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Titre : European Forest Accounts - Années 2014-2015 : Rapport d’étude Type de document : Rapport Auteurs : Benjamin Piton , Auteur ; Alexandra Niedzwiedz, Auteur Editeur : Paris : Ministère de la Transition écologique et solidaire MTES Année de publication : 2018 Importance : 69 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Convention MEDDE/SOeS-LEF-IGN-MAAF/SSP 2017 Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] biomasse forestière
[Termes IGN] bois énergie
[Termes IGN] bois sur pied
[Termes IGN] filière bois - forêt
[Termes IGN] puits de carbone
[Termes IGN] ressources forestières
[Termes IGN] volume en bois
[Vedettes matières IGN] Economie forestièreRésumé : (auteur) AgroParisTech, représenté par le Laboratoire d’Economie Forestière (LEF) devenu le Bureau d’Economie Théorique et Appliquée (BETA) au 1er janvier 2018, réalise en collaboration avec l’IGN (institut national de l’information géographique et forestière) les comptes européens de la forêts (European Forest Accounts – EFA) pour le compte du Ministère en charge de l’Environnement. Ces EFA sont un ensemble cohérent de tableaux comptables sur la ressource forestière et la filière bois, qui intègrent économie et environnement. Ce rapportage est basé sur le volontariat et son format est défini au niveau européen. Le présent rapport d’étude porte sur les années 2014 et 2015. Il explicite les recommandations d’Eurostat, la méthode utilisée pour compléter les tableaux et une brève analyse des résultats. Numéro de notice : 17659 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2012-2019) Thématique : FORET Nature : Rapport d'étude technique nature-HAL : RappRech DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-02116333/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95937
Titre : Forest biomass and carbon Type de document : Monographie Auteurs : Gopal Shukla, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2018 Importance : 112 p. Format : 19 x 27 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78984-362-0 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] biomasse forestière
[Termes IGN] densité de la végétation
[Termes IGN] énergie renouvelable
[Termes IGN] gestion forestière durable
[Termes IGN] matière organique
[Termes IGN] Pinus (genre)
[Termes IGN] puits de carbone
[Termes IGN] savane
[Termes IGN] structure d'un peuplement forestier
[Termes IGN] Theobroma cacao
[Termes IGN] zone intertropicale
[Vedettes matières IGN] Ecologie forestièreRésumé : (éditeur) Forests grow and their biomass increases; they absorb carbon from the atmosphere and store it in plant tissue. Understanding the biomass of forest vegetation is essential for determining the storage of carbon in the dominant tree component and computing carbon cycling at a regional as well as global level. This book consisting of five chapters will give a comprehensive understanding of biomass production vis-à-vis carbon storage in relation to litter and nutrient dynamics of the forest by analyzing the mode and magnitude of biomass production and carbon storage as a function of various silvicultural factors. Note de contenu : 1- Effects of forest stand structure in biomass and carbon
2- Tree stock, structure and use of common woody species of a town neighboring forest reserve in Tanzania: Implication for managing carbon accumulation
3- Plant diversity, ecological services, and carbon stock assessment in cocoa agroforestry plantations of forest and savannah transitions in Cameroon
4- Effects of eucalyptus and pinus forest management on soil organic carbon in Brazilian wooded-savanna
5- Determinants and tools to evaluate the ecological sustainability of using forest biomass as an alternative energy sourceNuméro de notice : 25955 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.69011 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.69011 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96421
Titre : Image processing in agriculture and forestry Type de document : Monographie Auteurs : Gonzalo Pajares Martinsanz, Éditeur scientifique ; Francisco Rovira-Más, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2018 Importance : 222 p. Format : 17 x 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 9783038970972 9783038970989 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] changement d'occupation du sol
[Termes IGN] chlorophylle
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] indice foliaire
[Termes IGN] instrument embarqué
[Termes IGN] phénologie
[Termes IGN] positionnement en intérieur
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] teneur en eau de la végétation
[Termes IGN] traitement automatique de données
[Termes IGN] vision par ordinateurRésumé : (édition) Image processing in agriculture and forestry represents a challenge towards the automation of tasks for better performances. Agronomists, computer and robotics engineers, and agricultural machinery industry manufacturers now have at their disposal a book containing a collection of methods, procedures, designs, and descriptions at the technological forefront, which serves as an important support and aid for the implementation and development of their own ideas.The book describes: (1) Applications (canopy on trees, aboveground biomass, phenotyping, chlorophyll, leaf area index, water and nutrient content, land cover change, soil properties, and secure autonomous navigation); (2) Imaging devices onboard robots, unmanned aerial vehicles (UAVs), and satellites operating at different spectral ranges (visible, infrared, hyper-multispectral bands, and radar), as well as guidelines for selecting machine vision systems in outdoor environments; and (3) (Specific computer vision methods (generic and convolutional neural networks, machine learning, specific segmentation approaches, vegetation indices, and three-dimensional (3D) reconstruction). Note de contenu : Preface
1- Machine-vision systems selection for agricultural vehicles
2- Precise navigation of small agricultural robots in sensitive areas with a smart plant camera
3- Using deep learning to challenge safety standard for highly autonomous machines in agriculture
4- 3D reconstruction of plant/tree canopy using monocular and binocular vision
5- Peach flower monitoring using aerial multispectral imaging
6- Early yield prediction using image analysis of apple fruit and tree canopy features with neural networks
7- Non-parametric retrieval of aboveground biomass in Siberian boreal forests with ALOS PALSAR interferometric coherence and backscatter intensity
8- Imaging for high-throughput phenotyping in energy sorghum
9- Viewing geometry sensitivity of commonly used vegetation indices towards the estimation of biophysical variables in orchards
10- Estimating mangrove biophysical variables using WorldView-2 satellite data: Rapid creek, Northern Territory, Australia
11- Land cover change image analysis for Assateague Island National Seashore following hurricane Sandy
12- Automated soil physical parameter assessment using smartphone and digital camera imageryNuméro de notice : 25921 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Monographie En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03897-098-9 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96137 Progresser dans la quantification de la biomasse forestière française (les premiers résultats du projet XyloDensMap, un projet INRA/IGN) [diaporama] / Jean-Michel Leban (2018)
Titre : Progresser dans la quantification de la biomasse forestière française (les premiers résultats du projet XyloDensMap, un projet INRA/IGN) [diaporama] Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-Michel Leban , Auteur ; Jean-Daniel Bontemps , Auteur ; Vincent Dauffy, Auteur ; Cédric Duprez, Auteur ; Baptiste Kerfriden , Auteur ; François Morneau , Auteur ; Lucile Savagner, Auteur ; Stéphanie Wurpillot , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Projets : XyloDensMap / Leban, Jean-Michel Conférence : IGN - EcoFor 2018, Colloque 60 ans d’inventaire forestier pour éclairer l’avenir 15/10/2018 16/10/2018 Paris France open access proceedings Importance : 9 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] base de données forestières
[Termes IGN] biomasse forestière
[Termes IGN] inventaire forestier national (données France)
[Termes IGN] puits de carbone
[Termes IGN] traitement d'image
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierNuméro de notice : C2018-117 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2012-2019) Thématique : FORET Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans En ligne : https://inventaire-forestier.ign.fr/IMG/pdf/13_biomasse_forestiere_francaise_jml [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97547 Above-bottom biomass retrieval of aquatic plants with regression models and SfM data acquired by a UAV platform – A case study in Wild Duck Lake Wetland, Beijing, China / Ran Jing in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 134 (December 2017)
[article]
Titre : Above-bottom biomass retrieval of aquatic plants with regression models and SfM data acquired by a UAV platform – A case study in Wild Duck Lake Wetland, Beijing, China Type de document : Article/Communication Auteurs : Ran Jing, Auteur ; Zhaoning Gong, Auteur ; Wenji Zhao, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 122 - 134 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] arbre de décision
[Termes IGN] biomasse
[Termes IGN] croissance végétale
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] lac
[Termes IGN] macrophyte
[Termes IGN] modèle de régression
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] Pékin (Chine)
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] structure-from-motion
[Termes IGN] zone humideRésumé : (Auteur) Above-bottom biomass (ABB) is considered as an important parameter for measuring the growth status of aquatic plants, and is of great significance for assessing health status of wetland ecosystems. In this study, Structure from Motion (SfM) technique was used to rebuild the study area with high overlapped images acquired by an unmanned aerial vehicle (UAV). We generated orthoimages and SfM dense point cloud data, from which vegetation indices (VIs) and SfM point cloud variables including average height (HAVG), standard deviation of height (HSD) and coefficient of variation of height (HCV) were extracted. These VIs and SfM point cloud variables could effectively characterize the growth status of aquatic plants, and thus they could be used to develop a simple linear regression model (SLR) and a stepwise linear regression model (SWL) with field measured ABB samples of aquatic plants. We also utilized a decision tree method to discriminate different types of aquatic plants. The experimental results indicated that (1) the SfM technique could effectively process high overlapped UAV images and thus be suitable for the reconstruction of fine texture feature of aquatic plant canopy structure; and (2) an SWL model based on point cloud variables: HAVG, HSD, HCV and two VIs: NGRDI, ExGR as independent variables has produced the best predictive result of ABB of aquatic plants in the study area, with a coefficient of determination of 0.84 and a relative root mean square error of 7.13%. In this analysis, a novel method for the quantitative inversion of a growth parameter (i.e., ABB) of aquatic plants in wetlands was demonstrated. Numéro de notice : A2017-732 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2017.11.002 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.11.002 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88431
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 134 (December 2017) . - pp 122 - 134[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2017121 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2017122 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2017123 DEP-EXM Revue Saint-Mandé Dépôt en unité Exclu du prêt Digital aerial photogrammetry can efficiently support large-area forest inventories in Norway / Lars Johannes in Forestry, an international journal of forest research, vol 90 n° 5 (December 2017)PermalinkEstimating stand density, biomass and tree species from very high resolution stereo-imagery – towards an all-in-one sensor for forestry applications? / Fabian E. Fassnacht in Forestry, an international journal of forest research, vol 90 n° 5 (December 2017)PermalinkEstimation and mapping of above-ground biomass of mangrove forests and their replacement land uses in the Philippines using Sentinel imagery / Jose Alan A. Castillo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 134 (December 2017)PermalinkThe potential of multifrequency SAR images for estimating forest biomass in Mediterranean areas / Emanuele Santi in Remote sensing of environment, vol 200 (October 2017)PermalinkTree size thresholds produce biased estimates of forest biomass dynamics / Eric B. Searle in Forest ecology and management, vol 400 (15 September 2017)PermalinkBiodiversity effects on ecosystem functioning in a 15-year grassland experiment: patterns, mechanisms, and open questions / Wolfgang W. Weisser in Basic and Applied Ecology, vol 23 (September 2017)PermalinkImproving the prediction of African savanna vegetation variables using time series of MODIS products / Miriam Tsalyuk in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 131 (September 2017)PermalinkHybrid three-phase estimators for large-area forest inventory using ground plots, airborne lidar, and space lidar / Sören Holm in Remote sensing of environment, vol 197 (August 2017)PermalinkCoverage of high biomass forests by the ESA BIOMASS mission under defense restrictions / João M.B. Carreiras in Remote sensing of environment, vol 196 (July 2017)PermalinkEstimating the spatial distribution, extent and potential lignocellulosic biomass supply of Trees Outside Forests in Baden-Wuerttemberg using airborne LiDAR and OpenStreetMap data / Joachim Maack in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 58 (June 2017)Permalink