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dc.contributor.advisorSamia Boukir
hal.structure.identifierInteractions Sol Plante Atmosphère [UMR ISPA]
hal.structure.identifierENSEGID
dc.contributor.authorBEGUET, Benoît
dc.date.accessioned2024-04-08T11:54:23Z
dc.date.available2024-04-08T11:54:23Z
dc.identifier.urihttps://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/195591
dc.description.abstractLes images à très haute résolution spatiale (THR) telles que les images Pléiades (50 cm en Panchromatique, 2m en multispectral) rendent possible une description fine de la structure forestière (distribution et dimensions des arbres) à l’échelle du peuplement, en exploitant la relation entre la structure spatiale des arbres et la texture d’image quand la taille du pixel est inférieure à la dimension des arbres. Cette attente répond au besoin d’inventaire spatialisé de la ressource forestière à l’échelle du peuplement et de ses changements dus à la gestion forestière, à l’aménagement du territoire ou aux événements catastrophiques. L’objectif est double: (1) évaluer le potentiel de la texture d’images THR pour estimer les principales variables de structure forestière (diamètre des couronnes, diamètre du tronc, hauteur, densité ou espacement des arbres) à l’échelle du peuplement; (2) sur ces bases, classer les données image, au niveau pixel, par types de structure forestière afin de produire l’information spatialisée la plus fine possible. Les principaux développements portent sur l’automatisation du paramètrage, la sélection de variables, la modélisation par régression multivariable et une approche de classification par classifieurs d’ensemble (Forêts Aléatoires ou Random Forests). Ils sont testés et évalués sur deux sites de la forêt landaise de pin maritime à partir de trois images Pléiades et une Quickbird, acquises dans diverses conditions (saison, position du soleil, angles de visée). La méthodologie proposée est générique. La robustesse aux conditions d’acquisition des images est évaluée. Les résultats montrent que des variations fines de texture caractéristiques de celles de la structure forestière sont bien identifiables. Les performances en terme d’estimation des variables forestières (RMSE) : 1.1 m pour le diamètre des couronnes, 3 m pour la hauteur des arbres ou encore 0.9 m pour leur espacement, ainsi qu’en cartographie des structures forestières (82% de taux de bonne classification pour la reconnaissance des 5 classes principales de la structure forestière) sont satisfaisantes d’un point de vue opérationnel. L’application à des images multiannuelles permettra d’évaluer leur capacité à détecter et cartographier des changements tels que coupe forestière, mitage urbain ou encore dégâts de tempête.
dc.language.isofr
dc.subjectstructure forestière
dc.subjecttexture d'images
dc.subjectforêt landaise
dc.subjectmesures dendrométriques
dc.subject.enpin maritime
dc.titleCaractérisation et cartographie de la structure forestière à partir d’images satellitaires à très haute résolution spatiale
dc.typeThèses de doctorat
dc.subject.halSciences de l'ingénieur [physics]/Traitement du signal et de l'image
bordeaux.page205 p.
bordeaux.hal.laboratoriesInteractions Soil Plant Atmosphere (ISPA) - UMR 1391*
bordeaux.institutionBordeaux Sciences Agro
bordeaux.institutionINRAE
bordeaux.type.institutionUniversité Bordeaux Montaigne
bordeaux.ecole.doctoraleEcole Doctorale Montaigne Humanités
hal.identifiertel-02800745
hal.version1
hal.popularnon
hal.origin.linkhttps://hal.archives-ouvertes.fr//tel-02800745v1
bordeaux.COinSctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.title=Caract%C3%A9risation%20et%20cartographie%20de%20la%20structure%20foresti%C3%A8re%20%C3%A0%20partir%20d%E2%80%99images%20satellitaires%20%C3%A0%20tr%C3%A8s%20haute%20r%C3%&rft.atitle=Caract%C3%A9risation%20et%20cartographie%20de%20la%20structure%20foresti%C3%A8re%20%C3%A0%20partir%20d%E2%80%99images%20satellitaires%20%C3%A0%20tr%C3%A8s%20haute%20r%C3&rft.spage=205%20p.&rft.epage=205%20p.&rft.au=BEGUET,%20Beno%C3%AEt&rft.genre=unknown


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