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Estimating aboveground biomass in dense Hyrcanian forests by the use of Sentinel-2 data / Fardin Moradi in Forests, vol 13 n° 1 (January 2022)
[article]
Titre : Estimating aboveground biomass in dense Hyrcanian forests by the use of Sentinel-2 data Type de document : Article/Communication Auteurs : Fardin Moradi, Auteur ; Ali Asghar Darvishsefat, Auteur ; Manizheh Rajab Pourrahmati, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 104 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] Carpinus betulus
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] diamètre à hauteur de poitrine
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] Iran
[Termes IGN] régression multiple
[Termes IGN] réseau neuronal artificielNuméro de notice : A2022-080 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/f13010104 Date de publication en ligne : 12/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.3390/f13010104 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99472
in Forests > vol 13 n° 1 (January 2022) . - n° 104[article]Évolution rétrospective et prospective d’un massif dunaire par imagerie multispectrale et LiDAR / Iris Jeuffrard (2022)
Titre : Évolution rétrospective et prospective d’un massif dunaire par imagerie multispectrale et LiDAR : Anse du Guesclin, 1948 - 2100 Type de document : Mémoire Auteurs : Iris Jeuffrard, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie
Rapport de fin d'étude, cycle des Ingénieurs diplômés de l’ENSG 3ème année, Spécialité PPMDLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] aménagement durable
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données multisources
[Termes IGN] dune
[Termes IGN] érosion côtière
[Termes IGN] Ille-et-Vilaine (35)
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] littoral
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] trait de côteIndex. décimale : MPPMD Mémoires du mastère spécialisé Photogrammétrie, Positionnement et Mesures de Déformation Résumé : (auteur) Le Centre de Géo-Écologie Littorale (CGEL), autrefois Laboratoire de Géomorphologie dépend de l’École Pratique des Hautes Études (EPHE) depuis 1936 et s’est toujours consacré à l’observation des écosystèmes littoraux à partir d’images de très haute résolution. Il répond à différentes missions d’expertise sur le littoral, dans le but d’aider les gestionnaires à évaluer les risques et mettre en place des stratégies d’aménagement durables. Tout naturellement, le Service Patrimoine Naturel du Département d’Ille-et-Vilaine a fait appel au CGEL pour cartographier l’évolution d’un espace naturel sensible (ENS) sous leur protection, l’anse du Guesclin. Il abrite un complexe dunaire, écosystème précieux pour tous les services écosystémiques qu’il rend (richesse d’habitat et de biodiversité, barrière naturelle contre les aléas météo-marins, tourisme, etc.). Fragilisé par le passé par des événements météo-marins et des pressions anthropiques, il est aujourd’hui menacé par l’érosion. Le Département a donc engagé depuis 2010 un plan de réhabilitation. L’objectif est de fournir une cartographie fine de l’évolution pluri-décennale passée et future du massif dunaire de l’anse du Guesclin. Dans un premier temps l’évolution de la dune est étudiée à partir d’images aériennes historiques depuis 1948. Des marqueurs évolutifs (trait de côte, surface de végétation dunaire) permettent de retracer l’historique du massif. En complément, les variations géomorphologiques depuis 2010 sont quantifiées à partir d’acquisitions drone LiDAR réalisées par l’IGN, le SHOM et le CGEL. Les séries temporelles du recul du trait de côte et de la surface de végétation sont expliquées par un modèle de régression linéaire et de régression par Random Forest en fonction de paramètres météo-marins historiques (température, vent, précipitations, niveau moyen de la mer). Les modèles sont ensuite appliqués avec les prévisions du GIEC selon différents scénarios pour prédire l’évolution des marqueurs. Le modèle retenu (R2=0.84, RMSE=3.07m) prévoit ainsi un recul du trait de côte de 14 à 31 m à moyen terme selon les scénarios. Les résultats confirment les tendances d’érosion observées jusqu’à présent, et ce dès le court terme. La végétation serait favorisée par l’augmentation des gaz à effet de serre mais dépend de l’état de conservation du massif, qui est lui très vulnérable aux événements météorologiques extrêmes. Note de contenu : Introduction
1. Analyse rétrospective
1.1 Démarche
1.2 Site d’étude et données
1.3 Prétraitement
1.4 Étude du trait de côte
1.5 Étude de la surface de la végétation dunaire
1.6 Étude du volume du massif dunaire
1.7 Conclusion
2. Analyse prospective
2.1 Méthode
2.2 Données
2.3 Résultats
2.4 Limites et conclusions
ConclusionNuméro de notice : 24050 Affiliation des auteurs : IGN (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Service Patrimoine Naturel du Département d’Ille-et-Vilaine Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101923 Documents numériques
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Évolution rétrospective... - pdf auteur -Adobe Acrobat PDF Exploring data fusion for multi-object detection for intelligent transportation systems using deep learning / Amira Mimouna (2022)
Titre : Exploring data fusion for multi-object detection for intelligent transportation systems using deep learning Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Amira Mimouna, Auteur ; Abdelmalik Taleb-Ahmed, Directeur de thèse ; Najoua Essoukri Ben Amara, Directeur de thèse Editeur : Valenciennes : Université polytechnique Hauts-de-France Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat pour obtenir le grade de Docteur de l'Université polytechnique Hauts-de-France et l'INSA Hauts-de-France et l'Université de Sousse, spécialité Electronique, Acoustique et TélécommunicationsLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal récurrent
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] données publiques
[Termes IGN] entropie
[Termes IGN] profil d'obstacle
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] système de transport intelligent
[Termes IGN] trafic urbain
[Termes IGN] transformation en ondelettes
[Termes IGN] vision par ordinateur
[Termes IGN] zone d'intérêtIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Building reliable environment perception systems is a crucial task for autonomous driving, especially in dense traffic areas. Researching in this field is evolving increasingly. However, we are at the beginning of a research pathway towards a future generation of intelligent transportation systems. In fact, challenging conditions in real-world driving circumstances, infrastructure monitoring, and accurate real-time system response, are the predominant concerns when developing such systems. Recent improvements and breakthroughs in scene understanding for intelligent transportation systems have been mainly based on deep learning and the fusion of different modalities. In this context, firstly, we introduce OLIMP : A heterOgeneous MuLtimodal Dataset for Advanced EnvIronMent Perception . This is the first public, multimodal and synchronized dataset that includes Ultra Wide-Band (UWB) radar data, acoustic data, narrowband radar data and images. OLIMP comprises 407 scenes and 47,354 synchronized frames, including four categories: pedestrians, cyclists, cars and trams. The dataset presents various challenges related to dense urban traffic such as cluttered environments and differentweather conditions. To demonstrate the usefulness of the introduced dataset, we propose, afterwards, a fusion framework that combines the four modalities for multi object detection. The obtained results are promising and spur for future research. In short range settings, UWB radars represent a promising technology for building reliable obstacle detection systems as they are robust to environmental conditions. However, UWB radars suffer from a segmentation challenge: localizing relevant Regions Of Interests (ROIs) within its signals. Therefore, we put froward a segmentation approach to detect ROIs in an environment perception-dedicated UWB radar as a third contribution. Specifically, we implement a differential entropy analysis to detect ROIs. The obtained results show higher performance in terms of obstacle detection compared to state-of-theart techniques, as well as stable robustness even with low amplitude signals. Subsequently, we propose a novel framework that exploits Recurrent Neural Networks (RNNs) with UWB signals for multiple road obstacle detection as a deep learning-based approach. Features are extracted from the time-frequency domain using the discrete wavelet transform and are forwarded to the Long short-term memory (LSTM) network. The obtained results show that the LSTM-based system outperforms the other implemented related techniques in terms of obstacle detection. Note de contenu : 1- Introduction
2- Environment perception system: State of the art
3- OLIMP: A heterogeneous multimodal dataset for advanced environment perception
4- Multiple object detectors using UWB signals
5- Conclusions and perspectivesNuméro de notice : 15289 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Electronique, Acoustique et Télécommunications : Université polytechnique Hauts-de-France : 2022 Organisme de stage : Institut d'électronique, de microélectronique et de nanotechnologie DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-03522730 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101520 Forest fire susceptibility assessment using Google Earth engine in Gangwon-do, Republic of Korea / Yong Piao in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)
[article]
Titre : Forest fire susceptibility assessment using Google Earth engine in Gangwon-do, Republic of Korea Type de document : Article/Communication Auteurs : Yong Piao, Auteur ; Dongkun Lee, Auteur ; Sangjin Park, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 432 - 450 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] aléa
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] classification et arbre de régression
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] Corée du sud
[Termes IGN] Google Earth Engine
[Termes IGN] incendie de forêt
[Termes IGN] pente
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] vulnérabilitéRésumé : (auteur) Forest fires are one of the most frequently occurring natural hazards, causing substantial economic loss and destruction of forest cover. As the Gangwon-do region in Korea has abundant forest resources and ecological diversity as Korea's largest forest area, spatial data on forest fire susceptibility of the region are urgently required. In this study, a forest fire susceptibility map (FFSM) of Gangwon-do was constructed using Google Earth Engine (GEE) and three machine learning algorithms: Classification and Regression Trees (CART), Random Forest (RF), and Boosted Regression Trees (BRT). The factors related to climate, topography, hydrology, and human activity were constructed. To verify the accuracy, the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) was used. The AUC values were 0.846 (BRT), 0.835 (RF), 0.751 (CART). Factor importance analysis was performed to identify the important factors of the occurrence of forest fires in Gangwon-do. The results show that the most important factor in the Gangwon-do region is slope. A slope of approximately 17° (moderately steep) has a considerable impact on the occurrence of forest fires. Human activity and interference are the other important factors that affect forest fires. The established FFSM can support future efforts on forest resource protection and environmental management planning in Gangwon-do. Numéro de notice : A2022-445 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/19475705.2022.2030808 Date de publication en ligne : 02/02/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/19475705.2022.2030808 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99942
in Geomatics, Natural Hazards and Risk > vol 13 (2022) . - pp 432 - 450[article]
Titre : Les forêts de pins d’Alep du massif de la Clape Type de document : Rapport Auteurs : Clara Gritti, Auteur ; Sébastien Delhaye , Auteur ; Olivier Argagnon, Auteur Editeur : Porquerolles : Conservatoire botanique national méditerranéen de Porquerolles Année de publication : 2022 Autre Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Importance : 43 p. Note générale : bibliographie
édité par Conservatoire botanique national méditerranéen, Centre d’Écologie Fonctionnelle et Évolutive (CNRS) et Institut national de l’information géographique et forestièreLangues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] Aude (11)
[Termes IGN] classification ascendante hiérarchique
[Termes IGN] phytosociologie
[Termes IGN] pineraie
[Termes IGN] Pinus halepensis
[Termes IGN] Quercus ilex
[Vedettes matières IGN] BotaniqueRésumé : (auteur) Les forêts de pins d’Alep (Pinus halepensis Mill.) sont très répandues dans le midi de la France. Pourtant, les connaissances sont encore lacunaires à leur sujet. Dans le site Natura 2000 « Massif de la Clape », sur le littoral audois, les particularités des forêts de pins d’Alep sont étudiées en détails. Une attention particulière est portée à la question de la dynamique de ces forêts, réputées pour être l’un des rares cas de pinèdes climaciques sous nos latitudes. Des relevés phytosociologiques de terrain et des paramètres topographiques et lithologiques sont mis à profit pour approfondir les connaissances sur les caractéristiques floristiques et écologiques de ces forêts. Une classification hiérarchique ascendante met en évidence trois groupes de forêts distincts à l’échelle locale. La même méthode est appliquée à l’échelle de la région méditerranéenne continentale française, pour laquelle six groupes distincts sont identifiés. On peut ainsi replacer les pinèdes du massif de la Clape au sein de leur contexte régional. Finalement, il s’avère que les forêts de la Clape s’inscrivent dans la série de végétation du chêne vert (Quercus ilex L.), comme la plupart des peuplements de la région. Rien ne prouve qu’elles aient atteint un climax. Note de contenu : Introduction
Matériel et méthode
Résultats
Discussion et conclusionNuméro de notice : 14330 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2020- ) Thématique : FORET Nature : Rapport d'étude technique nature-HAL : Rapport DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102917 Documents numériques
peut être téléchargé
Les forêts de pins d’Alep du massif de la Clape - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Génération d’un jeu de données d’entraînement et mise en oeuvre d’une architecture de détection par deep learning des numéros de parcelles sur les plans du cadastre Napoléonien / Tiecoumba Ibrahim Tamela (2022)PermalinkPermalinkA GIS-based landslide susceptibility mapping and variable importance analysis using artificial intelligent training-based methods / Pengxiang Zhao in Remote sensing, vol 14 n° 1 (January-1 2022)PermalinkGlobal canopy height regression and uncertainty estimation from GEDI LIDAR waveforms with deep ensembles / Nico Lang in Remote sensing of environment, vol 268 (January 2022)PermalinkHistograms of oriented mosaic gradients for snapshot spectral image description / Lulu Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 183 (January 2022)PermalinkHourly rainfall forecast model using supervised learning algorithm / Qingzhi Zhao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 60 n° 1 (January 2022)PermalinkIdentifying map users with eye movement data from map-based spatial tasks: user privacy concerns / Hua Liao in Cartography and Geographic Information Science, vol 49 n° 1 (January 2022)PermalinkImproving local adaptive filtering method employed in radiometric correction of analogue airborne campaigns / Lâmân Lelégard (2022)PermalinkImproving LSMA for impervious surface estimation in an urban area / Jin Wang in European journal of remote sensing, vol 55 n° 1 (2022)PermalinkMLMT-CNN for object detection and segmentation in multi-layer and multi-spectral images / Majedaldein Almahasneh in Machine Vision and Applications, vol 33 n° 1 (January 2022)Permalink