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Forest canopy stratification based on fused, imbalanced and collinear LiDAR and Sentinel-2 metrics / Jakob Wernicke in Remote sensing of environment, vol 279 (September-15 2022)
Titre : Forest canopy stratification based on fused, imbalanced and collinear LiDAR and Sentinel-2 metrics Type de document : Article/Communication Auteurs : Jakob Wernicke, Auteur ; Christian Torsten Seltmann, Auteur ; Ralf Wenzel, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 113134 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Allemagne
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] inventaire forestier étranger (données)
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] stratificationRésumé : (auteur) Knowledge about the forest canopy stratification is of essential importance for forest management and planning. Collecting structural information (e.g. natural regeneration) still depends on cost and labour intensive forest inventories with a coarse spatio-temporal resolution. Remote sensing partly overcomes these limitations and particularly active sensors of type light detection and ranging (LiDAR) have proven their great potential of separating forest strata. The applicability of LiDAR metrics for the differentiation of the spruce dominated forest strata in Central Germany has not been tested yet. Additionally, studying the potential of Sentinel-2 metrics for the classification of forest strata is lacking too. In this study, we investigated the capabilities of six different classification approaches for the differentiation of five forest strata that are typical for the study region. Reference data were derived from forest inventory measurements surveyed on a dense 200 × 200 m grid. The six classification approaches were trained with fused and un-fused LiDAR and Sentinel-2 inferred metrics. The classification results were compared using the overall mean accuracy, sensitivity and specificity via receivers operating characteristics of multi-class problems. We were interested in the classification abilities of Sentinel-2 metrics due to the obvious advantages of Sentinel-2 based metrics (free of charge, high spatio-temporal coverage). We assumed that the canopy structure determines the reflection on stand level and thus might facilitate the classification of different canopy strata. Beforehand, it was important to examine the influence of distinctly imbalanced and collinear reference data on the classification results. We found that the Random Forest classifier most accurately separated the five forest strata with a mean overall accuracy of 83.3% (Kappa = 76.2%). These values were achieved from balanced training data and the classification capability was confirmed by classification results from an independent test data set. Fused predictors of active (LiDAR) and passive (Sentinel-2) remote sensing revealed no substantial improvement in the classification accuracy due to the dominant role of LiDAR metrics. Herein, we identified that especially the height variability, top height, portion of LiDAR-returns between 2 m and 10 m and the standard deviation of the return number between the 25th and 50th height percentile, predominately contributed to the classification accuracy. Classification results purely based on Sentinel-2 metrics revealed a rather small overall mean accuracy of 54.7%. The metrics (e.g. median, variance, entropy) were derived from Sentinel-2 indices, covering the visible and near to short infrared spectrum. Variable importance computations unraveled a detectable but minor contribution of MSI, TCG, NDVI to the classification result. Finally, our data driven observations illustrated serious drawbacks associated to data imbalance, collinearity and autocorrelation and presented practical guidance to cope with these issues. Numéro de notice : A2022-510 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.rse.2022.113134 Date de publication en ligne : 28/06/2022 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.113134 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101047
in Remote sensing of environment > vol 279 (September-15 2022) . - n° 113134[article]
Titre : Une généralisation de la méthode de partage des poids dans le cas où la base de sondage est continue Type de document : Article/Communication Auteurs : Philippe Brion, Auteur ; Olivier Bouriaud Editeur : Rennes : Université de Rennes 1 Année de publication : 2022 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : JMS 2022, 14es Journées de méthodologie statistique de l’Insee Paris France Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] échantillonnage
[Termes IGN] estimateur
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] méthode de partage des poids
[Termes IGN] quantité continue
[Termes IGN] stratification
[Termes IGN] variance
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (auteur) La définition de l’unité statistique utilisée dans les enquêtes statistiques est une question difficile : les différents ”univers” enquêtés n’ont pas nécessairement une base de sondage directement utilisable, et il arrive que l’on utilise des unités à échantillonner d’une nature différente de celle des unités observées. La production d’estimations statistiques pose alors des problèmes méthodologiques complexes, qui peuvent être traités en utilisant la méthode dite du partage des poids, formalisée par Deville et Lavallée (2006). Cette méthode est basée sur les liens existant entre les deux populations : population échantillonnée et population observée. Cependant, les deux populations considérées dans cette approche sont des populations discrètes. Pour certains domaines d’étude, en particulier liés à des aspects environnementaux, la population échantillonnée est une population continue : c’est par exemple le cas des inventaires forestiers pour lesquels, fréquemment, les arbres enquêtés sont ceux situés sur des placettes dont les centres sont des points tirés de manière aléatoire dans une zone donnée. La production d’estimations statistiques à partir de l’échantillon d’arbres enquêtés pose alors des difficultés de méthode, ainsi que les calculs de variance associés. L’objet de ce papier est de procéder à une généralisation de la méthode de partage des poids au cas continu (population échantillonnée) – discret (population enquêtée), à partir de la formalisation proposée par Cordy en 1993 sur l’extension de l’estimateur de Horvitz-Thompson au tirage de points réalisé dans un univers continu. Numéro de notice : C2022-001 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2020- ) Thématique : FORET Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans En ligne : http://www.jms-insee.fr/2022/S15_3_ACTE_BOURIAUD_BRION_JMS2022.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103348 Documents numériques
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Titre : Une généralisation de la méthode de partage des poids dans le cas où la base de sondage est continue Type de document : Article/Communication Auteurs : Philippe Brion, Auteur ; Olivier Bouriaud Editeur : Paris [France] : Société française de statistique Année de publication : 2021 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : Sondages 2021, 11th international francophone conference on surveys 06/10/2021 08/10/2021 Bruxelles Belgique OA Proceedings Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] échantillonnage
[Termes IGN] estimateur
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] méthode de partage des poids
[Termes IGN] quantité continue
[Termes IGN] stratification
[Termes IGN] variance
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (auteur) La définition de l’unité statistique utilisée dans les enquêtes statistiques est une question difficile : les différents ”univers” enquêtés n’ont pas nécessairement une base de sondage directement utilisable, et il arrive que l’on utilise des unités à échantillonner d’une nature différente de celle des unités observées. La production d’estimations statistiques pose alors des problèmes méthodologiques complexes, qui peuvent être traités en utilisant la méthode dite du partage des poids, formalisée par Deville et Lavallée (2006). Cette méthode est basée sur les liens existant entre les deux populations : population échantillonnée et population observée. Cependant, les deux populations considérées dans cette approche sont des populations discrètes. Pour certains domaines d’étude, en particulier liés à des aspects environnementaux, la population échantillonnée est une population continue : c’est par exemple le cas des inventaires forestiers pour lesquels, fréquemment, les arbres enquêtés sont ceux situés sur des placettes dont les centres sont des points tirés de manière aléatoire dans une zone donnée. La production d’estimations statistiques à partir de l’échantillon d’arbres enquêtés pose alors des difficultés de méthode, ainsi que les calculs de variance associés. L’objet de ce papier est de procéder à une généralisation de la méthode de partage des poids au cas continu (population échantillonnée) – discret (population enquêtée), à partir de la formalisation proposée par Cordy en 1993 sur l’extension de l’estimateur de Horvitz-Thompson au tirage de points réalisé dans un univers continu. Numéro de notice : C2021-039 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2020- ) Thématique : FORET Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99177 Documents numériques
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Titre : Les inventaires forestiers nationaux : des méthodes dynamiques pour un sujet dynamique Type de document : Article/Communication Auteurs : Olivier Bouriaud Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2021 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : Sondages 2021, 11th international francophone conference on surveys 06/10/2021 08/10/2021 Bruxelles Belgique OA Proceedings Importance : 7 p. Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] enjeu
[Termes IGN] image aérienne à axe vertical
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] inventaire forestier national (données France)
[Termes IGN] stratification
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (auteur) L’exploitation des ressources forestières a, dès ses débuts, fait apparaître le besoin d’avoir des connaissances fines de leur état et de leur dynamique. Le premier inventaire forestier en France a plus de cent ans et la création d’un institut dédié à l’inventaire forestier national, plus de 50 ans. Initialement conçus pour quantifier des surfaces de forêts et des volumes de bois, de l’échelle nationale jusqu’aux départements, les inventaires ont évolué continûment en incorporant les indicateurs environnementaux décrivant les services écologiques nouvellement demandés aux forêts. Les inventaires forestiers nationaux doivent faire face à de multiples difficultés qui ont imposé des contraintes fortes sur leurs méthodes : la surface des forêts, donc du domaine d’étude, est inconnue et en perpétuel changement, la population d’arbres elle-même est en constant renouvellement. Accessibilité et faisabilité font de cette population un sujet très difficile à enquêter. Dans ces conditions, les méthodes d’échantillonnage ont dû apprendre à utiliser toute source d’information pouvant aider l’enquête. Ainsi les images aériennes sont apparues comme une source privilégiée pour contribuer à l’estimation de la surface des forêts. Ceci a conduit à la mise en œuvre d’échantillonnages complexes, tels que l’échantillonnage en deux phases intégrant une stratification. Les images aériennes sont en effet une source d’information privilégiée pour définir des strates, en raison de leur couverture spatiale, tandis que les mesures de terrain permettent d’observer les variables d’intérêt au sein des strates. Les inventaires forestiers doivent également prendre en compte le côté « continu » de la forêt conjointement avec le fait que la population des arbres est finie, même si sa taille est très grande. Les estimations doivent s’adapter à cette dualité. Les nouveaux objectifs fixés récemment à l’utilisation de la ressource forestière, en particulier concernant la réduction de la part de matériaux et énergies non renouvelables, imposent également de fournir des estimations à l’échelle des territoires, échelle pour laquelle les inventaires forestiers nationaux ne sont pas conçus, la densité de points de terrain étant localement faible. Cette demande pousse les inventaires à investir dans les estimations sur petits domaines. L’apparition de nouvelles couvertures spatiales à très haute densité et résolution ouvre des perspectives nouvelles. Mais passer d’estimations traditionnellement basées sur l’échantillonnage à des estimations intégrant une modélisation n’est pas sans poser un certain nombre de questions et défis. Numéro de notice : C2021-038 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2020- ) Thématique : FORET Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99175 Documents numériques
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Titre : Efficiency of post-stratification for a large-scale forest inventory : case Finnish NFI Type de document : Article/Communication Auteurs : Helena Haakana, Auteur ; Juha Heikkinen, Auteur ; Matti Katila, Auteur ; Annika S. Kangas, Auteur Année de publication : 2019 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] densité de la végétation
[Termes IGN] Finlande
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] inventaire forestier étranger (données)
[Termes IGN] ressources forestières
[Termes IGN] stratification
[Termes IGN] volume en bois
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (auteur) Key message : Post-stratification based on remotely sensed data is an efficient method in estimating regional-level results in the operational National Forest Inventory. It also enables calculating the results accurately for smaller areas than with the default method of using the field plots only.
Context : The utilization of auxiliary information in survey sampling through model-assisted estimation or post-stratification has gained popularity in forest inventory recently. However, post-stratification at a large scale involves practical concerns such as the availability of auxiliary data independent of the sample at hand, and a large number of variables for which the results are needed.
Aims : We assessed the efficiency of two different types of post-stratification, either post-stratifying for each variable of interest separately or using one post-stratification for all variables, compared to the estimation based on the field sample plots only. In addition, we examined the precision of area and volume estimates, and the efficiency of post-stratification at different spatial scales.
Methods : For post-stratification, we used the volume maps based on Landsat satellite imagery, digital map data, and the sample plot data of the previous inventory. The efficiencies of post-stratifications based on the mean volume and the mean volumes by tree species were compared.
Results : In estimating the total volume, the relative efficiency of post-stratification compared to field plot based estimation was 1.54–3.54 over the provinces in South Finland. In estimating the volumes by tree species groups, the relative efficiency was 0.93–2.39. The gain with a separate stratification compared to the stratification based on total mean volume for all variables was at largest 0.69. In the small test areas, the relative standard errors of the total volume estimates decreased on average by 33% by using post-stratification instead of sample plots only. The mean relative efficiency was 2.36.
Conclusion : The utilization of an old forest resources map and post-stratification based on the mean volume is an operational approach for the National Forest Inventory. Post-stratification also enables calculating the results accurately for markedly smaller areas than with the field plots only. Post-stratification reduced the probability of very high sampling variances, making the results more robust.Numéro de notice : A2019-042 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s13595-018-0795-6 Date de publication en ligne : 30/01/2019 En ligne : https://doi.org/10.1007/s13595-018-0795-6 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92040
in Annals of Forest Science > vol 76 n° 1 (March 2019)[article]PermalinkPermalinkPermalinkCartographie d'occupation du sol par télédétection avec intégration de données exogènes / Olivier Bayle (1993)
PermalinkPermalinkPermalinkTegdaoust 5, recherches sur Aoudaghost, une concession médiévale à Tegdaoust / D. Robert-Chaleix (1989)
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