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Aubry-Kientz M., Dutrieux R., Ferraz A., Saatchi S., Hamraz H., Williams J., Coomes D., Piboule A., Vincent Grégoire. (2019). A comparative assessment of the performance of individual tree crowns delineation algorithms from ALS data in tropical forests. Remote Sensing, 11 (9), art. 1086 [21 p.]. ISSN 2072-4292

Fichier PDF disponiblehttp://horizon.documentation.ird.fr/exl-doc/pleins_textes/divers19-06/010076069.pdf[ PDF Link ]

Lien direct chez l'éditeur doi:10.3390/rs11091086

Titre
A comparative assessment of the performance of individual tree crowns delineation algorithms from ALS data in tropical forests
Année de publication2019
Type de documentArticle référencé dans le Web of Science WOS:000469763600094
AuteursAubry-Kientz M., Dutrieux R., Ferraz A., Saatchi S., Hamraz H., Williams J., Coomes D., Piboule A., Vincent Grégoire.
SourceRemote Sensing, 2019, 11 (9), p. art. 1086 [21 p.]. p. art. 1086 [21 p.] ISSN 2072-4292
RésuméTropical forest canopies are comprised of tree crowns of multiple species varying in shape and height, and ground inventories do not usually reliably describe their structure. Airborne laser scanning data can be used to characterize these individual crowns, but analytical tools developed for boreal or temperate forests may require to be adjusted before they can be applied to tropical environments. Therefore, we compared results from six different segmentation methods applied to six plots (39 ha) from a study site in French Guiana. We measured the overlap of automatically segmented crowns projection with selected crowns manually delineated on high-resolution photography. We also evaluated the goodness of fit following automatic matching with field inventory data using a model linking tree diameter to tree crown width. The different methods tested in this benchmark segmented highly different numbers of crowns having different characteristics. Segmentation methods based on the point cloud (AMS3D and Graph-Cut) globally outperformed methods based on the Canopy Height Models, especially for small crowns; the AMS3D method outperformed the other methods tested for the overlap analysis, and AMS3D and Graph-Cut performed the best for the automatic matching validation. Nevertheless, other methods based on the Canopy Height Model performed better for very large emergent crowns. The dense foliage of tropical moist forests prevents sufficient point densities in the understory to segment subcanopy trees accurately, regardless of the segmentation method.
Plan de classementTélédétection [126] ; Etudes, transformation, conservation du milieu naturel [082]
Descr. géo.GUYANE FRANCAISE
LocalisationFonds IRD [F B010076069]
Identifiant IRDfdi:010076069
Lien permanenthttp://www.documentation.ird.fr/hor/fdi:010076069

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