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Cartographie des cultures dans le périmètre du Loukkos (Maroc) : apport de la télédétection radar et optique / Siham Acharki in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 222 (novembre 2020)
[article]
Titre : Cartographie des cultures dans le périmètre du Loukkos (Maroc) : apport de la télédétection radar et optique Type de document : Article/Communication Auteurs : Siham Acharki, Auteur ; Mina Amharref, Auteur ; Pierre-Louis Frison , Auteur ; A. Samed Bernoussi, Auteur Année de publication : 2020 Projets : 3-projet - voir note / Article en page(s) : pp 15 - 28 Note générale : bibliographie
Ce travail est réalisé dans le cadre du projet PPR2/2016/79, OGI-Env, soutenu par le MENFPESRS et le CNRST (Maroc).Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] MarocRésumé : (auteur) Dans cet article, nous analysons la possibilité d’amélioration de la classification des cultures dans un périmètre irrigué du nord du Maroc en se basant sur la combinaison des données multi-temporelles de deux satellites (Sentinel-1 et Sentinel-2) avec l’inclusion de neuf indices. Le périmètre concerné (Loukkos), en plus de sa position stratégique, se caractérise par un climat méditerranéen avec une forte valeur écologique. Il présente une intense activité agricole avec une grande diversité des cultures dont le fonctionnement pourrait être affecté par le changement climatique.Afin de quantifier les besoins en eau, nous avons utilisé les séries d’images satellitaires acquises pour la période du 09/2017 au 08/2018. Les cartes produites pour trois niveaux de classification illustrent notre approche. L’étude a montré que les 10canaux optiques, à 10 et 20 m de résolution spatiale, des données acquises par Sentinel-2 permettent d'obtenir de bonnes performances, avec un indice de kappa > 85\% pour toutes les sous-classe set une précision globale > 86\%. Ces performances sont supérieures à celles obtenues avec des données radar acquises par Sentinel-1, avec des écarts de F-score inférieurs de 9% en moyenne, et pouvant aller jusqu'à 29% (sur le chêne-liège/Niveau SSC). Ni l'ajout d'indices radiométriques optiques, ni la combinaison des données optiques et radar n'apportent d'amélioration significative aux performances obtenues avec les données Sentinel-2. Afin d’exploiter les données obtenues, les travaux à venir se focaliseraient sur l’étude des profils temporels de chaque type de culture. Numéro de notice : A2020-576 Affiliation des auteurs : UPEM-LASTIG+Ext (2016-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2020.481 Date de publication en ligne : 25/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2020.481 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96391
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 222 (novembre 2020) . - pp 15 - 28[article]Bretagne, la végétation cartographiée / Marielle Mayo in Géomètre, n° 2185 (novembre 2020)
[article]
Titre : Bretagne, la végétation cartographiée Type de document : Article/Communication Auteurs : Marielle Mayo, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 46 - 49 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie thématique
[Termes IGN] 1:25.000
[Termes IGN] acquisition d'images
[Termes IGN] aménagement régional
[Termes IGN] ArcGIS
[Termes IGN] BD ortho
[Termes IGN] Bretagne
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] données publiques
[Termes IGN] IGN cité
[Termes IGN] image infrarouge couleur
[Termes IGN] image proche infrarouge
[Termes IGN] modèle orienté objet
[Termes IGN] phytoécologieRésumé : (Auteur) Une cartographie inédite de la végétation de Bretagne sera accessible en totalité en ligne en décembre. Produite par télédétection grâce à une méthode semi-automatisée innovante, elle répond aux nouveaux besoins des acteurs de la biodiversité et de l'aménagement du territoire. Numéro de notice : A2020-707 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96281
in Géomètre > n° 2185 (novembre 2020) . - pp 46 - 49[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 063-2020101 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Combination of Landsat 8 OLI and Sentinel-1 SAR time-series data for mapping paddy fields in parts of West and Central Java provinces, Indonesia / Sanjiwana Arjasakusuma in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 11 (November 2020)
[article]
Titre : Combination of Landsat 8 OLI and Sentinel-1 SAR time-series data for mapping paddy fields in parts of West and Central Java provinces, Indonesia Type de document : Article/Communication Auteurs : Sanjiwana Arjasakusuma, Auteur ; Sandiaga Swahyu Kusuma, Auteur ; Raihan Rafif, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : n° 663 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] classification et arbre de régression
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] image Landsat-OLI
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] Java (île de)
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] Normalized Difference Built-up Index
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] Normalized Difference Water Index
[Termes IGN] polarisation
[Termes IGN] rizière
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (auteur) The rise of Google Earth Engine, a cloud computing platform for spatial data, has unlocked seamless integration for multi-sensor and multi-temporal analysis, which is useful for the identification of land-cover classes based on their temporal characteristics. Our study aims to employ temporal patterns from monthly-median Sentinel-1 (S1) C-band synthetic aperture radar data and cloud-filled monthly spectral indices, i.e., Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI), and Normalized Difference Built-up Index (NDBI), from Landsat 8 (L8) OLI for mapping rice cropland areas in the northern part of Central Java Province, Indonesia. The harmonic function was used to fill the cloud and cloud-masked values in the spectral indices from Landsat 8 data, and smile Random Forests (RF) and Classification And Regression Trees (CART) algorithms were used to map rice cropland areas using a combination of monthly S1 and monthly harmonic L8 spectral indices. An additional terrain variable, Terrain Roughness Index (TRI) from the SRTM dataset, was also included in the analysis. Our results demonstrated that RF models with 50 (RF50) and 80 (RF80) trees yielded better accuracy for mapping the extent of paddy fields, with user accuracies of 85.65% (RF50) and 85.75% (RF80), and producer accuracies of 91.63% (RF80) and 93.48% (RF50) (overall accuracies of 92.10% (RF80) and 92.47% (RF50)), respectively, while CART yielded a user accuracy of only 84.83% and a producer accuracy of 80.86%. The model variable importance in both RF50 and RF80 models showed that vertical transmit and horizontal receive (VH) polarization and harmonic-fitted NDVI were identified as the top five important variables, and the variables representing February, April, June, and December contributed more to the RF model. The detection of VH and NDVI as the top variables which contributed up to 51% of the Random Forest model indicated the importance of the multi-sensor combination for the identification of paddy fields. Numéro de notice : A2020-733 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi9110663 Date de publication en ligne : 04/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi9110663 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96346
in ISPRS International journal of geo-information > vol 9 n° 11 (November 2020) . - n° 663[article]Landslide susceptibility mapping using Naïve Bayes and Bayesian network models in Umyeonsan, Korea / Sunmin Lee in Geocarto international, vol 35 n° 15 ([01/11/2020])
[article]
Titre : Landslide susceptibility mapping using Naïve Bayes and Bayesian network models in Umyeonsan, Korea Type de document : Article/Communication Auteurs : Sunmin Lee, Auteur ; Moung-Jin Lee, Auteur ; Hyung-Sup Jung, Auteur ; Saro Lee, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1665 - 1679 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] carte topographique
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] catastrophe naturelle
[Termes IGN] Corée du sud
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] réseau bayesien
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) In recent years, machine learning techniques have been increasingly applied to the assessment of various natural disasters, including landslides and floods. Machine learning techniques can be used to make predictions based on the relationships among events and their influencing factors. In this study, a machine learning approaches were applied based on landslide location data in a geographic information system environment. Topographic maps were used to determine the topographical factors. Additional soil and forest parameters were examined using information obtained from soil and forest maps. A total of 17 factors affecting landslide occurrence were selected and a spatial database was constructed. Naïve Bayes and Bayesian network models were applied to predict landslides based on selected risk factors. The two models showed accuracies of 78.3 and 79.8%, respectively. The results of this study provide a useful foundation for effective strategies to prevent and manage landslides in urban areas. Numéro de notice : A2020-658 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1585482 Date de publication en ligne : 16/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1585482 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96130
in Geocarto international > vol 35 n° 15 [01/11/2020] . - pp 1665 - 1679[article]Mapping tree species deciduousness of tropical dry forests combining reflectance, spectral unmixing, and texture data from high-resolution imagery / Astrid Helena Huechacona-Ruiz in Forests, vol 11 n°11 (November 2020)
[article]
Titre : Mapping tree species deciduousness of tropical dry forests combining reflectance, spectral unmixing, and texture data from high-resolution imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Astrid Helena Huechacona-Ruiz, Auteur ; Juan Manuel Dupuy, Auteur ; Naomi B. Schwartz, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : n° 1234 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] arbre caducifolié
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] image proche infrarouge
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] réflectance
[Termes IGN] texture d'image
[Termes IGN] YucatanRésumé : (auteur) In tropical dry forests, deciduousness (i.e., leaf shedding during the dry season) is an important adaptation of plants to cope with water limitation, which helps trees adjust to seasonal drought. Deciduousness is also a critical factor determining the timing and duration of carbon fixation rates, and affecting energy, water, and carbon balance. Therefore, quantifying deciduousness is vital to understand important ecosystem processes in tropical dry forests. The aim of this study was to map tree species deciduousness in three types of tropical dry forests along a precipitation gradient in the Yucatan Peninsula using Sentinel-2 imagery. We propose an approach that combines reflectance of visible and near-infrared bands, normalized difference vegetation index (NDVI), spectral unmixing deciduous fraction, and several texture metrics to estimate the spatial distribution of tree species deciduousness. Deciduousness in the study area was highly variable and decreased along the precipitation gradient, while the spatial variation in deciduousness among sites followed an inverse pattern, ranging from 91.5 to 43.3% and from 3.4 to 9.4% respectively from the northwest to the southeast of the peninsula. Most of the variation in deciduousness was predicted jointly by spectral variables and texture metrics, but texture metrics had a higher exclusive contribution. Moreover, including texture metrics as independent variables increased the variance of deciduousness explained by the models from R2 = 0.56 to R2 = 0.60 and the root mean square error (RMSE) was reduced from 16.9% to 16.2%. We present the first spatially continuous deciduousness map of the three most important vegetation types in the Yucatan Peninsula using high-resolution imagery. Numéro de notice : A2020-756 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/f11111234 Date de publication en ligne : 23/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/f11111234 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96468
in Forests > vol 11 n°11 (November 2020) . - n° 1234[article]Object-based classification of mixed forest types in Mongolia / E. Nyamjargal in Geocarto international, vol 35 n° 14 ([15/10/2020])PermalinkTime series potential assessment for biophysical characterization of orchards and crops in a mixed scenario with Sentinel-1A SAR data / Hemant Sahu in Geocarto international, vol 35 n° 14 ([15/10/2020])PermalinkForest clear-cuts as habitat for farmland birds and butterflies / Dafne Ram in Forest ecology and management, vol 473 ([01/10/2020])PermalinkRoad network simplification for location-based services / Abdeltawab M. Hendawi in Geoinformatica, vol 24 n° 4 (October 2020)PermalinkUncertainty of forested wetland maps derived from aerial photography / Stephen P. Prisley in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 10 (October 2020)PermalinkUse of visible and near-infrared reflectance spectroscopy models to determine soil erodibility factor (K) in an ecologically restored watershed / Qinghu Jiang in Remote sensing, vol 12 n° 18 (September-2 2020)PermalinkAncient forest statistics provide centennial perspective over the status and dynamics of forest area in France / Timothée Audinot in Annals of Forest Science, vol 77 n° 3 (September 2020)PermalinkAssessing local trends in indicators of ecosystem services with a time series of forest resource maps / Matti Katila in Silva fennica, vol 54 n° 4 (September 2020)PermalinkCombining optical and radar satellite image time series to map natural vegetation: savannas as an example / Maylis Lopes in Remote sensing in ecology and conservation, vol 6 n° 3 (September 2020)PermalinkComparison of tree-based classification algorithms in mapping burned forest areas / Dilek Kucuk Matci in Geodetski vestnik, vol 64 n° 3 (September - November 2020)Permalink