Centre dedocumentation
scientifique

How far can we trust forestry estimates from low-density LiDAR acquisitions? The Cutfoot Sioux experimental forest (MN, USA) case study / Enrico Borgogno Mondino in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 41 n°12 (20 - 30 March 2020)  

Public [article]  inInternational Journal of Remote Sensing IJRS > vol 41 n°12 (20 - 30 March 2020) . - pp 4551 - 4569 Titre : How far can we trust forestry estimates from low-density LiDAR acquisitions? The Cutfoot Sioux experimental forest (MN, USA) case study Type de document : Article/Communication Auteurs : Enrico Borgogno Mondino, Auteur ; Vanina Fissore, Auteur ; Michael J. Falkowski, Auteur ; Brian Palik, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 4551 - 4569 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] auscultation topographique [Termes descripteurs IGN] diamètre des arbres [Termes descripteurs IGN] données dendrométriques [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] feuillu [Termes descripteurs IGN] hauteur des arbres [Termes descripteurs IGN] image Landsat-OLI [Termes descripteurs IGN] inventaire forestier local [Termes descripteurs IGN] Minnesota (Etats-Unis) [Termes descripteurs IGN] modèle d'erreur [Termes descripteurs IGN] pinophyta [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] structure d'un peuplement forestier [Termes descripteurs IGN] surface forestière [Termes descripteurs IGN] télémètre laser aéroporté Résumé : (auteur) Aerial discrete return LiDAR (Light Detection And Ranging) technology (ALS – Aerial Laser Scanner) is now widely used for forest characterization due to its high accuracy in measuring vertical and horizontal forest structure. Random and systematic errors can still occur and these affect the native point cloud, ultimately degrading ALS data accuracy, especially when adopting datasets that were not natively designed for forest applications. A detailed understanding of how uncertainty of ALS data could affect the accuracy of derivable forest metrics (e.g. tree height, stem diameter, basal area) is required, looking for eventual error biases that can be possibly modelled to improve final accuracy. In this work a low-density ALS dataset, originally acquired by the State of Minnesota (USA) for non-forestry related purposes (i.e. topographic mapping), was processed attempting to characterize forest inventory parameters for the Cutfoot Sioux Experimental Forest (north-central Minnesota, USA). Since accuracy of estimates strictly depends on the applied species-specific dendrometric models a first required step was to map tree species over the forest. A rough classification, aiming at separating conifers from broadleaf, was achieved by processing a Landsat 8 OLI (Operational Land Imager) scene. ALS-derived forest metrics initially greatly overestimated those measured at the ground in 230 plots. Conversely, ALS-derived tree density was greatly underestimated. To reduce ALS uncertainty, trees belonging to the dominated plane were removed from the ground dataset, assuming that they could not properly be detected by low-density ALS measures. Consequently, MAE (Mean Absolute Error) values significantly decreased to 4.0 m for tree height and to 0.19 cm for diameter estimates. Remaining discrepancies were related to a bias affecting the native ALS point cloud, which was modelled and removed. Final MAE values were 1.32 m for tree height, 0.08 m for diameter, 8.5 m2 ha−1 for basal area, and 0.06 m for quadratic mean diameter. Specifically focusing on tree height and diameter estimates, the significance of differences between ground and ALS estimates was tested relative to the expected ‘best accuracy’. Results showed that after correction: 94.35% of tree height differences were lower than the corresponding reference value (2.86 m); 70% of tree diameter differences were lower than the corresponding reference value (4.5 cm for conifers and 6.8 cm for broadleaf). Finally, forest parameters were computed for the whole Cutfoot Sioux Experimental Forest. Main findings include: 1) all forest estimates based on a low-density ALS point cloud can be derived at plot level and not at a tree level; 2) tree height estimates obtained by low-density ALS point clouds at the plot level are highly reasonably accurate only after testing and modelling eventual error bias; 3) diameter, basal area, and quadratic mean diameter estimates have large uncertainties, suggesting the need for a higher point density and, probably, a better mapping of tree species (if possible) than achieved with a remote sensing-based approach. Numéro de notice : A2020-450 Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01431161.2020.1723173 date de publication en ligne : 20/02/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/01431161.2020.1723173 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95535 [article]

Generation of digital terrain model for forest areas using a new particle swarm optimization on LiDAR data / Behnaz Bigdeli in Survey review, vol 52 n° 371 (March 2020)  

Public [article]  inSurvey review > vol 52 n° 371 (March 2020) . - pp 115 - 125 Titre : Generation of digital terrain model for forest areas using a new particle swarm optimization on LiDAR data Type de document : Article/Communication Auteurs : Behnaz Bigdeli, Auteur ; Masoomeh Gomroki, Auteur ; Parham Pahlavani, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 115 - 125 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] erreur moyenne quadratique [Termes descripteurs IGN] filtrage de la végétation [Termes descripteurs IGN] interpolation polynomiale [Termes descripteurs IGN] Iran [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de terrain [Termes descripteurs IGN] optimisation par essaim de particules [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] surface forestière Résumé : (auteur) Since Light Detection and Ranging (LiDAR) data are capable of distinguishing vegetation from bare earth, these data are used nowadays to produce digital terrain models (DTMs) for forest regions. In this research, raw LiDAR data were filtered using hybrid and slope-based filtering methods and the filtered data were then interpolated using the new modified particle swarm optimisation (PSO) and accordingly the results were compared with those achieved by the other intelligent and conventional interpolation methods. The new modified PSO optimized the polynomial degree for interpolation and found suitable parameters for optimisation. Two data sets from two forest regions in some northern regions of Iran located in Golestan province were selected to compare these methods. Region 1 with dense vegetation and region 2 with grass vegetation. The results indicated that the hybrid filter performed lower RMSE than the slope-based filter. Finally, the DTM with lowest RMSE was obtained using the hybrid filter and the modified PSO interpolation method with RMSE of 6 mm for region 1 (Tavar-kuh) and 61 mm for region 2 (Shastkola River Basin). Numéro de notice : A2020-078 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/00396265.2018.1530331 date de publication en ligne : 10/10/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/00396265.2018.1530331 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94640 [article]

Partition idéalisée et régionalisée de la composition en espèces ligneuses des forêts françaises / Jean-Daniel Bontemps in Ecoscience, vol 26 n° 4 (2019)  

Public [article]  inEcoscience > vol 26 n° 4 (2019) Titre : Partition idéalisée et régionalisée de la composition en espèces ligneuses des forêts françaises Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-Daniel Bontemps , Auteur ; Jean-Christophe Hervé , Auteur ; Anaïs Denardou, Auteur Année de publication : 2019 Projets : ARBRE / Note générale : bibliographie This work was supported by the Agence Nationale de l’Environnement et de la Maîtrise de l’Energie (ADEME), by the Regional Council of Lorraine, and by the French National Research Agency (ANR) through Labex ARBRE project (ANR-11-LABX-0002-01). Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] biodiversité végétale [Termes descripteurs IGN] bois [Termes descripteurs IGN] espèce végétale [Termes descripteurs IGN] grande région écologique [Termes descripteurs IGN] inventaire forestier national (données France) [Termes descripteurs IGN] ressources forestières [Termes descripteurs IGN] surface forestière [Vedettes matières IGN] Inventaire forestier Résumé : (auteur) Forest tree species strongly influence forest dynamics and management. French forests have the greatest compositional diversity in Europe, which constrains the quantitative analysis of associated wood resources. A partition of French forests according to dominant tree species composition and stratified by biogeographical regions (GRECO) was developed in order to handle this diversity. The partition relies on forest composition as measured by the national forest inventory (2006–2015, > 65,000 plots). It builds on the J-shaped distribution of elementary composition abundance, identifies dominant compositions describing at least 50% of the GRECO's area, and groups minor compositions. An ecological assessment of this partition and its application to the analysis of the growing stock are developed. The partition describes 61.4% of the forest area (66% of the growing stock) according to 29 dominant compositions, demonstrating its efficiency. These compositions revealed the importance of broadleaved mixtures, and of neglected forest strata (pine species in Northern France). Growing stock density appeared lowest in broadleaved compositions (Mediterranean oaks), and highest in some coniferous compositions (silver fir/Norway spruce mixture in mountains). Partitioning highlights the role of ecological contexts and forest management on tree diversity. Numéro de notice : A2019-328 Thématique : FORET Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/11956860.2019.1588511 date de publication en ligne : 14/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/11956860.2019.1588511 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93331 [article]

Changements du stock de bois sur pied des forêts françaises : description, analyse et simulation sur des horizons temporels pluri-décennal (1975 - 2015) et séculaire à partir des données de l'inventaire forestier national et de statistiques anciennes / Anaïs Denardou-Tisserand (2019)  

Public Titre : Changements du stock de bois sur pied des forêts françaises : description, analyse et simulation sur des horizons temporels pluri-décennal (1975 - 2015) et séculaire à partir des données de l'inventaire forestier national et de statistiques anciennes Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Anaïs Denardou-Tisserand, Auteur ; Jean-Daniel Bontemps , Directeur de thèse ; Jean-Luc Dupouey, Directeur de thèse Editeur : Nancy, Metz : Université de Lorraine Année de publication : 2019 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] bois [Termes descripteurs IGN] boisement artificiel [Termes descripteurs IGN] boisement naturel [Termes descripteurs IGN] composition floristique [Termes descripteurs IGN] conservation des ressources forestières [Termes descripteurs IGN] friche agricole [Termes descripteurs IGN] inventaire forestier national (données France) [Termes descripteurs IGN] surface forestière [Termes descripteurs IGN] surface terrière [Termes descripteurs IGN] volume en bois [Vedettes matières IGN] Economie forestière Résumé : (auteur) Contexte. Après des siècles de diminution, la surface forestière de la plupart des pays développés augmente, un phénomène appelé « transition forestière ». Le stock de bois sur pied présente une augmentation plus rapide mais son évolution, associée à des problématiques actuelles majeures, reste négligée. Il est indispensable de caractériser et comprendre ces évolutions, d’en connaître les causes sous-jacentes, et de les reconstituer sur le long terme afin de pouvoir situer les ressources forestières dans une trajectoire d’ensemble et anticiper leur dynamique future. Cette thèse est consacrée aux forêts françaises métropolitaines et repose principalement sur les données de l’IFN. Objectifs. (1) Analyser les changements de surfaces, de stock et de densité de stock et leurs hétérogénéités spatiales et temporelles, sur 40 ans (1975 – 2015) en fonction de facteurs présumés structurer ces évolutions (géographie, propriété et composition). L’existence de changements de vitesse d’expansion a été recherchée. Le lien entre les changements de stock et des propriétés de la forêt (stock et densité de stock initiaux, augmentation récente de surface) ont été analysés. (2) Analyser les mécanismes des changements de stock et décomposer l’expansion selon des ensembles forestiers homogènes du point de vue de leur dynamique. L’analyse se fonde sur une estimation des flux de stock : croissance, recrutement, mortalité et prélèvement. (3) Situer l’expansion actuelle du stock dans une dynamique séculaire. Les stocks de 1892, 1908 et 1929 (associés aux surfaces de statistiques anciennes) ont été estimés par une approche d’imputation conditionnelle de la densité. Un modèle synthétique de densification du stock des forêts a été testé afin d’étudier à quelles conditions sur cette densification il est possible de retracer la chronologie présumée du stock. Résultats. (1) Sur 40 ans, l’expansion en stock a été trois fois plus rapide que celle des surfaces, soulignant l’intensité de la densification des forêts, et ne présente aucun signe de saturation. Les forêts privées, et principalement les forêts feuillues, présentent les expansions de stock et de densité de stock les plus marquées, suggérant le rôle important de l’expansion naturelle et de l’abandon de terres agricoles. Les modèles statistiques révèlent l’effet positif du stock initial et des variations passées de surface sur l’expansion. (2) L’analyse des mécanismes d’expansion a mis en évidence le moindre niveau des prélèvements relativement à la croissance des forêts, et la contribution des forêts jeunes au développement des ressources. Quatre ensembles forestiers synthétiques de dynamiques distinctes et principalement composés de stocks en forêt privée expliquant l’expansion du stock sont identifiés. (3) La reconstitution du stock depuis 1850 suggère une faible densité de stock au début de la période (25 m3/ha) et une augmentation de stock de presque +300% entre 1892 et 2010, soulignant l’importance de cette expansion. Un modèle convexe a été nécessaire pour représenter la densification des forêts, attestant d’une inertie importante à la reconstitution des ressources, interprétée relativement à la baisse progressive des prélèvements ou à une reconstitution progressive de fertilité. Les analyses suggèrent enfin une évolution différenciée dans le temps du modèle de densification pour les forêts provenant de plantations. Conclusion. Ces travaux ont permis de montrer l’importance de l’expansion en stock et la nécessité de contextualiser cette expansion. Cette expansion ancienne ne montre pour l’instant aucune saturation et constitue un stock de carbone croissant qui ne devrait pas diminuer dans les prochaines décennies à conditions contextuelles identiques. L’analyse causale révèle qu’une part importante de l’expansion du stock ne constitue pas une ressource immédiatement disponible. Les futures politiques d’intensification des prélèvements doivent donc être circonstanciées et échelonnées dans le temps. Numéro de notice : 17591 Thématique : FORET/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse : Biologie et écologie des forêts et agrosystèmes : Lorraine : 2019 nature-HAL : Thèse En ligne : https://www.theses.fr/2019LORR0009 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93334

Unmixing polarimetric radar images based on land cover type identified by higher resolution optical data before target decomposition: application to forest and bare soil / Sébastien Giordano in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 10 (October 2018)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 56 n° 10 (October 2018) . - 13 p. Titre : Unmixing polarimetric radar images based on land cover type identified by higher resolution optical data before target decomposition: application to forest and bare soil Type de document : Article/Communication Auteurs : Sébastien Giordano , Auteur ; Grégoire Mercier, Auteur ; Jean-Paul Rudant , Auteur Année de publication : 2018 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : 13 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes descripteurs IGN] analyse des mélanges spectraux [Termes descripteurs IGN] analyse linéaire des mélanges spectraux [Termes descripteurs IGN] biomasse aérienne [Termes descripteurs IGN] décomposition spectrale [Termes descripteurs IGN] données polarimétriques [Termes descripteurs IGN] forêt [Termes descripteurs IGN] image Radarsat [Termes descripteurs IGN] matrice de covariance [Termes descripteurs IGN] occupation du sol [Termes descripteurs IGN] polarimétrie radar [Termes descripteurs IGN] sol nu [Termes descripteurs IGN] surface forestière Résumé : (auteur) Extracting information from a polarimetric radar representation usually consists in decomposing it with target decomposition algorithms. This first step can be seen as a geometric analysis of the polarimetric information: the identification of physical radar scattering mechanisms. The problem is that average physical parameters are estimated. As a consequence, these parameters might not describe correctly any of the land cover types that can be mixed together into the radar resolution cell. Therefore, using the polarimetric parameters for land cover classification is challenging. The novelty of the method is to propose a thematic analysis of the polarimetric information preceding the geometric one. The objective is to assess if splitting off polarimetric information on a land cover type basis before applying usual target decomposition algorithms can produce more consistent radar scattering mechanisms when land cover classes are mixed inside the radar resolution cell. A cooperative fusion framework in which very high-resolution optical images are used to unmix physical radar scattering mechanisms is proposed. For bare soil and forests, we point out that a linear unmixing model applied to the covariance matrix is able to split off polarimetric information on a land cover type basis. The assessment of the unmixed radar matrices is carried out with polarimetric radar images from the Radarsat-2 satellite. It was found that despite speckle, the reconstructed radar information after the unmixing process is statistically relevant with the observations. The question whether the unmixed radar images contain relevant thematic information is more challenging, but results tend to validate this property. This method could be used to have a better estimation of vegetation biomass in the context of open forested areas. Numéro de notice : A2018-331 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2018.2827258 date de publication en ligne : 09/07/2018 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2018.2827258 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90475 [article]

Optimizing the spatial resolution of WorldView-2 imagery for discriminating forest vegetation at subspecies level in KwaZulu-Natal, South Africa / Romano Lottering in Geocarto international, vol 31 n° 7 - 8 (July - August 2016)  

Permalink

Estimating forest and woodland aboveground biomass using active and passive remote sensing / Zhuoting Wu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 4 (April 2016)

Permalink