Identification automatisée des espèces d'arbres dans des scans laser 3D réalisés en forêt

The objective of the thesis is the automatic recognition of tree species from Terrestrial LiDAR data. This information is essential for forest inventory. As an answer, we propose different recognition methods based on the 3D geometric texture of the bark.These methods use the following processing steps: a preprocessing step, a segmentation step, a feature extraction step and a final classification step. They are based on the 3D data or on depth images built from 3D point clouds of tree trunks using a reference surface.We have investigated and tested several segmentation approaches on depth images representing the geometric texture of the bark. These approaches have the disadvantages of over segmentation and are quite sensitive to noises. For this reason, we propose a new 3D point cloud segmentation approach inspired by the watershed technique that we have called «Burst Wind Segmentation». Our approach succeed in extracting in most cases the characteristic scars that are next compared to those stored in a dictionary («ScarBook») in order to determine the tree species.A large variety of characteristics is extracted from the regions segmented by the different methods proposed. These characteristics are the roughness, the global shape of the segmented regions, the saliency and the curvature of the contour, the distribution of the contour points, the distribution of the shape according to the different orientations.Finally, for the classification of the visual characteristics, the Random Forest method by Leo Breiman and Adèle Cutler is used in a two steps approach: selection of the most important variables and cross classification with the selected variables.The bark of the tree changes with the trunk diameter. We have thus studied different natural variability criteria and we have tested our approaches on a test set that includes this variability. The accuracy rate is over 96% for all the proposed segmentation approaches but the best result is obtained with the «Burst Wind Segmentation» one due to the fact that this approach can better extract the scars, it uses a dictionary of scars for recognition, and it has been evaluated on a greater variety of shapes, curvatures, saliency and roughness.L’objectif de ces travaux de thèse est la reconnaissance automatique des espèces d’arbres à partir de scans laser terrestres, information indispensable en inventaire forestier. Pour y répondre, nous proposons différentes méthodes de reconnaissance d’espèce basées sur la texture géométrique 3D des écorces.Ces différentes méthodes utilisent la séquence de traitement suivante : une étape de prétraitement, une étape de segmentation, une étape d’extraction des caractéristiques et une dernière étape de classification. Elles sont fondées sur les données 3D ou bien sur des images de profondeur extraites à partir des nuages de points 3D des troncs d’arbres en utilisant une surface de référence.Nous avons étudié et testé différentes approches de segmentation sur des images de profondeur représentant la texture géométrique de l'écorce. Ces approches posent des problèmes de sur-Segmentation et d'introduction de bruit. Pour cette raison, nous proposons une nouvelle approche de segmentation des nuages de points 3D : « Burst Wind Segmentation », inspirée des lignes de partage des eaux. Cette dernière réussit, dans la majorité des cas, à extraire des cicatrices caractéristiques qui sont ensuite comparées à un dictionnaire des cicatrices (« ScarBook ») pour discriminer les espèces d’arbres.Une grande variété de caractéristiques est extraite à partir des régions segmentées par les différentes méthodes proposées. Ces caractéristiques représentent le niveau de rugosité, la forme globale des régions segmentées, la saillance et la courbure du contour, la distribution des points de contour, la distribution de la forme selon différents angles,...Enfin, pour la classification des caractéristiques visuelles, les forêts aléatoires (Random Forest) de Leo Breiman et Adèle Cutler sont utilisées dans une approche à deux étapes : sélection des variables importantes, puis classification croisée avec les variables retenues, seulement.L’écorce de l’arbre change avec l'accroissement en diamètre ; nous avons donc étudié différents critères de variabilité naturelle et nous avons testé nos approches sur une base qui présente cette variabilité. Le taux de bonne classification dépasse 96% dans toutes les approches de segmentation proposées mais les meilleurs résultats sont atteints avec la nouvelle approche de segmentation « Burst Wind Segmentation » étant donné que cette approche réussit mieux à extraire les cicatrices, utilise un dictionnaire de cicatrices et a été évaluée sur une plus grande variété de caractéristiques de forme, de courbure, de saillance et de rugosité

Chemical mediation between the brown Mediterranean alga Taonia atomaria and its associated bacteria

Dans le milieu marin, toute surface immergée est rapidement colonisée par des bactéries, puis par d’autres micro-organismes, conduisant à la formation de structures tridimensionnelles complexes appelées biofilms. Cette étape est généralement suivie par l’installation de macro-colonisateurs. Néanmoins, un certain nombre d’organismes marins, tels que les macro-algues, présentent des surfaces peu épiphytées à l’échelle macroscopique. Des algues méditerranéennes (Taonia atomaria et Dictyota spp.) ont été sélectionnées dans le cadre de ces travaux de thèse pour leur capacité à conserver leur surface peu colonisée. Cependant, des observations de leurs surfaces par microscopie ont montré l’existence de biofilms diversifiés à la surface de leurs thalles. Le but de cette thèse est de mieux comprendre les mécanismes de médiation chimique entre ces algues et les bactéries associées à leur surface. La première partie de ce travail a été consacrée à l’étude du rôle de molécules d’origine algale vis-à-vis de l’adhésion de bactéries marines. Pour cela, la composition chimique totale des algues sélectionnées a été analysée conduisant à l’isolement et à la caractérisation structurale de 12 molécules, dont trois se sont révélées être originales. L’activité anti-adhésion de la majorité de ces composés a ensuite été évaluée : le 1-O-octadecenoylglycérol s’est avéré être le produit le plus actif (20 µM < CE50 <55 µM). La deuxième partie a été dédiée plus particulièrement à l’étude du métabolome de surface de T. atomaria dans le but d’évaluer son implication dans les interactions écologiques entre l’algue et les bactéries associées à sa surface. Un protocole d’obtention et d’analyse spécifique des extraits surfaciques a tout d’abord été développé. Ce protocole est basé sur le trempage des thalles dans des solvants organiques et un contrôle de l’intégrité des cellules membranaires des algues y est associé. L’échantillonnage a été effectué mensuellement à Carqueiranne (Nord-ouest de la Méditerranée, France) durant la période allant de février à juillet 2013. Les résultats obtenus montrent qu’un sesquiterpène est exprimé majoritairement à la surface de l’algue. Il a été démontré que ce composé inhibe l’adhésion de souches bactériennes de référence tout en restant inactif vis-à-vis de celles isolées à la surface de l’algue. Une telle spécificité n’a pas été observée ni dans le cas de biocides commerciaux, ni pour les autres métabolites produits par T. atomaria. Dans un second temps, un suivi saisonnier des extraits de surface ainsi que des communautés bactériennes associées a été effectué par métabolomique (LC-MS) et DGGE, respectivement. Des fluctuations saisonnières de ces deux paramètres ont été reportées sans mettre en évidence de corrélation évidente entre eux. La présence de la molécule majeure de surface durant tout le suivi saisonnier a été notée ainsi que sa capacité à diffuser dans l’eau de mer. Enfin, l’étude de l’implication potentielle des bactéries associées à T. atomaria dans le contrôle du biofilm a été entreprise en évaluant l’activité de leurs extraits vis-à-vis de l’adhésion de souches de référence. En conclusion, nous émettons l'hypothèse que T. atomaria pourraient contrôler partiellement le biofilm associé à sa surface en faisant intervenir des métabolites spécifiques.In the marine environment, all submerged surfaces are rapidly colonized by bacteria and other microorganisms, resulting in the formation of complex three-dimensional structures called biofilms. This step could be followed by the attachment of macro-colonizers. Nevertheless, a number of marine organisms, such as macro-algae, appeared to be relatively free of epibionts at a macroscopic scale. In this study, several Mediterranean algae (Taonia atomaria and Dictyota spp.) were selected for their ability to keep their surface free of biofouling. However, microscopic techniques allowed the observation of a diversified biofilm on the surface of their thalli. The purpose of this work was to understand how this alga could interact with its associated bacteria using a chemical ecological approach. The first part of this work deals with studying the anti-adhesion properties of algal molecules against a range of marine bacteria. For this, the whole chemical composition of the two algae was analyzed leading to the isolation and structural characterization of 12 molecules from which three were found to be new. The anti-adhesion activity of some of these compounds was then evaluated: 1-O-octadecenoylglycerol proved to be the most active product (20 µM < EC50 <55 µM). The second part of this study was dedicated to the study of the surface metabolome of T. atomaria in order to assess its involvement in the ecological interactions between the alga and its associated bacteria. A specific extraction protocol was optimized for the surface compounds using a dipping technique in organic solvents associated with the integrity control of algal cell membrane. Sampling was carried out monthly at Carqueiranne (N W Mediterranean Sea, France) between February and July 2013. The results showed the presence of a major molecule in accordance with a sesquiterpenic structure. Anti-adhesion capacity against reference bacterial strains was noticed for this compound, while it remained inactive against strains isolated from the algal surface. This specificity was not observed for commercial biocides and the other molecules purified from crude algal extracts of T. atomaria. Then, changes in surface extracts and associated bacterial surface communities were monitored using metabolomics (LC-MS) and DGGE, respectively. Seasonal fluctuations for the two parameters could be reported without any evident correlation between them. The occurrence of the major molecule throughout the seasonal monitoring was also noticed and its capacity to diffuse in the marine environment was shown. Finally, the study of the potential involvement of the associated bacteria in the biofilm control was conducted by evaluating the anti-adhesion activity of their crude extracts against reference strains. In conclusion, we hypothesize that T. atomaria could control at least partially the biofilm at its surface using specific metabolites

Automatic recognition of tree species from 3D point clouds of forest plots

L’objectif de ces travaux de thèse est la reconnaissance automatique des espèces d’arbres à partir de scans laser terrestres, information indispensable en inventaire forestier. Pour y répondre, nous proposons différentes méthodes de reconnaissance d’espèce basées sur la texture géométrique 3D des écorces.Ces différentes méthodes utilisent la séquence de traitement suivante : une étape de prétraitement, une étape de segmentation, une étape d’extraction des caractéristiques et une dernière étape de classification. Elles sont fondées sur les données 3D ou bien sur des images de profondeur extraites à partir des nuages de points 3D des troncs d’arbres en utilisant une surface de référence.Nous avons étudié et testé différentes approches de segmentation sur des images de profondeur représentant la texture géométrique de l'écorce. Ces approches posent des problèmes de sur-Segmentation et d'introduction de bruit. Pour cette raison, nous proposons une nouvelle approche de segmentation des nuages de points 3D : « Burst Wind Segmentation », inspirée des lignes de partage des eaux. Cette dernière réussit, dans la majorité des cas, à extraire des cicatrices caractéristiques qui sont ensuite comparées à un dictionnaire des cicatrices (« ScarBook ») pour discriminer les espèces d’arbres.Une grande variété de caractéristiques est extraite à partir des régions segmentées par les différentes méthodes proposées. Ces caractéristiques représentent le niveau de rugosité, la forme globale des régions segmentées, la saillance et la courbure du contour, la distribution des points de contour, la distribution de la forme selon différents angles,...Enfin, pour la classification des caractéristiques visuelles, les forêts aléatoires (Random Forest) de Leo Breiman et Adèle Cutler sont utilisées dans une approche à deux étapes : sélection des variables importantes, puis classification croisée avec les variables retenues, seulement.L’écorce de l’arbre change avec l'accroissement en diamètre ; nous avons donc étudié différents critères de variabilité naturelle et nous avons testé nos approches sur une base qui présente cette variabilité. Le taux de bonne classification dépasse 96% dans toutes les approches de segmentation proposées mais les meilleurs résultats sont atteints avec la nouvelle approche de segmentation « Burst Wind Segmentation » étant donné que cette approche réussit mieux à extraire les cicatrices, utilise un dictionnaire de cicatrices et a été évaluée sur une plus grande variété de caractéristiques de forme, de courbure, de saillance et de rugosité.The objective of the thesis is the automatic recognition of tree species from Terrestrial LiDAR data. This information is essential for forest inventory. As an answer, we propose different recognition methods based on the 3D geometric texture of the bark.These methods use the following processing steps: a preprocessing step, a segmentation step, a feature extraction step and a final classification step. They are based on the 3D data or on depth images built from 3D point clouds of tree trunks using a reference surface.We have investigated and tested several segmentation approaches on depth images representing the geometric texture of the bark. These approaches have the disadvantages of over segmentation and are quite sensitive to noises. For this reason, we propose a new 3D point cloud segmentation approach inspired by the watershed technique that we have called «Burst Wind Segmentation». Our approach succeed in extracting in most cases the characteristic scars that are next compared to those stored in a dictionary («ScarBook») in order to determine the tree species.A large variety of characteristics is extracted from the regions segmented by the different methods proposed. These characteristics are the roughness, the global shape of the segmented regions, the saliency and the curvature of the contour, the distribution of the contour points, the distribution of the shape according to the different orientations.Finally, for the classification of the visual characteristics, the Random Forest method by Leo Breiman and Adèle Cutler is used in a two steps approach: selection of the most important variables and cross classification with the selected variables.The bark of the tree changes with the trunk diameter. We have thus studied different natural variability criteria and we have tested our approaches on a test set that includes this variability. The accuracy rate is over 96% for all the proposed segmentation approaches but the best result is obtained with the «Burst Wind Segmentation» one due to the fact that this approach can better extract the scars, it uses a dictionary of scars for recognition, and it has been evaluated on a greater variety of shapes, curvatures, saliency and roughness

Médiation chimique entre l’algue brune méditerranéenne Taonia atomaria et la communauté bactérienne associée à sa surface

In the marine environment, all submerged surfaces are rapidly colonized by bacteria and other microorganisms, resulting in the formation of complex three-dimensional structures called biofilms. This step could be followed by the attachment of macro-colonizers. Nevertheless, a number of marine organisms, such as macro-algae, appeared to be relatively free of epibionts at a macroscopic scale. In this study, several Mediterranean algae (Taonia atomaria and Dictyota spp.) were selected for their ability to keep their surface free of biofouling. However, microscopic techniques allowed the observation of a diversified biofilm on the surface of their thalli. The purpose of this work was to understand how this alga could interact with its associated bacteria using a chemical ecological approach. The first part of this work deals with studying the anti-adhesion properties of algal molecules against a range of marine bacteria. For this, the whole chemical composition of the two algae was analyzed leading to the isolation and structural characterization of 12 molecules from which three were found to be new. The anti-adhesion activity of some of these compounds was then evaluated: 1-O-octadecenoylglycerol proved to be the most active product (20 µM < EC50 <55 µM). The second part of this study was dedicated to the study of the surface metabolome of T. atomaria in order to assess its involvement in the ecological interactions between the alga and its associated bacteria. A specific extraction protocol was optimized for the surface compounds using a dipping technique in organic solvents associated with the integrity control of algal cell membrane. Sampling was carried out monthly at Carqueiranne (N W Mediterranean Sea, France) between February and July 2013. The results showed the presence of a major molecule in accordance with a sesquiterpenic structure. Anti-adhesion capacity against reference bacterial strains was noticed for this compound, while it remained inactive against strains isolated from the algal surface. This specificity was not observed for commercial biocides and the other molecules purified from crude algal extracts of T. atomaria. Then, changes in surface extracts and associated bacterial surface communities were monitored using metabolomics (LC-MS) and DGGE, respectively. Seasonal fluctuations for the two parameters could be reported without any evident correlation between them. The occurrence of the major molecule throughout the seasonal monitoring was also noticed and its capacity to diffuse in the marine environment was shown. Finally, the study of the potential involvement of the associated bacteria in the biofilm control was conducted by evaluating the anti-adhesion activity of their crude extracts against reference strains. In conclusion, we hypothesize that T. atomaria could control at least partially the biofilm at its surface using specific metabolites.Dans le milieu marin, toute surface immergée est rapidement colonisée par des bactéries, puis par d’autres micro-organismes, conduisant à la formation de structures tridimensionnelles complexes appelées biofilms. Cette étape est généralement suivie par l’installation de macro-colonisateurs. Néanmoins, un certain nombre d’organismes marins, tels que les macro-algues, présentent des surfaces peu épiphytées à l’échelle macroscopique. Des algues méditerranéennes (Taonia atomaria et Dictyota spp.) ont été sélectionnées dans le cadre de ces travaux de thèse pour leur capacité à conserver leur surface peu colonisée. Cependant, des observations de leurs surfaces par microscopie ont montré l’existence de biofilms diversifiés à la surface de leurs thalles. Le but de cette thèse est de mieux comprendre les mécanismes de médiation chimique entre ces algues et les bactéries associées à leur surface. La première partie de ce travail a été consacrée à l’étude du rôle de molécules d’origine algale vis-à-vis de l’adhésion de bactéries marines. Pour cela, la composition chimique totale des algues sélectionnées a été analysée conduisant à l’isolement et à la caractérisation structurale de 12 molécules, dont trois se sont révélées être originales. L’activité anti-adhésion de la majorité de ces composés a ensuite été évaluée : le 1-O-octadecenoylglycérol s’est avéré être le produit le plus actif (20 µM < CE50 <55 µM). La deuxième partie a été dédiée plus particulièrement à l’étude du métabolome de surface de T. atomaria dans le but d’évaluer son implication dans les interactions écologiques entre l’algue et les bactéries associées à sa surface. Un protocole d’obtention et d’analyse spécifique des extraits surfaciques a tout d’abord été développé. Ce protocole est basé sur le trempage des thalles dans des solvants organiques et un contrôle de l’intégrité des cellules membranaires des algues y est associé. L’échantillonnage a été effectué mensuellement à Carqueiranne (Nord-ouest de la Méditerranée, France) durant la période allant de février à juillet 2013. Les résultats obtenus montrent qu’un sesquiterpène est exprimé majoritairement à la surface de l’algue. Il a été démontré que ce composé inhibe l’adhésion de souches bactériennes de référence tout en restant inactif vis-à-vis de celles isolées à la surface de l’algue. Une telle spécificité n’a pas été observée ni dans le cas de biocides commerciaux, ni pour les autres métabolites produits par T. atomaria. Dans un second temps, un suivi saisonnier des extraits de surface ainsi que des communautés bactériennes associées a été effectué par métabolomique (LC-MS) et DGGE, respectivement. Des fluctuations saisonnières de ces deux paramètres ont été reportées sans mettre en évidence de corrélation évidente entre eux. La présence de la molécule majeure de surface durant tout le suivi saisonnier a été notée ainsi que sa capacité à diffuser dans l’eau de mer. Enfin, l’étude de l’implication potentielle des bactéries associées à T. atomaria dans le contrôle du biofilm a été entreprise en évaluant l’activité de leurs extraits vis-à-vis de l’adhésion de souches de référence. En conclusion, nous émettons l'hypothèse que T. atomaria pourraient contrôler partiellement le biofilm associé à sa surface en faisant intervenir des métabolites spécifiques

Hybrid segmentation of depth images using a watershed and region merging based method for tree species recognition

International audienceTree species recognition from Terrestrial Light Detection and Ranging (T-LiDAR) scanner data is essential for estimating forest inventory attributes in a mixed planting. In this paper, we propose a new method for individual tree species recognition based on the analysis of the 3D geometric texture of tree barks. Our method transforms the 3D point cloud of a 30 cm segment of the tree trunk into a depth image on which a hybrid segmentation method using watershed and region merging techniques is applied in order to reveal bark shape characteristics. Finally, shape and intensity features are calculated on the segmented depth image and used to classify five different tree species using a Random Forest (RF) classifier. Our method has been tested using two datasets acquired in two different French forests with different terrain characteristics. The accuracy and precision rates obtained for both datasets are over 89%

愛與死的間繫:關於在我墳上起舞一書

International audienceMesh segmentation and annotation using semantics has received an increased interest with the recent democratisation of 3D reconstruction methods. The common approach is to perform this task in two steps, by first segmenting the mesh and then annotating it. However, this approach does not allow one part to take advantage of the other. In image processing, some methods are combining segmentation and annotation, but they are not generic and require implementation adjustments or rewritings for each modification of the expert knowledge. In this work, we describe an original framework that mixes segmen-tation and annotation while minimizing the required geometric analysis and we give preliminary results showing its feasability. Our framework provides a generic ontology describing object feature concepts (geometry, topology, etc.) and algorithms allowing to detect these concepts. This ontology can be enlarged by any expert to formally describe a specific do-main. The formalized domain description is then used to automatically perform the joint segmentation and annotation of objects and their features, by selecting at each step the most relevant algorithm given the previously detected seman-tics. This methodology has several advantages. Firsly it allows to segment and annotate objects without any knowledge in mesh or image processing by sim-ply describing the object features in terms of ontological concepts. Secondly this framework can be easily reused and applied to different contexts by sim-ply building on our generic ontology. Finally performing the joint segmentation and annotation allows to use in an efficient way the expert knowledge, reducing possible segmentation errors and the computation time by always launching the most efficient algorithm

Single tree species classification from Terrestrial Laser Scanning data for forest inventory

International audienc

Identification des espèces d'arbres à partir de données T-LiDAR Tree species identification using T-LiDAR data

National audienceEn raison de l'utilisation croissante des scanners LiDAR terrestre (T-LiDAR) dans le domaine forestier, le développement d'outils logiciels pour la mesure automatique d'attributs d'inventaire forestier est devenu un domaine de recherche important. De nombreux travaux portant sur la localisation des arbres dans un nuage de points, la mesure du diamètre à hauteur de poitrine (DHP) ou la mesure de la hauteur des arbres ont été décrits dans la littérature. Cependant, le problème de l'identification des espèces d'arbres à partir de données T-LiDAR a été peu abordé. La plupart des travaux utilisent des données LiDAR aéroportées et les espèces des arbres sont déterminées à l'échelle du massif forestier. Dans cet article, nous proposons une méthode d'identification de l'espèce d'un arbre parmi cinq espèces différentes, basée sur l'analyse de la texture géométrique 3D de l'écorce extraite d'un segment de tronc. Les caractéristiques de texture sont calculées en utilisant les transformées en ondelettes complexes et les Contourlets. Pour la classification, nous avons utilisé l'approche des Forêts Aléatoires (Random Forest). Nos premiers résultats sont encourageants et confirment notre hypothèse selon laquelle le nuage de points 3D de l'écorce d'un arbre contient des informations caractéristiques permettant de déterminer l'espèce d'un arbre

Temporal covariation of epibacterial community and surface metabolome in the Mediterranean seaweed holobiont Taonia atomaria

International audienc

Surface metabolites of the brown alga Taonia atomaria have the ability to regulate epibiosis

This study aimed to improve understanding of the strategies developed by the Mediterranean seaweed Taonia atomaria to chemically control bacterial epibiosis. An experimental protocol was optimized to specifically extract algal surface-associated metabolites by a technique involving dipping in organic solvents whilst the integrity of algal cell membranes was assessed by fluorescent microscopy. This methodology was validated using mass spectrometry-based profiles of algal extracts and analysis of their principal components, which led to the selection of methanol as the extraction solvent with a maximum exposure time of 15 s. Six compounds (A–F) were identified in the resulting surface extracts. Two of these surface-associated compounds (B and C) showed selective anti-adhesion properties against reference bacterial strains isolated from artificial surfaces while remaining inactive against epibiotic bacteria of T. atomaria. Such specificity was not observed for commercial antifouling biocides and other molecules identified in the surface or whole-cell extracts of T. atomaria