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Auteur Nicolas Baghdadi |
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High-resolution canopy height map in the Landes forest (France) based on GEDI, Sentinel-1, and Sentinel-2 data with a deep learning approach / Martin Schwartz (2022)
Titre : High-resolution canopy height map in the Landes forest (France) based on GEDI, Sentinel-1, and Sentinel-2 data with a deep learning approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Martin Schwartz, Auteur ; Philippe Ciais, Auteur ; Catherine Ottle, Auteur ; Aurélien de Truchis, Auteur ; Cédric Vega , Auteur ; Ibrahim Fayad, Auteur ; Martin Brandt, Auteur ; Rasmus Fensholt, Auteur ; Nicolas Baghdadi, Auteur ; François Morneau , Auteur ; David Morin, Auteur ; Dominique Guyon, Auteur ; Sylvia Dayau, Auteur ; Jean-Pierre Wigneron, Auteur Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] Global Ecosystem Dynamics Investigation lidar
[Termes IGN] hauteur des arbres
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] Landes de Gascogne
[Termes IGN] PinophytaRésumé : (auteur) In intensively managed forests in Europe, where forests are divided into stands of small size and may show heterogeneity within stands, a high spatial resolution (10 - 20 meters) is arguably needed to capture the differences in canopy height. In this work, we developed a deep learning model based on multi-stream remote sensing measurements to create a high-resolution canopy height map over the "Landes de Gascogne" forest in France, a large maritime pine plantation of 13,000 km2 with flat terrain and intensive management. This area is characterized by even-aged and mono-specific stands, of a typical length of a few hundred meters, harvested every 35 to 50 years. Our deep learning U-Net model uses multi-band images from Sentinel-1 and Sentinel-2 with composite time averages as input to predict tree height derived from GEDI waveforms. The evaluation is performed with external validation data from forest inventory plots and a stereo 3D reconstruction model based on Skysat imagery available at specific locations. We trained seven different U-net models based on a combination of Sentinel-1 and Sentinel-2 bands to evaluate the importance of each instrument in the dominant height retrieval. The model outputs allow us to generate a 10 m resolution canopy height map of the whole "Landes de Gascogne" forest area for 2020 with a mean absolute error of 2.02 m on the Test dataset. The best predictions were obtained using all available satellite layers from Sentinel-1 and Sentinel-2 but using only one satellite source also provided good predictions. For all validation datasets in coniferous forests, our model showed better metrics than previous canopy height models available in the same region. Numéro de notice : P2022-002 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2020- ) Thématique : FORET Nature : Preprint nature-HAL : Préprint DOI : 10.48550/arXiv.2212.10265 Date de publication en ligne : 20/12/2022 En ligne : https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.10265 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102850 A CNN-based approach for the estimation of canopy heights and wood volume from GEDI waveforms / Ibrahim Fayad in Remote sensing of environment, vol 265 (November 2021)
[article]
Titre : A CNN-based approach for the estimation of canopy heights and wood volume from GEDI waveforms Type de document : Article/Communication Auteurs : Ibrahim Fayad, Auteur ; Dino Lenco, Auteur ; Nicolas Baghdadi, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 112652 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] Brésil
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] Eucalyptus (genre)
[Termes IGN] forme d'onde
[Termes IGN] Global Ecosystem Dynamics Investigation lidar
[Termes IGN] hauteur des arbres
[Termes IGN] modèle de croissance végétale
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] volume en boisRésumé : (auteur) Full waveform (FW) LiDAR systems have proven their effectiveness to map forest biophysical variables in the last two decades, owing to their ability of measuring, with high accuracy, forest vertical structures. The Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) system on board the International Space Station (ISS) is the latest FW spaceborne LiDAR instrument for the continuous observation of Earth's forests. FW systems rely on very sophisticated pre-processing steps to generate a priori metrics in order to leverage their capabilities for the accurate estimation of the aforementioned forest characteristics. The ever-expanding volume of acquired GEDI data, which to date comprises more than 25 billion acquired unfiltered shots, and along with the pre-processed data, amounting to more than 90 TB of data, raises new challenges in terms of adapted preprocessing methods for the suitable exploitation of such a huge and complex amount of LiDAR data. To overcome the issues related to the generation of relevant metrics from GEDI data, we propose a new metric-free approach to estimate canopy dominant heights (Hdom) and wood volume (V) of Eucalyptus plantations over five different regions in Brazil. To avoid metric computation, we leverage deep learning techniques and, more in detail, convolutional neural networks with the aim to analyze the GEDI Level 1B geolocated waveforms. Performance comparisons were conducted between four convolutional neural network (CNN) variants using GEDI waveform data (either untouched, or subsetted) and a metric based Random Forest regressor (RF). Additionally, we tested if our framework can improve the generalization of the models to different distant regions. First, the models were trained using data from all the study regions. Cross validated results showed that the CNN based models compared well against their RF counterpart for both Hdom and V. The RMSE on the estimation of Hdom from the CNN based models varied between 1.54 and 1.94 m with a coefficient of determination (R2) between 0.86 and 0.91, while the RF model produced an accuracy on Hdom estimates of 1.45 m (R2 = 0.92). For V, CNN based estimations ranged from 27.76 to 33.33 m3.ha−1 (R2 between 0.82 and 0.88), while for RF, the RMSE was 27.61 m3.ha−1 (R2 = 0.88). Next, model generalization was assessed by means of a spatial transfer experiment. For Hdom, both the CNN and RF approaches showed similar performances to a global model, however, the CNN based approach showed higher variability on the estimation accuracy, and the variability was related to the forest structure between the trained and tested data (similar tree heights yield better accuracies). For the estimation of V, considering both approaches, the accuracy was dependent on the allometric relationship between Hdom and V in the training and testing regions while lower accuracies on V were obtained when the testing and training regions exhibited a different allometric relationship. Numéro de notice : A2021-869 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.rse.2021.112652 Date de publication en ligne : 31/08/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112652 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99118
in Remote sensing of environment > vol 265 (November 2021) . - n° 112652[article]Automatic detection of inland water bodies along altimetry tracks for estimating surface water storage variations in the Congo basin / Frédéric Frappart in Remote sensing, vol 13 n° 19 (October-1 2021)
[article]
Titre : Automatic detection of inland water bodies along altimetry tracks for estimating surface water storage variations in the Congo basin Type de document : Article/Communication Auteurs : Frédéric Frappart, Auteur ; Pierre Zeiger, Auteur ; Julie Betbeder, Auteur ; Valéry Gond, Auteur ; Régis Bellot , Auteur ; Nicolas Baghdadi, Auteur ; Fabien Blarel, Auteur ; José Darrozes, Auteur ; Luc Bourrel, Auteur ; Frédérique Seyler, Auteur Année de publication : 2021 Projets : TOSCA / Article en page(s) : n° 3804 Note générale : bibliographie
This research was funded by CNES TOSCA grants number CASCHMIR and SWHYM.Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] classification par nuées dynamiques
[Termes IGN] Congo (bassin)
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] données altimétriques
[Termes IGN] eau de surface
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] image Envisat-ASAR
[Termes IGN] image Jason-AMR
[Termes IGN] niveau de l'eau
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] stockage
[Termes IGN] volume d'eau
[Termes IGN] zone humideRésumé : (auteur) Surface water storage in floodplains and wetlands is poorly known from regional to global scales, in spite of its importance in the hydrological and the carbon balances, as the wet areas are an important water compartment which delays water transfer, modifies the sediment transport through sedimentation and erosion processes, and are a source for greenhouse gases. Remote sensing is a powerful tool for monitoring temporal variations in both the extent, level, and volume, of water using the synergy between satellite images and radar altimetry. Estimating water levels over flooded area using radar altimetry observation is difficult. In this study, an unsupervised classification approach is applied on the radar altimetry backscattering coefficients to discriminate between flooded and non-flooded areas in the Cuvette Centrale of Congo. Good detection of water (open water, permanent and seasonal inundation) is above 0.9 using radar altimetry backscattering from ENVISAT and Jason-2. Based on these results, the time series of water levels were automatically produced. They exhibit temporal variations in good agreement with the hydrological regime of the Cuvette Centrale. Comparisons against a manually generated time series of water levels from the same missions at the same locations show a very good agreement between the two processes (i.e., RMSE ≤ 0.25 m in more than 80%/90% of the cases and R ≥ 0.95 in more than 95%/75% of the cases for ENVISAT and Jason-2, respectively). The use of the time series of water levels over rivers and wetlands improves the spatial pattern of the annual amplitude of water storage in the Cuvette Centrale. It also leads to a decrease by a factor of four for the surface water estimates in this area, compared with a case where only time series over rivers are considered. Numéro de notice : A2021-935 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/rs13193804 Date de publication en ligne : 23/09/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs13193804 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99542
in Remote sensing > vol 13 n° 19 (October-1 2021) . - n° 3804[article]Uso de QGIS en la teledetección, Vol. 1. QGIS y las herramientas genéricas / Nicolas Baghdadi (2020)
Titre de série : Uso de QGIS en la teledetección, Vol. 1 Titre : QGIS y las herramientas genéricas Type de document : Monographie Auteurs : Nicolas Baghdadi, Éditeur scientifique ; Clément Mallet , Éditeur scientifique ; Mehrez Zribi, Éditeur scientifique Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2020 Importance : 316 p. Format : 16 x 24 cm Note générale : Bibliographie Langues : Espagnol (spa) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information géographique
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] Geospatial data abstraction library
[Termes IGN] GRASS
[Termes IGN] Orfeo Tool Box
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] SAGA GISIndex. décimale : 37.35 Logiciels SIG Résumé : (éditeur) Este libro inicia la serie Utilización del QGIS en la teledetección, cuyo objetivo es facilitar la apropiación y el uso operativo del QGIS (Quantum Geographic Information System) en el campo de la teledetección. Este volumen define el principio del funcionamiento del QGIS y las librerías fundamentales más utilizadas en el procesamiento de imágenes y geomática: GDAL, GRASS, SAGA y OTB. Por lo tanto, presenta muchas funcionalidades que se aplicarán en muchos casos prácticos de teledetección y análisis espacial. Apoyado por científicos altamente técnicos, QGIS y las herramientas genéricas está dirigido a estudiantes (maestrías, escuelas de ingeniería, doctorados), ingenieros e investigadores que ya utilizan sistemas de información geográfica. Además de los textos, los lectores tendrán acceso a datos y herramientas que permiten la realización completa de todos los enfoques científicos descritos, así como capturas de pantalla de cada ventana que ilustran las manipulaciones necesarias para la realización de las aplicaciones. Note de contenu : 1. Introducción a QGIS
2. Introducción a las herramientas GDAL bajo QGIS
3. Software GRASS en QGIS
4. Uso de los módulos SAGA GIS en QGIS
5. Uso de las aplicaciones Orfeo ToolBox
6. Distribución de un mapa del uso de la tierra según LizMap
7. Dos extensiones de QGIS para aplicaciones en salud: GeoHealth y QuickOSMNuméro de notice : 14251A Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif nature-HAL : DirectOuvrColl/Actes DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96574 Uso de QGIS en la teledetección, Vol. 2. QGIS y sus aplicaciones en la agricultura y la silvicultura / Nicolas Baghdadi (2020)
Titre de série : Uso de QGIS en la teledetección, Vol. 2 Titre : QGIS y sus aplicaciones en la agricultura y la silvicultura Type de document : Monographie Auteurs : Nicolas Baghdadi, Éditeur scientifique ; Clément Mallet , Éditeur scientifique ; Mehrez Zribi, Éditeur scientifique Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2020 Importance : 368 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-80028-052-6 Note générale : Bibliographie Langues : Espagnol (spa) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] cartographie thématique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] télédétection spatialeIndex. décimale : 37.35 Logiciels SIG Résumé : (Editeur) La agricultura y la silvicultura son áreas fuertemente comprometidas con el uso de datos espaciales, que son esenciales para restaurar la variabilidad espacial y temporal de las condiciones de la superficie. Un muy buen conocimiento de estos entornos es fundamental tanto desde el punto de vista económico como medioambiental. En este contexto, el uso de herramientas GIS ha estado presente durante mucho tiempo en el apoyo de la explotación de imágenes espaciales. QGIS (Quantum Geographic Information System) y sus aplicaciones en la agricultura y la silvicultura presentan diferentes ejemplos en ambas áreas. Cuenta con el apoyo de científicos de renombre internacional en sus campos y está destinado a equipos de investigación en geomática, estudiantes de postgrado e ingenieros que se dedican a la monitorización y gestión de recursos agrícolas o forestales y, más fundamentalmente, a la extracción de los conocimientos necesarios para satisfacer estas necesidades. Este libro da acceso a datos y herramientas informáticas, así como a capturas de pantalla de todas las ventanas que ilustran las manipulaciones necesarias para crear cada aplicación. Note de contenu : 1. Estimación de la humedad del suelo mediante el acoplamiento de imágenes ópticas y de radar
2. Desintegración de imágenes térmicas
3. Extracción automática de la parcela agrícola a partir de imágenes de teledetección y del registro gráfico de la parcela en QGIS/OTB
4. Mapeo de la cubierta terrestre utilizando imágenes Sentinel-2 y el plugin de Clasificación Semi Automática: el ejemplo del norte de Burkina Faso
5. Detección y cartografía de los desmontes mediante teledetección óptica por satélite
6. Cartografía de la vegetación a partir de imágenes de radar del centinela 1
7. Detección remota de formaciones vegetales particulares en la selva amazónica de Guyana
8. Cartografía fisiográfica de la vegetación natural
9. Clasificación de la fisonomía del paisaje de montaña mediante la clasificación orientada a objetos supervisadaNuméro de notice : 14251B Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : FORET/GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif nature-HAL : DirectOuvrColl/Actes DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96572 Uso de QGIS en la teledetección, Vol. 3. QGIS y aplicaciones en la ordenación del territorio / Nicolas Baghdadi (2020)PermalinkUso de QGIS en la teledetección, Vol. 4. QGIS y sus aplicaciones en agua y en gestion del riego / Nicolas Baghdadi (2020)PermalinkComparative analysis of the accuracy of surface soil moisture estimation from the C- and L-bands / Mohammad El Hajj in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 82 (October 2019)PermalinkInnovative Methods and Products of the " Urbanization and Artificialization" Scientific Expertise Centre / Anne Puissant (2019)PermalinkPermalinkEstimation of surface roughness over bare agricultural soil from Sentinel-1 data / Mohammad Choker (2018)PermalinkQGIS in Remote Sensing, ch. 2. Contribution of the Integrated Topo-bathymetric Model for Coastal Wetland Evolution: Case of Geomorphologic and Biological Evolution of Ichkeul Marshes (North Tunisia) / Zeineb Kassouk (2018)PermalinkPermalinkQGIS in Remote Sensing, Volume 2. QGIS and applications in agriculture and forest / Nicolas Baghdadi (2018)PermalinkQGIS in Remote Sensing, Volume 3. QGIS and Applications in Territorial Planning / Nicolas Baghdadi (2018)PermalinkQGIS in Remote Sensing, Volume 4. QGIS and Applications in Water and Risks / Nicolas Baghdadi (2018)PermalinkUtilisation de QGIS en télédétection, Ch. 2. Apports du MNT topo-bathymétrique pour l'évolution bio-géomorphologique des marais d'Ichkeul (Tunisie) / Zeineb Kassouk (2018)PermalinkUtilisation de QGIS en télédétection, Volume 1. QGIS et outils génériques / Nicolas Baghdadi (2018)PermalinkUtilisation de QGIS en télédétection, Volume 2. QGIS et applications en agriculture et forêt / Nicolas Baghdadi (2018)PermalinkUtilisation de QGIS en télédétection, Volume 3. QGIS et applications en aménagement du territoire / Nicolas Baghdadi (2018)PermalinkUtilisation de QGIS en télédétection, Volume 4. QGIS et applications en eau et risques / Nicolas Baghdadi (2018)PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 1. Observation des surfaces continentales par télédétection optique / Nicolas Baghdadi (2017)PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 2. Observation des surfaces continentales par télédétection micro-onde / Nicolas Baghdadi (2017)PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 3. Observation des surfaces continentales par télédétection 1 / Nicolas Baghdadi (2017)PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 4. Observation des surfaces continentales par télédétection 2 / Nicolas Baghdadi (2017)PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 5. Observation des surfaces continentales par télédétection 3 / Nicolas Baghdadi (2017)PermalinkAboveground biomass mapping in French Guiana by combining remote sensing, forest inventories and environmental data / Ibrahim Fayad in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 52 (October 2016)PermalinkRegional scale rain-forest height mapping using regression-kriging of spaceborne and airborne Lidar data: application on French Guiana / Ibrahim Fayad in Remote sensing, vol 8 n° 3 (March 2016)PermalinkFirst results from the GLORIE polarimetric GNSS-R airborne campaign dedicated to land parameters estimation / Erwan Motte (2016)PermalinkRemote Sensing Observations of Continental Surfaces, vol 1. Optical Remote Sensing of Land Surface / Nicolas Baghdadi (2016)PermalinkPôle thématique surfaces continentales THEIA : infrastructure de données pour les scientifiques et les acteurs publics / Nicolas Baghdadi (2015)PermalinkPermalinkPermalink