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Early detection of pine wilt disease using deep learning algorithms and UAV-based multispectral imagery / Run Yu in Forest ecology and management, vol 497 (October-1 2021)  

Public [article]  inForest ecology and management > vol 497 (October-1 2021) . - n° 119493 Titre : Early detection of pine wilt disease using deep learning algorithms and UAV-based multispectral imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Run Yu, Auteur ; Youqing Luo, Auteur ; Quan Zhou, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 119493 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] Chine [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] dépérissement [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] image multibande [Termes IGN] maladie phytosanitaire [Termes IGN] milieu tropical [Termes IGN] peuplement mélangé [Termes IGN] Pinus (genre) [Termes IGN] Pinus massoniana [Termes IGN] réflectance spectrale [Termes IGN] Ulmus (genre) Résumé : (auteur) Pine wilt disease (PWD) is a global devastating threat to forest ecosystems. Therefore, a feasible and effective approach to precisely monitor PWD infection is indispensable, especially at the early stages. However, a precise definition of “early stage” and a rapid and high-efficiency method to detect PWD infection have not been well established. In this study, we systematically divided the PWD infection into green, early, middle, and late stages based on the needle color, the resin secretion, and whether the pine wood nematode (PWN) was carried. Simultaneously, an unmanned aerial vehicle (UAV) equipped with multispectral cameras was used to obtain images. Two target detection algorithms (Faster R-CNN and YOLOv4) and two traditional machine learning algorithms based on feature extraction (random forest and support vector machine) were employed to realize the recognition of infected pine trees. Moreover, we took into consideration of the influence of green broad-leaved trees on the identification of pine trees at the early stage of PWD infection. We obtained the following results: (1) the accuracy of Faster R-CNN (60.98–66.7%) was higher than that of YOLOv4 (57.07–63.55%), but YOLOv4 outperformed in terms of model size, processing speed, training time, and testing time; (2) although the traditional machine learning models had higher accuracy (73.28–79.64%), they were not able to directly identify the object from the images; (3) the accuracy of early detection of PWD infection showed an increase of 3.72–4.29%, from 42.36–44.59% to 46.08–48.88%, when broad-leaved trees were considered. In this study, the combination of UAV-based multispectral images and target detection algorithms allowed us to monitor the occurrence of PWD and obtain the distribution of infected trees at an early stage, which can provide technical support for the prevention and control of PWD. Numéro de notice : A2021-658 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.foreco.2021.119493 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.foreco.2021.119493 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98395 [article]

Apports des méthodes d'apprentissage profond pour la reconnaissance automatique des modes d'occupation des sols et d'objets par télédétection en milieu tropical / Guillaume Rousset (2021)  

Public Titre : Apports des méthodes d'apprentissage profond pour la reconnaissance automatique des modes d'occupation des sols et d'objets par télédétection en milieu tropical Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Guillaume Rousset, Auteur ; Dominique Simpelaere, Directeur de thèse ; M. Mangeas, Directeur de thèse Editeur : Nouméa : Université de Nouvelle-Calédonie Année de publication : 2021 Importance : 180 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse pour obtenir le grade de Docteur délivré par l’Université de Nouvelle-Calédonie, Discipline Informatique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] Arecaceae [Termes IGN] carte d'occupation du sol [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] détection automatique [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] Extreme Gradient Machine [Termes IGN] image à très haute résolution [Termes IGN] image Pléiades [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] image SPOT 6 [Termes IGN] indice de végétation [Termes IGN] milieu tropical [Termes IGN] mode d'occupation du sol [Termes IGN] modèle de transfert radiatif [Termes IGN] Nouvelle-Calédonie [Termes IGN] Para (Brésil) [Termes IGN] utilisation du sol Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Le paysage néo-calédonien change rapidement avec le développement de nouveaux projets miniers, l'intensification de l’urbanisation et les impacts d'événements climatiques extrêmes comme les cyclones. Avec la démocratisation et l’accumulation des données satellite et l'avènement des méthodes d'intelligence artificielle, la mise en place de méthodes automatiques de détection devient un outil incontournable pour documenter et surveiller ces changements à l’échelle du territoire de façon régulière, rapide et objective. Parmi ces méthodes, l'apprentissage profond a montré des résultats performants sur des problématiques complexes, notamment sur le traitement d'images à l'aide de ces réseaux de neurones denses convolutionnels. En tenant compte des contraintes liées au traitement de l'imagerie satellite et des problèmes liés aux algorithmes d'apprentissage, l'objectif de la thèse est multiple : contribuer à l'adaptation des techniques d'apprentissage profond à des problématiques de télédétection sur plusieurs points clés de la chaîne de traitement ; estimer les performances de ces techniques par rapport aux méthodes communément utilisées dans le domaine de la télédétection ; et développer des méthodes automatiques de détection pour délivrer des indices fiables à toute exploitation d'une imagerie satellitaire. Cette thèse s'est concentrée sur trois applications : 1) la détection de la couverture et de l'usage des sols sur des données à très haute résolution ; 2) la détection de la couverture des sols en Nouvelle-Calédonie à une fréquence annuelle sur des données à haute résolution ; 3) et la détection de palmiers dans la région Pará du Brésil à l'aide de données simulées informatiquement. Pour la première application, un jeu de données de référence basé sur les données du satellite SPOT 6 a été créé manuellement et mis à disposition de la communauté scientifique pour comparer les techniques de détection des classes d'occupation des sols en milieu tropical insulaire. Les réseaux de neurones denses affichent de meilleures performances notamment dans le cadre de la détection de l'usage des sols qui nécessite un niveau plus élevé de conceptualisation de l'environnement. Pour la deuxième application, une chaîne de détection automatique de la couverture des sols, basée sur un réseau de neurones dense alimenté par des données Sentinel-2, a été réalisée. Ces couvertures sont comparées aux couvertures obtenues par des méthodes semi-automatiques en province Sud de la Nouvelle-Calédonie. Le modèle offre des performances égales sur quelques zones tests, mais des données terrain supplémentaires sont requises pour conforter la fiabilité sur l'ensemble du territoire néo-calédonien. Enfin, pour la dernière application, l'originalité du travail de recherche a consisté à tester l'apport dans la base d'apprentissage d'images satellites de synthèse. Pour cela des images du palmier ont été construites à partir d'un modèle de transfert radiatif. L'utilisation de ces images de synthèse en complément des images Pléiades a permis d'améliorer significativement la précision globale des modèles. Note de contenu : 1- Introduction 2- Le deep learning 3- Classification des occupations du sol 4- Vers une détection de changement du sol 5- Détection du Babaçu au Brésil 6- Conclusion et perspectives Numéro de notice : 15277 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Nouvelle-Calédonie : 2021 Organisme de stage : Institut de Recherche pour le Développement IRD DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2021NCAL0006 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101100

Automated detection of lineaments express geological linear features of a tropical region using topographic fabric grain algorithm and the SRTM DEM / Samy Ismail Elmahdy in Geocarto international, vol 36 n° 1 ([01/01/2021])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 36 n° 1 [01/01/2021] . - pp 76 - 95 Titre : Automated detection of lineaments express geological linear features of a tropical region using topographic fabric grain algorithm and the SRTM DEM Type de document : Article/Communication Auteurs : Samy Ismail Elmahdy, Auteur ; Mohamed Mostafa Mohamed, Auteur ; Tarig A Ali, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 76 - 95 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] carte géologique [Termes IGN] linéament [Termes IGN] Malaisie [Termes IGN] milieu tropical [Termes IGN] MNS SRTM [Termes IGN] modèle numérique de surface [Termes IGN] structure géologique Résumé : (Auteur) The availability of the large volume of remote sensing data has allowed for the developing of several automated algorithms for detecting linear geological features and more reliable analysis. However, most of the algorithms focus on edge detection and tone change on a satellite image, which represents all geological and non-geological features. In this study, a topographic fabric algorithm, which calculates the slope and aspect at each point in a DEM, is applied for automatically geological linear features mapping in Bau Goldfield, Malaysia using the new version of the Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) DEM. A series of topographic fabric input parameters was tested using different combinations of input values in order to decide the optimal parameters that provided the suitable detection parameters, best fit and the highest accuracy. Comparison with the geological map demonstrated that the tested parameters made the algorithm able to automatically detect geological structures. Numéro de notice : A2021-052 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1594393 Date de publication en ligne : 29/05/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1594393 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96776 [article]

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059-2021011	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Détection de changement d’occupation du sol à l’aide de données Sentinel en contexte tropical / Lucas Martelet (2021) 

Public Titre : Détection de changement d’occupation du sol à l’aide de données Sentinel en contexte tropical Type de document : Mémoire Auteurs : Lucas Martelet, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 57 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Rapport de fin d'étude, cycle des Ingénieurs diplômés de l’ENSG 3ème année, Information Géographique, Analyse Spatiale et Télédétection Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] analyse diachronique [Termes IGN] changement d'occupation du sol [Termes IGN] dégradation de la flore [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] forêt tropicale [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] image Sentinel-SAR [Termes IGN] milieu tropical Index. décimale : IGAST Mémoires du Master Information Géographique, Analyse Spatiale et Télédétection Résumé : (Auteur) Avec l’accessibilité facilité de données satellites optique et radar et l’augmentation du dynamisme de changement d’occupation du sol d’origine entropique, les méthodes de détection automatique de changement d’occupation du sol sont de plus en plus étudiées. Ce rapport présente un état de l’art de la diversité des méthodes existantes pour ce type de détection appliquée à la dégradation forestière en milieu tropicale. Trois des méthodes présentées sont ensuite adaptées pour tenir compte des classes d’occupation recherchées et des données disponibles et utilisées sur une zone d’exploitation forestière en Amazonie. Note de contenu : Introduction 1. SITE D’ETUDES ET DONNEES UTILISEES 1.1 Site d’étude 1.2 Données 2. TOUR D’HORIZON DES METHODES EXISTANTES 2.1 Méthodes de détection par comparaison de produit finaux 2.2 Méthodes de détection par analyse multi-temporelle 3. TRAITEMENTS ET METHODES 3.1 Traitements 3.2 Méthodes de détection des changements 4. RESULTATS 4.1 Données S1 4.2 Segmentation SLIC 4.3 Détection par classification de changement 4.4 Détection des par analyse de vecteur de changement 4.5 Détection avec la méthode LF 4.6 Approche bi-échelle 4.7 Recommandations Conclusion Numéro de notice : 26688 Affiliation des auteurs : IGN (2020- ) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Office National des Forêts International ONFI Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99000

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Détection de changement par imagerie radar sur les zones naturelles et agricoles en milieu tropical / Jérôme Lebreton (2018) 

Public Titre : Détection de changement par imagerie radar sur les zones naturelles et agricoles en milieu tropical Type de document : Mémoire Auteurs : Jérôme Lebreton, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 45 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie rapport de stage de fin d'études, Cycle géomètre-géomaticien Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] Arecaceae [Termes IGN] composition colorée [Termes IGN] comptage [Termes IGN] correction d'image [Termes IGN] déboisement [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] extraction de la végétation [Termes IGN] Gabon [Termes IGN] image aérienne [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] image Sentinel-SAR [Termes IGN] image SPOT [Termes IGN] image TerraSAR-X [Termes IGN] milieu tropical [Termes IGN] polarisation [Termes IGN] rendement agricole [Termes IGN] surveillance agricole [Termes IGN] télédétection en hyperfréquence Index. décimale : GEOM Mémoires de géomètres civils, géomètres géomaticiens Résumé : (auteur) Dans le cadre du Challenge Numérique « Suivi des plantations dans les pays en développements» piloté par Booster Nova, L’Avion Jaune porte un projet nommé « Palmap » pour le groupe Olam International. Ce projet comprend un volet de développement de solutions permettant le suivi de la culture de palmiers à huile et un volet sur le suivi des mesures compensatoires de préservation de l’environnement naturel autour des plantations en utilisant des données vues du ciel (drones) combinées avec des données collectées sur le terrain et des données satellites. Olam International est une société singapourienne de négoce en produits agroalimentaires, qui gère des plantations (cacao, caoutchouc, huile de palme, amandes, noix de cajou, …) dans plusieurs pays. L’huile de palme est la plus consommée au monde et est considérée comme la source principale d’huile parmi les autres végétaux. Le Gabon s’est ainsi lancé dans cette production dû à un besoin essentiel de développer son agriculture afin de diversifier son économie. La production d’huile de palme est destinée principalement au marché local et à la sous région. Note de contenu : 1- Présentation 2- Contexte 3- Images radar 4- Analyse des données radar Numéro de notice : 21941 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études G Organisme de stage : L’Avion Jaune Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91741

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Changement climatique et risques côtiers dans les îles tropicales / Virginie Duvat in Annales de géographie, n° 705 (septembre - octobre 2015)  

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Discrimination of agricultural crops in a tropical semi-arid region of Brazil based on L-band polarimetric airborne SAR data / W. Silva in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 64 n° 5 (September - October 2009)  

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Variations of plant and soil 87Sr/86Sr along the slope of a tropical inselberg / Anne Poszwa in Annals of Forest Science, Vol 66 n° 5 (July - August 2009)  

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Cartographie du couvert végétal des iles Loyauté (Nouvelle-Calédonie) à partir des données SPOT 4 / P. Dumas in Photo interprétation, vol 41 n° 2 (Juin 2005)

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Etude du potentiel de l'imagerie optique et radar pour la mise à jour de cartes anciennes au sud du Cameroun, Volume 1. Mémoire / F. Lemercier (2001)

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Etude du potentiel de l'imagerie optique et radar pour la mise à jour de cartes anciennes au sud du Cameroun, Volume 2. Annexes / F. Lemercier (2001)

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Utilisation de données multidates SPOT-XS pour l'évaluation de l'impact d'une ferme aquacole sur la dynamique écologique d'un delta tropical : Un exemple dans le Nord-Ouest de Madagascar / J. Iltis in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 161 (Janvier 2001)

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Importance de la correction atmosphérique des images de satellite utilisées pour les études de l'environnement tropical / L. Gonima in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 156 (Octobre 1999)

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Etude multitemporelle d'images radar ERS-1 / Paul Leroy (1995)

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Environmental remote sensing from regional to global scales / Giles M. Foody (1994)

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