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Titre : European Forest Accounts - Années 2015-2016 : Rapport d’étude Type de document : Rapport Auteurs : Benjamin Piton , Auteur ; Alexandra Niedzwiedz, Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2019 Importance : 77 p. Note générale : Convention MTES/SDES-AgroParisTech-IGN-SSP 2018-2019 Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] biomasse forestière
[Termes IGN] bois énergie
[Termes IGN] bois sur pied
[Termes IGN] filière bois - forêt
[Termes IGN] puits de carbone
[Termes IGN] ressources forestières
[Termes IGN] volume en bois
[Vedettes matières IGN] Economie forestièreRésumé : (auteur) AgroParisTech, représenté par le Bureau d’Economie Théorique et Appliquée (BETA), réalise en collaboration avec l’IGN (institut national de l’information géographique et forestière) les comptes européens de la forêts (European Forest Accounts – EFA) pour le compte du Ministère en charge de l’Environnement. Ces EFA sont un ensemble cohérent de tableaux comptables sur la ressource forestière et la filière bois, qui intègrent économie et environnement. Ce rapportage est basé sur le volontariat et son format est défini au niveau européen. Le présent rapport d’étude porte sur les années 2015 et 2016. Il explicite les recommandations d’Eurostat, la méthode utilisée pour compléter les tableaux et une brève analyse des résultats. Numéro de notice : 17596 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2012-2019) Thématique : FORET Nature : Rapport d'étude technique nature-HAL : RappRech DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-02116332/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95408 Evaluating SAR-optical sensor fusion for aboveground biomass estimation in a Brazilian tropical forest / Aline Bernarda Debastiani in Annals of forest research, vol 62 n° 1 (January - June 2019)
[article]
Titre : Evaluating SAR-optical sensor fusion for aboveground biomass estimation in a Brazilian tropical forest Type de document : Article/Communication Auteurs : Aline Bernarda Debastiani, Auteur ; Carlos Roberto Sanquetta, Auteur ; Ana Paula Dalla Corte, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 109 - 122 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] Amazonie
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] arbre aléatoire
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] Brésil
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] réseau neuronal convolutifRésumé : (auteur) The aim of the present study is to evaluate the potential of C-band SAR data from the Sentinel-1/2 instruments and machine learning algorithms for the estimation of forest above ground forest biomass (AGB) in a high-biomass tropical ecosystem. This study was carried out in Jamari National Forest, located in the Brazilian Amazon. The response variable was AGB (Mg/ha) estimated from airborne laser surveys. The following treatments were considered as model predictors: 1) Sentinel-1 Sigma 0 at VV and VH polarizations; 2) (1) plus Sentinel-1 textural metrics; 3) (2) plus Sentinel-2 bands and derived vegetation indices (LAI, RVI, SAVI, NDVI).Our modeling design estimated the relative importance of SAR vs. optical variables in explaining AGB. The modeling was performed with twelve machine-learning algorithms including, neural network and regression tree. The addition of texture and optical data provided a noticeable improvement (3%) over models with SAR backscatter only. The best model performance was achieved with the Random Tree algorithm. Our results demonstrate the potential of freely-available SAR data and machine learning for mapping AGB in tropical ecosystems. Numéro de notice : A2019-335 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.15287/afr.2018.1267 Date de publication en ligne : 30/07/2019 En ligne : http://dx.doi.org/10.15287%2Fafr.2018.1267 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93349
in Annals of forest research > vol 62 n° 1 (January - June 2019) . - pp 109 - 122[article]Recommandations pour une récolte durable de biomasse forestière pour l’énergie / Guy Landmann (2019)
Titre : Recommandations pour une récolte durable de biomasse forestière pour l’énergie : Focus sur les compartiments menus bois et souches, Gerboise Type de document : Rapport Auteurs : Guy Landmann, Auteur ; Laurent Augusto, Auteur ; Noémie Pousse, Auteur ; Marion Gosselin, Auteur ; et al., Auteur Editeur : Montrouge [France] : Agence de l’Environnement et de la Maîtrise de l’Energie ADEME Année de publication : 2019 Autre Editeur : Paris [France] : GIP Ecofor Importance : 50 p. Note générale : Fabienne BENEST, Stéphanie WURPILLOT, Marie GARNIER et Claire GODEL ont fourni données et cartes de l’inventaire forestier national (IGN). Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] biomasse forestière
[Termes IGN] bois énergie
[Termes IGN] inventaire forestier national (données France)
[Vedettes matières IGN] SylvicultureRésumé : (auteur) Les modalités d’exploitation du bois pour la production d’énergie ont fortement évolué ces dix dernières années, notamment dans le contexte de la transition énergétique. Des compartiments de bois laissés en forêt (menus bois notamment), sont ainsi de plus en plus mobilisés. Le prélèvement accru de bois pour l’énergie peut engendrer, dans certaines conditions, des perturbations de l’environnement (sols, biodiversité, eaux).Ce document de recommandations s’adresse aux acteurs de la filière bois-énergie et fait état des précautions à prendre lors de la récolte des menus bois (diamètre Numéro de notice : 17634 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Rapport DOI : sans En ligne : http://www.gip-ecofor.org/gerboise/index.php?sujet=2 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97441
Titre : Remote sensing of above ground biomass Type de document : Monographie Auteurs : Lalit Kumar, Auteur ; Onisimo Mutanga, Auteur Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2019 Importance : 264 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03921-210-1 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] coefficient de corrélation
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (Editeur) Above ground biomass has been listed by the Intergovernmental Panel on Climate Change as one of the five most prominent, visible, and dynamic terrestrial carbon pools. The increased awareness of the impacts of climate change has seen a burgeoning need to consistently assess carbon stocks to combat carbon sequestration. An accurate estimation of carbon stocks and an understanding of the carbon sources and sinks can aid the improvement and accuracy of carbon flux models, an important pre-requisite of climate change impact projections. Based on 15 research topics, this book demonstrates the role of remote sensing in quantifying above ground biomass (forest, grass, woodlands) across varying spatial and temporal scales. The innovative application areas of the book include algorithm development and implementation, accuracy assessment, scaling issues (local–regional–global biomass mapping), and the integration of microwaves (i.e. LiDAR), along with optical sensors, forest biomass mapping, rangeland productivity and abundance (grass biomass, density, cover), bush encroachment biomass, and seasonal and long-term biomass monitoring. Numéro de notice : 26325 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-03921-210-1 Date de publication en ligne : 09/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03921-210-1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95159 Toward the development of total volume and biomass functions using terrestrial lidar and NFI data / Cédric Vega (2019)
Titre : Toward the development of total volume and biomass functions using terrestrial lidar and NFI data Type de document : Article/Communication Auteurs : Cédric Vega , Auteur ; Jan Hackenberg , Auteur ; Lina Jarboui , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2019 Conférence : Conference 2019, A century of national forest inventories – informing past, present and future decisions 19/05/2019 21/05/2019 Oslo Norvège programme sans actes Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] biomasse forestière
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] inventaire forestier national (données France)
[Termes IGN] volume en bois
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (auteur) Introduction : The diversification of wood usages and the information needs for international reporting require detailed information on total tree volume and biomass. National Forest Inventories have traditionally estimated merchantable volume based on diameter and height measures and allometric models, but they need to get new efficient ways to estimate of total tree volume and biomass (Vallet et al. 2006). In France, current approaches suffer from databases restricted to a limited number of species or tree size range (Henry et al. 2010), and their long term validity could be limited by the impact of climate change on tree growth (Charru et al. 2017). Terrestrial Laser Scanning (TLS) is seen as a promising tool to model tree geometry and estimate total tree volume and biomass without- or limited - destructive measurements. Various approaches have been proposed in the litterature to extract tree attributes, from single measurements (i.e. dbh) to full tree reconstruction (Liang et al. 2018). The latter were initially developed for tree-level processing and relied on of very high density points clouds. Such point clouds were found suitable to estimate total tree volume and biomass. The challenge for NFIs is to acquire and process TLS data acquired over a large number of forest plots at a marginal cost. The purpose of this presentation is to provide experience feedback on the development of such a paradigm in the French NFI.
Materials and methods: The TLS processing chain included both data acquisition protocols and point cloud processing methods. The acquisition part started in 2010 with 4 scan positions per plot, without any additional field measurements. After scanning ~ 1,500 plots, this setup was revised in 2016 to improve the point cloud quality and validation data. The current setup includes 9 scans per plot in a 10 m circle. The traditional volume table protocol is currently applied to obtain additional measurements along the main stem. The point cloud processing chain was implemented under Computree processing platform in the framework of the H2020-project DIABOLO, to extract individual tree geometry and volume. It is based on the SimpleTree approach (Hackenberg et al. 2015), and includes the following main steps: terrain modelling, tree localisation and segmentation, tree reconstruction and consolidation, and volume computation. It was tested on both NFI (25 plots) data and detailed databases based on destructive sample from various sources (Lin2Value, Emerge projects, 76 trees).
Results: The developed method allowed to estimate total tree volume with a mean error of -0.1 m3(±0.4 SD) and a RMSE of 23.47%. In terms of NFI measurements, the DBH and Diameter at 2.6 m were estimated with a precision of 0.24 cm (±0.4 SD) or 0.27 cm (± 1.95 SD) and RMSE of respectively 5.82 % and 8.93 %. As regards cut height and total tree heights, errors were 0.78 m (± 2.5 SD) and 1.48 m (± 1.93 SD). The corresponding RMSE were 27.91 % and 13.84 % respectively(Hackenberg et al. 2017).
Conclusion: The current TLS data acquisition and processing chain provides promising results towardthe development of total volume and biomass functions for NFIs. Future work will focus on improving the field validation protocols and the reconstruction method of the upper canopy, where the point density is limited due to distance and occlusions.Numéro de notice : C2019-061 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2012-2019) Thématique : FORET Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96978 Documents numériques
peut être téléchargé
c2019-071-towards an improved forest inventory _JarbouiAdobe Acrobat PDF Estimating forest structural attributes using UAV-LiDAR data in Ginkgo plantations / Kun Liu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 146 (December 2018)PermalinkPolarimetric radar vegetation index for biomass estimation in desert fringe ecosystems / Jisung Geba Chang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)PermalinkSeparating the influence of vegetation changes in polarimetric differential SAR interferometry / Virginia Brancato in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)PermalinkWood density reduced while wood volume growth accelerated in Central European forests since 1870 / Hans Pretzsch in Forest ecology and management, vol 429 (1 December 2018)PermalinkEstimation of forest above-ground biomass by geographically weighted regression and machine learning with Sentinel imagery / Lin Chen in Forests, vol 9 n° 10 (October 2018)PermalinkA new algorithm predicting the end of growth at five evergreen conifer forests based on nighttime temperature and the enhanced vegetation index / Huanhuan Yuan in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 144 (October 2018)PermalinkStrategies for climate-smart forest management in Austria / Robert Jandl in Forests, vol 9 n° 10 (October 2018)PermalinkUnmixing 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)PermalinkDeveloping allometric equations for estimating shrub biomass in a Boreal Fen / Annie He in Forests, vol 9 n° 9 (September 2018)PermalinkFuture management options for cembran pine forests close to the alpine timberline / Nathalia Jandl in Annals of Forest Science, vol 75 n° 3 (September 2018)Permalink