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Les prairies de l’estuaire de la Loire : étude de la dynamique de la végétation de 1982 à 2014 / Mathieu Le Dez in Mappemonde, n° 119 (janvier 2017)
[article]
Titre : Les prairies de l’estuaire de la Loire : étude de la dynamique de la végétation de 1982 à 2014 Type de document : Article/Communication Auteurs : Mathieu Le Dez, Auteur ; Jérôme Sawtschuk, Auteur ; Frédéric Bioret, Auteur Année de publication : 2017 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] boisement naturel
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] dynamique de la végétation
[Termes IGN] estuaire
[Termes IGN] Loire (bassin)
[Termes IGN] plante halophile
[Termes IGN] prairieRésumé : (Auteur) L’analyse diachronique de cartes de végétation est réalisée pour caractériser les dynamiques de la végétation de l’estuaire de la Loire à différentes échelles spatiales et temporelles. Le modèle des matrices de transition est utilisé pour décrire quantitativement les dynamiques observées. Les analyses révèlent notamment la régression des prairies, le développement des roselières et des boisements ainsi que la progression des végétations halophiles. Ces résultats sont mis en relation avec l’évolution des usages sur ce territoire et les modifications du fonctionnement hydro-sédimentaire de l’estuaire. Numéro de notice : A2017-522 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/GEOMATIQUE Nature : Article DOI : sans En ligne : https://doi.org/10.4000/mappemonde.2097 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86539
in Mappemonde > n° 119 (janvier 2017)[article]Segmentation sémantique de données de télédétection multimodale : application aux peuplements forestiers / Clément Dechesne (2017)
Titre : Segmentation sémantique de données de télédétection multimodale : application aux peuplements forestiers Titre original : Semantic segmentation of multimodal remote sensing data : case study of forest stands Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Dechesne , Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2017 Conférence : ORASIS 2017, 16e journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur 12/06/2017 16/06/2017 Colleville-sur-Mer France open access proceedings Importance : 8 p. Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] arbre (flore)
[Termes IGN] attribut géomètrique
[Termes IGN] attribut sémantique
[Termes IGN] base de données localisées IGN
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] délimitation
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] espèce végétale
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] méthode de réduction d'énergie
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (Auteur) La délimitation des peuplements forestiers est une connaissance fondamentale pour la gestion des forêts, pour les politiques publiques, pour l’aménagement du territoire, etc. Cette tâche est encore principalement réalisée manuellement par photo-interprétation d’images géospatiales à (très) haute résolution spatiale (THR). La délimitation des peuplements a été peu abordée dans la littérature, et s’est principalement intéressée, dans des environnements forestiers, à l’extraction individuelle des arbres, qui reste imprécise, et la classification des espèces d’arbres, qui présente des résultats peu satisfaisants. Dans cet article, une méthode fondée sur la fusion des données lidar aéroportées et des images multispectrales THR est proposée pour la délimitation automatique des peuplements forestiers. Les images multispectrales donnent des informations sur les espèces d’arbres, tandis que les nuages de points lidar 3D fournissent des informations géométriques (sur la hauteur principalement). Des attributs multimodaux sont calculés, à la fois au niveau du pixel et de l’objet : les objets sont obtenus à partir d’une sur-segmentation. Une classification supervisée est ensuite effectuée au niveau de l’objet afin de discriminer grossièrement les espèces d’arbres existantes dans chaque zone d’intérêt. Les résultats de la classification sont ensuite traités pour obtenir des zones homogènes avec des frontières lisses par minimisation d’énergie. La formulation de l’énergie comporte deux parties ; une liée à la classification, et une autre dans laquelle des contraintes supplémentaires liées aux attributs précédemment calculés, sont ajoutées. Le modèle énergétique est efficace avec un gain de précision jusqu’à 15% par rapport à la classification au niveau de l’objet. Les résultats de la segmentation utilisant ce modèle ont une précision allant de 96% à 99% par rapport à la Base de Données Forêt de l’IGN. Numéro de notice : C2017-015 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01866680 Format de la ressource électronique : vers HAL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=87048 Documents numériques
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C2017-015-Segmentation sémantique - version auteurAdobe Acrobat PDF Segmentation sémantique de peuplements forestiers par analyse conjointe d’imagerie multispectrale très haute résolution et de données 3D Lidar aéroportées / Clément Dechesne (2017)
Titre : Segmentation sémantique de peuplements forestiers par analyse conjointe d’imagerie multispectrale très haute résolution et de données 3D Lidar aéroportées Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Clément Dechesne , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Directeur de thèse Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2017 Importance : 220 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat pour obtenir le grade de docteur délivré par l’Université Paris-Est, spécialité doctorale Sciences et Technologies de l’Information GéographiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] attribut
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] délimitation
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] essence d'arbre
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] méthode de réduction d'énergie
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] zone homogèneIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les peuplements forestiers constituent une entité de base pour l’inventaire forestier statistique et la cartographie. Ils sont définis comme de (grandes) zones forestières (par exemple, de plus de 2 ha) et de composition homogène en termes d’essences d’arbres et d’âge. Leur délimitation précise est généralement effectuée par des opérateurs humains par une analyse visuelle d’images contenant un canal infrarouges à très haute résolution (THR). Cette tâche est fastidieuse, nécessite beaucoup de temps et doit donc être automatisée pour un suivi de l’évolution et une mise à jour plus efficace des bases de données. Une méthode fondée sur la fusion de données lidar aéroportées et d’images multispectrales THR est proposée pour la délimitation automatique de peuplements forestiers contenant une essence dominante (c’est à dire, pure à plus de 75%). Il s’agit en effet d’une tâche préliminaire importante pour la mise à jour de la base de données de la couverture forestière. La méthode est adaptable à la donnée et au paysage étudié. Elle est composée de quatre étapes qui sont analysées en profondeur qui tirent le meilleur parti des différents sources de données de télédétection, à l’aide de processus de fusion à plusieurs niveaux des images optiques VHR et du nuage de points lidar 3D aéroporté mais aussi de l’analyse de la base de données géographique (BD Forêt) décrivant la forêt Française. Des attributs multimodaux sont d’abord extraits et leur pertinence est évaluée. Ces attributs sont ensuite croisée avec une sur-segmentation afin d’obtenir des attributs au niveau de l’objet. Il peut s’agir d’arbres (obtenus à partir du nuage de points) ou de tout autre objet de taille et/ou de forme similaire. En raison du nombre élevé d’attributs, une sélection d’attributs est ensuite effectuée. Elle permet de réduire les temps de calcul, d’améliorer la discrimination ainsi que d’évaluer la pertinence des attributs extraits et la complémentarité des données de télédétection. Une classification supervisée fondée objet est ensuite effectuée avec l’algorithme supervisé des Forêts Aléatoires. Une attention spéciale est apportée à la création du jeu d’apprentissage afin de faire face aux erreurs potentielles de la base de données Forêt. Enfin, le résultat de la classification est ensuite traité afin d’obtenir des zones homogènes avec des frontières lisses. Ce lissage est effectué de manière globale sur l’image en minimisant une énergie, dans laquelle contraintes supplémentaires sont proposées en plus des formulations classiques pour former la fonction d’énergie. Ce problème est reformulé de manière graphique et résolu par une approche de type coupe de graphe. Une étude détaillée des différentes parties de la chaîne de traitement proposée à été réalisée. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode proposée fournit des résultats très satisfaisants en termes d’étiquetage et de délimitation des peuplements, même pour des régions spatialement éloignées et présentant des paysages différents. La méthode proposée permet également d’évaluer la complémentarité des sources de données de télédétection (à savoir le lidar et les images optiques THR). Plusieurs schémas de fusion sont par ailleurs proposés en fonction du niveau de détail souhaité et des éventuelles contraintes opérationnelles (temps de calculs, données). Note de contenu : 1- Introduction
2- State of the art
3- Proposed framework
4- Flowchart assessment
5- Regularization: how to obtain smooth relevant stands?
6- Data fusion
7- Conclusions and perspectivesNuméro de notice : 17504 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Sciences et Technologies de l’Information Géographique : Paris-Est : 2017 Organisme de stage : MATIS (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-01760483 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90390
Titre : Surface reconstruction based on forest terrestrial LiDAR data Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Jules Morel, Auteur ; Marc Daniel, Directeur de thèse ; Cédric Vega , Directeur de thèse ; Alexandra Bac, Directeur de thèse Editeur : Aix-en-Provence : Université d'Aix-Marseille Année de publication : 2017 Importance : 178 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
A dissertation presented to the Department of Mathématique et Informatique in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy in the subject of Computer ScienceLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] distribution de Poisson
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données TLS (télémétrie)
[Termes IGN] fonction de base radiale
[Termes IGN] interpolation
[Termes IGN] modélisation de la forêt
[Termes IGN] placette d'échantillonnage
[Termes IGN] reconstruction d'objet
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] structure d'un peuplement forestier
[Termes IGN] structure de la végétationIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) In recent years, the capacity of LiDAR technology to capture detailed information about forests structure has attracted increasing attention in the field of forest science. In particular, the terrestrial LiDAR arises as a promising tool to retrieve geometrical characteristics of trees at a millimeter level. This thesis studies the surface reconstruction problem from scattered and unorganized point
clouds, captured in forested environment by a terrestrial LiDAR. We propose a sequence of algorithms dedicated to the reconstruction of forests plot attributes model: the ground and the woody structure of trees (i.e. the trunk and the main branches). In practice, our approaches model the surface with implicit function build with radial basis functions to manage the homogeneity and handle the noise of the sample data points. Our first focus is on the reconstruction of the ground surface whose level of detail is based on local complexity, through alternation between scale refinement, filtering and reconstruction. The result arises from the polygonization of the implicit function expressed as the merging of local approximations by compactly supported radial basis function used as partition of unity. Once the ground is modeled, the topology effects can be ignored in the following computation steps that focus on the modeling of trees. Traditionally, the processing of the woody part is achieved by a discrete reconstruction in the form of a stack of independent building blocks. From such a model, our approach developed for the ground is adapted to approximate the woody part of the tree by a more flexible continuous surface. Expressed as an implicit function, the tree model can be refined by an additional computational step in order to describe precisely the geometry. With this in mind, we propose a method dedicated to the fine reconstruction of occluded objects: from 3D samples presenting occlusions,
we use the previously described continuous model to guide a Poisson surface reconstruction. Thus, we guarantee the production of a watertight surface that approximates sharply the point cloud in the visible areas and extrapolates consistently the tree shape in the occlusions.Note de contenu : 1- Introduction
2- Terrestrial LiDAR scanning in forests
3- Survey on surface reconstruction
4- Reconstruction of open surface
5- Geometric model of trees
6- Reconstruction of partially occluded objects
7- Conclusion and perspectivesNuméro de notice : 25855 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : PhD Thesis: Computer Science : Marseille : 2017 Organisme de stage : Institut Français de Pondichéri (Inde) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2017AIXM0039 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95472 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 Statistical inference for forest structural diversity indices using airborne laser scanning data and the k-Nearest Neighbors technique / Matteo Mura in Remote sensing of environment, vol 186 (1 December 2016)PermalinkTree diversity effect on dominant height in temperate forest / Patrick Vallet in Forest ecology and management, vol 381 (1 December 2016)PermalinkEffective number of layers: A new measure for quantifying three-dimensional stand structure based on sampling with terrestrial LiDAR / Martin Ehbrecht in Forest ecology and management, vol 380 (15 november 2016)PermalinkEffects of forest structure and airborne laser scanning point cloud density on 3D delineation of individual tree crowns / Kaja Kandare in European journal of remote sensing, vol 49 n° 1 (2016)PermalinkEvolution-based approach needed for the conservation and silviculture of peripheral forest tree populations / Bruno Fady in Forest ecology and management, vol 375 (1 September 2016)PermalinkAirborne lidar estimation of aboveground forest biomass in the absence of field inventory / António Ferraz in Remote sensing, vol 8 n° 8 (August 2016)PermalinkSilvicultural climatic turning point for European beech and sessile oak in Western Europe derived from national forest inventories / Klara Dolos in Forest ecology and management, vol 373 (1 August 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)PermalinkMangrove forest characterization in Southeast Côte d’Ivoire / Isimemen Osemwegie in Open journal of forestry, vol 6 n° 3 (February 2016)PermalinkApplication des techniques de photogrammétrie par drone à la caractérisation des ressources forestières / Jonathan Lisein (2016)Permalink