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Advances in forest management under global change / Ling Zhang (2020)  

Public Titre : Advances in forest management under global change Type de document : Monographie Auteurs : Ling Zhang, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2020 Importance : 180 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83968-307-7 Note générale : Bibliographie Print ISBN: 978-1-83968-306-0 eBook (PDF) ISBN: 978-1-83968-308-4 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] aire protégée [Termes IGN] analyse fractale [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] azote [Termes IGN] conservation des ressources forestières [Termes IGN] déboisement [Termes IGN] gestion forestière [Termes IGN] image SWOT [Termes IGN] incendie de forêt [Termes IGN] maladie phytosanitaire [Termes IGN] risque naturel [Vedettes matières IGN] Végétation et changement climatique Index. décimale : 48.30 Végétation et changement climatique Résumé : (Editeur) Advances in forest management will enhance the sustainable development of human society, and should be focused on. Under the context of global change, soil nutrients, especially nitrogen, should be carefully managed and monitored in plantations experiencing intensive nitrogen input, and forests with exotic plant invasion disturbance, considering its substantial contribution to global nitrous oxide. One negative effect of global change could be loss of biodiversity, which could be maintained by forest management. In addition, advanced technologies should also be developed to prevent fire in forests considering its increased frequency. Importantly, policies and technologies should also be developed for advanced forest management, such as deep learning in plant disease prevention, and quantitative strategic planning matrix in management of forest conservation. Note de contenu : 1. Nitrogen Cycling and Soil Amelioration in Camellia oleifera Plantations / Bangliang Deng and Ling Zhang 2. Research Progress of Forest Land Nutrient Management in China / Zhi Li, Yanmei Wang, Xiaodong Geng, Qifei Cai and Xiaoyan Xue 3. Plant Invasion and N2O Emission in Forest Ecosystems / Nasir Shad, Ling Zhang, Ghulam Mujtaba Shah, Fang Haifu, Muhammad Ilyas, Abbas Ali and Salman Ali Khan 4. Increasing Biodiversity of Russian Taiga Forests by Creating Mixed Forest Cultures of Scots Pine and Siberian Larch / Elena Runova 5. Sustainable Management of National Parks and Protected Areas for Conserving Biodiversity in India / Abhishek Kumar, Rajni Yadav, Meenu Patil, Pardeep Kumar, Ling Zhang, Amandeep Kaur, Sheenu Sharma, Sabir Hussain, Diksha Tokas and Anand Narain Singh 6. Gypsum/Desulfurization Fly Ash/Activated Shale Char/Claystone of Şırnak with Popped Biochar Composite Granules as Fire Inhibitor for Fire Hazard Risk in Forest Management / Yıldırım Ismail Tosun 7. Use of Fractal Analysis in the Evaluation of Deforested Areas in Romania / Daniel Constantin Diaconu, Răzvan Mihail Papuc, Daniel Peptenatu, Ion Andronache, Marian Marin, Răzvan Cătălin Dobrea, Cristian Constantin Drăghici, Radu-Daniel Pintilii and Alexandra Grecu 8. Automatic Recognition of Tea Diseases Based on Deep Learning / Jing Chen and Junying Jia 9. Forest Conservation Management Using SWOT Analysis and QSPM Matrix (Case Study in the Baluran National Park, East Java, Indonesia) / Adil Siswanto Numéro de notice : 26540 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET/IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.87525 En ligne : http://doi.org/10.5772/intechopen.87525 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97758

Analyse de la distribution spatiale des implantations humaines : apports et limites d’indicateurs multi-échelles et trans-échelles / François Sémécurbe (2020)  

Public Titre : Analyse de la distribution spatiale des implantations humaines : apports et limites d’indicateurs multi-échelles et trans-échelles Type de document : Thèse/HDR Auteurs : François Sémécurbe, Auteur ; Cécile Tannier, Directeur de thèse ; Stéphane Roux, Directeur de thèse Editeur : Dijon : Université Bourgogne Franche-Comté UBFC Année de publication : 2020 Importance : 231 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse de Doctorat de l'établissement Université Bourgogne Franche- Comté, spécialité Géographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] analyse en composantes principales [Termes IGN] analyse fractale [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] distribution spatiale [Termes IGN] étalement urbain [Termes IGN] fonction K de Ripley [Termes IGN] France (administrative) [Termes IGN] géographie humaine [Termes IGN] invariance [Termes IGN] population [Termes IGN] répartition géographique [Termes IGN] représentation multiple [Termes IGN] transformation en ondelettes Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) En tant qu'être humain, il nous est aisé de juger visuellement du caractère dispersé ou concentré d'une distribution. Pour autant, la formalisation quantitative de nos impressions est problématique. Elle est tributaire des échelles d'analyse choisies. Cette dépendance des indicateurs aux échelles a changé de statut. Initialement considérée comme un frein à la connaissance, elle témoigne à présent de l'organisation multi-échelle des distributions étudiées. L'objectif central de cette thèse est d'approfondir les limites et l'apport des indicateurs multi-échelles et trans-échelles à l'étude des distributions spatiales des implantations humaines. L'analyse spatiale vise à comparer les distributions spatiales à une répartition uniforme. La manière dont on s'éloigne de cette référence est utilisée pour caractériser l'organisation multi-échelle des distributions analysées. L'application de ces méthodes aux implantations humaines n'a pas été satisfaisante. Le recours à une référence exogène n'est pas adapté à des distributions très inégalement concentrées dans l'espace. L'analyse fractale, fréquemment utilisée en géographie urbaine, considère que les distributions analysées sont leur propre étalon de mesure. Les dimensions fractales mesurent la façon dont l'espace occupé par celles-ci évolue à travers les échelles. Ce type d'analyse requiert une régularité entre les échelles, l'invariance d'échelle dont l'existence n'est pas vérifiée sur l'ensemble des territoires. L'analyse trans-échelle généralise les principes de l'analyse fractale à toutes les distributions et permet de caractériser l'inégale concentration des implantations humaines dans les territoires ruraux et urbains. Note de contenu : 1- Introduction 2- Méthodes de statistique spatiale pour l’analyse de la distribution spatiale des bâtiments 3- Méthodes d’analyses fractales et multifractales pour l’analyse de la distribution spatiale des bâtiments, de la population et des formes d’occupation du sol 4- Dépasser le présupposé d’invariance d’échelle via l’analyse des signatures trans-échelles 5- Conclusion Numéro de notice : 28444 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géographie : Bourgogne : 2020 Organisme de stage : Laboratoire THEMA Théoriser et modéliser pour aménager DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03125388/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98894

Fractal analysis / Robert Koprowski (2020)  

Public Titre : Fractal analysis : Selected Examples Type de document : Monographie Auteurs : Robert Koprowski, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2020 Importance : 132 p. Format : 21 x 30 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83962-484-1 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Mathématique [Termes IGN] analyse fractale [Termes IGN] compression d'image [Termes IGN] géométrie fractale [Termes IGN] objet fractal Résumé : (éditeur) Fractal analysis is becoming more and more common in all walks of life. This includes biomedical engineering, steganography and art. Writing one book on all these topics is a very difficult task. For this reason, this book covers only selected topics. Interested readers will find in this book the topics of image compression, groundwater quality, establishing the downscaling and spatio-temporal scale conversion models of NDVI, modelling and optimization of 3T fractional nonlinear generalized magneto-thermoelastic multi-material, algebraic fractals in steganography, strain induced microstructures in metals and much more. The book will definitely be of interest to scientists dealing with fractal analysis, as well as biomedical engineers or IT engineers. I encourage you to view individual chapters. Note de contenu : 1. Optimization of fractal image compression 2. Fractal analysis for time series datasets: A case study of groundwater duality 3. Establishing the downscaling and spatiotemporal scale conversion models of NDVI based on fractal methodology 4. A new BEM for modeling and optimization of 3T fractional nonlinear generalized magneto-thermoelastic multi-material ISMFGA structures subjected to moving heat source 5. Using algebraic fractals in steganography 6. Fractal analysis of strain-induced microstructures in metals Numéro de notice : 28658 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.87695 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.87695 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99815

Soil roughness retrieval from TerraSar-X data using neural network and fractal method / Mohammad Maleki in Advances in space research, vol 64 n°5 (1 September 2019)  

Public [article]  inAdvances in space research > vol 64 n°5 (1 September 2019) . - pp 1117-1129 Titre : Soil roughness retrieval from TerraSar-X data using neural network and fractal method Type de document : Article/Communication Auteurs : Mohammad Maleki, Auteur ; Jalal Amini, Auteur ; Claudia Notarnicola, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 1117-1129 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] analyse fractale [Termes IGN] bande X [Termes IGN] équation intégrale [Termes IGN] image TerraSAR-X [Termes IGN] modèle d'inversion [Termes IGN] modèle numérique de terrain [Termes IGN] Perceptron multicouche [Termes IGN] polarimétrie radar [Termes IGN] rugosité du sol Résumé : (auteur) The purpose of this study is to estimate the surface roughness (rms) using TerraSar-X data in HH polarization. Simulation of data is carried out at a wide range of moisture and roughness using the Integral Equation Model (IEM). The inversion method is based on Multi-Layer Perceptron neural network. Inversion technique is performed in two steps. In the first step, the neural network is trained using synthetic data. The inputs of the first neural network are the backscattering coefficient and incidence angle, and the moisture is the output. In the next step, three neural networks are built based on a prior and without prior information on roughness. The inputs of three neural network are backscattering coefficient, estimated moisture in the first step and incidence angle and the roughness is output. The validation of the proposed methods is carried out based on synthetic and real data. Ground roughness measurements are extracted from Digital Terrain Model (DTM) using the fractal method. The accuracy of moisture from synthetic data is 6.1 vol% without prior information on moisture and roughness. The roughness (rms) accuracy of synthetic datasets is 0. 61 cm without prior information and is 0.31 cm and 0.38 cm for rms lower than 2 cm and rms between 2 and 4 cm, with prior information on roughness. The result's analysis of the simulated data showed that the prior information on roughness strongly improves the accuracy of roughness and moisture estimates. The accuracy of rms estimates for the TerraSar-X image in the HH polarization is about 0.9 cm in the case of no prior information on roughness. The accuracy improves to 0.57 cm for rms lower than 2 cm and 0.54 cm for rms between 2 and 4 cm with prior information on roughness. An overestimation of rms for rms lower than 2 cm and an underestimation of rms for rms higher than 2 cm are observed. The results of the accuracy of the synthetic and real data showed that the X band in HH polarization has a very good potential to estimate the soil roughness. Numéro de notice : A2019-411 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.asr.2019.04.019 Date de publication en ligne : 24/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.asr.2019.04.019 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93527 [article]

A novel algorithm for differentiating cloud from snow sheets using Landsat 8 OLI imagery / Tingting Wu in Advances in space research, vol 64 n°1 (1 July 2019)  

Public [article]  inAdvances in space research > vol 64 n°1 (1 July 2019) . - pp 79 - 87 Titre : A novel algorithm for differentiating cloud from snow sheets using Landsat 8 OLI imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Tingting Wu, Auteur ; Ling Han, Auteur ; Qing Liu, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 79 - 87 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse fractale [Termes IGN] Chine [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] détection des nuages [Termes IGN] image Landsat-8 [Termes IGN] image Landsat-OLI [Termes IGN] neige [Termes IGN] réflectance [Termes IGN] seuillage d'image [Termes IGN] signature spectrale Résumé : (auteur) The separation of clouds from snow is fundamentally very challenging because of their similar spectral signature. A new algorithm was proposed to detect clouds from snow in Landsat 8 imagery. Taking the Hetian District region, where there is frequent cloud and snow cover, in northwestern China as one of the typical case areas. The typical case is presented in detail to illustrate the approach produces and results. A band math method for cloud and snow discrimination index (CSDI) was firstly conducted in this paper, fractal digital number-frequency (DN-N) algorithm and hotspot analyses were applied to determine the threshold of the CSDI and eliminate false anomalies. The results showed that an overall accuracy exceeding 95% in areas with very bright land surfaces, which indicate that this algorithm is effective for detecting clouds in specific situations where the ground objects have some reflectance characteristics similar to cloud. Numéro de notice : A2019-398 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.asr.2019.03.014 Date de publication en ligne : 18/03/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.asr.2019.03.014 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93512 [article]

Assessment of textural differentiations in forest resources in Romania using fractal analysis / Ion Andronache in Forests, vol 8 n° 3 (March 2017)  

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Multifractal analysis for multivariate data with application to remote sensing / Sébastien Combrexelle (2016)  

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Simulation fractale d'urbanisation : MUP-city, un modèle multi-échelle pour localiser de nouvelles implantations résidentielles / Cécile Tannier in Revue internationale de géomatique, vol 20 n° 3 (septembre - novembre 2010)  

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Réseaux de talwegs en secteurs érodés : de la détection spatiale à l'analyse fractale / N. Thommeret in Revue internationale de géomatique, vol 20 n° 2 (juin - aout 2010)  

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Caractérisation fractale du relief du Lodévois après extraction de tendances topographiques générales / Pascal Martin in Revue internationale de géomatique, vol 17 n° 3-4 (septembre 2007 – février 2008)  

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Wavelet for urban spatial feature discrimination: comparisons with fractal, spatial autocorrelation, and spatial co-occurrence approaches / Nina S.N. Lam in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 70 n° 7 (July 2004)  

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A sea surface fractal model for ocean remote sensing / F. Berizzi in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 25 n° 7 (April 2004)  

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Analysis of multi-dimensional space-filling curves / M.F. Mokbel in Geoinformatica, vol 7 n° 3 (September - November 2003)  

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Non-linear variability in geophysics / D. Schertzer (1991)

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SIG - GIS CartAO 91, Actes de la 2ème Conférence et exposition européennes sur la Cartographie Assistée par Ordinateur et les Systèmes d'informations géographiques / Jean-Paul Cheylan (1991)

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