Descripteur
Termes IGN > imagerie > image spatiale > image satellite > image ALOS > image ALOS-AVNIR2
image ALOS-AVNIR2 |
Documents disponibles dans cette catégorie (8)
Ajouter le résultat dans votre panier Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Shoreline changes along Northern Ibaraki Coast after the great East Japan earthquake of 2011 / Quang Nguyen Hao in Remote sensing, vol 13 n° 7 (April-1 2021)
[article]
Titre : Shoreline changes along Northern Ibaraki Coast after the great East Japan earthquake of 2011 Type de document : Article/Communication Auteurs : Quang Nguyen Hao, Auteur ; Satoshi Takewaka, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 1399 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] image ALOS-AVNIR2
[Termes IGN] image proche infrarouge
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Terra-ASTER
[Termes IGN] Japon
[Termes IGN] Normalized Difference Water Index
[Termes IGN] séisme
[Termes IGN] surveillance du littoral
[Termes IGN] trait de côteRésumé : (auteur) In this study, we analyze the influence of the Great East Japan Earthquake, which occurred on 11 March 2011, on the shoreline of the northern Ibaraki Coast. After the earthquake, the area experienced subsidence of approximately 0.4 m. Shoreline changes at eight sandy beaches along the coast are estimated using various satellite images, including the ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer), ALOS AVNIR-2 (Advanced Land Observing Satellite, Advanced Visible and Near-infrared Radiometer type 2), and Sentinel-2 (a multispectral sensor). Before the earthquake (for the period March 2001–January 2011), even though fluctuations in the shoreline position were observed, shorelines were quite stable, with the averaged change rates in the range of ±1.5 m/year. The shoreline suddenly retreated due to the earthquake by 20–40 m. Generally, the amount of retreat shows a strong correlation with the amount of land subsidence caused by the earthquake, and a moderate correlation with tsunami run-up height. The ground started to uplift gradually after the sudden subsidence, and shoreline positions advanced accordingly. The recovery speed of the beaches varied from +2.6 m/year to +6.6 m/year, depending on the beach conditions. Numéro de notice : A2021-351 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs13071399 Date de publication en ligne : 05/04/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs13071399 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97601
in Remote sensing > vol 13 n° 7 (April-1 2021) . - n° 1399[article]Multi-sensor prediction of Eucalyptus stand volume: A support vector approach / Guilherme Silverio Aquino de Souza in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 156 (October 2019)
[article]
Titre : Multi-sensor prediction of Eucalyptus stand volume: A support vector approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Guilherme Silverio Aquino de Souza, Auteur ; Vicente Paulo Soares, Auteur ; Helio Garcia Leite, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 135 - 146 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] bande L
[Termes IGN] Brésil
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] Eucalyptus (genre)
[Termes IGN] image ALOS-AVNIR2
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] régression multiple
[Termes IGN] taux d'échantillonnage
[Termes IGN] volume en boisRésumé : (Auteur) Stem volume is a key attribute of Eucalyptus forest plantations upon which decision-making is based at diverse levels of planning. Quantifying volume through remote sensing can support a proper management of forests. Because of limitations on spaceborne optical and synthetic aperture radar sensors, this study integrated both types of datasets assembled using support vector regression (SVR) to retrieve the stand volume of Eucalyptus plantations. We assessed different combinations of sensors and a minimum number of plots to develop an SVR model. Finally, the best SVR performance was compared with other analytical methods already tested and in the literature: multilinear regression, artificial neural networks (ANN), and random forest (RF). Here, we introduce a test for comparative analysis of the performance of different methods. We found that SVR accurately predicted stem volume of Brazilian fast-growing Eucalyptus forest plantations. Gaussian radial basis was the most suitable kernel function. Integrating the optical and L-band backscatter data increased the predictive accuracy compared to a single sensor model. Combining NIR-band data from ALOS AVNIR-2 and backscatter of L-band horizontal emitted and vertical received (HV) electric fields from ALOS PALSAR produced the most accurate SVR model (with an R2 of 0.926 and root mean square error of 11.007 m3/ha). The number of field plots sufficient for model development with non-redundant explanatory variables was 77. Under this condition, SVR performed similarly to ANN and outperformed the multiple linear regression and random forest methods. Numéro de notice : A2019-319 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.08.002 Date de publication en ligne : 20/08/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.08.002 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93357
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 156 (October 2019) . - pp 135 - 146[article]Exemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2019101 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2019103 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2019102 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Tropical forest canopy cover estimation using satellite imagery and airborne lidar reference data / Lauri Korhonen in Silva fennica, vol 49 n° 5 ([01/10/2015])
[article]
Titre : Tropical forest canopy cover estimation using satellite imagery and airborne lidar reference data Type de document : Article/Communication Auteurs : Lauri Korhonen, Auteur ; Daniela Ali-Sisto, Auteur ; Timo Tokola, Auteur Année de publication : 2015 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] canopée
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] image ALOS-AVNIR2
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] inventaire forestier étranger (données)
[Termes IGN] Laos
[Termes IGN] placette d'échantillonnage
[Termes IGN] régression logistique
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (auteur) The fusion of optical satellite imagery, strips of lidar data and field plots is a promising approach for the inventory of tropical forests. Airborne lidars also enable an accurate direct estimation of the forest canopy cover (CC), and thus a sample of lidar strips can be used as reference data for creating CC maps which are based on satellite images. In this study, our objective was to validate CC maps obtained from an ALOS AVNIR-2 satellite image wall-to-wall, against a lidar-based CC map of a tropical forest area located in Laos. The reference CC values which were needed for model training were obtained from a sample of four lidar strips. Zero-and-one inflated beta regression (ZOINBR) models were applied to link the spectral vegetation indices derived from the ALOS image with the lidar-based CC estimates. In addition, we compared ZOINBR and logistic regression models in the forest area estimation by using >20% CC as a forest definition. Using a total of 409 217 30 × 30 m population units as validation, our model showed a strong correlation between lidar-based CC and spectral satellite features (root mean square error = 12.8%, R2 = 0.82). In the forest area estimation, a direct classification using logistic regression provided better accuracy than the estimation of CC values as an intermediate step (kappa = 0.61 vs. 0.53). It is important to obtain sufficient training data from both ends of the CC range. The forest area estimation should be done before the CC estimation, rather than vice versa. Numéro de notice : A2015-673 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article DOI : 10.14214/sf.1405 En ligne : http://www.silvafennica.fi/article/1405 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=78293
in Silva fennica > vol 49 n° 5 [01/10/2015][article]Cartographie du châtaignier en Alsace par imagerie satellite multi-date / Colette Meyer in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 211 - 212 (juillet - décembre 2015)
[article]
Titre : Cartographie du châtaignier en Alsace par imagerie satellite multi-date Type de document : Article/Communication Auteurs : Colette Meyer, Auteur ; Mathilde Caspard, Auteur ; Stephen Clandillon, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 25 - 32 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Alsace (France administrative)
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] Castanea (genre)
[Termes IGN] châtaigneraie
[Termes IGN] extraction de la végétation
[Termes IGN] feuillu
[Termes IGN] image ALOS-AVNIR2
[Termes IGN] image SPOT 5
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] signature spectraleRésumé : (auteur) Parmi toutes les essences qui peuplent la forêt alsacienne, le châtaignier est considéré comme un arbre d'avenir face aux enjeux du réchauffement climatique. Cette essence a fait l'objet d'une étude particulière dans le cadre d'un projet franco-allemand intégré au programme européen Interreg IV A Rhin supérieur. D'une durée de trois ans, cette étude avait pour objectif de développer des stratégies de préservation et de valorisation de ces châtaigneraies. Elle a ainsi porté sur la conservation des paysages forestiers, sur la valorisation du bois et des fruits, ainsi que sur la préservation des châtaigneraies face au chancre qui menace les peuplements.
Dans le cadre de ce programme, le SERTIT a développé une méthode pour produire une cartographie détaillée et à jour des zones de châtaigniers sur toute l'Alsace. La méthodologie pour distinguer les châtaigniers des autres essences forestières a été développée à partir d'un choix ciblé d'images satellites acquises à différentes saisons et des données de terrain de placettes géolocalisant des châtaigneraies. Ainsi des images SPOT5 et ALOS AVNIR-2 multi-temporelles couvrant différentes phases du cycle de développement annuel du châtaignier (au printemps et en été) ont été utilisées. L'étude est basée sur une analyse des caractéristiques spectrales pour les principaux feuillus à partir d'échantillons de terrain pour les différentes images. Ainsi, l'analyse des signatures spectrales a permis d'identifier les images permettant une différenciation des châtaigniers, ce sont celles acquises au début du printemps et en été. Elles correspondent aux caractéristiques particulières propres à cette essence qui sont son développement foliaire tardif par rapport aux autres feuillus et sa floraison abondante. Les résultats de cette cartographie générée sur l'ensemble de la région Alsace ont été validés lors de campagnes de terrain, cette validation qui n'a été que partielle a pourtant montré une bonne précision de détection des peuplements de châtaigniers matures qui est de 85%.Numéro de notice : A2015-902 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.52638/rfpt.2015.538 Date de publication en ligne : 06/12/2015 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2015.538 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79557
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 211 - 212 (juillet - décembre 2015) . - pp 25 - 32[article]Coastal and marine ecological changes and fish cage culture development in Phu Quoc, Vietnam (2001 to 2011) / Diep Thi Hong Nguyen in Geocarto international, vol 29 n° 5 - 6 (August - October 2014)
[article]
Titre : Coastal and marine ecological changes and fish cage culture development in Phu Quoc, Vietnam (2001 to 2011) Type de document : Article/Communication Auteurs : Diep Thi Hong Nguyen, Auteur ; Nitin Kumar Tripathi, Auteur ; Wenresti G. Gallardo, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 486-506 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] eaux côtières
[Termes IGN] herbier marin
[Termes IGN] image ALOS-AVNIR2
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] image Theos
[Termes IGN] milieu marin
[Termes IGN] qualité des eaux
[Termes IGN] Viet NamRésumé : (auteur) This study employed image enhancement for LANDSAT TM and ALOS imagery to monitor the changing status of coastal resources from 2001 to 2011, object-based classification of high-resolution THEOS imagery to extract fish cage culture sites and interpolation methods to determine marine environmental quality in 2011 in the northern part of Phu Quoc Island. There were five classes in the study site: natural forest, Melaleuca forest, agriculture, peat and built-up areas. Agricultural land and Melaleuca forest changing into built-up areas constituted approximately 51.13% of the total area changing. The benthic seagrass habitat increased dramatically from 2001 to the end of 2010. Besides, marine culture has been concerned to cage culture which is one of the sources directly affecting aquatic life and water quality in coastal environment. Cage culture locations were detected using high-resolution imagery as THEOS data for image fusion and Object-based Image Analysis methods. Water quality criteria including nitrogen, phosphorus and chlorophyll-a concentrations were determined by interpolation method, and the spatial distribution of these parameters showed a concentration in the study area in the range from 0.17 to 0.49 mg/L, 0.012 to 0.073 mg/L and 0.26 to 1.046 μg/L, respectively. Numéro de notice : A2014-408 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2013.798358 En ligne : http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10106049.2013.798358 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=73945
in Geocarto international > vol 29 n° 5 - 6 (August - October 2014) . - pp 486-506[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2014031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible An inventory of the above ground biomass in the Mau Forest Ecosystem, Kenya / Mwangi James Kinyanjui in Open journal of forestry, vol 4 n° 10 (July 2014)PermalinkContribution des données ALOS et Landsat dans la cartographie et l'analyse des linéaments dans le Sahel central (Maroc occidental) / Adnane Habib in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 203 (Juillet 2013)PermalinkRelative radiometric correction of multi-temporal ALOS AVNIR-2 data for the estimation of forest attributes / Q. Xu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 68 (March 2012)Permalink