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Termes IGN > foresterie > sylviculture > typologie des stations forestières > forêt tropicale
forêt tropicaleSynonyme(s)forêt ombrophileVoir aussi |
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Monitoring forest cover loss using multiple data streams, a case study of a tropical dry forest in Bolivia / Loïc Paul Dutrieux in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 107 (September 2015)
[article]
Titre : Monitoring forest cover loss using multiple data streams, a case study of a tropical dry forest in Bolivia Type de document : Article/Communication Auteurs : Loïc Paul Dutrieux, Auteur ; Jan Verbesselt, Auteur ; Lammert Kooistra, Auteur ; Martin Herold, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 112 - 125 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Bolivie
[Termes IGN] déboisement
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] sécheresse
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] variabilitéRésumé : (auteur) Automatically detecting forest disturbances as they occur can be extremely challenging for certain types of environments, particularly those presenting strong natural variations. Here, we use a generic structural break detection framework (BFAST) to improve the monitoring of forest cover loss by combining multiple data streams. Forest change monitoring is performed using Landsat data in combination with MODIS or rainfall data to further improve the modelling and monitoring. We tested the use of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) with varying spatial aggregation window sizes as well as a rainfall derived index as external regressors. The method was evaluated on a dry tropical forest area in lowland Bolivia where forest cover loss is known to occur, and we validated the results against a set of ground truth samples manually interpreted using the TimeSync environment. We found that the addition of an external regressor allows to take advantage of the difference in spatial extent between human induced and naturally induced variations and only detect the processes of interest. Of all configurations, we found the 13 by 13 km MODIS NDVI window to be the most successful, with an overall accuracy of 87%. Compared with a single pixel approach, the proposed method produced better time-series model fits resulting in increases of overall accuracy (from 82% to 87%), and decrease in omission and commission errors (from 33% to 24% and from 3% to 0% respectively). The presented approach seems particularly relevant for areas with high inter-annual natural variability, such as forests regularly experiencing exceptional drought events. Numéro de notice : A2015-726 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2015.03.015 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2015.03.015 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=78378
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 107 (September 2015) . - pp 112 - 125[article]Aboveground-biomass estimation of a complex tropical forest in India using Lidar / Cédric Vega in Remote sensing, vol 7 n° 8 (August 2015)
[article]
Titre : Aboveground-biomass estimation of a complex tropical forest in India using Lidar Type de document : Article/Communication Auteurs : Cédric Vega , Auteur ; Udayalakshmi Vepakomma, Auteur ; Jules Morel, Auteur ; Jean-Luc Bader, Auteur ; Gopalakrishnan Rajashekar, Auteur ; Chandra Shekhar Jha, Auteur ; Jérôme Ferêt, Auteur ; Christophe Proisy, Auteur ; Raphaël Pélissier, Auteur ; Vinay Kumar Dadhwal, Auteur Année de publication : 2015 Projets : 3-projet - voir note / Article en page(s) : pp 10607 - 10625 Note générale : bibliographie
The research has been supported by IFPCAR (Indo-French Promotion Center for Advanced Research) through the joint project number 4509-1 “Controlling for Uncertainty in Assessment of Forest Aboveground Biomass in the Western Ghats of India”between UMR AMAP, Montpellier and the National Remote Sensing Centre, Hyderabad. The authors also greatly acknowledge the French Institute of Pondicherry (IFP) for its financial support to Udayalakshmi Vepakomma for visiting IFPand for providing field control data from its long term monitoring plot in Uppangala.Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] Ghats occidentaux
[Termes IGN] Inde
[Termes IGN] pente
[Termes IGN] profil en travers
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] structure d'un peuplement forestier
[Termes IGN] volume en boisRésumé : (auteur) Light Detection and Ranging (Lidar) is a state of the art technology to assess forest aboveground biomass (AGB). To date, methods developed to relate Lidar metrics with forest parameters were built upon the vertical component of the data. In multi-layered tropical forests, signal penetration might be restricted, limiting the efficiency of these methods. A potential way for improving AGB models in such forests would be to combine traditional approaches by descriptors of the horizontal canopy structure. We assessed the capability and complementarity of three recently proposed methods for assessing AGB at the plot level using point distributional approach (DM), canopy volume profile approach (CVP), 2D canopy grain approach (FOTO), and further evaluated the potential of a topographical complexity index (TCI) to explain part of the variability of AGB with slope. This research has been conducted in a mountainous wet evergreen tropical forest of Western Ghats in India. AGB biomass models were developed using a best subset regression approach, and model performance was assessed through cross-validation. Results demonstrated that the variability in AGB could be efficiently captured when variables describing both the vertical (DM or CVP) and horizontal (FOTO) structure were combined. Integrating FOTO metrics with those of either DM or CVP decreased the root mean squared error of the models by 4.42% and 6.01%, respectively. These results are of high interest for AGB mapping in the tropics and could significantly contribute to the REDD+ program. Model quality could be further enhanced by improving the robustness of field-based biomass models and influence of topography on area-based Lidar descriptors of the forest structure. Numéro de notice : A2015--081 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2012-2019) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/rs70810607 Date de publication en ligne : 18/08/2015 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs70810607 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84559
in Remote sensing > vol 7 n° 8 (August 2015) . - pp 10607 - 10625[article]Documents numériques
en open access
Aboveground-biomass estimation ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Understanding the effects of ALS pulse density for metric retrieval across diverse forest types / Phil Wilkes in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 81 n° 8 (August 2015)
[article]
Titre : Understanding the effects of ALS pulse density for metric retrieval across diverse forest types Type de document : Article/Communication Auteurs : Phil Wilkes, Auteur ; Simon D. Jones, Auteur ; Lola Suarez, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 625 - 635 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] acquisition de données
[Termes IGN] densité des points
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] hauteur des arbres
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] impulsion laser
[Termes IGN] indicateur de gestion forestière durable
[Termes IGN] rétrodiffusion
[Termes IGN] savane
[Termes IGN] télémétrie laser aéroportéRésumé : (auteur) Pulse density, the number of laser pulses that intercept a surface per unit area, is a key consideration when acquiring an Airborne Laser Scanning (ALS) dataset. This study compares area-based vegetation structure metrics derived from multireturn ALS simulated at six pulse densities (0.05 to 4 pl m-2) across a range of forest types: from savannah woodlands to dense rainforests. Results suggest that accurate measurement of structure metrics (canopy height, canopy cover, and vertical canopy structure) can be achieved with a pulse density of 0.5 pl m-2 across all forest types when compared to a dataset of 10 pl m-2. For pulse densities Numéro de notice : A2015-981 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.81.8.625 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.81.8.625 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80252
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 81 n° 8 (August 2015) . - pp 625 - 635[article]BRDF-corrected vegetation indices confirm seasonal pattern in greening of French Guiana's forests / Emil A. Cherrington in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 211 - 212 (juillet - décembre 2015)
[article]
Titre : BRDF-corrected vegetation indices confirm seasonal pattern in greening of French Guiana's forests Type de document : Article/Communication Auteurs : Emil A. Cherrington, Auteur ; Grégoire Vincent, Auteur ; Daniel Sabatier, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 3 - 9 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] distribution du coefficient de réflexion bidirectionnelle BRDF
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] Guyane (département français)
[Termes IGN] image SPOT-Végétation
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] phénologie
[Termes IGN] surveillance forestière
[Termes IGN] variation saisonnièreRésumé : (auteur) Remote sensing is a useful tool set for monitoring changes in forest ecosystems, particularly remote and otherwise inaccessible tracts of tropical forest. To revisit findings of earlier satellite-based studies of phenological variation in Amazonian forests, the current study focused on the variation of vegetation indices (Vis) of French Guiana. Specifically, 12 years of VI data which had been treated for bi-directional effects were extracted from the archives of 2 particular satellite sensors: the SPOT VEGETATION instrument, and MODIS (the MODerate resolution Imaging Spectroradiometer). At the scale of the entire territory of French Guiana, as well as at 4 sites across the territory, VI data displayed strong seasonal patterns, with the dry season months having significantly higher VI estimates than the wet season months. As Vls are considered proxies for photosynthetic activity, those seasonal variations would seem to indicate leaf-Flushing across French Guiana's forests during the dry season months of September to October. Numéro de notice : A2015-900 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.52638/rfpt.2015.536 Date de publication en ligne : 30/12/2020 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2015.536 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79555
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 211 - 212 (juillet - décembre 2015) . - pp 3 - 9[article]Estimation de la déforestation des forêts humides à Madagascar utilisant une classification multidate d'images Landsat entre 2005, 2010 et 2013 / F.A. Rakotomala in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 211 - 212 (juillet - décembre 2015)
[article]
Titre : Estimation de la déforestation des forêts humides à Madagascar utilisant une classification multidate d'images Landsat entre 2005, 2010 et 2013 Type de document : Article/Communication Auteurs : F.A. Rakotomala, Auteur ; J. C. Rabenandrasana, Auteur ; J. E. Andriambahiny, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 11 - 24 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] déboisement
[Termes IGN] dynamique spatiale
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] image SPOT
[Termes IGN] Madagascar
[Termes IGN] photo-interprétation assistée par ordinateurRésumé : (auteur) La spatialisation de la dynamique forestière est essentielle à l'estimation des niveaux d'émissions de gaz à effet de serre dans les forêts affectés par la déforestation. L'objectif de cette étude était d'estimer le niveau de la déforestation et de mieux comprendre la dynamique des forêts humides de l'Est de Madagascar entre 2005-2010-2013. Une approche de classification supervisée d'images Landsat multidates utilisant l'algorithme Random Forest a été utilisée. Une carte complète de l'évolution du couvert forestier à 30 mètres de résolution spatiale a été produite sur 20,5 millions d'hectares. Le résultat a été validé par photo-interprétation de près de 11 000 points à partir d'un échantillonnage de points régulier et sur la base d'images satellites SPOT et Landsat pour la période 2010-2013. La précision globale de la carte de la déforestation ainsi produite a été évaluée à environ 90%. La superficie des forêts humides de l'Est de Madagascar a ainsi été estimée à 4,5 millions d'hectares en 2005, 4,4 millions d'hectares en 2010 et 4,3 millions d'hectares en 2013. Le taux de déforestation annuel a augmenté de 0,5%. à 0,9% entre les deux périodes étudiées. Cette étude permet d'envisager le développement d'une démarche de suivi de l'état des forêts fiable, à moindre coût et reproductible dans le temps. Numéro de notice : A2015-901 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article DOI : 10.52638/rfpt.2015.537 Date de publication en ligne : 30/12/2020 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2015.537 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79556
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 211 - 212 (juillet - décembre 2015) . - pp 11 - 24[article]Use of Landsat and Corona data for mapping forest cover change from the mid-1960s to 2000s: Case studies from the Eastern United States and Central Brazil / Dan-Xia Song in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 103 (May 2015)PermalinkCapabilities of BIOMASS tomography for investigating tropical forests / Ho Tong Minh Dinh in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 2 (February 2015)PermalinkMultibaseline polarimetric synthetic aperture radar tomography of forested areas using wavelet-based distribution compressive sensing / Lei Liang in Journal of applied remote sensing, vol 9 (2015)PermalinkExterior orientation of hyperspectral frame images collected with UAV for forest applications / Adilson Berveglieri (2015)PermalinkPrédire la structure des forêts tropicales humides calédoniennes : analyse texturale de la canopée sur des images Pléiades / Elodie Blanchard in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 209 (Janvier 2015)PermalinkTropical forest structure characterization using airborne lidar data: an individual tree level approach / António Ferraz (dec 2015)PermalinkRemote sensing of forest degradation in Southeast Asia—Aiming for a regional view through 5–30 m satellite data / Jukka Miettinen in Global ecology and conservation, vol 2 (December 2014)PermalinkTropical forest change monitoring / David Belton in GEO: Geoconnexion international, vol 13 n° 8 (september 2014)PermalinkHyperspectral data dimensionality reduction and the impact of multi-seasonal Hyperion EO-1 imagery on classification accuracies of tropical forest species / Manjit Saini in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 8 (August 2014)PermalinkAbove ground biomass estimation in an African tropical forest with lidar and hyperspectral data / Gaia Vaglio Laurin in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 89 (March 2014)Permalink