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Latent heat flux variability and response to drought stress of black poplar: A multi-platform multi-sensor remote and proximal sensing approach to relieve the data scarcity bottleneck / Flavia Tauro in Remote sensing of environment, vol 268 (January 2022)
[article]
Titre : Latent heat flux variability and response to drought stress of black poplar: A multi-platform multi-sensor remote and proximal sensing approach to relieve the data scarcity bottleneck Type de document : Article/Communication Auteurs : Flavia Tauro, Auteur ; Antonino Maltese, Auteur ; Roberto Giannini, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 112771 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] bioénergie
[Termes IGN] évapotranspiration
[Termes IGN] gestion de l'eau
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] irrigation
[Termes IGN] Piémont (Italie)
[Termes IGN] Populus nigra
[Termes IGN] sécheresse
[Termes IGN] stress hydriqueRésumé : (auteur) High-throughput mapping of latent heat flux (λET) is critical to efforts to optimize water resources management and to accelerate forest tree breeding for improved drought tolerance. Ideally, investigation of the energy response at the tree level may promote tailored irrigation strategies and, thus, maximize crop biomass productivity. However, data availability is limited and planning experimental campaigns in the field can be highly operationally complex. To this end, a multi-platform multi-sensor observational approach is herein developed to dissect the λET signature of a black poplar (Populus nigra) breeding population (“POP6”) at the canopy level. POP6 comprised more than 4600 trees representing 503 replicated genotypes, whose parents were derived from contrasting environmental conditions. Trees were trialed in two adjacent plots where different irrigation treatments (moderate drought [mDr] and well-watered [WW]) were applied. Data collected from satellite and unmanned aerial vehicles (UAVs) remote sensing as well as from ground-based proximal sensors were integrated at consistent spatial aggregation and combined to compute the surface energy balance of the trees through a modified Priestley-Taylor method. Here, we demonstrated that λET response was significantly different between WW and mDr trees, whereby genotypes in mDr conditions exhibited larger standard deviations. Importantly, genotypes classified as drought tolerant based on the stress susceptibility index (SSI) presented λET values significantly higher than the rest of the population. This study confirmed that water limitation in mDr settings led to reduced soil moisture in the tree root zone and, thus, to lower λET. These results pave the way to breeding poplar and other bioenergy crops with this underexploited trait for higher λET. Most notably, the illustrated work demonstrates a multi-platform multi-sensor data fusion approach to tackle the global challenge of monitoring landscape-scale ecosystem processes at fine resolution. Numéro de notice : A2022-087 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.rse.2021.112771 Date de publication en ligne : 05/11/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112771 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99496
in Remote sensing of environment > vol 268 (January 2022) . - n° 112771[article]Mapping burned areas and land-uses in Kangaroo Island using an object-based image classification framework and Landsat 8 Imagery from Google Earth Engine / Jiyu Liu in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)
[article]
Titre : Mapping burned areas and land-uses in Kangaroo Island using an object-based image classification framework and Landsat 8 Imagery from Google Earth Engine Type de document : Article/Communication Auteurs : Jiyu Liu, Auteur ; David Freudenberger, Auteur ; Lim Samsung, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 1867 - 1897 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] analyse spectrale
[Termes IGN] approche hiérarchique
[Termes IGN] Australie
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] écosystème forestier
[Termes IGN] Google Earth Engine
[Termes IGN] image infrarouge
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] incendie
[Termes IGN] Indien (océan)
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] utilisation du sol
[Termes IGN] zone sinistréeRésumé : (auteur) In Australia, fire has become part of the natural ecosystem. Severe fires have devastated Australia's unique forest ecosystems due to the global climate change. In this study, we integrated a multi-resolution segmentation method and a hierarchical classification framework based on expert-based knowledge to classify the burned areas and land-uses in Kangaroo Island, South Australia. Using an object-based image classification framework that combines colour and shape features from input layers, we demonstrated that the objects segmented from the multi-source data lead to a higher accuracy in classification with an overall accuracy of 90.2% and a kappa coefficient of 85.2%. On the other hand, the single source data from post-fire Landsat-8 imagery showed an overall accuracy of 87.4% which is also statistically acceptable. According to our experiment results, more than 30.44% of the study area was burned during the 2019–2020 ‘Black-Summer’ fire season in Australia. Among the burned areas, high severity accounted for 12.14%, moderate severity for 11.48%, while low severity was 6.82%. For unburned areas, farmland accounted for 45.52% of the study area, of which about one-third was affected by the disturbances other than fire. The remaining area consists of 19.42% unaffected forest, 3.48% building and bare land, and 1.14% water. The comparison analysis shows that our object-based image classification framework takes full advantage of the multi-source data and generates the edges of burned areas more clearly, which contributes to the improved fire management and control. Numéro de notice : A2022-873 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/19475705.2022.2098066 Date de publication en ligne : 02/08/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/19475705.2022.2098066 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102171
in Geomatics, Natural Hazards and Risk > vol 13 (2022) . - pp 1867 - 1897[article]Modélisation du lien entre éruptions et glissements de flancs au Piton de la Fournaise / Quentin Dumont (2022)
Titre : Modélisation du lien entre éruptions et glissements de flancs au Piton de la Fournaise Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Quentin Dumont, Auteur ; Valérie Cayol, Directeur de thèse Editeur : Clermont-Ferrand : Université Clermont Auvergne Année de publication : 2022 Importance : 621 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse présentée pour l'obtention du grade de Docteur de l'Université Clermont-Auvergne, Spécialité Terre Solide : géodynamique des enveloppes supérieures / paléobiologieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] aléa
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] déformation de la croute terrestre
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] données GNSS
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] faille géologique
[Termes IGN] instabilité
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] modèle de déformation tectonique
[Termes IGN] Piton de la Fournaise (volcan)
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] séisme
[Termes IGN] surveillance géologique
[Termes IGN] tsunamiIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Le Piton de la Fournaise est l'un des volcans les plus actifs au monde avec en moyenne 2.3 éruptions/an depuis 1998. L'activité typique est caractérisée par l'ouverture de fissures éruptives le long d'une rift zone principale arquée vers le NE et le SE du cratère sommital. En mars-avril 2007, la plus grande éruption des cent dernières années a eu lieu. Elle s'est caractérisée par l'émission de 220x106 m3 de lave et par un effondrement du cratère sommital de 300 m. Pendant l'éruption, un glissement asismique du Flanc Est de 1.4 m vers la mer a été mesuré par interférométrie RADAR (InSAR). Depuis lors, les données InSAR et GNSS montrent que le glissement se poursuit à un taux de 1.4 cm/an. Le glissement a été relié à une faille ou à une intrusion cisaillée suivant les auteurs. Afin d'estimer l'impact de l'activité intrusive sur les mouvements du flanc Est et les mécanismes liés aux instabilités, une analyse des champs de déplacements et des modélisations inverses ont été réalisées pour 60 événements intrusifs survenus entre 1998 et 2021. Les intrusions modélisées révèlent une zone intrusive majeure orientée NE-SE, une zone de sills et quatre zones d'intrusions secondaires rayonnant à partir du cône sommital. La zone intrusive majeure NE-SE est connectée en profondeur à la zone de sills se localisant sous le flanc est. Ensemble, elles forment une zone intrusive continue caractérisée par une forme de cuillère convexe, orientée vers la mer. Elle présente des parois sub-verticales à sa tête, accommodant l'ouverture des dykes. Vers l'est, la structure intrusive s'horizontalise et accommode des intrusions associées à du cisaillement indiquant une discontinuité préexistante guidant leur mise en place. A l'extrémité est de la structure, deux régimes de glissement séparés par un axe N60° sont identifiés: des sills cisaillés (cisaillement synchrone de l'ouverture) au nord de l'axe; et un comportement de failles (≈purement en cisaillement) au sud. De plus, la modélisation des contraintes associées aux intrusions montre que la mise en place des intrusions dans les zones d'intrusions préférentielles est contrôlée par l'historique des contraintes héritées des intrusions précédentes et qu'il existe une rétroaction positive entre l'ouverture des dykes dans les rift zones et le glissement le long des sills et de la faille. Ainsi, la structure majeure en forme de cuillère agit probablement comme une surface de déstabilisation. A l'échelle des temps géologiques, les intrusions répétées dans la structure peuvent conduire à un effondrement catastrophique des flancs générant des séismes et des tsunamis. Ce modèle d'évolution long terme de l'édifice est en accord avec la présence de dépôts d'avalanche de débris dans la bathymétrie et permet d'expliquer la formation de l'Enclos Fouqué. Note de contenu : 1. Introduction générale
1.1 Système d’alimentation et activité intrusive des volcans
1.2 Déstabilisation des flancs des édifices volcaniques
1.3 Interactions entre activité intrusive et déstabilisations de flancs
1.4 Cas du Piton de la Fournaise
1.5 Objectif de la thèse
1.6 Plan du manuscrit
2. Le Piton de la Fournaise
2.1 L’île de la Réunion
2.2 L’édifice du Piton de la Fournaise
2.3 L’éruption de Mars-Avril 2007 : impact pour la structure interne du volcan
3. Mesure et analyse des déformations du Piton de la Fournaise
3.1 Surveillance volcanique
3.2 L’Interférométrie Radar à Synthèse d’ouverture (InSAR)
3.3 Le service OI2
3.4 Champs de déformations associés à l’activité éruptive du Piton de la Fournaise
4. Modélisation inverse des déformations
4.1 Introduction à la modélisation des déformations
4.2 Procédure de modélisation inverse par éléments frontières mixtes
4.3 Modélisation des éruptions 1998-2021
5. Apport de la modélisation des déformations pour la compréhension du système d’alimen?tation et la stabilité du Piton de la Fournaise
5.1 Un système d’alimentation superficiel associé à une surface de déstabilisation révélé par les modèles dérivés des données InSAR
6. Reconstruction de l’évolution des contraintes dans les 23 dernières années
6.1 Importance de l’évolution temporelle du champ de contraintes pour l’estimation des aléas
6.2 Critères de ruptures utilisés pour le suivi de l’évolution des contraintes
6.3 Calcul des contraintes et modèle de rift zones
6.4 Évolution des contraintes sur la période 1998-2007
6.5 Évolution des contraintes sur la période 2007-2021
6.6 Implication pour les cycles intrusifs
6.7 Implication pour la sismicité du Flanc Est
7. Implications morpho-structurales et aléas
7.1 Ré-interprétation de la genèse de l’Enclos Fouqué
7.2 Modes de glissement et liens avec la structure interne du flanc est
7.3 Aléa tsunami
8. Conclusion
9. Perspectives
9.1 Amélioration des modèles de déformation pour plus de flexibilité
9.2 Compréhension de la structure des Grandes Pentes
9.3 Application de l’évolution des contraintes à l’anticipation de la localisation des éruptions
9.4 Évaluation de l’activité sismique potentielle du flanc EstNuméro de notice : 26943 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Terre Solide, géodynamique des enveloppes supérieures, paléobiologie : Clermont-Auvergne : 2022 Organisme de stage : Laboratoire Magmas et Volcans DOI : sans Date de publication en ligne : 18/11/2022 En ligne : https://tel.hal.science/tel-03859171 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102140 Monitoring forest-savanna dynamics in the Guineo-Congolian transition area of the centre region of Cameroon / Le Bienfaiteur Sagang Takougoum (2022)
Titre : Monitoring forest-savanna dynamics in the Guineo-Congolian transition area of the centre region of Cameroon Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Le Bienfaiteur Sagang Takougoum, Auteur ; Bonaventure Sonké, Directeur de thèse ; Nicolas Barbier, Directeur de thèse Editeur : Yaoundé : Université de Yaoundé Année de publication : 2022 Importance : 166 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Yaoundé 1, Spécialité Botanique-EcologieLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] Cameroun
[Termes IGN] carte d'utilisation du sol
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] dynamique de la végétation
[Termes IGN] écotone
[Termes IGN] flore locale
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] Google Earth Engine
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] image SPOT 7
[Termes IGN] incendie de forêt
[Termes IGN] modèle statistique
[Termes IGN] savane
[Termes IGN] surveillance forestièreIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Understanding the effects of global change (combining anthropic and climatic pressures) on biome distribution needs innovative approaches allowing to address the large spatial scales involved and the scarcity of available ground data. Characterizing vegetation dynamics at landscape to regional scale requires both a high level of spatial detail (resolution), generally obtained through precise field measurements, and a sufficient coverage of the land surface (extent) provided by satellite images. The difficulty usually lies between these two scales as both signal saturation from satellite data and ground sampling limitations contribute to inaccurate extrapolations. Airborne laser scanning (ALS) data has revolutionized the trade-off between spatial detail and landscape coverage as it gives accurate information of the vegetation’s structure over large areas which can be used to calibrate satellite data. Also recent satellite data of improved spectral and spatial resolutions (Sentinel 2) allow for detailed characterizations of compositional gradients in the vegetation, notably in terms of the abundance of broad functional/optical plant types. Another major obstacle comes from the lack of a temporal perspective on dynamics and disturbances. Growing satellite imagery archives over several decades (45 years; Landsat) and available computing facilities such as Google Earth Engine (GEE) provide new possibilities to track long term successional trajectories and detect significant disturbances (i.e. fire) at a fine spatial detail (30m) and relate them to the current structure and composition of the vegetation. With these game changing tools our objective was to track long-term dynamics of forest-savanna ecotone in the Guineo-Congolian transition area of the Central Region of Cameroon with induced changes in the vegetatio structure and composition within two contrasted scenarios of anthropogenic pressures: 1) the Nachtigal area which is targeted for the dam construction and subject to intense agricultural activities and 2) the Mpem et Djim National Park (MDNP) which has no management plan. The maximum likelihood classification of the Spot 6/7 image aided with the information from the canopy height derived from ALS data discriminated the vegetation types within the Nachtigal area with good accuracy (96.5%). Using field plots data in upscaling aboveground biomass (AGB) form field plots estimates to the satellite estimates with model-based approaches lead to a systematic overestimation in AGB density estimates and a root mean squared prediction error (RMSPE) of up to 65 Mg.ha−1 (90%), whereas calibration with ALS data (AGBALS) lead to low bias and a drop of ~30% in RMSPE (down to 43 Mg.ha−1, 58%) with little effect of the satellite sensor used. However, these results also confirm that, whatever the spectral indices used and attention paid to sensor quality and pre-processing, the signal is not sufficient to warrant accurate pixel wise predictions, because of large relative RMSPE, especially above (200–250 Mg.ha−1). The design-based approach, for which average AGB density values were attributed to mapped land cover classes, proved to be a simple and reliable alternative (for landscape to region level estimations), when trained with dense ALS samples. AGB and species diversity measured within 74 field inventory plots (distributed along a savanna to forest successional gradient) were higher for the vegetation located in the MDNP compared to their pairs in the Nachtigal area. The automated unsupervised long-term (45 years) land cover change monitoring from Landsat image archives based on GEE captured a consistent and regular pattern of forest progression into savanna at an average rate of 1% (ca. 6 km².year-1). No fire occurrence was captured for savanna that transited to forest within five years of monitoring. Distinct assemblages of spectral species are apparent in forest vegetation which is consistent with the age of transition. As forest gets older AGBALS recovers at a rate of 4.3 Mg.ha-1.year-1 in young forest stands ( Note de contenu : Chapter 1. Generalities
1.1 Introduction
1.2 Literature Review
Chapter 2. Material And Methods
2.1 Material
2.2 Methods
Chapter 3. Results And Discussion
3.1 Results
3.2 Discussion
Chapter 4. Conclusion And Perspectives
4.1 Conclusion
4.2 PerspectivesNuméro de notice : 26820 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET/IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : Thèse de doctorat : Botanique-Ecologie : Yaoundé : 2022 Organisme de stage : Institut de Recherche pour le Développement IRD nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 13/04/2022 En ligne : https://hal.inrae.fr/tel-03528875/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100465 Monitoring grassland dynamics by exploiting multi-modal satellite image time series / Anatol Garioud (2022)
Titre : Monitoring grassland dynamics by exploiting multi-modal satellite image time series Titre original : Suivi de la dynamique des prairies permanentes par analyse des séries temporelles multi-modales Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Anatol Garioud , Auteur ; Clément Mallet , Directeur de thèse ; Silvia Valero, Directeur de thèse Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2022 Importance : 194 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse présentée et soutenue en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université Gustave Eiffel, Spécialité Sciences et Technologies de l'Information GéographiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] analyse multivariée
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par Perceptron multicouche
[Termes IGN] données auxiliaires
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] Mâcon
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] prairie
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] seuillage d'image
[Termes IGN] superpixel
[Termes IGN] surveillance agricole
[Termes IGN] ToulouseIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) The vast grassland surfaces as well as the growing recognition of the ecosystem services thez provide have revealed urgent needs for their conservation and sutainable management. Despite the acknowledged importance of grassland management practices, there are currently no large-scale efforts reporting on their frequency and nature. Satellite remote sensing time series appear to be a suitable tool for efficient grassland monitoring and allow synoptic and regular analysis. The research conducted in this PhD aims to develop methods for the detection of grassland management practices from complementary optical and SAR multivariate time series. Advances in deep learning are employed to regress multivariate SAR time series and contextual knowledge towards optical NDVI. Resulting gap-free time series are used to efficiently explore methods aiming to detect vegetation status changes related to management practices on grasslands. Note de contenu : INTRODUCTION
1. Grasslands and remote sensing: context, diversity and challenges
1.1 Definition, extent and importance of grasslands
1.2 Earth observation from space: principles and applications over grasslands
1.3 Problem statement and objectives
1.4 Outline of the manuscript
2. Study areas and datasets
2.1 Study areas
2.2 Satellite data
2.3 Reference and ancillary datasets
2.4 Feature derived from sentinel images for grassland monitoring
2.5 Description of the feature engineering steps
2.6 Exploring the relationships between derived satellite features
2.7 Concluding remarks
HIGH-TEMPORAL SAMPLED TIME-SERIES
3. Sentinels regression for vegetation monitoring
3.1 Monitoring vegetation through optical-SAR synergy
3.2 Retrieving missing data in optical time series
3.3 SenRVM: a deep learning-based regression framework
3.4 Concluding remarks
4. Outcomes of the SenRVM approach
4.1 Experimental design for training and evaluating SenRVM models
4.2 Assessment of SenRVM predictions
4.3 Empirical analysis of the SenRVM results
4.4 Generalization capabilities of single-class grassland SenRVM models
4.5 Further post-processing of SenRVM results
4.6 Concluding remarks
MONITORING GRASSLANDS
5. Detecting and quantifying grassland management practices
5.1 Challenges and related work
5.2 The proposed methodology
5.3 Description of validation data
5.4 Experimental setup
5.5 Assessment of the proposed method
5.6 Potential outcomes
5.7 Concluding remarks
GENERAL CONCLUSION
6. Conclusion and perspectives
6.1 Summary
6.2 PerspectivesNuméro de notice : 26831 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : FORET/IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences et Technologies de l'Information Géographique : Gustave Eiffel : 2022 Organisme de stage : LASTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://theses.hal.science/tel-03843683 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100728 Réservation
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