Influence of sampling design parameters on biomass predictions derived from airborne lidar data
Bouvier, M. | Durrieu, Sylvie | Fournier, Richard, A | Saint-Geours, N. | Vincent, G. | Guyon, D. | Grau, Eloi | Hérault, Bruno | Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS) ; Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA) | Centre d'Applications et de Recherches en TELédétection [Sherbrooke] (CARTEL) ; Département de géomatique appliquée [Sherbrooke] (UdeS) ; Université de Sherbrooke = University of Sherbrooke [Sherbrooke] (UdeS)-Université de Sherbrooke = University of Sherbrooke [Sherbrooke] (UdeS) | Botanique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des Végétations (UMR AMAP) ; Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [Occitanie]) | Interactions Sol Plante Atmosphère (UMR ISPA) ; Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine (Bordeaux Sciences Agro) | Ecologie des forêts de Guyane (UMR ECOFOG) ; Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech-Université de Guyane (UG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université des Antilles (UA)
[Departement_IRSTEA]Territoires [TR1_IRSTEA]SYNERGIE [Axe_IRSTEA]TETIS-ATTOS<br/>SilviLaser 2015, La Grande Motte, FRA, 28-/09/2015 - 30/09/2015
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Показать больше [+] Меньше [-]Английский. The study provides technical guidelines to optimize sampling design parameters in the context of the implementation of biomass predictive models from airborne lidar data. Parameters under study were those easily controlled when implementing an area-based approach, i.e. lidar pulse density and both field sampling protocols and measurements. Parameters most impacting the model accuracy were identified by conducting a one-factor- at -a-time and a global sensitivity analyses. Number and size of field plot, and plot center position accuracy were identified to be the parameters most impacting model accuracy.
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Эту запись предоставил Institut national de la recherche agronomique