainsi montré que les différentes métriques lidar ne sont pas impactées de la même façon par des changements d'angle de balayage. La deuxième partie de l'étude s’intéresse aux conséquences sur la qualité des modèles de l’introduction dans ces modèles de métriques lidar présentant des sensibilités différentes à l'angle de balayage. Un modèle basé sur un jeu de métriques Lidar prédéfinies, plus ou moins sensibles aux angles de balayage, est utilisé.Les jeux de données lidar existants sont ré-échantillonnés selon les lignes de vol pour 1) simuler des acquisitions lidar avec différentes configurations de balayage, 2) construire des modèles pour une série de configurations de balayage différentes, et 3) comparer la qualité des estimations qui résultent de chaque configuration d’acquisition. Ces comparaisons montrent que l’introduction de métriques sensibles à l’angle de balayage diminue la robustesse des modèles. De plus, la variation de la précision des modèles ABA s’est révélée être plus élevée pour les jeux de données composés de nuages de points acquis depuis une seule ligne de vol que pour ceux composés de nuages de points obtenus en combinant les mesures de plusieurs lignes de vol.Nous avons aussi tenté de normaliser les métriques lidar en utilisant des méthodes de voxellisation pour limiter les impacts des changements d’angles de balayage. Les métriques issues des données voxellisées contribuent à augmenter la précision des prédictions ou à augmenter leur justesse, ou, dans certains cas, les deux en même temps. Dans la dernière partie de l'étude, les propriétés du terrain (topographie) et les paramètres d'acquisition sont explicitement pris en compte dans les modèles. Comme les interactions entre les paramètres d'acquisition lidar, le terrain et les propriétés de la végétation peuvent être complexes, un réseau de neurone (perceptron multicouche) est utilisé pour modéliser les relations entre les attributs forestiers et les métriques lidar en tenant compte de ces interactions entre métriques lidar et géométrie d'acquisition. Cela a permis d'améliorer significativement les prédictions ABA. Note de contenu : Chapter 1: Introduction 1.1 Sustainable Forest Management 1.2 The role of remote sensing in enhancing forest inventory 1.3 Enhanced forest inventory with lidar 1.4 Understanding the role of lidar scan angle in forestry applications 1.5 Research questions and objectives 1.6 Overview of the thesis Chapter 2: Scan angle impact on lidar-derived metrics used in ABA models for prediction of forest stand characteristics: a grid based analysis 2.1 Introduction 2.2 Materials 2.3 Methods 2.4 Results 2.5 Discussion 2.6 Conclusions 2.7 Acknowledgement Chapter 3: An investigation into lidar scan angle impacts on stand attribute predictions in different forest environments 3.1 Introduction 3.2 Materials and methods 3.3 Results 3.5 Conclusion 3.6 Acknowledgements Chapter 4: Improving ABA models for forest attribute prediction using neural networks by considering effects of terrain and scan angles on 3D lidar point clouds 4.1 Introduction 4.2 Materials and methods 4.3 Results 4.4 Discussion 4.5 Conclusion Chapter 5: Conclusion 5.1 Synthesis of the thesis 5.2 Limitations and Perspectives Numéro de notice : 26957 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géomatique : Université Paris-Saclay : 2022 Organisme de stage : UMR TETIS - Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 24/01/2023 En ligne : https://pastel.archives-ouvertes.fr/tel-03954492/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102527

Global canopy height regression and uncertainty estimation from GEDI LIDAR waveforms with deep ensembles / Nico Lang in Remote sensing of environment, vol 268 (January 2022)  

Public [article]  inRemote sensing of environment > vol 268 (January 2022) . - n* 112760 Titre : Global canopy height regression and uncertainty estimation from GEDI LIDAR waveforms with deep ensembles Type de document : Article/Communication Auteurs : Nico Lang, Auteur ; Nicolai Kalischek, Auteur ; John Armston, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n* 112760 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] biomasse aérienne [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] estimation bayesienne [Termes IGN] forme d'onde [Termes IGN] Global Ecosystem Dynamics Investigation lidar [Termes IGN] modèle numérique de surface de la canopée [Termes IGN] semis de points Résumé : (auteur) NASA's Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) is a key climate mission whose goal is to advance our understanding of the role of forests in the global carbon cycle. While GEDI is the first space-based LIDAR explicitly optimized to measure vertical forest structure predictive of aboveground biomass, the accurate interpretation of this vast amount of waveform data across the broad range of observational and environmental conditions is challenging. Here, we present a novel supervised machine learning approach to interpret GEDI waveforms and regress canopy top height globally. We propose a probabilistic deep learning approach based on an ensemble of deep convolutional neural networks (CNN) to avoid the explicit modelling of unknown effects, such as atmospheric noise. The model learns to extract robust features that generalize to unseen geographical regions and, in addition, yields reliable estimates of predictive uncertainty. Ultimately, the global canopy top height estimates produced by our model have an expected RMSE of 2.7 m with low bias. Numéro de notice : A2022-086 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.rse.2021.112760 Date de publication en ligne : 03/11/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112760 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99495 [article]

High-resolution canopy height map in the Landes forest (France) based on GEDI, Sentinel-1, and Sentinel-2 data with a deep learning approach / Martin Schwartz (2022)  

Public Titre : High-resolution canopy height map in the Landes forest (France) based on GEDI, Sentinel-1, and Sentinel-2 data with a deep learning approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Martin Schwartz, Auteur ; Philippe Ciais, Auteur ; Catherine Ottle, Auteur ; Aurélien de Truchis, Auteur ; Cédric Vega , Auteur ; Ibrahim Fayad, Auteur ; Martin Brandt, Auteur ; Rasmus Fensholt, Auteur ; Nicolas Baghdadi, Auteur ; François Morneau , Auteur ; David Morin, Auteur ; Dominique Guyon, Auteur ; Sylvia Dayau, Auteur ; Jean-Pierre Wigneron, Auteur Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] forêt [Termes IGN] Global Ecosystem Dynamics Investigation lidar [Termes IGN] hauteur des arbres [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] image Sentinel-SAR [Termes IGN] Landes de Gascogne [Termes IGN] Pinophyta Résumé : (auteur) In intensively managed forests in Europe, where forests are divided into stands of small size and may show heterogeneity within stands, a high spatial resolution (10 - 20 meters) is arguably needed to capture the differences in canopy height. In this work, we developed a deep learning model based on multi-stream remote sensing measurements to create a high-resolution canopy height map over the "Landes de Gascogne" forest in France, a large maritime pine plantation of 13,000 km2 with flat terrain and intensive management. This area is characterized by even-aged and mono-specific stands, of a typical length of a few hundred meters, harvested every 35 to 50 years. Our deep learning U-Net model uses multi-band images from Sentinel-1 and Sentinel-2 with composite time averages as input to predict tree height derived from GEDI waveforms. The evaluation is performed with external validation data from forest inventory plots and a stereo 3D reconstruction model based on Skysat imagery available at specific locations. We trained seven different U-net models based on a combination of Sentinel-1 and Sentinel-2 bands to evaluate the importance of each instrument in the dominant height retrieval. The model outputs allow us to generate a 10 m resolution canopy height map of the whole "Landes de Gascogne" forest area for 2020 with a mean absolute error of 2.02 m on the Test dataset. The best predictions were obtained using all available satellite layers from Sentinel-1 and Sentinel-2 but using only one satellite source also provided good predictions. For all validation datasets in coniferous forests, our model showed better metrics than previous canopy height models available in the same region. Numéro de notice : P2022- Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2020- ) Thématique : FORET Nature : Preprint nature-HAL : Préprint DOI : 10.48550/arXiv.2212.10265 Date de publication en ligne : 20/12/2022 En ligne : https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.10265 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102850

Recursive Gauss-Helmert model with equality constraints applied to the efficient system calibration of a 3D laser scanner / Sören Vogel in Journal of applied geodesy, vol 16 n° 1 (January 2022)  

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Application of a hand-held LiDAR scanner for the urban cadastral detail survey in digitized cadastral area of Taiwan urban city / Shih-Hong Chio in Remote sensing, vol 13 n° 24 (December-2 2021)  

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Atelier LiDAR mobile & aéroporté / Pierre Assali in XYZ, n° 169 (décembre 2021)

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Utility-pole detection based on interwoven column generation from terrestrial mobile Laser scanner data / Siamak Talebi Nahr in Photogrammetric record, Vol 36 n° 176 (December 2021)  

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A CNN-based approach for the estimation of canopy heights and wood volume from GEDI waveforms / Ibrahim Fayad in Remote sensing of environment, vol 265 (November 2021)  

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Footprint size design of large-footprint full-waveform LiDAR for forest and topography applications: A theoretical study / Xuebo Yang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 11 (November 2021)  

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La campagne Caddiwa dans la région des îles du Cap-Vert / Cyrille Flamant in La Météorologie, n° 115 (2021)  

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Least squares adjustment with a rank-deficient weight matrix and Its applicability to image/Lidar data processing / Radhika Ravi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 10 (October 2021)  

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Double adaptive intensity-threshold method for uneven Lidar data to extract road markings / Chengming Ye in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 9 (September 2021)  

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Deformation analysis of a reference wall towards the uncertainty investigation of terrestrial laser scanners / Berit Schmitz in Journal of applied geodesy, vol 15 n° 3 (July 2021)  

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