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Auteur Mina Amharref |
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Complémentarité des images optiques Sentinel-2 avec les images radar Sentinel-1 et ALOS-PALSAR-2 pour la cartographie de la couverture végétale : application à une aire protégée et ses environs au Nord-Ouest du Maroc via trois algorithmes d’apprentissage automatique / Siham Acharki in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 223 (mars - décembre 2021)
[article]
Titre : Complémentarité des images optiques Sentinel-2 avec les images radar Sentinel-1 et ALOS-PALSAR-2 pour la cartographie de la couverture végétale : application à une aire protégée et ses environs au Nord-Ouest du Maroc via trois algorithmes d’apprentissage automatique Type de document : Article/Communication Auteurs : Siham Acharki, Auteur ; Pierre-Louis Frison , Auteur ; Mina Amharref, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Projets : 3-projet - voir note / Article en page(s) : pp 143 - 158 Note générale : Bibliographie
projet de recherche PPR2/2016/79, OGI-Env, soutenu par le ministère de l’Éducation nationale, de la Formation professionnelle, de l’Enseignement supérieur et de la Recherche scientifique (MENFPESRS) et le Centre national pour la recherche scientifique et technique (CNRST)Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] aire protégée
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] MarocRésumé : (Auteur) Dans cet article, nous évaluons les performances de classification de trois algorithmes non paramétriques (kNN, RF et SVM) en utilisant les données multi-temporelles de trois satellites (Sentinel-1, Alos-Palsar-2 et Sentinel-2) et de leurs combinaisons. La zone d'étude choisie se caractérise par un climat méditerranéen subhumide et une topographie très accidentée qui rend la classification d’occupation du sol particulièrement difficile. En outre, elle contient une aire protégée nommée Jbel Moussa et présente une diversité biologique exceptionnelle. Afin de suivre le couvert végétal de cette dernière, nous avons acquis et prétraités les images satellitaires optiques et radar pour la période du 1er janvier au 31 décembre 2017. Ensuite, nous avons combiné les trois satellites, soit douze scénarios produits. Des cartes de classifications illustrent notre approche. Un total de trente-six classifications a été obtenu, en se basant sur sept classes : eau, bâtiment et infrastructures, sol nu, végétation peu dense, prairies, forêt peu dense et forêt dense. Les résultats ont montré que pour tous les scénarios, la précision globale la plus élevée a été produite par RF (53,03%-93,06%), suivie de kNN (49,16%-89,63%), tandis que SVM (47,86%-86,08%) a produit la précision de classification la plus faible. L'étude a également montré une similitude entre les performances de la combinaison des trois satellites et celles de Sentinel-2 seul. Les estimations de la superficie pour les différentes classes vont de 0,85 km2 (0,11% de la zone d'étude) à 326,84 km2 (41,31% de la zone d'étude) Numéro de notice : A2021-890 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : FORET/IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2021.599 Date de publication en ligne : 29/11/2021 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2021.599 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99215
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 223 (mars - décembre 2021) . - pp 143 - 158[article]Cartographie des cultures dans le périmètre du Loukkos (Maroc) : apport de la télédétection radar et optique / Siham Acharki in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 222 (novembre 2020)
[article]
Titre : Cartographie des cultures dans le périmètre du Loukkos (Maroc) : apport de la télédétection radar et optique Type de document : Article/Communication Auteurs : Siham Acharki, Auteur ; Mina Amharref, Auteur ; Pierre-Louis Frison , Auteur ; A. Samed Bernoussi, Auteur Année de publication : 2020 Projets : 3-projet - voir note / Article en page(s) : pp 15 - 28 Note générale : bibliographie
Ce travail est réalisé dans le cadre du projet PPR2/2016/79, OGI-Env, soutenu par le MENFPESRS et le CNRST (Maroc).Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] MarocRésumé : (auteur) Dans cet article, nous analysons la possibilité d’amélioration de la classification des cultures dans un périmètre irrigué du nord du Maroc en se basant sur la combinaison des données multi-temporelles de deux satellites (Sentinel-1 et Sentinel-2) avec l’inclusion de neuf indices. Le périmètre concerné (Loukkos), en plus de sa position stratégique, se caractérise par un climat méditerranéen avec une forte valeur écologique. Il présente une intense activité agricole avec une grande diversité des cultures dont le fonctionnement pourrait être affecté par le changement climatique.Afin de quantifier les besoins en eau, nous avons utilisé les séries d’images satellitaires acquises pour la période du 09/2017 au 08/2018. Les cartes produites pour trois niveaux de classification illustrent notre approche. L’étude a montré que les 10canaux optiques, à 10 et 20 m de résolution spatiale, des données acquises par Sentinel-2 permettent d'obtenir de bonnes performances, avec un indice de kappa > 85\% pour toutes les sous-classe set une précision globale > 86\%. Ces performances sont supérieures à celles obtenues avec des données radar acquises par Sentinel-1, avec des écarts de F-score inférieurs de 9% en moyenne, et pouvant aller jusqu'à 29% (sur le chêne-liège/Niveau SSC). Ni l'ajout d'indices radiométriques optiques, ni la combinaison des données optiques et radar n'apportent d'amélioration significative aux performances obtenues avec les données Sentinel-2. Afin d’exploiter les données obtenues, les travaux à venir se focaliseraient sur l’étude des profils temporels de chaque type de culture. Numéro de notice : A2020-576 Affiliation des auteurs : UPEM-LASTIG+Ext (2016-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2020.481 Date de publication en ligne : 25/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2020.481 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96391
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 222 (novembre 2020) . - pp 15 - 28[article]Suivi des cultures dans le périmètre du Loukkos-Maroc : Apport de la télédétection radar et optique / Siham Acharki (2018)
Titre : Suivi des cultures dans le périmètre du Loukkos-Maroc : Apport de la télédétection radar et optique Type de document : Article/Communication Auteurs : Siham Acharki, Auteur ; Mina Amharref, Auteur ; Pierre-Louis Frison , Auteur ; Jean-Paul Rudant , Auteur ; A. Samed Bernoussi, Auteur Editeur : Paris [France] : Société Géologique de France Année de publication : 2018 Conférence : RST 2018, 26e Réunion des Sciences de la Terre 22/10/2018 26/10/2018 Lille France OA Abstracts only Importance : pp Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] climat méditerranéen
[Termes IGN] cultures
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] Maroc
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] ouedRésumé : (auteur) Dans ce travail, nous analysons la possibilité d’amélioration de la classification des cultures dans un périmètre irrigué du nord du Maroc en se basant sur la combinaison des données multi-temporelles de trois satellites (Sentinel-1, Sentinel-2 et Landsat8) avec l’inclusion de cinq indices (NDVI et OSAVI pour la végétation, BSI pour le sol, NDWI pour l’eau et NDBI pour l’urbanisation). Le périmètre concerné (Loukkos), en plus de sa position stratégique, se caractérise par un climat méditerranéen avec une forte valeur écologique. Il présente une intense activité agricole avec une diversité de cultures. Lesquelles en nuance avec les prédictions des scientifiques pourraient être affectées par le changement climatique. Afin de confirmer ou infirmer cette possibilité, nous utilisons des séries d’images satellitaires acquises pendant deux périodes : 09/2016-08/2017 et 09/2017-08/2018. Puis nous faisons subir à ces images collectées diverses phases de traitement telles que : (i) calibration, ortho-rectification et filtrage temporel pour Sentinel-1 et (ii) correction radiométrique atmosphérique, mosaïque, reprojection, ré-échantillonnage des bandes pour Sentinel-2 et Landsat8. A ces traitements, nous injectons des données d’entraînement que nous créons sur la base des photos issues d’enquêtes de terrain menés durant les mois de mars à août 2018. Une fois les traitements effectués et les données d’entrainement injectées, nous déterminons les classes d’occupation du sol en appliquant la classification supervisée via l’algorithme "forêts aléatoires". Ceci, nous a permis de retenir quatorze classes à savoir : eau ; bâtiments et infrastructure ; végétation naturelle ; céréales et fourrages ; maraîchage ; cultures industrielles ; arboriculture ; chêne-liège ; eucalyptus ; pin ; zone inondable ; rizière ; plantes hydrophiles et sol nu. Des cartes produites illustrent notre approche. Numéro de notice : C2018-062 Affiliation des auteurs : UPEM-LASTIG+Ext (2016-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91389