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Termes IGN > environnement > écologie
écologie
Commentaire :
Bionomie, Influence du milieu. Science de l'environnement. >> Aspect de l'environnement, Biologie des populations, Catastrophe écologique, Écologie animale, Écologie végétale, Écosystème, Environnement, Habitat (écologie). >>Terme(s) spécifique(s) : Adaptation (biologie), Socialisme et écologie, Macroécologie, Autoécologie, Bioclimatologie, Biome, Éco-industrie, Écologie agricole, Écologie appliquée, Écologie chimique, Écologie moléculaire, Écologie spatiale, Écophysiologie, Géoécologie, Hétérogénéité écologique, Intégrité écologique, Paléoécologie, Radioécologie, Restauration écologique, Succession écologique. Equiv. LCSH : Ecology. Domaine(s) : 570. Voir aussi |
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Flowering acceleration in native Brazilian tree species for genetic conservation and breeding / Gleidson Guilherme Caldas Mende in Annals of forest research, Vol 63 n° 1 (January - June 2020)
[article]
Titre : Flowering acceleration in native Brazilian tree species for genetic conservation and breeding Type de document : Article/Communication Auteurs : Gleidson Guilherme Caldas Mende, Auteur ; Gleison Augusto dos Santos, Auteur ; Marcos Deon Vilela de Resende, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 39 - 52 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse de variance
[Termes IGN] arbre (flore)
[Termes IGN] Brésil
[Termes IGN] croissance des arbres
[Termes IGN] essence indigène
[Termes IGN] génétique forestière
[Termes IGN] verger à graines
[Vedettes matières IGN] BotaniqueRésumé : (auteur) Grafting and growth retardants are commonly used in breeding programs to stimulate flower production. However, little is known about their effects on Brazilian tree species. The aim of this study was to investigate the vegetative and reproductive development of grafted tree seedlings treated with paclobutrazol (PBZ) and grown under greenhouse or outdoor conditions. Potted seedlings of Jacaranda mimosifolia, Handroanthus heptaphyllus, Swietenia macrophylla, Schinus terebinthifolius, Cariniana legalis, and Hymenaea courbaril were evaluated. Shoot number, length, and circumference as well as flower and fruit numbers were determined at 50 and 90 days after PBZ application. Data were subjected to analysis of variance, and means were compared by Tukey’s test (P ≤ 0.05). Growing conditions influenced the vegetative parameters of seedlings, especially after 90 days. J. mimosifolia and S. terebinthifolius responded positively to flowering induction, and their fruit and flower numbers differed between growing environments. Potted grafts of the six native tree species were successfully grown. Grafting and PBZ application induced early flowering in J. mimosifolia and S. terebinthifolius. Numéro de notice : A2020-515 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.15287/afr.2019.1751 Date de publication en ligne : 16/03/2020 En ligne : https://doi.org/10.15287/afr.2019.1751 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95674
in Annals of forest research > Vol 63 n° 1 (January - June 2020) . - pp 39 - 52[article]Fusion of 3D point clouds and hyperspectral data for the extraction of geometric and radiometric features of trees / Eduardo Alejandro Tusa Jumbo (2020)
Titre : Fusion of 3D point clouds and hyperspectral data for the extraction of geometric and radiometric features of trees Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Eduardo Alejandro Tusa Jumbo, Auteur ; Jocelyn Chanussot, Directeur de thèse ; Jean-Matthieu Monnet, Encadrant ; Mauro Dalla Mura, Encadrant ; Jean-Baptiste Barré, Encadrant Editeur : Grenoble : Université de Grenoble Année de publication : 2020 Importance : 153 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de docteur de l'Université Grenoble Alpes, Signal image parole TelecomsLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] Alpes (France)
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] espèce végétale
[Termes IGN] extraction de la végétation
[Termes IGN] forêt alpestre
[Termes IGN] fusion de données multisource
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] inventaire forestier local
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] télédétection par lidar
[Termes IGN] télédétection spatialeIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Mountain forests provide environmental ecosystem services (EES) to communities: supplying of recreational landscapes, protection against natural hazards, supporting biodiversity conservation, among others. The preservation of these EES through space and time requires a good characterization of the resources. Especially in mountains, stands are very heterogeneous and timber harvesting is economically possible thanks to trees of higher value. This is why we want to be able to map each tree and estimate its characteristics, including quality, which is related to its shape and growth conditions. Field inventories are not able to provide a wall to wall cover of detailed tree-level information on a large scale. On the other hand, remote sensing tools seem to be a promising technology because of the time efficient and the affordable costs for studying forest areas. LiDAR data provide detailed information from the vertical distribution and location of the trees, but it is limited for mapping species. Hyperspectral data are associated to absorption features in the canopy reflectance spectrum, but is not effective for characterizing tree geometry. Hyperspectral and LiDAR systems provide independent and complementary data that are relevant for the assessment of biophysical and biochemical attributes of forest areas. This PhD thesis deals with the fusion of LiDAR and hyperspectral data to characterize individual forest trees. The leading idea is to improve methods to derive forest information at tree-level by extracting geometric and radiometric features. The contributions of this research work relies on: i) an updated review of data fusion methods of LiDAR and hyperspectral data for forest monitoring, ii) an improved 3D segmentation algorithm for delineating individual tree crowns based on Adaptive Mean Shift (AMS3D) and an ellipsoid crown shape model, iii) a criterion for feature selection based on random forests score, 5-fold cross validation and a cumulative error function for forest tree species classification. The two main methods used to derive forest information at tree level are tested with remote sensing data acquired in the French Alps. Note de contenu : 1 Introduction
1.1 Forest
1.2 Principles of remote sensing
1.3 Motivation
1.4 Objectives
1.5 Thesis structure
2. Data Fusion 15
2.1 Principles of fusion
2.2 Low-level
2.3 Medium-level
2.4 High-level
2.5 Applications
3. Material 32
3.1 Field data
3.2 Study areas
3.3 ALS and hyperspectral data
4 ITC Delineation
4.1 Introduction
4.2 MS segmentation
4.3 AMS3D based on crown shape model
4.4 Experimental analysis
4.5 Conclusion
5. Tree Species Classification
5.1 Introduction
5.2 Study area
5.3 Methodology
5.4 Results and discussion
5.5 Conclusions
6. Conclusion and work perspectives
6.1 How data processing methods are applied in each level of data fusion for forest monitoring?
6.2 How a crown shape model can improve the segmentation of individual tree crowns?
6.3 Which feature combination contribute to characterize the forest tree species composition?Numéro de notice : 26582 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Signal image parole Telecoms : Grenoble : 2020 Organisme de stage : Grenoble Images Parole Signal Automatique GIPSA-lab nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 30/07/2021 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03212453/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98403 Inversion de données PolSAR en bande P pour l'estimation de la biomasse forestière / Colette Gelas (2020)
Titre : Inversion de données PolSAR en bande P pour l'estimation de la biomasse forestière Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Colette Gelas, Auteur ; Laurent Polidori, Directeur de thèse ; Ludovic Villard, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2020 Importance : 154 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Toulouse, spécialité Surface et interfaces continentales, HydrologieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] acquisition d'images
[Termes IGN] Afrique (géographie politique)
[Termes IGN] bande P
[Termes IGN] biomasse forestière
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] données polarimétriques
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] image AIRSAR
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] indicateur de biodiversité
[Termes IGN] radar à antenne synthétique
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] variation saisonnièreIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) La thèse s'inscrit dans le cadre des travaux préparatoires à la mission spatiale BIOMASS du programme Earth Explorer de l'ESA (Agence Spatiale Européenne), qui prévoit d'exploiter pour la première fois depuis l'espace un SAR en bande P (435 MHz), dans le but de cartographier la biomasse et la hauteur des forêts à l'échelle globale pour la période 2023-2028. L'utilisation de la bande P permet d'obtenir une sensibilité du signal inédite avec la biomasse, en lien avec ses capacités de pénétration même à travers des forêts tropicales denses. La mission BIOMASS se base sur l'utilisation conjointe de trois méthodes d'imagerie qui sont la Polarimétrie (PolSAR), l'Interférométrie (PolInSAR) et la Tomographie (TomoSAR). Ses objectifs sont de produire tous les 7 mois des cartes de biomasse et hauteur des forêts à la résolution de 4 ha, ainsi que des cartes des perturbations sévères à 0.5 ha. La thèse s'est organisée autour du développement d'une chaîne de calcul articulée en plusieurs modules permettant d'extraire des valeurs de biomasse à partir de données PolSAR en bande P dans la perspective de cartographier la biomasse forestière de manière robuste et automatique. Les deux modules principaux consistent à estimer un indicateur polarimétrique lié à la biomasse forestière puis à l'inverser en biomasse en appliquant une méthode bayésienne construite sur des grandeurs a priori issues d'un modèle électromagnétique prédictif (MIPERS-4D). Une étude a été consacrée à la comparaison de différents indicateurs PolSAR permettant l'inversion de la biomasse forestière sur les différents sites expérimentaux étudiés. Cette thèse aborde la possibilité de minimiser les effets de la topographie avec une utilisation conjointe des modèles numériques d'élévation (DEM) qui donnent une approximation des pentes sous forêts et des données PolSAR à partir desquelles il est possible d'extraire des informations sur les coefficients des matrices de covariances et sur les pentes azimutales sous forêt. Dans l'objectif d'améliorer les relations entre les coefficients de rétrodiffusion et la biomasse, la minimisation des effets de speckle a également été étudiée dans le cadre des scénarios d'acquisitions BIOMASS, supposant des adaptations des techniques de filtrage existantes pour des séries temporelles de données SLC polarimétriques. Ces travaux sur le développement d'un filtre multi-temporel et multi-canal adapté aux séries temporelles PolSAR ont été valorisés dans l'article "Multi-temporal speckle filtering of polarimetric P-band SAR data over dense tropical forests in French Guiana : application to the BIOMASS mission" (publié dans la revue Remote Sensing), dans lequel un nouvel indicateur permettant de quantifier les performances du filtrage a également été proposé, en lien avec la capacité inédite de ces données pour caractériser les pentes azimutales du terrain. Ces différents travaux ont permis de mettre au point une méthode d'inversion adaptable aux contraintes de généralisation spatiale et temporelle pour les futures acquisitions BIOMASS à l'échelle globale. La méthode développée repose sur la combinaison d'un indicateur issu des données PolSAR qui optimise la relation à la biomasse ainsi que d'une méthode bayésienne minimisant les effets de dispersion à partir de fonctions de vraisemblance issues du modèle MIPERS-4D. Les conditions d'observations peuvent ainsi être prises en compte au travers de la paramétrisation du modèle, et l'application de cette méthode aux données des campagnes aéroportées étudiées dans cette thèse a montré son intérêt pour éviter la propagation directe des effets temporels ou de structure en biomasse. La combinaison de ces différentes études a permis d'améliorer la méthode d'inversion tout au long de la thèse, en ouvrant également des perspectives de développement pour la consolider avec en particulier la généralisation aux indicateurs PolInSAR et TomoSAR, en vue d'une exploitation la plus complète des futures données BIOMASS. Note de contenu : Introduction
1. Objectifs scientifiques et défis techniques de la mission BIOMASS
1.1 Contexte et objectifs scientifiques de la mission BIOMASS
1.2 Choix technologiques pour répondre aux objectifs de la mission BIOMASS
1.3 Les indicateurs pertinents pour cartographier la biomasse
1.4 Scénarios d’acquisitions et produits de la mission BIOMASS
1.5 Références
2. Présentation des données adaptées aux objectifs de la thèse
2.1 Contexte de réalisation des campagnes aéroportées spécifiques à BIOMASS
2.2 La campagne TropiSAR
2.3 La campagne AfriSAR
2.4 Les expérimentations TropiScat[1&2] et AfriScat
2.5 Références
3. Adaptation du Filtre Multi-canal et Multi-Temporel (MCMT) aux séquences temporelles de données SLC polarimétriques type BIOMASS
3.1 Etat de l’art
3.2 Filtre multi-temporel et multi-canal (MTMC)
3.3 Résultats
3.4 Discussion
3.5 Conclusion
3.6 Références
4. Algorithme d’inversion des données PolSAR bande P en biomasse des forêts
4.1 Modélisation de la relation intensité et biomasse
4.2 Inversion en biomasse
4.3 Procédure d’inversion
4.4 Résultats
4.5 Discussion et analyse
4.6 Références
5. Perspectives et discussions
5.1 Applications liées au filtrage
5.2 Perspectives d’améliorations de l’inversion en biomasse
5.3 Références
ConclusionNuméro de notice : 26556 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Surface et interfaces continentales, Hydrologie : Toulouse 3 Paul Sabatier : 2020 Organisme de stage : Centre d'Etudes Spatiales de la BIOsphère CESBIO nature-HAL : Thèse Date de publication en ligne : 05/07/2021 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03278312/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98045
Titre : Knowledge graphs and big data processing Type de document : Monographie Auteurs : Valentina Janev, Éditeur scientifique ; Damien Graux, Éditeur scientifique ; Hajira Jabeen, Éditeur scientifique ; Emanuel Sallinger, Éditeur scientifique Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2020 Importance : 307 p. Format : 17 x 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-030-53199-7 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] écosystème
[Termes IGN] énergie
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] ingénierie des connaissances
[Termes IGN] intelligence artificielle
[Termes IGN] réseau sémantique
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] système à base de connaissancesRésumé : (éditeur) This open access book is part of the LAMBDA Project (Learning, Applying, Multiplying Big Data Analytics), funded by the European Union, GA No. 809965. Data Analytics involves applying algorithmic processes to derive insights. Nowadays it is used in many industries to allow organizations and companies to make better decisions as well as to verify or disprove existing theories or models. The term data analytics is often used interchangeably with intelligence, statistics, reasoning, data mining, knowledge discovery, and others. The goal of this book is to introduce some of the definitions, methods, tools, frameworks, and solutions for big data processing, starting from the process of information extraction and knowledge representation, via knowledge processing and analytics to visualization, sense-making, and practical applications. Each chapter in this book addresses some pertinent aspect of the data processing chain, with a specific focus on understanding Enterprise Knowledge Graphs, Semantic Big Data Architectures, and Smart Data Analytics solutions. This book is addressed to graduate students from technical disciplines, to professional audiences following continuous education short courses, and to researchers from diverse areas following self-study courses. Basic skills in computer science, mathematics, and statistics are required. Note de contenu : 1- Ecosystem of big data
2- Knowledge graphs: The layered perspective
3- Big data outlook, tools, and architectures
4- Creation of knowledge graphs
5- Federated query processing
6- Reasoning in knowledge graphs: An embeddings spotlight
7- Scalable knowledge graph processing using SANSA
8- Context-based entity matching for big data
9- Survey on big data applications
10- Case study from the energy domain
11-Numéro de notice : 25928 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Monographie DOI : 10.1007/978-3-030-53199-7 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-030-53199-7 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96189 Low-frequency desert noise intelligent suppression in seismic data based on multiscale geometric analysis convolutional neural network / Yuxing Zhao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 1 (January 2020)
[article]
Titre : Low-frequency desert noise intelligent suppression in seismic data based on multiscale geometric analysis convolutional neural network Type de document : Article/Communication Auteurs : Yuxing Zhao, Auteur ; Yue Li, Auteur ; Baojun Yang, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 650 - 665 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal
[Termes IGN] algorithme de filtrage
[Termes IGN] analyse multiéchelle
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] désert
[Termes IGN] enregistrement de données
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] filtre passe-bande
[Termes IGN] interruption du signal
[Termes IGN] lutte contre le bruit
[Termes IGN] rapport signal sur bruit
[Termes IGN] reconstruction du signal
[Termes IGN] séismeRésumé : (auteur) Existing denoising algorithms often need to meet some premise assumptions and applicable conditions, such as the signal-to-noise ratio (SNR) cannot be too low, and the noise needs to obey a specific distribution (such as Gaussian distribution) and to satisfy some properties (such as stationarity). For the desert noise that shares the same frequency band with the effective signal and has complex characteristics (nonlinear, nonstationary, and non-Gaussian), it is difficult to find a universally applicable method. In response to this problem, a multiscale geometric analysis (MGA) convolutional neural network (CNN) is proposed in this article. One of the most important features of the CNN is that it can extract data-rich intrinsic information from the training set without relying on a priori assumption. By introducing the CNN into the MGA, a new kind of denoising method can be created, which can achieve good results even under a low SNR. This article takes the nonsubsampled contourlet transform as an example to create a denoising network named NC-CNN for high-efficiency and intelligent denoising of desert seismic data. The processing results of synthetic seismic records and field seismic records prove that NC-CNN can effectively suppress the low-frequency noise (random noise and surface wave), and the effective signal almost has no energy loss. In addition, the reconstruction ability of the missing signals is also an advantage of this method. Numéro de notice : A2020-076 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2938836 Date de publication en ligne : 24/09/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2938836 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94608
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 1 (January 2020) . - pp 650 - 665[article]Modelling forest dynamics to assess and improve forest management at a regional scale: an analysis of forest changes in Wallonia (southern Belgium) / Jérôme Perin (2020)PermalinkNew quantitative indices from 3D modeling by photogrammetry to monitor coral reef environments / Isabel Urbina-Barreto (2020)PermalinkOn the joint exploitation of optical and SAR satellite imagery for grassland monitoring / Anatol Garioud (2020)PermalinkPermalinkRapport d'activité 2019 de l'Institut National de l'Information Géographique et Forestière IGN / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2020)PermalinkPermalinkSeeing the trees in the world’s forests: An extension of the forest transition concept / Jean-Daniel Bontemps (2020)PermalinkLa situation des forêts du monde 2020 : Forêts, biodiversité et activité humaine / Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l'agriculture (Rome, Italie) (2020)PermalinkPermalinkA spatially explicit database of wind disturbances in European forests over the period 2000–2018 / Giovanni Forzieri in Earth System Science Data, vol 12 n° 1 (January 2020)PermalinkSurface soil moiture retrieval over irrigated wheat crops in semi-arid areas using Sentinel-1 data / Nadia Ouaadi (2020)PermalinkPermalinkA systematic evaluation of influence of image selection process on remote sensing-based burn severity indices in North American boreal forest and tundra ecosystems / Dong Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 159 (January 2020)PermalinkPermalinkPermalinkUso de QGIS en la teledetección, Vol. 4. QGIS y sus aplicaciones en agua y en gestion del riego / Nicolas Baghdadi (2020)PermalinkWater stress detection over irrigated wheat crops in semi-arid areas using the diurnal differences of Sentinel-1 backscatter / Nadia Ouaadi (2020)PermalinkImpact of deadwood decomposition on soil organic carbon sequestration in Estonian and Polish forests / Ewa Blonska in Annals of Forest Science, Vol 76 n° 4 (December 2019)PermalinkPhosphorus availability in relation to soil properties and forest productivity in Pinus sylvestris L. plantations / Teresa Bueis in Annals of Forest Science, Vol 76 n° 4 (December 2019)PermalinkSpatiotemporal variation in the relationship between boreal forest productivity proxies and climate data / Clémentine Ols in Dendrochronologia, vol 58 (December 2019)Permalink