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Termes IGN > 1-Candidats > forêt publique > forêt domaniale
forêt domaniale
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Bois domanial, Domaine forestier, Forêt de l'État, Forêt publique, Forêt soumise. Forêt, Terre publique. >> Affouage, Forêt -- Conservation des ressources, Politique forestière. >>Terme(s) spécifique(s) : Forêt royale. Source(s) : Dict. d'agriculture, 1999. Equiv. LCSH : Forest reserves. Domaine(s) : 580; 630. |
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Expansion tendancielle du stock de bois dans les forêts françaises (1976–2015) [diaporama] / Jean-Daniel Bontemps (2018)
Titre : Expansion tendancielle du stock de bois dans les forêts françaises (1976–2015) [diaporama] Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-Daniel Bontemps Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Conférence : IGN - EcoFor 2018, Colloque 60 ans d’inventaire forestier pour éclairer l’avenir 15/10/2018 16/10/2018 Paris France open access proceedings Importance : 33 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] bois sur pied
[Termes IGN] forêt alpestre
[Termes IGN] forêt de feuillus
[Termes IGN] forêt domaniale
[Termes IGN] forêt privée
[Termes IGN] grande région écologique
[Termes IGN] politique forestière
[Termes IGN] puits de carbone
[Termes IGN] résineux
[Termes IGN] ressources forestières
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierNuméro de notice : C2018-105 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2012-2019) Thématique : FORET Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans En ligne : https://inventaire-forestier.ign.fr/IMG/pdf/02_expansion_foret_metropole_jdbonte [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97509
Titre : Potentialités de l’outil LiDAR pour cartographier les vestiges de la Grande Guerre en milieu intra-forestier (bois des Caures, forêt domaniale de Verdun, Meuse) Type de document : Article/Communication Auteurs : Rémi de Matos Machado, Auteur ; Jean-Paul Amat, Auteur ; Gilles Arnaud-Fassetta, Auteur ; François Bétard, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] carte militaire
[Termes IGN] forêt domaniale
[Termes IGN] fortification
[Termes IGN] Meuse (55)
[Termes IGN] utilisateur militaire
[Termes IGN] VerdunRésumé : (auteur) Cent ans après la Grande Guerre, les traces des champs de bataille restent présentes dans les paysages du Nord-Est de la France. En 2013, une prospection par LiDAR aéroporté de la forêt domaniale de Verdun a mis en évidence sous forme d’images 3-D à haute résolution les vestiges de guerre masqués par le manteau forestier. Cette étude explore les potentialités de l’outil LiDAR pour l’analyse et la cartographie des témoins des aménagements militaires dans le bois des Caures (forêt domaniale de Verdun), lieu des premiers combats de la bataille de Verdun (1916). Le traitement d’images combiné à l’analyse de terrain permet d’établir une typologie et une cartographie inédites de la diversité des vestiges, abris et fossés, et de l’organisation du champ de bataille. Numéro de notice : A2016-947 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.4000/echogeo.14791 En ligne : https://doi.org/10.4000/echogeo.14791 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83439
in EchoGeo > n° 38 (octobre - décembre 2016) . - pp[article]
Titre : Bilan patrimonial des forêts domaniales hors DOM 2011 Type de document : Rapport Auteurs : Office national des forêts (France) Editeur : Fontainebleau [France] : Office national des forêts ONF Année de publication : 2011 Importance : 180 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-84207-354-1 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] biodiversité
[Termes IGN] forêt domaniale
[Termes IGN] gestion forestière
[Termes IGN] risque sanitaire
[Vedettes matières IGN] SylvicultureIndex. décimale : 421 Économie, statistiques et ressources forestières Numéro de notice : IFN_6612 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET Nature : Rapport statistique Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=67324 Exemplaires (2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité IFN-001-000771 421 ONF Livre Nogent-sur-Vernisson Bibliothèque Nogent IFN Exclu du prêt IFN-001-000772 421 ONF Livre Nogent-sur-Vernisson Bibliothèque Nogent IFN Exclu du prêt Documents numériques
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Bilan_patrimonial_2011_ONF.pdfAdobe Acrobat PDF
Titre : Forest object-oriented classification with customized and automatic attribute selection Type de document : Article/Communication Auteurs : Olivier de Joinville Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2010 Collection : International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, ISSN 0252-8231 num. 38-8 Conférence : ISPRS 2010, Technical Commission 8 Symposium, Networking the World with Remote Sensing 02/08/2010 12/08/2010 Kyoto Japon ISPRS OA Archives Commission 8 Importance : pp 669 - 674 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] composition colorée
[Termes IGN] forêt domaniale
[Termes IGN] image SPOT
[Termes IGN] matrice de confusion
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] Somme (80)Résumé : (auteur) This paper presents a semi-automatic method to optimize object-oriented classification without photointerpretation. The thematic studied is the forest (Crecy forest in the north of France). A SPOT 2 image at 20 m spatial resolution was analysed in a near infrared colour composite (green, red and infrared). New classification methods no longer work with pixels, but with regions derived from the previously segmented image [TRIAS 2006], [BENCHERIF 2009].The first step consists in image segmentation based on several criteria, a scale parameter and an homogeneity factor made up of two complementary factors: shape and radiometry. Two segmentations have been computed: one at very large scale (no more than 20 regions) in order to establish a manually made classification with only 2 classes: forest and no forest (this latter will not be classified). Another one at a smaller scale which will be used to select the test samples (also called training area) on the forest area. Once both segmentations and manual classification are completed and validated (essentially visually), the objective of this study is to determine semi automatically the most adapted attributes for each training area (5 training areas have been selected). Therefore, for all selected training areas, attributes are automatically selected, consecutively based on three criteria: radiometry, shape and texture. For each of these criteria, a maximum number of attributes is fixed among all potentially interesting attributes and the optimum attribute combination is automatically selected with respect to a statistical parameter derived from a distance matrix. The distance matrix optimizes the separation between the training areas. Then, 3 classifications were set up, each of them with the optimum automatically selected attribute combination derived from the previous step. For each of these classifications, a confusion matrix will be computed. For each training area its confusion rate with other training areas was computed and the lowest confusion rate was selected as the criterion. For instance, if there is a training area which has 35 % of confusion pixels with other classes for a radiometric combination, 25% for a textural combination and 5 % for a morphologic one (shape criterion), this training area will be affected with a morphologic attribute combination. The result is thus a new classification with the new customized attributes for each training area. In the assessment of this classification, the confusion rate for each class decreases significantly. Then, reliability maps are built to determine the risk of confusion between the classes. Test results are so far encouraging. Due to this new method, the confusion rates decrease significantly with respect to a standard nearest neighbour approach. Numéro de notice : C2010-032 Affiliation des auteurs : ENSG (1941-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans En ligne : http://www.isprs.org/proceedings/XXXVIII/part8/pdf/W07P02_20100218000017.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90642 Documents numériques
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Forest object-oriented classification ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF
Titre : Bois mort et sécurité en forêt : une approche exploratoire en forêt domaniale Type de document : Article/Communication Auteurs : Anne-Marie Granet, Auteur ; Claude Jaillet, Auteur ; Florent Romagoux, Auteur ; Philippe Deuffic, Auteur Année de publication : 2009 Article en page(s) : p. 19-25 Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] bois mort
[Termes IGN] forêt domaniale
[Termes IGN] sécurité du travailNote de contenu : Bibliogr. Numéro de notice : IFN_4990 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=73026
in Rendez-vous techniques > n° 25-26 (été - automne 2009) . - p. 19-25[article]Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité IFN-001-P000727 PER Revue Nogent-sur-Vernisson Salle périodiques Exclu du prêt Documents numériques
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Bois mort et sécurité en forêtAdobe Acrobat PDFAnalyses floristiques et inventaires de gagnages en forêt domaniale de Tronçais (Allier, France) / B. Guibert (1994)
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