Reference : Creation of a Canopy Height Model from mini-UAV Imagery
Scientific congresses and symposiums : Poster
Life sciences : Environmental sciences & ecology
http://hdl.handle.net/2268/129781
Creation of a Canopy Height Model from mini-UAV Imagery
English
[en] Création d'un Modèle Numérique de Canopée à partir d'images aériennes d'un mini-drone
Lisein, Jonathan mailto [Université de Liège - ULg > Forêts, Nature et Paysage > Gestion des ressources forestières et des milieux naturels >]
Bonnet, Stéphanie mailto [Université de Liège - ULg > Forêts, Nature et Paysage > Gestion des ressources forestières et des milieux naturels >]
Lejeune, Philippe mailto [Université de Liège - ULg > Forêts, Nature et Paysage > Gestion des ressources forestières et des milieux naturels >]
12-Sep-2012
A0
Yes
No
International
ForestSAT 2012 | Promoting science-based applications of remote sensing & other spatial data in forested systems
du 12 au 14 septembre 2012
Warren B. Cohen (USDA Forest Service), Michael G. Wing and Maureen Duane (Oregon State University)
Corvallis, Oregon
USA
[en] Unmanned Aerial Vehicle (UAV) ; Forestry ; Photogrammetry ; Canopy Height Model
[fr] drone ; Modèle numérique de canopée ; foresterie
[en] The arrival of mini-UAV (Unmanned Aerial Vehicle), these small autonomous aircrafts, has opened the doors to a new environmental data acquisition’s approach. In forestry, low-altitude imagery from UAV can be used to characterize forest ecosystem structure through a Canopy Height Model (CHM). In this research, authors developed a new workflow for acquiring low-altitude aerial images with a mini-UAV and used them for the construction of a high resolution Canopy Height Model. An accuracy analysis is performed and shows that individual dominant tree height can be measured from (UAV-photo-) CHM with a precision of 2 meters.
[fr] Le récent développement des mini avions sans pilote a ouvert de nouvelles opportunitées en terme d'acquisition d'informations géographiques dans les sciences environnementales. En foresterie, les images aériennes à basse altitude peuvent servir de base à la modélisation de la canopée forestière. Dans cette étude, une nouvelle chaine d'acquisition et de traitement des images d'un mini-drone est mise en œuvre dans le but de générer un Modèle Numérique de Canopée (MNC) de haute résolution. Une analyse de la précision du MNC montre qu'il est possible d'y déterminer la hauteur des arbres dominants avec une précision de 2 m.
Gembloux Agro-Bio Tech - Unité de Gestion des Ressources forestières et des Milieux naturels
Researchers ; Professionals ; Students
http://hdl.handle.net/2268/129781

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