Détail de l'auteur
Auteur H. Draux |
Documents disponibles écrits par cet auteur (2)
![](./images/expand_all.gif)
![](./images/collapse_all.gif)
![Tris disponibles](./images/orderby_az.gif)
Estimation mondiale du facteur R de l'équation universelle des pertes en terre (EUPT) / H. Draux (2008)
Titre : Estimation mondiale du facteur R de l'équation universelle des pertes en terre (EUPT) Type de document : Mémoire Auteurs : H. Draux, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2008 Importance : 60 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de travail de fin d'études, cycle des ingénieurs diplômés de l'ENSG 3ème année (IT3)Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] érosion
[Termes IGN] système d'information géographiqueIndex. décimale : MX Mémoires divers Résumé : (Auteur) Soil loss is a global issue, as it affects agriculture by removing the top soil containing important nutrients. Estimating soil loss through the five factors influencing soil erosion (rainfall erosivity, topography, soil erodibility, cropping management, and erosion control practice) is a way to plan the spatial expansion of cropped area. Mapping rainfall erosivity can identify where rainfall erosion could be minimal, and so where less erosion control would be needed. It is however complex to map erosivity globally, because of the lack of a standard, global equation to estimate it. Many equations have been derived to calculate a number of erosivity indices, but no studies have been carried out to unify them all. In this thesis, it was hypothesized that equations derived in the same climatic conditions could be comparable, so that these equations could be applied to other areas with the same climatic characteristics. The methodology followed in this thesis was to identify these equations developed in different parts of the world. The 40 equations were then placed in a dataset to display them on a world map. Five case studies were chosen where different equations had been applied to the same climate. In each case study, the predicted annual erosivity values were compared to see if there was any consensus or conflicts between the equations used. The case studies showed that there was generally little agreement between equations used within the same climate classification, leading to the conclusion that it is not possible to extrapolate the equations to determine erosivity indices. Nevertheless, some important characteristics that should be present in an erosivity equation were highlighted. Research still needs to be done to find a global erosivity index and ways to extrapolate this spatially, with the aim of planning more sustainable crop production in the future. Note de contenu : chapter 1: introduction
1.1 Purpose of this research
1.2 Soil erosion risk
chapter 2: needs analysis
2.1 Erosivity
a. Definition
b. Desirable characteristics of erosivity indices
2.2 Indices of erosivity
a. Erosivity indices
b. Examples of erosivity indices
c. Choice of erosivity index
2.3 Current state-of-art of R values
a. Individual estimates of R
b. Global estimates
2.4 Hypothesis
chapter 3: methodology
3.1 Current knowledge of estimates of R (based on annual EI30)
3.2 Current knowledge of estimates of R (based on other equations)
3.3 Attempt to extrapolate existing estimates of R to other areas
a. Approach
b. Setting up the GIS tool
chapter 4: results
4.1 Existing estimates of R (based on annual E\3o)
4.2 Existing estimates of R (based on methods other than EI30)
4.3 Extrapolating existing estimates of R to other places
a. Case study 1: Climate class Af
b. Case study 2: Climate class Aw
c. Case study 3: Climate class Cfb
d. Case study 4: Climate class Csb
e. Case study 5: Climate class Dfb
chapter 5: discussion
5.1 Analysis of the results
a. Case study 1: Climate class Af
b. Case study 2: Climate Aw
c. Case study 3: Climate Cfb
d. Case study 4: Climate Csb
e. Case study 5: Climate Dfb
5.2 Summary
chapter 6: conclusion and recommendations
6. 1 Conclusion
6. 2 Seeking global estimates of R
6. 3 Improvement of researchNuméro de notice : 13731 Affiliation des auteurs : IGN (1940-2011) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : Colworth Laboratory, Unilever Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=50125 Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 13731-01 MX Livre Centre de documentation En réserve Mezzanine Disponible
Titre : Classification of biodiversity in Doi Inthanon national parc Type de document : Mémoire Auteurs : H. Draux, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2007 Importance : 37 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Report of multi-field projet, cycle des ingénieurs diplômés de l'ENSG 2ème année (IT2) Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] biodiversité
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] correction d'image
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] image SPOT 5
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] Normalized Difference Water Index
[Termes IGN] parc naturel national
[Termes IGN] ThaïlandeIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Ce document est le résultat d'un stage de trois mois effectué de Juin à Août 2007 au sein de la GISDTA à Bangkok (Thaïlande), dans le cadre de la seconde année du cycle d'Ingénieur de l'ENSG. Son objectif était de mieux comprendre la biodiversité existante dans le parc national "Doi Inthanon", en réalisant une classification de la zone à partir d'images satellites issues des capteurs des satellites de SPOT-5 et Landsat 5, ainsi que d'écrire un modèle capable de décrire les composantes des différentes classes. Note de contenu : Introduction
1. Inventory of the data
1. Satellite images
2. Data collected into the field
3. Thai forests
3.1. Characteristics
3.2. Distribution
2. Data processing
1. SPOT-5
2. LANDSAT 5
2.1. Geo-referencing
2.2. Model maker
3. Classifications
3.1. Manual classification
3.1.a. Segmentation
3.1.b. Choices
3.2. Automatic classification
3.2.a. Result
3.2.b. Comparison between the visual classification and the model
3. Interpretations
1. Indexes
1.1. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)
1.2. Temperature
1.3. Water Index
1.4. Model
2. Biodiversity
3. Propositions to improve the model
ConclusionNuméro de notice : 19125 Affiliation des auteurs : IGN (1940-2011) Thématique : BIODIVERSITE/IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Geo-Informatics and Space Technology Development Agency (Thailande) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=51064 Réservation
Réserver ce documentExemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 19125-01 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible 19125-02 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible