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Cartographie de l’occupation du sol du Gabon en 2015, changements entre 2010 et 2015 / Farrel Nzigou Boucka in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 223 (mars - décembre 2021)  

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 223 (mars - décembre 2021) . - pp 118 - 128 Titre : Cartographie de l’occupation du sol du Gabon en 2015, changements entre 2010 et 2015 Type de document : Article/Communication Auteurs : Farrel Nzigou Boucka, Auteur ; Conan Vassily Obame, Auteur ; Francis Manfoumbi, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 118 - 128 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie étrangère [Termes IGN] analyse diachronique [Termes IGN] carte d'occupation du sol [Termes IGN] cartographie thématique [Termes IGN] changement d'occupation du sol [Termes IGN] couvert forestier [Termes IGN] Gabon Résumé : (Auteur) La cartographie de l’occupation du sol du Gabon en 2010 et 2015 et celle des changements entre ces deux dates a été réalisée dans le cadre du programme OSFACO [1] par l'Agence Gabonaise d'Etudes et d'Observations Spatiales (AGEOS). Il s’agit de la première carte d’occupation du sol de référence à l’échelle nationale dont la légende est issue d’une concertation des acteurs majeurs du secteur forestier gabonais. Cette carte a été obtenue en affinant celle du couvert forestier du Gabon (forêt/non forêt) obtenue dans le cadre des projets OSFT [2] et GEOFORAFRI [3]. La cartographie s’est basée sur l’utilisation des images satellitaires SPOT 5/7, Sentinel 2 pour l’année 2015 et les images SPOT 4, ASTER et ALOS 1 pour l’année 2010. Les méthodes de classification semi-automatisée et d'amélioration manuelle ont été combinées pour une meilleure précision des classes d’occupation du sol. Les résultats obtenus mettent en évidence 10 classes d’occupation du sol représentant les grands ensembles paysagers du pays, dominés par les forêts qui occupent 89% de la superficie totale du Gabon en 2015. Les classes d’occupation du sol qui ont le plus évolué entre 2010 et 2015 sont les forêts, les savanes, les terres agricoles et les surfaces artificialisées. Les principales pertes en forêt sont liées à la conversion des forêts vers les surfaces artificialisées, les terres cultivées et les sols nus. Les gains en forêt les plus importants quant à eux sont observés au niveau de la fermeture des pistes forestières. La validation du produit, réalisée par une équipe indépendante de celle qui a produit la carte, s’est basée sur une donnée de référence issue d’un plan d’échantillonnage combinant une composante systématique et aléatoire suivant la méthodologie de Sannier et al. (2016). L’analyse de la correspondance entre la donnée d’occupation du sol produite et la donnée de référence a permis d’estimer la précision globale à 95%. [1] Observation Spatiale des Forêts d’Afrique Centrale et de l’Ouest, projet financé par l’Agence Française de Développement (AFD), de 2016 à 2020. [2] Observation Spatiale des Forêts tropicales, projet financé par l’AFD, de 2011 à 2015. [3] Renforcement des capacités et accès aux données satellitaires pour le suivi des forêts en Afrique Centrale et de l’Ouest, projet financé par le Fonds Français pour l'Environnement Mondial (FFEM), de 2012 à 2017. Numéro de notice : A2021-907 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2021.567 Date de publication en ligne : 11/10/2021 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2021.567 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98764 [article]

Tropical forest canopy height estimation from combined polarimetric SAR and LiDAR using machine-learning / Maryam Pourshamsi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 172 (February 2021)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 172 (February 2021) . - pp 79 - 94 Titre : Tropical forest canopy height estimation from combined polarimetric SAR and LiDAR using machine-learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Maryam Pourshamsi, Auteur ; Junshi Xia, Auteur ; Naoto Yokoya, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 79 - 94 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] bande L [Termes IGN] canopée [Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels [Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données polarimétriques [Termes IGN] forêt tropicale [Termes IGN] Gabon [Termes IGN] hauteur des arbres [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] Rotation Forest classification [Termes IGN] semis de points Résumé : (auteur) Forest height is an important forest biophysical parameter which is used to derive important information about forest ecosystems, such as forest above ground biomass. In this paper, the potential of combining Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) variables with LiDAR measurements for forest height estimation is investigated. This will be conducted using different machine learning algorithms including Random Forest (RFs), Rotation Forest (RoFs), Canonical Correlation Forest (CCFs) and Support Vector Machine (SVMs). Various PolSAR parameters are required as input variables to ensure a successful height retrieval across different forest heights ranges. The algorithms are trained with 5000 LiDAR samples (less than 1% of the full scene) and different polarimetric variables. To examine the dependency of the algorithm on input training samples, three different subsets are identified which each includes different features: subset 1 is quiet diverse and includes non-vegetated region, short/sparse vegetation (0–20 m), vegetation with mid-range height (20–40 m) to tall/dense ones (40–60 m); subset 2 covers mostly the dense vegetated area with height ranges 40–60 m; and subset 3 mostly covers the non-vegetated to short/sparse vegetation (0–20 m) .The trained algorithms were used to estimate the height for the areas outside the identified subset. The results were validated with independent samples of LiDAR-derived height showing high accuracy (with the average R2 = 0.70 and RMSE = 10 m between all the algorithms and different training samples). The results confirm that it is possible to estimate forest canopy height using PolSAR parameters together with a small coverage of LiDAR height as training data. Numéro de notice : A2021-086 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2020.11.008 Date de publication en ligne : 19/12/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.11.008 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96846 [article]

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Digital terrain, surface, and canopy height models from InSAR backscatter-height histograms / Gustavo H.X. Shiroma in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 6 (June 2020)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 6 (June 2020) . - pp 754 - 3777 Titre : Digital terrain, surface, and canopy height models from InSAR backscatter-height histograms Type de document : Article/Communication Auteurs : Gustavo H.X. Shiroma, Auteur ; Marco Lavalle, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 754 - 3777 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] bande L [Termes IGN] décomposition de Gauss [Termes IGN] Gabon [Termes IGN] histogramme [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique [Termes IGN] modèle numérique de surface de la canopée [Termes IGN] modèle numérique de terrain [Termes IGN] modélisation 3D [Termes IGN] polarimétrie radar [Termes IGN] rétrodiffusion [Termes IGN] structure de la végétation Résumé : (auteur) This article demonstrates how 3-D vegetation structure can be approximated by interferometric synthetic aperture radar (InSAR) backscatter-height histograms. Single-look backscatter measurements are plotted against the InSAR phase height and are aggregated spatially over a forest patch to form a 3-D histogram, referred to as InSAR backscatter-height histogram or simply InSAR histogram. InSAR histograms resemble LiDAR waveforms, suggesting that existing algorithms used to retrieve canopy height and ground topography from radar tomograms or LiDAR waveforms can be applied to InSAR histograms. Three algorithms are evaluated to generate maps of digital terrain, surface, and canopy height models: Gaussian decomposition, quantile, and backscatter threshold. Full-polarimetric L-band uninhabited aerial vehicle synthetic aperture radar (UAVSAR) data collected over the Gabonese Lopé National Park during the 2016 AfriSAR campaign are used to illustrate and compare the performance of the algorithms for the HH, HV, VV, HH+VV, and HH−VV polarimetric channels. Results show that radar-derived maps using the InSAR histograms differ by 4 m (top-canopy), 5 m (terrain), and 6 m (forest height) in terms of average root-mean-square errors (RMSEs) from standard maps derived from full-waveform laser, vegetation, and ice sensor (LVIS) LiDAR measurements. Numéro de notice : A2020-279 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2956989 Date de publication en ligne : 16/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2956989 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95099 [article]

Estimation of aboveground biomass and carbon in a tropical rain forest in Gabon using remote sensing and GPS data / Kalifa Goïta in Geocarto international, vol 34 n° 3 ([01/03/2019])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 34 n° 3 [01/03/2019] . - pp 243 - 259 Titre : Estimation of aboveground biomass and carbon in a tropical rain forest in Gabon using remote sensing and GPS data Type de document : Article/Communication Auteurs : Kalifa Goïta, Auteur ; Jacques Mouloungou, Auteur ; Goze Bertin Bénié, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 243 - 259 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] biomasse aérienne [Termes IGN] forêt tropicale [Termes IGN] Gabon [Termes IGN] hauteur des arbres [Termes IGN] image Landsat-ETM+ [Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes) [Termes IGN] inventaire forestier local [Termes IGN] Libreville (Gabon) [Termes IGN] mangrove [Termes IGN] MNS SRTM [Termes IGN] puits de carbone Résumé : (Auteur) The knowledge of biomass stocks in tropical forests is critical for climate change and ecosystem services studies. This research was conducted in a tropical rain forest located near the city of Libreville (the capital of Gabon), in the Akanda Peninsula. The forest cover was stratified in terms of mature, secondary and mangrove forests using Landsat-ETM data. A field inventory was conducted to measure the required basic forest parameters and estimate the aboveground biomass (AGB) and carbon over the different forest classes. The Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) data were used in combination with ground-based GPS measurements to derive forest heights. Finally, the relationships between the estimated heights and AGB were established and validated. Highest biomass stocks were found in the mature stands (223 ± 37 MgC/ha), followed by the secondary forests (116 ± 17 MgC/ha) and finally the mangrove forests (36 ± 19 MgC/ha). Strong relationships were found between AGB and forest heights (R2 > 0.85). Numéro de notice : A2019-450 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2017.1386720 Date de publication en ligne : 06/02/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2017.1386720 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92838 [article]

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Rattachement ITRF à Libreville / Thomas Donal (2019)

Public Titre : Rattachement ITRF à Libreville Type de document : Rapport Auteurs : Thomas Donal, Auteur Mention d'édition : version 1 Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2019 Collection : Documents techniques du SGM num. 600 82 8645 Importance : 56 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes de référence et réseaux [Termes IGN] International Terrestrial Reference Frame [Termes IGN] Libreville (Gabon) [Termes IGN] rattachement de station [Termes IGN] station DORIS [Termes IGN] station GNSS [Termes IGN] station permanente Résumé : (auteur) La réalisation ITRF2014 (dernière en date) de l’International Terrestrial Reference System calculée par le Laboratoire de Recherche en Géodésie de l’IGN est le résultat de la combinaison des référentiels terrestres issus des quatre techniques de géodésie spatiale (c’est à dire DORIS, GNSS, SLR et VLBI). Pour réaliser un repère unique, un moyen consiste à ajouter dans la combinaison les résultats de rattachements sur des sites co-localisés. La station de poursuite Ariane à Libreville au Gabon dispose d'une station DORIS et d’une station GNSS permanente intégrée à l’IGS. Le présent rapport décrit le rattachement de précision réalisé sur ce site en août 2019. Note de contenu : 1- Introduction 2- Co-location site description 3- Site survey description 4- Computation 5- Results 6- Appendixes Numéro de notice : 28542 Affiliation des auteurs : IGN (2012-2019) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Rapport de mission nature-HAL : Rapport Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97403

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28542-01	7D	Livre	SGM	K001	Exclu du prêt

Détection de changement par imagerie radar sur les zones naturelles et agricoles en milieu tropical / Jérôme Lebreton (2018) 

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Suivi par télédétection de la dynamique des milieux savanicoles et forestiers gabonais : exemple de la forêt classée de la Mondah et du parc national de la Lope / Marcellin Nziengui in Photo interprétation, vol 44 n° 2 (Septembre 2008)

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Evaluation de la classification WISHART sur des données radar polarimétriques et application au Gabon / G. Roussel (2008)

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Apport de la télédétection et des systèmes d'information géographique dans l'étude des conditions environnementales liées à l'apparition des épidémies de fièvre Ebola au Gabon et au Congo / Ghislain Moussavou Moussavou (2007)

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Apport de la télédétection radar et de la géophysique aéroportée à la connaissance géologique de la province de la Nyanga (sud-ouest du Gabon) / S. Abouma Simba in Photo interprétation, vol 42 n° 4 (Décembre 2006)

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Traitement d'images NOAA-AVHRR pour le calcul de température de surfaces marines : Correction d'images de température présentant des aberrations thermiques à partir de données climatologiques, Volume 1. Rapport / Luc Boyer (2004)

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Apport de la télédétection multi capteur pour la production d'une étude rétrospective des variations de la température de l'air en Afrique centrale / J.P. Nghonda (2003)

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Exploitation des images de télédétection pour la production cartographique en milieu forestier / L.B. Moussavou Makanga (2003)

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Mise en place d'un SIF pour l'attribution, le contrôle et le suivi des parcelles au Gabon / B. Djodji (2003)

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Mise en place d'un SIG pour le contrôle et le suivi des activités des unités de transformation du bois au Gabon / B. Nkoumakali (2003)

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