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An innovative and automated method for characterizing wood defects on trunk surfaces using high-density 3D terrestrial LiDAR data / Van-Tho Nguyen in Annals of Forest Science [en ligne], vol 78 n° 2 (June 2021)
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[article]
Titre : An innovative and automated method for characterizing wood defects on trunk surfaces using high-density 3D terrestrial LiDAR data Type de document : Article/Communication Auteurs : Van-Tho Nguyen, Auteur ; Thiéry Constant, Auteur ; Francis Colin, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : Article 32 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes descripteurs IGN] analyse comparative
[Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique
[Termes descripteurs IGN] détection d'anomalie
[Termes descripteurs IGN] données de terrain
[Termes descripteurs IGN] données lidar
[Termes descripteurs IGN] données localisées 3D
[Termes descripteurs IGN] écorce
[Termes descripteurs IGN] Fagus sylvatica
[Termes descripteurs IGN] qualité du bois
[Termes descripteurs IGN] quercus sessiliflora
[Termes descripteurs IGN] segmentation d'image
[Termes descripteurs IGN] télémétrie laser terrestre
[Termes descripteurs IGN] troncRésumé : (Auteur) We designed a novel method allowing to automatically detect and measure defects on the surface of trunks including branches, branch scars, and epicormics from terrestrial LiDAR data by using only high-density 3D information. We could automatically detect and measure the defects with a diameter as small as 0.5 cm on either oak (Quercus petraea (Matt.) Liebl.) or beech (Fagus sylvatica L.) trees that display either rough or smooth bark. Numéro de notice : A2021-326 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s13595-020-01022-3 date de publication en ligne : 01/04/2021 En ligne : https://doi.org/10.1007/s13595-020-01022-3 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97484
in Annals of Forest Science [en ligne] > vol 78 n° 2 (June 2021) . - Article 32[article]Improving aboveground biomass estimates by taking into account density variations between tree components / Antoine Billard in Annals of Forest Science [en ligne], vol 77 n° 4 (December 2020)
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[article]
Titre : Improving aboveground biomass estimates by taking into account density variations between tree components Type de document : Article/Communication Auteurs : Antoine Billard, Auteur ; Rodolphe Bauer, Auteur ; Frédéric Mothe, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : n° 103 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] allométrie
[Termes descripteurs IGN] base de données forestières
[Termes descripteurs IGN] biomasse aérienne
[Termes descripteurs IGN] bois de chauffage
[Termes descripteurs IGN] branche (arbre)
[Termes descripteurs IGN] diamètre à hauteur de poitrine
[Termes descripteurs IGN] écorce
[Termes descripteurs IGN] hauteur des arbres
[Termes descripteurs IGN] résineux
[Termes descripteurs IGN] tomographie radar
[Termes descripteurs IGN] volume en bois
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (auteur) Key message: Strong density differences were observed between stem wood at 1.30 m and other tree components (stem wood, stem bark, knots, branch stumps and branches). The difference, up to 40% depending on the component, should be taken into account when estimating the biomass available for industrial uses, mainly fuelwood and wood for chemistry.
Context: Basic density is a major variable in the calculation of tree biomass. However, it is usually measured on stem wood only and at breast height.
Aims: The objectives of this study were to compare basic density of stem wood at 1.30 m with other tree components and assess the impact of differences on biomass.
Methods: Three softwood species were studied: Abies alba Mill., Picea abies (L.) H. Karst., Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco. X-Ray computed tomography was used to measure density.
Results: Large differences were observed between components. Basic density of components was little influenced by tree size and stand density. Overall, bark, knot and branch biomasses were highly underestimated by using basic density measured at 1.30 m.
Conclusion: Using available wood density databases mainly based on breast height measurements would lead to important biases (up to more than 40%) on biomass estimates for some tree components. Further work is necessary to complete available databases.Numéro de notice : A2020-714 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article DOI : 10.1007/s13595-020-00999-1 date de publication en ligne : 26/10/2020 En ligne : https://doi.org/10.1007/s13595-020-00999-1 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96282
in Annals of Forest Science [en ligne] > vol 77 n° 4 (December 2020) . - n° 103[article]Entre l’écorce et l’arbre / Jean Hamann in Le Fil : Le journal de la communauté universitaire, vol 53 n° 25 ([19/04/2018])
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[article]
Titre : Entre l’écorce et l’arbre Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean Hamann, Auteur Année de publication : 2018 Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond
[Termes descripteurs IGN] drone
[Termes descripteurs IGN] écorce
[Termes descripteurs IGN] image aérienne
[Termes descripteurs IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes descripteurs IGN] réseau neuronal convolutif
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (éditeur) Des chercheurs (Mathieu Carpentier et Luca Gabriel Serban) développent un système intelligent pour identifier les espèces d'arbres à partir d'images de leur écorce. Numéro de notice : A2018-211 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article En ligne : https://www.lefil.ulaval.ca/entre-lecorce-larbre/ Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89973
in Le Fil : Le journal de la communauté universitaire > vol 53 n° 25 [19/04/2018][article]