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A GIS-based model for automated land suitability assessment for main crops in north-western desert of Egypt (case study: south of Al-Dabaa Corridor) / Adel Shalaby in Applied geomatics, vol 15 n° 1 (March 2023)  

Public [article]  inApplied geomatics > vol 15 n° 1 (March 2023) . - pp 15 - 28 Titre : A GIS-based model for automated land suitability assessment for main crops in north-western desert of Egypt (case study: south of Al-Dabaa Corridor) Type de document : Article/Communication Auteurs : Adel Shalaby, Auteur ; Hossam Khedr, Auteur ; Ehab Youssef, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : pp 15 - 28 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG [Termes IGN] cultures [Termes IGN] désert [Termes IGN] Egypte [Termes IGN] production agricole [Termes IGN] système d'information géographique [Termes IGN] utilisation du sol Résumé : (auteur) The ever-increasing population causes huge pressure on the areas already inhabited and causes a decrease in an area per capita. This fact necessitates an essential demand for evaluating and classifying the soil according to its agricultural productivity for different crops. This research aimed to evaluate lands which proposed to use in the agricultural field in the south of Al-Dabaa Corridor based on remote sensed data and GIS techniques. Moreover, the future optimum agricultural use planning will be projected based on the land assessments in the study area. Land suitability was evaluated using ALES-arid software for six crops. It was found that 74% of the study area was suitable for one fruit crop, date palm, and about 77.3% for one crop, alfalfa, and also suitable for one vegetable crop, tomato, by 77.1%. Furthermore, it was found that the study area was moderately suitable for other two crops, faba bean and maize (72.7 and 67.8%), and one fruit crop, citrus (70.1%). On the other hand, it was found that the characteristics that most affected the suitability class of fruit crops were soil salinity, soil depth, ESP, slope, and coarse texture. Finally, the study area should go under major reclamation process (removal of the excess salts and improvement of the drainage conditions) in order to obtain the highest production. Numéro de notice : A2023-217 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s12518-022-00474-8 Date de publication en ligne : 30/11/2022 En ligne : https://doi.org/10.1007/s12518-022-00474-8 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103149 [article]

Agroforestry / Gopal Shukla (2021)  

Public Titre : Agroforestry : Small landholder’s tool for climate change resiliency and mitigation Type de document : Monographie Auteurs : Gopal Shukla, Éditeur scientifique ; Sumit Chakravarty, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2021 ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83962-730-9 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Agriculture [Termes IGN] Afrique du sud (état) [Termes IGN] agroforesterie [Termes IGN] biomasse forestière [Termes IGN] changement climatique [Termes IGN] Inde [Termes IGN] production agricole [Termes IGN] puits de carbone [Termes IGN] Zimbabwe Index. décimale : 50.00 Environnement Résumé : (Editeur) The book is a collection of chapters that deal with agroforestry systems on small farms. It compiles a variety of suitable agroforestry systems that can both sequester carbon and mitigate climate change while also providing socio-economic benefits. The book also discusses the ways in which small landholders can use agroforestry to combat land degradation. Note de contenu : 1. Designation of Traditional Agroforestry Clusters for Handling Climate Change Based on the Sustainability Index in the Archipelago / By Jan Willem Hatulesila and Gun Mardiatmoko 2. Assessment of Biomass and Carbon Stock along Altitudes in Traditional Agroforestry System in Tehri District of Uttarakhand, India / By Kundan K. Vikrant, Dhanpal S. Chauhan and Raza H. Rizvi 3. Agroforestry as a Small Landholder’s Tool for Climate Change Resilience and Mitigation in Zimbabwe / By Tariro Kamuti 4. Agroforestry Trees for Fodder Production in Limpopo Province, South Africa / By Kingsley Kwabena Ayisi, Paulina Bopape-Mabapa and David Brown 5. Potential and Opportunities of Agroforestry Practices in Combating Land Degradation / By Jag Mohan Singh Tomar, Akram Ahmed, Jahangeer A. Bhat, Rajesh Kaushal, Gopal Shukla and Raj kumar 6. Farm-Forestry, Smallholder Farms and Policy Support – The Way Ahead / By Vinod Chandra Pande Numéro de notice : 26725 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.87650 Date de publication en ligne : 30/06/2021 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.87650 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99505

Amélioration des systèmes de suivi des cultures à l’aide de la télédétection multi-source et des techniques d’apprentissage profond / Yawogan Gbodjo (2021)  

Public Titre : Amélioration des systèmes de suivi des cultures à l’aide de la télédétection multi-source et des techniques d’apprentissage profond Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Yawogan Gbodjo, Auteur ; Dino Lenco, Directeur de thèse Editeur : Montpellier : Université de Montpellier Année de publication : 2021 Importance : 165 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse soutenue pour obtenir le grade de Docteur en Informatique de l'Université de Montpellier Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] classification par Perceptron multicouche [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] classification par réseau neuronal récurrent [Termes IGN] image PlanetScope [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] image Sentinel-SAR [Termes IGN] indice de végétation [Termes IGN] occupation du sol [Termes IGN] production agricole [Termes IGN] rendement agricole [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] surface cultivée Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les systèmes de suivi des cultures jouent un rôle essentiel dans l'évaluation de la production agricole dans le monde. De nos jours, la disponibilité de plusieurs sources d'information satellitaire à large échelle, à haute résolution spatiale et à forte répétitivité temporelle, conjointe à l'essor des techniques d'apprentissage profond, offrent de nouvelles perspectives aux systèmes de suivi des cultures pour l'évaluation de la production agricole. Dans cette thèse, nous explorons des pistes méthodologiques pour améliorer le suivi de la production agricole à partir de la télédétection multi-source et des techniques d'apprentissage profond. Nous proposons deux méthodes pour caractériser l'occupation du sol et identifier les surfaces cultivées. La première approche est basée sur des réseaux de neurones récurrents équipés de mécanismes d'attention, employant des séries temporelles multi-sources radar et optique ainsi que des connaissances spécifiques de domaine. La seconde approche repose sur des réseaux de neurones convolutifs et explore davantage la combinaison multi-source et surtout multi-échelle grâce à l'intégration d'une source optique à très haute résolution spatiale. Nous évaluons ces méthodes à des échelles territoriale et locale en ayant systématiquement un regard croisé sur des sites d'études contrastés en agriculture conventionnelle et petite agriculture familiale. Nous menons également un travail d'investigation sur l'estimation et la prévision des rendements des surfaces cultivées, à l'échelle locale de la petite agriculture familiale en employant des séries temporelles multi-sources radar et optique. Dans ce contexte en outre limité par la disponibilité de données de référence, nous évaluons le potentiel de méthodes d'apprentissage profond par rapport à des approches traditionnellement utilisées. Globalement, l'évaluation des approches proposées pour identifier les surfaces cultivées montre que les techniques d'apprentissage profond semblent mieux adaptées que les méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique pour tirer parti de la complémentarité des données multi-sources, multi-temporelles et multi-échelles à mesure qu'il y ait une quantité suffisante de données pour leur entraînement supervisé. Le travail d'investigation réalisé pour l'estimation et la prévision des rendements n'a par contre pas révélé de plus-value manifeste dans l'emploi de ces méthodes. Dans ce dernier cas, le contexte limité en données d'entraînement semble en être la principale explication. Note de contenu : Introduction 1- Télédétection et apprentissage automatique 2- Sites d’étude et données utilisées 3- Caractérisation de l’occupation du sol 4- Suivi des rendements en petite agriculture familiale Conclusion et Perspectives Numéro de notice : 15240 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Montpellier : 2021 Organisme de stage : TETIS DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03589421/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100474

Adaptation de l'irrigation au changement climatique dans l'Union européenne : les actions engagées par les États membres pour économiser l'eau / Claire Serra-Wittling in Sciences, eaux & territoires, n° 34 (novembre 2020)  

Public [article]  inSciences, eaux & territoires > n° 34 (novembre 2020) . - pp 8 - 17 Titre : Adaptation de l'irrigation au changement climatique dans l'Union européenne : les actions engagées par les États membres pour économiser l'eau Type de document : Article/Communication Auteurs : Claire Serra-Wittling, Auteur ; Silvia Baralla, Auteur ; Immaculada Bravo Dominguez, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 8 - 17 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Environnement [Termes IGN] changement climatique [Termes IGN] cultures irriguées [Termes IGN] développement durable [Termes IGN] gestion de l'eau [Termes IGN] irrigation [Termes IGN] production agricole [Termes IGN] réseau de distribution d'eau [Termes IGN] Union Européenne Résumé : [introduction] Comment ont évolué les prélèvements d’eau pour l’irrigation dans l’Union européenne ? Quels dispositifs ont été mis en œuvre dans les États membres pour économiser l’eau ? Quels ont été les résultats les plus probants et avec quelles pratiques innovantes ? Lors du colloque « Économies d’eau en irrigation » organisé en novembre 2019 à Montpellier, des experts européens ont fait le bilan. Leurs témoignages variés montrent qu’à l'échelle européenne, les économies d'eau sont possibles grâce à l'amélioration de l'efficacité globale de l'irrigation, en combinant des technologies (infrastructures, systèmes d'application, outils de planification) et des pratiques plus performantes. Numéro de notice : A2020-817 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET Nature : Article DOI : 10.14758/SET-REVUE.2020.5.02 Date de publication en ligne : 28/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.14758/SET-REVUE.2020.5.02 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97031 [article]

Detecting abandoned farmland using harmonic analysis and machine learning / Heeyeun Yoon in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 166 (August 2020)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 166 (August 2020) . - pp 201 - 212 Titre : Detecting abandoned farmland using harmonic analysis and machine learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Heeyeun Yoon, Auteur ; Soyoun Kim, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 201 - 212 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] analyse harmonique [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes IGN] Corée du sud [Termes IGN] gestion des ressources [Termes IGN] inventaire [Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes IGN] Normalized Difference Water Index [Termes IGN] phénologie [Termes IGN] production agricole [Termes IGN] Soil Adjusted Vegetation Index [Termes IGN] surface cultivée Résumé : (auteur) It is critical to inventory abandoned farmland soon after it is generated, to better manage agricultural resources and to prevent negative consequences that would otherwise follow. This study aims to distinguish abandoned farmlands from active croplands—rice paddy and agricultural fields—by discerning the phenological trajectories over a short-term period of three years (Jan. 2016 to Dec. 2018) in Gwanyang City in South Korea. For Support Vector Machine (SVM) classification, we fully utilized parameters derived from harmonic analyses of the three vegetation indices (VIs: NDVI, NDWI, and SAVI) extracted from Sentinel-2A imagery. The harmonic analyses proved that higher-order sinusoid components produced better fitting to explain the trajectory of the VIs—the maximum adjusted was 95.23%—and the multiple VIs diversified the attributes for the classifications. Consequently, the higher-order harmonic components and the additional VIs increased the accuracy when used in SVM classification. The best performing classification was achieved with a composite of harmonic terms derived from the three VIs, yielding overall accuracy of 90.72%, Kappa index of 0.858, and user’s accuracy for abandoned farmland of 93.40%. The proposed method here would greatly improve the process of detecting abandoned farmland, despite a relatively short observation period, and enable a rapid response to the occurrence of abandonment. Numéro de notice : A2020-356 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2020.05.021 Date de publication en ligne : 16/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.05.021 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95243 [article]

Exemplaires(3)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
081-2020081	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible
081-2020083	DEP-RECP	Revue	LASTIG	Dépôt en unité	Exclu du prêt
081-2020082	DEP-RECF	Revue	Nancy	Dépôt en unité	Exclu du prêt

Integrated edge detection and terrain analysis for agricultural terrace delineation from remote sensing images / Wen Dai in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 3 (March 2020)  

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A generalized space-time OBIA classification scheme to map sugarcane areas at regional scale, using Landsat images time-series and the random forest algorithm / Ana Claudia Dos Santos Luciano in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 80 (August 2019)  

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Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 3. Observation des surfaces continentales par télédétection 1 / Nicolas Baghdadi (2017)

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Assessment and validation of evapotranspiration using SEBAL algorithm and Lysimeter data of IARI agricultural farm, India / Anju Bala in Geocarto international, vol 31 n° 7 - 8 (July - August 2016)  

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Irrigation and drainage engineering / Peter Waller (2016)  

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State of Europe's forests 2015 / Food and agriculture organization of the United Nations (2015)  

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Une approche cartographique pour relancer la sylviculture du châtaignier dans les Cévennes / Jean-Michel Boissier in Revue forestière française, vol 66 n° 6 (novembre - décembre 2014)  

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Towards productive landscapes / Jorge Chavez-Tafur (2014)  

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Analysis of desertification in the Upper East Region (UER) of Ghana using remote sensing, field study, and local knowledge / Alex B. Owusu in Cartographica, vol 48 n° 1 (March 2013)  

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State of Europe's forests 2011 / United Nations (2011)  

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