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Estimating the leaf area of an individual tree in urban areas using terrestrial laser scanner and path length distribution model / Ronghai Hu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 144 (October 2018)
[article]
Titre : Estimating the leaf area of an individual tree in urban areas using terrestrial laser scanner and path length distribution model Type de document : Article/Communication Auteurs : Ronghai Hu, Auteur ; Elena Bournez, Auteur ; Shiyu Cheng, Auteur ; Hailan Jiang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 357 - 368 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] arbre urbain
[Termes IGN] densité du feuillage
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] feuille (végétation)
[Termes IGN] longueur de trajet
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) Urban leaf area measurement is crucial to properly determining the effect of urban trees on micro-climate regulation, heat island effect, building cooling, air quality improvement, and ozone formation. Previous works on the leaf area measurement have mainly focused on the stand level, although the presence of individual trees is more common than forests in urban areas. The only feasible ways for an operational non-destructive leaf area measurement, namely, optical indirect methods, are mostly limited in urban areas because light path is constantly intercepted by surrounding buildings or other objects. A terrestrial laser scanner (TLS), which can extract an individual tree by using its unique distance information, provides a possibility for indirectly measuring the leaf area index (LAI) in urban areas. However, indirect LAI measurement theory, which uses the cosine of an observation zenith angle for path-length correction, is incompatible for an individual tree because the representative projected area of LAI changes while the observation zenith angle changes, thus making the results incomparable and ambiguous. Therefore, we modified a path length distribution model for the leaf area measurement of an individual tree by replacing the traditional cosine path length correction for a continuous canopy with real path length distribution. We reconstructed the tree crown envelope from a TLS point cloud and calculated a real path length distribution through laser pulse-envelope intersections. Consequently, leaf area density was separated from the path length distribution model for leaf area calculation. Comparisons with reference measurement for an individual tree showed that the TLS-derived leaf area using the path length distribution is insensitive to the scanning resolution and agrees well with an allometric measurement with an overestimation from 5 m2 to 18 m2 (3–10%, respectively). Results from different stations are globally consistent, and using a weighted mean for different stations by sample numbers further improves the universality and efficiency of the proposed method. Further automation of the proposed method can facilitate a rapid and operational leaf area extraction of an individual tree for urban climate modeling. Numéro de notice : A2018-402 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.07.015 Date de publication en ligne : 14/08/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.07.015 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90854
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 144 (October 2018) . - pp 357 - 368[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2018101 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2018103 DEP-EXM Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2018102 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Generic rule-sets for automated detection of urban tree species from very high-resolution satellite data / Razieh Shojanoori in Geocarto international, vol 33 n° 4 (April 2018)
[article]
Titre : Generic rule-sets for automated detection of urban tree species from very high-resolution satellite data Type de document : Article/Communication Auteurs : Razieh Shojanoori, Auteur ; Helmi Zulhaidi Mohd Shafri, Auteur ; Shattri Bin Mansor, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 357 - 374 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] arbre (flore)
[Termes IGN] arbre urbain
[Termes IGN] base de règles
[Termes IGN] détection d'arbres
[Termes IGN] image Worldview
[Termes IGN] Malaisie
[Termes IGN] traitement d'image
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (Auteur) The sustainable management and monitoring of urban forests is an important activity in the urbanized world, and operational approaches require information about the status of urban trees to determine the best strategy. One limitation in urban forest studies is the detection and discrimination of tree species using limited training data. Thus, this study focuses on developing generic rule sets from high-resolution WorldView-2 imagery in conjunction with spectral, spatial, colour and textural information for automated urban tree species detection. The object-based image analysis and its combination with statistical analysis of object features is utilized for this purpose. Results of attribute selection indicated that from 55 attributes, only 26 were useful to discriminate urban tree species, namely Messua ferrea L., Samanea saman and Casuarina sumatrana. Finally, the high overall accuracy, approximately 86.87% with kappa of 0.75 confirmed the transferability of the generic model. Numéro de notice : A2018-046 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2016.1265593 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2016.1265593 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89268
in Geocarto international > vol 33 n° 4 (April 2018) . - pp 357 - 374[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2018021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Fine-grained object recognition and zero-shot learning in remote sensing imagery / Gencer Sumbul in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 2 (February 2018)
[article]
Titre : Fine-grained object recognition and zero-shot learning in remote sensing imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Gencer Sumbul, Auteur ; Ramazan Gokberk Cinbis, Auteur ; Selim Aksoy, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 770 - 779 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] arbre urbain
[Termes IGN] image numérique
[Termes IGN] inférence
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] réseau neuronal convolutifRésumé : (Auteur) Fine-grained object recognition that aims to identify the type of an object among a large number of subcategories is an emerging application with the increasing resolution that exposes new details in image data. Traditional fully supervised algorithms fail to handle this problem where there is low between-class variance and high within-class variance for the classes of interest with small sample sizes. We study an even more extreme scenario named zero-shot learning (ZSL) in which no training example exists for some of the classes. ZSL aims to build a recognition model for new unseen categories by relating them to seen classes that were previously learned. We establish this relation by learning a compatibility function between image features extracted via a convolutional neural network and auxiliary information that describes the semantics of the classes of interest by using training samples from the seen classes. Then, we show how knowledge transfer can be performed for the unseen classes by maximizing this function during inference. We introduce a new data set that contains 40 different types of street trees in 1-ft spatial resolution aerial data, and evaluate the performance of this model with manually annotated attributes, a natural language model, and a scientific taxonomy as auxiliary information. The experiments show that the proposed model achieves 14.3% recognition accuracy for the classes with no training examples, which is significantly better than a random guess accuracy of 6.3% for 16 test classes, and three other ZSL algorithms. Numéro de notice : A2018-190 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2017.2754648 Date de publication en ligne : 18/10/2017 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2017.2754648 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89855
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 56 n° 2 (February 2018) . - pp 770 - 779[article]Assessing forest windthrow damage using single-date, post-event airborne laser scanning data / Gherardo Chirici in Forestry, an international journal of forest research, vol 91 n° 1 (January 2018)
[article]
Titre : Assessing forest windthrow damage using single-date, post-event airborne laser scanning data Type de document : Article/Communication Auteurs : Gherardo Chirici, Auteur ; Francesca Bottalico, Auteur ; Francesca Giannetti, Auteur ; Barbara Del Perugia, Auteur ; Davide Travaglini, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 27 - 37 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] arbre urbain
[Termes IGN] dommage matériel
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] tempête
[Termes IGN] Toscane (Italie)
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (Auteur) One of many possible climate change effects in temperate areas is the increase of frequency and severity of windstorms; thus, fast and cost efficient new methods are needed to evaluate wind-induced damages in forests. We present a method for assessing windstorm damages in forest landscapes based on a two-stage sampling strategy using single-date, post-event airborne laser scanning (ALS) data. ALS data are used for delineating damaged forest stands and for an initial evaluation of the volume of fallen trees. The total volume of fallen trees is then estimated using a two-stage model-assisted approach, where variables from ALS are used as auxiliary information in the difference estimator. In the first stage, a sample of the delineated forest stands is selected, and in the second stage the within-stand damages are estimated by means of line intercept sampling (LIS). The proposed method produces maps of windthrown areas, estimates of forest damages in terms of the total volume of fallen trees, and the uncertainty of the estimates. A case study is presented for a large windstorm that struck the Tuscany Region of Italy the night of the 4th and the 5th of March 2015 and caused extensive damages to trees in both forest and urban areas. The pure field-based estimates from LIS and the ALS-based estimates of stand-level fallen wood were very similar. Our positive results demonstrate the utility of the single-date approach for a fast assessment of windthrow damages in forest stands which is especially useful when pre-event ALS data are not available. Numéro de notice : A2018-630 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1093/forestry/cpx029 Date de publication en ligne : 06/07/2017 En ligne : https://doi.org/10.1093/forestry/cpx029 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93215
in Forestry, an international journal of forest research > vol 91 n° 1 (January 2018) . - pp 27 - 37[article]Estimation cohérente de l'indice de surface foliaire en utilisant des données terrestres et aéroportées / Ronghai Hu (2018)
Titre : Estimation cohérente de l'indice de surface foliaire en utilisant des données terrestres et aéroportées Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ronghai Hu, Auteur Editeur : Strasbourg : Université de Strasbourg Année de publication : 2018 Importance : 191 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour l'obtention du grade de Docteur de l'Université de Strasbourg, Spécialité : TélédétectionLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] agrégation de données
[Termes IGN] arbre urbain
[Termes IGN] balayage laser
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] indice foliaire
[Termes IGN] Leaf Area Index
[Termes IGN] longueur de trajet
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] télédétection
[Termes IGN] télémétrie laser aéroporté
[Termes IGN] télémétrie laser terrestreIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L’indice de surface foliaire (Leaf Area Index, LAI), défini comme la moitié de la surface foliaire par unité de surface de sol, est un paramètre clé du cycle écologique de la Terre, et sa précision d'acquisition a toujours la nécessité et la possibilité d'amélioration. La technologie du scanner laser actif offre une possibilité d'obtention cohérente du LAI à plusieurs échelles, car le scanner laser terrestre et le scanner laser aéroporté fonctionnent sur le même mécanisme physique. Cependant, les informations tridimensionnelles du scanner laser ne sont pas complètement explorées dans les méthodes actuelles et les théories traditionnelles ont besoin d'adaptation. Dans cette thèse, le modèle de distribution de longueur de trajet est introduit pour corriger l'effet d’agrégation, et il est appliqué aux données du scanner laser terrestre et du scanner laser aéroporté. La méthode d'obtention de la distribution de longueur de trajet de différentes plates-formes est étudiée et le modèle de récupération cohérent est établi. Cette méthode permet d’améliorer la mesure du LAI des arbres individuels dans les zones urbaines et la cartographie LAI dans les forêts naturelles, et ses résultats sont cohérents à différentes échelles. Le modèle devrait faciliter la détermination cohérente de l'indice de surface foliaire des forêts à l'aide de données au sol et aéroportées. Note de contenu : 1- Introduction
2- Review of indirect methods for Leaf Area Index Measurement
3- Modelling Leaf Area Index based on path length distribution
4- Estimating leaf area of an individual tree in urban areas using Terrestrial Laser Scanner and path length distribution model
5- Quantifying clumping effect and estimating Leaf Area Index using Airborne Laser Scanner and path length distribution model
6- Summary and perspectiveNuméro de notice : 25711 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Télédétection : Strasbourg : 2018 Organisme de stage : Laboratoire Icube nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2018STRAD021 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94866 From Google Maps to a fine-grained catalog of street trees / Steve Branson in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 135 (January 2018)PermalinkMise en place d’un outil de classification et d’utilisation des données LiDAR pour l’étude du couvert arboré à Florence / Florian Thill (2018)PermalinkEnhancing plant diversity and mitigating BVOC emissions of urban green spaces through the introduction of ornamental tree species / Yuan Ren in Urban Forestry & Urban Greening, vol 27 (October 2017)PermalinkEffects of urban tree canopy loss on land surface temperature magnitude and timing / Arthur Elmes in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 128 (June 2017)PermalinkSegmentation and localization of individual trees from MMS point cloud data acquired in urban areas / Martin Weinmann (2016)PermalinkThe iQmulus urban showcase: automatic tree classification and identification in huge mobile mapping point clouds / Jan Böhm (2016)PermalinkUrban-Tree-Attribute update using multisource single-tree inventory / Ninni Saarinen in Forests, vol 5 n° 5 (May 2014)PermalinkModel-based analysis–synthesis for realistic tree reconstruction and growth simulation / Corina Iovan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 2 (February 2014)PermalinkMaterial reflectance retrieval in urban tree shadows with physics-based empirical atmospheric correction / Karine R.M. Adeline (2013)PermalinkClassification of urban tree species using hyperspectral imagery / R. Jensen in Geocarto international, vol 27 n° 5 (August 2012)Permalink