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Comparison of tree-based classification algorithms in mapping burned forest areas / Dilek Kucuk Matci in Geodetski vestnik, vol 64 n° 3 (September - November 2020)
[article]
Titre : Comparison of tree-based classification algorithms in mapping burned forest areas Type de document : Article/Communication Auteurs : Dilek Kucuk Matci, Auteur ; Resul Comert, Auteur ; Ugur Avdan, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 13 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Slovène (slv) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] bassin méditerranéen
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par arbre de décision
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] incendie de forêt
[Termes IGN] matrice de confusion
[Termes IGN] pansharpening (fusion d'images)
[Termes IGN] Rotation Forest classification
[Termes IGN] Turquie
[Termes IGN] zone sinistréeRésumé : (auteur) In this study, we compared the performance of tree-based classification algorithms – Random Forest (RF), Rotation Forest (RotF), J48, The Alternating Decision Tree (ADTree), Forest by Penalising Attributes (Forest PA), Logical Analysis of Data Algorithm (LADTree) and Functional Trees (FT) – for mapping burned forest areas within the Mediterranean region in Turkey. Object-based image analysis (OBIA) was performed to pan-sharpened the Landsat 8 images. Four different burned areas, namely Kumluca, Adrasan, Anamur, and Alanya, were used as study areas. Kumluca, Anamur, and Alanya regions were used as training areas, and Adrasan region was used as the test area. Obtained results were evaluated with confusion matrix and statistically significant analysis. According to the results, FT and RotF produced more accurate results than other algorithms. Also, the results obtained with these algorithms are statistically significant. Numéro de notice : A2020-626 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.15292/geodetski-vestnik.2020.03.348-360 Date de publication en ligne : 23/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.15292/geodetski-vestnik.2020.03.348-360 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96087
in Geodetski vestnik > vol 64 n° 3 (September - November 2020) . - 13 p.[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 139-2020031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Mapping forest age using National Forest Inventory, airborne laser scanning, and Sentinel-2 data / Johannes Schumacher in Forest ecosystems, vol 7 (2020)
[article]
Titre : Mapping forest age using National Forest Inventory, airborne laser scanning, and Sentinel-2 data Type de document : Article/Communication Auteurs : Johannes Schumacher, Auteur ; Marius Hauglin, Auteur ; Rasmus Astrup, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : n° 60 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] dendrochronologie
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] gestion forestière
[Termes IGN] hauteur des arbres
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] inventaire forestier étranger (données)
[Termes IGN] Norvège
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] Picea abies
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) Background: The age of forest stands is critical information for forest management and conservation, for example for growth modelling, timing of management activities and harvesting, or decisions about protection areas. However, area-wide information about forest stand age often does not exist. In this study, we developed regression models for large-scale area-wide prediction of age in Norwegian forests. For model development we used more than 4800 plots of the Norwegian National Forest Inventory (NFI) distributed over Norway between latitudes 58° and 65° N in an 18.2 Mha study area. Predictor variables were based on airborne laser scanning (ALS), Sentinel-2, and existing public map data. We performed model validation on an independent data set consisting of 63 spruce stands with known age.
Results: The best modelling strategy was to fit independent linear regression models to each observed site index (SI) level and using a SI prediction map in the application of the models. The most important predictor variable was an upper percentile of the ALS heights, and root mean squared errors (RMSEs) ranged between 3 and 31 years (6% to 26%) for SI-specific models, and 21 years (25%) on average. Mean deviance (MD) ranged between − 1 and 3 years. The models improved with increasing SI and the RMSEs were largest for low SI stands older than 100 years. Using a mapped SI, which is required for practical applications, RMSE and MD on plot level ranged from 19 to 56 years (29% to 53%), and 5 to 37 years (5% to 31%), respectively. For the validation stands, the RMSE and MD were 12 (22%) and 2 years (3%), respectively.
Conclusions: Tree height estimated from airborne laser scanning and predicted site index were the most important variables in the models describing age. Overall, we obtained good results, especially for stands with high SI. The models could be considered for practical applications, although we see considerable potential for improvements if better SI maps were available.Numéro de notice : A2020-811 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1186/s40663-020-00274-9 Date de publication en ligne : 10/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.1186/s40663-020-00274-9 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96983
in Forest ecosystems > vol 7 (2020) . - n° 60[article]An original method for tree species classification using multitemporal multispectral and hyperspectral satellite data / Olga Grigorieva in Silva fennica, vol 54 n° 2 (March 2020)
[article]
Titre : An original method for tree species classification using multitemporal multispectral and hyperspectral satellite data Type de document : Article/Communication Auteurs : Olga Grigorieva, Auteur ; Olga Brovkina, Auteur ; Alisher Saidov, Auteur Année de publication : 2020 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Betula (genre)
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] erreur de classification
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image Landsat-OLI
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] phénologie
[Termes IGN] Pinus (genre)
[Termes IGN] réflectance spectrale
[Termes IGN] République Tchèque
[Termes IGN] Russie
[Termes IGN] signature spectrale
[Termes IGN] variation saisonnièreRésumé : (auteur) his study proposes an original method for tree species classification by satellite remote sensing. The method uses multitemporal multispectral (Landsat OLI) and hyperspectral (Resurs-P) data acquired from determined vegetation periods. The method is based on an original database of spectral features taking into account seasonal variations of tree species spectra. Changes in the spectral signatures of forest classes are analyzed and new spectral–temporal features are created for the classification. Study sites are located in the Czech Republic and northwest (NW) Russia. The differences in spectral reflectance between tree species are shown as statistically significant in the sub-seasons of spring, first half of summer, and main autumn for both study sites. Most of the errors are related to the classification of deciduous species and misclassification of birch as pine (NW Russia site), pine as mixture of pine and spruce, and pine as mixture of spruce and beech (Czech site). Forest species are mapped with accuracy as high as 80% (NW Russia site) and 81% (Czech site). The classification using multitemporal multispectral data has a kappa coefficient 1.7 times higher than does that of classification using a single multispectral image and 1.3 times greater than that of the classification using single hyperspectral images. Potentially, classification accuracy can be improved by the method when applying multitemporal satellite hyperspectral data, such as in using new, near-future products EnMap and/or HyspIRI with high revisit time. Numéro de notice : A2020-324 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14214/sf.10143 Date de publication en ligne : 02/03/2020 En ligne : https://doi.org/10.14214/sf.10143 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95198
in Silva fennica > vol 54 n° 2 (March 2020)[article]Cartographie des essences forestières à partir de séries temporelles d’images satellitaires à hautes résolutions : stabilité des prédictions, autocorrélation spatiale et cohérence avec la phénologie observée in situ / Nicolas Karasiak (2020)
Titre : Cartographie des essences forestières à partir de séries temporelles d’images satellitaires à hautes résolutions : stabilité des prédictions, autocorrélation spatiale et cohérence avec la phénologie observée in situ Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Nicolas Karasiak, Auteur ; Claude Monteil, Directeur de thèse ; Jean-Français Dejoux, Directeur de thèse ; David Sheeren , Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2020 Importance : 240 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, délivré par l'Institut National Polytechnique de Toulouse, spécialité : Agrosystèmes, Écosystèmes et EnvironnementLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] autocorrélation spatiale
[Termes IGN] bibliothèque logicielle
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] essence d'arbre
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image Formosat/COSMIC
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] phénologie
[Termes IGN] série temporelleIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La forêt a un rôle essentiel sur terre, que ce soit pour stocker le carbone et ainsi lutter contre le réchauffement climatique ou encore fournir un habitat à de nombreuses espèces. Or, la composition de la forêt (la localisation des essences ou leur diversité) a une influence sur les services écologiques rendus. Dans ce contexte, il est important de cartographier les forêts et les essences qui la composent. La télédétection, en particulier à partir d’images satellitaires, apparait comme le moyen le plus adéquat pour caractériser un vaste territoire. Avec l’arrivée de constellations satellitaires comme Sentinel-2 ou Landsat-8 et leur gratuité d’acquisition pour l’utilisateur, il devient possible d’envisager l’usage de séries temporelles d’images satellites à haute résolution spatiale, spectrale et temporelle à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique. Si de nombreux travaux ont étudié le potentiel des images satellitaires pour identifier les essences, rares sont ceux qui utilisent des séries temporelles (plusieurs images par an) avec une haute résolution spatiale et en tenant compte de l’autocorrélation spatiale des références, i.e. la ressemblance des échantillons spatialement proches les uns des autres. Or, en ne prenant pas en compte ce phénomène, des biais d’évaluation peuvent survenir et ainsi surestimer la qualité des modèles d’apprentissage. Il s’agit aussi de mieux cerner les verrous méthodologiques afin de comprendre pourquoi il peut être facile ou compliqué pour un algorithme d’identifier une essence d’une autre. L’objectif général de la thèse vise à étudier le potentiel et les verrous concernant la reconnaissance des essences forestières à partir des séries temporelles d’images satellite à haute résolution spatiale, spectrale et temporelle. Le premier objectif consiste à étudier la stabilité temporelle des prédictions à partir d’une archive de neuf ans du satellite Formosat-2. Plus particulièrement, les travaux portent sur la mise en place d’une méthode de validation qui soit le plus fidèle à la qualité observée des cartographies. Le second objectif s’intéresse au lien entre les évènements phénologiques in situ (pousse des feuilles en début de saison, ou perte et coloration des feuilles en fin de saison) et ce qui est observable par télédétection. Outre la capacité de détecter ces évènements, il sera étudié si ce qui permet aux algorithmes de différencier les essences les unes des autres est lié à des comportements spécifiques par espèce. Note de contenu : 1- Introduction
2- Etude de la stabilité spatiale et statistique des prédictions
3- Etude de l’impact de l’autocorrélation spatiale
4- Etude et apport de la phénologie
5- Partage des outils et des données : assurer une reproductibilité des travaux
6- Conclusion généraleNuméro de notice : 28326 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Agrosystèmes, Écosystèmes et Environnement : Toulouse : 2020 Organisme de stage : DYNAFOR DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2020INPT0115 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98378 Comparison of multi-seasonal Landsat 8, Sentinel-2 and hyperspectral images for mapping forest alliances in Northern California / Matthew L. Clark in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 159 (January 2020)
[article]
Titre : Comparison of multi-seasonal Landsat 8, Sentinel-2 and hyperspectral images for mapping forest alliances in Northern California Type de document : Article/Communication Auteurs : Matthew L. Clark, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 26 - 40 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] Californie (Etats-Unis)
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] image AVIRIS
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] Short Waves InfraRedRésumé : (Auteur) The current era of earth observation now provides constellations of open-access, multispectral satellite imagery with medium spatial resolution, greatly increasing the frequency of cloud-free data for analysis. The Landsat satellites have a long historical record, while the newer Sentinel-2 (S2) satellites offer higher temporal, spatial and spectral resolution. The goal of this study was to evaluate the relative benefits of single- and multi-seasonal multispectral satellite data for discriminating detailed forest alliances, as defined by the U.S. National Vegetation Classification system, in a Mediterranean-climate landscape (Sonoma County, California). Results were compared to a companion analysis of simulated hyperspectral satellite data (HyspIRI) for the same study site and reference data (Clark et al., 2018). Experiments used real and simulated S2 and Landsat 8 (L8) data. Simulated S2 and L8 were from HyspIRI images, thereby focusing results on differences in spectral resolution rather than other confounding factors. The Support Vector Machine (SVM) classifier was used in a hierarchical classification of land-cover (Level 1), followed by alliances (Level 2) in forest pixels, and included summer-only and multi-seasonal sets of predictor variables (bands, indices and bands plus indices). Both real and simulated multi-seasonal multispectral variables significantly improved overall accuracy (OA) by 0.2–1.6% for Level 1 tree/no tree classifications and 3.6–25.8% for Level 2 forest alliances. Classifiers with S2 variables tended to be more accurate than L8 variables, particularly for S2, which had 0.4–2.1% and 5.1–11.8% significantly higher OA than L8 for Level 1 tree/no tree and Level 2 forest alliances, respectively. Combining multispectral bands and indices or using just bands was generally more accurate than relying on just indices for classification. Simulated HyspIRI variables from past research had significantly greater accuracy than real L8 and S2 variables, with an average OA increase of 8.2–12.6%. A final alliance-level map used for a deeper analysis used simulated multi-seasonal S2 bands and indices, which had an overall accuracy of 74.3% (Kappa = 0.70). The accuracy of this classification was only 1.6% significantly lower than the best HyspIRI-based classification, which used multi-seasonal metrics (Clark et al., 2018), and there were alliances where the S2-based classifier was more accurate. Within the context of these analyses and study area, S2 spectral-temporal data demonstrated a strong capability for mapping global forest alliances, or similar detailed floristic associations, at medium spatial resolutions (10–30 m). Numéro de notice : A2020-011 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.11.007 Date de publication en ligne : 14/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.11.007 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94399
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 159 (January 2020) . - pp 26 - 40[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 Estimation et suivi de la ressource en bois en France métropolitaine par valorisation des séries multi-temporelles à haute résolution spatiale d'images optiques (Sentinel-2) et radar (Sentinel-1, ALOS-PALSAR) / David Morin (2020)PermalinkGéodésie, topographie, cartographie / Bernard Lamy (2020)PermalinkRegional-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)PermalinkFree and open-source GIS technologies for the management of woody biomass / Michele Mangiameli in Applied geomatics, vol 11 n° 3 (September 2019)PermalinkRéflexions d’une paysagiste sur la progression des boisements spontanés dans les Alpes et les Pyrénées / Françoise Copin in Revue forestière française, vol 71 n° 4-5 (2019)PermalinkIndividual tree crown segmentation in tropical peat swamp forest using airborne hyperspectral data / Sitinor Atikah Nordin in Geocarto international, vol 34 n° 11 ([15/08/2019])PermalinkBridging the gap: toward a French MS-NFI for territories / Jean-Pierre Renaud (2019)PermalinkCartographie des forêts humides dans la région d’El Kala (Algérie) à l’aide des outils d’observation de la Terre / Asma Kahli in Revue d'écologie, vol 73 n° 4 (octobre - décembre 2018)PermalinkUncertainties in tree cover maps of Sub-Saharan Africa and their implications for measuring progress towards CBD Aichi Targets / Dorit Gross in Remote sensing in ecology and conservation, vol 4 n° 2 (June 2018)PermalinkAn object-based approach for mapping forest structural types based on low-density LiDAR and multispectral imagery / Luis Angel Ruiz in Geocarto international, vol 33 n° 5 (May 2018)PermalinkProgrès de la cartographie forestière mais persistance d'incertitudes : Cas de Madagascar / Georges Serpantié in Cartes & Géomatique, n° 235-236 (mars - juin 2018)PermalinkEstimation cohérente de l'indice de surface foliaire en utilisant des données terrestres et aéroportées / Ronghai Hu (2018)PermalinkUn inventaire forestier multisource pour la gestion des territoires / Dinesh Babu Irulappa-Pillai-Vijayakumar (2018)PermalinkMéthodes d'inventaire multisource : améliorer la précision des estimations de l'IFN et atteindre l'échelle des territoires [diaporama] / Cédric Vega (2018)PermalinkA mangrove forest map of China in 2015: Analysis of time series Landsat 7/8 and Sentinel-1A imagery in Google Earth Engine cloud computing platform / Bangqian Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 131 (September 2017)PermalinkMapping forest attributes using data from stereophotogrammetry of aerial images and field data from the national forest inventory / Jonas Bohlin in Silva fennica, vol 51 n° 2 (2017)PermalinkMapping spatial distribution of forest age in China / Yuan Zhang in Earth and space science, vol 4 n° 3 (March 2017)PermalinkLearning-based spatial-temporal superresolution mapping of forest cover with MODIS images / Yihang Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 1 (January 2017)PermalinkPan-tropical hinterland forests: mapping minimally disturbed forests / Alexandra Tyukavina in Global ecology and biogeography, vol 25 n° 2 (February 2016)PermalinkApport de la télédétection radar satellitaire pour la cartographie de la forêt des Landes / Yousra Hamrouni (2016)Permalink