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Spatial biodiversity modeling using high-performance computing cluster: A case study to access biological richness in Indian landscape / Hariom Singh in Geocarto international, vol 36 n° 18 ([01/10/2021])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 36 n° 18 [01/10/2021] . - pp 2023 - 2043 Titre : Spatial biodiversity modeling using high-performance computing cluster: A case study to access biological richness in Indian landscape Type de document : Article/Communication Auteurs : Hariom Singh, Auteur ; R.D. Garg, Auteur ; Harish Chandra Karnatak, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 2023 - 2043 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] autocorrélation spatiale [Termes IGN] biodiversité [Termes IGN] coefficient de corrélation [Termes IGN] distribution spatiale [Termes IGN] Inde [Termes IGN] processus de hiérarchisation analytique [Termes IGN] regroupement de données [Termes IGN] relevé phytosociologique [Termes IGN] SIG participatif Résumé : (auteur) The parallel processing and distributed GIServices provide an efficient approach to address the geocomputation challenges in biodiversity modeling. Using the widely applied Spatial Biodiversity Model (SBM) as an illustration, this study demonstrates parallelization of the spatial landscape algorithms based on Message Passing Interface (MPI) in cluster computing. The geocomputation based on MPI is performed to characterize the spatial distribution of Biological Richness (BR) for Indian landscape using developed high-performance cluster computing-based model named as SBM-HPC. In performance analysis, the execution time is reduced by 56.42%–81.41% (or the speedups of 2.29–5.38) using the parallel and cluster computing environment. Also, the spatial landscape algorithms of the model are extended to integrate large-scale geodata from online map services archives using distributed GIServices. To validate BR map, the phytosociological data is collected using participatory GIS approach. Furthermore, regression analysis between derived BR map and Shannon-Wiener index (Hˈ) represents high correlation coefficient R2 values. Highlights : - Development of spatial biodiversity model using parallel computing on the cluster. - Geocomputation of spatial landscape indices using large-scale geospatial datasets. - Distributed GIService integration in model to compute distributed data archives. - Prediction of biological richness pattern and validation using participatory GIS. - Characterize correlations between biological richness and bioclimatic patterns. Numéro de notice : A2021-763 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1678679 Date de publication en ligne : 21/10/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1678679 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98798 [article]

Système expert et télédétection pour la cartographie des habitats / Mathieu Le Dez (2021)  

Public Titre : Système expert et télédétection pour la cartographie des habitats : Apports et valorisations pour la conservation de la biodiversité de l’estuaire de la Loire Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Mathieu Le Dez, Auteur ; Marc Robin, Directeur de thèse ; Patrick Launeau, Directeur de thèse Editeur : Nantes : Université de Nantes Année de publication : 2021 Importance : 350 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse de Doctorat de l'Université de Nantes, spécialité Géographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] carte thématique [Termes IGN] conservation des ressources naturelles [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] estuaire [Termes IGN] habitat d'espèce [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] inventaire [Termes IGN] Loire (bassin) [Termes IGN] modèle numérique de terrain [Termes IGN] relevé phytosociologique [Termes IGN] site Natura 2000 [Termes IGN] système expert Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L’inventaire et la cartographie des habitats sont des processus essentiels pour la mise en oeuvre des politiques de conservation de la nature. Les méthodes actuelles, basées sur des prospections de terrain, sont difficilement applicables sur de vastes territoires et jugées inadaptées à un suivi régulier et harmonisé des habitats. L’objectif de cette thèse est d’explorer des approches innovantes afin de faciliter l’inventaire et la cartographie des habitats sur de grands sites naturels, en prenant comme cas d’étude le site Natura 2000 ‘Estuaire de la Loire’. Un système expert a été développé pour l’identification de relevés phytosociologiques afin d’établir la typologie des habitats du site. Cette démarche a permis de rattacher de manière formelle 1843 relevés de végétation à 89 habitats EUNIS et 17 habitats d’intérêt communautaire. Des images satellites Sentinel-2 et des données aéroportées hyperspectrales et LiDAR ont été exploitées pour spatialiser les habitats du site par télédétection. Ces différentes données, aux caractéristiques complémentaires (résolutions spatiales, résolutions spectrales, répétitivité, 3D), ont permis de cartographier avec une très grande précision la majorité des habitats des 24 000 ha de l’estuaire de la Loire. L’application de ces nouvelles approches démontre l’intérêt d’associer les systèmes experts et la télédétection pour typifier et cartographier des habitats de façon rentable et reproductible favorisant une gestion concertée du site Natura 2000. Note de contenu : Introduction générale 1- Elaboration de la typologie des habitats de l’estuaire de la Loire 2- Cartographie des habitats de l’estuaire de la Loire par télédétection 3- Analyse des usages de la cartographie des végétations et des habitats par les praticiens Synthèse et conclusion générale Numéro de notice : 28665 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géographie : Nantes : 2021 Organisme de stage : LETG Littoral DOI : sans En ligne : https://archive.bu.univ-nantes.fr/pollux/show/show?id=eb664035-71eb-4900-a09d-7c [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99861