Centre dedocumentation
scientifique

City-descriptive input data for urban climate models: Model requirements, data sources and challenges / Valéry Masson in Urban climate, vol 31 (March 2020)  

Public [article]  inUrban climate > vol 31 (March 2020) . - n° 100536 Titre : City-descriptive input data for urban climate models: Model requirements, data sources and challenges Type de document : Article/Communication Auteurs : Valéry Masson, Auteur ; Wieke Heldens, Auteur ; Erwan Bocher, Auteur ; Marion Bonhomme, Auteur ; Bénédicte Bucher , Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Projets : URCLIM / Masson, Valéry Article en page(s) : n° 100536 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes descripteurs IGN] arbre urbain [Termes descripteurs IGN] données localisées numériques [Termes descripteurs IGN] données socio-économiques [Termes descripteurs IGN] flore urbaine [Termes descripteurs IGN] morphologie urbaine [Termes descripteurs IGN] occupation du sol [Termes descripteurs IGN] ville [Termes descripteurs IGN] zone urbaine Résumé : (auteur) Cities are particularly vulnerable to meteorological hazards because of the concentration of population, goods, capital stock and infrastructure. Urban climate services require multi-disciplinary and multi-sectorial approaches and new paradigms in urban climate modelling. This paper classifies the required urban input data for both mesoscale state-of-the-art Urban Canopy Models (UCMs) and microscale Obstacle Resolving Models (ORM) into five categories and reviews the ways in which they can be obtained. The first two categories are (1) land cover, and (2) building morphology. These govern the main interactions between the city and the urban climate and the Urban Heat Island. Interdependence between morphological parameters and UCM geometric hypotheses are discussed. Building height, plan and wall area densities are recommended as the main input variables for UCMs, whereas ORMs require 3D building data. Recently, three other categories of urban data became relevant for finer urban studies and adaptation to climate change: (3) building design and architecture, (4) building use, anthropogenic heat and socio-economic data, and (5) urban vegetation data. Several methods for acquiring spatial information are reviewed, including remote sensing, geographic information system (GIS) processing from administrative cadasters, expert knowledge and crowdsourcing. Data availability, data harmonization, costs/efficiency trade-offs and future challenges are then discussed. Numéro de notice : A2020-003 Affiliation des auteurs : LaSTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.uclim.2019.100536 date de publication en ligne : 19/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.uclim.2019.100536 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94290 [article]

Pressures and threats to nature related to human activities in European urban and suburban forests / Ewa Referowska-Chodak in Forests, vol 10 n° 9 (September 2019)  

Public [article]  inForests > vol 10 n° 9 (September 2019) . - 26 p. Titre : Pressures and threats to nature related to human activities in European urban and suburban forests Type de document : Article/Communication Auteurs : Ewa Referowska-Chodak, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : 26 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] action anthropique [Termes descripteurs IGN] arbre urbain [Termes descripteurs IGN] biomasse forestière [Termes descripteurs IGN] construction [Termes descripteurs IGN] déboisement [Termes descripteurs IGN] écosystème [Termes descripteurs IGN] flore urbaine [Termes descripteurs IGN] gestion forestière [Termes descripteurs IGN] impact sur l'environnement [Termes descripteurs IGN] périphérie urbaine [Termes descripteurs IGN] pollution atmosphérique [Termes descripteurs IGN] urbanisation [Vedettes matières IGN] Ecologie forestière Résumé : (auteur) This review regards the pressures and threats linked with the human use of European urban and suburban forests. They can be divided into the following major categories: urban development, fragmentation, and isolation of forests; human pressures on soil and vegetation (e.g., changes in vegetation due to trampling, environmental and especially air pollution); human pressures on animals (e.g., wildlife losses due to collisions, frequent presence of dogs accompanying the visitors); and other threats and damages (e.g., littering and acts of vandalism). The directions of negative relations between people and forests shown in this review draw attention to the high complexity of the discussed issues. Awareness of this complexity (when planning and implementing forest management) can limit or counteract conflicts arising from the use of urban and suburban forests by people. This is of particular importance in the era of progressing urbanization and the evolution of human needs regarding the use of forests. Numéro de notice : A2019-336 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/f10090765 date de publication en ligne : 04/09/2019 En ligne : https://doi.org/10.3390/f10090765 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93362 [article]

Quantifying the impact of trees on land surface temperature: a downscaling algorithm at city-scale / Elena Barbierato in European journal of remote sensing, sans n° (2019)  

Public [article]  inEuropean journal of remote sensing > sans n° (2019) . - 11 p. Titre : Quantifying the impact of trees on land surface temperature: a downscaling algorithm at city-scale Type de document : Article/Communication Auteurs : Elena Barbierato, Auteur ; Iacopo Bernetti, Auteur ; Irene Capecchi, Auteur ; Claudio Saragosa, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : 11 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] arbre urbain [Termes descripteurs IGN] changement climatique [Termes descripteurs IGN] climat urbain [Termes descripteurs IGN] couvert végétal [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] données météorologiques [Termes descripteurs IGN] flore urbaine [Termes descripteurs IGN] ilot thermique urbain [Termes descripteurs IGN] image Landsat-8 [Termes descripteurs IGN] image thermique [Termes descripteurs IGN] température au sol [Termes descripteurs IGN] Toscane (Italie) Résumé : (auteur) The climate of a city influences the ways in which its outdoor spaces are used. Especially, public spaces intended for use by pedestrians and cyclists, such as parks, squares, residential and commercial streets, and foot and cycle paths will be used and enjoyed more frequently if they have a comfortable and healthy climate. Due to the predicted global temperature increase, urban climate is likely to become more uncomfortable, especially in summer when an increase in heat stress is expected. Urban forestry has been proposed as one approach for mitigating the human health consequences of increased temperature resulting from climate change. The aims of the current research were to (a) provide a transferable methodology useful for analyzing the effect of urban trees on surface temperature reduction, particularly in public spaces, and (b) provide high-resolution urban mapping for adaptation strategies to climate change based on green space projects. To achieve the established aims, we developed a methodology that uses multisource data: LiDAR data, high-resolution Landsat imagery, global climate model data from CMIP5 (IPPC Fifth Assessment), and data from meteorological stations. The proposed model can be a useful tool for validating the efficiency of design simulations of new green spaces for temperature mitigation. Numéro de notice : A2019-320 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/22797254.2019.1646104 date de publication en ligne : 29/07/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/22797254.2019.1646104 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93266 [article]

Individual tree detection and crown delineation with 3D information from multi-view satellite Images / Changlin Xiao in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 1 (January 2019)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 85 n° 1 (January 2019) . - pp 55 - 63 Titre : Individual tree detection and crown delineation with 3D information from multi-view satellite Images Type de document : Article/Communication Auteurs : Changlin Xiao, Auteur ; Rongjun Qin, Auteur ; Xiao Xie, Auteur ; Xu Huang, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 55 - 63 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] Buenos Aires (Argentine) [Termes descripteurs IGN] CloudCompare [Termes descripteurs IGN] densité de la végétation [Termes descripteurs IGN] détection d'arbres [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] flore urbaine [Termes descripteurs IGN] forêt [Termes descripteurs IGN] hauteur des arbres [Termes descripteurs IGN] houppier [Termes descripteurs IGN] image à haute résolution [Termes descripteurs IGN] image multibande [Termes descripteurs IGN] image Worldview [Termes descripteurs IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes) [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface de la canopée [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de terrain [Termes descripteurs IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes descripteurs IGN] segmentation d'image Résumé : (auteur) Individual tree detection and crown delineation (ITDD) are critical in forest inventory management and remote sensing based forest surveys are largely carried out through satellite images. However, most of these surveys only use 2D spectral information which normally has not enough clues for ITDD. To fully explore the satellite images, we propose a ITDD method using the orthophoto and digital surface model (DSM) derived from the multi-view satellite data. Our algorithm utilizes the top-hat morphological operation to efficiently extract the local maxima from DSM as treetops, and then feed them to a modified superpixel segmentation that combines both 2D and 3D information for tree crown delineation. In subsequent steps, our method incorporates the biological characteristics of the crowns through plant allometric equation to falsify potential outliers. Experiments against manually marked tree plots on three representative regions have demonstrated promising results – the best overall detection accuracy can be 89%. Numéro de notice : A2019-030 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.85.1.55 date de publication en ligne : 01/01/2019 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.85.1.55 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91966 [article]

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
105-2019011	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Integration of lidar data and GIS data for point cloud semantic enrichment at the point level / Harith Aljumaily in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 1 (January 2019)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 85 n° 1 (January 2019) . - pp 29 - 42 Titre : Integration of lidar data and GIS data for point cloud semantic enrichment at the point level Type de document : Article/Communication Auteurs : Harith Aljumaily, Auteur ; Debra F. Laefer, Auteur ; Dolores Cuadra, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 29 - 42 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] analyse de groupement [Termes descripteurs IGN] détection du bâti [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] Dublin (Irlande ; ville) [Termes descripteurs IGN] enrichissement sémantique [Termes descripteurs IGN] étiquetage sémantique [Termes descripteurs IGN] extraction de la végétation [Termes descripteurs IGN] extraction du réseau routier [Termes descripteurs IGN] flore urbaine [Termes descripteurs IGN] image multibande [Termes descripteurs IGN] information sémantique [Termes descripteurs IGN] interpolation linéaire [Termes descripteurs IGN] OpenStreetMap [Termes descripteurs IGN] réseau routier [Termes descripteurs IGN] segmentation [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] système de gestion de base de données [Termes descripteurs IGN] zone urbaine Résumé : (auteur) Commercial aerial laser scanning is generally delivered with point-by-point metadata for object identification, but current vendor-generated classification approaches (which rely exclusively on that data) generate high misclassification rates in urban areas. To overcome this problem and provide a fully scalable solution that harnesses distributed computing capabilities, this paper introduces a novel system, employing a MapReduce framework and existing GIS-based data, to provide more detailed and accurate classification. The approach goes beyond traditional gross-level classification (roads, buildings, trees, noise) by enriching the point cloud metadata with detailed semantic information about the object type. The approach was evaluated using two datasets of differing point density, separated by eight years for the same study area in Dublin, Ireland. As evaluated against manually classified data, classification quality ranged from 76% to 91% depending upon category and only 8% remained unclassified, as opposed to the commercial vendor's classification quality which ranged from 43% to 78% with 82% left unclassified. Numéro de notice : A2019-027 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.85.1.29 date de publication en ligne : 01/01/2019 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.85.1.29 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91964 [article]

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
105-2019011	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Modélisation 3D de la végétation sur le territoire de Rennes Métropole (Partie 2) / Coralie Leblan in Géomatique expert, n° 124 (septembre - octobre 2018)

Permalink

Intra-annual phenology for detecting understory plant invasion in urban forests / Kunwar K. Singh in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 142 (August 2018)  

Permalink

Spatiotemporal analyses of urban vegetation structural attributes using multitemporal Landsat TM data and field measurements / Zhibin Ren in Annals of Forest Science [en ligne], vol 74 n° 3 (September 2017)  

Permalink

Estimating the solar transmittance of urban trees using airborne LiDAR and radiative transfer simulation / Haruki Oshio in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 9 (September 2016)  

Permalink

Land Surface Remote Sensing in Urban and Coastal Areas, 1. Optical remote sensing in urban environments / Xavier Briottet (2016)  

Permalink

Classification of urban tree species using hyperspectral imagery / R. Jensen in Geocarto international, vol 27 n° 5 (August 2012)  

Permalink

Urban tree cover mapping with relief-corrected aerial imagery and lidar / B. Lehrbass in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 78 n° 5 (May 2012)  

Permalink