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Mise en place de l'estimation du volume sur pied par vol drone

Titre :	Mise en place de l'estimation du volume sur pied par vol drone Ajouter au panier
Auteur(s) :	Tristan Perret, Auteur (et co-auteur)
Type de document :	Mémoire
Filière :	Ing. DA : GF -- Gestion forestière
Sujets :	Inventaire forestier VOLUME SUR PIED ; drones
Résumé :	L’objectif de ce travail était d’approfondir les travaux déjà réalisés par le cabinet pour prédire le volume d’arbres sur pied par inventaire drone. Deux algorithmes ont été comparés afin d’obtenir une bonne délimitation des houppiers. Des indices de végétation ont été utilisés pour l’améliorer. Cette délimitation a permis une prédiction du volume à l’individu, l’utilisation de variables dendrométriques intermédiaires a ensuite perfectionné le modèle. Les données satellitaires SENTINEL sont utilisées pour cuber les peuplements où la délimitation ne fonctionnait pas. Les résultats des prédictions et leur variabilité sont comparés par cross-validation sur des surfaces inventoriées en plein. This study aims at refining previous methods predicting the standing volume from an UAV flight d[...] L’objectif de ce travail était d’approfondir les travaux déjà réalisés par le cabinet pour prédire le volume d’arbres sur pied par inventaire drone. Deux algorithmes ont été comparés afin d’obtenir une bonne délimitation des houppiers. Des indices de végétation ont été utilisés pour l’améliorer. Cette délimitation a permis une prédiction du volume à l’individu, l’utilisation de variables dendrométriques intermédiaires a ensuite perfectionné le modèle. Les données satellitaires SENTINEL sont utilisées pour cuber les peuplements où la délimitation ne fonctionnait pas. Les résultats des prédictions et leur variabilité sont comparés par cross-validation sur des surfaces inventoriées en plein. This study aims at refining previous methods predicting the standing volume from an UAV flight developed in the company. Two algorithms were compared to get a correct tree crown delineation. Vegetation indices were used to improve it. Tree crown delineation enabled to predict individual dendrometric characteristics, which resulted in better volume predictions. SENTINEL satellite data enabled to evaluate the volume of stands for which delineation was hardly working. The results and their variability were assessed by cross-validated comparison with full-area inventories.
Editeur(s) :	Nancy [France] : AgroParisTech
Date de publication :	2019
Format :	1 vol. (65p.) / ill. en coul. / 30 cm
Note(s) :	Stage de fin de 3ème année de la formation d'Ingénieur AgroParisTech Dominante d’approfondissement Gestion forestière, effectué à Forestry Club de France
Langue(s) :	Français
Lien vers la notice :	https://infodoc.agroparistech.fr/index.php?lvl=notice_display&id=198417