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Automatic detection of inland water bodies along altimetry tracks for estimating surface water storage variations in the Congo basin / Frédéric Frappart in Remote sensing, vol 13 n° 19 (October-1 2021)  

Public [article]  inRemote sensing > vol 13 n° 19 (October-1 2021) . - n° 3804 Titre : Automatic detection of inland water bodies along altimetry tracks for estimating surface water storage variations in the Congo basin Type de document : Article/Communication Auteurs : Frédéric Frappart, Auteur ; Pierre Zeiger, Auteur ; Julie Betbeder, Auteur ; Valéry Gond, Auteur ; Régis Bellot , Auteur ; Nicolas Baghdadi, Auteur ; Fabien Blarel, Auteur ; José Darrozes, Auteur ; Luc Bourrel, Auteur ; Frédérique Seyler, Auteur Année de publication : 2021 Projets : TOSCA / Article en page(s) : n° 3804 Note générale : bibliographie This research was funded by CNES TOSCA grants number CASCHMIR and SWHYM. Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] classification par nuées dynamiques [Termes IGN] Congo (bassin) [Termes IGN] détection automatique [Termes IGN] données altimétriques [Termes IGN] eau de surface [Termes IGN] estimation statistique [Termes IGN] image Envisat-ASAR [Termes IGN] image Jason-AMR [Termes IGN] niveau de l'eau [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] stockage [Termes IGN] volume d'eau [Termes IGN] zone humide Résumé : (auteur) Surface water storage in floodplains and wetlands is poorly known from regional to global scales, in spite of its importance in the hydrological and the carbon balances, as the wet areas are an important water compartment which delays water transfer, modifies the sediment transport through sedimentation and erosion processes, and are a source for greenhouse gases. Remote sensing is a powerful tool for monitoring temporal variations in both the extent, level, and volume, of water using the synergy between satellite images and radar altimetry. Estimating water levels over flooded area using radar altimetry observation is difficult. In this study, an unsupervised classification approach is applied on the radar altimetry backscattering coefficients to discriminate between flooded and non-flooded areas in the Cuvette Centrale of Congo. Good detection of water (open water, permanent and seasonal inundation) is above 0.9 using radar altimetry backscattering from ENVISAT and Jason-2. Based on these results, the time series of water levels were automatically produced. They exhibit temporal variations in good agreement with the hydrological regime of the Cuvette Centrale. Comparisons against a manually generated time series of water levels from the same missions at the same locations show a very good agreement between the two processes (i.e., RMSE ≤ 0.25 m in more than 80%/90% of the cases and R ≥ 0.95 in more than 95%/75% of the cases for ENVISAT and Jason-2, respectively). The use of the time series of water levels over rivers and wetlands improves the spatial pattern of the annual amplitude of water storage in the Cuvette Centrale. It also leads to a decrease by a factor of four for the surface water estimates in this area, compared with a case where only time series over rivers are considered. Numéro de notice : A2021-935 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/rs13193804 Date de publication en ligne : 23/09/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs13193804 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99542 [article]

Mapping canopy heights in dense tropical forests using low-cost UAV-derived photogrammetric point clouds and machine learning approaches / He Zhang in Remote sensing, vol 13 n° 18 (September-2 2021)  

Public [article]  inRemote sensing > vol 13 n° 18 (September-2 2021) . - n° 3777 Titre : Mapping canopy heights in dense tropical forests using low-cost UAV-derived photogrammetric point clouds and machine learning approaches Type de document : Article/Communication Auteurs : He Zhang, Auteur ; Marijn Bauters, Auteur ; Pascal Boeckx, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 3777 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] biomasse aérienne [Termes IGN] Congo (bassin) [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] forêt tropicale [Termes IGN] hauteur des arbres [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] modèle numérique de surface de la canopée [Termes IGN] modèle numérique de terrain [Termes IGN] photogrammétrie aérienne [Termes IGN] point d'appui [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] structure-from-motion [Termes IGN] surveillance forestière Résumé : (auteur) Tropical forests are a key component of the global carbon cycle and climate change mitigation. Field- or LiDAR-based approaches enable reliable measurements of the structure and above-ground biomass (AGB) of tropical forests. Data derived from digital aerial photogrammetry (DAP) on the unmanned aerial vehicle (UAV) platform offer several advantages over field- and LiDAR-based approaches in terms of scale and efficiency, and DAP has been presented as a viable and economical alternative in boreal or deciduous forests. However, detecting with DAP the ground in dense tropical forests, which is required for the estimation of canopy height, is currently considered highly challenging. To address this issue, we present a generally applicable method that is based on machine learning methods to identify the forest floor in DAP-derived point clouds of dense tropical forests. We capitalize on the DAP-derived high-resolution vertical forest structure to inform ground detection. We conducted UAV-DAP surveys combined with field inventories in the tropical forest of the Congo Basin. Using airborne LiDAR (ALS) for ground truthing, we present a canopy height model (CHM) generation workflow that constitutes the detection, classification and interpolation of ground points using a combination of local minima filters, supervised machine learning algorithms and TIN densification for classifying ground points using spectral and geometrical features from the UAV-based 3D data. We demonstrate that our DAP-based method provides estimates of tree heights that are identical to LiDAR-based approaches (conservatively estimated NSE = 0.88, RMSE = 1.6 m). An external validation shows that our method is capable of providing accurate and precise estimates of tree heights and AGB in dense tropical forests (DAP vs. field inventories of old forest: r2 = 0.913, RMSE = 31.93 Mg ha−1). Overall, this study demonstrates that the application of cheap and easily deployable UAV-DAP platforms can be deployed without expert knowledge to generate biophysical information and advance the study and monitoring of dense tropical forests. Numéro de notice : A2021-754 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs13183777 Date de publication en ligne : 20/09/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs13183777 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98746 [article]

Les forêts du bassin du Congo / Carlos de Wasseige (2012)    

Public Titre : Les forêts du bassin du Congo : Etat des forêts 2010 Type de document : Rapport Auteurs : Carlos de Wasseige, Éditeur scientifique ; Paya de Marcken, Éditeur scientifique ; Nicolas Bayol, Éditeur scientifique ; François Hiol Hiol, Éditeur scientifique ; Philippe Mayaux, Éditeur scientifique Editeur : Luxembourg : Office des Publications de l'Union Européenne Année de publication : 2012 Importance : 280 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-92-79-22717-2 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] Afrique centrale [Termes IGN] aire protégée [Termes IGN] biodiversité [Termes IGN] bois [Termes IGN] bois énergie [Termes IGN] carte forestière [Termes IGN] Congo (bassin) [Termes IGN] forêt tropicale [Termes IGN] gestion forestière durable [Termes IGN] indicateur [Vedettes matières IGN] Economie forestière Résumé : (éditeur) Le rapport sur l'Etat des Forêts 2010 a bénéficié d'un support financier majeur de l'Union européenne, des Etats-Unis, de l'Allemagne, de la France, et de l'UNESCO. Il a profité de la participation de plus d'une centaine de personnes provenant d'institutions diverses et variées et a enregistré une forte implication des administrations forestières des pays d'Afrique centrale. Le processus d'élaboration de l'EdF 2010 a débuté par la sélection et la définition des indicateurs permettant d'effectuer le suivi de l'état des forêts d'Afrique centrale. Ces indicateurs sont structurés autour de trois thèmes : (i) état et évolution du couvert forestier, (ii) gestion des forêts de production et (iii) conservation et valorisation de la biodiversité. Ils se rapportent également à une structure hiérarchique à trois niveaux : le niveau régional, le niveau national et le niveau des unités de gestion (particulièrement les concessions forestières et les zones protégées). Ces indicateurs ont tous été validés par un panel représentatif des différentes parties prenantes de la gestion forestière en Afrique centrale. Les indicateurs ont guidé la collecte des données qui s'organise chaque année d'avril à août autour de groupes nationaux, de quatre à dix membres selon les pays, tous travaillant au sein des administrations publiques en charge des forêts. Les données collectées, qui concernent en majeure partie les années 2009 et 2010, ont ensuite également fait l'objet d'une validation au cours d'ateliers nationaux auxquels ont participé les responsables des administrations publiques, des représentants des ONG environnementales, du secteur privé et des projets de développement. Ces données ont servi de support aux rédacteurs des chapitres du présent rapport placés sous la supervision d'un comité scientifique de renommée internationale. Enfin, lors d'un atelier qui s'est déroulé à Douala les 29 et 30 mars 2011, une version préliminaire de l'EdF 2010 a été commentée par un large public d'experts et a, après amendements, été utilisée pour la mise en page du présent rapport. Note de contenu : 1- Les forêts d'Afrique centrale : synthèse régionale sur les indicateurs de suivi 2- Impacts des filières informelles sur la gestion des forêts d'Afrique centrale 3- Enjeux actuels de la gestion des forêts en Afrique centrale 4- La gestion des paysages Numéro de notice : 19806 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Rapport En ligne : https://doi.org/10.2788/48830 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85229

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Planification participative de l'utilisation des terres dans des paysages prioritaires du bassin du Congo / Léonard Usongo in Unasylva, n° 230 (2008-1) 

Public [article]  inUnasylva > n° 230 (2008-1) . - p. 17-24 Titre : Planification participative de l'utilisation des terres dans des paysages prioritaires du bassin du Congo Type de document : Article/Communication Auteurs : Léonard Usongo, Auteur ; Léonard Usongo, Auteur ; Jonas Nagahuedi, Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : p. 17-24 Note générale : Bibliogr. Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] Afrique centrale [Termes IGN] biodiversité [Termes IGN] Congo (bassin) [Termes IGN] conservation des ressources forestières [Termes IGN] occupation du sol [Termes IGN] participation du public [Termes IGN] production participative Résumé : L’approche centrafricaine de la conservation se fonde sur la planification des terres dans 12 paysages prioritaires, comprenant l’établissement d’aires protégées de base entourées de zones polyvalentes. Numéro de notice : A2008-671 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=71738 [article]

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Hyperion, Ikonos, ALI, and ETM+ sensors in the study of African rainforests / Prasad S. Thenkabail in Remote sensing of environment, vol 90 n° 1 (15/03/2004)  

Public [article]  inRemote sensing of environment > vol 90 n° 1 (15/03/2004) . - pp 23 - 43 Titre : Hyperion, Ikonos, ALI, and ETM+ sensors in the study of African rainforests Type de document : Article/Communication Auteurs : Prasad S. Thenkabail, Auteur ; E.A. Enclona, Auteur ; M.S. Ashton, Auteur ; C. Legg, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2004 Article en page(s) : pp 23 - 43 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] Cameroun [Termes IGN] carbone [Termes IGN] carte de la végétation [Termes IGN] classification [Termes IGN] Congo (bassin) [Termes IGN] forêt équatoriale [Termes IGN] image EO1-ALI [Termes IGN] image EO1-Hyperion [Termes IGN] image Ikonos [Termes IGN] image Landsat-ETM+ [Termes IGN] indice de végétation [Termes IGN] masse végétale [Termes IGN] occupation du sol Résumé : (Auteur) The goal of this research was to compare narrowband hyperspectral Hyperion data with broadband hyperspatial IKONOS data and anced multispectral Advanced Land Imager (ALI) and Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) data through modeling and classifying complex rainforest vegetation. For this purpose, Hyperion, ALI, IKONOS, and ETM+ data were acquired for southern Cameroon, a region considered to be a representative area for tropical moist evergreen and semideciduous forests. Field data, collected in near-real time to coincide with satellite sensor overpass, were used to (1) quantify and model the biomass of tree, shrub, and weed species; and (2) characterize forest land use/land cover (LULC) classes. The study established that even the most advanced broadband sensors (i.e., ETM+, IKONOS, and ALI) had serious limitations in modeling biomass and in classifying forest LULC classes. The broadband models explained only 13-60% of the variability in biomass across primary forests, secondary forests, and fallows. The overall accuracies were between 42% and 51% for classifying nine complex rainforest LULC classes using the broadband data of these sensors. Within individual vegetation types (e.g., primary or secondary forest), the overall accuracies increased slightly, but followed a similar trend. Among the broadband sensors, ALI sensor performed better than the IKONOS and ETM+ sensors. When compared to the three broadband sensors, Hyperion narrowband data produced (1) models that explained 36-83% more of the variability in rainforest biomass, and (2) LULC classifications with 45-52% higher overall accuracies. Twenty-three Hyperion narrowbands that were most sensitive in modeling forest biomass and in classifying forest LULC classes were identified and discussed. Numéro de notice : A2004-127 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.rse.2003.11.018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2003.11.018 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=26654 [article]

Forêts tropicales : Comment la France peut-elle contribuer à leur gestion durable ? / Dominique Bureau (2003)

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L'exemple du village de Boutazab, région de la Sangha au Congo / B. Guillot (1984)

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L'Oubangui face à l'avenir / A. Teulieres (1956)

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Mission de prospection des forces hydrauliques de l'Afrique équatoriale française / P. Darnault (1931)

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Mission hydrographique Congo-Oubangui-Sanga 1910-1911, 1. Tome 1 / Henri Roussilhe (1913)

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Mission hydrographique Congo-Oubangui-Sanga 1910-1911, 2. Tome 2 / Henri Roussilhe (1913)

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A travers l'Afrique centrale du Congo au Niger / C. Maistre (1895)

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