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Hierarchical instance recognition of individual roadside trees in environmentally complex urban areas from UAV laser scanning point clouds / Yongjun Wang in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 10 (October 2020)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 9 n° 10 (October 2020) . - 26 p. Titre : Hierarchical instance recognition of individual roadside trees in environmentally complex urban areas from UAV laser scanning point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Yongjun Wang, Auteur ; Tengping Jiang, Auteur ; Jing Liu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 26 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] algorithme de filtrage [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] arbre hors forêt [Termes IGN] arbre urbain [Termes IGN] détection d'arbres [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] gestion urbaine [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] optimisation (mathématiques) [Termes IGN] reconnaissance d'objets [Termes IGN] segmentation [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] voxel [Termes IGN] zone urbaine Résumé : (auteur) Individual tree segmentation is essential for many applications in city management and urban ecology. Light Detection and Ranging (LiDAR) system acquires accurate point clouds in a fast and environmentally-friendly manner, which enables single tree detection. However, the large number of object categories and occlusion from nearby objects in complex environment pose great challenges in urban tree inventory, resulting in omission or commission errors. Therefore, this paper addresses these challenges and increases the accuracy of individual tree segmentation by proposing an automated method for instance recognition urban roadside trees. The proposed algorithm was implemented of unmanned aerial vehicles laser scanning (UAV-LS) data. First, an improved filtering algorithm was developed to identify ground and non-ground points. Second, we extracted tree-like objects via labeling on non-ground points using a deep learning model with a few smaller modifications. Unlike only concentrating on the global features in previous method, the proposed method revises a pointwise semantic learning network to capture both the global and local information at multiple scales, significantly avoiding the information loss in local neighborhoods and reducing useless convolutional computations. Afterwards, the semantic representation is fed into a graph-structured optimization model, which obtains globally optimal classification results by constructing a weighted indirect graph and solving the optimization problem with graph-cuts. The segmented tree points were extracted and consolidated through a series of operations, and they were finally recognized by combining graph embedding learning with a structure-aware loss function and a supervoxel-based normalized cut segmentation method. Experimental results on two public datasets demonstrated that our framework achieved better performance in terms of classification accuracy and recognition ratio of tree. Numéro de notice : A2020-665 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi9100595 date de publication en ligne : 10/10/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi9100595 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96142 [article]

L-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])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 35 n° 12 [01/09/2020] . - pp 1327 - 1342 Titre : L-band SAR for estimating aboveground biomass of rubber plantation in Java Island, Indonesia Type de document : Article/Communication Auteurs : Bambang H Trisasongko, Auteur ; David J. Paull, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1327 - 1342 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] arbre hors forêt [Termes IGN] bande L [Termes IGN] bilan du carbone [Termes IGN] biomasse aérienne [Termes IGN] classification par forêts aléatoires [Termes IGN] données allométriques [Termes IGN] données polarimétriques [Termes IGN] hevea (genre) [Termes IGN] image ALOS-PALSAR [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] Java (île de) Résumé : (auteur) This article discusses an experiment on the estimation of rubber tree biomass using L-band Synthetic Aperture Radar (SAR), to support recent efforts to include trees outside forest in global biomass and carbon accounting. We noted that date of acquisition is important, but certainly the selection of allometric equation serving as the reference data was paramount. Similarly, choosing a proper form of fully polarimetric data was instrumental, although this requires validation in different environmental settings. As expected, modern data mining approaches consistently delivered high accuracy. Extreme learning machine yielded the best estimate in terms of R2 (0.98) and RMSE (1.88 Mg/ha); nonetheless, it also delivered a slight negative estimation. In this case, we found that a variant of random forest produced an outcome without any negative estimation. This research suggests that estimated biomass or carbon information from rubber plantations would be an invaluable candidate for the improvement of global biomass data. Numéro de notice : A2020-480 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1573855 date de publication en ligne : 18/03/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1573855 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95630 [article]

Inference on forest attributes and ecological diversity of trees outside forest by a two-phase inventory / Marco Marchetti in Annals of Forest Science [en ligne], vol 75 n° 2 (June 2018)  

Public [article]  inAnnals of Forest Science [en ligne] > vol 75 n° 2 (June 2018) Titre : Inference on forest attributes and ecological diversity of trees outside forest by a two-phase inventory Type de document : Article/Communication Auteurs : Marco Marchetti, Auteur ; Vittorio Garfì, Auteur ; Caterina Pisani, Auteur ; Sara Franceschi, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] arbre hors forêt [Termes IGN] biodiversité végétale [Termes IGN] données de terrain [Termes IGN] données dendrométriques [Termes IGN] écosystème [Termes IGN] inférence statistique [Termes IGN] inventaire de la végétation [Termes IGN] Molise (Italie) [Termes IGN] puits de carbone [Vedettes matières IGN] Végétation et changement climatique Résumé : (Auteur) Key message: Trees outside forests (TOF) have crucial ecological and social-economic roles in rural and urban contexts around the world. We demonstrate that a large-scale estimation strategy, based on a two-phase inventory approach, effectively supports the assessment of TOF’s diversity and related climate change mitigation potential. Context: Although trees outside forest (TOF) affect the ecological quality and contribute to increase the social and economic developments at various scales, lack of data and difficulties to harmonize the known information currently limit their integration into national and global forest inventories. Aims: This study aims to develop and test a large-scale estimation framework to assess ecological diversity and above-ground carbon stock of TOF. Methods: This study adopts a two-phase inventory approach. Results: In the surveyed territory (Molise region, Central Italy), all the attributes considered (tree abundance, basal area, wood volume, above-ground carbon stock) are concentrated in a few dominant species. Furthermore, carbon stock in TOF above-ground biomass is non-negligible (on average: 28.6 t ha−1). Compared with the low field sampling effort (0.08% out of 52,796 TOF elements), resulting uncertainty of the estimators are more than satisfactory, especially those regarding the diversity index estimators (relative standard errors Conclusion: The proposed approach can be suitably applied on vast territories to support landscape planning and maximize ecosystem services balance from TOF. Numéro de notice : A2018-326 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s13595-018-0718-6 date de publication en ligne : 16/03/2018 En ligne : https://doi.org/10.1007/s13595-018-0718-6 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90469 [article]

Estimating the spatial distribution, extent and potential lignocellulosic biomass supply of Trees Outside Forests in Baden-Wuerttemberg using airborne LiDAR and OpenStreetMap data / Joachim Maack in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 58 (June 2017)  

Public [article]  inInternational journal of applied Earth observation and geoinformation > vol 58 (June 2017) . - pp 118 - 125 Titre : Estimating the spatial distribution, extent and potential lignocellulosic biomass supply of Trees Outside Forests in Baden-Wuerttemberg using airborne LiDAR and OpenStreetMap data Type de document : Article/Communication Auteurs : Joachim Maack, Auteur ; Marcus Lingenfelder, Auteur ; Christina Eilers, Auteur ; Thomas Smaltschinski, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 118 - 125 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] arbre hors forêt [Termes IGN] Bade-Wurtemberg (Allemagne) [Termes IGN] biomasse [Termes IGN] classification [Termes IGN] détection d'objet [Termes IGN] distribution spatiale [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] inventaire de la végétation [Termes IGN] lasergrammétrie [Termes IGN] OpenStreetMap [Vedettes matières IGN] Inventaire forestier Résumé : (auteur) Trees Outside Forests (TOF) represent a source of lignocellulosic biomass that has received increasing attention in the recent years. While some studies have already investigated the potential of TOF in Germany, a spatial explicit analysis, specifically for Baden-Wuerttemberg, is still lacking. We used a unique wall-to-wall airborne Light Detection and Ranging (LiDAR) dataset combined with OpenStreetMap (OSM) data to map and classify TOF of the federal state of Baden-Wuerttemberg (∼35.000 km2) in south-western Germany. Furthermore, from annual biomass potentials of TOF areas collected from available literature, we calculated the mean annual biomass supply for all TOF areas in Baden-Wuerttemberg. This combination of remote sensing-based classification and available literature resulted in a mean annual biomass supply between ∼490,000–730,000 t from TOF in Baden-Wuerttemberg. The classification congruence on three reference sites was very high (∼99%) using a simple filter technique applied to the LiDAR data and masking man-made objects using OSM data. In contrast, the available literature revealed a high variability of biomass potentials, supporting the demand for an inventory system. Still, the results demonstrate the applicability of LiDAR based vegetation mapping and the value of OSM data in Baden-Wuerttemberg to detect man-made objects. Numéro de notice : A2017-367 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern En ligne : https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.02.002 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85795 [article]

L’arbre hors forêt en France : diversité, usages et perspectives / Sylvie Guillerme in Revue forestière française, vol 61 n° 5 (septembre - octobre 2009)  

Public [article]  inRevue forestière française > vol 61 n° 5 (septembre - octobre 2009) . - p. 543-560 Titre : L’arbre hors forêt en France : diversité, usages et perspectives Type de document : Article/Communication Auteurs : Sylvie Guillerme, Auteur ; Bernard Alet, Auteur ; Gérard Briane, Auteur ; Frédéric Coulon, Auteur ; Eric Maire, Auteur Année de publication : 2009 Article en page(s) : p. 543-560 Note générale : Bibliogr. Résumé en français et anglais. La méthode de l'IFN est citée dans l'article Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] aménagement du territoire [Termes IGN] arbre hors forêt [Termes IGN] France (administrative) Résumé : (Editeur) Difficile à définir, souvent perçu comme gênant dans les zones de grande culture, l’arbre hors forêt n’en est pas moins un élément omniprésent dans les paysages français, tellement que l’on ne lui accorde pas toujours la place qu’il mérite. La diversité des structures arborées peut fournir cependant de nombreuses ressources en termes économiques. En outre, ces structures sont de plus en plus reconnues pour leurs fonctions écologiques. L’arbre hors forêt constitue également un important marqueur socioculturel et un atout à développer pour l’amélioration des productions agricoles. Les paysages d’arbres hors forêt (AHF), souvent mis en avant pour valoriser des produits de terroir, sont pourtant encore insuffisamment pris en compte par les pouvoirs publics en termes d’aménagement du territoire, et le volontarisme des politiques locales de préserver les arbres hors forêt est confronté au manque de reconnaissance juridique et de statut de ces “arbres champêtres”. Numéro de notice : IFN_5598 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article DOI : 10.4267/2042/31534 En ligne : https://doi.org/10.4267/2042/31534 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=73378 [article]

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Le bocage et les arbres hors forêt / Christelle Angéniol in Chambres d'agriculture, n° 981 (2009)

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Third expert meeting on harmonizing forest-related definitions for use by various stakeholders, Rome, Italy, 17 - 19 January 2005 / Wulf Killmann (2005)

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Association française arbres champêtres et Agroforesteries (Afac-Agroforesteries) / Association Française Arbres et Haies Champêtres (sine dato)  

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