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Détection des forêts dégradées en Guinée à partir des images satellites Sentinel-2 : évaluation de l'apport potentiel des nouveaux capteurs satellitaires optiques et radars / An Vo Quang in Blog de la RFPT, sans n° ([11/10/2021])  

Public [article]  inBlog de la RFPT > sans n° [11/10/2021] Titre : Détection des forêts dégradées en Guinée à partir des images satellites Sentinel-2 : évaluation de l'apport potentiel des nouveaux capteurs satellitaires optiques et radars Type de document : Article/Communication Auteurs : An Vo Quang, Auteur Année de publication : 2021 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] Afrique occidentale [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] dégradation de l'environnement [Termes IGN] dégradation de la flore [Termes IGN] détection automatique [Termes IGN] forêt alpestre [Termes IGN] Guinée [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] photo-interprétation [Termes IGN] série temporelle Résumé : (Auteur) [Contexte] Les travaux de la thèse CIFRE ont été réalisés dans le cadre d'un partenariat entre l'Institut interdisciplinaire de recherche en énergie de Paris (LIED) et IGN FI, une société d'ingénierie géographique (partenaire export de l'IGN - Institut national de l’information géographique et forestière) qui réalise des projets sur tous les continents et dans tous les domaines d'application de la géomatique, notamment l'aménagement du territoire, l'environnement, l'agriculture, l'administration foncière ou la gestion des risques. Plus spécifiquement, les travaux de thèse se sont intégrés au projet de Zonage Agro-Ecologique de Guinée (ZAEG) coordonné par IGN FI et financé par l'Agence Française de Développement (AFD) pour le ministère de l’Agriculture de Guinée. Contrairement à la déforestation, la dégradation forestière implique un changement de la structure forestière sans modification de l'utilisation du sol. Ce changement est subtil et moins visible que la déforestation. La dégradation des forêts est une préoccupation majeure car un potentiel de séquestration du carbone est perdu. Ce phénomène varie en fonction de l'emplacement géographique, des facteurs anthropiques, du climat, des types de forêts impactées, donc il n'existe pas de méthodologie de détection unique pour cartographier la dégradation des forêts à l'échelle mondiale. En Guinée, le principal processus de dégradation est l'exploitation forestière sélective dans la forêt de massif, en plus de la fragmentation de la forêt causée par le changement d'utilisation des terres. L’objectif est d’optimiser les méthodes de photo-interprétation utilisées par IGN FI pour détecter les zones de forêt dégradée. Le suivi du couvert forestier à l'aide des méthodes traditionnelles de télédétection nécessite un coût important en termes d'expertise en photo-interprétation. Nous proposons une approche de suivi par une procédure de classification semi-automatisée avec un coût de photo-interprétation minimum en incluant le contexte pixellaire, en intégrant les données du capteur Sentinel-2, acquises de manière répétitive. Numéro de notice : A2021-679 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Date de publication en ligne : 11/10/2021 En ligne : https://rfpt-sfpt.github.io/blog/sentinel-2/s%C3%A9rie%20temporelle/deep%20learn [...] Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99040 [article]

Performance evaluation of artificial neural networks for natural terrain classification / Perpetual Hope Akwensi in Applied geomatics, vol 13 n° 1 (May 2021)  

Public [article]  inApplied geomatics > vol 13 n° 1 (May 2021) Titre : Performance evaluation of artificial neural networks for natural terrain classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Perpetual Hope Akwensi, Auteur ; Eric Thompson Brantson, Auteur ; Johanna Ngula Niipele, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] Afrique occidentale [Termes IGN] classification par nuées dynamiques [Termes IGN] échantillonnage [Termes IGN] fonction de base radiale [Termes IGN] image Landsat-OLI [Termes IGN] image multibande [Termes IGN] inventaire de la végétation [Termes IGN] réalité de terrain [Termes IGN] regroupement de données [Termes IGN] réseau neuronal artificiel [Termes IGN] segmentation d'image Résumé : (auteur) Remotely sensed image segmentation and classification form a very important part of remote sensing which involves geo-data processing and analysis. Artificial neural networks (ANNs) are powerful machine learning approaches that have been successfully implemented in numerous fields of study. There exist many kinds of neural networks and there is no single efficient approach for resolving all geospatial problems. Therefore, this research aims at investigating and evaluating the efficiency of three ANN approaches, namely, backpropagation neural network (BPNN), radial basis function neural network (RBFNN), and Elman backpropagation recurrent neural network (EBPRNN) using multi-spectral satellite images for terrain feature classification. Additionally, there has been close to no application of EBPRNN in modeling multi-spectral satellite images even though they also contain patterns. The efficiency of the three tested approaches is presented using the kappa coefficient, user’s accuracy, producer’s accuracy, overall accuracy, classification error, and computational simulation time. The study demonstrated that all the three ANN models achieved the aim of pattern identification, segmentation, and classification. This paper also discusses the observations of increasing sample sizes as inputs in the various ANN models. It was concluded that RBFNN’s computational time increases with increasing sample size and consequently increasing the number of hidden neurons; BPNN on overall attained the highest accuracy compared to the other models; EBPRNN’s accuracy increases with increasing sample size, hence a promising and perhaps an alternative choice to BPNN and RBFNN if very large datasets are involved. Based on the performance metrics used in this study, BPNN is the best model out of the three evaluated ANN models. Numéro de notice : A2021-223 Affiliation des auteurs : non IGN Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s12518-021-00360-9 Date de publication en ligne : 13/02/2021 En ligne : https://doi.org/10.1007/s12518-021-00360-9 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97194 [article]

Using Ranked Probability Skill Score (RPSS) as Nonlocal Root-Mean-Square Errors (RMSEs) for Mitigating Wet Bias of Soil Moisture Ocean Salinity (SMOS) Soil Moisture / Ju Hyoung Lee in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 2 (February 2020)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 86 n° 2 (February 2020) . - pp 91 - 98 Titre : Using Ranked Probability Skill Score (RPSS) as Nonlocal Root-Mean-Square Errors (RMSEs) for Mitigating Wet Bias of Soil Moisture Ocean Salinity (SMOS) Soil Moisture Type de document : Article/Communication Auteurs : Ju Hyoung Lee, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 91 - 98 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] Afrique occidentale [Termes IGN] données multitemporelles [Termes IGN] erreur moyenne quadratique [Termes IGN] erreur systématique [Termes IGN] humidité du sol [Termes IGN] image SMOS [Termes IGN] salinité Résumé : (Auteur) To mitigate instantaneously evolving biases in satellite retrievals, a stochastic approach is applied over West Africa. This stochastic approach independently self-corrects Soil Moisture Ocean Salinity (SMOS) wet biases, unlike the cumulative density function (CDF) matching that rescales satellite retrievals with respect to several years of reference data. Ranked probability skill score (RPSS) is used as nonlocal root-mean-square errors (RMSEs) to assess stochastic retrievals. Stochastic method successfully decreases RMSEs from 0.146 m3/m3 to 0.056 m3/m3 in the Republic of Benin and from 0.080 m3/m3 to 0.038 m3/m3 in Niger, while the CDF matching method exacerbates the original SMOS biases up to 0.141 m3/m3 in Niger, and 0.120 m3/m3 in Benin. Unlike the CDF matching or European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) Re-Analysis (ERA))–interim soil moisture, only a stochastic retrieval responds to Tropical Rainfall Measuring Mission rainfall. Based on the effects of bias correction, RPSS is suggested as a nonlocal verification without needing local measurements. Numéro de notice : A2020-126 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.86.2.91 Date de publication en ligne : 01/02/2020 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.86.2.91 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94772 [article]

Sensitivity of GPS tropospheric estimates to mesoscale convective systems in West Africa / Samuel Nahmani in Atmospheric chemistry and physics, vol 19 n° 14 (July 2019)  

Public [article]  inAtmospheric chemistry and physics > vol 19 n° 14 (July 2019) . - pp 9541 - 9561 Titre : Sensitivity of GPS tropospheric estimates to mesoscale convective systems in West Africa Type de document : Article/Communication Auteurs : Samuel Nahmani , Auteur ; Olivier Bock , Auteur ; Françoise Guichard, Auteur Année de publication : 2019 Projets : VEGAN / Bock, Olivier, TOSCA / Bock, Olivier Article en page(s) : pp 9541 - 9561 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale [Termes IGN] Afrique occidentale [Termes IGN] analyse de sensibilité [Termes IGN] bande C [Termes IGN] convection [Termes IGN] données GPS [Termes IGN] GAMIT [Termes IGN] GIPSY-OASIS [Termes IGN] gradient de troposphère [Termes IGN] meso échelle [Termes IGN] modèle atmosphérique [Termes IGN] Niger [Termes IGN] propagation troposphérique [Termes IGN] résidu [Termes IGN] retard troposphérique zénithal [Termes IGN] signal GPS Résumé : (Auteur) This study analyzes the characteristics of GPS tropospheric estimates (zenith wet delays – ZWDs, gradients, and post-fit phase residuals) during the passage of mesoscale convective systems (MCSs) and evaluates their sensitivity to the research-level GPS data processing strategy implemented. Here, we focus on MCS events observed during the monsoon season of West Africa. This region is particularly well suited for the study of these events due to the high frequency of MCS occurrences in the contrasting climatic environments between the Guinean coast and the Sahel. This contrast is well sampled with data generated by six African Monsoon Multidisciplinary Analysis (AMMA) GPS stations. Tropospheric estimates for a 3-year period (2006–2008), processed with both the GAMIT and GIPSY-OASIS software packages, were analyzed and intercompared. First, the case of a MCS that passed over Niamey, Niger, on 11 August 2006 demonstrates a strong impact of the MCS on GPS estimates and post-fit residuals when the GPS signals propagate through the convective cells as detected on reflectivity maps from the MIT C-band Doppler radar. The estimates are also capable of detecting changes in the structure and dynamics of the MCS. However, the sensitivity is different depending on the tropospheric modeling approach adopted in the software. With GIPSY-OASIS, the high temporal sampling (5 min) of ZWDs and gradients is well suited for detecting the small-scale, short-lived, convective cells, while the post-fit residuals remain quite small. With GAMIT, the lower temporal sampling of the estimated parameters (hourly for ZWDs and daily for gradients) is not sufficient to capture the rapid delay variations associated with the passage of the MCS, but the post-fit phase residuals clearly reflect the presence of a strong refractivity anomaly. The results are generalized with a composite analysis of 414 MCS events observed over the 3-year period at the six GPS stations with the GIPSY-OASIS estimates. A systematic peak is found in the ZWDs coincident with the cold pool crossing time associated with the MCSs. The tropospheric gradients reflect the path of the MCS propagation (generally from east to west). This study concludes that ZWDs, gradients, and post-fit phase residuals provide relevant and complementary information on MCSs passing over or in the vicinity of a GPS station. Numéro de notice : A2019-572 Affiliation des auteurs : Géodésie+Ext (mi2018-2019) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.5194/acp-19-9541-2019 Date de publication en ligne : 29/07/2019 En ligne : https://doi.org/10.5194/acp-19-9541-2019 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94444 [article]

Remote Sensing of Evapotranspiration / Prasanna Gowda (2019)  

Public Titre : Remote Sensing of Evapotranspiration Type de document : Monographie Auteurs : Prasanna Gowda, Éditeur scientifique ; Pradeep Wagle, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2019 Importance : 240 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03921-602-4 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] Afrique occidentale [Termes IGN] Australie [Termes IGN] Chine [Termes IGN] covariance [Termes IGN] évapotranspiration [Termes IGN] hétérogénéité environnementale [Termes IGN] image Terra-ASTER [Termes IGN] image Terra-MODIS [Termes IGN] image thermique [Termes IGN] modèle de simulation [Termes IGN] stress hydrique [Termes IGN] zone semi-aride Résumé : (éditeur) Evapotranspiration (ET) is a critical component of the water and energy balances, and the number of remote sensing-based ET products and estimation methods has increased in recent years. Various aspects of remote sensing of ET are reported in the 11 papers published in this book. The major research areas covered by this book include inter-comparison and performance evaluation of widely used one- and two-source energy balance models, a new dual-source model (Soil Plant Atmosphere and Remote Sensing Evapotranspiration, SPARSE), and a process-based model (ETMonitor); assessment of multi-source (e.g., remote sensing, reanalysis, and land surface model) ET products; development or improvement of data fusion frameworks to predict continuous daily ET at a high spatial resolution (field-scale or 30 m) by fusing the advanced spaceborne thermal emission reflectance radiometer (ASTER), the moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS), and Landsat data; and investigating uncertainties in ET estimates using an ET ensemble composed of several land surface models and diagnostic datasets. The effects of the differences between ET products on water resources and ecosystem management were also investigated. More accurate ET estimates and improved understanding of remotely sensed ET products are crucial for maximizing crop productivity while minimizing water losses and management costs. Note de contenu : Editorial 1- Intercomparison of three two-source energy balance models for partitioning evaporation and transpiration in semiarid climates 2- Mapping maize evapotranspiration at field scale using SEBAL: A comparison with the FAO method and soil-plant model simulations 3- Assessment of multi-source evapotranspiration products over China using Eddy Covariance observations 4- Continuous daily evapotranspiration estimation at the field-scale over heterogeneous agricultural areas by fusing ASTER and MODIS data 5- Estimating calibration variability in evapotranspiration derived from a satellite-based energy balance model 6- Evaluation of the SPARSE dual-source model for predicting water stress and evapotranspiration from thermal infrared data over multiple crops and climates 7- Earth observations-based evapotranspiration in Northeastern Thailand 8- A modeling framework for deriving daily time series of evapotranspiration maps using a surface energy balance model 9- An improved spatio-temporal adaptive data fusion algorithm for evapotranspiration mapping 10- Uncertainties in evapotranspiration estimates over West Africa 11- Differences among evapotranspiration products affect water resources and ecosystem management in an Australian catchment Numéro de notice : 25926 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Monographie DOI : 10.3390/books978-3-03921-603-1 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03921-603-1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96178

Mapping and estimating land change between 2001 and 2013 in a heterogeneous landscape in West Africa: Loss of forestlands and capacity building opportunities / Hèou Maléki Badjana in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 63 (December 2017)  

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Le cycle de l'eau dans le système de mousson d'Afrique de l'Ouest / Christophe Peugeot in La Météorologie, n° spéc (octobre 2012)  

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Cartographie et participation pour la coopération environnementale : le terrain et la restitution des savoirs traditionnels en Afrique subsaharienne / F. Burini in Annales de géographie, n° 687 - 688 (septembre - décembre 2012)  

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Land water storage changes from ground and space geodesy : first results from the GHYRAF (Gravity and Hydrology in Africa) experiment / Jacques Hinderer in Pure and applied geophysics, vol 169 n° 8 (August 2012)  

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Hydrological deformation induced by the West African Monsoon : Comparison of GPS, GRACE and loading models / Samuel Nahmani in Journal of geophysical research : Solid Earth, Vol 117 n° B5 (May 2012)  

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Méthodologies en traitement de données GPS pour les sciences de l’environnement / Samuel Nahmani (2012) 

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L'apport des données GPS AMMA pour l'étude du cycle de l'eau de la mousson africaine / Olivier Bock in Bulletin d'information scientifique et technique de l'IGN, n° 77 (avril 2011) 

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Mesoscale water cycle within the West African Monsoon / Christophe Peugeot in Atmospheric Science Letters, vol 12 n° 1 (January - March 2011)  

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Operational meteorology in West Africa : observational networks, weather analysis and forecasting / Andreas H. Fink in Atmospheric Science Letters, vol 12 n° 1 (January - March 2011)  

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The AMMA field campaigns : accomplishments and lessons learned / Thierry Lebel in Atmospheric Science Letters, vol 12 n° 1 (January - March 2011)  

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