Fonctionnalités du logiciel |
| Mesures de WinSCANOPY par version |
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Le logiciel WinSCANOPY est disponible en trois versions: Mini LS (LAI Solar), Reg & Pro
Note: Les versions peuvent être mises à jour à tout moment vers une version supérieure en payant simplement la différence de coût entre les deux. |
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| Fraction de trouée (Gap fraction) |
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Fraction des pixels classés comme ciel ouvert (non obstrués par la végétation) dans l'image (espace bidimensionnel). Elle est disponible pour l'hémisphère, par direction azimutale, l'anneau zénithal, la région du ciel et les régions de trouées individuelles (définies de manière interactive). |
| Ouverture (ou pourcentage de ciel ouvert) |
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Fraction de ciel ouvert (non obstrué par la végétation) dans la canopée au-dessus de la lentille (espace tridimensionnel). Elle prend en compte la surface relative de la sphère occupée par chaque anneau zénithal. Elle est disponible pour l'hémisphère et par anneau zénithal. |
| Analyse de l'obstruction la plus élevée |
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Donne l'angle zénithal de l'obstacle le plus élevé (auvent, bâtiment ou tout objet autre que le ciel) en fonction de l'azimut. Utile pour l'analyse de l'ombrage (panneaux solaires, architecture) et les comparaisons de sites d'équipements de communication. Détails |
| Analyse d'images non hémisphériques pour déterminer la surface foliaire individuelle et la couverture du sol |
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Transforme WinSCANOPY en un compteur de surface foliaire individuelle de base, un quantificateur de maladies (voir WinFOLIA pour des mesures plus sophistiquées) et un quantificateur de couverture du sol. |
| Analyse des trouées individuelles dans la canopée |
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La zone de trouées, la position, la fraction de trouées et les données de radiation sont mesurées pour chaque région que vous délimitez dans l'image. |
| Analyse d’images de fisheye full-frame |
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Les images fisheye plein cadre (full-frame) sont acquises avec une lentille fisheye, mais n'ont pas de projection circulaire. Le champ de vision typique de 180 degrés (ou moins) s'étend sur la diagonale des images plutôt que sur la verticale. Détails |
| Leaf area index (LAI) |
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Mesure de la quantité de matière foliaire. Elle est définie comme la surface foliaire (m2) par unité de surface au sol (m2). Elle est calculée par cinq méthodes (2 pour la version Mini), chacune avec une moyenne linéaire et logarithmique (cette dernière est pour les canopées agglutinées). |
| Distribution de l'angle des feuilles (LAD - Leaf Angle Distribution) et angle moyen des feuilles (MLA - Mean Leaf Angle) |
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LAD = Distribution des inclinaisons de la surface des feuilles en fonction du zénith. |
| Coefficient de projection des feuilles en fonction de l'angle zénithale. |
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Détails |
| Densité des feuilles des arbres isolés |
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En remplaçant les longueurs normalisées par défaut de la canopée d'une canopée infinie par celles de la canopée de l'arbre. |
| LAI d'un arbre isolé |
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À partir d'une projection en 2D de la surface foliaire de l'arbre, optionnellement calibrée à partir des valeurs LAI obtenues par une autre méthode telle que l'échantillonnage destructif et la mesure avec un compteur de surface foliaire (tel que WinFOLIA). Détails |
| Distribution de la taille des trouées |
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Pour la compensation de l'agglutinement du feuillage et des estimations plus précises du LAI. |
| Indice d'agglutinement selon la méthode Lang et Xiang 86 (moyenne logarithmique) |
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Pour des estimations plus précises du LAI. Détails |
| Indice d'agglutinement à partir de l'analyse de la distribution de la taille des trouées (Chen & Cihlar 96) |
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Pour une estimation plus précise du LAI. Disponible pour l'hémisphère, le FOV du ciel, les anneaux zénithaux et les régions du ciel. Détails |
| Analyse des images de couverture |
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Une méthode alternative à l'analyse d'images hémisphériques pour calculer le LAI et d'autres paramètres structurels de la canopée (porosité de la couronne, couverture de la couronne, couverture du feuillage, indice d'agglutinement). |
| Rayonnement diffus (indirect) au-dessus et au-dessous de la canopée |
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Des modèles théoriques (modifiables par l'utilisateur) sont utilisés pour estimer les niveaux de rayonnement diffus (PPFD, densité de flux de photons photosynthétiquement actifs) au-dessus et au-dessous de la canopée. Ils sont disponibles sous forme de valeurs instantanées et de valeurs quotidiennes totales. Lorsque les données sont traitées avec XLScanopy, elles sont également disponibles sous forme de moyenne journalière par semaine, par mois et par saison de croissance. |
| Rayonnement direct au-dessus et au-dessous de la canopée |
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Des modèles théoriques (modifiables par l'utilisateur) sont utilisés pour estimer les niveaux de rayonnement direct (PPFD, densité de flux de photons photosynthétiquement actifs) au-dessus et au-dessous de la canopée. Ils sont disponibles sous forme de valeurs instantanées et de valeurs quotidiennes totales. Lorsque les données sont traitées avec XLScanopy, elles sont également disponibles sous forme de moyenne journalière par semaine, par mois et par saison de croissance. |
| Facteur de site indirect (diffus) |
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Quantité relative de rayonnement diffus qui pénètre sous la canopée pendant une période donnée (la saison de croissance). |
| Facteur de site direct |
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Quantité relative de rayonnement direct qui pénètre sous le couvert végétal pendant une période donnée (la saison de croissance). |
| Facteur de site total |
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Quantité relative de rayonnement total (direct+diffus) qui pénètre sous la canopée pendant une période donnée. |
| Pourcentage de temps pendant lequel le rayonnement direct est reçu sous la canopée |
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Pourcentage de temps pendant lequel le rayonnement direct atteint l'emplacement du site par heure et par mois. |
| Pente du sol |
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Pour obtenir des calculs plus précis du LAI et des radiations lorsque le sol n'est pas horizontal. |
| Répartition des taches de soleil (Sunflecks) et durée journalière |
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La distribution des taches solaires est le nombre de taches solaires en fonction de la durée en minutes pour la saison de croissance. La durée quotidienne des taches solaires est la durée totale en minutes de toutes les taches solaires pour chaque jour de la saison de croissance. |
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| Fonctionnalités de WinSCANOPY par version |
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| Région d’analyse interactive ou prédéfinie |
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Indiquez la partie hémisphérique de l'image à analyser selon l'une des trois méthodes suivantes : 1) en cliquant sur l'image (pas pour la version Mini), 2) en entrant des valeurs numériques ou 3) en extrayant automatiquement les paramètres d'un fichier de calibration (fourni avec les lentilles et les caméras que nous vendons). |
| Analyse en une ou deux étapes (classification des pixels et analyse de la canopée) |
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1) visualiser et modifier la classification des pixels, 2) créer ou éditer des masques, 3) créer des régions d'écart interactives (pas pour la version Mini) et 4) choisir les paramètres de l'analyse avant qu'elle ne soit terminée. L'analyse peut être arrêtée à tout moment et peut revenir en arrière par étapes. |
| Analyse en lots |
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Une analyse par lots peut être effectuée avec ou sans la supervision d'un opérateur. |
| Nombre de régions du ciel sélectionnable par l'utilisateur (grille du ciel - sky grid) |
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Choisissez le nombre d'anneaux zénithaux ou de tranches azimutales en lesquels l'hémisphère est diviséo. |
| Anneaux zénithaux à angle de vue égal |
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WinSCANOPY divise l'hémisphère de manière égale entre un nombre spécifié d'anneaux. Chaque anneau zénithal a le même champ de vision. |
| Anneaux zénithaux à angle de vue inégal |
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Vous pouvez spécifier le début et la fin de chaque anneau zénithal. |
| Sauvegarde automatique des données |
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Les données sont enregistrées automatiquement, sans qu'il soit nécessaire d'activer des commandes spécifiques. |
| Analyse en plusieurs passages |
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Analysez les images en plusieurs passages en changeant successivement les paramètres d'analyse (saison de croissance, modèle de rayonnement, divisions de la grille du ciel...). Détails |
| Analyse des fichiers d'images tiff, bmp ou jpeg |
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Il s'agit des formats de fichiers d'image les plus courants. Le format jpeg est produit par toutes les caméras numériques. |
| Imprimer toute image utilisée dans l'analyse |
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Les images peuvent être imprimées avec leurs marques d'analyse (taches de soleil ”sunfleck”, grille de ciel ”sky grid”...) et avec ou sans le graphique d'accompagnement (pas pour la version Mini). |
| Exporter toute image utilisée dans l'analyse |
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Vous pouvez enregistrer au format tiff ou jpg lisible par de nombreux programmes, l'image de classification des pixels, l'image des classes et groupes de couleurs (Pro) et l'image originale avec tous ses paramètres d'analyse. |
| Sauvegarder l'analyse avec l'image |
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Une image qui a été analysée peut être sauvegardée au format tiff avec son analyse complète. Lorsque de telles images sont chargées dans WinSCANOPY, l'analyse est automatiquement recréée et affichée et peut être modifiée. WinSCANOPY peut reprendre les mêmes paramètres que lors de l'enregistrement de l'image ou ignorer l'analyse et conserver ses paramètres. |
| Extraction automatique du numéro de la photo à partir du nom du fichier |
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A partir du nom du fichier image (ex : ABC00123.jpeg), WinSCANOPY extrait automatiquement le numéro (123) et l'inscrit dans la fenêtre d'identification de l'échantillon au début de l'analyse. |
| Extraction automatique des paramètres de la caméra à partir des fichiers image |
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Lorsqu'une photo est prise, la plupart des caméras numériques stockent leurs paramètres dans les fichiers d'image. WinSCANOPY extrait automatiquement ces informations, les affiche à l'écran avant d'analyser l'échantillon et les enregistre avec les données d'analyse. Certaines des informations qui sont automatiquement lues et recopiées dans les données d'analyse sont les suivantes 1-) la longueur focale de la lentille (pour s'assurer que l'objectif a été réglé sur la longueur focale calibrée), 2-) l'ouverture de la lentille, 3-) le temps d'exposition de la caméra, 3-) le fabricant, le modèle et le logiciel de la caméra, 4-) la date et l'heure d'acquisition, 5-) l'ISO et le programme d'exposition et 6-) le mode de mesure. (Cette liste n'est pas exhaustive). |
| Extraction d'informations GPS à partir de fichiers images |
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Pour connaître le lieu (latitude, longitude et altitude) où les images ont été acquises. WinSCANOPY extraira automatiquement ces informations lorsqu'elles sont présentes dans les fichiers d'images, de sorte que vous n'aurez pas à les saisir lors de l'analyse. |
| Choisir les informations et les données à enregistrer dans les fichiers de données d'analyse |
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Il s'agit d'un contrôle total sur les lignes de titre, les paramètres d'analyse et les données de mesure qui sont écrites dans les fichiers. Il peut aller du format le plus simple, qui ne comprend que le numéro d'identification de l'image et une seule mesure, à un fichier détaillé qui comprend tous les paramètres de WinSCANOPY. |
| Sauvegarde et chargement des paramètres d'analyse à partir d'un fichier |
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Permet à plusieurs personnes de travailler avec le logiciel, chacune avec ses propres paramètres, sans avoir à les saisir à nouveau à chaque fois que le logiciel est lancé. |
| Sélectionnez un canal de couleur pour la visualisation et l'analyse |
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Une image couleur peut être visualisée et analysée: 1-) dans l'espace de couleur RGB, 2-) en niveaux de gris réels, 3-) dans son canal rouge, vert ou bleu. |
| Édition d'images |
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Pour supprimer les artefacts ou les défauts. Les images peuvent être éditées avec des couleurs prédéfinies ou avec n'importe quelle couleur présente dans l'image. Peut également être utilisé pour assombrir les tiges blanches afin de s'assurer qu'elles soient classées comme des éléments de canopée. |
| Accentuation de l’image |
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Pour améliorer les niveaux de gris ou les transitions de couleurs afin que les limites des objets soient plus nettes. |
| Vue panoramique |
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Transforme l'image d'une vue hémisphérique en une vue panoramique. |
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| Calibration de la lentille |
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Polynôme de 9e ordre pour compenser la non-linéarité de la projection zénithale. |
| Prise en charge des lentilles avec un champ de vision (FOV) différent de 180 degrés |
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Analyser des images acquises avec une lentille dont le champ de vision est inférieur ou supérieur à 180 degrés ou réduire le champ de vision effectif d'une lentille standard de 180 degrés. |
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| Visualiser la classification des pixels avant, pendant ou après l'analyse. |
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Au fur et à mesure que vous modifiez les paramètres de classification, la classification obtenue apparaît dans l'image affichée. |
| Méthode globale de classification des pixels par seuil (automatique ou manuelle) |
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L'intensité lumineuse (niveau de gris) est utilisée pour déterminer si les pixels appartiennent au ciel ou à la canopée. |
| Classification des pixels avec un seuil adaptatif |
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L'intensité lumineuse (niveau de gris) est utilisée pour déterminer si les pixels appartiennent au ciel ou à la canopée, mais les critères changent en fonction de l'emplacement dans l'image pour s'adapter aux variations d'éclairage. |
| Classification des pixels avec un seuil hémisphérique |
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L'intensité lumineuse (niveau de gris) est utilisée pour déterminer si les pixels appartiennent au ciel ou à la canopée, en tenant compte des variations de lumière des lentilles hémisphériques. |
| Classification des pixels avec un seuil solaire |
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L'intensité lumineuse (niveau de gris) est utilisée pour déterminer si les pixels appartiennent au ciel ou à la canopée en tenant compte des variations de lumière du ciel (dues au soleil ou autres). |
| Classification des pixels en fonction de la couleur |
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Les informations sur les couleurs réelles (RGB et teinte, intensité et saturation) sont utilisées pour déterminer si les pixels appartiennent au ciel ou à la canopée. Détails |
| Modifications interactives de la classification des pixels |
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Pour vérifier et modifier la classification des pixels pour l'ensemble de l'image ou des régions de celle-ci. Les régions peuvent avoir n'importe quelle forme ou peuvent être les anneaux zénithaux de la grille du ciel (pas pour Mini). Comparer la classification effective à celle qui peut être obtenue avec différents critères de classification et retenir la meilleure. Détails |
| Histogramme |
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Affiche la distribution des niveaux de lumière. Aide à visualiser la sélection des seuils. |
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| Informations d'identification de l'échantillon personnalisables par l'utilisateur. |
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Choisissez les informations demandées à l'opérateur avant chaque analyse (masquez les informations dont vous n'avez pas besoin). Ces informations sont sauvegardées avec les données de l'analyse. |
| Graphique des mesures au-dessus de l’image. |
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Pour visualiser les données de mesure (rayonnement au-dessus et au-dessous de la canopée par heure, distribution de l'angle des feuilles, distribution de la lumière du soleil...) sous forme de graphique pendant l'analyse de l'image. Elles peuvent être visualisées (ou cachées) à l'écran, envoyées dans un fichier ou imprimées. |
| Choisissez quelles informations/données s'affichent sur l'image. |
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Ces informations (traces de soleil, dates, grille de ciel, masques...) sont disponibles à tout moment et au-dessus de l'image originale (au lieu d'une image séparée comme avec certains logiciels) sans la modifier. Vous pouvez également changer la couleur utilisée pour les afficher. |
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| Traces de soleil (Suntracks) |
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Elles peuvent être générées automatiquement pour une saison de croissance spécifiée par l'utilisateur (avec un intervalle de jours variable) ou manuellement, une par une. |
| Remplacer ou modifier les rayonnements théoriques directs et diffus. |
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La substitution ou la modification des valeurs théoriques par défaut peut se faire sur une base horaire par mois. |
| Choix entre deux modèles de rayonnement diffus (indirect). |
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Uniform Overcast (UOC) et Standard Overcast (SOC) sont deux modèles couramment utilisés pour quantifier la distribution du rayonnement diffus en fonction du zénith. |
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| Soutien technique gratuit. |
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Le soutien technique est assuré exclusivement par email par un personnel qualifié dans un délai d'une heure (lorsque le message est reçu pendant les heures ouvrables de l'est de l'Amérique). Il est offert jusqu'à 5 ans après que le produit soit discontinué. |
| Plus sur certaines fonctionnalités de WinSCANOPY |
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Analyses avec passages multiples (version Pro) |
Pour analyser les images plus d'une fois avec différents paramètres en un seul clic de souris.
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WinSCANOPY dispose de cinq (version Reg) ou six (version Pro) méthodes de calcul du LAI. La version Mini comporte deux méthodes (Miller 1967 & Welles and Normal 1991 et une version généralisée de celle-ci). La plupart d'entre elles sont disponibles en deux variantes : la moyenne linéaire et la moyenne logarithmique (cette dernière permet de compenser l'agglutinement du feuillage avec la méthode de Lang et Xiang 86):
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- Bonhomme and Chartier: Cette méthode est basée sur l'hypothèse qu'à 57,5 degrés d'élévation (modifiable par l'utilisateur), la trouée est insensible à l'angle des feuilles et peut être reliée à l'indice d'occupation des sols par la loi d'extinction de Beer-Lambert.
- La méthode Welles and Norman 1991 (Miller 1967): Utilise la régression linéaire pour relier le LAI aux fractions d'espacement à différents angles zénithaux. Elle peut également être utilisée pour mesurer la densité des feuilles d'un arbre isolé en remplaçant les longueurs de chemins par défaut (valables pour une canopée continue) par celles de l'arbre.
- Welles and Norman 1991 (Miller 1967) généralisée: Cette méthode est similaire à celle de Welles and Norman 1991 (Miller 1967). La formule utilisée pour les calculs provient de la même théorie mais a été généralisée pour un nombre quelconque d'anneaux d'élévation et de champs de vision.
- Sphérique: Cette méthode suppose que la distribution de la surface foliaire dans les canopées est identique à celle d'une sphère.
- Ellipsoïde: Cette méthode (Campbell, 1985) suppose que la distribution de la surface foliaire dans les canopées est similaire à celle d'un ellipsoïde et utilise un ajustement de courbe non linéaire pour relier le LAI aux trouées.
- Surface projetée 2D: la méthode de mesure de la surface foliaire des arbres individuels est la méthode du mètre de surface décrite pour la première fois par Lindsey et Bassuk en 1992, puis modifiée et testée par Peper et McPherson en 1998. Nous avons amélioré la méthode de manière à ce que la calibration soit beaucoup plus facile que celle décrit par les auteurs.
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| Welles and Norman 1991 (Miller 1967) |
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- Bonhomme R. & Chartier P. 1972. The Interpretation and Automatic Measurement of Hemispherical Photographs to Obtain Sunlit Foliage Area and Gap Frequency. Israel Journal of Agricultural Research 22. pp. 53-61.
- Miller J.B. 1967, A formula For Average Foliage Density. Aust. J. Bot. 15, pp. 141-144.
- Welles J. M. and Norman J. M. 1991, Instrument for Indirect Measurement of Canopy Architecture, Agronomy Journal 83, pp. 818-825.
- Campbell G.S., 1985. Extinction Coefficients for Radiation in Plant Canopies Calculated Using an Ellipsoidal Inclination Angle Distribution. Agric. For. Meteorol., 36, pp. 317-321.
- Lang A.R.G., Xiang Y.Q., 1986, Estimation of leaf area index from transmission of direct sunlight in discontinuous canopies. Agric. For. Meteor. 37: pp. 229-243.
- Lindsey P.A. and Bassuk N. L., 1992. A nondestructive image analysis technique for estimating whole-tree leaf area. HortTechnology, 2 (1) pp. 66-72.
- Peper P. J. and McPherson E. G., 1998. Comparison of five methods for estimating leaf area index of open grown deciduous trees. Journal of Arboriculture, 24 (2), pp. 98-111.
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Classification des pixels |
Une classification précise des pixels en catégories ciel (trouées) et canopée est une condition préalable pour obtenir des analyses précises de la canopée à partir d'images hémisphériques. WinSCANOPYpropose différentes méthodes pour effectuer cette classification et pour la modifier par la suite si nécessaire.
Toutes les versions de WinSCANOPY disposent de deux méthodes de seuils automatiques. Celles-ci utilisent l'information sur les niveaux de gris (intensité lumineuse d'une image en couleur ou en niveaux de gris) pour décider de la classe (ciel ou canopée) à laquelle appartiennent les pixels. Avec un seuil global, le critère de classification est le même pour tous les pixels de l'hémisphère.
La version Pro offre quatre méthodes supplémentaires de classification des pixels, dont deux sont spécifiques aux images hémisphériques.
- Un seuil hémisphérique qui prend en compte la variation de lumière des lentilles hémisphériques qui sont plus lumineuses au zénith et plus sombres à l'horizon.
- Un seuil qui prend en compte les variations de lumière dues à la position du soleil dans l'image (indiquée par l'opérateur).
- Classification basée sur la couleur réelle (version Pro). Cet algorithme est plus tolérant aux variations des conditions du ciel. Par exemple, il permet d'analyser des images avec des nuages blancs et un ciel bleu foncé, une tâche difficile à réaliser avec les seuils de niveaux de gris (le ciel bleu foncé a tendance à être classé comme canopée).
Le résultat de la classification des pixels peut être visualisé avant ou après l'analyse. Au fur et à mesure que vous modifiez les paramètres, la classification résultante est affichée dans l'image montrée, ce qui vous permet de choisir la meilleure méthode.
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La classification des pixels peut être vérifiée et modifiée pour des régions spécifiques de l'image. Les pixels qui tombent dans le groupe de la canopée sont dessinés d'une couleur différente sur l'image originale lorsque le seuil (critère de classification des pixels) est modifié par le déplacement d'une barre de défilement. Cela permet de visualiser simultanément l'image originale et l'image de classification des pixels.
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Sélectionnez une région à reclasser. Il peut s'agir de l'hémisphère entier, d'une sous-région de n'importe quelle forme ou de l'anneau zénithal d'une grille de ciel.
Lorsque vous déplacez un curseur, les pixels classés dans les groupes de la canopée sont dessinés en vert sur l'image originale. Ajustez le curseur de manière à ce que tous les éléments de la canopée soient couverts par des pixels verts (mais pas le ciel). L'analyse est mise à jour automatiquement. |
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L'analyse des couleurs est plus tolérante aux variations de l'état du ciel. Les images comportant des nuages et un ciel bleu ou un ciel bleu seul peuvent souvent être analysées.
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L'image de gauche présente une distribution non uniforme de la lumière du ciel. Elle est bien analysée avec notre seuil solaire qui ajuste sa force en fonction de la position dans l'hémisphère. Dans ce cas, un seuil global n'est pas efficace.
L'image de gauche est plus facile à analyser en couleur qu'en niveaux de gris en raison de la présence d'un ciel bleu foncé qui tend à être classé comme couvert dans une analyse en niveaux de gris. Les tiges blanches (image de droite) sont souvent mal classées en tant que ciel avec une méthode basée sur le seuil. Avec la classification en couleur, ce problème ne se pose pas (lorsqu'il n'y a pas de nuages blancs) |
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Il est possible de masquer certaines zones de l'image pour éviter qu'elles ne soient analysées. Ces régions peuvent contenir des éléments non couverts (opérateur, bâtiment...). Elles peuvent avoir n'importe quelle forme et être créées par différentes méthodes (voir ci-dessous).
Il existe quatre types de masques et deux variantes (la version Mini ne dispose que de masques interactifs): |
1. Les masques interactifs sont créés simplement en dessinant dans l'image avec un outil lasso. La zone masquée peut se trouver à l'intérieur (comme les deux premières images ci-dessous) ou à l'extérieur de la zone délimitée (comme l'image de droite ci-dessous). |
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2. Les masques de tarte paramétriques sont définis numériquement (position du centre, angle de vue, extinction...) |
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3. Les masques de coordonnées sont définis en entrant une série de points de coordonnées hémisphériques (azimut et élévation ou zénith). |
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4. Les masques d'image sont créés en chargeant une image dans laquelle les valeurs de pixels non nulles constituent les régions à masquer. |
Mesures de trouées individuelles |
La position et la taille (surface) des trouées de la canopée peuvent être mesurées en les délimitant sur l'image. |
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Analyse de la distribution de la taille des trouées (Pro) |
La distribution de la taille des trouées (GSD), c'est-à-dire le nombre de trouées en fonction de leur taille, peut être utilisée en combinaison avec les fractions de trouées pour quantifier le degré de densité au niveau de l'arbre et pour utiliser cette information afin d'augmenter la précision des mesures LAI. Pour un couvert d'une fraction de trouée donnée avec des éléments de feuillage distribués de manière aléatoire, il est possible d'établir une probabilité théorique d'apparition de trouées en fonction de leur taille. En comparant la GSD mesurée à cette distribution théorique, il est possible de mesurer la densité du feuillage.
À la base de l'analyse de la GSD, il y a la classification des trouées en deux catégories : celles qui sont normalement attendues pour une surface foliaire donnée distribuée de manière aléatoire et celles qui ne le sont pas. Ces dernières sont des trouées plus importantes qui sont présentes en raison de l'agglutination du feuillage au niveau de la couronne et qui peuvent être observées entre les couronnes des arbres. Ces trouées sont appelées trouées entre les couronnes, tandis que les trouées aléatoires sont appelées trouées à l'intérieur des couronnes. WinSCANOPY dispose de deux méthodes pour classer les trouées dans ces deux groupes : la méthode de Chen et Cihlar 95 basée sur la longueur du transect (une donnée unidimensionnelle), qui est également utilisée dans un instrument commercial basé sur le sunfleck, et une nouvelle méthode plus simple, mais efficace, basée sur la surface de la trouée (une donnée bidimensionnelle). Les analyses GSD peuvent être effectuées sur des images hémisphériques ou des images de couverture. Les trouées entre les couronnes sont dessinées en bleu, les trouées à l'intérieur des couronnes en jaune.
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Autres caractéristiques du GSD:
- Visualisation à l'écran des trouées entre les couronnes et à l'intérieur des couronnes. Peut également être sauvegardé dans des fichiers d'images tiff standard.
- La classification automatique des trouées peut être modifiée par de simples clics de souris. Elle peut également être réalisée entièrement manuellement.
- L'indice d'agglutination est mesuré en fonction de l'angle zénithal de la vue et globalement pour l'hémisphère ou pour tous les angles de vue que vous choisissez. L'indice d'agglutination en fonction de l'angle zénithal peut être affiché dans le graphique au-dessus de l'image pendant l'analyse.
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Analyse des images de canopée (Pro) |
Les images de la canopée ont un angle de vue étroit (5 à 25 degrés) dirigé vers le zénith ou proche de celui-ci (voir figure ci-dessous). Ce type d'analyse est une méthode alternative à l'analyse d'images hémisphériques pour calculer le LAI et d'autres paramètres structurels de la canopée (porosité de la couronne, couverture de la couronne, couverture du feuillage, indice d'agglutination). |
Analyse d'images Fish-Eye Full-Frame (plein cadre) (Pro) |
Deux méthodes pour mesurer le LAI ou la densité foliaire d'un arbre isolé |
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L'une des méthodes (Pro) a été décrite pour la première fois par Lindsey et Bassuk en 1992, puis modifiée et testée par Peper et McPherson en 1998. L'autre (Reg) est une modification de la méthode de Welles and Norman 1991 (Miller 1967) qui consiste à remplacer les longueurs de chemins normalisées par défaut par celles de la canopée des arbres (longueur parcourue par la lumière dans la canopée à l'angle de vue des cinq anneaux). |
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Mesure de la surface des feuilles individuelles à partir d'images non fish-eye (Pro) |
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Transforme WinSCANOPYen un compteur de surface foliaire individuelle de base, un quantificateur de maladies (voir WinFOLIApour des mesures plus sophistiquées) et un quantificateur de couverture foliaire du sol. |
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Coefficient de projection de la feuille en fonction de l'angle zénithal (Reg) |
Obstruction la plus élevée par analyse azimutale (Reg) |
Il donne l'angle zénithal de l'obstacle le plus élevé (auvent, bâtiment ou tout objet autre que le ciel) en fonction de l'azimut. Utile pour l'analyse des ombres (panneaux solaires, architecture) et les comparaisons de sites d'équipements de communication. |
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- Chen J.M. and Cihlar J., 1995, Plant canopy gap-size analysis theory for improving optical measurements of
leaf-area index, Applied Optics Vol. 34. no. 27, pp. 6211-6222
- Lindsey P.A. and Bassuk N. L., 1992. A nondestructive image analysis technique for estimating whole-tree leaf area.
HortTechnology, 2 (1) pp. 66-72
- Peper P. J. and McPherson E. G., 1998. Comparison of five methods for estimating leaf area index of open grown deciduous
trees. Journal of Arboriculture, 24 (2), pp. 98-111
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