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Termes IGN > mathématiques > statistique mathématique > analyse de données > classification > classification par arbre de décision > classification par forêts d'arbres décisionnels
classification par forêts d'arbres décisionnelsSynonyme(s)Random forests classification forêts aléatoiresVoir aussi |
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Titre : État sanitaire et croissance radiale des arbres : analyse spatiale et temporelle des données du réseau systématique de suivi des dommages forestiers Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Clara Tallieu, Auteur ; Nathalie Bréda, Directeur de thèse ; Vincent Badeau, Directeur de thèse Editeur : Nancy, Metz : Université de Lorraine Année de publication : 2020 Importance : 210 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de docteur délivré par l'Ecole Doctorale SIRENA (Sciences et Ingénierie des Ressources Naturelles), Spécialité : Biologie et écologie des forêts et des agrosystèmesLangues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] cerne
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] climat
[Termes IGN] croissance des arbres
[Termes IGN] diagnostic foliaire
[Termes IGN] dommage forestier causé par facteurs naturels
[Termes IGN] données environnementales
[Termes IGN] échantillon
[Termes IGN] France (administrative)
[Termes IGN] houppier
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] indicateur environnemental
[Termes IGN] pédologie locale
[Termes IGN] santé des forêts
[Termes IGN] stress hydrique
[Vedettes matières IGN] BotaniqueIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Depuis 30 ans, les mesures annuelles de déficit foliaire des arbres sur la partie française du réseau européen de suivi des dommages forestiers (ICP Forests, niveau 1), constituent la base du suivi de l’état de santé des forêts. Pourtant, l’utilisation du déficit foliaire comme indicateur de l’état de santé de l’arbre est régulièrement remise en cause pour des raisons méthodologiques mais aussi en raison du manque de connaissances sur le déterminisme du déficit foliaire et de son impact fonctionnel sur l’arbre. Dans ce contexte, au travers des notations de déficit foliaire de 9 essences (feuillues et résineuses) réparties sur plus de 300 placettes en France, nous avons 1) décrit et interprété les variations spatiales et interannuelles de déficit foliaire, en plus de 2) discuté de l’utilisation du déficit foliaire comme indicateur de l’état sanitaire des arbres à partir de l’analyse conjointe des variations interannuelles de déficit foliaire et de croissance radiale. L’analyse des variations géographiques du déficit foliaire a montré de multiples relations avec les facteurs édaphiques et climatiques, mais avec un pouvoir explicatif relativement modéré. L’analyse des variations interannuelles de déficit foliaire a permis de confirmer que les facteurs climatiques de l'année précédente contrôlent les variations interannuelles de déficit foliaire. Cependant, comparativement à la croissance radiale, le déficit foliaire présente une réponse au climat moins dynamique et peu cohérente entre arbres d’une même placette. L’analyse conjointe des deux signaux a montré l’existence d’un lien ténu entre la croissance et le déficit foliaire. Nous avons pu mettre en évidence une diminution de la croissance de l’arbre dans le cas de déficit foliaires importants lors d’années d’aléas climatiques extrêmes (sec ou froid). Cependant, l’introduction du déficit foliaire en tant que prédicteur de la croissance radiale n’a eu que peu ou pas d’effet significatif pour le hêtre et le sapin. Enfin, la mise en évidence de l’influence majeure de l’âge sur la notation du déficit foliaire empêche l’interprétation de déficit foliaire brut comme indicateur de la santé de l’arbre. Note de contenu : Chapitre 1 : Contexte et objectifs de la thèse
1.1 Contexte
1.2 Objectifs de la thèse
Chapitre 2 : Placettes et matériels d’étude
2.1 Réseau et placettes sélectionnées
2.2 Variables à l’échelle des placettes
2.3 Variables à l’échelle de l’arbre
Chapitre 3 : Initiation aux forêts aléatoires
3.1 Introduction
3.2 Des arbres à la forêt
3.3 Random forest
3.4 Quels types de résultats avec Random Forest ?
3.5 La sélection de variables avec Random Forest : procédure VSURF (Genuer et al. 2016)
3.6 Optimiser et évaluer les performances des modèles
3.7 Prospection et comparaison de différentes méthodes d’analyse : forêts aléatoires, forêts aléatoires conditionnelles et VSURF
3.8 Résumé des forces et faiblesses de random forest
Chapitre 4 : Quelles sont les contraintes stationnelles expliquant le mieux l’état sanitaire des houppiers ?
4.1 Introduction
4.2 Matériels et méthodes
4.3 Résultats
4.4 Discussion
Chapitre 5 : Les variations interannuelles de déficit foliaire expliquent-elles celles de la croissance radiale ?
5.1 Contexte
5.2 Les variations interannuelles de déficit foliaire expliquent-elles celles de la croissance radiale du sapin ?
5.3 Les variations de déficit foliaire peuvent-elles expliquer celles de la croissance radiale du hêtre? Article.
5.4 DiscussionNuméro de notice : 26538 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Biologie et écologie des forêts et des agrosystèmes : Lorraine : 2020 Organisme de stage : INRAE - SILVA UMR nature-HAL : Thèse Date de publication en ligne : 23/03/2021 En ligne : https://hal.univ-lorraine.fr/tel-03176522/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97714 Regional-scale forest mapping over fragmented landscapes using global forest products and Landsat time series classification / Viktor Myroniuk in Remote sensing, vol 12 n° 1 (January 2020)
[article]
Titre : Regional-scale forest mapping over fragmented landscapes using global forest products and Landsat time series classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Viktor Myroniuk, Auteur ; Mykola Kutia, Auteur ; Arbi J. Sarkissian, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 24 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] bande infrarouge
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] Google Earth Engine
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] image proche infrarouge
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] plaine
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] surveillance forestière
[Termes IGN] UkraineRésumé : (auteur) Satellite imagery of 25–30 m spatial resolution has been recognized as an effective tool for monitoring the spatial and temporal dynamics of forest cover at different scales. However, the precise mapping of forest cover over fragmented landscapes is complicated and requires special consideration. We have evaluated the performance of four global forest products of 25–30 m spatial resolution within three flatland subregions of Ukraine that have different forest cover patterns. We have explored the relationship between tree cover extracted from the global forest change (GFC) and relative stocking density of forest stands and justified the use of a 40% tree cover threshold for mapping forest in flatland Ukraine. In contrast, the canopy cover threshold for the analogous product Landsat tree cover continuous fields (LTCCF) is found to be 25%. Analysis of the global forest products, including discrete forest masks Global PALSAR-2/PALSAR Forest/Non-Forest Map (JAXA FNF) and GlobeLand30, has revealed a major misclassification of forested areas under severe fragmentation patterns of landscapes. The study also examined the effectiveness of forest mapping over fragmented landscapes using dense time series of Landsat images. We collected 1548 scenes of Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) for the period 2014–2016 and composited them into cloudless mosaics for the following four seasons: yearly, summer, autumn, and April–October. The classification of images was performed in Google Earth Engine (GEE) Application Programming Interface (API) using random forest (RF) classifier. As a result, 30 m spatial resolution forest mask for flatland of Ukraine was created. The user’s and producer’s accuracy were estimated to be 0.910 ± 0.015 and 0.880 ± 0.018, respectively. The total forest area for the flatland Ukraine is 9440.5 ± 239.4 thousand hectares, which is 3% higher than official data. In general, we conclude that the Landsat-derived forest mask performs well over fragmented landscapes if forest cover of the territory is higher than 10–15% Numéro de notice : A2020-225 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs12010187 Date de publication en ligne : 05/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs12010187 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94940
in Remote sensing > vol 12 n° 1 (January 2020) . - 24 p.[article]Satellite image time series classification with pixel-set encoders and temporal self-attention / Vivien Sainte Fare Garnot (2020)
Titre : Satellite image time series classification with pixel-set encoders and temporal self-attention Type de document : Article/Communication Auteurs : Vivien Sainte Fare Garnot , Auteur ; Loïc Landrieu , Auteur ; Sébastien Giordano , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur Editeur : Computer vision foundation CVF Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : CVPR 2020, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 14/06/2020 19/06/2020 en ligne Chine Open Access Proceedings Importance : pp 12325 - 12334 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] géocodage
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] politique agricole commune
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (auteur) Satellite image time series, bolstered by their growing availability, are at the forefront of an extensive effort towards automated Earth monitoring by international institutions. In particular, large-scale control of agricultural parcels is an issue of major political and economic importance. In this regard, hybrid convolutional-recurrent neural architectures have shown promising results for the automated classification of satellite image time series.We propose an alternative approach in which the convolutional layers are advantageously replaced with encoders operating on unordered sets of pixels to exploit the typically coarse resolution of publicly available satellite images. We also propose to extract temporal features using a bespoke neural architecture based on self-attention instead of recurrent networks. We demonstrate experimentally that our method not only outperforms previous state-of-the-art approaches in terms of precision, but also significantly decreases processing time and memory requirements. Lastly, we release a large openaccess annotated dataset as a benchmark for future work on satellite image time series. Numéro de notice : C2020-016 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers ArXiv/vers CVF Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/CVPR42600.2020.01234 Date de publication en ligne : 05/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.01234 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94225 Documents numériques
en open access
Satellite image time series classification - pdf préprintAdobe Acrobat PDF Spatio-Temporal Prediction of the Epidemic Spread of Dangerous Pathogens Using Machine Learning Methods / Wolfgang B. Hamer in ISPRS International journal of geo-information, Vol 9 n° 1 (January 2020)
[article]
Titre : Spatio-Temporal Prediction of the Epidemic Spread of Dangerous Pathogens Using Machine Learning Methods Type de document : Article/Communication Auteurs : Wolfgang B. Hamer, Auteur ; Tim Birr, Auteur ; Joseph-Alexander Verreet, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] Allemagne
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] diffusion spatiale
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] données météorologiques
[Termes IGN] géostatistique
[Termes IGN] maladie phytosanitaire
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] modèle dynamique
[Termes IGN] rendement agricole
[Termes IGN] risque environnemental
[Termes IGN] temps réelRésumé : (auteur) Real-time identification of the occurrence of dangerous pathogens is of crucial importance for the rapid execution of countermeasures. For this purpose, spatial and temporal predictions of the spread of such pathogens are indispensable. The R package papros developed by the authors offers an environment in which both spatial and temporal predictions can be made, based on local data using various deterministic, geostatistical regionalisation, and machine learning methods. The approach is presented using the example of a crops infection by fungal pathogens, which can substantially reduce the yield if not treated in good time. The situation is made more difficult by the fact that it is particularly difficult to predict the behaviour of wind-dispersed pathogens, such as powdery mildew (Blumeria graminis f. sp. tritici). To forecast pathogen development and spatial dispersal, a modelling process scheme was developed using the aforementioned R package, which combines regionalisation and machine learning techniques. It enables the prediction of the probability of yield- relevant infestation events for an entire federal state in northern Germany at a daily time scale. To run the models, weather and climate information are required, as is knowledge of the pathogen biology. Once fitted to the pathogen, only weather and climate information are necessary to predict such events, with an overall accuracy of 68% in the case of powdery mildew at a regional scale. Thereby, 91% of the observed powdery mildew events are predicted Numéro de notice : A2020-116 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi9010044 Date de publication en ligne : 15/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi9010044 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94723
in ISPRS International journal of geo-information > Vol 9 n° 1 (January 2020)[article]Superpixel-enhanced deep neural forest for remote sensing image semantic segmentation / Li Mi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 159 (January 2020)
[article]
Titre : Superpixel-enhanced deep neural forest for remote sensing image semantic segmentation Type de document : Article/Communication Auteurs : Li Mi, Auteur ; Zhenzhong Chen, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 140 - 152 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] algorithme SLIC
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] processus stochastique
[Termes IGN] réseau neuronal profond
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] superpixelRésumé : (Auteur) Semantic segmentation plays an important role in remote sensing image understanding. Great progress has been made in this area with the development of Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs). However, due to the complexity of ground objects’ spectrum, DCNNs with simple classifier have difficulties in distinguishing ground object categories even though they can represent image features effectively. Additionally, DCNN-based semantic segmentation methods learn to accumulate contextual information over large receptive fields that causes blur on object boundaries. In this work, a novel approach named Superpixel-enhanced Deep Neural Forest (SDNF) is proposed to target the aforementioned problems. To improve the classification ability, we introduce Deep Neural Forest (DNF), where the representation learning of deep neural network is conducted by a completely differentiable decision forest. Therefore, better classification accuracy is achieved by combining DCNNs with decision forests in an end-to-end manner. In addition, considering the homogeneity within superpixels and heterogeneity between superpixels, a Superpixel-enhanced Region Module (SRM) is proposed to further alleviate the noises and strengthen edges of ground objects. Experimental results on the ISPRS 2D semantic labeling benchmark demonstrate that our model significantly outperforms state-of-the-art methods thus validate the efficiency of our proposed SDNF. Numéro de notice : A2020-014 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.11.006 Date de publication en ligne : 29/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.11.006 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94403
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 159 (January 2020) . - pp 140 - 152[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2020011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2020013 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2020012 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Combining Sentinel-1 and Sentinel-2 Satellite image time series for land cover mapping via a multi-source deep learning architecture / Dino Lenco in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkExtracting urban landmarks from geographical datasets using a random forests classifier / Yue Lin in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 12 (December 2019)PermalinkA learning approach to evaluate the quality of 3D city models / Oussama Ennafii in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 12 (December 2019)PermalinkAccurate modelling of canopy traits from seasonal Sentinel-2 imagery based on the vertical distribution of leaf traits / Tawanda W. Gara in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 157 (November 2019)PermalinkComparison between convolutional neural networks and random forest for local climate zone classification in mega urban areas using Landsat images / Cheolhee Yoo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 157 (November 2019)PermalinkMulti-sensor prediction of Eucalyptus stand volume: A support vector approach / Guilherme Silverio Aquino de Souza in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 156 (October 2019)PermalinkOptimal segmentation of high spatial resolution images for the classification of buildings using random forests / James Bialas in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 82 (October 2019)PermalinkMultitemporal Landsat-MODIS fusion for cropland drought monitoring in El Salvador / Nguyen-Thanh Son in Geocarto international, vol 34 n° 12 ([15/09/2019])PermalinkEstimating leaf area index and aboveground biomass of grazing pastures using Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat images / Jie Wang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 154 (August 2019)PermalinkA generalized space-time OBIA classification scheme to map sugarcane areas at regional scale, using Landsat images time-series and the random forest algorithm / Ana Claudia Dos Santos Luciano in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 80 (August 2019)Permalink