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Termes IGN > géomatique > données localisées > données localisées numériques > données laser > données lidar
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Gaining insight into the allometric scaling of trees by utilizing 3d reconstructed tree models - a SimpleForest study / Jan Hackenberg (2022)
Titre : Gaining insight into the allometric scaling of trees by utilizing 3d reconstructed tree models - a SimpleForest study Type de document : Article/Communication Auteurs : Jan Hackenberg , Auteur ; Mathias I. Disney, Auteur ; Jean-Daniel Bontemps , Auteur Editeur : BioRxiv Année de publication : 2022 Projets : 1-Pas de projet / Importance : 18 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] données allométriques
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] modèle de croissance végétale
[Termes IGN] modélisation de la forêt
[Termes IGN] volume en bois
[Vedettes matières IGN] ForesterieRésumé : (auteur) Forestry utilizes volume predictor functions utilizing as input the diameter at breast height. Some of those functions take the power form Y = a ∗ Xb. In fact this function is fundamental for the biology field of allometric scaling theories founded round about a century ago. The theory describes the relationships between organs/body parts and the complete body of organisms.
With digital methods we can generate 3d forest point clouds non destructively in short time frames. SimpleForest is one free available tool which generates fully automated ground and tree models from high resoluted forest plots. Generated topological ordered cylinder models are called commonly QSMs.
We use SimpleForest QSMs an build a function which estimates the total supported wood volume at any given point of the tree. As input we use the supported soft wood volume for those query points. Instead of measuring directly the soft wood volume we use as a proxy the number of supported twigs. We argue with the pipe model theory for the correctness of the proxy.
We can use the named relationship to also filter our QSMs made of an open data set of tree clouds. The filter corrects overestimated radii. And we compare the corrected QSM volume against the harvested reference data for 66 felled trees. We also found QSM data of TreeQSM, a competitive and broadly accepted QSM modeling tool. Our RMSE was less than 40% of the tree QSM RMSE. And for other error measures, the r2adj. and the CCC, the relative improvement looked even better with 27% and 21% respectively.
We consider this manuscript as highly impactful because of the magnitude of quality improvement we do. The relation between soft volume and total volume distributions seems to be really strong and tree data can easily also be used as example data for the generic field of allometric scaling.Numéro de notice : P2022-008 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2020- ) Thématique : FORET/MATHEMATIQUE Nature : Preprint nature-HAL : Préprint DOI : 10.1101/2022.05.05.490069 Date de publication en ligne : 05/05/2022 En ligne : https://doi.org/10.1101/2022.05.05.490069 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101945 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)
[article]
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 pointsRésumé : (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
in Remote sensing of environment > vol 268 (January 2022) . - n* 112760[article]Modalités et rythmes d'évolution des falaises des Vaches Noires (Normandie, France) : caractérisation et quantification des dynamiques hydrogravitaires par approches multi-scalaires / Thomas Roulland (2022)
Titre : Modalités et rythmes d'évolution des falaises des Vaches Noires (Normandie, France) : caractérisation et quantification des dynamiques hydrogravitaires par approches multi-scalaires Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Thomas Roulland, Auteur ; Olivier Maquaire, Directeur de thèse ; Stéphane Costa, Directeur de thèse Editeur : Caen [France] : Université de Caen Normandie Année de publication : 2022 Importance : 357 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le diplôme de Doctorat, préparée au sein de l'Université de Caen Normandie, spécialité GéographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] Calvados (14)
[Termes IGN] carte géomorphologique
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] érosion hydrique
[Termes IGN] falaise
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] mouvement de terrain
[Termes IGN] structure-from-motion
[Termes IGN] trait de côteIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Parmi les côtes rocheuses sédimentaires à recul rapide du littoral normand, les falaises des Vaches Noires constituent un secteur original à la morphologie de badlands, affecté par des processus hydrogravitaires de diverses natures (coulées de boue, glissements de terrain, chutes de blocs calcaires et crayeux, ravinement, …) emboités dans le temps et dans l’espace. Ce travail de thèse vise à améliorer les connaissances sur le fonctionnement et les modalités d’évolution passée et présente des falaises des Vaches Noires. En cela, l’étude a porté sur la caractérisation et la formalisation des relais des processus hydrogravitaires, sur la détermination des modalités et vitesses/rythmes d’évolution des différents compartiments des falaises, puis sur la définition des forçages hydro-météo-marins responsables du déclenchement. Par approche systémique, une analyse multi-méthodes a été mise en place en emboitant les échelles spatiales et temporelles (1) de la plus globale (sur l’intégralité du linéaire côtier) à des pas de temps historiques (1759 et 2016), mais également récents (1947/1955 et 2016) en comparant divers documents géo-spatiaux et d’archives afin d’analyser les dynamiques de mobilité de trois marqueurs morphologiques (escarpement principal, escarpement secondaire, escarpement basal), puis d’élaborer un inventaire des mouvements de terrain couplé à une analyse diachronique de l’occupation du sol pour formaliser les trajectoires d’évolution des falaises sur la base de cartes morphodynamiques ; (2) à la plus locale (comprenant une bande de 200 m correspondant à un site SNO DYNALIT entre 2014 et 2019) afin de suivre les déformations et déplacements de surface par scanner laser terrestre (TLS), photogrammétrie « structure from motion » (SfM), et suivi en continu à l’aide de capteurs GNSS Géocube à des pas de temps pluriannuels, saisonniers et journaliers. Note de contenu : Introduction générale
1- Contexte morpho-structural et processus hydrogravitaires des falaises des Vaches Noires
2- Les facteurs de déclenchement des mouvements gravitaires : les conditions météo-marines et hydrogéologiques
3- Analyse des vitesses d’évolution à échelle historique (257 ans) et récente (69 ans)
4- État d’activité et trajectoire d’évolution des versants à échelle récente (1955 – 2016) : mobilisation de la cartographie morphodynamique
5- Quantification des dynamiques hydrogravitaires saisonnières des ravines par suivi TLS
6- Analyse des dynamiques hydrogravitaires par la photogrammétrie « SfM » terrestre
7- Les cinématiques de versant à échelle journalière et détermination de seuils de déclenchement
Conclusion généraleNuméro de notice : 24075 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géographie : Caen : 2022 Organisme de stage : IDEES DOI : sans En ligne : https://theses.hal.science/tel-03827251 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102198 Monitoring forest-savanna dynamics in the Guineo-Congolian transition area of the centre region of Cameroon / Le Bienfaiteur Sagang Takougoum (2022)
Titre : Monitoring forest-savanna dynamics in the Guineo-Congolian transition area of the centre region of Cameroon Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Le Bienfaiteur Sagang Takougoum, Auteur ; Bonaventure Sonké, Directeur de thèse ; Nicolas Barbier, Directeur de thèse Editeur : Yaoundé : Université de Yaoundé Année de publication : 2022 Importance : 166 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Yaoundé 1, Spécialité Botanique-EcologieLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] Cameroun
[Termes IGN] carte d'utilisation du sol
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] dynamique de la végétation
[Termes IGN] écotone
[Termes IGN] flore locale
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] Google Earth Engine
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] image SPOT 7
[Termes IGN] incendie de forêt
[Termes IGN] modèle statistique
[Termes IGN] savane
[Termes IGN] surveillance forestièreIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Understanding the effects of global change (combining anthropic and climatic pressures) on biome distribution needs innovative approaches allowing to address the large spatial scales involved and the scarcity of available ground data. Characterizing vegetation dynamics at landscape to regional scale requires both a high level of spatial detail (resolution), generally obtained through precise field measurements, and a sufficient coverage of the land surface (extent) provided by satellite images. The difficulty usually lies between these two scales as both signal saturation from satellite data and ground sampling limitations contribute to inaccurate extrapolations. Airborne laser scanning (ALS) data has revolutionized the trade-off between spatial detail and landscape coverage as it gives accurate information of the vegetation’s structure over large areas which can be used to calibrate satellite data. Also recent satellite data of improved spectral and spatial resolutions (Sentinel 2) allow for detailed characterizations of compositional gradients in the vegetation, notably in terms of the abundance of broad functional/optical plant types. Another major obstacle comes from the lack of a temporal perspective on dynamics and disturbances. Growing satellite imagery archives over several decades (45 years; Landsat) and available computing facilities such as Google Earth Engine (GEE) provide new possibilities to track long term successional trajectories and detect significant disturbances (i.e. fire) at a fine spatial detail (30m) and relate them to the current structure and composition of the vegetation. With these game changing tools our objective was to track long-term dynamics of forest-savanna ecotone in the Guineo-Congolian transition area of the Central Region of Cameroon with induced changes in the vegetatio structure and composition within two contrasted scenarios of anthropogenic pressures: 1) the Nachtigal area which is targeted for the dam construction and subject to intense agricultural activities and 2) the Mpem et Djim National Park (MDNP) which has no management plan. The maximum likelihood classification of the Spot 6/7 image aided with the information from the canopy height derived from ALS data discriminated the vegetation types within the Nachtigal area with good accuracy (96.5%). Using field plots data in upscaling aboveground biomass (AGB) form field plots estimates to the satellite estimates with model-based approaches lead to a systematic overestimation in AGB density estimates and a root mean squared prediction error (RMSPE) of up to 65 Mg.ha−1 (90%), whereas calibration with ALS data (AGBALS) lead to low bias and a drop of ~30% in RMSPE (down to 43 Mg.ha−1, 58%) with little effect of the satellite sensor used. However, these results also confirm that, whatever the spectral indices used and attention paid to sensor quality and pre-processing, the signal is not sufficient to warrant accurate pixel wise predictions, because of large relative RMSPE, especially above (200–250 Mg.ha−1). The design-based approach, for which average AGB density values were attributed to mapped land cover classes, proved to be a simple and reliable alternative (for landscape to region level estimations), when trained with dense ALS samples. AGB and species diversity measured within 74 field inventory plots (distributed along a savanna to forest successional gradient) were higher for the vegetation located in the MDNP compared to their pairs in the Nachtigal area. The automated unsupervised long-term (45 years) land cover change monitoring from Landsat image archives based on GEE captured a consistent and regular pattern of forest progression into savanna at an average rate of 1% (ca. 6 km².year-1). No fire occurrence was captured for savanna that transited to forest within five years of monitoring. Distinct assemblages of spectral species are apparent in forest vegetation which is consistent with the age of transition. As forest gets older AGBALS recovers at a rate of 4.3 Mg.ha-1.year-1 in young forest stands ( Note de contenu : Chapter 1. Generalities
1.1 Introduction
1.2 Literature Review
Chapter 2. Material And Methods
2.1 Material
2.2 Methods
Chapter 3. Results And Discussion
3.1 Results
3.2 Discussion
Chapter 4. Conclusion And Perspectives
4.1 Conclusion
4.2 PerspectivesNuméro de notice : 26820 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET/IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : Thèse de doctorat : Botanique-Ecologie : Yaoundé : 2022 Organisme de stage : Institut de Recherche pour le Développement IRD nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 13/04/2022 En ligne : https://hal.inrae.fr/tel-03528875/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100465
Titre : Monocular depth estimation in forest environments Type de document : Article/Communication Auteurs : Hristina Hristova, Auteur ; Meinrad Abegg, Auteur ; Christoph Fischer, Auteur ; Nataliia Rehush, Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2022 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B2 Conférence : ISPRS 2022, Commission 2, 24th ISPRS international congress, Imaging today, foreseeing tomorrow 06/06/2022 11/06/2022 Nice France OA ISPRS Archives Importance : pp 1017 - 1023 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] image isolée
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] profondeur
[Termes IGN] vision monoculaireRésumé : (auteur) Depth estimation from a single image is a challenging task, especially inside the highly structured forest environment. In this paper, we propose a supervised deep learning model for monocular depth estimation based on forest imagery. We train our model on a new data set of forest RGB-D images that we collected using a terrestrial laser scanner. Alongside the input RGB image, our model uses a sparse depth channel as input to recover the dense depth information. The prediction accuracy of our model is significantly higher than that of state-of-the-art methods when applied in the context of forest depth estimation. Our model brings the RMSE down to 2.1 m, compared to 4 m and above for reference methods. Numéro de notice : C2022-022 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2022-1017-2022 Date de publication en ligne : 30/05/2022 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2022-1017-2022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100848 PermalinkPermalinkPhotogrammetric point clouds: quality assessment, filtering, and change detection / Zhenchao Zhang (2022)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkRobust approach for urban road surface extraction using mobile laser scanning 3D point clouds / Abdul Nurunnabi (2022)PermalinkThree-dimensional simulations of rockfalls in Ischia, Southern Italy, and preliminary susceptibility zonation / Massimiliano Alvioli in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)PermalinkTowards sustainable forestry: Using a spatial Bayesian belief network to quantify trade-offs among forest-related ecosystem services / Catherine Frizzle in Journal of Environmental Management, vol 301 ([01/01/2022])PermalinkApplication 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)Permalink