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Earth observation, remote sensing and geoscientific ground investigations for archaeological and heritage research / Deodato Tapete (2019)
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Titre : Earth observation, remote sensing and geoscientific ground investigations for archaeological and heritage research Type de document : Monographie Auteurs : Deodato Tapete, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2019 Importance : 304 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03921-194-4 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Active Microwave Instrumentation Synthetic Aperture Radar
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] bande X
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] patrimoine archéologique
[Termes IGN] site archéologiqueRésumé : (Auteur) This book collects 15 papers written by renowned scholars from across the globe that showcase the forefront research in Earth observation (EO), remote sensing (RS), and geoscientific ground investigations to study archaeological records and cultural heritage. Archaeologists, anthropologists, geographers, remote sensing, and archaeometry experts share their methodologies relying on a wealth of techniques and data including, but not limited to: very high resolution satellite images from optical and radar space-borne sensors, air-borne surveys, geographic information systems (GIS), archaeological fieldwork, and historical maps.A couple of the contributions highlight the value of noninvasive and nondestructive laboratory analyses (e.g., neutron diffraction) to reconstruct ancient manufacturing technologies, and of geological ground investigations to corroborate hypotheses of historical events that shaped cultural landscapes.Case studies encompass famous UNESCO World Heritage Sites (e.g., the Nasca Lines in Peru), remote and yet-to-discover archaeological areas in tropical forests in central America, European countries, south Asian changing landscapes, and environments which are arid nowadays but were probably full of woody vegetation in the past.Finally, the reader can learn about the state-of-the-art of education initiatives to train site managers in the use of space technologies in support of their activities, and can understand the legal aspects involved in the application of EO and RS to address current challenges of African heritage preservation. Numéro de notice : 26501 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-03921-194-4 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03921-194-4 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97049 Evaluating the capability of the Sentinel 2 data for soil organic carbon prediction in croplands / Fabio Castaldi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 147 (January 2019)
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[article]
Titre : Evaluating the capability of the Sentinel 2 data for soil organic carbon prediction in croplands Type de document : Article/Communication Auteurs : Fabio Castaldi, Auteur ; Andreas Hueni, Auteur ; Sabine Chabrillat, Auteur ; Kathrin Ward, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 267 - 282 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Allemagne
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse multivariée
[Termes IGN] Belgique
[Termes IGN] bilan du carbone
[Termes IGN] capacité de stockage
[Termes IGN] image APEX
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] Luxembourg
[Termes IGN] puits de carbone
[Termes IGN] rapport signal sur bruit
[Termes IGN] sol
[Termes IGN] surface cultivéeRésumé : (auteur) The short revisit time of the Sentinel-2 (S2) constellation entails a large availability of remote sensing data, but S2 data have been rarely used to predict soil organic carbon (SOC) content. Thus, this study aims at comparing the capability of multispectral S2 and airborne hyperspectral remote sensing data for SOC prediction, and at the same time, we investigated the importance of spectral and spatial resolution through the signal-to-noise ratio (SNR), the variable importance in the prediction (VIP) models and the spatial variability of the SOC maps at field and regional scales. We tested the capability of the S2 data to predict SOC in croplands with quite different soil types and parent materials in Germany, Luxembourg and Belgium, using multivariate statistics and local ground calibration with soil samples. We split the calibration dataset into sub-regions according to soil maps and built a multivariate regression model within each sub-region. The prediction accuracy obtained by S2 data is generally slightly lower than that retrieved by airborne hyperspectral data. The ratio of performance to deviation (RPD) is higher than 2 in Luxembourg (2.6) and German (2.2) site, while it is 1.1 in the Belgian area. After the spectral resampling of the airborne data according to S2 band, the prediction accuracy did not change for four out of five of the sub-regions. The variable importance values obtained by S2 data showed the same trend as the airborne VIP values, while the importance of SWIR bands decreased using airborne data resampled according the S2 bands. These differences of VIP values can be explained by the loss of spectral resolution as compared to APEX data and the strong difference in terms of SNR between the SWIR region and other spectral regions. The investigation on the spatial variability of the SOC maps derived by S2 data has shown that the spatial resolution of S2 is adequate to describe SOC variability both within field and at regional scale. Numéro de notice : A2019-037 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.11.026 Date de publication en ligne : 06/12/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.11.026 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91974
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 147 (January 2019) . - pp 267 - 282[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2019011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2019013 DEP-EXM Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2019012 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Évaluation de la dégradation des forêts primaires par télédétection dans un espace de front pionnier consolidé d’Amazonie orientale (Paragominas) / Ali Fadhil Hasan (2019)
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Titre : Évaluation de la dégradation des forêts primaires par télédétection dans un espace de front pionnier consolidé d’Amazonie orientale (Paragominas) Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ali Fadhil Hasan, Auteur ; François Laurent, Directeur de thèse ; Lilian Blanc, Directeur de thèse Editeur : Université Bretagne Loire Année de publication : 2019 Importance : 244 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat, Le Mans Université, Spécialité : Géographie physiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Amazonie
[Termes IGN] biodiversité
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] déboisement
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] surveillance forestièreIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La dégradation de la forêt est un changement de sa structure et de la composition floristique et faunistique, ce qui conduit à une perte de biodiversité, de production de biens et de services et à un accroissement de la vulnérabilité aux aléas climatiques et aux incendies. Elle concerne de vastes espaces en zone tropicale particulièrement dans les régions de fronts pionniers plus ou moins consolidés où la forêt primaire est soumise à l’extraction de bois, aux incendies et à la fragmentation. Pour évaluer son ampleur et son intensité, il est nécessaire de recourir à la télédétection. Mais les méthodologies disponibles restent encore insuffisantes. L’enjeu scientifique est de développer des méthodes adaptées à de grandes surfaces afin d’analyser l’effet de différentes perturbations sur les trajectoires suivies par le couvert forestier. Il s’agit également de distinguer différentes intensités de dégradation suite à l’accumulation de perturbations. C’est un préalable indispensable pour définir et mettre en œuvre des plans de gestion adaptés. Le premier axe de ce travail a pour objectif de cartographier annuellement l’ampleur des perturbations, d’identifier les principaux types de perturbations et de caractériser la trajectoire de restauration de l’activité photosynthétique. Il est réalisé à partir de séries temporelles d’images Landsat traitées au moyen du progiciel CLASlite. L’agrégation des couvertures annuelles résultant des traitements avec CLASlite a également permis de constituer un indicateur de dégradation résultant du cumul de processus de perturbations sur plusieurs années. Note de contenu : Introduction générale
1- La dégradation forestière, définitions et état de l'art sur son évaluation
2- Paragominas, un ancien front pionnier consolidé
3- Analyse des perturbations et de la dégradation avec CLASLITE
4- La sensibilité à la sécheresse de la forêt comme indicateur spécialisé de dégradation
5- Analyse territoriale de la dégradation des forêts à Paragominas
Conclusion généraleNuméro de notice : 25818 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géographie physique : Le Mans : 2019 Organisme de stage : Laboratoire ESO Espaces et société nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02275810/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95083 Exploitation of hyperspectral data for assessing vegetation health under exposure to petroleum hydrocarbons / Guillaume Lassalle (2019)
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Titre : Exploitation of hyperspectral data for assessing vegetation health under exposure to petroleum hydrocarbons Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Guillaume Lassalle, Auteur ; Arnaud Elger, Directeur de thèse ; Sophie Fabre, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées Année de publication : 2019 Autre Editeur : Toulouse : Institut Supérieur de l’Aéronautique et de l’Espace Importance : 277 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse délivré par l'Institut Supérieur de l’Aéronautique et de l’Espace, spécialité : Surfaces et interfaces continentales, Hydrologie Agrosystèmes, écosystèmes et environnementLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] contamination
[Termes IGN] feuille (végétation)
[Termes IGN] hydrocarbure
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] modèle de transfert radiatif
[Termes IGN] pollution des sols
[Termes IGN] prospection pétrolière
[Termes IGN] réflectance spectrale
[Termes IGN] régression multiple
[Termes IGN] signature spectrale
[Termes IGN] surveillance de la végétationIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Oil exploration and contamination monitoring remain limited in regions covered by vegetation. Natural seepages and oil leakages due to facility failures are often masked by the foliage, making ineffective the current technologies used for detecting crude oil and petroleum products. However, the exposure of vegetation to oil affects its health and, consequently, its optical properties in the [400:2500] nm domain. This suggest being able to detect seepages and leakages indirectly, by analyzing vegetation health through its spectral reflectance. Based on this assumption, this thesis evaluates the potential of airborne hyperspectral imagery with high spatial resolution for detecting and quantifying oil contamination in vegetated regions. To achieve this, a three-step multiscale approach was adopted. The first step aimed at developing a method for detecting and characterizing the contamination under controlled conditions, by exploiting the optical properties of Rubus fruticosus L. The proposed method combines 14 vegetation indices in classification and allows detecting various oil contaminants accurately, from leaf to canopy scale. Its use under natural conditions was validated on a contaminated mud pit colonized by the same species. During the second step, a method for quantifying total petroleum hydrocarbons, based on inverting the PROSPECT model, was developed. The method exploits the pigment content of leaves, estimated from their spectral signature, for predicting the level of hydrocarbon contamination in soils accurately. The last step of the approach demonstrated the robustness of the two methods using airborne imagery. They proved performing for detecting and quantifying mud pit contamination. Another method of quantification, based on multiple regression, was proposed. At the end of this thesis, the three methods proposed were validated for use both on the field, at leaf and canopy scales, and on airborne hyperspectral images with high spatial resolution. Their performances depend however on the species, the season and the level of soil contamination. A similar approach was conducted under tropical conditions, allowing the development of a method for quantifying the contamination adapted to this context. In a perspective of operational use, an important effort is still required for extending the scope of the methods to other contexts and for anticipating their use on satellite- and drone-embedded hyperspectral sensors. Finally, the contribution of active remote sensing (radar and LiDAR) should be considered in further research, in order to overcome some of the limits specific to passive optical remote sensing. Note de contenu : General introduction
1- State-of-the-art of passive hyperspectral remote sensing for oil exploration and contamination monitoring in vegetated regions
2- Development of methods for detecting and quantifying oil contamination based on vegetation optical properties, under controlled conditions
3- Application and evaluation of the methods under natural conditions, from field scale to airborne hyperspectral imagery
General conclusionNuméro de notice : 25946 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Surfaces et interfaces continentales, Hydrologie Agrosystèmes, écosystèmes et environnement : Toulouse : 2019 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2019ESAE0030 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96343
Titre : Flood forecasting using machine learning methods Type de document : Monographie Auteurs : Fi-John Chang, Éditeur scientifique ; Kuolin Hsu, Éditeur scientifique ; Li-Chiu Chang, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2019 Importance : 376 p. Format : 17 x 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03897-548-9 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] modèle hydrographique
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] prévention des risques
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] ruissellementRésumé : (éditeur) Nowadays, the degree and scale of flood hazards has been massively increasing as a result of the changing climate, and large-scale floods jeopardize lives and properties, causing great economic losses, in the inundation-prone areas of the world. Early flood warning systems are promising countermeasures against flood hazards and losses. A collaborative assessment according to multiple disciplines, comprising hydrology, remote sensing, and meteorology, of the magnitude and impacts of flood hazards on inundation areas significantly contributes to model the integrity and precision of flood forecasting. Methodologically oriented countermeasures against flood hazards may involve the forecasting of reservoir inflows, river flows, tropical cyclone tracks, and flooding at different lead times and/or scales. Analyses of impacts, risks, uncertainty, resilience, and scenarios coupled with policy-oriented suggestions will give information for flood hazard mitigation. Emerging advances in computing technologies coupled with big-data mining have boosted data-driven applications, among which Machine Learning technology, with its flexibility and scalability in pattern extraction, has modernized not only scientific thinking but also predictive applications. This book explores recent Machine Learning advances on flood forecast and management in a timely manner and presents interdisciplinary approaches to modelling the complexity of flood hazards-related issues, with contributions to integrative solutions from a local, regional or global perspective. Note de contenu : Preface
1- Building an intelligent hydroinformatics integration platform for regional flood inundation warning systems
2- Flood prediction using machine learning models: Literature review
3- Forward prediction of runoff data in data-scarce basins with an improved ensemble empirical mode decomposition (EEMD) model
4- Extraction of urban water bodies from high-resolution remote-sensing imagery using
deep learning
5- Data pre-analysis and ensemble of various artificial neural networks for monthly
streamflow forecasting
6- Physical hybrid neural network model to forecast typhoon floods
7- Improving the Muskingum flood routing method using a hybrid of particle swarm
optimization and bat algorithm
8- Flood hydrograph prediction using machine learning methods
9- Flood routing in river reaches using a three-parameter Muskingum model coupled with an improved bat algorithm
10- New hybrids of ANFIS with several optimization algorithms for flood susceptibility modeling
11- Building ANN-based regional multi-step-ahead flood inundation forecast models
12- Identifying the sensitivity of ensemble streamflow prediction by artificial intelligence
13- Flood forecasting based on an improved extreme learning machine model combined with the backtracking search optimization algorithm
14- Dongting Lake water level forecast and its relationship with the three gorges dam based on a long short-term memory network
15- Multi-objective parameter estimation of improved Muskingum model by wolf pack algorithm and its application in Upper Hanjiang River, China
16- Flash-flood forecasting in an Andean mountain catchment—development of a step-wise
methodology based on the random forest algorithm
17- Deep learning with a long short-term memory networks approach for rainfall-runoff
simulation
18- Flood routing model with particle filter-based data assimilation for flash flood forecasting in the micro-model of lower Yellow River, China
19- Application of artificial neural networks for accuracy enhancements of real-time flood forecasting in the Imjin BasinNuméro de notice : 25927 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Monographie En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03897-549-6 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96181 PermalinkIndividual tree detection and crown delineation with 3D information from multi-view satellite Images / Changlin Xiao in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 1 (January 2019)
PermalinkMacroalgues intertidales : Apport de la télédétection hyperspectrale pour le suivi sectoriel dans le cadre de la DCE/DCSMM / Arnaud Le Bris (2019)
PermalinkMéthodes d'exploitation de données historiques pour la production de cartes d'occupation des sols à partir d'images de télédétection et en absence de données de référence de la période à cartographier / Benjamin Tardy (2019)
PermalinkMicrowave indices from active and passive sensors for remote sensing applications / Emanuele Santi (2019)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPotentialités de l’imagerie couleur embarquée pour la détection et la cartographie des maladies fongiques de la vigne / Florent Abdelghafour (2019)
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