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Estimation cohérente de l'indice de surface foliaire en utilisant des données terrestres et aéroportées / Ronghai Hu (2018)
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Titre : Estimation cohérente de l'indice de surface foliaire en utilisant des données terrestres et aéroportées Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ronghai Hu, Auteur Editeur : Strasbourg : Université de Strasbourg Année de publication : 2018 Importance : 191 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour l'obtention du grade de Docteur de l'Université de Strasbourg, Spécialité : TélédétectionLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] agrégation de données
[Termes IGN] arbre urbain
[Termes IGN] balayage laser
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] indice foliaire
[Termes IGN] Leaf Area Index
[Termes IGN] longueur de trajet
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] télédétection
[Termes IGN] télémétrie laser aéroporté
[Termes IGN] télémétrie laser terrestreIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L’indice de surface foliaire (Leaf Area Index, LAI), défini comme la moitié de la surface foliaire par unité de surface de sol, est un paramètre clé du cycle écologique de la Terre, et sa précision d'acquisition a toujours la nécessité et la possibilité d'amélioration. La technologie du scanner laser actif offre une possibilité d'obtention cohérente du LAI à plusieurs échelles, car le scanner laser terrestre et le scanner laser aéroporté fonctionnent sur le même mécanisme physique. Cependant, les informations tridimensionnelles du scanner laser ne sont pas complètement explorées dans les méthodes actuelles et les théories traditionnelles ont besoin d'adaptation. Dans cette thèse, le modèle de distribution de longueur de trajet est introduit pour corriger l'effet d’agrégation, et il est appliqué aux données du scanner laser terrestre et du scanner laser aéroporté. La méthode d'obtention de la distribution de longueur de trajet de différentes plates-formes est étudiée et le modèle de récupération cohérent est établi. Cette méthode permet d’améliorer la mesure du LAI des arbres individuels dans les zones urbaines et la cartographie LAI dans les forêts naturelles, et ses résultats sont cohérents à différentes échelles. Le modèle devrait faciliter la détermination cohérente de l'indice de surface foliaire des forêts à l'aide de données au sol et aéroportées. Note de contenu : 1- Introduction
2- Review of indirect methods for Leaf Area Index Measurement
3- Modelling Leaf Area Index based on path length distribution
4- Estimating leaf area of an individual tree in urban areas using Terrestrial Laser Scanner and path length distribution model
5- Quantifying clumping effect and estimating Leaf Area Index using Airborne Laser Scanner and path length distribution model
6- Summary and perspectiveNuméro de notice : 25711 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Télédétection : Strasbourg : 2018 Organisme de stage : Laboratoire Icube nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2018STRAD021 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94866 Estimation of surface roughness over bare agricultural soil from Sentinel-1 data / Mohammad Choker (2018)
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Titre : Estimation of surface roughness over bare agricultural soil from Sentinel-1 data Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Mohammad Choker, Auteur ; Nicolas Baghdadi, Directeur de thèse ; Mehrez Zribi, Directeur de thèse Editeur : Paris, Nancy, ... : AgroParisTech (2007 -) Année de publication : 2018 Importance : 214 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Institut des Sciences et Industries du Vivant et de l'Environnement, AgroParisTech, GéomatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] écho radar
[Termes IGN] état de surface du sol
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] image Cosmo-Skymed
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] image TerraSAR-X
[Termes IGN] modèle de rétrodiffusion
[Termes IGN] polarisation
[Termes IGN] rugosité du sol
[Termes IGN] surface cultivée
[Termes IGN] télédétection en hyperfréquenceIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Spatial remote sensing is of paramount importance for mapping and monitoring environmental problems. Its interest lies in the ability of space satellite sensors in providing permanent information of the planet, at local, regional and global scales. Also, it provides spatial and repetitive territories visions and ecosystem views. Radar remote sensing has shown great potential in recent years for the characterization of soil surface conditions. The state of the soil surface, in particular moisture and roughness, has a fundamental influence on the distribution of rainfall between infiltration, surface retention and runoff. In addition, it plays an essential role in surface hydrological processes and those associated with erosion and evapotranspiration processes. Characterization and consideration of these surface conditions have been recently considered as an important issue for physically based modeling of hydrological processes or for surface-atmosphere coupling. In this context and for several years, several scientific studies have shown the potential of active microwave data for estimation of the soil moisture and the surface roughness.New SAR (Synthetic Aperture Radar) systems have opened new perspectives for earth observation through improved spatial resolution (metric on TerraSAR-X and COSMO-SkyMed) and temporal resolution (TerraSAR-X, COSMO-SkyMed, Sentinel-1) . The recent availability of new Sentinel-1 C-band radar sensors (free and open access) makes it essential to evaluate the potential of Sentinel-1 data for the characterization of soil surface conditions and in particular surface roughness.The work revolves around three parts. The first part consist of evaluation of the most used radar backscattering models (IEM, Oh, Dubois, and AIEM) using a wide dataset of SAR data and experimental soil measurements. This evaluation gives the ability to find the most robust backscattering model that simulates the radar signal with good agreement in order to use later in the inversion procedure of the radar signal for estimating the soil roughness. The second research axe of this thesis consists of proposing an empirical radar backscattering model for HH, HV and VV polarizations. This new model will be developed using a large real dataset. This new model also will be used in the inversion procedure of the radar signal for estimating the soil roughness. The last axe of this thesis consists of producing a method to invert the radar signal using neural networks. The objective is to evaluate the potential of Sentinel-1 data for estimating surface roughness. These neural networks will be trained using wide synthetic dataset produced from the radar backscattering models chosen (IEM calibrated by Baghdadi and the new proposed model) and validated using two datasets: one synthetic dataset and one real (Sentinel 1 images and in-situ measurements). The real datasets are collected from Tunisia (Kairouan) and France (Versailles). Note de contenu : 1- Introduction
2- Generalities
3- Evaluation of radar backscattering models
4- A new empirical model for radar scattering from bare soil surfaces
5- Estimation of soil roughness using neural networks from sentinel-1 SAR data
6- General conclusion and perspectivesNuméro de notice : 25595 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géomatique : Paris : 2018 Organisme de stage : TETIS (Montpellier) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02293194/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95218 Exploring the impact of seasonality on urban land-cover mapping using multi-season sentinel-1A and GF-1 WFV images in a subtropical monsoon-climate region / Tao Zhou in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 1 (January 2018)
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[article]
Titre : Exploring the impact of seasonality on urban land-cover mapping using multi-season sentinel-1A and GF-1 WFV images in a subtropical monsoon-climate region Type de document : Article/Communication Auteurs : Tao Zhou, Auteur ; Meifang Zhao, Auteur ; Chuanliang Sun, Auteur ; Jianjun Pan, Auteur Année de publication : 2018 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] image GF-1
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] Kiangsou (Chine)
[Termes IGN] surface imperméable
[Termes IGN] variation saisonnière
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (Auteur) The objective of this research was to investigate the impact of seasonality on urban land-cover mapping and to explore better classification accuracy by using multi-season Sentinel-1A and GF-1 wide field view (WFV) images, and the combinations of both types of images in subtropical monsoon-climate regions in Southeast China. We obtained multi-season Sentinel-1A and GF-1 WFV images, as well as the combinations of both data, by using a support vector machine (SVM) and a random forest (RF) classifier. The backscatter intensity, texture, and interference-coherence images were extracted from Sentinel-1A images, and different combinations of these Sentinel-1A-derived images were used to evaluate their ability to map urban land cover. The results showed that the performance of winter images was better than that of any other season, while the summer images performed the worst. Higher classification accuracy was achieved by using multi-season images, and satisfactory classification results were obtained when using Sentinel-1A images from only three seasons. The best classification result was achieved using a combination of all Sentinel-1A data from all four seasons and GF-1 WFV data from winter, with an overall accuracy of up to 96.02% and a kappa coefficient reaching 0.9502. The performance of textures was slightly better than that of the backscatter-intensity images. Although the coherence data performed the worst, it was still able to distinguish urban impervious surfaces well. In addition, the overall classification accuracy of RF was better than that of SVM. Numéro de notice : A2018-040 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi7010003 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi7010003 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89262
in ISPRS International journal of geo-information > vol 7 n° 1 (January 2018)[article]
Titre : Image processing in agriculture and forestry Type de document : Monographie Auteurs : Gonzalo Pajares Martinsanz, Éditeur scientifique ; Francisco Rovira-Más, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2018 Importance : 222 p. Format : 17 x 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 9783038970972 9783038970989 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] changement d'occupation du sol
[Termes IGN] chlorophylle
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] indice foliaire
[Termes IGN] instrument embarqué
[Termes IGN] phénologie
[Termes IGN] positionnement en intérieur
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] teneur en eau de la végétation
[Termes IGN] traitement automatique de données
[Termes IGN] vision par ordinateurRésumé : (édition) Image processing in agriculture and forestry represents a challenge towards the automation of tasks for better performances. Agronomists, computer and robotics engineers, and agricultural machinery industry manufacturers now have at their disposal a book containing a collection of methods, procedures, designs, and descriptions at the technological forefront, which serves as an important support and aid for the implementation and development of their own ideas.The book describes: (1) Applications (canopy on trees, aboveground biomass, phenotyping, chlorophyll, leaf area index, water and nutrient content, land cover change, soil properties, and secure autonomous navigation); (2) Imaging devices onboard robots, unmanned aerial vehicles (UAVs), and satellites operating at different spectral ranges (visible, infrared, hyper-multispectral bands, and radar), as well as guidelines for selecting machine vision systems in outdoor environments; and (3) (Specific computer vision methods (generic and convolutional neural networks, machine learning, specific segmentation approaches, vegetation indices, and three-dimensional (3D) reconstruction). Note de contenu : Preface
1- Machine-vision systems selection for agricultural vehicles
2- Precise navigation of small agricultural robots in sensitive areas with a smart plant camera
3- Using deep learning to challenge safety standard for highly autonomous machines in agriculture
4- 3D reconstruction of plant/tree canopy using monocular and binocular vision
5- Peach flower monitoring using aerial multispectral imaging
6- Early yield prediction using image analysis of apple fruit and tree canopy features with neural networks
7- Non-parametric retrieval of aboveground biomass in Siberian boreal forests with ALOS PALSAR interferometric coherence and backscatter intensity
8- Imaging for high-throughput phenotyping in energy sorghum
9- Viewing geometry sensitivity of commonly used vegetation indices towards the estimation of biophysical variables in orchards
10- Estimating mangrove biophysical variables using WorldView-2 satellite data: Rapid creek, Northern Territory, Australia
11- Land cover change image analysis for Assateague Island National Seashore following hurricane Sandy
12- Automated soil physical parameter assessment using smartphone and digital camera imageryNuméro de notice : 25921 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Monographie En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03897-098-9 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96137
Titre : Imagerie radar en ondes millimétriques appliquée à la viticulture Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Dominique Henry, Auteur ; Hervé Aubert, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2018 Importance : 212 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, spécialité : Electromagnétisme et Systèmes Haute FréquenceLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] agriculture de précision
[Termes IGN] données GPS
[Termes IGN] estimation quantitative
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] Leaf Area Index
[Termes IGN] logistique
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] optimisation (gestion)
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] pesticide
[Termes IGN] rendement agricole
[Termes IGN] ressources humaines
[Termes IGN] rétrodiffusion
[Termes IGN] stress hydrique
[Termes IGN] viticulture
[Termes IGN] volume (grandeur)Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Avec l’expansion des exploitations agricoles, le principe d’homogénéité du rendement (céréales, fruits…) devient de moins en moins pertinent. Ce phénomène de variabilité spatiale implique des conséquences économiques et environnementales avec le développement de nouveaux concepts agricoles comme les « site-specific management » (gestion spécifique des parcelles). Les traitements tels que les fertilisants, les intrants et autres pesticides doivent être utilisés de manière différente en les appliquant au bon endroit, à la bonne période et au bon taux. Cette nouvelle façon de penser l’agriculture fait partie de l’agriculture de précision (PA) et se concentre en quatre domaines technologiques : (i) la télédétection, (ii) la navigation et guidage, (iii) la gestion des données et (iv) les technologies à taux variable. Initiée à la fin des années 1990, la viticulture de précision (PV) est une branche particulière de la PA, caractérisée par des problématiques spécifiques à la viticulture. Les travaux effectués durant cette thèse entrent dans le cadre de la télédétection (ou détection proche) appliquée à la PV. Ils se focalisent sur une nouvelle méthode d’estimation de la quantité de grappes (masse ou volume) directement sur les plants de vignes. Pouvoir estimer le rendement des vignes plusieurs semaines avant la récolte offre de nombreux avantages avec des impacts économiques et qualitatifs, avec par exemple : (i) l’amélioration du rapport rendement/qualité en supprimant au plut tôt une partie de la récolte, (ii) l’optimisation des ressources humaines et la logistique à la récolte, (iii) un remboursement le plus équitable par les assurances en cas d’intempéries qui endommageraient les pieds de vignes. La méthode proposée ici repose sur l’imagerie microondes (à 24GHz ou des fréquences plus élevées) générée par un radar FM-CW. Elle implique la mise en place d’un système d’interrogation intra-parcellaire « pied par pied » à distance basé au sol, et en particulier : (i) l’évaluation de la précision des mesures et les limites du système, (ii) le développement d’algorithmes spécifiques pour l’analyse de données tridimensionnelles, (iii) la construction d’estimateurs pour retrouver le volume des grappes, et finalement (iv) l’analyse des données recueillies pendant les campagnes de mesures. Dû au caractère saisonnier des récoltes, les mesures sont en premier lieu effectuées sur des cibles canoniques, des charges variables et des capteurs passifs en laboratoire. Pour mettre en avant la flexibilité de cette interrogation radar, le même système est utilisé en parallèlement dans le cadre du projet régional PRESTIGE, pour compter à distance le nombre de pommes présentes sur les pommiers en verger. Ces travaux ont été financés par l’entreprise Ovalie-Innovation et l’ANRT (Agence Nationale de la Recherche Technologique). Note de contenu : Introduction générale
1- Agriculture de précision
2- Viticulture de précision
3- Application pour l’estimation de volumes et l’interrogation de capteurs passifs
Conclusion généraleNuméro de notice : 25755 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Electromagnétisme et Systèmes Haute Fréquence : Toulouse : 2018 Organisme de stage : Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2018INPT0044 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94953 Mapping grassland management intensity using Sentinel-2 satellite data / Marijke Elisabeth Bekkema in GI Forum, vol 2018 n° 1 ([01/01/2018])
PermalinkPermalinkSatellite remote sensing of the variability of the continental hydrology cycle in the lower Mekong basin over the last two decades / Binh Pham-Duc (2018)
PermalinkSentinel-2 data analysis and comparison with UAV multispectral images for precision viticulture / Frederica Nonni in GI Forum, vol 2018 n° 1 ([01/01/2018])
PermalinkA study of the influence of the historical snow accumulation and wind effects on the extended Chajnantor plateau / Juliette Ortet (2018)
PermalinkSuivi des cultures dans le périmètre du Loukkos-Maroc : Apport de la télédétection radar et optique / Siham Acharki (2018)
PermalinkSuivi écologique des prairies semi-naturelles : analyse statistique de séries temporelles denses d’images satellite à haute résolution spatiale / Maylis Lopes (2018)
PermalinkSynergie des données Sentinel optiques et radar pour l’observation et l’analyse de la végétation du littoral du Pays de Brest / Antoine Billey (2018)
PermalinkTélédétection multispectrale et hyperspectrale des eaux littorales turbides / Morgane Larnicol (2018)
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