Spatial quantification of vegetation density from terrestrial laser scanner data for characterization of 3D forest structure at plot level

International audiencePrecise description of forest 3D structure at plot level is required for sustainable ecosystem management. However, a detailed structure description from traditional field measurements is tedious. We propose an innovative method to quantify in 3D the spatial distribution of forest structure from terrestrial lidar data. The method rests on the hypothesis that the normalized number of laser returns within a given volume element is proportional to the density of vegetation material inside this volume. The developed model is based on analysis made inside Svoxels (spherical voxels) to compute a spatialized vegetation density index. The model was tested on two different scans of the same plot. The resulting vegetation density index well represents the vegetation structure as observed within the lidar point cloud. Quantitative analyses confirmed a global consistency of the results within and between scans. However, we observed a slight bias in the computed density indexes. It might be mainly explained by occlusions, which cause 1) a slight decrease of the density index with distance and 2) local differences in density index between scans.. Future work will focus on improving our algorithm and correcting biases. These results are promising for the development of quantitative measures of the 3D forest structure

Fresh inflation: a warm inflationary model from a zero temperature initial state

A two-components mixture fluid which complies with the gamma law is considered in the framework of inflation with finite temperature. The model is developed for a quartic scalar potential without symmetry breaking. The radiation energy density is assumed to be zero when inflation starts and remains below the GUT temperature during the inflationary stage. Furthermore, provides the necessary number of e-folds and sufficient radiation energy density to GUT baryogenesis can take place near the minimum energetic configuration.Comment: 11 pages, no figures, to be published in Phys. Rev.

Quantification de la répartition spatiale de la densité de végétation à partir de données Lidar terrestre

National audienceDisposer d'une méthode opérationnelle permettant une description détaillée de la structure en 3D de la végétation forestière à l'échelle d'une placette contribuerait au développement des connaissances sur le fonctionnement des écosystèmes forestiers et faciliterait la mise en place d'une gestion durable de ces écosystèmes. Cependant la complexité du milieu forestier rend difficile la mesure de la structure forestière. Ainsi les méthodes de relevés terrain traditionnelles ne permettent pas de réaliser de façon opérationnelle une description complète de la structure de la végétation. Les lidar terrestres (scanners laser 3D) permettent d'acquérir des données en 3D très détaillées qui permettent l'évaluation de métriques classiques telles que la hauteur des arbres, le diamètre à hauteur de poitrine, la densité du couvert [1]. Cependant, et alors que ces données semblent prometteuses pour analyser finement la structure d'un peuplement, rares sont les études qui se sont intéressées à l'estimation de paramètres biophysiques plus complexes, à l'exemple de Danson et al. [2]. Nous proposons une nouvelle approche pour quantifier la répartition spatiale en 3D de la végétation à partir de nuages de points 3D acquis par lidar terrestre. Cette méthode repose sur l'hypothèse que le taux de faisceaux laser interceptés (i.e. donnant lieu à l'enregistrement d'un point 3D) à l'intérieur d'un élément de volume est proportionnel à la densité du matériel végétal contenu dans ce volume. Le modèle développé permet de calculer un indice de densité en tout point d'une grille régulière formant des cubes (voxels) qui englobe la placette et qui est définie en coordonnées géographiques. Pour faciliter les calculs, chaque nuage de point enregistré est analysé en se plaçant dans un système de coordonnées sphériques ayant pour origine la position du capteur, en conformité avec la géométrie d'acquisition. L'indice de densité de végétation est alors calculé pour des éléments de volume appelés svoxels (voxels sphériques) centrés sur les points de la grille régulière [3]. Pour chaque svoxel l'indice de densité est donné par le ratio entre le nombre de retour à l'intérieur du volume (nombre de points) et le nombre de faisceaux lidar qui ont effectivement pénétré à l'intérieur de ce volume. Plusieurs acquisitions (appelées aussi « scans ») à partir de points de vue différents situés à l'extérieur d'une placettes sont nécessaires pour la décrire correctement en raison (1) des occlusions (zones non échantillonnées) et (2) du champ de vue du lidar (40°x40° avec le système ILRIS-3D utilisé dans cette étude). L'algorithme initial a donc été complété en proposant une méthode de fusion des résultats obtenus pour les différents nuages de points qui décrivent la placette. L'indice de densité est d'autant plus fiable que le svoxel est bien échantillonné. Les occlusions modifient en effet la régularité de l'échantillonnage et peuvent entraîner des biais dans l'estimation de l'indice de densité. Un indice de qualité de l'échantillonnage de chaque svoxel a donc été défini qui prend en compte à la fois le nombre de faisceaux traversant le svoxel et la régularité de répartition de ces faisceaux. A chaque point de la grille on attribue, parmi les indices de densité de végétation calculés pour les différents scans, celui qui correspond au svoxel le mieux échantillonné. Le modèle a été testé sur deux placettes forestières au sein de peuplements de pins noirs dans les Alpes du Sud. Les indices de densité de végétation ont été calculés à trois résolutions : 25 cm, 50 cm et 1 m. Les résultats obtenus sont visuellement conformes à la structure de la végétation telle qu'observée dans le nuage de point 3D. La comparaison des indices de densité obtenus sur différents scans a permis de montrer l'influence des occlusions sur la qualité d'estimation de ces indices. Cependant aucun biais systématique en fonction de la distance au capteur n'a été trouvé. Le calcul de l'indice de densité moyen au niveau de l'arbre montre une cohérence des résultats entre les différentes résolutions et une grande hétérogénéité entre individus de la même espèce. Pour tenter d'expliquer cette hétérogénéité par des différences de caractéristiques morphologiques entre arbres, les indices de densité moyens au niveau de l'arbre sont en cours de confrontation avec des mesures terrain traditionnelles. Les premiers résultats sont très prometteurs et ont permis de vérifier la cohérence des indices de densité de végétation obtenus. Des analyses approfondies de scans acquis en mode premier et dernier retour et à différentes distances sont prévues pour renforcer la validation des résultats. De nombreuses utilisations des indices spatialisés de densité de végétation sont envisageables. Nous projetons en particulier d'établir un lien entre ces indices et des formes d'onde lidar provenant de systèmes aéroportés afin d'améliorer les méthodes d'extraction d'informations sur les couverts forestiers à partir des données lidar full waveform aéroportées

Dans quelle mesure les données acquises par Lidar terrestre peuvent-elles permettre de quantifier la distribution spatiale de la végétation forestière? Une analyse basée sur un indice 3D de la densité de végétation

International audiencePrecise quantification of 3D forest structure will contribute to improve knowledge on ecosystem functioning and is required for sustainable forest management. However measuring forest structure from traditional field measurements is tedious. We propose an innovative method to quantify 3D spatial distribution of forest vegetation from terrestrial lidar data. The method rests on the hypothesis that the ratio of laser beams intercepted within a given volume element (voxel) is proportional to the vegetation density inside this voxel. Consequently a density index was computed for each voxel of the plot space as the ratio between the number of returns inside the voxel and the number of laser beams entering it. To make computation easier, analysis were conducted in a spherical coordinate system in accordance with acquisition geometry. The model was applied to individual trees and forest plots using various scan densities and distances. Resulting density index represents well the vegetation structure as visually observed within the lidar point cloud and normalizes lidar information. However, to ensure reliability of index values, it was necessary to reject voxels with high occlusion levels (over 60% of laser beams intercepted before reaching the voxel). The density indices were then aggregated at the tree level to be related to tree measurements or used to compute vegetation profiles at the plot level reflecting plot characteristics collected in the field. Despite an anisotropy of the index values due to tree architecture, results show that the proposed method is effective to derive from terrestrial lidar data meaningful dataset expressing 3D forest structure and in connection with dendrometric characteristics at both plot and tree levels

Silagem de sorgo de porte baixo com diferentes teores de tanino e de umidade no colmo.I - pH e teores de matéria seca e de ácidos graxos durante a fermentação Forage sorghum silage with different tannin concentration and moisture in the stem. I - Dry matter concentration, pH and fat acids during fermentation

Quatro híbridos de porte baixo, com diferentes teores de tanino e de umidade no colmo, foram ensilados em silos de laboratório feitos de tubos "PVC", e abertos após 1 (P2), 7 (P3), 14 (P4), 28 (P5) e 56 (P6) dias, para estudo da fermentação e da variação no teor de matéria seca. Foram usados 24 tratamentos com quatro repetições cada, sendo quatro híbridos (T1=colmo suculento e baixo tanino, T2=colmo seco e baixo tanino, T3=colmo seco e alto tanino, T4= colmo suculento e alto tanino) combinados com seis tempos para abertura do silo, sendo o primeiro tempo antes de ensilar (P1). Foram determinados os teores de matéria seca (MS), perdas de matéria seca, ácidos graxos voláteis, ácido láctico e pH. As diferenças foram verificadas pelo teste de Tukey. As silagens estabilizaram-se entre P4 e P5. As silagens dos híbridos T1 e T2 apresentaram menores teores de MS e de acetato que T3 e T4. A correlação entre tanino e acetato foi de 0,36 (P<0,001). Todas as silagens apresentaram bom padrão de fermentação.<br>Four hybrid forage sorghums with different tannin concentrations and moisture in the stem were ensiled in laboratory silos made of "PVC" tubes. The silos were opened after 1 (P2), 7 (P3), 14 (P4), 28 (P5) e 56 (P6) days after ensiling, in order to evaluate fermentation patterns and other silage characteristics. Twenty-four treatments were used, with four repetitions each: four hybrids (T1=moist stem/low tannin, T2=not moist stem/low tannin, T3=not moist stem/high tannin, T4= moist stem/high tannin) and with six periods, since the forages before ensiling (P1) were also studied. Dry matter content (DM), dry matter losses, pH, lactic acid and volatile fat acids were determined. Data were evaluated by analysis of variance, with mean separation achieved using Tukey statistical test. The stability was achieved between P4 and P5. T1 and T2 had lower DM content and acetate than T3 and T4. All silages showed good fermentation patterns