Littérature scientifique sur le sujet « REMOTE SENSING, FOREST INVENTORY, AIRBORNE LASER SCANNING, FOREST »
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Articles de revues sur le sujet "REMOTE SENSING, FOREST INVENTORY, AIRBORNE LASER SCANNING, FOREST"
Saukkola, Atte, Timo Melkas, Kirsi Riekki, Sanna Sirparanta, Jussi Peuhkurinen, Markus Holopainen, Juha Hyyppä et Mikko Vastaranta. « Predicting Forest Inventory Attributes Using Airborne Laser Scanning, Aerial Imagery, and Harvester Data ». Remote Sensing 11, no 7 (3 avril 2019) : 797. http://dx.doi.org/10.3390/rs11070797.
Texte intégralCristea, Cătălina, et Andreea Florina Jocea. « Applications Of Terrestrial Laser Scanning And GIS In Forest Inventory ». Journal of Applied Engineering Sciences 5, no 2 (1 décembre 2015) : 13–20. http://dx.doi.org/10.1515/jaes-2015-0016.
Texte intégralJurjević, Luka, Mateo Gašparović, Xinlian Liang et Ivan Balenović. « Assessment of Close-Range Remote Sensing Methods for DTM Estimation in a Lowland Deciduous Forest ». Remote Sensing 13, no 11 (24 mai 2021) : 2063. http://dx.doi.org/10.3390/rs13112063.
Texte intégralSačkov, Ivan. « Forest inventory based on canopy height model derived from airborne laser scanning data ». Central European Forestry Journal 68, no 4 (21 octobre 2022) : 224–31. http://dx.doi.org/10.2478/forj-2022-0013.
Texte intégralJamal, Juhaida, Nurul Ain Mohd Zaki, Noorfatekah Talib, Nurhafiza Md Saad, Ernieza Suhana Mokhtar, Hamdan Omar, Zulkiflee Abd Latif et Mohd Nazip Suratman. « Dominant Tree Species Classification using Remote Sensing Data and Object -Based Image Analysis ». IOP Conference Series : Earth and Environmental Science 1019, no 1 (1 avril 2022) : 012018. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/1019/1/012018.
Texte intégralKotivuori, Eetu, Matti Maltamo, Lauri Korhonen, Jacob L. Strunk et Petteri Packalen. « Prediction error aggregation behaviour for remote sensing augmented forest inventory approaches ». Forestry : An International Journal of Forest Research 94, no 4 (24 mars 2021) : 576–87. http://dx.doi.org/10.1093/forestry/cpab007.
Texte intégralHolopainen, M., M. Vastaranta, M. Karjalainen, K. Karila, S. Kaasalainen, E. Honkavaara et J. Hyyppä. « FOREST INVENTORY ATTRIBUTE ESTIMATION USING AIRBORNE LASER SCANNING, AERIAL STEREO IMAGERY, RADARGRAMMETRY AND INTERFEROMETRY–FINNISH EXPERIENCES OF THE 3D TECHNIQUES ». ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences II-3/W4 (11 mars 2015) : 63–69. http://dx.doi.org/10.5194/isprsannals-ii-3-w4-63-2015.
Texte intégralMonnet, J. M., C. Ginzler et J. C. Clivaz. « WIDE-AREA MAPPING OF FOREST WITH NATIONAL AIRBORNE LASER SCANNING AND FIELD INVENTORY DATASETS ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLI-B8 (23 juin 2016) : 727–31. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xli-b8-727-2016.
Texte intégralMonnet, J. M., C. Ginzler et J. C. Clivaz. « WIDE-AREA MAPPING OF FOREST WITH NATIONAL AIRBORNE LASER SCANNING AND FIELD INVENTORY DATASETS ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLI-B8 (23 juin 2016) : 727–31. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-xli-b8-727-2016.
Texte intégralGrafström, Anton, et Anna Hedström Ringvall. « Improving forest field inventories by using remote sensing data in novel sampling designs ». Canadian Journal of Forest Research 43, no 11 (novembre 2013) : 1015–22. http://dx.doi.org/10.1139/cjfr-2013-0123.
Texte intégralThèses sur le sujet "REMOTE SENSING, FOREST INVENTORY, AIRBORNE LASER SCANNING, FOREST"
Guerra, Hernández Juan. « Applicability of advanced remote sensing technologies to support forest management ». Doctoral thesis, ISA/UL, 2018. http://hdl.handle.net/10400.5/17507.
Texte intégralForest ecosystems provide multiple wood and non-wood forest products and services that are crucial for the socio-economic development of rural areas. In this context, current methods of estimating variables of interest in forest ecosystems should be improved due to new demands for information related to sustainable forest management. Advanced remote sensing (RS) technologies provide data that will address the increasing demands for information and support the subsequent development of prediction models. Airborne laser scanning (ALS) has emerged as one of the most promising RS technologies for characterizing tree canopies and other biophysical characteristics essential for forest inventories. The use of 3D data acquired from Digital Aerial photography (DAP) is a useful alternative to ALS-based forest variable estimation. The rapid development of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) (drones) fitted with digital aerial cameras and the use of SfM (Structure from Motion) techniques together provide new possibilities for efficient mapping of forest variables. Combining ALS and DAP technologies with UAV platforms will probably have a strong impact on forest inventory practices in the next decade, leading to more accurate characterization of forest stands, as well as for monitoring forest growth. The overall aim of all of the five studies included in this doctoral thesis is to evaluate the capacity of two advanced RS technologies (ALS and DAP) to provide methods and tools that support forest management at different scales ranging from stand level to individual tree level
N/A
Monnet, Jean-Matthieu. « Caractérisation des forêts de montagne par scanner laser aéroporté : estimation de paramètres de peuplement par régression SVM et apprentissage non supervisé pour la détection de sommets ». Thesis, Grenoble, 2011. http://www.theses.fr/2011GRENT056/document.
Texte intégralNumerous studies have shown the potential of airborne laser scanningfor the mapping of forest resources. However, the application of thisremote sensing technique to complex forests encountered in mountainousareas requires further investigation. In this thesis, the two mainmethods used to derive forest information are tested with airbornelaser scanning data acquired in the French Alps, and adapted to theconstraints of mountainous environments. In particular,a framework for unsupervised training of treetop detection isproposed, and the performance of support vector regression combinedwith dimension reduction for forest stand parameters estimation isevaluated
D'Amico, Giovanni. « Application of big data analytics in remote sensing supporting sustainable forest management ». Doctoral thesis, 2022. http://hdl.handle.net/2158/1259784.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "REMOTE SENSING, FOREST INVENTORY, AIRBORNE LASER SCANNING, FOREST"
Morsdorf, Felix, Fabian D. Schneider, Carla Gullien, Daniel Kükenbrink, Reik Leiterer et Michael E. Schaepman. « The Laegeren Site : An Augmented Forest Laboratory ». Dans Remote Sensing of Plant Biodiversity, 83–104. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-33157-3_4.
Texte intégralFerrara, Roberto, Stefano Arrizza, Andrea Ventura, Bachisio Arca, Michele Salis, Angelo Arca, Pierpaolo Masia, Pierpaolo Duce et Grazia Pellizzaro. « Structure characterization on Mediterranean forest stand using terrestrial laser scanning ». Dans Advances in Forest Fire Research 2022, 385–87. Imprensa da Universidade de Coimbra, 2022. http://dx.doi.org/10.14195/978-989-26-2298-9_61.
Texte intégralSánchez-López, Nuria, Andrew T. Hudak, Luigi Boschetti, Carlos A. Silva, Benjamin C. Bright et E. Louise Loudermilk. « A spatially explicit model of litter accumulation in fire maintained longleaf pine forest ecosystems of the Southeastern USA ». Dans Advances in Forest Fire Research 2022, 1383–89. Imprensa da Universidade de Coimbra, 2022. http://dx.doi.org/10.14195/978-989-26-2298-9_209.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "REMOTE SENSING, FOREST INVENTORY, AIRBORNE LASER SCANNING, FOREST"
Chan, Jonathan C. W., Michele Dalponte, Liviu Ene, Lorenzo Frizzera, Franco Miglietta et Damiano Gianelle. « Forest species and biomass estimation using airborne laser scanning and hyperspectral images ». Dans 2013 5th Workshop on Hyperspectral Image and Signal Processing : Evolution in Remote Sensing (WHISPERS). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/whispers.2013.8080662.
Texte intégralLeiterer, Reik, Reinhard Furrer, Michael E. Schaepman et Felix Morsdorf. « Retrieval of canopy structure types for forest characterization using multi-temporal airborne laser scanning ». Dans IGARSS 2015 - 2015 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/igarss.2015.7326357.
Texte intégralMonnet, J. M., F. Berger et J. Chanussot. « Support vector machines regression for estimation of forest parameters from airborne laser scanning data ». Dans IGARSS 2010 - 2010 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/igarss.2010.5651702.
Texte intégralYadav, Kashi Ram, Subrata Nandy, Ritika Srinet, Raja Ram Aryal et Michael Ying Yang. « Fusing Airborne Laser Scanning and Rapideye Sensor Parameters for Tropical Forest Biomass Estimation of Nepal ». Dans IGARSS 2019 - 2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/igarss.2019.8900260.
Texte intégral