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Télédétection aérospatiale Télédétection par satellite Télédétection satellitaire Télédétection spatiale Appareils enregistreurs >> Agriculture de précision Capteurs (technologie) Photogrammétrie aérienne Photographie aérienne >>Terme(s) spécifique(s) : Télédétection en sciences de la Terre Cartographie radar Traitement d'images -- Techniques numériques Images de télédétection Radar à antenne synthétique Radar en sciences de la Terre Reconnaissance aérienne Satellites artificiels en télédétection Satellites de télédétection des ressources terrestres SPOT (satellites de télédétection) Surveillance électronique Télédétection hyperfréquence Télémesure spatiale Thermographie Equiv. LCSH : Remote sensing Domaine(s) : 500; 600 |
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Change detection of land use and land cover, using landsat-8 and sentinel-2A images / Mohammed Abdulmohsen Alhedyan (2021)
Titre : Change detection of land use and land cover, using landsat-8 and sentinel-2A images Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Mohammed Abdulmohsen Alhedyan, Auteur Editeur : Leicester [Royaume-Uni] : University of Leicester Année de publication : 2021 Importance : 228 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thesis submitted for the degree of PhD at the University of LeicesterLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse vectorielle
[Termes IGN] Arabie Saoudite
[Termes IGN] Corine (base de données)
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] Royaume-Uni
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (auteur) The main theme of this research is the development of a new hybrid method for change detection of land use and land cover (LULC). LULC change detection is one of most widely used applications of remote sensing. This study used data from two different optical sensors, Landsat-8 images and Sentinel-2A images. Given the newly developed capabilities of these remote sensing satellites, it was necessary to devise appropriate techniques to realise the benefits that they offer. Therefore, three effective change detection methods have been tested, comprehensively analysed, and used to inform the design and development of a new hybrid method of change detection. The studied change detection methods were change vector analysis (CVA), multi-index integrated change analysis (MIICA), and the comprehensive change detection method (CCDM). Case studies were conducted in two regions, Bristol (United Kingdom) and Hail (Saudi Arabia), to provide sufficient variety of inputs to enable the response of more LULC varieties to be recorded. Finally, the Coordination of Information on the Environment (Corine) land cover scheme was used to identify land cover types and LULC changes. In the study area of Bristol, the new hybrid change detection method achieved an overall accuracy of 90% and 0.81 kappa, while the results for the study area of Hail were 74% overall accuracy and 0.40 kappa. The change detection results obtained by the new hybrid method constitute a significant improvement over the implementation of the existing CVA, MIICA and CCDM methods at the two study areas while using Landsat-8 and Sentinel-2A images. Note de contenu : 1- Introduction
2- Literature review
3- Classification system, study areas, data sources and data preparation process
4- Evaluation of existing change detection
5- The hybrid change detection method
6- Discussion
7- ConclusionNuméro de notice : 28466 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD thesis : Leicester : Geography, Geology, and Environment : 2021 DOI : 10.25392/leicester.data.16988440.v1 En ligne : https://doi.org/10.25392/leicester.data.16988440.v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99094
Titre : Climate-smart forestry in mountain regions Type de document : Monographie Auteurs : Roberto Tognetti, Éditeur scientifique ; Melanie Smith, Éditeur scientifique ; Pietro Panzacchi, Éditeur scientifique Editeur : Springer Nature Année de publication : 2021 Collection : Managing Forest Ecosystem num. 40 Importance : 587 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-030-80767-2 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] croissance des arbres
[Termes IGN] Europe (géographie politique)
[Termes IGN] filière bois - forêt
[Termes IGN] foresterie
[Termes IGN] forêt alpestre
[Termes IGN] gestion forestière durable
[Termes IGN] inventaire forestier étranger (données)
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] service écosystémique
[Termes IGN] surveillance forestière
[Termes IGN] sylviculture
[Termes IGN] télédétection
[Vedettes matières IGN] Végétation et changement climatiqueRésumé : (éditeur) This open access book offers a cross-sectoral reference for both managers and scientists interested in climate-smart forestry, focusing on mountain regions. It provides a comprehensive analysis on forest issues, facilitating the implementation of climate objectives. This book includes structured summaries of each chapter. Funded by the EU’s Horizon 2020 programme, CLIMO has brought together scientists and experts in continental and regional focus assessments through a cross-sectoral approach, facilitating the implementation of climate objectives. CLIMO has provided scientific analysis on issues including criteria and indicators, growth dynamics, management prescriptions, long-term perspectives, monitoring technologies, economic impacts, and governance tools. Note de contenu : 1- An introduction to climate-smart forestry in mountain regions
2- Defining climate-smart forestry
3- Assessment of indicators for climate smart management in mountain forests
4- National forest inventory data to evaluate climate-smart forestry
5- Effcacy of trans-geographic observational network design for revelation of growth pattern in mountain forests across Europe
6- Changes of tree and stand growth: Review and implications
7- Modelling future growth of mountain forests under changing environments
8- Climate smart-sylviculture in mountain regions
9- Smart harvest operations and timber processing for improved forest management
10- Continuous monitoring of tree responses to climate change for smart forestry: A cybernetic web of trees
11- Remote sensing technologies for assessing climate-smart criteria in mountain forests
12- Economic and social perspective of climate-smart forestry: Incentives for behavioral change to climate-smart practices in the long term
13- Assessing the economic impacts of climate change on mountain forests: A literature review
14- Review of policy instruments for climate-smart mountain forestry
15- The role of forests in climate change mitigation: The EU context
16- Smartforests Canada: A network of monitoring plots for forest management under environmental change
17- Climate smart-forestry in BrazilNuméro de notice : 28498 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.1007/978-3-030-80767-2 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-030-80767-2 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99299 Détection d’ouvertures par segmentation sémantique de nuages de points 3D : apport de l’apprentissage profond / Camille Lhenry (2021)
Titre : Détection d’ouvertures par segmentation sémantique de nuages de points 3D : apport de l’apprentissage profond Type de document : Mémoire Auteurs : Camille Lhenry, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2021 Importance : 106 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] base de données dérivée
[Termes IGN] classification par Perceptron multicouche
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] fenêtre (bâtiment)
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] image thermique
[Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] réseau neuronal de graphes
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de pointsIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) Grâce au développement rapide des techniques d’acquisition 3D, les nuages de points sont de plus en plus utilisés dans divers domaines. Ils sont notamment la donnée de départ pour le développement de BIM (Building Information Modeling) de bâtiments existants, processus permettant le travail collaboratif des différents corps de métier. Néanmoins, le traitement de cette donnée est une étape majoritairement manuelle, longue et chronophage. Ce projet de fin d’études s’inscrit donc dans une problématique d’automatisation des traitements menant du nuage de points au BIM et se concentre sur la segmentation automatique des ouvertures des bâtiments. Cette problématique a été abordée par de multiples auteurs avec des méthodes algorithmiques ou d’apprentissage machine, qui nécessitent une certaine implication de l’utilisateur. Profitant de l’expansion du domaine de l’apprentissage profond, le réseau de neurones PointNet++ (Qi, Yi, Su & Guibas 2017) a été utilisé pour répondre à l’objectif de l’étude. Malgré les difficultés inhérentes à la nature des éléments à segmenter (transparence des matériaux, variabilité des styles architecturaux), la qualité de segmentation des ouvertures est prometteuse, notamment en couplant l’information thermique au nuage de points. Le défi majeur mis en évidence par l’étude est le manque de bases de données d’apprentissage, indispensables à l’utilisation de réseaux de neurones. Face à cet obstacle, une solution semi-automatique nécessitant la labellisation manuelle d’une portion limitée du bâtiment est présentée. Note de contenu : Introduction
1- Etat de l'art
2- Développement de la méthode
3- Résultats et discussions
Conclusions et perspectivesNuméro de notice : 28682 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : Laboratoire ICUBE En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4492/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99976 Development and analysis of land-use/land-cover spatio-temporal metrics in urban environments: Exploring urban growth patterns and linkages to socio-economic factors / Marta Sapena Moll (2021)
Titre : Development and analysis of land-use/land-cover spatio-temporal metrics in urban environments: Exploring urban growth patterns and linkages to socio-economic factors Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Marta Sapena Moll, Auteur ; Luis Angel Ruiz Fernandez, Directeur de thèse Editeur : Valencia : Universitat politécnica de Valencia Année de publication : 2021 Importance : 268 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
PhD in Geomatics Engineering, Universidad politécnica de ValenciaLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse discriminante
[Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] croissance urbaine
[Termes IGN] données socio-économiques
[Termes IGN] implémentation (informatique)
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] modélisation spatiale
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] population urbaine
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] Rhénanie du Nord-Wesphalie (Allemagne)
[Termes IGN] utilisation du sol
[Termes IGN] ville durableRésumé : (auteur) This thesis addresses the development and analysis of new tools and methods for monitoring and characterizing urban growth using geo-data and land-use/land-cover (LULC) databases, as well as exploring their relationships with socio-economic factors, providing new evidences regarding the use of LULC data for urban characterization at different levels by means of spatial and statistical methods. First, the most common spatio-temporal metrics were compiled and implemented within a software tool, IndiFrag. Then, we present a methodology based on spatio-temporal metrics and propose a new index that quantifies the inequality of growth between population and built-up areas to analyze and compare urban growth patterns at different levels. This allowed for a differentiation of growing patterns, besides, the analysis at various levels contributed to a better understanding of such patterns. Second, we quantified the two-way relationship between the urban structure in cities and their socio-economic status by means of spatial metrics issued from a local climate zone map for 31 cities in North Rhine-Westphalia, Germany. Based on these data, we quantified their relationship with socio-economic indicators by means of multiple linear regression models, explaining a significant part of their variability. The proposed method is transferable to other datasets, levels, and regions. Third, we assessed the use of spatio-temporal metrics derived from LULC maps to identify urban growth spatial patterns. We applied LULC change models to simulate different long-term scenarios of urban growth following various spatial patterns on diverse baseline urban forms. Then, we computed spatio-temporal metrics for the simulated scenarios, selected the most explanatory by applying a discriminant analysis and classified the growth patterns using clustering methods. Finally, we identified empirical relationships between socio-economic indicators and their change over time with the spatial structure of the built and natural elements in up to 600 urban areas from 32 countries. We employed random forest regression models and the spatio-temporal metrics were able to explain substantially the variability of socio-economic variables. This confirms that spatial patterns and their change are linked to socio-economic indicators. This work contributes to a better understanding of urban growth patterns and improves knowledge about the relationships between urban spatial structure and socio-economic factors, providing new methods for monitoring and assessing urban sustainability by means of LULC databases, which could be used by researchers, urban planners and decision-makers to ensure the sustainable future of urban environments. Note de contenu : 1- Introduction
2- Hypotheses and objectives
3- Spatio-temporal analysis of LULC and population in urban areas
4- Relationships between spatial patterns of urban structure and quality of life
5- Spatio-temporal metrics for urban growth spatial pattern categorization
6- Linking spatio-temporal metrics of built-up areas to socio-economic indicators on a semi-global scale
7- ConclusionsNuméro de notice : 28308 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD Thesis : Geomatics Engineering : Valencia, Spain : 2021 Organisme de stage : German Aerospace Center DOI : 10.4995/Thesis/10251/158626 En ligne : https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/158626 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98112 Elevation models for reproducible evaluation of terrain representation / Patrick Kennelly in Cartography and Geographic Information Science, vol 48 n° 1 (January 2021)
[article]
Titre : Elevation models for reproducible evaluation of terrain representation Type de document : Article/Communication Auteurs : Patrick Kennelly, Auteur ; Tom Patterson, Auteur ; Bernhard Jenny, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 63 - 77 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] altitude
[Termes IGN] données multiéchelles
[Termes IGN] figuré du terrain
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] réalité de terrain
[Termes IGN] relief
[Termes IGN] représentation du relief
[Termes IGN] reproductibilité
[Termes IGN] visualisation de donnéesRésumé : (auteur) This paper proposes elevation models to promote, evaluate, and compare various terrain representation techniques. Our goal is to increase the reproducibility of terrain rendering algorithms and techniques across different scales and landscapes. We introduce elevation models of varying terrain types, available to the user at no cost, with minimal common data imperfections such as missing data values, resampling artifacts, and seams. Three multiscale elevation models are available, each consisting of a set of elevation grids, centered on the same geographic location, with increasing cell sizes and spatial extents. We also propose a collection of single-scale elevation models of archetypal landforms including folded ridges, a braided riverbed, active and stabilized sand dunes, and a volcanic caldera. An inventory of 78 publications with a total of 155 renderings illustrating terrain visualization techniques guided the selection of landform types in the elevation models. The benefits of using the proposed elevation models include straightforward comparison of terrain representation methods across different publications and better documentation of the source data, which increases the reproducibility of terrain representations. Numéro de notice : A2021-715 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2020.1830856 Date de publication en ligne : 04/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2020.1830856 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96459
in Cartography and Geographic Information Science > vol 48 n° 1 (January 2021) . - pp 63 - 77[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 032-2021011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Estimation et cartographie d’attributs forestiers haute résolution : Le potentiel des approches multisource / Cédric Vega (2021)PermalinkPermalinkÉvaluation de l'évapotranspiration des zones irriguées en piémont du Haut Atlas, Maroc / Jamal Elfarkh (2021)PermalinkEvaluation of Sentinel-1 & 2 time series for the identification and characterization of ecological continuities, from wooded to crop-dominated landscapes / Audrey Mercier (2021)PermalinkEvaluation du stock de carbone aérien dans la végétation à partir de multiples observations satellites micro-ondes / Martin Cubaud (2021)PermalinkExamining the effectiveness of Sentinel-1 and 2 imagery for commercial forest species mapping / Mthembeni Mngadi in Geocarto international, vol 36 n° 1 ([01/01/2021])PermalinkPermalinkGeomorphic analysis of Xiadian buried fault zone in Eastern Beijing plain based on SPOT image and unmanned aerial vehicle (UAV) data / Yanping Wang in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 12 n° 1 (2021)PermalinkGeovisualization of artificial land use in European cities in 2006, with urban scaling laws / Axel Pecheric (2021)PermalinkHow do people perceive the disclosure risk of maps? Examining the perceived disclosure risk of maps and its implications for geoprivacy protection / Junghwan Kim in Cartography and Geographic Information Science, vol 48 n° 1 (January 2021)Permalink