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Titre : Polarimetric Synthetic Aperture Radar : principles and application Type de document : Monographie Auteurs : Irena Hajnsek, Auteur ; Yves-Louis Desnos, Auteur Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2021 Collection : Remote sensing and digital image processing num. 25 Importance : 294 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-030-56504-6 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] agriculture
[Termes IGN] bande X
[Termes IGN] cryosphère
[Termes IGN] détection d'arbres
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] image Radarsat
[Termes IGN] image Terra
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] polarimétrie radar
[Termes IGN] radar à antenne synthétique
[Termes IGN] zone humideIndex. décimale : 35.22 Télédétection en hyperfréquence - Traitement d'image radar Résumé : (Editeur) This open access book focuses on the practical application of electromagnetic polarimetry principles in Earth remote sensing with an educational purpose. In the last decade, the operations from fully polarimetric synthetic aperture radar such as the Japanese ALOS/PalSAR, the Canadian Radarsat-2 and the German TerraSAR-X and their easy data access for scientific use have developed further the research and data applications at L,C and X band. As a consequence, the wider distribution of polarimetric data sets across the remote sensing community boosted activity and development in polarimetric SAR applications, also in view of future missions. Numerous experiments with real data from spaceborne platforms are shown, with the aim of giving an up-to-date and complete treatment of the unique benefits of fully polarimetric synthetic aperture radar data in five different domains: forest, agriculture, cryosphere, urban and oceans. Note de contenu : - Basic Principles of SAR Polarimetry
- Forest Applications
- Agriculture and Wetland Applications
- Cryosphere Applications
- Urban Applications
- Ocean ApplicationsNuméro de notice : 26542 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE/URBANISME Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.1007/978-3-030-56504-6 En ligne : http://doi.org/10.1007/978-3-030-56504-6 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97766 Suivi de la rotation des cultures à partir de séries temporelles d’images satellite / Félix Quinton (2021)
Titre : Suivi de la rotation des cultures à partir de séries temporelles d’images satellite Type de document : Mémoire Auteurs : Félix Quinton , Auteur ; Loïc Landrieu , Encadrant Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 49 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de stage de fin d’études Cycle des Ingénieurs diplômés de l’ENSG 3ème année, TSILangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] cultures
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] politique agricole commune
[Termes IGN] recensement agricole
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] subvention
[Termes IGN] variation saisonnièreIndex. décimale : MTSI Mémoires du Master Technologies des Systèmes d'Information Résumé : (auteur) La politique agricole commune (PAC) mise en place dans les pays de l’Union Européenne est chargée de l’attribution de subventions aux agriculteurs des états membres, qui totalisent près de 50 milliards d’euros chaque année. Afin d’attribuer correctement ces subventions, il est nécessaire de recenser les types de cultures présents dans chaque parcelle tous les ans. Une automatisation du processus est donc souhaitable. Les séries temporelles d’images satellite constituent aujourd’hui la principale source de données utilisée pour la surveillance automatique de la Terre et sont de fait, la principale source de données utilisée en classification automatique. Nous proposons une nouvelle approche basée sur l’utilisation des séries temporelles d’images satellites pluriannuelles en opposition aux séries temporelles mono-année utilisées actuellement. Notre approche permet d’améliorer les performances des modèles de 7.7% par rapport aux modèles constituant l’état de l’art actuel. Dans une optique de suivit des cultures à partir d’imagerie satellite, l’utilisation de données pluriannuelles s’impose donc comme une nécessité. Note de contenu :
1- Introduction
2- Etat de l’art de la modélisation mono-annuelle des cultures agricoles
3- Etat de l’art de la modélisation pluriannuelles des cultures agricoles
4- Généralisation Temporelle
5- Modélisation Pluriannuelle
6- Analyse statistique
7- Gestion de projet
8- PerspectivesNuméro de notice : 28424 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Lastig, IGN (Saint-Mandé) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98767 Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 28424-01 MTSI Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
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Suivi de la rotation des cultures... - pdf auteur -Adobe Acrobat PDF
Titre : Suivi du statut hydrique de la vigne par télédétection hyper et multispectrale Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Eve Laroche, Auteur ; Véronique Chéret, Directeur de thèse ; Harold Clenet, Directeur de thèse ; Sylvie Duthoit, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2021 Importance : 184 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, spécialité Agrosystèmes, Écosystèmes et EnvironnementLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] bilan hydrique
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image Landsat-SWIR
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] irrigation
[Termes IGN] jeu de données
[Termes IGN] réflectance spectrale
[Termes IGN] stress hydrique
[Termes IGN] viticultureIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L’évolution du climat dans le sud de l’Europe conduit à une hausse des températures et une baisse des précipitations pendant l’été. Cette évolution entraîne des contraintes hydriques de plus en plus importantes pour la vigne, obligeant les régions viticoles du sud de la France à réfléchir à des solutions pour conserver leur production. Un enjeu pour la filière est de pouvoir déterminer facilement les parcelles ou régions souffrant de stress hydrique. Dans une zone d’AOC par exemple, cela peut aider à justifier les demandes d’autorisation d’irrigation auprès de l’INAO. Il est également question de mieux gérer la ressource en eau pour la diriger vers les zones qui en ont le plus besoin. Quantifier et suivre le statut hydrique de la vigne permettrait également d’accélérer les réflexions sur l’évolution des pratiques culturales dans ces zones (gestion de l’inter-rang, date de récolte, encépagement. . . ). La télédétection est un outil parfaitement adapté pour répondre à cet enjeu. Le stress hydrique provoque une modification des caractéristiques biophysiques et biochimiques du tissu des plantes, qui se traduit dans la plupart des cas par une modification de leurs propriétés optiques. De plus, l’arrivé des deux satellites Sentinel-2 permet aujourd’hui un suivi de la végétation avec une revisite théorique tous les 5 jours à moindre coût. Ce travail de thèse est orienté autour de plusieurs axes de recherche (thématique et méthodologique) pour arriver à construire et mettre en place un service opérationnel. Dans un premier temps, il fallait comprendre comment s’expriment les symptômes physiologiques du stress hydrique, et, à l’aide de mesures hyperspectrales de référence, caractériser les gammes de longueurs d’onde où des modifications spectrales peuvent être observées. Par la suite, il était nécessaire de vérifier si cette connaissance est transposable aux mesures acquises par les capteurs des satellites actuellement en service et notamment Sentinel-2. Ce travail s’est appuyé sur des jeux de données uniques, combinant à la fois mesures de terrain (sur 3 ans dans 36 parcelles) et observations multispectrales et hyperspectrales. Cette étude a fait ressortir le domaine SWIR pour accéder à la teneur en eau des feuilles mais a également permis de confirmer l’utilité des bandes Red-Edge et NIR pour caractériser l’impact du contenu en eau sur la structure de la feuille et sur son contenu en chlorophylle. Un modèle de prédiction du statut hydrique de la vigne a été mis en place à partir des bandes 4 (Rouge), 6 (Red-Edge), 8a (NIR) et 12 (SWIR) de Sentinel-2. Ce modèle a pu être testé en 2020 sur des parcelles de 5 domaines viticoles, et de nombreux échanges réguliers ont eu lieu avec les viticulteurs pour vérifier la cohérence des résultats au niveau spatial et temporel. Ces premiers retours sont plus qu’encourageant pour la mise en place d’un outil opérationnel de suivi du statut hydrique de la vigne à partir des images Sentinel-2. Les derniers tests sont en cours pour intégrer le modèle dans une plateforme de traitement et de distribution de données automatique au sein de l’entreprise partenaire (TerraNIS). Une première phase de distribution pré-opérationnelle du service est prévue pour l’été 2021. Les travaux menés dans le cadre de cette thèse ont donc permis de mettre en lumière les domaines spectraux affectés par les variations de potentiel de tige de la vigne, de valider l’utilisation de Sentinel-2 comme outil de suivi temporel et spatial du statut hydrique de la vigne et de proposer les outils et algorithmes qui permettront à TerraNIS de proposer un service d’intérêt pour l’ensemble de la filière. Note de contenu : Introduction
1- Contexte général
2- Identification des domaines spectraux les plus discriminants pour la caractérisation du statut hydrique de la vigne à partir de données
3- Potentialité des images satellites pour le suivi du statut hydrique de la vigne
4- Vers la mise en place d'un service opérationnel
5- Synthèse générale et perspectives
ConclusionNuméro de notice : 28686 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Agrosystèmes, Écosystèmes et Environnement : Toulouse : 2021 Organisme de stage : DYNAFOR DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2021INPT0082 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100037 Suivi des vignes par télédétection de proximité : le deep learning au service de l’agriculture de précision / Sami Beniaouf (2021)
Titre : Suivi des vignes par télédétection de proximité : le deep learning au service de l’agriculture de précision Type de document : Mémoire Auteurs : Sami Beniaouf, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 65 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de Master PPMD Photogrammétrie, Positionnement et Mesure de DéformationLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] géoréférencement
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] maladie phytosanitaire
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] surveillance de la végétation
[Termes IGN] Vaud (Suisse)
[Termes IGN] viticultureIndex. décimale : MPPMD Mémoires du mastère spécialisé Photogrammétrie, Positionnement et Mesures de Déformation Résumé : (auteur) Au cours des dernières années, les progrès rapides des techniques d'apprentissage en profondeur ont considérablement accéléré l'élan de la détection d'objets, qui constitue la base de nombreuses tâches de vision par ordinateur, telles que la segmentation d'instances, la classification d'images, le suivi d'objets et bien d'autres. Ce travail s’intéresse à l’utilisation de cette technique ainsi que la photogrammétrie terrestre et la télédétection dans le domaine de la viticulture, pour l’extraction et la cartographie d’informations physiologiques lié aux vignes. Cette étude s’est orientée vers la détection de la maladie de Mildiou au moyen d’une caméra multispectrale. Le mildiou de la vigne est causé par l'organisme de type fongique Plasmopara viticola, qui se produit généralement pendant les années excessivement humides et chaudes. Le champignon provoque directement une perte de rendement par la pourriture des feuilles, des grappes et des pousses. La détection d’objets par segmentation en instances a été réalisé en utilisant le modèle d’apprentissage pré-entraîné Mask R-CNN, dont les couches de classification ont été réentraîné avec des images de vignes acquises et labélisées. La méthodologie suivie consiste en l’extraction de masques d’objets des classes d’intérêt en utilisant le modèle entraîné, qui sont ensuite importés séparément sur les images. La reconstruction du nuage de points 3D à partir d’images masquées ensuit la génération d’un nuage de point de la classe cible. En segmentant ces nuages de points par instances, le calcul des coordonnées des barycentres de ces instances sont représentés finalement sur une carte. Note de contenu :
Introduction générale
I- Introduction à la viticulture de précision
I.1- Télédétection
I.2- Optimisation du rendement
I.3- Détection de maladies
I.4- Apprentissage profond
II- Acquisition des images et méthodologie
II.1- Acquisition des images
II.2- Méthodologie
Résultats et analyseNuméro de notice : 28393 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire PPMD Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98747 Documents numériques
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Suivi des vignes par télédétection... - pdf auteur -Adobe Acrobat PDF Télédétection et intégration de connaissances via la modélisation spatiale pour une cartographie plus cohérente des systèmes agricoles complexes / Arthur Crespin-Boucaud (2021)
Titre : Télédétection et intégration de connaissances via la modélisation spatiale pour une cartographie plus cohérente des systèmes agricoles complexes : application aux Hautes Terres, à Madagascar Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Arthur Crespin-Boucaud, Auteur ; Agnès Bégue, Directeur de thèse Editeur : Paris, Nancy, ... : AgroParisTech (2007 -) Année de publication : 2021 Importance : 326 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de docteur délivré par l’institut des sciences et industries du vivant et de l’environnement, Spécialité : GéomatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] agriculture
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] image Pléiades-HR
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] Madagascar
[Termes IGN] modèle conceptuel de données
[Termes IGN] modélisation spatio-temporelle
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] prise en compte du contexte
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] système complexe
[Termes IGN] utilisation du solIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les méthodes de classification des données de télédétection pour la cartographie de l’occupation des sols reposent sur des mesures de proximité entre pixels ou objets dans un hyperespace spectral dans lequel ils sont projetés en fonction de leur réflectance dans plusieurs bandes spectrales de l'image. La projection en retour des pixels ou des objets vers l'espace géographique permet d'obtenir la carte d’occupation du sol recherchée, avec autant de classes que de régions identifiées comme significatives dans l'hyperespace. Le raisonnement qui sous-tend l'analyse dans l'hyperespace des données satellitaires est que dans ce dernier, les relations de proximité de "signatures spectrales" des objets et des pixels sont plus faciles à mettre en évidence que dans l’espace géographique. Ces méthodes sont particulièrement efficaces pour la cartographie des espaces agricoles caractérisés par de grandes parcelles et par des pratiques culturales homogènes. Cependant, pour une grande partie des Suds, les espaces agricoles sont plus complexes, avec des parcelles généralement plus petites, et une diversité d’usages et d’occupations des sols qui reflète les coutumes et leur adaptation au climat et à la géographie locale. L'efficacité des méthodes de télédétection diminue fortement pour ces systèmes agricoles plus complexes. Afin de repousser ces limites, les recherches actuelles portent sur des méthodes combinant à la fois des séries temporelles d’images satellites et des données contextuelles, telles que des indices de texture, l’altitude ou la pente, dont certaines sont basées sur l’apprentissage profond. Ces développements méthodologiques et techniques poussés utilisent principalement l’information spectrale et n’intègrent que peu les autres types de connaissances agricoles disponibles. Par exemple, on sait que certaines cultures ne poussent qu’à partir d’une altitude ou à proximité des habitations. Aisément identifiables dans l’espace géographique, ces connaissances, à la fois spatiales et temporelles, sont plus difficilement identifiables dans l’hyperespace des données. Cela suggère intuitivement qu'une meilleure prise en compte des connaissances agricoles pourrait améliorer les méthodes de classification pour obtenir des cartes de l'occupation de l’usage des sols plus cohérentes sur le plan agricole. Dans cette thèse, nous explorons la possibilité d'utiliser les connaissances en agriculture, formalisées sous forme de règles, pour améliorer une méthode de classification supervisée pour la cartographie de l'occupation et de l’usage des sols des systèmes agricoles complexes. Dans un premier temps, cette thèse propose un modèle conceptuel permettant de combiner à la fois des méthodes de classification de données de télédétection et de la modélisation spatio-temporelle. Ce modèle est décomposé en quatre modules spatiaux et temporels, chacun correspondant à une méthode visant à améliorer la caractérisation de l’occupation et de l’usage des sols, et pouvant être utilisé indépendamment. Les deux modules spatiaux du modèle sont ensuite appliqués à une zone d’étude agricole située dans la région du Vakinankaratra, sur les Hautes Terres de Madagascar afin d’évaluer l’approche développée. D’un point de vue quantitatif, l’application des deux modules spatiaux n’améliore que très peu la caractérisation des classes d’occupation et d’usage des sols de la zone d’étude, notamment du fait du manque de données de qualité supportant l’application des règles spatiales identifiées. Néanmoins, l'application des modules spatiaux permet une meilleure discrimination entre les cultures pluviales et les espaces de savanes, source de nombreuses confusions avec les méthodes utilisées en traitement de données de télédétection. L'analyse de ces résultats permet de proposer des améliorations pour le modèle conceptuel ainsi que pour son application plus générale aux systèmes agricoles complexes. Note de contenu : Introduction générale
1- Contexte et problématique de la thèse
2- Modèle conceptuel
3- Zone d’étude, matériel et méthodes
4- Méthode d’application des modules à la région des Hautes Terres
5- Résultats d’applications
6- Discussion
Conclusion généraleNuméro de notice : 28322 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géomatique : AgroParisTech : 2021 Organisme de stage : TETIS (Montpellier) DOI : sans En ligne : https://pastel.archives-ouvertes.fr/tel-03306233/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98314 The challenge of robust trait estimates with deep learning on high resolution RGB images / Etienne David (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)PermalinkQuantification of cotton water consumption by remote sensing / Jefferson Vieira José in Geocarto international, vol 35 n° 16 ([01/12/2020])PermalinkAdaptation de l'irrigation au changement climatique dans l'Union européenne : les actions engagées par les États membres pour économiser l'eau / Claire Serra-Wittling in Sciences, eaux & territoires, n° 34 (novembre 2020)PermalinkAn integration of bioclimatic, soil, and topographic indicators for viticulture suitability using multi-criteria evaluation: a case study in the Western slopes of Jabal Al Arab—Syria / Karam Alsafadi in Geocarto international, vol 35 n° 13 ([01/10/2020])PermalinkComparative analysis of index and chemometric techniques-based assessment of leaf area index (LAI) in wheat through field spectroradiometer, Landsat-8, Sentinel-2 and Hyperion bands / Bappa Das in Geocarto international, vol 35 n° 13 ([01/10/2020])PermalinkAnalysis of chlorophyll concentration in potato crop by coupling continuous wavelet transform and spectral variable optimization / Ning Liu in Remote sensing, vol 12 n° 17 (September-1 2020)PermalinkDetecting abandoned farmland using harmonic analysis and machine learning / Heeyeun Yoon in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 166 (August 2020)PermalinkMapping the condition of macadamia tree crops using multi-spectral UAV and WorldView-3 imagery / Kasper Johansen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 165 (July 2020)PermalinkCounting of grapevine berries in images via semantic segmentation using convolutional neural networks / Laura Zabawa in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 164 (June 2020)Permalink