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Estimation cohérente de l'indice de surface foliaire en utilisant des données terrestres et aéroportées / Ronghai Hu (2018)
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Titre : Estimation cohérente de l'indice de surface foliaire en utilisant des données terrestres et aéroportées Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ronghai Hu, Auteur Editeur : Strasbourg : Université de Strasbourg Année de publication : 2018 Importance : 191 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour l'obtention du grade de Docteur de l'Université de Strasbourg, Spécialité : TélédétectionLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] agrégation de données
[Termes IGN] arbre urbain
[Termes IGN] balayage laser
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] indice foliaire
[Termes IGN] Leaf Area Index
[Termes IGN] longueur de trajet
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] télédétection
[Termes IGN] télémétrie laser aéroporté
[Termes IGN] télémétrie laser terrestreIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L’indice de surface foliaire (Leaf Area Index, LAI), défini comme la moitié de la surface foliaire par unité de surface de sol, est un paramètre clé du cycle écologique de la Terre, et sa précision d'acquisition a toujours la nécessité et la possibilité d'amélioration. La technologie du scanner laser actif offre une possibilité d'obtention cohérente du LAI à plusieurs échelles, car le scanner laser terrestre et le scanner laser aéroporté fonctionnent sur le même mécanisme physique. Cependant, les informations tridimensionnelles du scanner laser ne sont pas complètement explorées dans les méthodes actuelles et les théories traditionnelles ont besoin d'adaptation. Dans cette thèse, le modèle de distribution de longueur de trajet est introduit pour corriger l'effet d’agrégation, et il est appliqué aux données du scanner laser terrestre et du scanner laser aéroporté. La méthode d'obtention de la distribution de longueur de trajet de différentes plates-formes est étudiée et le modèle de récupération cohérent est établi. Cette méthode permet d’améliorer la mesure du LAI des arbres individuels dans les zones urbaines et la cartographie LAI dans les forêts naturelles, et ses résultats sont cohérents à différentes échelles. Le modèle devrait faciliter la détermination cohérente de l'indice de surface foliaire des forêts à l'aide de données au sol et aéroportées. Note de contenu : 1- Introduction
2- Review of indirect methods for Leaf Area Index Measurement
3- Modelling Leaf Area Index based on path length distribution
4- Estimating leaf area of an individual tree in urban areas using Terrestrial Laser Scanner and path length distribution model
5- Quantifying clumping effect and estimating Leaf Area Index using Airborne Laser Scanner and path length distribution model
6- Summary and perspectiveNuméro de notice : 25711 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Télédétection : Strasbourg : 2018 Organisme de stage : Laboratoire Icube nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2018STRAD021 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94866 Estimation of surface roughness over bare agricultural soil from Sentinel-1 data / Mohammad Choker (2018)
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Titre : Estimation of surface roughness over bare agricultural soil from Sentinel-1 data Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Mohammad Choker, Auteur ; Nicolas Baghdadi, Directeur de thèse ; Mehrez Zribi, Directeur de thèse Editeur : Paris, Nancy, ... : AgroParisTech (2007 -) Année de publication : 2018 Importance : 214 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Institut des Sciences et Industries du Vivant et de l'Environnement, AgroParisTech, GéomatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] écho radar
[Termes IGN] état de surface du sol
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] image Cosmo-Skymed
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] image TerraSAR-X
[Termes IGN] modèle de rétrodiffusion
[Termes IGN] polarisation
[Termes IGN] rugosité du sol
[Termes IGN] surface cultivée
[Termes IGN] télédétection en hyperfréquenceIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Spatial remote sensing is of paramount importance for mapping and monitoring environmental problems. Its interest lies in the ability of space satellite sensors in providing permanent information of the planet, at local, regional and global scales. Also, it provides spatial and repetitive territories visions and ecosystem views. Radar remote sensing has shown great potential in recent years for the characterization of soil surface conditions. The state of the soil surface, in particular moisture and roughness, has a fundamental influence on the distribution of rainfall between infiltration, surface retention and runoff. In addition, it plays an essential role in surface hydrological processes and those associated with erosion and evapotranspiration processes. Characterization and consideration of these surface conditions have been recently considered as an important issue for physically based modeling of hydrological processes or for surface-atmosphere coupling. In this context and for several years, several scientific studies have shown the potential of active microwave data for estimation of the soil moisture and the surface roughness.New SAR (Synthetic Aperture Radar) systems have opened new perspectives for earth observation through improved spatial resolution (metric on TerraSAR-X and COSMO-SkyMed) and temporal resolution (TerraSAR-X, COSMO-SkyMed, Sentinel-1) . The recent availability of new Sentinel-1 C-band radar sensors (free and open access) makes it essential to evaluate the potential of Sentinel-1 data for the characterization of soil surface conditions and in particular surface roughness.The work revolves around three parts. The first part consist of evaluation of the most used radar backscattering models (IEM, Oh, Dubois, and AIEM) using a wide dataset of SAR data and experimental soil measurements. This evaluation gives the ability to find the most robust backscattering model that simulates the radar signal with good agreement in order to use later in the inversion procedure of the radar signal for estimating the soil roughness. The second research axe of this thesis consists of proposing an empirical radar backscattering model for HH, HV and VV polarizations. This new model will be developed using a large real dataset. This new model also will be used in the inversion procedure of the radar signal for estimating the soil roughness. The last axe of this thesis consists of producing a method to invert the radar signal using neural networks. The objective is to evaluate the potential of Sentinel-1 data for estimating surface roughness. These neural networks will be trained using wide synthetic dataset produced from the radar backscattering models chosen (IEM calibrated by Baghdadi and the new proposed model) and validated using two datasets: one synthetic dataset and one real (Sentinel 1 images and in-situ measurements). The real datasets are collected from Tunisia (Kairouan) and France (Versailles). Note de contenu : 1- Introduction
2- Generalities
3- Evaluation of radar backscattering models
4- A new empirical model for radar scattering from bare soil surfaces
5- Estimation of soil roughness using neural networks from sentinel-1 SAR data
6- General conclusion and perspectivesNuméro de notice : 25595 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géomatique : Paris : 2018 Organisme de stage : TETIS (Montpellier) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02293194/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95218 Exploring image fusion of ALOS/PALSAR data and LANDSAT data to differentiate forest area / Saygin Abdikan in Geocarto international, vol 33 n° 1 (January 2018)
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[article]
Titre : Exploring image fusion of ALOS/PALSAR data and LANDSAT data to differentiate forest area Type de document : Article/Communication Auteurs : Saygin Abdikan, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 21 - 37 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] transformation en ondelettesRésumé : (Auteur) Remote sensing data utilize valuable information via various satellite sensors that have different specifications. Image fusion allows the user to combine different spatial and spectral resolutions to improve the information for purposes such as forest monitoring and land cover mapping. In this study, I assessed the contribution of dual-polarized Advanced Land Observing Satellite/Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar data to multispectral Landsat imagery. The research investigated the separability of forested areas using different image fusion techniques. Quality analysis of the fused images was conducted using qualitative and quantitative analyses. I applied the support vector machine image classification method for land cover mapping. Among all methods examined, the à trous wavelet transform method best differentiated the forested area with an overall accuracy (OA) of 94.316%, while Landsat had an OA of 92.626%. The findings of this study indicated that optical-SAR-fused images improve land cover classification, which results in higher quality forest inventory data and mapping. Numéro de notice : A2018-030 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2016.1222635 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2016.1222635 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89199
in Geocarto international > vol 33 n° 1 (January 2018) . - pp 21 - 37[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2018011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Exploring the impact of seasonality on urban land-cover mapping using multi-season sentinel-1A and GF-1 WFV images in a subtropical monsoon-climate region / Tao Zhou in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 1 (January 2018)
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[article]
Titre : Exploring the impact of seasonality on urban land-cover mapping using multi-season sentinel-1A and GF-1 WFV images in a subtropical monsoon-climate region Type de document : Article/Communication Auteurs : Tao Zhou, Auteur ; Meifang Zhao, Auteur ; Chuanliang Sun, Auteur ; Jianjun Pan, Auteur Année de publication : 2018 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] image GF-1
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] Kiangsou (Chine)
[Termes IGN] surface imperméable
[Termes IGN] variation saisonnière
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (Auteur) The objective of this research was to investigate the impact of seasonality on urban land-cover mapping and to explore better classification accuracy by using multi-season Sentinel-1A and GF-1 wide field view (WFV) images, and the combinations of both types of images in subtropical monsoon-climate regions in Southeast China. We obtained multi-season Sentinel-1A and GF-1 WFV images, as well as the combinations of both data, by using a support vector machine (SVM) and a random forest (RF) classifier. The backscatter intensity, texture, and interference-coherence images were extracted from Sentinel-1A images, and different combinations of these Sentinel-1A-derived images were used to evaluate their ability to map urban land cover. The results showed that the performance of winter images was better than that of any other season, while the summer images performed the worst. Higher classification accuracy was achieved by using multi-season images, and satisfactory classification results were obtained when using Sentinel-1A images from only three seasons. The best classification result was achieved using a combination of all Sentinel-1A data from all four seasons and GF-1 WFV data from winter, with an overall accuracy of up to 96.02% and a kappa coefficient reaching 0.9502. The performance of textures was slightly better than that of the backscatter-intensity images. Although the coherence data performed the worst, it was still able to distinguish urban impervious surfaces well. In addition, the overall classification accuracy of RF was better than that of SVM. Numéro de notice : A2018-040 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi7010003 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi7010003 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89262
in ISPRS International journal of geo-information > vol 7 n° 1 (January 2018)[article]
Titre : Les fondamentaux de la géographie Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Annette Ciattoni, Éditeur scientifique ; Yvette Veyret, Éditeur scientifique Mention d'édition : 4ème édition Editeur : Paris : Armand Colin Année de publication : 2018 Collection : Cursus Importance : 351 p. Format : 15 x 21 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-200-62122-3 Note générale : Bibliographie et webographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géographie générale
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] carte interactive
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] carte topographique
[Termes IGN] démographie
[Termes IGN] développement durable
[Termes IGN] espace rural
[Termes IGN] mondialisation économique
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] tourisme
[Termes IGN] transportIndex. décimale : 45.00 Géographie générale Résumé : (Editeur) La nouvelle édition de cet ouvrage didactique, largement revue et augmentée, présente les thèmes fondamentaux de la géographie d’aujourd’hui. Chaque chapitre est organisé de manière claire et pédagogique : objectifs de connaissance, cours structuré assorti de nombreux encadrés et définitions, éléments essentiels à retenir, notions clés à maîtriser, étude de cas mobilisant des documents variés.
L’ensemble est complété par la méthodologie des grands outils (carte, SIG, Internet) nécessaires à tout apprenti géographe.
Un manuel indispensable pour acquérir les bases théoriques et méthodologiques de la discipline ou actualiser ses connaissances.Note de contenu : 1. Epistémologie de la géographie / Laura Péaud
2. L’analyse spatiale / Thérèse Saint Julien
3. Population et peuplement / Guy Baudelle, Olivier David
4. Migrations et frontières / Sarah Mekdjian
5. La mondialisation / Laurent Carroué
6. Territoire, Etats, nations, aménagement, région et régionalisation / Guy Di Méo
7. Villes et métropolisation / Annette Ciattoni
8. Environnement, ressources et risques / Richard Laganier
9. Le développement durable / Yvette Veyret
10. Les mobilités transport, flux / Francis Beaucire
11. Tourisme / Rémy Knafou
12. Les activités économiques : agriculture / Jean-Paul Charvet
13. systèmes productifs / François Bost
14. Les outils de la géographie / Eloise LibourelNuméro de notice : 22989 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92243 Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 22989-01 45.00 Livre Centre de documentation Géographie - Géosciences Disponible PermalinkPermalinkUn inventaire forestier multisource pour la gestion des territoires / Dinesh Babu Irulappa-Pillai-Vijayakumar (2018)
PermalinkPermalinkMéthodes d'inventaire multisource : améliorer la précision des estimations de l'IFN et atteindre l'échelle des territoires [diaporama] / Cédric Vega (2018)
PermalinkMultiobjective subpixel land-cover mapping / Ailong Ma in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 1 (January 2018)
PermalinkSatellite remote sensing of the variability of the continental hydrology cycle in the lower Mekong basin over the last two decades / Binh Pham-Duc (2018)
PermalinkSuperpixel partitioning of very high resolution satellite images for large-scale classification perspectives with deep convolutional neural networks / Tristan Postadjian (2018)
PermalinkSynergie des données Sentinel optiques et radar pour l’observation et l’analyse de la végétation du littoral du Pays de Brest / Antoine Billey (2018)
PermalinkPermalinkLes usages des systèmes d’informations géographiques en matière de gestion de mobilité en milieu urbain : la mise en accessibilité aux personnes à mobilité réduite des arrêts de bus en Seine-Seine-Denis / Thi-Lieu Gremont-Dong (2018)
PermalinkUtilisation de QGIS en télédétection, ch. 6. Cartographie de la végétation à partir d'images radar Sentinel-1 / Pierre-Louis Frison (2018)
PermalinkEstimation and mapping of above-ground biomass of mangrove forests and their replacement land uses in the Philippines using Sentinel imagery / Jose Alan A. Castillo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 134 (December 2017)
PermalinkVol 44 n° 6 - November 2017 - Special content sections: Crowdsourced mapping - continued (Bulletin de Cartography and Geographic Information Science)
PermalinkAn empirical evaluation of three elevation change symbolization methods along routes in bicycle maps / Annina Brügger in Cartography and Geographic Information Science, Vol 44 n° 5 (September 2017)
PermalinkBinSq : visualizing geographic dot density patterns with gridded maps / Alvin Chua in Cartography and Geographic Information Science, Vol 44 n° 5 (September 2017)
PermalinkLa combinaison de l'image satellitaire avec les données citoyennes pour la mesure de l'ïlot de chaleur urbain : Premiers résultats sur la métropole de Lyon / Florent Renard in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 22 n° 5 (septembre - octobre 2017)
PermalinkCrowdsourcing a cyclist perspective on suggested recreational paths in real-world networks / Kevin Baker in Cartography and Geographic Information Science, Vol 44 n° 5 (September 2017)
PermalinkEvaluation de variables limnologiques grâce à des images Landsat / Danielle Teixeira Alves Da Silva in Géomatique expert, n° 118 (septembre - octobre 2017)
PermalinkA mangrove forest map of China in 2015: Analysis of time series Landsat 7/8 and Sentinel-1A imagery in Google Earth Engine cloud computing platform / Bangqian Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 131 (September 2017)
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