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Automatic canola mapping using time series of Sentinel 2 images / Davoud Ashourloo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 156 (October 2019)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 156 (October 2019) . - pp 63 - 76 Titre : Automatic canola mapping using time series of Sentinel 2 images Type de document : Article/Communication Auteurs : Davoud Ashourloo, Auteur ; Hamid Salehi Shahrabi, Auteur ; Mohsen Azadbakht, Auteur ; Hossein Aghighi, Auteur ; Hamed Nematollahi, Auteur ; Abbas Alimohammadi, Auteur ; Ali Akbar Matkan, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 63 - 76 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] agriculture de précision [Termes descripteurs IGN] Brassica napus subsp. napus [Termes descripteurs IGN] image proche infrarouge [Termes descripteurs IGN] image RVB [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI [Termes descripteurs IGN] Iran [Termes descripteurs IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes descripteurs IGN] Oklahoma (Etats-Unis) [Termes descripteurs IGN] rendement agricole [Termes descripteurs IGN] série temporelle Résumé : (Auteur) Different techniques utilized for mapping various crops are mainly based on using training dataset. But, due to difficulties of access to a well-represented training data, development of automatic methods for detection of crops is an important need which has not been considered as it deserves. Therefore, main objective of present study was to propose a new automatic method for canola (Brassica napus L.) mapping based on Sentinel 2 satellite time series data. Time series data of three study sites in Iran (Moghan, Gorgan, Qazvin) and one site in USA: (Oklahoma), were used. Then, spectral reflectance values of canola in various spectral bands were compared with those of the other crops during the growing season. NDVI, Red and Green spectral bands were successfully applied for automatic identification of canola flowering date using the threshold values. Examination of the fisher function indicated that multiplication of the near-infrared (NIR) band by the sum of red and green bands during the flowering date is an efficient index to differentiate canola from the other crops. The Kappa and overall accuracy (OA) for the four study sites were more than 0.75 and 88%, respectively. Results of this research demonstrated the potential of the proposed approach for canola mapping using time series of remotely sensed data. Numéro de notice : A2019-317 Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.08.007 date de publication en ligne : 09/08/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.08.007 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93355 [article]

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

Public Titre : Détection de changement par imagerie radar sur les zones naturelles et agricoles en milieu tropical Type de document : Mémoire Auteurs : Jérôme Lebreton, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 45 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie rapport de stage de fin d'études, Cycle géomètre-géomaticien Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes descripteurs IGN] composition colorée [Termes descripteurs IGN] comptage [Termes descripteurs IGN] correction d'image [Termes descripteurs IGN] déboisement [Termes descripteurs IGN] détection de changement [Termes descripteurs IGN] extraction de la végétation [Termes descripteurs IGN] Gabon [Termes descripteurs IGN] image aérienne [Termes descripteurs IGN] image de drone [Termes descripteurs IGN] image radar moirée [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-SAR [Termes descripteurs IGN] image SPOT [Termes descripteurs IGN] image TerraSAR-X [Termes descripteurs IGN] milieu tropical [Termes descripteurs IGN] palmier [Termes descripteurs IGN] polarisation [Termes descripteurs IGN] rendement agricole [Termes descripteurs IGN] surveillance agricole [Termes descripteurs IGN] télédétection en hyperfréquence Index. décimale : GEOM Mémoires de géomètres civils Résumé : (auteur) Dans le cadre du Challenge Numérique « Suivi des plantations dans les pays en développements» piloté par Booster Nova, L’Avion Jaune porte un projet nommé « Palmap » pour le groupe Olam International. Ce projet comprend un volet de développement de solutions permettant le suivi de la culture de palmiers à huile et un volet sur le suivi des mesures compensatoires de préservation de l’environnement naturel autour des plantations en utilisant des données vues du ciel (drones) combinées avec des données collectées sur le terrain et des données satellites. Olam International est une société singapourienne de négoce en produits agroalimentaires, qui gère des plantations (cacao, caoutchouc, huile de palme, amandes, noix de cajou, …) dans plusieurs pays. L’huile de palme est la plus consommée au monde et est considérée comme la source principale d’huile parmi les autres végétaux. Le Gabon s’est ainsi lancé dans cette production dû à un besoin essentiel de développer son agriculture afin de diversifier son économie. La production d’huile de palme est destinée principalement au marché local et à la sous région. Note de contenu : 1- Présentation 2- Contexte 3- Images radar 4- Analyse des données radar Numéro de notice : 21941 Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études G Organisme de stage : L’Avion Jaune Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91741

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Using geographically weighted regression kriging for crop yield mapping in West Africa / Muhammad Imran in International journal of geographical information science IJGIS, vol 29 n° 2 (February 2015)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 29 n° 2 (February 2015) . - pp 234 - 257 Titre : Using geographically weighted regression kriging for crop yield mapping in West Africa Type de document : Article/Communication Auteurs : Muhammad Imran, Auteur ; Alfred Stein, Auteur ; Raul Zurita-Milla, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 234 - 257 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG [Termes descripteurs IGN] agriculture [Termes descripteurs IGN] analyse de données [Termes descripteurs IGN] Burkina Faso [Termes descripteurs IGN] carte agricole [Termes descripteurs IGN] cartographie statistique [Termes descripteurs IGN] image SPOT-Végétation [Termes descripteurs IGN] krigeage [Termes descripteurs IGN] régression géographiquement pondérée [Termes descripteurs IGN] rendement agricole [Termes descripteurs IGN] sorgho (céréale) Résumé : (Auteur) Geographical information systems support the application of statistical techniques to map spatially referenced crop data. To do this in the optimal way, errors and uncertainties have to be minimized that are often associated with operations on the data. This paper applies a spatial statistical approach to upscale crop yields from the field level toward the scale of Burkina Faso. Observed yields were related to the Normalized Difference Vegetation Index derived from SPOT-VEGETATION. The objective was to quantify the uncertainties at the subsequent steps. First, we applied a point pattern analysis to examine uncertainties due to the sampling network of field surveys in the country. Second, geographically weighted regression kriging (GWRK) was applied to upscale the yield observations and to quantify the corresponding uncertainty. The proposed method was demonstrated with the mapping of sorghum yields in Burkina Faso and results were compared with those from regression kriging (RK) and kriging with external drift using a local kriging neighborhood (KEDLN). The proposed method was validated with independent yield observations obtained from field surveys. We observed that the lower uncertainty range value increased by 39%, and the upper uncertainty range value decreased by 51%, when comparing GWRK with RK and KEDLN. Moreover, GWRK reduced the prediction error variance as compared to RK (20 vs. 31) and to KEDLN (20 vs. 39). We found that climate and topography had a major impact on the country’s sorghum yields. Further, the financial ability of farmers influenced the crop management and, thus, the sorghum crop yields. We concluded that GWRK effectively utilized information present in the covariate datasets and improved the accuracies of both the regional-scale mapping of sorghum yields and was able to quantify the associated uncertainty. Numéro de notice : A2015-578 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2014.959522 En ligne : http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/13658816.2014.959522 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=77840 [article]

Crop yield estimation based on unsupervised linear unmixing of multidate hyperspectral imagery / B. Luo in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 1 Tome 1 (January 2013)

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 51 n° 1 Tome 1 (January 2013) . - pp 162 - 173 Titre : Crop yield estimation based on unsupervised linear unmixing of multidate hyperspectral imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : B. Luo, Auteur ; C. Yang, Auteur ; Jocelyn Chanussot, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 162 - 173 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] analyse des mélanges spectraux [Termes descripteurs IGN] classification non dirigée [Termes descripteurs IGN] image hyperspectrale [Termes descripteurs IGN] image multitemporelle [Termes descripteurs IGN] rendement agricole [Termes descripteurs IGN] sorgho (céréale) Résumé : (Auteur) Hyperspectral imagery, which contains hundreds of spectral bands, has the potential to better describe the biological and chemical attributes on the plants than multispectral imagery and has been evaluated in this paper for the purpose of crop yield estimation. The spectrum of each pixel in a hyperspectral image is considered as a linear combinations of the spectra of the vegetation and the bare soil. Recently developed linear unmixing approaches are evaluated in this paper, which automatically extracts the spectra of the vegetation and bare soil from the images. The vegetation abundances are then computed based on the extracted spectra. In order to reduce the influences of this uncertainty and obtain a robust estimation results, the vegetation abundances extracted on two different dates on the same fields are then combined. The experiments are carried on the multidate hyperspectral images taken from two grain sorghum fields. The results show that the correlation coefficients between the vegetation abundances obtained by unsupervised linear unmixing approaches are as good as the results obtained by supervised methods, where the spectra of the vegetation and bare soil are measured in the laboratory. In addition, the combination of vegetation abundances extracted on different dates can improve the correlations (from 0.6 to 0.7). Numéro de notice : A2013-012 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32150 [article]

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Un modèle de prévision de rendement de la canne à sucre basé sur des images satellitaires SPOT : l'exemple de la Réunion / N. Boyer in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 197 (Juin 2012)

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 197 (Juin 2012) . - pp 76 - 85 Titre : Un modèle de prévision de rendement de la canne à sucre basé sur des images satellitaires SPOT : l'exemple de la Réunion Type de document : Article/Communication Auteurs : N. Boyer, Auteur ; P. Todoroff, Auteur ; L. Paulin, Auteur ; Agnès Bégue, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 76 - 85 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] croissance végétale [Termes descripteurs IGN] image SPOT [Termes descripteurs IGN] modèle de simulation [Termes descripteurs IGN] prévision [Termes descripteurs IGN] rendement agricole [Termes descripteurs IGN] Réunion, île de la [Termes descripteurs IGN] Saccharum officinarum Résumé : (Auteur) Cet article présente une méthode de prévision de récolte de canne à sucre à partir d'images satellites à haute résolution spatiale Spot, adaptée à des zones de production de canne à sucre composées d'une multitude de petites parcelles. Cette étude est réalisée sur l'exemple de l'île de La Réunion. Elle est basée sur l'ajustement d'une relation empirique entre l'indice de végétation NDVI (Normalized Différence Végétation Index), mesuré au maximum de développement du couvert végétal, et le rendement en biomasse fraîche à la récolte. Le rendement est traduit en production à différentes échelles (centre de réception, bassin de production, sucrerie, île entière) par produit avec la surface des parcelles. Le modèle est appliqué en mode relatif pour estimer les variations de production d'une année à l'autre. Les variations de production estimées, ajoutées à la production mesurée de l'année précédente, permettent d'estimer la production de l'année à venir. La précision des prévisions de récolte ainsi réalisée est évaluée à partir des résultats de récolte des années 2008 et 2009. Les résultats sont très satisfaisants, avec une précision atteignant 6,6 % à l'échelle des centres de réception et 1,5 % à l'échelle de l'île entière. Ils démontrent l'intérêt économique et technique d'une telle méthode dans le cas de zones de production disposant de peu d'informations sur les conditions de culture de la canne (état végétatif de nombreuses parcelles, météorologie contrastée). Numéro de notice : A2012-417 Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31863 [article]

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The early explanatory power of NDVI in crop yield modelling / L. Wall in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 29 n° 7 (April 2008)

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MARS [Monitoring Agriculture with Remote Sensing] stat action of the European Commission: crop and yield monitoring activities / G. Genovese in Geoinformatics, vol 10 n° 4 (01/06/2007)

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Within-field wheat yield prediction from Ikonos data: a new matrix approach / E.A. Enclona in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 25 n° 2 (January 2004)

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Application of linear mixture model on low resolution NDVI time series of Spot Vegetation data for improving crop yield forecasting techniques in Sinaloa region of Mexico / A. Quadri (2004)

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Usefulness of spectral reflectance indices as durum wheat yield predictors under contrasting Mediterranean conditions / C. Royo in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 24 n° 22 (November 2003)

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Towards an operational system for regional-scale rice yield estimation using a time-series of Radarsat ScanSAR images / Y. Li in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 24 n° 21 (November 2003)

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Crop yield assessment from remote sensing / P.C. Doraiswamy in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 69 n° 6 (June 2003)

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Remote sensing for crop management / P.J. Pinter in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 69 n° 6 (June 2003)

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Comparison of Earth observing-1 ALI and Landsat ETM+ for crop identification and yield prediction in Mexico / D.B. Lobell in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 6 (June 2003)

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Expertise agronomique dans le cadre de l'agriculture de précision / C. Dron (2002)

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