Specific recognition and mapping of canopy’s trees in French Guyana’s tropical forest by merging lidar and hyperspectral data applied to the forest management needs

Les forêts tropicales, représentant 6,4% de la surface terrestre, abritent la plus grande biodiversité des écosystèmes terrestres et jouent un rôle fondamental dans le cycle du carbone à l'échelle mondiale. La durabilité de l'exploitation des forêts tropicales est un enjeu fondamental tant du point de vue de la conservation de la biodiversité que de la réduction des émissions liées à la déforestation et à la dégradation des forêts (REDD +). L'Office National des Forêts (ONF) est chargé de la conservation et de la gestion de 6 millions d'hectares de forêts privé en Guyane française. La possibilité de cartographier les espèces dans la canopée par télédétection est d'un intérêt évident, tant appliquées que scientifique.Les inventaires spatialisés à l'échelle du paysage contribueraient à faire progresser les connaissances fondamentales de ce biome complexe et menacé et aiderait à sa gestion durable. Les cartes de distribution d’espèces peuvent être croisées avec les facteurs environnementaux et fournir ainsi des clés d’interprétation des schémas d’organisation des peuplements forestiers. Du point de vue de la gestion, les cartes de distribution des espèces offre une rationalisation de l'exploitation forestière. La cartographie des espèces commerciales pourrait favoriser des pratiques forestières minimisant l'impact environnemental de l'exploitation. L'identification des espèces permettrait de prioriser les zones particulièrement riches en espèces commerciales, tout en évitant d'ouvrir des pistes d'exploitation dans les zones à faible niveau de ressources exploitables. La télédétection offre également la possibilité de surveiller l’extension des espèces proliférantes, telles que les lianes.Des capteurs hyperspectraux et LiDAR ont été utilisés à bord d’un avion pour identifier les espèces dans les forêts tropicales guyanaises. Une large gamme spectrale issue des capteurs hyperspectraux (400–2500 nm) est mesurée permettant d'avoir de nombreux descripteurs. Le LiDAR embarqué offre une description fine de la structure du couvert, facilitant la segmentation des houppiers. La fusion de ces deux informations améliore la caractérisation de la ressource.Afin de tirer le meilleur parti des données hyperspectrales, différents prétraitements radiométriques ont été évalués. Le lissage spatial et le filtrage des ombres sont les principaux facteurs qui améliorent la discrimination des espèces. L'utilisation de la gamme spectrale complète est également bénéfique. Ces résultats de classification ont été obtenus sur un groupe 20 espèces abondantes. L’identification de ces mêmes espèces en mélange au sein d’un peuplement hyperdivers a constitué la deuxième étape de ce travail.Nous avons évalué le niveau d'information nécessaire et le degré de confusion tolérable dans les données d’apprentissage afin de retrouver une espèce cible dans une canopée hyperdiverse. Une méthode de classification spécifique a été mise en œuvre pour être insensible à la contamination entre classes focales/non focales. Même dans le cas où la classe non focale contient jusqu’à 5% de pixels de la classe focale (espèce à identifier), les classifieurs se sont révélés efficaces.La troisème étape aborde le problème de la transposabilité des classifieurs d’une acquisition à une autre. La caractérisation des conditions d’acquisition et la prise en compte de leurs effets sont nécessaires pour convertir les données de radiance en réflectance de surface. Cependant cette opération de standardisation reste une étape extrêmement délicate au vue des nombreuses sources de variabilité : état de l’atmosphère, géométrie soleil-capteur et conditions d'éclairement. Nous évaluons en comparant des vols répétés sur le même site, la contribution des diverses caractéristiques d’acquisition à la divergence spectrale entre dates. Ce travail vise à proposer des pistes pour développer des méthodes de reconnaissance d'espèces qui soient plus robustes aux variations des caractéristiques d'acquisition.Tropical forests, representing 6.4% of the Earth's surface, host the greatest biodiversity of any terrestrial ecosystem and play a fundamental role in the carbon cycle on a worldwide scale. The sustainable use of tropical forests is a fundamental issue from both the point of view of biodiversity conservation and the reduction of emissions from deforestation and forest degradation (REDD+). The Office National des Forêts is responsible for the conservation and management of 6 million hectares of forests in French Guiana. The possibility of mapping species in the canopy by remote sensing is of obvious interest. For both applied and scientific purposes, the use of airborne observation measurements can enable local field information that is difficult to collect over large areas of tropical forest to be extrapolated.The specific spatialized inventories at the landscape scale would contribute to advancing fundamental knowledge of this complex and threatened biome and assist in its sustainable management. Maps of species distribution can in fact be cross-referenced with maps of environmental factors and thus provide keys for interpreting the organization patterns of forest stands. From a management point of view, species distribution maps are an help to the rationalization of forestry operations. The mapping of commercial species could promote forestry practices that minimize the environmental impact of logging. The identification of species would in particular enable priority to be given to areas that are particularly rich in commercial species, while avoiding the opening up of exploitation tracks in areas with low levels of exploitable resources. Remote sensing also offers the possibility of monitoring the spread of pervasive species, such as lianas.Hyperspectral imagers and LiDAR sensor have been used on board an aircraft to identify species in the Guyanese tropical forests. A wide spectral range from hyperspectral sensors (400-2500 nm) is measured allowing to have many descriptors. LiDAR provides a detailed description of canopy structure and facilitates the segmentation of canopies. The fusion of these two types of information improve the characterization of the resource.In order to make the most of the hyperspectral data, different radiometric preprocessing has been evaluated. Spatial smoothing and shadow filtering are the main factors that improve species discrimination. The full spectral range rather than only the visible-near-infrared region (400-1000nm) is also beneficial. These classification results were obtained on a group of 20 abundant species. The identification of these same species in a mixture within a hyperdiverse stand was the second step of this work.We thus assessed the level of spectral information required and the degree of confusion tolerable in the learning data when the task is to find a target species in a hyperdiverse canopy. A special classification method was implemented in order not to be sensitive to contamination between focal/non-focal classes for training. Even in the case where the non-focal class contains up to 5% of pixels of the focal class (species to be identified), the classifiers developed proved to be efficient.The third step deals with the problem of transposability of the classifiers from one acquisition to another. The characterization of the acquisition conditions and the consideration of their effects are necessary to convert the radiance data into surface reflectance. However, this standardization operation remains an extremely delicate step given the many variability sources to be considered: state of the atmosphere, sun-sensor geometry and illumination conditions. By comparing repeated flights on the same site, we evaluate the contribution of the various acquisition characteristics to the spectral divergence between dates. This work aims to propose ways to develop species recognition methods that are more robust to variations in acquisition characteristics

Reconnaissance spécifique des arbres de la canopée en forêt tropicale par fusion de données lidar et hyperspectrales

Tropical forests, representing 6.4% of the Earth's surface, host the greatest biodiversity of any terrestrial ecosystem and play a fundamental role in the carbon cycle on a worldwide scale. The sustainable use of tropical forests is a fundamental issue from both the point of view of biodiversity conservation and the reduction of emissions from deforestation and forest degradation (REDD+). The Office National des Forêts is responsible for the conservation and management of 6 million hectares of forests in French Guiana. The possibility of mapping species in the canopy by remote sensing is of obvious interest. For both applied and scientific purposes, the use of airborne observation measurements can enable local field information that is difficult to collect over large areas of tropical forest to be extrapolated.The specific spatialized inventories at the landscape scale would contribute to advancing fundamental knowledge of this complex and threatened biome and assist in its sustainable management. Maps of species distribution can in fact be cross-referenced with maps of environmental factors and thus provide keys for interpreting the organization patterns of forest stands. From a management point of view, species distribution maps are an help to the rationalization of forestry operations. The mapping of commercial species could promote forestry practices that minimize the environmental impact of logging. The identification of species would in particular enable priority to be given to areas that are particularly rich in commercial species, while avoiding the opening up of exploitation tracks in areas with low levels of exploitable resources. Remote sensing also offers the possibility of monitoring the spread of pervasive species, such as lianas.Hyperspectral imagers and LiDAR sensor have been used on board an aircraft to identify species in the Guyanese tropical forests. A wide spectral range from hyperspectral sensors (400-2500 nm) is measured allowing to have many descriptors. LiDAR provides a detailed description of canopy structure and facilitates the segmentation of canopies. The fusion of these two types of information improve the characterization of the resource.In order to make the most of the hyperspectral data, different radiometric preprocessing has been evaluated. Spatial smoothing and shadow filtering are the main factors that improve species discrimination. The full spectral range rather than only the visible-near-infrared region (400-1000nm) is also beneficial. These classification results were obtained on a group of 20 abundant species. The identification of these same species in a mixture within a hyperdiverse stand was the second step of this work.We thus assessed the level of spectral information required and the degree of confusion tolerable in the learning data when the task is to find a target species in a hyperdiverse canopy. A special classification method was implemented in order not to be sensitive to contamination between focal/non-focal classes for training. Even in the case where the non-focal class contains up to 5% of pixels of the focal class (species to be identified), the classifiers developed proved to be efficient.The third step deals with the problem of transposability of the classifiers from one acquisition to another. The characterization of the acquisition conditions and the consideration of their effects are necessary to convert the radiance data into surface reflectance. However, this standardization operation remains an extremely delicate step given the many variability sources to be considered: state of the atmosphere, sun-sensor geometry and illumination conditions. By comparing repeated flights on the same site, we evaluate the contribution of the various acquisition characteristics to the spectral divergence between dates. This work aims to propose ways to develop species recognition methods that are more robust to variations in acquisition characteristics.Les forêts tropicales, représentant 6,4% de la surface terrestre, abritent la plus grande biodiversité des écosystèmes terrestres et jouent un rôle fondamental dans le cycle du carbone à l'échelle mondiale. La durabilité de l'exploitation des forêts tropicales est un enjeu fondamental tant du point de vue de la conservation de la biodiversité que de la réduction des émissions liées à la déforestation et à la dégradation des forêts (REDD +). L'Office National des Forêts (ONF) est chargé de la conservation et de la gestion de 6 millions d'hectares de forêts privé en Guyane française. La possibilité de cartographier les espèces dans la canopée par télédétection est d'un intérêt évident, tant appliquées que scientifique.Les inventaires spatialisés à l'échelle du paysage contribueraient à faire progresser les connaissances fondamentales de ce biome complexe et menacé et aiderait à sa gestion durable. Les cartes de distribution d’espèces peuvent être croisées avec les facteurs environnementaux et fournir ainsi des clés d’interprétation des schémas d’organisation des peuplements forestiers. Du point de vue de la gestion, les cartes de distribution des espèces offre une rationalisation de l'exploitation forestière. La cartographie des espèces commerciales pourrait favoriser des pratiques forestières minimisant l'impact environnemental de l'exploitation. L'identification des espèces permettrait de prioriser les zones particulièrement riches en espèces commerciales, tout en évitant d'ouvrir des pistes d'exploitation dans les zones à faible niveau de ressources exploitables. La télédétection offre également la possibilité de surveiller l’extension des espèces proliférantes, telles que les lianes.Des capteurs hyperspectraux et LiDAR ont été utilisés à bord d’un avion pour identifier les espèces dans les forêts tropicales guyanaises. Une large gamme spectrale issue des capteurs hyperspectraux (400–2500 nm) est mesurée permettant d'avoir de nombreux descripteurs. Le LiDAR embarqué offre une description fine de la structure du couvert, facilitant la segmentation des houppiers. La fusion de ces deux informations améliore la caractérisation de la ressource.Afin de tirer le meilleur parti des données hyperspectrales, différents prétraitements radiométriques ont été évalués. Le lissage spatial et le filtrage des ombres sont les principaux facteurs qui améliorent la discrimination des espèces. L'utilisation de la gamme spectrale complète est également bénéfique. Ces résultats de classification ont été obtenus sur un groupe 20 espèces abondantes. L’identification de ces mêmes espèces en mélange au sein d’un peuplement hyperdivers a constitué la deuxième étape de ce travail.Nous avons évalué le niveau d'information nécessaire et le degré de confusion tolérable dans les données d’apprentissage afin de retrouver une espèce cible dans une canopée hyperdiverse. Une méthode de classification spécifique a été mise en œuvre pour être insensible à la contamination entre classes focales/non focales. Même dans le cas où la classe non focale contient jusqu’à 5% de pixels de la classe focale (espèce à identifier), les classifieurs se sont révélés efficaces.La troisème étape aborde le problème de la transposabilité des classifieurs d’une acquisition à une autre. La caractérisation des conditions d’acquisition et la prise en compte de leurs effets sont nécessaires pour convertir les données de radiance en réflectance de surface. Cependant cette opération de standardisation reste une étape extrêmement délicate au vue des nombreuses sources de variabilité : état de l’atmosphère, géométrie soleil-capteur et conditions d'éclairement. Nous évaluons en comparant des vols répétés sur le même site, la contribution des diverses caractéristiques d’acquisition à la divergence spectrale entre dates. Ce travail vise à proposer des pistes pour développer des méthodes de reconnaissance d'espèces qui soient plus robustes aux variations des caractéristiques d'acquisition

Reconnaissance spécifique des arbres de la canopée en forêt tropicale par fusion de données lidar et hyperspectrales

Tropical forests, representing 6.4% of the Earth's surface, host the greatest biodiversity of any terrestrial ecosystem and play a fundamental role in the carbon cycle on a worldwide scale. The sustainable use of tropical forests is a fundamental issue from both the point of view of biodiversity conservation and the reduction of emissions from deforestation and forest degradation (REDD+). The Office National des Forêts is responsible for the conservation and management of 6 million hectares of forests in French Guiana. The possibility of mapping species in the canopy by remote sensing is of obvious interest. For both applied and scientific purposes, the use of airborne observation measurements can enable local field information that is difficult to collect over large areas of tropical forest to be extrapolated.The specific spatialized inventories at the landscape scale would contribute to advancing fundamental knowledge of this complex and threatened biome and assist in its sustainable management. Maps of species distribution can in fact be cross-referenced with maps of environmental factors and thus provide keys for interpreting the organization patterns of forest stands. From a management point of view, species distribution maps are an help to the rationalization of forestry operations. The mapping of commercial species could promote forestry practices that minimize the environmental impact of logging. The identification of species would in particular enable priority to be given to areas that are particularly rich in commercial species, while avoiding the opening up of exploitation tracks in areas with low levels of exploitable resources. Remote sensing also offers the possibility of monitoring the spread of pervasive species, such as lianas.Hyperspectral imagers and LiDAR sensor have been used on board an aircraft to identify species in the Guyanese tropical forests. A wide spectral range from hyperspectral sensors (400-2500 nm) is measured allowing to have many descriptors. LiDAR provides a detailed description of canopy structure and facilitates the segmentation of canopies. The fusion of these two types of information improve the characterization of the resource.In order to make the most of the hyperspectral data, different radiometric preprocessing has been evaluated. Spatial smoothing and shadow filtering are the main factors that improve species discrimination. The full spectral range rather than only the visible-near-infrared region (400-1000nm) is also beneficial. These classification results were obtained on a group of 20 abundant species. The identification of these same species in a mixture within a hyperdiverse stand was the second step of this work.We thus assessed the level of spectral information required and the degree of confusion tolerable in the learning data when the task is to find a target species in a hyperdiverse canopy. A special classification method was implemented in order not to be sensitive to contamination between focal/non-focal classes for training. Even in the case where the non-focal class contains up to 5% of pixels of the focal class (species to be identified), the classifiers developed proved to be efficient.The third step deals with the problem of transposability of the classifiers from one acquisition to another. The characterization of the acquisition conditions and the consideration of their effects are necessary to convert the radiance data into surface reflectance. However, this standardization operation remains an extremely delicate step given the many variability sources to be considered: state of the atmosphere, sun-sensor geometry and illumination conditions. By comparing repeated flights on the same site, we evaluate the contribution of the various acquisition characteristics to the spectral divergence between dates. This work aims to propose ways to develop species recognition methods that are more robust to variations in acquisition characteristics.Les forêts tropicales, représentant 6,4% de la surface terrestre, abritent la plus grande biodiversité des écosystèmes terrestres et jouent un rôle fondamental dans le cycle du carbone à l'échelle mondiale. La durabilité de l'exploitation des forêts tropicales est un enjeu fondamental tant du point de vue de la conservation de la biodiversité que de la réduction des émissions liées à la déforestation et à la dégradation des forêts (REDD +). L'Office National des Forêts (ONF) est chargé de la conservation et de la gestion de 6 millions d'hectares de forêts privé en Guyane française. La possibilité de cartographier les espèces dans la canopée par télédétection est d'un intérêt évident, tant appliquées que scientifique.Les inventaires spatialisés à l'échelle du paysage contribueraient à faire progresser les connaissances fondamentales de ce biome complexe et menacé et aiderait à sa gestion durable. Les cartes de distribution d’espèces peuvent être croisées avec les facteurs environnementaux et fournir ainsi des clés d’interprétation des schémas d’organisation des peuplements forestiers. Du point de vue de la gestion, les cartes de distribution des espèces offre une rationalisation de l'exploitation forestière. La cartographie des espèces commerciales pourrait favoriser des pratiques forestières minimisant l'impact environnemental de l'exploitation. L'identification des espèces permettrait de prioriser les zones particulièrement riches en espèces commerciales, tout en évitant d'ouvrir des pistes d'exploitation dans les zones à faible niveau de ressources exploitables. La télédétection offre également la possibilité de surveiller l’extension des espèces proliférantes, telles que les lianes.Des capteurs hyperspectraux et LiDAR ont été utilisés à bord d’un avion pour identifier les espèces dans les forêts tropicales guyanaises. Une large gamme spectrale issue des capteurs hyperspectraux (400–2500 nm) est mesurée permettant d'avoir de nombreux descripteurs. Le LiDAR embarqué offre une description fine de la structure du couvert, facilitant la segmentation des houppiers. La fusion de ces deux informations améliore la caractérisation de la ressource.Afin de tirer le meilleur parti des données hyperspectrales, différents prétraitements radiométriques ont été évalués. Le lissage spatial et le filtrage des ombres sont les principaux facteurs qui améliorent la discrimination des espèces. L'utilisation de la gamme spectrale complète est également bénéfique. Ces résultats de classification ont été obtenus sur un groupe 20 espèces abondantes. L’identification de ces mêmes espèces en mélange au sein d’un peuplement hyperdivers a constitué la deuxième étape de ce travail.Nous avons évalué le niveau d'information nécessaire et le degré de confusion tolérable dans les données d’apprentissage afin de retrouver une espèce cible dans une canopée hyperdiverse. Une méthode de classification spécifique a été mise en œuvre pour être insensible à la contamination entre classes focales/non focales. Même dans le cas où la classe non focale contient jusqu’à 5% de pixels de la classe focale (espèce à identifier), les classifieurs se sont révélés efficaces.La troisème étape aborde le problème de la transposabilité des classifieurs d’une acquisition à une autre. La caractérisation des conditions d’acquisition et la prise en compte de leurs effets sont nécessaires pour convertir les données de radiance en réflectance de surface. Cependant cette opération de standardisation reste une étape extrêmement délicate au vue des nombreuses sources de variabilité : état de l’atmosphère, géométrie soleil-capteur et conditions d'éclairement. Nous évaluons en comparant des vols répétés sur le même site, la contribution des diverses caractéristiques d’acquisition à la divergence spectrale entre dates. Ce travail vise à proposer des pistes pour développer des méthodes de reconnaissance d'espèces qui soient plus robustes aux variations des caractéristiques d'acquisition

Quantitative Airborne Inventories in Dense Tropical Forest Using Imaging Spectroscopy

Tropical forests have exceptional floristic diversity, but their characterization remains incomplete, in part due to the resource intensity of in-situ assessments. Remote sensing technologies can provide valuable, cost-effective, large-scale insights. This study investigates the combined use of airborne LiDAR and imaging spectroscopy to map tree species at landscape scale in French Guiana. Binary classifiers were developed for each of 20 species using linear discriminant analysis (LDA), regularized discriminant analysis (RDA) and logistic regression (LR). Complementing visible and near infrared (VNIR) spectral bands with short wave infrared (SWIR) bands improved the mean average classification accuracy of the target species from 56.1% to 79.6%. Increasing the number of non-focal species decreased the success rate of target species identification. Classification performance was not significantly affected by impurity rates (confusion between assigned classes) in the non-focal class (up to 5% of bias), provided that an adequate criterion was used for adjusting threshold probability assignment. A limited number of crowns (30 crowns) in each species class was sufficient to retrieve correct labels effectively. Overall canopy area of target species was strongly correlated to their basal area over 118 ha at 1.5 ha resolution, indicating that operational application of the method is a realistic prospect (R2 = 0.75 for six major commercial tree species)

Reconnaissance spécifique des arbres de la canopée en forêt tropicale par fusion de données lidar et hyperspectrales

Tropical forests, representing 6.4% of the Earth's surface, host the greatest biodiversity of any terrestrial ecosystem and play a fundamental role in the carbon cycle on a worldwide scale. The sustainable use of tropical forests is a fundamental issue from both the point of view of biodiversity conservation and the reduction of emissions from deforestation and forest degradation (REDD+). The Office National des Forêts is responsible for the conservation and management of 6 million hectares of forests in French Guiana. The possibility of mapping species in the canopy by remote sensing is of obvious interest. For both applied and scientific purposes, the use of airborne observation measurements can enable local field information that is difficult to collect over large areas of tropical forest to be extrapolated.The specific spatialized inventories at the landscape scale would contribute to advancing fundamental knowledge of this complex and threatened biome and assist in its sustainable management. Maps of species distribution can in fact be cross-referenced with maps of environmental factors and thus provide keys for interpreting the organization patterns of forest stands. From a management point of view, species distribution maps are an help to the rationalization of forestry operations. The mapping of commercial species could promote forestry practices that minimize the environmental impact of logging. The identification of species would in particular enable priority to be given to areas that are particularly rich in commercial species, while avoiding the opening up of exploitation tracks in areas with low levels of exploitable resources. Remote sensing also offers the possibility of monitoring the spread of pervasive species, such as lianas.Hyperspectral imagers and LiDAR sensor have been used on board an aircraft to identify species in the Guyanese tropical forests. A wide spectral range from hyperspectral sensors (400-2500 nm) is measured allowing to have many descriptors. LiDAR provides a detailed description of canopy structure and facilitates the segmentation of canopies. The fusion of these two types of information improve the characterization of the resource.In order to make the most of the hyperspectral data, different radiometric preprocessing has been evaluated. Spatial smoothing and shadow filtering are the main factors that improve species discrimination. The full spectral range rather than only the visible-near-infrared region (400-1000nm) is also beneficial. These classification results were obtained on a group of 20 abundant species. The identification of these same species in a mixture within a hyperdiverse stand was the second step of this work.We thus assessed the level of spectral information required and the degree of confusion tolerable in the learning data when the task is to find a target species in a hyperdiverse canopy. A special classification method was implemented in order not to be sensitive to contamination between focal/non-focal classes for training. Even in the case where the non-focal class contains up to 5% of pixels of the focal class (species to be identified), the classifiers developed proved to be efficient.The third step deals with the problem of transposability of the classifiers from one acquisition to another. The characterization of the acquisition conditions and the consideration of their effects are necessary to convert the radiance data into surface reflectance. However, this standardization operation remains an extremely delicate step given the many variability sources to be considered: state of the atmosphere, sun-sensor geometry and illumination conditions. By comparing repeated flights on the same site, we evaluate the contribution of the various acquisition characteristics to the spectral divergence between dates. This work aims to propose ways to develop species recognition methods that are more robust to variations in acquisition characteristics.Les forêts tropicales, représentant 6,4% de la surface terrestre, abritent la plus grande biodiversité des écosystèmes terrestres et jouent un rôle fondamental dans le cycle du carbone à l'échelle mondiale. La durabilité de l'exploitation des forêts tropicales est un enjeu fondamental tant du point de vue de la conservation de la biodiversité que de la réduction des émissions liées à la déforestation et à la dégradation des forêts (REDD +). L'Office National des Forêts (ONF) est chargé de la conservation et de la gestion de 6 millions d'hectares de forêts privé en Guyane française. La possibilité de cartographier les espèces dans la canopée par télédétection est d'un intérêt évident, tant appliquées que scientifique.Les inventaires spatialisés à l'échelle du paysage contribueraient à faire progresser les connaissances fondamentales de ce biome complexe et menacé et aiderait à sa gestion durable. Les cartes de distribution d’espèces peuvent être croisées avec les facteurs environnementaux et fournir ainsi des clés d’interprétation des schémas d’organisation des peuplements forestiers. Du point de vue de la gestion, les cartes de distribution des espèces offre une rationalisation de l'exploitation forestière. La cartographie des espèces commerciales pourrait favoriser des pratiques forestières minimisant l'impact environnemental de l'exploitation. L'identification des espèces permettrait de prioriser les zones particulièrement riches en espèces commerciales, tout en évitant d'ouvrir des pistes d'exploitation dans les zones à faible niveau de ressources exploitables. La télédétection offre également la possibilité de surveiller l’extension des espèces proliférantes, telles que les lianes.Des capteurs hyperspectraux et LiDAR ont été utilisés à bord d’un avion pour identifier les espèces dans les forêts tropicales guyanaises. Une large gamme spectrale issue des capteurs hyperspectraux (400–2500 nm) est mesurée permettant d'avoir de nombreux descripteurs. Le LiDAR embarqué offre une description fine de la structure du couvert, facilitant la segmentation des houppiers. La fusion de ces deux informations améliore la caractérisation de la ressource.Afin de tirer le meilleur parti des données hyperspectrales, différents prétraitements radiométriques ont été évalués. Le lissage spatial et le filtrage des ombres sont les principaux facteurs qui améliorent la discrimination des espèces. L'utilisation de la gamme spectrale complète est également bénéfique. Ces résultats de classification ont été obtenus sur un groupe 20 espèces abondantes. L’identification de ces mêmes espèces en mélange au sein d’un peuplement hyperdivers a constitué la deuxième étape de ce travail.Nous avons évalué le niveau d'information nécessaire et le degré de confusion tolérable dans les données d’apprentissage afin de retrouver une espèce cible dans une canopée hyperdiverse. Une méthode de classification spécifique a été mise en œuvre pour être insensible à la contamination entre classes focales/non focales. Même dans le cas où la classe non focale contient jusqu’à 5% de pixels de la classe focale (espèce à identifier), les classifieurs se sont révélés efficaces.La troisème étape aborde le problème de la transposabilité des classifieurs d’une acquisition à une autre. La caractérisation des conditions d’acquisition et la prise en compte de leurs effets sont nécessaires pour convertir les données de radiance en réflectance de surface. Cependant cette opération de standardisation reste une étape extrêmement délicate au vue des nombreuses sources de variabilité : état de l’atmosphère, géométrie soleil-capteur et conditions d'éclairement. Nous évaluons en comparant des vols répétés sur le même site, la contribution des diverses caractéristiques d’acquisition à la divergence spectrale entre dates. Ce travail vise à proposer des pistes pour développer des méthodes de reconnaissance d'espèces qui soient plus robustes aux variations des caractéristiques d'acquisition

Reconnaissance spécifique des arbres de la canopée en forêt tropicale par fusion de données lidar et hyperspectrales

Tropical forests, representing 6.4% of the Earth's surface, host the greatest biodiversity of any terrestrial ecosystem and play a fundamental role in the carbon cycle on a worldwide scale. The sustainable use of tropical forests is a fundamental issue from both the point of view of biodiversity conservation and the reduction of emissions from deforestation and forest degradation (REDD+). The Office National des Forêts is responsible for the conservation and management of 6 million hectares of forests in French Guiana. The possibility of mapping species in the canopy by remote sensing is of obvious interest. For both applied and scientific purposes, the use of airborne observation measurements can enable local field information that is difficult to collect over large areas of tropical forest to be extrapolated.The specific spatialized inventories at the landscape scale would contribute to advancing fundamental knowledge of this complex and threatened biome and assist in its sustainable management. Maps of species distribution can in fact be cross-referenced with maps of environmental factors and thus provide keys for interpreting the organization patterns of forest stands. From a management point of view, species distribution maps are an help to the rationalization of forestry operations. The mapping of commercial species could promote forestry practices that minimize the environmental impact of logging. The identification of species would in particular enable priority to be given to areas that are particularly rich in commercial species, while avoiding the opening up of exploitation tracks in areas with low levels of exploitable resources. Remote sensing also offers the possibility of monitoring the spread of pervasive species, such as lianas.Hyperspectral imagers and LiDAR sensor have been used on board an aircraft to identify species in the Guyanese tropical forests. A wide spectral range from hyperspectral sensors (400-2500 nm) is measured allowing to have many descriptors. LiDAR provides a detailed description of canopy structure and facilitates the segmentation of canopies. The fusion of these two types of information improve the characterization of the resource.In order to make the most of the hyperspectral data, different radiometric preprocessing has been evaluated. Spatial smoothing and shadow filtering are the main factors that improve species discrimination. The full spectral range rather than only the visible-near-infrared region (400-1000nm) is also beneficial. These classification results were obtained on a group of 20 abundant species. The identification of these same species in a mixture within a hyperdiverse stand was the second step of this work.We thus assessed the level of spectral information required and the degree of confusion tolerable in the learning data when the task is to find a target species in a hyperdiverse canopy. A special classification method was implemented in order not to be sensitive to contamination between focal/non-focal classes for training. Even in the case where the non-focal class contains up to 5% of pixels of the focal class (species to be identified), the classifiers developed proved to be efficient.The third step deals with the problem of transposability of the classifiers from one acquisition to another. The characterization of the acquisition conditions and the consideration of their effects are necessary to convert the radiance data into surface reflectance. However, this standardization operation remains an extremely delicate step given the many variability sources to be considered: state of the atmosphere, sun-sensor geometry and illumination conditions. By comparing repeated flights on the same site, we evaluate the contribution of the various acquisition characteristics to the spectral divergence between dates. This work aims to propose ways to develop species recognition methods that are more robust to variations in acquisition characteristics.Les forêts tropicales, représentant 6,4% de la surface terrestre, abritent la plus grande biodiversité des écosystèmes terrestres et jouent un rôle fondamental dans le cycle du carbone à l'échelle mondiale. La durabilité de l'exploitation des forêts tropicales est un enjeu fondamental tant du point de vue de la conservation de la biodiversité que de la réduction des émissions liées à la déforestation et à la dégradation des forêts (REDD +). L'Office National des Forêts (ONF) est chargé de la conservation et de la gestion de 6 millions d'hectares de forêts privé en Guyane française. La possibilité de cartographier les espèces dans la canopée par télédétection est d'un intérêt évident, tant appliquées que scientifique.Les inventaires spatialisés à l'échelle du paysage contribueraient à faire progresser les connaissances fondamentales de ce biome complexe et menacé et aiderait à sa gestion durable. Les cartes de distribution d’espèces peuvent être croisées avec les facteurs environnementaux et fournir ainsi des clés d’interprétation des schémas d’organisation des peuplements forestiers. Du point de vue de la gestion, les cartes de distribution des espèces offre une rationalisation de l'exploitation forestière. La cartographie des espèces commerciales pourrait favoriser des pratiques forestières minimisant l'impact environnemental de l'exploitation. L'identification des espèces permettrait de prioriser les zones particulièrement riches en espèces commerciales, tout en évitant d'ouvrir des pistes d'exploitation dans les zones à faible niveau de ressources exploitables. La télédétection offre également la possibilité de surveiller l’extension des espèces proliférantes, telles que les lianes.Des capteurs hyperspectraux et LiDAR ont été utilisés à bord d’un avion pour identifier les espèces dans les forêts tropicales guyanaises. Une large gamme spectrale issue des capteurs hyperspectraux (400–2500 nm) est mesurée permettant d'avoir de nombreux descripteurs. Le LiDAR embarqué offre une description fine de la structure du couvert, facilitant la segmentation des houppiers. La fusion de ces deux informations améliore la caractérisation de la ressource.Afin de tirer le meilleur parti des données hyperspectrales, différents prétraitements radiométriques ont été évalués. Le lissage spatial et le filtrage des ombres sont les principaux facteurs qui améliorent la discrimination des espèces. L'utilisation de la gamme spectrale complète est également bénéfique. Ces résultats de classification ont été obtenus sur un groupe 20 espèces abondantes. L’identification de ces mêmes espèces en mélange au sein d’un peuplement hyperdivers a constitué la deuxième étape de ce travail.Nous avons évalué le niveau d'information nécessaire et le degré de confusion tolérable dans les données d’apprentissage afin de retrouver une espèce cible dans une canopée hyperdiverse. Une méthode de classification spécifique a été mise en œuvre pour être insensible à la contamination entre classes focales/non focales. Même dans le cas où la classe non focale contient jusqu’à 5% de pixels de la classe focale (espèce à identifier), les classifieurs se sont révélés efficaces.La troisème étape aborde le problème de la transposabilité des classifieurs d’une acquisition à une autre. La caractérisation des conditions d’acquisition et la prise en compte de leurs effets sont nécessaires pour convertir les données de radiance en réflectance de surface. Cependant cette opération de standardisation reste une étape extrêmement délicate au vue des nombreuses sources de variabilité : état de l’atmosphère, géométrie soleil-capteur et conditions d'éclairement. Nous évaluons en comparant des vols répétés sur le même site, la contribution des diverses caractéristiques d’acquisition à la divergence spectrale entre dates. Ce travail vise à proposer des pistes pour développer des méthodes de reconnaissance d'espèces qui soient plus robustes aux variations des caractéristiques d'acquisition

Utilisation du lancer de rayons pour le calcul de l'interaction d'un rayonnement électromagnétique avec des objets complexes métalliques et diélectriques

TOULOUSE3-BU Sciences (315552104) / SudocSudocFranceF

Using Image Texture and Spectral Reflectance Analysis to Detect Yellowness and Esca in Grapevines at Leaf-Level

Plant diseases are one of the main reasons behind major economic and production losses in the agricultural field. Current research activities enable large fields monitoring and plant disease detection using innovative and robust technologies. French grapevines have a reputation for producing premium quality wines, however, these major fruit crops are susceptible to many diseases, including Esca, Downy mildew, Powdery mildew, Yellowing, and many others. In this study, we focused on two main infections (Esca and Yellowing), and data were gathered from fields that were located in Aquitaine and Burgundy regions, France. Since plant diseases can be diagnosed from the properties of the leaf, we acquired both Red-Green-Blue (RGB) digital image and hyperspectral reflectance data from infected and healthy leaves. Biophysical parameters that were produced by the PROSPECT model inversion together with texture parameters compiled from the literature were deduced. Then we investigated their relationship to damage caused by Yellowing and Esca. This study examined whether spectral and textural data can identify the two diseases through the use of Neural Networks. We obtained an overall accuracy of 99% for both of the diseases when textural and spectral data are combined. These results suggest that, first, biophysical parameters present a valid dimension reduction tool that could replace the use of complete hyperspectral data. Second, remote sensing using spectral reflectance and digital images can make an overall nondestructive, rapid, cost-effective, and reproducible technique to determine diseases in grapevines with a good level of accuracy