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Utilisation de QGIS en télédétection, ch. 6. Cartographie de la végétation à partir d'images radar Sentinel-1 / Pierre-Louis Frison (2018)

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contenu dans Utilisation de QGIS en télédétection, Volume 2. QGIS et applications en agriculture et forêt / Nicolas Baghdadi (2018)

Titre de série :	Utilisation de QGIS en télédétection, ch. 6
Titre :	Cartographie de la végétation à partir d'images radar Sentinel-1
Type de document :	Chapitre/Contribution
Auteurs :	Pierre-Louis Frison , Auteur ; Cédric Lardeux, Auteur
Editeur :	Londres : ISTE Editions
Année de publication :	2018
Importance :	pp 197 - 230
Note générale :	bibliographie
Langues :	Français (fre)
Descripteur :	[Vedettes matières IGN] Applications SIG [Termes IGN] carte de la végétation [Termes IGN] filtre de déchatoiement [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] image Sentinel-SAR [Termes IGN] QGIS
Résumé :	(auteur) [introduction] La télédétection est particulièrement adaptée pour le suivi des surfaces terrestres, plus particulièrement pour le suivi de la végétation. La cartographie à partir es satellitaires permet d'estimer l'occupation du sol sur de vastes étendues. Dans le cas des forêts, l'usage de la télédétection est très utilisé pour le suivi de la déforestation liée à l'exploitation forestière, le suivi de plantations, leurs certifications encore pour les applications en agroforesterie [NUS 11, OSU 15, PIK 02]. La cartographie à partir d'images satellitaires est particulièrement utilisée dans le cadre projet REDD+ comme le montre une des méthodologies couramment utilisée, [VCS 12] ou encore [GEB 14].
Numéro de notice :	H2018-001
Affiliation des auteurs :	UPEM-LASTIG+Ext (2016-2019)
Thématique :	IMAGERIE
Nature :	Chapître / contribution
nature-HAL :	ChOuvrScient
DOI :	sans
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89485

Voir aussi

QGIS and applications in agriculture and forest, ch. 6. Vegetation cartography from Sentinel-1 radar images / Pierre-Louis Frison (2018)

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contenu dans QGIS in Remote Sensing, Volume 2. QGIS and applications in agriculture and forest / Nicolas Baghdadi (2018)

Titre de série :	QGIS and applications in agriculture and forest, ch. 6
Titre :	Vegetation cartography from Sentinel-1 radar images
Type de document :	Chapitre/Contribution
Auteurs :	Pierre-Louis Frison , Auteur ; Cédric Lardeux, Auteur
Editeur :	Londres : ISTE Editions
Année de publication :	2018
Autre Editeur :	New York, Londres, Hoboken (New Jersey), ... : John Wiley & Sons
Note générale :	bibliographie
Langues :	Anglais (eng)
Résumé :	(auteur) Remote sensing is particularly well suited to monitoring terrestrial surfaces, especially vegetation. The cartography from spaceborne images allows the estimation of land use over large areas. The Sentinel‐1 mission consists of the orbiting of two satellites (Sentinel‐1A [S1A] and 1B [S1B]) carrying a synthetic aperture radar (SAR) sensor. This chapter provides a brief review of the main classification methods used in remote sensing, and details the pre‐processing of Sentinel‐1 radar data required for use in classification algorithms. These classifications aim to map main land use entities. The processing presented is developed in Python language, based on the Orfeo Toolbox (OTB) algorithms, and integrated into quantum geographic information system (QGIS) software, in order to make them accessible to non‐specialists in radar data. A classification algorithm aims to generate, from one or more remote sensing images, an image containing different thematic classes. The chapter presents the application of random forest (RF) classification, which requires training polygons.
Numéro de notice :	H2018-007
Affiliation des auteurs :	UPEM-LASTIG (2016-2019)
Nature :	Chapître / contribution
nature-HAL :	ChOuvrScient
DOI :	10.1002/9781119457107.ch6
Date de publication en ligne :	19/01/2018
En ligne :	https://doi.org/10.1002/9781119457107.ch6
Format de la ressource électronique :	URL
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91928

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