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Titre : |
Cartographie des arbres au LIDAR terrestre et aérien, méthodologie et application à la modélisation de peuplements de montagne
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Auteur(s) : | Lilian Duband, Auteur |
Type de document : | Mémoire |
Filière : | Ing. DA : GF -- Gestion forestière |
Sujets : | Modèles mathématiques ; Forêts -- Gestion -- Télédétection ; Lidar ; Alpes (France ; nord) Forêt de montagne |
Résumé : |
La localisation et la caractérisation de la ressource forestière sont des enjeux techniques pour la gestion durable des forêts. Les LIDAR, aérien et terrestre, se présentent comme des outils de plus en plus utilisés en foresterie, notamment pour la cartographie des arbres. L’objectif de ce stage est de mettre au point et d’évaluer plusieurs méthodes de cartographie dans des peuplements irréguliers et mélangés des Alpes du Nord. Trois sources de données sont comparées : le A-LIDAR, le T-LIDAR et une méthode topographique classique. Un protocole d’inventaire au T-LIDAR a été mis au point pour cartographier des surfaces d’un hectare avec moins d’un centimètre de décalage. La détection des troncs est presque parfaite, l’espèce a été codée sur le terrain et détectée avec 1 % d’erreur. La [...]
La localisation et la caractérisation de la ressource forestière sont des enjeux techniques pour la gestion durable des forêts. Les LIDAR, aérien et terrestre, se présentent comme des outils de plus en plus utilisés en foresterie, notamment pour la cartographie des arbres. L’objectif de ce stage est de mettre au point et d’évaluer plusieurs méthodes de cartographie dans des peuplements irréguliers et mélangés des Alpes du Nord. Trois sources de données sont comparées : le A-LIDAR, le T-LIDAR et une méthode topographique classique. Un protocole d’inventaire au T-LIDAR a été mis au point pour cartographier des surfaces d’un hectare avec moins d’un centimètre de décalage. La détection des troncs est presque parfaite, l’espèce a été codée sur le terrain et détectée avec 1 % d’erreur. La prédiction du diamètre est moins précise avec une RMSE de 3,4 cm et un léger biais de surestimation. Ces résultats obtenus au T-LIDAR, sur des surfaces d’environ 1 ha, dans des contextes de fortes pentes, constituent une première et offrent des perspectives prometteuses aussi bien en recherche qu’en gestion forestière. Ce stage a également été l’occasion de participer au co-développement d’un algorithme de détection de couronnes d’arbre : SEGMA. Différentes étapes ont été adaptées au cas des forêts alpines, pour obtenir un taux de détection global de 67 %, avec toutefois 20 % d’erreur de commission. Avec plus de 80 % des arbres dominants bien détectés, SEGMA se classe parmi les meilleurs algorithmes (Eysn et al., 2015). Les caractéristiques de distribution du nuage de points dans les couronnes des arbres détectés ont été valorisées pour prédire plusieurs paramètres forestiers : l’espèce avec 65 % de bonne classification, la hauteur des arbres avec 1,7 m de RMSE, et le diamètre des tiges avec une RMSE de 8,9 cm. Les trois cartographies ont finalement été comparées dans un modèle de dynamique des peuplements : SAMSARA.
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Editeur(s) : | Nancy [France] : AgroParisTech |
Date de publication : | 2016 |
Format : | 1 vol. (107 p.) / ill. en coul., couv. en coul., figures, tableaux, annexes, bibliographie / 30 cm |
Note(s) : |
Stage de fin de 3ème année de la formation d'Ingénieur AgroParisTech
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Langue(s) : | Français |
Lien vers la notice : | https://infodoc.agroparistech.fr/index.php?lvl=notice_display&id=186980 |
Exemplaires (1)
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Documents numériques (1)
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