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hauteur des arbres |
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Utilisation d’un modèle numérique de hauteur en stratification des données de l’Inventaire Forestier National / Sophie Georges (2017)
Titre : Utilisation d’un modèle numérique de hauteur en stratification des données de l’Inventaire Forestier National Type de document : Mémoire Auteurs : Sophie Georges, Auteur Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 2 Jean Jaurès Année de publication : 2017 Autre Editeur : Toulouse : Institut National Polytechnique de Toulouse INPT Importance : 90 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Master 2 Géomatique, ScIences Géomatiques en environneMent et Aménagement (SIGMA)Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] Alsace (France administrative)
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] analyse de variance
[Termes IGN] appariement de modèles conceptuels de données
[Termes IGN] BD forêt
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] dalle
[Termes IGN] diamètre des arbres
[Termes IGN] échantillonnage (statistique)
[Termes IGN] échantillonnage de données
[Termes IGN] essence d'arbre
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] feuillu
[Termes IGN] hauteur des arbres
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] inventaire forestier national (données France)
[Termes IGN] Inventaire Forestier National (organisme France)
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle numérique de surface de la canopée
[Termes IGN] modèle numérique de sursol
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] photo-interprétation
[Termes IGN] Pinophyta
[Termes IGN] post-stratification de données
[Termes IGN] R (langage)
[Termes IGN] stratification de données
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (auteur) L’Inventaire Forestier National fournit des données de références concernant la forêt française depuis 1960. La méthode actuellement utilisée repose sur des points d’échantillonnage tirés au sort sur tout le territoire et photo-interprétés, puis pour certains visités, et sur un traitement des données par post-stratification. Celle-ci a jusqu’à présent toujours utilisé les mêmes informations, mais pourrait exploiter d’autres données disponibles, en particulier des modèles de hauteur. À partir de modèles numériques de terrain et d’élévation disponibles pour la région Alsace, un modèle numérique de « hauteur dominante » en huit classes de hauteur a été élaboré pour les forêts alsaciennes. La méthode mise en place vise à une automatisation maximale de ce travail grâce au logiciel R. Ce modèle, ainsi qu’une cartographie simplifiée des essences, ont servi de base à la mise en place de nouvelles stratifications des données sur la période 2010-2014. Celles-ci ont été comparées à la stratification de référence de l’inventaire sans ventilation des données ; puis les stratifications les plus intéressantes, qui se sont avérées être les plus simples, ont été comparées en ventilant les données par différents critères. La stratification par essences regroupées a amélioré les estimations pour les classes de peuplement, l’opposition feuillus / conifères et des essences fréquentes. La stratification par classes de hauteur est plus intéressante pour les classes de diamètre des arbres et la difficulté d’exploitation. Elles n’améliorent par contre pas les résultats par type de propriété forestière ou pour d’autres essences. Note de contenu : 1- L'inventaire des ressources forestières en France
2- La méthode d'inventaire de l'IFN depuis 2004
3- Utilisation de modèles de hauteur en stratification : données et méthodes
4- Résultats : comparaison entre les stratifications créées et la référence
5- Discussion
6- Conclusion généraleNuméro de notice : 24598 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/MATHEMATIQUE Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : SIFE (IGN) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92171 Documents numériques
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Utilisation d’un modèle numérique... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Tree diversity effect on dominant height in temperate forest / Patrick Vallet in Forest ecology and management, vol 381 (1 December 2016)
[article]
Titre : Tree diversity effect on dominant height in temperate forest Type de document : Article/Communication Auteurs : Patrick Vallet, Auteur ; Thomas Pérot, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 106 - 114 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] Abies alba
[Termes IGN] biodiversité végétale
[Termes IGN] Fagus sylvatica
[Termes IGN] forêt tempérée
[Termes IGN] hauteur des arbres
[Termes IGN] inventaire forestier national (données France)
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] Picea abies
[Termes IGN] Pinus sylvestris
[Termes IGN] Quercus sessiliflora
[Vedettes matières IGN] Ecologie forestièreRésumé : (auteur) For forest ecosystems, studies dealing with diversity-productivity relationships are often based on diameter increment observations. Studying how height growth is affected by species interactions can provide new insights on this issue. We studied the mixture effect on dominant height growth in order to answer two questions. Do species interactions in mixed forest modify the dominant height growth of species? Does the diversity effect on diameter found in previous studies correspond to actual overyielding, or rather to an effect on allocation of growth between diameter and height?
We used the French National Forest Inventory (NFI) data to model the mixture effect on dominant height. We included biophysical factors in the models to compare the dominant height of mixed and monospecific stands, all other parameters being equal. We studied five target species – Quercus petraea (Matt.) Liebl., Fagus sylvatica L., Picea abies (L.) Karst., Abies alba Mill., and Pinus sylvestris L. – in association with sixteen other species.
Mixture effects on dominant height were weak, though often significant. They were either positive or negative according to species association. We showed that mixture effect on dominant height corresponds to a leveling process between species: the taller one limits its growth while the smaller one’s growth increases. Furthermore, most of the time, mixture effects on dominant height are in the same direction as those found on diameter, though with a lower magnitude. Our results confirm that tree diversity results in overyielding rather than in a different allocation of volume between the parts of the tree.Numéro de notice : A2016-703 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET Nature : Article DOI : 10.1016/j.foreco.2016.09.024 En ligne : http://dx.doi.org/10.1016/j.foreco.2016.09.024 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82072
in Forest ecology and management > vol 381 (1 December 2016) . - pp 106 - 114[article]Accuracy of tree geometric parameters depending on the LiDAR data density / Edyta Hadas in European journal of remote sensing, vol 49 n° 1 (2016)
[article]
Titre : Accuracy of tree geometric parameters depending on the LiDAR data density Type de document : Article/Communication Auteurs : Edyta Hadas, Auteur ; Javier Estornell, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 73 - 92 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] hauteur des arbres
[Termes IGN] houppier
[Termes IGN] Olea europaea
[Termes IGN] précision géométrique (imagerie)Résumé : (auteur) The aim of this study was to compare geometric parameters of olive trees (tree height,crown base height, crown diameters, crown area), using LiDAR data of different densities: 0.5, 3.5 and 9 points m-2. Two strategies were proposed and verified with a focus on raster and raw data analysis. Statistical tests have shown, that for the tree height and crown base height estimation, the choice of strategy was irrelevant, but denser LiDAR data provided more accurate results. The raster analysis strategy applied for sparse and dense LiDAR datasets allowed crown shape to be determined with a similar accuracy which means raster data are useful for estimating other indirect tree parameters. The quality of results was independent from the tree size. Numéro de notice : A2016-833 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.5721/EuJRS20164905 En ligne : http://dx.doi.org/10.5721/EuJRS20164905 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82718
in European journal of remote sensing > vol 49 n° 1 (2016) . - pp 73 - 92[article]A functional regression model for inventories supported by aerial laser scanner data or photogrammetric point clouds / Magnussen, Steen in Remote sensing of environment, vol 184 (October 2016)
[article]
Titre : A functional regression model for inventories supported by aerial laser scanner data or photogrammetric point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Magnussen, Steen, Auteur ; Erik Naesset, Auteur ; Gerald Kändler, Auteur ; P. Adler, Auteur ; Jean-Pierre Renaud , Auteur ; Terje Gobakken, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 496 - 505 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] Allemagne
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] hauteur des arbres
[Termes IGN] inférence
[Termes IGN] inventaire forestier étranger (données)
[Termes IGN] inventaire forestier national (données France)
[Termes IGN] modèle de régression
[Termes IGN] Norvège
[Termes IGN] restitution
[Termes IGN] semis de points
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (auteur) Forest inventories, with a probability sampling of a target variable Y and a potentially very large number of auxiliary variables (X) obtained from an aerial laser scanner or photogrammetry, are faced with the issue of model and variable selection when a model for linking Y to X is formulated. To bypass this step we propose a generic functional regression model (FRM) for use in both a design- and a model-based framework of inference. We demonstrate applications of FRM with inventory data from France, Germany, and Norway. The generic FRM achieved results that were comparable to those obtained with more traditional approaches based on model and variable selections. The proposed FRM generates interpretable regression coefficients and enables testing of practically relevant hypotheses regarding estimated models. Numéro de notice : A2016-706 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.rse.2016.07.035 En ligne : http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2016.07.035 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82077
in Remote sensing of environment > vol 184 (October 2016) . - pp 496 - 505[article]Lidar detection of individual tree size in tropical forests / António Ferraz in Remote sensing of environment, vol 183 (15 September 2016)
[article]
Titre : Lidar detection of individual tree size in tropical forests Type de document : Article/Communication Auteurs : António Ferraz , Auteur ; Sassan Saatchi, Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Victoria Meyer, Auteur Année de publication : 2016 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 318 - 333 Note générale : Bibliographie
António Ferraz's research was supported by an appointment to the NASA Postdoctoral Program at the Jet Propulsion Laboratory, administrated by Oak Ridge Associated Universities under contract with NASA(grant number NNH15CO48B).Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] allométrie
[Termes IGN] arbre (flore)
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] biomasse forestière
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] hauteur des arbres
[Termes IGN] houppier
[Termes IGN] modèle numérique de surface de la canopée
[Termes IGN] Panama
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] télédétection aérienneRésumé : (Auteur) Characterization of tropical forest trees has been limited to field-based techniques focused on measurement of diameter of the cylindrical part of the bole, with large uncertainty in measuring large trees with irregular shapes, and other size attributes such as total tree height and the crown size. Here, we introduce a methodology to decompose lidar point cloud data into 3D clusters corresponding to individual tree crowns (ITC) that enables the estimation of many biophysical variables of tropical forests such as tree height, crown area, crown volume, and tree number density. The ITC-based approach was tested using airborne high-resolution lidar data collected over the 50-ha Center for Tropical Forest Science (CTFS) plot in the Barro Colorado Island, Panama. The lack of tree height and crown size measurements in the field prohibits the direct validation of the ITC metrics. We assess the reliability of our method by comparing the aboveground biomass (AGB) estimated using ground and lidar individual tree measurements at multiple spatial scales, namely 1ha, 2.25 ha, 4ha, and 6.25 ha. We examined four different lidar-derived AGB models, with three based on individual tree height, crown volume, and crown area, and one with mean top canopy height (TCH) calculated at the plot level using the lidar canopy height model. Results show that the predictive power of all models based on ITC size and TCH increases with decreasing spatial resolution from16.9% at 1ha for the worst model to 5.0% at 6.25ha for the best model. The TCH-based model performed slightly better than ITC-based models except at higher spatial scales (~4 ha) and when errors due to edge effects associated with tree crowns were reduced. Unlike the TCH models that change regionally depending on forest type and structure allometry, the ITC-based models are derived as a function of individual tree allometry and can be extended globally to all tropical forests. The method for lidar detection of individual crown size overcome some limitations of ground-based inventories such as 1) it is able to access crowns of large trees and 2) it enables the assessment of directional changes in tree density, canopy architecture and forest dynamics over large and inaccessible areas to support robust tropical ecological studies. Numéro de notice : A2016--103 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.rse.2016.05.028 Date de publication en ligne : 21/06/2016 En ligne : http://doi.org/10.1016/j.rse.2016.05.028 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84669
in Remote sensing of environment > vol 183 (15 September 2016) . - pp 318 - 333[article]CHP toolkit : case study of LAIe sensitivity to discontinuity of canopy cover in fruit plantations / Karolina D. Fieber in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 9 (September 2016)PermalinkPropagating uncertainty through individual tree volume model predictions to large-area volume estimates / Ronald E. McRoberts in Annals of Forest Science, vol 73 n° 3 (September 2016)PermalinkUnsupervised classification of airborne laser scanning data to locate potential wildlife habitats for forest management planning / Jari Vauhkonen in Forestry, an international journal of forest research, vol 89 n° 4 (August 2016)PermalinkLidar imagery and InSAR for digital forestry / Benoît Saint-Onge in GIM international [en ligne], vol 30 n° 7 (July 2016)PermalinkNationwide airborne laser scanning based models for volume, biomass and dominant height in Finland / Eetu Kotivuori in Silva fennica, vol 50 n° 4 (2016)PermalinkDeveloping a dynamic growth model for maritime pine in Asturias (NW Spain): comparison with nearby regions / Manuel Arias-Rodil in Annals of Forest Science, vol 73 n° 2 (June 2016)PermalinkExpérience pratique de la réalisation du projet démonstrateur « LiDAR forestier » / Didier Canteloup in Rendez-vous techniques, n° 50 (Hiver 2016)PermalinkRelationship between landform classification and vegetation (case study: southwest of Fars province, Iran) / Marzieh Mokarram in Open geosciences, vol 8 n° 1 (January - July 2016)PermalinkUsing classification trees to predict forest structure types from LiDAR data / Chiara Torresan in Annals of forest research, vol 59 n° 2 (July - December 2016)PermalinkICESat/GLAS canopy height sensitivity inferred from Airborne Lidar / Craig Mahoney in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 5 (May 2016)Permalink