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Electrical resistivity, remote sensing and geographic information system approach for mapping groundwater potential zones in coastal aquifers of Gurpur watershed / H.S. Virupaksha in Geocarto international, vol 36 n° 8 ([01/05/2021])
[article]
Titre : Electrical resistivity, remote sensing and geographic information system approach for mapping groundwater potential zones in coastal aquifers of Gurpur watershed Type de document : Article/Communication Auteurs : H.S. Virupaksha, Auteur ; K.N. Lokesh, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 888 - 902 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] aquifère
[Termes IGN] bassin hydrographique
[Termes IGN] carte des pentes
[Termes IGN] carte hydrogéologique
[Termes IGN] eau souterraine
[Termes IGN] géomorphologie locale
[Termes IGN] Karnataka (Inde)
[Termes IGN] lithologie
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] potentiel hydrogène
[Termes IGN] précipitation
[Termes IGN] résistivité
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (auteur) Electrical resistivity method and RS & GIS techniques are very much useful in identification of potential aquifer zones for exploitation, management and recharge of groundwater. Vertical Electrical Soundings are conducted at 35 locations in Gurpur watershed using Schlumberger array. The thematic layers like porosity, transmissivity and hydraulic conductivity are prepared using electrical resistivity data. Total of 13 thematic layers are used for vector integration and identification of Groundwater Potential Zones (GWPZ). The numerical weights and ranks are assigned to the themes based on their relationship with groundwater. The findings shows that the depth to bedrock varies from 9.1 to 44.4 m and most of the mid land and low land region shows moderate to high depths of about 25–44 m. The GWPZ are classified into five classes namely, Very Good (≈21.02 km2), Good (≈231.35 km2), Moderate (≈420.76 km2), Poor (≈185.05 km2) and Very Poor (≈19.56 km2). The Good and Moderate categories cover ≈75% of total area. Numéro de notice : A2021-483 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1624986 Date de publication en ligne : 11/06/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1624986 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97442
in Geocarto international > vol 36 n° 8 [01/05/2021] . - pp 888 - 902[article]Génération automatique de courbes de niveaux dans les zones de plateaux karstiques / Guillaume Touya in Cartes & Géomatique, n° 243-244 (mars - juin 2021)
[article]
Titre : Génération automatique de courbes de niveaux dans les zones de plateaux karstiques Type de document : Article/Communication Auteurs : Guillaume Touya , Auteur ; Hugo Boulze , Auteur ; Anouk Schleich, Auteur ; Hervé Quinquenel , Auteur Année de publication : 2021 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ICC 2019, 29th International Cartographic Conference ICA, Mapping everything for everyone 15/07/2019 20/07/2019 Tokyo Japon Open Access Proceedings of the ICA Article en page(s) : pp 193 - 206 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] isohypse
[Termes IGN] Jura, massif du
[Termes IGN] karst
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] plateau
[Termes IGN] QGIS
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) Les courbes de niveau sont l'un des éléments clés des cartes topographiques, car elles facilitent la compréhension du terrain. Mais elles ne sont plus dessinées par des cartographes, elles sont la plupart du temps automatiquement dérivées de modèles numériques de terrain (MNT). Malgré de réels progrès dans cette dérivation automatisée, certains paysages spécifiques restent mal représentés avec de telles techniques, et c'est le cas des plateaux karstiques contenant un grand nombre de dolines (petites dépressions du relief). Cet article propose une méthode automatisée pour obtenir de meilleures courbes de niveau dans ces plateaux, notamment autour des dolines. Le processus détecte d'abord les plateaux karstiques comportant de nombreuses dolines, ainsi que les dolines individuellement. Ensuite, le MNT est lissé afin de mieux refléter le relief du plateau et de ses environs. Dans une troisième étape, les courbes de niveau autour des dolines sont améliorées pour dessiner des éléments ronds lisibles qui reflètent mieux le terrain réel. Le processus a été mis en oeuvre dans un plugin QGIS et testé sur une petite zone avec un plateau karstique dans le Jura, en France, et les cartographes de l'IGN, ont évalué les résultats comme une grande amélioration par rapport au processus automatisé générique pour dériver des courbes de niveau. Numéro de notice : A2021-314 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97691
in Cartes & Géomatique > n° 243-244 (mars - juin 2021) . - pp 193 - 206[article]Voir aussiRéservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 021-2021011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Integrating a forward feature selection algorithm, random forest, and cellular automata to extrapolate urban growth in the Tehran-Karaj region of Iran / Hossein Shafizadeh-Moghadam in Computers, Environment and Urban Systems, vol 87 (May 2021)
[article]
Titre : Integrating a forward feature selection algorithm, random forest, and cellular automata to extrapolate urban growth in the Tehran-Karaj region of Iran Type de document : Article/Communication Auteurs : Hossein Shafizadeh-Moghadam, Auteur ; Masoud Minaei, Auteur ; Robert Gilmore Pontius Jr, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 101595 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] automate cellulaire
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] croissance urbaine
[Termes IGN] extrapolation
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] Téhéran
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (auteur) This paper couples a Forward Feature Selection algorithm with Random Forest (FFS-RF) to create a transition index map, which then guides the spatial allocation for the extrapolation of urban growth using a Cellular Automata model. We used Landsat imagery to generate land cover maps at the years 1998, 2008, and 2018 for the Tehran-Karaj Region (TKR) in Iran. The FFS-RF considered the independent variables of slope, altitude, and distances from urban, crop, greenery, barren, and roads. The FFS-RF revealed temporal non-stationary of drivers from 1998–2008 to 2008–2018. The FFS-RF detected that altitude and distance from greenery were the most important drivers of urban growth during 1998–2008, then distances from crop and barren were the most important drivers during 2008–2018. We used the Total Operating Characteristic to evaluate the transition index maps. Validation during 2008–2018 showed that FFS-RF produced a transition index map that had predictive power no better than an allocation of urban growth near existing urban. Simulation to 2060 extrapolated that Tehran, Karaj, and their adjacent cities will interconnect spatially to form a gigantic city-region. Numéro de notice : A2021-274 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1016/j.compenvurbsys.2021.101595 Date de publication en ligne : 16/02/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2021.101595 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97357
in Computers, Environment and Urban Systems > vol 87 (May 2021) . - n° 101595[article]Inversion of solar-induced chlorophyll fluorescence using polarization measurements of vegetation / Haiyan Yao in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 5 (May 2021)
[article]
Titre : Inversion of solar-induced chlorophyll fluorescence using polarization measurements of vegetation Type de document : Article/Communication Auteurs : Haiyan Yao, Auteur ; Ziying Li, Auteur ; Yang Han, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 331-338 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] chlorophylle
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] données polarimétriques
[Termes IGN] fluorescence
[Termes IGN] polarisationRésumé : (Auteur) In vegetation remote sensing, the apparent radiation of the vegetation canopy is often combined with three components derived from different parts of vegetation that have different production mechanisms and optical properties: volume scattering Lvol, polarized light Lpol, and chlorophyll fluorescence ChlF. The chlorophyll fluorescence plays a very important role in vegetation remote sensing, and the polarization information in vegetation remote sensing has become an effective way to characterize the physical characteristics of vegetation. This study analyzes the difference between these three types of radiation flux and utilizes polarization radiation to separate them from the apparent radiation of the vegetation canopy. Specifically, solar-induced chlorophyll fluorescence is extracted from vegetation canopy radiation data using standard Fraunhofer-line discrimination. The results show that polarization measurements can quantitatively separate Lvol, Lpol, and ChlF and extract the solar-induced chlorophyll fluorescence. This study improves our understanding of the light-scattering properties of vegetation canopies and provides insights for developing building models and research algorithms. Numéro de notice : A2021-365 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.87.5.331 Date de publication en ligne : 01/05/2021 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.87.5.331 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97694
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 87 n° 5 (May 2021) . - pp 331-338[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105-2021051 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Quality assessment of heterogeneous training data sets for classification of urban area with Landsat imagery / Neema Nicodemus Lyimo in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 5 (May 2021)
[article]
Titre : Quality assessment of heterogeneous training data sets for classification of urban area with Landsat imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Neema Nicodemus Lyimo, Auteur ; Fang Luo, Auteur ; Qimin Cheng, Auteur ; Hao Peng, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 339-348 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] distance euclidienne
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] données ouvertes
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] incertitude des données
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] système à base de connaissances
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (Auteur) Quality assessment of training samples collected from heterogeneous sources has received little attention in the existing literature. Inspired by Euclidean spectral distance metrics, this article derives three quality measures for modeling uncertainty in spectral information of open-source heterogeneous training samples for classification with Landsat imagery. We prepared eight test case data sets from volunteered geographic information and open government data sources to assess the proposed measures. The data sets have significant variations in quality, quantity, and data type. A correlation analysis verifies that the proposed measures can successfully rank the quality of heterogeneous training data sets prior to the image classification task. In this era of big data, pre-classification quality assessment measures empower research scientists to select suitable data sets for classification tasks from available open data sources. Research findings prove the versatility of the Euclidean spectral distance function to develop quality metrics for assessing open-source training data sets with varying characteristics for urban area classification. Numéro de notice : A2021-366 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.87.5.339 Date de publication en ligne : 01/05/2021 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.87.5.339 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97695
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 87 n° 5 (May 2021) . - pp 339-348[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105-2021051 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Decision-level and feature-level integration of remote sensing and geospatial big data for urban land use mapping / Jiadi Yin in Remote sensing, vol 13 n° 8 (April-2 2021)PermalinkAn analysis of the spatial and temporal distribution of large‐scale data production events in OpenStreetMap / A. Yair Grinberger in Transactions in GIS, Vol 25 n° 2 (April 2021)PermalinkA data fusion-based framework to integrate multi-source VGI in an authoritative land use database / Lanfa Liu in International Journal of Digital Earth, vol 14 n° 4 (April 2021)PermalinkDetecting ground deformation in the built environment using sparse satellite InSAR data with a convolutional neural network / Nantheera Anantrasirichai in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 4 (April 2021)PermalinkGIS-based multi-criteria analysis of the suitability of western Siberian forest-steppe lands / V.K. Kalichkin in Annals of GIS, vol 27 n° 2 (April 2021)PermalinkA skyline-based approach for mobile augmented reality / Mehdi Ayadi in The Visual Computer, vol 37 n° 4 (April 2021)PermalinkStop-and-move sequence expressions over semantic trajectories / Yenier Torres Izquierdo in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 4 (April 2021)PermalinkThe influence of urban form on the spatiotemporal variations in land surface temperature in an arid coastal city / Irshad Mir Parvez in Geocarto international, vol 36 n° 6 ([01/04/2021])PermalinkA user-driven process for INSPIRE-compliant land use database: example from Wallonia, Belgium / Benjamin Beaumont in Annals of GIS, vol 27 n° 2 (April 2021)PermalinkComplémentarité des images optiques Sentinel-2 avec les images radar Sentinel-1 et ALOS-PALSAR-2 pour la cartographie de la couverture végétale : application à une aire protégée et ses environs au Nord-Ouest du Maroc via trois algorithmes d’apprentissage automatique / Siham Acharki in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 223 (mars - décembre 2021)Permalink