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biomasse forestière |
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What factors shape spatial distribution of biomass in riparian forests? Insights from a LiDAR survey over a large area / Leo Huylenbroeck in Forests, vol 12 n° 3 (March 2021)
[article]
Titre : What factors shape spatial distribution of biomass in riparian forests? Insights from a LiDAR survey over a large area Type de document : Article/Communication Auteurs : Leo Huylenbroeck, Auteur ; Nicolas Latte, Auteur ; Philippe Lejeune, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 371 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] biodiversité
[Termes IGN] biomasse forestière
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] forêt ripicole
[Termes IGN] modèle numérique de surface de la canopée
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] Wallonie (Belgique)Résumé : (auteur) Riparian ecosystems are home to a remarkable biodiversity, but have been degraded in many regions of the world. Vegetation biomass is central to several key functions of riparian systems. It is influenced by multiple factors, such as soil waterlogging, sediment input, flood, and human disturbance. However, knowledge is lacking on how these factors interact to shape spatial distribution of biomass in riparian forests. In this study, LiDAR data were used in an individual tree approach to map the aboveground biomass in riparian forests along 200 km of rivers in the Meuse catchment, in southern Belgium (Western Europe). Two approaches were tested, relying either on a LiDAR Canopy Height Model alone or in conjunction with a LiDAR point cloud. Cross-validated biomass relative mean square error for 0.3 ha plots were, respectively, 27% and 22% for the two approaches. Spatial distribution of biomass patterns were driven by parcel history (and particularly vegetation age), followed by land use and topographical or geomorphological variables. Overall, anthropogenic factors were dominant over natural factors. However, vegetation patches located in the lower parts of the riparian zone exhibited a lower biomass than those in higher locations at the same age, presumably due to a combination of a more intense disturbance regime and more limiting growing conditions in the lower parts of the riparian zone. Similar approaches to ours could be deployed in other regions in order to better understand how biomass distribution patterns vary according to the climatic, geological or cultural contexts. Numéro de notice : A2021-317 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/f12030371 Date de publication en ligne : 20/03/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/f12030371 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97540
in Forests > vol 12 n° 3 (March 2021) . - n° 371[article]
Titre : Agroforestry : Small landholder’s tool for climate change resiliency and mitigation Type de document : Monographie Auteurs : Gopal Shukla, Éditeur scientifique ; Sumit Chakravarty, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2021 ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83962-730-9 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Agriculture
[Termes IGN] Afrique du sud (état)
[Termes IGN] agroforesterie
[Termes IGN] biomasse forestière
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] Inde
[Termes IGN] production agricole
[Termes IGN] puits de carbone
[Termes IGN] ZimbabweIndex. décimale : 50.00 Environnement Résumé : (Editeur) The book is a collection of chapters that deal with agroforestry systems on small farms. It compiles a variety of suitable agroforestry systems that can both sequester carbon and mitigate climate change while also providing socio-economic benefits. The book also discusses the ways in which small landholders can use agroforestry to combat land degradation. Note de contenu : 1. Designation of Traditional Agroforestry Clusters for Handling Climate Change Based on the Sustainability Index in the Archipelago / By Jan Willem Hatulesila and Gun Mardiatmoko
2. Assessment of Biomass and Carbon Stock along Altitudes in Traditional Agroforestry System in Tehri District of Uttarakhand, India / By Kundan K. Vikrant, Dhanpal S. Chauhan and Raza H. Rizvi
3. Agroforestry as a Small Landholder’s Tool for Climate Change Resilience and Mitigation in Zimbabwe / By Tariro Kamuti
4. Agroforestry Trees for Fodder Production in Limpopo Province, South Africa / By Kingsley Kwabena Ayisi, Paulina Bopape-Mabapa and David Brown
5. Potential and Opportunities of Agroforestry Practices in Combating Land Degradation / By Jag Mohan Singh Tomar, Akram Ahmed, Jahangeer A. Bhat, Rajesh Kaushal, Gopal Shukla and Raj kumar
6. Farm-Forestry, Smallholder Farms and Policy Support – The Way Ahead / By Vinod Chandra PandeNuméro de notice : 26725 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.87650 Date de publication en ligne : 30/06/2021 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.87650 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99505 Applications of remote sensing data in mapping of forest growing stock and biomass / Jose Aranha (2021)
Titre : Applications of remote sensing data in mapping of forest growing stock and biomass Type de document : Monographie Auteurs : Jose Aranha, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 276 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-0569-5 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] capital sur pied
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] foresterie
[Termes IGN] forêt boréale
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image Landsat-OLI
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[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] inventaire forestier étranger (données)
[Termes IGN] Pinus massoniana
[Termes IGN] puits de carbone
[Termes IGN] service écosystémique
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] ThaïlandeRésumé : (éditeur) This Special Issue (SI), entitled "Applications of Remote Sensing Data in Mapping of Forest Growing Stock and Biomass”, resulted from 13 peer-reviewed papers dedicated to Forestry and Biomass mapping, characterization and accounting. The papers' authors presented improvements in Remote Sensing processing techniques on satellite images, drone-acquired images and LiDAR images, both aerial and terrestrial. Regarding the images’ classification models, all authors presented supervised methods, such as Random Forest, complemented by GIS routines and biophysical variables measured on the field, which were properly georeferenced. The achieved results enable the statement that remote imagery could be successfully used as a data source for regression analysis and formulation and, in this way, used in forestry actions such as canopy structure analysis and mapping, or to estimate biomass. This collection of papers, presented in the form of a book, brings together 13 articles covering various forest issues and issues in forest biomass calculation, constituting an important work manual for those who use mixed GIS and RS techniques. Note de contenu : 1- Finer resolution estimation and mapping of mangrove biomass using UAV LiDAR and WorldView-2 data
2- Nondestructive estimation of the above-ground biomass of multiple tree species in boreal forests of China using Terrestrial Laser Scanning
3- Estimating forest aboveground carbon storage in Hang-Jia-Hu using Landsat TM/OLI data and random morest Model
4- Influence of variable selection and forest type on forest aboveground biomass estimation using machine learning algorithms
5- Comparative analysis of seasonal Landsat 8 images for forest aboveground biomass estimation in a subtropical forest
6- Estimating urban vegetation biomass from Sentinel-2A image data
7- Estimation of forest biomass in Beijing (China) using multisource remote sensing and forest inventory data
8- Spatially explicit analysis of trade-offs and synergies among multiple ecosystem services in Shaanxi Valley basin
9- Influence of site-specific conditions on estimation of forest above ground biomass from airborne laser scanning
10- Multi-sensor prediction of stand volume by a hybrid model of support vector machine for regression kriging
11- Applying LiDAR to quantify the plant area index along a successional gradient in a tropical forest of Thailand
12- Shrub biomass estimates in former burnt areas using Sentinel 2 images processing and classification
13- Evaluation of different algorithms for estimating the growing stock volume of pinus massoniana plantations using spectral and spatial information from a SPOT6 imageNuméro de notice : 15305 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-0569-5 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-0569-5 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99903 Déterminants de la composition floristique et estimations des stocks de carbone des peuplements forestiers matures de Uma (Tshopo, RDC) / John Katembo Mukirania (2021)
Titre : Déterminants de la composition floristique et estimations des stocks de carbone des peuplements forestiers matures de Uma (Tshopo, RDC) Titre original : Determinants of floristic composition and estimates of carbon stocks in mature forest stands in Uma (Tshopo, DRC) Type de document : Thèse/HDR Auteurs : John Katembo Mukirania, Auteur ; Faustin Boyemba Bosela, Directeur de thèse ; Nicolas Barbier, Directeur de thèse Editeur : Montpellier : Centre de Coopération Internationale en recherche agronomique pour le Développement CIRAD Année de publication : 2021 Note générale : bibliographie
thèse soutenue le 30 mars 2021Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] biomasse forestière
[Termes IGN] composition floristique
[Termes IGN] Congo
[Termes IGN] dynamique de la végétation
[Termes IGN] image Geoeye
[Termes IGN] puits de carboneRésumé : (auteur) The study of tree assemblages in tropical forests is gaining new impetus with the need to assess carbon emissions at high precision and resolution, while limiting the erosion of diversity and promoting sustainable forest management. The objective of this study was to (i) investigate the respective roles of topographic / soil gradients and endogenous dynamics in shaping local variations in dominance; (ii) demonstrate the feasibility of studying canopy texture by harmonizing Fourier-based Textural Ordination (FOTO) indices of two GeoEye - 50 cm images, acquired from different phenologic seasons, to calibrate AGB inversion model using inventory plots. The study was conducted in Uma forest, East of Kisangani, Democratic Republic of Congo. Dataset of 30 1-ha plots, in which all trees above 10 cm diameter at 1.30 m height (DBH) were measured and identified. Standard physical and chemical properties of soil samples were determined (macro-nutrients, textural classes and pH) and a digital elevation model (SRTM 30 m) was used to infer relevant topographical features (altitude and hydromorphy). The forest in the study area is characterized by variations in the abundance of three dominant species: Petersianthus macrocarpus (P. BEAUV.) LIBEN, Gilbertiodendron dewevrei (De Wild.) J. Léonard and Julbernardia seretii (DE WILD.) TROUPIN, one non-pioneer, light demanding species and two late successional, shade tolerant species respectively. These variations occur nearly independently of variations in the substratum or topography, despite important gradients of the range of considered variables. Analyzing differential relative abundance of the three dominant species in the lower strata and in the canopy, did not provide evidence of shifts in dominance, in which a species would obviously tend to replace another through time in any of the three floristic groups. This suggests that in this study area the states of dominance in the vegetation are stable across generations, that successional dynamics are very slow or that they are localized to peculiar locations. Using FOTO method, this study documents a strong relation between observed and predicted AGBs, without cross validation (R² of the linear regression reached 0.82 (mean square error = 27.24 T/ha). This correlation was still present, although weaker, with cross validation (R² of the linear regression between observed and predicted AGBs = 0.64). The mean square error increases to 46.68 T/ha after cross validation for a mean of 450 T/ha. This result confirms the potential of FOTO indices of optical very high resolution satellite images to quantify aboveground biomass without no signal saturation in high AGB tropical forests. Numéro de notice : 17670 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Thèse étrangère Note de thèse : thèse : Ecologie et gestion des ressources végétales : Kisangani (République Démocratique du Congo) : 2021 Organisme de stage : UMR AMAP - Botanique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des Végétations nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-03268307v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97979 Evaluation du stock de carbone aérien dans la végétation à partir de multiples observations satellites micro-ondes / Martin Cubaud (2021)
Titre : Evaluation du stock de carbone aérien dans la végétation à partir de multiples observations satellites micro-ondes Type de document : Mémoire Auteurs : Martin Cubaud, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 46 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] Matlab
[Termes IGN] puits de carbone
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] télédétection en hyperfréquenceIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Les activités de recherche du pôle Instrumentation Térahertz et Télédétection du LERMA sont centrées entre autres sur la caractérisation des surfaces grâce à la radiométrie micro-onde et millimétrique à partir de satellites. Ils ont récemment mis au point une méthode d’estimation du stock de carbone aérien (AGC) dans les forêts tropicales à partir d’observations micro-ondes passives entre 1.4 GHz et 36 GHz. Mon travail consiste à tenter d’améliorer cette méthode, en cherchant des synergies avec les micro-ondes actives et à l’étendre au reste du globe. Disposant d’une base de données d’observations satellites et des cartes de ces stocks de carbone, j’entraîne et évalue sur Matlab des réseaux de neurones à partir de ces données et compare les résultats à des cartes existantes. J’étudie également les dynamiques temporelles de l’AGC selon les différentes estimations. Les résultats obtenus confirment la capacité des fréquences étudiées à bien prédire l’AGC et l’intérêt de l’utilisation conjointe du micro-onde actif et passif. Note de contenu :
Introduction
1. Données et méthodologie
1.1 Données
1.2 Méthodes
2. Résultats spatiaux
2.1 Micro-ondes passives
2.2 Micro-ondes actives
2.3 Synergies de l’utilisation conjointe de l’actif et du passif
2.4 Discussion
3. Étude de séries temporelles
3.1 Évolution temporelle des paramètres
3.2 Évolution temporelle des prédictions
3.3 Discussion
ConclusionNuméro de notice : 26589 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE/INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Laboratoire d’Etudes du Rayonnement et de la Matière en Astrophysique et Atmosphères LERMA Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98445 Documents numériques
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Evaluation du stock de carbone aérien dans la végétation... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF PermalinkQualification des données LiDAR GEDI pour le suivi de l’impact climatique sur la forêt de Südharz / Iris Jeuffrard (2021)PermalinkVariabilité environnementale et botanique de la densité du bois des espèces forestières et variabilité temporelle de la biomasse aérienne des forêts françaises : une analyse sur un échantillon systématique de l’inventaire forestier national / Baptiste Kerfriden (2021)PermalinkEmpreinte carbone de la forêt et de l’utilisation de son bois / Philippe Leturcq in Revue forestière française, vol 72 n° 6 ([01/12/2020])PermalinkExploring the inclusion of Sentinel-2 MSI texture metrics in above-ground biomass estimation in the community forest of Nepal / Santa Pandit in Geocarto international, vol 35 n° 16 ([01/12/2020])PermalinkImproving aboveground biomass estimates by taking into account density variations between tree components / Antoine Billard in Annals of Forest Science, vol 77 n° 4 (December 2020)PermalinkGround-based remote sensing of forests exploiting GNSS signals / Leila Guerriero in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 10 (October 2020)PermalinkL-band SAR for estimating aboveground biomass of rubber plantation in Java Island, Indonesia / Bambang H Trisasongko in Geocarto international, vol 35 n° 12 ([01/09/2020])PermalinkCarbon stocks, partitioning, and wood composition in short-rotation forestry system under reduced planting spacing / Felipe Schwerz in Annals of Forest Science, vol 77 n° 3 (September 2020)PermalinkPredicting biomass dynamics at the national extent from digital aerial photogrammetry / Bronwyn Price in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 90 (August 2020)Permalink