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Classification of vegetation classes by using time series of Sentinel-2 images for large scale mapping in Cameroon / Hermann Tagne in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-3-2022 (2022 edition)  

Public [article]  inISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences > vol V-3-2022 (2022 edition) . - pp 673 - 680 Titre : Classification of vegetation classes by using time series of Sentinel-2 images for large scale mapping in Cameroon Type de document : Article/Communication Auteurs : Hermann Tagne, Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; David Monkam, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Année de publication : 2022 Projets : TOSCA Parcelle / Le Bris, Arnaud Article en page(s) : pp 673 - 680 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] Cameroun [Termes IGN] carte de la végétation [Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels [Termes IGN] fusion d'images [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] occupation du sol [Termes IGN] série temporelle Résumé : (auteur) Sentinel-2 satellites provide dense image time series exhibiting high spectral, spatial and temporal resolutions. These images are in particular of utter interest for Land-Cover (LC) mapping at large scales. LC maps can now be computed on a yearly basis at the scale of a country with efficient supervised classifiers, assuming suitable training data are available. However, the efficient exploitation of large amount of Sentinel-2 imagery still remain challenging on unexplored areas where state-of-the-art classifiers are prone to fail. This paper focuses on Land-Cover mapping over Cameroon for the purpose of updating the Very High Resolution national topographic geodatabase. The ι2 framework is adopted and tested for the specificity of the country. Here, experiments focus on generic vegetation classes (five) which enables providing robust focusing masks for higher resolution classifications. Two strategies are compared: (i) a LC map is calculated out of a year long time series and (ii) monthly LC maps are generated and merged into a single yearly map. Satisfactory accuracy scores are obtained (>94% in Overall Accuracy), allowing to provide a first step towards finer-grained map retrieval. Numéro de notice : A2022-426 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.5194/isprs-annals-V-3-2022-673-2022 Date de publication en ligne : 18/05/2022 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-annals-V-3-2022-673-2022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100731 [article]

Monitoring forest-savanna dynamics in the Guineo-Congolian transition area of the centre region of Cameroon / Le Bienfaiteur Sagang Takougoum (2022)  

Public Titre : Monitoring forest-savanna dynamics in the Guineo-Congolian transition area of the centre region of Cameroon Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Le Bienfaiteur Sagang Takougoum, Auteur ; Bonaventure Sonké, Directeur de thèse ; Nicolas Barbier, Directeur de thèse Editeur : Yaoundé : Université de Yaoundé Année de publication : 2022 Importance : 166 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Yaoundé 1, Spécialité Botanique-Ecologie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] biomasse aérienne [Termes IGN] Cameroun [Termes IGN] carte d'utilisation du sol [Termes IGN] carte de la végétation [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance [Termes IGN] données de terrain [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] dynamique de la végétation [Termes IGN] écotone [Termes IGN] flore locale [Termes IGN] forêt [Termes IGN] Google Earth Engine [Termes IGN] image Landsat [Termes IGN] image SPOT 6 [Termes IGN] image SPOT 7 [Termes IGN] incendie de forêt [Termes IGN] modèle statistique [Termes IGN] savane [Termes IGN] surveillance forestière Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Understanding the effects of global change (combining anthropic and climatic pressures) on biome distribution needs innovative approaches allowing to address the large spatial scales involved and the scarcity of available ground data. Characterizing vegetation dynamics at landscape to regional scale requires both a high level of spatial detail (resolution), generally obtained through precise field measurements, and a sufficient coverage of the land surface (extent) provided by satellite images. The difficulty usually lies between these two scales as both signal saturation from satellite data and ground sampling limitations contribute to inaccurate extrapolations. Airborne laser scanning (ALS) data has revolutionized the trade-off between spatial detail and landscape coverage as it gives accurate information of the vegetation’s structure over large areas which can be used to calibrate satellite data. Also recent satellite data of improved spectral and spatial resolutions (Sentinel 2) allow for detailed characterizations of compositional gradients in the vegetation, notably in terms of the abundance of broad functional/optical plant types. Another major obstacle comes from the lack of a temporal perspective on dynamics and disturbances. Growing satellite imagery archives over several decades (45 years; Landsat) and available computing facilities such as Google Earth Engine (GEE) provide new possibilities to track long term successional trajectories and detect significant disturbances (i.e. fire) at a fine spatial detail (30m) and relate them to the current structure and composition of the vegetation. With these game changing tools our objective was to track long-term dynamics of forest-savanna ecotone in the Guineo-Congolian transition area of the Central Region of Cameroon with induced changes in the vegetatio structure and composition within two contrasted scenarios of anthropogenic pressures: 1) the Nachtigal area which is targeted for the dam construction and subject to intense agricultural activities and 2) the Mpem et Djim National Park (MDNP) which has no management plan. The maximum likelihood classification of the Spot 6/7 image aided with the information from the canopy height derived from ALS data discriminated the vegetation types within the Nachtigal area with good accuracy (96.5%). Using field plots data in upscaling aboveground biomass (AGB) form field plots estimates to the satellite estimates with model-based approaches lead to a systematic overestimation in AGB density estimates and a root mean squared prediction error (RMSPE) of up to 65 Mg.ha−1 (90%), whereas calibration with ALS data (AGBALS) lead to low bias and a drop of ~30% in RMSPE (down to 43 Mg.ha−1, 58%) with little effect of the satellite sensor used. However, these results also confirm that, whatever the spectral indices used and attention paid to sensor quality and pre-processing, the signal is not sufficient to warrant accurate pixel wise predictions, because of large relative RMSPE, especially above (200–250 Mg.ha−1). The design-based approach, for which average AGB density values were attributed to mapped land cover classes, proved to be a simple and reliable alternative (for landscape to region level estimations), when trained with dense ALS samples. AGB and species diversity measured within 74 field inventory plots (distributed along a savanna to forest successional gradient) were higher for the vegetation located in the MDNP compared to their pairs in the Nachtigal area. The automated unsupervised long-term (45 years) land cover change monitoring from Landsat image archives based on GEE captured a consistent and regular pattern of forest progression into savanna at an average rate of 1% (ca. 6 km².year-1). No fire occurrence was captured for savanna that transited to forest within five years of monitoring. Distinct assemblages of spectral species are apparent in forest vegetation which is consistent with the age of transition. As forest gets older AGBALS recovers at a rate of 4.3 Mg.ha-1.year-1 in young forest stands ( Note de contenu : Chapter 1. Generalities 1.1 Introduction 1.2 Literature Review Chapter 2. Material And Methods 2.1 Material 2.2 Methods Chapter 3. Results And Discussion 3.1 Results 3.2 Discussion Chapter 4. Conclusion And Perspectives 4.1 Conclusion 4.2 Perspectives Numéro de notice : 26820 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET/IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : Thèse de doctorat : Botanique-Ecologie : Yaoundé : 2022 Organisme de stage : Institut de Recherche pour le Développement IRD nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 13/04/2022 En ligne : https://hal.inrae.fr/tel-03528875/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100465

Evaluation du potentiel des series d’images multi-temporelles optique et radar des satellites Sentinel 1 & 2 pour le suivi d’une zone côtière en contexte tropical: cas de l’estuaire du Cameroun pour la période 2015-2020 / Nourdi Njutapvoui in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 223 (mars - décembre 2021)  

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 223 (mars - décembre 2021) . - pp 88 - 103 Titre : Evaluation du potentiel des series d’images multi-temporelles optique et radar des satellites Sentinel 1 & 2 pour le suivi d’une zone côtière en contexte tropical: cas de l’estuaire du Cameroun pour la période 2015-2020 Type de document : Article/Communication Auteurs : Nourdi Njutapvoui, Auteur ; Raphael Onguene, Auteur ; Jean-Paul Rudant , Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 88 - 103 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte [Termes IGN] Cameroun [Termes IGN] carte d'occupation du sol [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels [Termes IGN] données multitemporelles [Termes IGN] écosystème [Termes IGN] érosion côtière [Termes IGN] estuaire [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] image Sentinel-SAR [Termes IGN] indice de végétation [Termes IGN] restauration d'image [Termes IGN] trait de côte [Termes IGN] zone intertropicale Résumé : (Auteur) Ce travail porte sur l’évaluation du potentiel des images multi-temporelles et multi-capteurs (optique et radar) des satellites Sentinel 1 et 2 pour la cartographie de l’occupation du sol et le suivi de l’évolution du trait de côte dans un écosystème tropical sur la période 2015 à 2020. La zone d’étude choisie est l’Estuaire du Cameroun. Cette zone représente un milieu de transition écologique majeur dans la sous-région avec la présence de réserves naturelles protégées (mangroves, forêt dense, zones humides) mais aussi une forte activité anthropique (constructions, agriculture, forêt dégradée). L’approche méthodologique a consisté en une chaine de prétraitements et d’analyses visuelles d’images, suivie d’une combinaison des bandes de chaque capteur, d’une classification supervisée Random Forest pour ébaucher une cartographie de l’occupation du sol et enfin une numérisation du trait de côte. Globalement, les résultats montrent que la classification, avec les images Sentinel 2 en utilisant 10 bandes et en ajoutant 4 indices de végétation, s’avère légèrement plus précise (95.75%) que celle issue des 13 bandes initiales (91.78%). La classification avec les seules images Sentinel 1A double polarisation (VV, VH) conduit à une précision de 78.44%. La combinaison des bandes Sentinel 2A (10 bandes et 4 indices) et Sentinel 1 améliore les résultats et conduit à une précision de 98.76%. Nos résultats montrent aussi que l’utilisation des séries chronologiques d’images multi-temporelles améliore considérablement la précision de classification par rapport à l’usage d’une seule image (mono-date), et cela pour les deux capteurs, soit un gain supplémentaire de 13% et 10% respectivement pour Sentinel-2 et Sentinel-1. Néanmoins ce gain reste faible pour les classes temporellement stables. Les résultats d’analyse de l’évolution du trait de côte montrent que l’estuaire du Cameroun est perturbé selon différents niveaux d’érosion (Cap Cameroun, Partie Nord île Manoka, embouchure de la Sanaga), et d’accrétion (Limbé, et Partie Sud île Manoka) et aussi par de faible variations internes. La fusion des données de télédétection optique et radar dans la discrimination des classes d’occupation du sol, a permis de montrer que les zones de constructions sont les plus vulnérables à l’érosion côtière. Par contre, la présence de la végétation (mangrove, forêt) stabilise et protège la côte d’éventuels risques de cette nature. Numéro de notice : A2021-665 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2021.586 Date de publication en ligne : 25/08/2021 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2021.586 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98762 [article]

Apport des SIG dans le suivi des activités de reboisement dans la Forêt école de l’ENEF Mbalmayo / Daniele Roseline Bikie Mindang in Revue Internationale de Géomatique, Aménagement et Gestion des Ressources, RIGAGER, n° 7-8 (décembre 2020)  

Public [article]  inRevue Internationale de Géomatique, Aménagement et Gestion des Ressources, RIGAGER > n° 7-8 (décembre 2020) . - pp 127 - 142 Titre : Apport des SIG dans le suivi des activités de reboisement dans la Forêt école de l’ENEF Mbalmayo Type de document : Article/Communication Auteurs : Daniele Roseline Bikie Mindang, Auteur ; Philippes Mbevo Fendoung, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 127 - 142 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG [Termes IGN] ArcGIS [Termes IGN] Cameroun [Termes IGN] composition floristique [Termes IGN] couvert forestier [Termes IGN] dégradation de l'environnement [Termes IGN] parcelle forestière [Termes IGN] reboisement [Termes IGN] système d'information géographique Résumé : (auteur) L’École Nationale des Eaux et Forêts de Mbalmayo dispose d’une Forêt Ecole qui subit depuis des années une dégradation dues aux activités anthropiques. Depuis plusieurs années, des activités de reboisement sont menées pour restaurer ce couvert forestier. Cependant, peu de données sont disponibles sur la superficie déjà reboisée et aussi sur la localisation et la composition floristique des parcelles reboisées. Cette étude a pour objectif de géolocaliser à l’aide des outils SIG les parcelles reboisées entre 2015 et 2019, mais aussi de donner leur superficie et leur composition floristique. Ce travail est rendu possible grâce aux outils GPS et le logiciel ArcGIS 10.3.1®, qui ont facilité la collecte et l’analyse des données. Il en découle que, de 2015 à 2019 une superficie de 5,9 ha de forêt a été reboisée, repartie sur 43 parcelles (11 parcelles mono-spécifiques et 32 parcelles polyspéciques). 3878 plants ont été inventoriés appartenant à 19 espèces. Les SIG facilitent dont le suivi des activités de reboisement. Numéro de notice : A2020-835 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : sans En ligne : https://orbi.uliege.be/handle/2268/255180 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97910 [article]

Analyse de la déforestation dans la périphérie ouest de la réserve de biosphère du Dja au Cameroun, à partir d'une série multi-annuelle d'images Landsat / Eric Wilson Tegno Nguekam in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 222 (novembre 2020)  

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 222 (novembre 2020) . - pp 29 - 39 Titre : Analyse de la déforestation dans la périphérie ouest de la réserve de biosphère du Dja au Cameroun, à partir d'une série multi-annuelle d'images Landsat Type de document : Article/Communication Auteurs : Eric Wilson Tegno Nguekam, Auteur ; Salomon C. Nguembe Fils, Auteur ; Joachim Etouna, Auteur ; Simon Njeudeng Tenku, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 29 - 39 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] Cameroun [Termes IGN] carte d'occupation du sol [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] déboisement [Termes IGN] données spatiotemporelles [Termes IGN] image Landsat-ETM+ [Termes IGN] image Landsat-OLI [Termes IGN] réserve naturelle Résumé : (Auteur) Dans cet article, il est question d’évaluer la déforestation dans la périphérie Ouest de la réserve de Biosphère du Dja à travers les techniques de télédétection et de système d’information géographique. Pour cela, huit images Landsat de date différentes (2011 à 2018) ont été utilisées pour produire les cartes d’occupation du sol, à travers la méthode de classification supervisée et l’algorithme « maximum likelihood ». Les classes d’occupation de sol retenues pour cette classification sont : forêt dense, forêt dégradée, zone de culture, zone marécageuse, zone d’habitation, sol nu et eau. L’analyse des changements a été faite avec la technique de « change detection ». Les résultats de cette étude ont montré que la déforestation a été importante pendant la période d’étude (2011 – 2018). Les surfaces forestières se sont principalement transformées en zone de culture, marécage, forêt dégradée, sol nu. Le taux de déforestation observé est de 6,8% et dénote une importante baisse du couvert forestier dense. L’étude a montré des tendances de déforestation dans cette périphérie. Elle a permis d’observer que les zones tendancieuses sont concentrées principalement autour de certaines activités anthropiques présentes dans cette zone (la plantation agricole SUDCAM, le barrage de Mekin, les lieux habités). Numéro de notice : A2020-761 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2020.434 Date de publication en ligne : 25/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2020.434 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96402 [article]

Forêt d'arbres aléatoires et classification d'images satellites : relation entre la précision du modèle d'entraînement et la précision globale de la classification / Aurélien N.G. Matsaguim in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 222 (novembre 2020)  

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Classification of time series of Sentinel-2 images for large scale mapping in Cameroon / Hermann Tagne (2020)  

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Using terrestrial laser scanning data to estimate large tropical trees biomass and calibrate allometric models: A comparison with traditional destructive approach / Stéphane Momo Takoudjou in Methods in ecology and evolution, vol 9 n° 4 (April 2018)  

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G2I : géographie, informatique et internet / Hervé Gazel in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 22 n° 5 (septembre - octobre 2017)

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Transformation des coordonnées relevées sur la carte topographique ancienne en coordonnées géodésiques RGC11 au Cameroun / Joseph Kamguia in XYZ, n° 147 (juin - août 2016) 

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Tropical forest change monitoring / David Belton in GEO: Geoconnexion international, vol 13 n° 8 (september 2014)

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Apport des images Landsat-7 ETM+ à l'étude structurale du socle archéen de Sansmélima (Sud Cameroun) / Joseph Martial Akame in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 206 (Avril 2014)  

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GeoCameroun dessine le pays / Michel Ravelet in Géomètre, n° 2110 (janvier 2014)

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Le bassin versant du Mayo-Tsagana (Nord Cameroun) : un bassin versant expérimental pour une compréhension des relations homme/milieu / Louise Leroux in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 202 (Avril 2013)  

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Contribution à la mise en place d'un SIG fédérateur des données géographiques pour l'aménagement et les infrastructures / Mustapha Mimouni (2013)

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