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Four-year-performance of oak and pine seedlings following mechanical site preparation with lightweight excavators / Noé Dumas in Silva fennica, vol 55 n° 2 (April 2021)
[article]
Titre : Four-year-performance of oak and pine seedlings following mechanical site preparation with lightweight excavators Type de document : Article/Communication Auteurs : Noé Dumas, Auteur ; Mathieu Dassot , Auteur ; Jonathan Pitaud, Auteur ; Lucie Arnaudet, Auteur ; Claudine Richter, Auteur ; Catherine Collet, Auteur Année de publication : 2021 Projets : 3-projet - voir note / Article en page(s) : n° 10409 Note générale : bibliographie
This study was supported by the Ministère de l’Agriculture et de l’Alimentation (agreements E13/2010, E21/2013, E09/2017), the Région Grand-Est (agreement Alsace 871-10-C1) and the Agence de l’Environnement et la Maîtrise de l’Energie (Capsol project).Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] contrôle de la végétation
[Termes IGN] Pinus (genre)
[Termes IGN] plantation forestière
[Termes IGN] Pteridium aquilinum
[Termes IGN] Quercus sessiliflora
[Termes IGN] régénération (sylviculture)
[Vedettes matières IGN] ForesterieRésumé : (auteur) Mechanical site preparation methods that used tools mounted on lightweight excavators and that provided localised intensive preparation were tested in eight experimental sites across France where the vegetation was dominated either by Molinia caerulea (L.) Moench or Pteridium aquilinum (L.) Kuhn. Two lightweight tools (Deep Scarifier: DS; Deep Scarifier followed by Multifunction Subsoiler: DS+MS) were tested in pine (Pinus sylvestris L., Pinus nigra var. corsicana (Loudon) Hyl. or Pinus pinaster Aiton) and oak (Quercus petraea (Matt.) Liebl. or Quercus robur L.) plantations. Regional methods commonly used locally (herbicide, disk harrow, mouldboard plow) and experimental methods (repeated herbicide application; untreated control) were used as references in the experiments. Neighbouring vegetation cover, seedling survival, height and basal diameter were assessed over three to five years after plantation. For pines growing in M. caerulea, seedling diameter after four years was 37% and 98% greater in DS and DS+MS, respectively, than in the untreated control. For pines growing in P. aquilinum, it was 62% and 107% greater in the same treatments. For oak, diameter was only 4% and 15% greater in M. caerulea, and 13% and 25% greater in P. aquilinum, in the same treatments. For pines, the survival rate after four years was 26% and 32% higher in M. caerulea and 64% and 70% higher in P. aquilinum, in the same treatments. For oak, it was 3% and 29% higher in M. caerulea and 37% and 31% higher in P. aquilinum. Herbicide, when applied for three or four years after planting, provided the best growth performances for pines growing in M. caerulea and P. aquilinum and for oaks growing in P. aquilinum. For these species and site combinations, DS+MS and DS treatments reduced the neighbouring vegetation cover for one to four years following site preparation. Numéro de notice : A2021-936 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2020- ) Thématique : FORET Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14214/sf.10409 Date de publication en ligne : 29/04/2021 En ligne : https://doi.org/10.14214/sf.10409 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99545
in Silva fennica > vol 55 n° 2 (April 2021) . - n° 10409[article]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]Application of a multi-layer artificial neural network in a 3-D global electron density model using the long-term observations of COSMIC, Fengyun-3C, and Digisonde / Li Wang in Space weather, vol 19 n° 3 (March 2021)
[article]
Titre : Application of a multi-layer artificial neural network in a 3-D global electron density model using the long-term observations of COSMIC, Fengyun-3C, and Digisonde Type de document : Article/Communication Auteurs : Li Wang, Auteur ; Zhao Dongsheng ; Changyong He , Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Projets : 3-projet - voir note / Article en page(s) : n° e2020SW002605 Note générale : bibliographie
The authors greatly appreciate the financial support from the National Natural Science Foundations of China (Grant No. 41730109, 41804013), the Natural Science Foundation of Jiangsu Province (Grant No. BK20200646, BK20200664), the Fundamental Re-search Funds for the Central Universi-ties (Grant No. 2020QN31, 2020QN30), the Project funded by China Postdoc-toral Science Foundation (Grant No. 2020M671645), the Open Fund of Key Laboratory for Synergistic Prevention of Water and Soil Environmental Pollution (Grant No. KLSPWSEP-A06), A Project Funded by the Priority Academic Pro-gram Development of Jiangsu Higher Education Institutions (Surveying and Mapping).Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale
[Termes IGN] image Formosat/COSMIC
[Termes IGN] modèle ionosphérique
[Termes IGN] Perceptron multicouche
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] teneur totale en électrons
[Termes IGN] variation saisonnièreRésumé : (auteur) The ionosphere plays an important role in satellite navigation, radio communication, and space weather prediction. However, it is still a challenging mission to develop a model with high predictability that captures the horizontal-vertical features of ionospheric electrodynamics. In this study, multiple observations during 2005–2019 from space-borne global navigation satellite system (GNSS) radio occultation (RO) systems (COSMIC and FY-3C) and the Digisonde Global Ionosphere Radio Observatory are utilized to develop a completely global ionospheric three-dimensional electron density model based on an artificial neural network, namely ANN-TDD. The correlation coefficients of the predicted profiles all exceed 0.96 for the training, validation and test datasets, and the minimum root-mean-square error of the predicted residuals is 7.8 × 104 el/cm3. Under quiet space weather, the predicted accuracy of the ANN-TDD is 30%–60% higher than the IRI-2016 at the Millstone Hill and Jicamarca incoherent scatter radars. However, the ANN-TDD is less capable of predicting ionospheric dynamic evolution under severe geomagnetic storms compared to the IRI-2016 with the STORM option activated. Additionally, the ANN-TDD successfully reproduces the large-scale horizontal-vertical ionospheric electrodynamic features, including seasonal variation and hemispheric asymmetries. These features agree well with the structure revealed by the RO profiles derived from the FORMOSAT/COSMIC-2 mission. Furthermore, the ANN-TDD successfully captures the prominent regional ionospheric patterns, including the equatorial ionization anomaly, Weddell Sea anomaly and mid-latitude summer nighttime anomaly. The new model is expected to play an important role in the application of GNSS navigation and in the explanation of the physical mechanisms involved. Numéro de notice : A2021-504 Affiliation des auteurs : ENSG+Ext (2020- ) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1029/2020SW002605 Date de publication en ligne : 10/03/2021 En ligne : https://doi.org/10.1029/2020SW002605 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99369
in Space weather > vol 19 n° 3 (March 2021) . - n° e2020SW002605[article]Apports de la télédétection au calcul d’indicateurs agri-environnementaux au service de la PAC, des agriculteurs et porteurs d’enjeu / Christian Bockstaller in Innovations Agronomiques, vol 83 (Mars 2021)
[article]
Titre : Apports de la télédétection au calcul d’indicateurs agri-environnementaux au service de la PAC, des agriculteurs et porteurs d’enjeu Titre original : Contribution of remote sensing to the calculation of agri-environmental indicators for the CAP, farmers and stakeholders Type de document : Article/Communication Auteurs : Christian Bockstaller, Auteur ; Clélia Sirami, Auteur ; David Sheeren , Auteur ; Olivier Keichinger, Auteur ; Ludovic Arnaud, Auteur ; Arthur Favreau, Auteur ; F. Angevin, Auteur ; Dominique Laurent , Auteur ; Guillaume Marchand , Auteur ; Emmanuel de Laroche, Auteur ; Eric Ceschia, Auteur Année de publication : 2021 Projets : 3-projet - voir note / Conférence : Colloque 2020, Le spatial au service de la transition agro-écologique 16/12/2020 16/12/2020 en ligne France Article en page(s) : pp 43 - 59 Note générale : bibliographie
projet NIVALangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] biodiversité
[Termes IGN] image Sentinel
[Termes IGN] indicateur environnemental
[Termes IGN] nitrate
[Termes IGN] teneur en carboneRésumé : (auteur) Le développement de méthodes d’évaluation multicritère est une des étapes pour accompagner et soutenir la transition agroécologique en cours. La mise en œuvre d’indicateurs agri-environnementaux au niveau territorial se heurte à un obstacle opérationnel qui est la phase d’acquisition des données sur les pratiques, la description des sols, la végétation voire des données climatiques et ceci que ce soit à des résolutions fines (parcelles, exploitation) ou sur de grandes étendues (département, région ou pays). Le recours à des données satellitaires constitue une piste majeure pour lever ce verrou, notamment avec l’arrivée à partir de 2014 d’une nouvelle génération de satellites à haute résolution d’observation de la terre : les Sentinel. Après un bref état de l’art des possibilités offertes par ces nouveaux satellites, l’article présente les avancées sur le développement d’indicateurs agri-environnementaux calculables au moyen de la télédétection. Un focus est mis sur trois indicateurs dans le cadre du projet H2020 NIVA: bilan carbone, risque de lixiviation des nitrates et biodiversité. Numéro de notice : A2021-486 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2020- ) Thématique : BIODIVERSITE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.15454/ns4w-a314 En ligne : https://doi.org/10.15454/ns4w-a314 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97470
in Innovations Agronomiques > vol 83 (Mars 2021) . - pp 43 - 59[article]Evaluating interactive comparison techniques in a multiclass density map for visual crime analytics / Lukas Svicarovic (2021)
Titre : Evaluating interactive comparison techniques in a multiclass density map for visual crime analytics Type de document : Article/Communication Auteurs : Lukas Svicarovic, Auteur ; Denis Parra, Auteur ; María-Jesús Lobo , Auteur Editeur : Genève : Eurographics Association Année de publication : 2021 Projets : 3-projet - voir note / Conférence : EuroVis 2021, 23rd edition of EG conference on visualisation 14/06/2021 18/06/2021 Zurich online Suisse OA short papers Proceedings Importance : pp 79 - 83 Note générale : bibliographie
This work was funded by ANID - Millennium Science Initiative Program - Code ICN17_002 and by ANID, FONDECYT grant 1191791.Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse géovisuelle
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] figuration de la densité
[Termes IGN] infraction
[Termes IGN] lentille magique
[Termes IGN] superposition de données
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationMots-clés libres : multiclass density map Résumé : (auteur) Techniques for presenting objects spatially via density maps have been thoroughly studied, but there is lack of research on how to display this information in the presence of several classes, i.e., multiclass density maps. Moreover, there is even less research on how to design an interactive visualization for comparison tasks on multiclass density maps. One application domain which requires this type of visualization for comparison tasks is crime analytics, and the lack of research in this area results in ineffective visual designs. To fill this gap, we study four types of techniques to compare multiclass density maps, using car theft data. The interactive techniques studied are swipe, translucent overlay, magic lens, and juxtaposition. The results of a user study (N=32) indicate that juxtaposition yields the worst performance to compare distributions, whereas swipe and magic lens perform the best in terms of time needed to complete the experiment. Our research provides empirical evidence on how to design interactive idioms for multiclass density spatial data, and it opens a line of research for other domains and visual tasks. Numéro de notice : C2021-072 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.2312/evs.20211059 En ligne : https://doi.org/10.2312/evs.20211059 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99427 PermalinkHow do users interact with Virtual Geographic Environments? Users’ behavior evaluation in urban participatory planning / Thibaud Chassin (2021)PermalinkTurgor – a limiting factor for radial growth in mature conifers along an elevational gradient / Richard L. Peters in New phytologist, vol 229 n° 1 (January 2021)PermalinkMonitoring of wheat crops using the backscattering coefficient and the interferometric coherence derived from Sentinel-1 in semi-arid areas / Nadia Ouaadi in Remote sensing of environment, Vol 251 (15 December 2020)PermalinkCartographie 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)PermalinkGood things take time : Diversity effects on tree growth shift from negative to positive during stand development in boreal forests / Tommaso Jucker in Journal of ecology, vol 108 n° 6 (November 2020)PermalinkModalflow: cross-origin flow data visualization for urban mobility / Ignacio Pérez-Messina in Algorithms, vol 13 n° 11 (November 2020)PermalinkFrom space to lithosphere: inversion of the GOCE gravity gradients. Supply to the Earth’s interior study / Matthieu Plasman in Geophysical journal international, vol 223 n° 1 (October 2020)PermalinkGipsyX/RTGx, a new tool set for space geodetic operations and research / Willy I. Bertiger in Advances in space research, vol 66 n° 3 (1 August 2020)PermalinkClassification of sea ice types in Sentinel-1 SAR data using convolutional neural networks / Hugo Boulze in Remote sensing, vol 12 n° 13 (July-1 2020)Permalink