| Titre : | Détection automatique des arbres individuels basée sur les données LiDAR aéroportées avec l’algorithme Empilage de couches. Cas de la forêt MAAMORA |
| Auteurs : | MOUHDI Loubna, Auteur ; AIT EL KADI Kenza, Auteur ; FADIL Sanaa, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | Rabat : IAV Hassan II, 2023 |
| Format : | 99 |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | Segmentation d'arbres ; Empilage des couches ; Modèle numérique de la canopée. |
| Résumé : |
Avec les progrès de la technologie LiDAR, les ensembles de données peuvent désormais être obtenus avec une densité de points suffisamment élevée pour capturer des informations détaillées sur les arbres individuels. Pour traiter ces données, une méthode automatique de détection des arbres à partir du nuage de points LiDAR est essentielle. Les méthodes traditionnelles de segmentation d'arbres se concentrent sur l'identification des cimes proéminentes des arbres en utilisant un modèle basé sur la hauteur de la canopée. Dans ce travail, nous présentons un algorithme de segmentation appelé "Empilage de couches" (Layer Stacking). Cette méthode découpe le nuage de points en tranches, avec des intervalles de hauteur d'1 mètre, et isole les arbres présents dans chaque couche. En fusionnant les résultats de toutes les couches, nous obtenons des profils d'arbres représentatifs. Les résultats de cette étude ont montré que l'Empilage de couches a atteint un taux de détection supérieur à 82 %, ce qui représente une nette amélioration par rapport aux méthodes traditionnelles que nous avons testées, notamment la méthode de segmentation CHM qui a obtenu un taux de détection de 68 %. De plus, l'Empilage de couches s'est particulièrement bien comporté dans des conditions où les cimes des arbres étaient moins visibles. Cette capacité à détecter avec précision les arbres dans ces conditions difficiles constitue un avantage important pour cette méthode. En synthèse, notre travail met en évidence que l'utilisation de l'algorithme "Empilage de couches" représente une avancée significative dans le domaine de la segmentation des arbres, en comparaison avec les méthodes traditionnelles telles que la segmentation CHM. Cette approche se révèle particulièrement adaptée pour la segmentation individuelle des arbres à partir de données LiDAR aériennes. Ces progrès en télédétection forestière auront un impact positif sur la gestion des écosystèmes forestiers en permettant une détection plus précise et en contribuant à notre compréhension accrue de leur rôle crucial dans la lutte contre le changement climatique. Cette avancée technologique offre des perspectives prometteuses pour des applications futures dans la conservation de la biodiversité et la préservation de notre environnement. |
| En ligne : | http://10.2.0.27//cda/ebooks/MOUHDI_Loubna_2023.pdf |
Exemplaires (1)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| 200041177 | 10078 | Support papier | Salle des thèses/PFE (RDC) | Ingénieur topographe | Consultation sur place Exclu du prêt |
