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Growing stock monitoring by European National Forest Inventories: Historical origins, current methods and harmonisation / Thomas Gschwantner in Forest ecology and management, vol 505 (1 February 2022)  

Public [article]  inForest ecology and management > vol 505 (1 February 2022) . - n° 119868 Titre : Growing stock monitoring by European National Forest Inventories: Historical origins, current methods and harmonisation Type de document : Article/Communication Auteurs : Thomas Gschwantner, Auteur ; Iciar A. Alberdi, Auteur ; Sébastien Bauwens, Auteur ; Susann Bender, Auteur ; Dragan Borota, Auteur ; Michal Bosela, Auteur ; Olivier Bouriaud , Auteur ; Johannes Breidenbach, Auteur ; Janis Donis, Auteur ; Christoph Fischer, Auteur ; Patrizia Gasparini, Auteur ; Luke Heffernan, Auteur ; Jean-Christophe Hervé (1961-2017) , Auteur ; László Kolozs, Auteur ; Kari T. Korhonen, Auteur ; Nikos Koutsias, Auteur ; Pál Kovácsevics, Auteur ; Miloš Kučera, Auteur ; Gintaras Kulbokas, Auteur ; Andrius Kuliesis, Auteur ; Adrian Lanz, Auteur ; Philippe Lejeune, Auteur ; Torgny Lind, Auteur ; Gheorghe Marin, Auteur ; François Morneau , Auteur ; Thomas Nord-Larsen, Auteur ; Leonia Nunes, Auteur ; Damjan Pantić, Auteur ; John Redmond, Auteur ; Francisco C. Rego, Auteur ; Thomas Riedel, Auteur ; Vladimir Šebeň, Auteur ; Allan Sims, Auteur ; Mitja Skudnik, Auteur ; Stein Michael Tomter, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 119868 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] bois sur pied [Termes IGN] changement climatique [Termes IGN] Europe (géographie politique) [Termes IGN] gestion forestière durable [Termes IGN] harmonisation des données [Termes IGN] histoire [Termes IGN] inventaire forestier étranger (données) [Termes IGN] peuplement forestier [Termes IGN] ressources forestières [Termes IGN] volume en bois [Vedettes matières IGN] Inventaire forestier Résumé : (auteur) Wood resources have been essential for human welfare throughout history. Also nowadays, the volume of growing stock (GS) is considered one of the most important forest attributes monitored by National Forest Inventories (NFIs) to inform policy decisions and forest management planning. The origins of forest inventories closely relate to times of early wood shortage in Europe causing the need to explore and plan the utilisation of GS in the catchment areas of mines, saltworks and settlements. Over time, forest surveys became more detailed and their scope turned to larger areas, although they were still conceived as stand-wise inventories. In the 1920s, the first sample-based NFIs were introduced in the northern European countries. Since the earliest beginnings, GS monitoring approaches have considerably evolved. Current NFI methods differ due to country-specific conditions, inventory traditions, and information needs. Consequently, GS estimates were lacking international comparability and were therefore subject to recent harmonisation efforts to meet the increasing demand for consistent forest resource information at European level. As primary large-area monitoring programmes in most European countries, NFIs assess a multitude of variables, describing various aspects of sustainable forest management, including for example wood supply, carbon sequestration, and biodiversity. Many of these contemporary subject matters involve considerations about GS and its changes, at different geographic levels and time frames from past to future developments according to scenario simulations. Due to its historical, continued and currently increasing importance, we provide an up-to-date review focussing on large-area GS monitoring where we i) describe the origins and historical development of European NFIs, ii) address the terminology and present GS definitions of NFIs, iii) summarise the current methods of 23 European NFIs including sampling methods, tree measurements, volume models, estimators, uncertainty components, and the use of air- and space-borne data sources, iv) present the recent progress in NFI harmonisation in Europe, and v) provide an outlook under changing climate and forest-based bioeconomy objectives. Numéro de notice : A2022-040 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2020- ) Thématique : FORET Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.foreco.2021.119868 Date de publication en ligne : 12/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.foreco.2021.119868 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99386 [article]

Le mémento inventaire forestier, édition 2021 / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2022)    

Public Titre : Le mémento inventaire forestier, édition 2021 Type de document : Rapport Auteurs : Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -), Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2022 Importance : 40 p. Format : 11 x 25 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] bois mort [Termes IGN] bois sur pied [Termes IGN] écosystème forestier [Termes IGN] France (administrative) [Termes IGN] France d'outre-mer [Termes IGN] inventaire forestier national (données France) [Termes IGN] ressources forestières [Vedettes matières IGN] Inventaire forestier Index. décimale : 48.20 Inventaire forestier Résumé : (Editeur) Le mémento de l’inventaire forestier – édition 2021 – rassemble dans 40 pages les principaux chiffres, cartes et informations sur la forêt française issus des campagnes d’inventaire 2016 à 2020 de l’IGN. Note de contenu : SURFACES FORESTIERES La forêt en Outre-Mer La forêt en France métropolitaine L'augmentation de la surface forestière Le taux de boisement À qui la forêt appartient-elle ? ECOSYSTEMES FORESTIERS La santé des forêts La diversité des peuplements La composition des peuplements Le bois mort sur pied Le bois mort au sol La répartition de quelques plantes RESSOURCES FORESTIERES Le bois vivant sur pied L'augmentation de la ressource Informations sur les principales essences La production biologique annuelle Les prélèvements de bois Quelques données régionales Numéro de notice : 17695 Affiliation des auteurs : IGN (2020- ) Thématique : FORET Nature : Rapport statistique nature-HAL : Rapport DOI : sans En ligne : https://inventaire-forestier.ign.fr/spip.php?article583= Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99508

Voir aussi

• Le mémento inventaire forestier, édition 2018 / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2018)  
• Le mémento inventaire forestier, édition 2017 / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2017)    
• Le mémento inventaire forestier, édition 2019 / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2019)  

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Estimating timber volume loss due to storm damage in Carinthia, Austria, using ALS/TLS and spatial regression models / Arne Nothdurft in Forest ecology and management, vol 502 (15 december 2021)  

Public [article]  inForest ecology and management > vol 502 (15 december 2021) . - n° 119714 Titre : Estimating timber volume loss due to storm damage in Carinthia, Austria, using ALS/TLS and spatial regression models Type de document : Article/Communication Auteurs : Arne Nothdurft, Auteur ; Christoph Gollob, Auteur ; Ralf Krasnitzer, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 119714 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] Autriche [Termes IGN] bois sur pied [Termes IGN] dommage forestier causé par facteurs naturels [Termes IGN] échantillonnage [Termes IGN] estimation bayesienne [Termes IGN] inventaire forestier étranger (données) [Termes IGN] lasergrammétrie [Termes IGN] méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov [Termes IGN] modèle de régression [Termes IGN] modèle mathématique [Termes IGN] tempête [Termes IGN] volume en bois [Vedettes matières IGN] Végétation et changement climatique Résumé : (auteur) A spatial regression model framework is presented to predict growing stock volume loss due to storm Adrian which caused heavy forest damage in the upper Gail valley in Carinthia, Austria, in October 2018. Model parameters were estimated using growing stock volume measured with a terrestrial laser scanner on 62 sample plots distributed across five sub-regions. Predictor variables were derived from high resolution vegetation height measurements collected during an airborne laser scanning campaign. Non-spatial and spatial candidate models were proposed and assessed based on fit to observed data and out-of-sample prediction. Spatial Gaussian processes associated model intercepts and regression coefficients were used to capture spatial dependence. Results show a spatially-varying coefficient model, which allowed the intercept and regression coefficients to vary spatially, yielded the best fit and prediction. Two approaches were considered for prediction over blowdown areas: 1) an areal approach that viewed each blowdown as a single prediction unit indexed by its centroid; and 2) a block approach where each blowdown was partitioned into smaller prediction units to better align with sample plots’ spatial support. Joint prediction was used to acknowledge spatial dependence among block units. Results demonstrated the block approach is preferable as it mitigated change-of-support issues encountered in the areal approach. Despite the small sample size, predictions for 55% of the total 564 blowdown areas, accounting for 93% of the total loss, had a coefficient of variation less than 25%. Key advantages of the proposed regression framework and chosen Bayesian inferential paradigm, were the ability to quantify uncertainty in spatial covariance parameters, propagate parameter uncertainty through to prediction, and provide statistically valid prediction point and interval estimates for individual blowdowns and collections of blowdowns at the sub-region and region scale via posterior predictive distribution summaries. Numéro de notice : A2021-770 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.foreco.2021.119714 Date de publication en ligne : 07/10/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.foreco.2021.119714 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98822 [article]

Using electrical resistivity tomography to detect wetwood and estimate moisture content in silver fir (Abies alba Mill.) / Ludovic Martin in Annals of Forest Science [en ligne], vol 78 n° 3 (September 2021)  

Public [article]  inAnnals of Forest Science [en ligne] > vol 78 n° 3 (September 2021) . - n° 65 Titre : Using electrical resistivity tomography to detect wetwood and estimate moisture content in silver fir (Abies alba Mill.) Type de document : Article/Communication Auteurs : Ludovic Martin, Auteur ; Sébastien Cochard, Auteur ; Stefan Mayr, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 65 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] Abies alba [Termes IGN] bois sur pied [Termes IGN] filière bois - forêt [Termes IGN] forêt humide [Termes IGN] humidité du sol [Termes IGN] Massif central (France) [Termes IGN] résistivité [Termes IGN] teneur en eau de la végétation [Termes IGN] tomographie Résumé : (auteur) Key message : Using several experimental approaches, we have demonstrated that electrical resistivity tomography (ERT) is a reliable nondestructive tool for estimating the moisture content of heartwood in situ. ERT measurements show that water pockets in heartwood (wetwood) are present in a large majority (90%) of silver fir ( Abies alba Mill.) trunks. Context : For wood professionals, the presence of wetwood in wood logs leads to an increase in costs, especially during the drying process. Assessing these internal properties in situ with a nondestructive method will provide reliable information for improved management of respective forests. Aims : The objective of this study was to evaluate the efficiency of the electrical resistivity tomography (ERT) tool to detect wetwood in standing trees and to estimate the mean moisture content (MC) of silver fir trunks. Methods : The study was carried out in 3 forests located in the region “Massif Central” in France. We selected 58 silver fir trees, visually healthy and without visible default. Each tree has been subject to regular ERT measurements for more than a year. At the same time, one to three cores were taken from each tree in order to measure the actual MC of the wood. Results : 90% of the silver fir trees showed the presence of wetwood in their heartwood. Our results showed a significant correlation between the mean heartwood MC measured on cores and the mean electrical resistivity (ER) obtained with ERT. Conclusion : The presence of wetwood occurs in a high proportion of the silver fir trees studied, and (ii) ERT can be used to estimate the average MC of the heartwood of standing trees. However, the data provided by ERT vary seasonally and do not allow the precise location of wetwood. Numéro de notice : A2021-622 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s13595-021-01078-9 Date de publication en ligne : 27/07/2021 En ligne : https://doi.org/10.1007/s13595-021-01078-9 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98244 [article]

Le mémento inventaire forestier, édition 2020 / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2021)    

Public Titre : Le mémento inventaire forestier, édition 2020 Type de document : Rapport Auteurs : Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -), Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2021 Importance : 33 p. Format : 11 x 25 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] bois mort [Termes IGN] bois sur pied [Termes IGN] écosystème forestier [Termes IGN] France (administrative) [Termes IGN] France d'outre-mer [Termes IGN] ressources forestières [Vedettes matières IGN] Inventaire forestier Index. décimale : 48.20 Inventaire forestier Résumé : (Editeur) Le mémento de l’inventaire forestier – édition 2020 – rassemble les principaux chiffres, cartes et informations sur la forêt française issus des cinq dernières campagnes d’inventaire de l’IGN. Note de contenu : SURFACES FORESTIERES La forêt en Outre-Mer La forêt en France métropolitaine L'augmentation de la surface forestière Le taux de boisement À qui la forêt appartient-elle ? ECOSYSTEMES FORESTIERS La santé des forêts La diversité des peuplements La composition des peuplements Le bois mort sur pied Le bois mort au sol La répartition de quelques plantes RESSOURCES FORESTIERES Le bois vivant sur pied L'augmentation de la ressource Informations sur les principales essences La production biologique annuelle Les prélèvements de bois Quelques données régionales Numéro de notice : 17635 Affiliation des auteurs : IGN (2020- ) Thématique : FORET Nature : Rapport statistique nature-HAL : Rapport DOI : sans En ligne : https://www.ign.fr/institut/kiosque Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97360

Voir aussi

• Le mémento inventaire forestier, édition 2018 / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2018)  
• Le mémento inventaire forestier, édition 2017 / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2017)    
• Le mémento inventaire forestier, édition 2019 / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2019)  

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peut être téléchargé Le mémento inventaire forestier, édition 2020 Adobe Acrobat PDF

Unprecedented pluri-decennial increase in the growing stock of French forests is persistent and dominated by private broadleaved forests / Jean-Daniel Bontemps in Annals of Forest Science [en ligne], vol 77 n° 4 (December 2020)  

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Physical, chemical and mechanical wood properties of Pinus nigra growing in Portugal / Alexandra Dias in Annals of Forest Science [en ligne], vol 77 n° 3 (September 2020)  

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Use of non-destructive test methods on Irish hardwood standing trees and small-diameter round timber for prediction of mechanical properties / Daniel F. Llana in Annals of Forest Science [en ligne], vol 77 n° 3 (September 2020)  

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L’inventaire forestier national pour un suivi permanent, multi-échelles et multi-thématiques de la forêt française et des ressources bois mobilisables / Antoine Colin in Sciences, eaux & territoires, n° 33 (avril 2020)  

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Large-scale two-phase estimation of wood production by poplar plantations exploiting Sentinel-2 data as auxiliary information / Agnese Marcelli in Silva fennica, vol 54 n° 2 (March 2020)  

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European Forest Accounts - Années 2016-2017 : Rapport d’étude / Alexandra Niedzwiedz (2020)  

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Using a U-net convolutional neural network to map woody vegetation extent from high resolution satellite imagery across Queensland, Australia / Neil Flood in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 82 (October 2019)  

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Harmonised projections of future forest resources in Europe / Jari Vauhkonen in Annals of Forest Science [en ligne], Vol 76 n° 3 (September 2019)  

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Bayesian calibration of a carbon balance model PREBAS using data from permanent growth experiments and national forest inventory / Francesco Minunno in Forest ecology and management, vol 440 (15 May 2019)  

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Estimating architecture-based metabolic scaling exponents of tropical trees using terrestrial LiDAR and 3D modelling / Alvaro Lau in Forest ecology and management, vol 439 (1 May 2019)  

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