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Erschienen in:

2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

Automated Recognition of Tree Species by Laser Scanning from 3D Geometric Texture of Tree Barks: Case of the Wadi Cherrat Arboretum

verfasst von : Iliasse Abdennour, Dembele Mah, Abdes Samed Bernoussi, Mina Amharref

Erschienen in: e-Infrastructure and e-Services for Developing Countries

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This work aims to develop an efficient and intelligent method for forest resource management. The objective is to implement an automatic tree species identification system based on 3D data obtained from terrestrial laser scans. The approach adopted concerns first the acquisition of 2D and 3D data, then the processing of LIDAR data and finally a process of identification of tree species by machine learning. A platform is designed and developed to meet this objective. The platform is a means that can be used by local researchers for the identification of tree species, providing a forestry database of the Wadi Cherrat arboretum.

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Hassan, S.K.M., Maji, A.K.: Identification of plant species using deep learning. In: Bhattacharjee, D., Kole, D.K., Dey, N., Basu, S., Plewczynski, D. (eds.) Proceedings of International Conference on Frontiers in Computing and Systems. AISC, vol. 1255, pp. 115–125. Springer, Singapore (2021). https://doi.org/10.1007/978-981-15-7834-2_11CrossRef

Wang, Z., Li, H., Zhu, Y., Xu, T.F.: Review of plant identification based on image processing. Arch. Comput. Methods Eng. 24(3), 637–654 (2016). https://doi.org/10.1007/s11831-016-9181-4MathSciNetCrossRefMATH

Lone, A., Bashir, A., Tewari, S.K., et al.: Characterization and identification of leaf morphology of Populus deltoides Bartr. clones. For. Stud. China 13, 270–275 (2011). https://doi.org/10.1007/s11632-013-0404-6CrossRef

Mata-Montero, E., Carranza-Rojas, J.: Automated plant species identification: challenges and opportunities. In: Mata, F.J., Pont, A. (eds.) WITFOR 2016. IAICT, vol. 481, pp. 26–36. Springer, Cham (2016). https://doi.org/10.1007/978-3-319-44447-5_3CrossRef

Paz, K., Tarin, S., Micha, P., et al.: Multispectral approach for identifying invasive plant species based on flowering phenology characteristics. Remote Sens. 11, 8 (2019). https://doi.org/10.3390/rs11080953CrossRef

Kong, J., Zhang, Z., Zhang, J.: Classification and identification of plant species based on multi-source remote sensing data: research progress and prospect. Biodiv. Sci. 27(7), 796–812 (2019). https://doi.org/10.17520/biods.2019197CrossRef

Othmani, A., Piboule, A., Dalmau, O., Lomenie, N., Mokrani, S., Voon, L.F.C.L.Y.: Tree species classification based on 3D bark texture analysis. In: Klette, R., Rivera, M., Satoh, S. (eds.) PSIVT 2013. LNCS, vol. 8333, pp. 279–289. Springer, Heidelberg (2014). https://doi.org/10.1007/978-3-642-53842-1_24CrossRef

National Ocean Service Homepage, Light Detection and Ranging. https://oceanservice.noaa.gov/facts/lidar.html. Accessed 15 Aug 2021

McGlone, J.C.: Manual of Photogrammetry - Sixth Edition. ASPRS (2013)

10.

Zhu, L., Suomalainen, J., Liu, J., Hyyppä, J., et al.: A review: remote sensing sensors, multi-purposeful application of geospatial data. In: Rustam, B., Rustamov, H.S., Mahfuza, H.Z. (eds.) IntechOpen, London. https://doi.org/10.5772/intechopen.71049

Titel: Automated Recognition of Tree Species by Laser Scanning from 3D Geometric Texture of Tree Barks: Case of the Wadi Cherrat Arboretum
verfasst von: Iliasse Abdennour
Dembele Mah
Abdes Samed Bernoussi
Mina Amharref
Verlag: Springer International Publishing
Buch: e-Infrastructure and e-Services for Developing Countries
Print ISBN: 978-3-031-06373-2

Electronic ISBN: 978-3-031-06374-9

Copyright-Jahr: 2022
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-06374-9_27

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Abstract

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