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Sentinel-1 sensitivity to soil moisture at high incidence angle and the impact on retrieval over seasonal crops / Davide Palmisano in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 59 n° 9 (September 2021)
[article]
Titre : Sentinel-1 sensitivity to soil moisture at high incidence angle and the impact on retrieval over seasonal crops Type de document : Article/Communication Auteurs : Davide Palmisano, Auteur ; Francesco Mattia, Auteur ; Anna Balenzano, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 7308 - 7321 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] analyse de sensibilité
[Termes IGN] angle d'incidence
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] carte agricole
[Termes IGN] Castille-et-Leon (Espagne)
[Termes IGN] corrélation temporelle
[Termes IGN] cultures
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] Pouilles (Italie)
[Termes IGN] réseau hydrographique
[Termes IGN] rétrodiffusion
[Termes IGN] transfert radiatifRésumé : (auteur) Approximately, 30% of the Sentinel-1 (S-1) swath over land is imaged with incidence angles higher than 40°. Still, the interplay among the scattering mechanisms taking place at such a high incidence and their implications on the backscatter information content is often disregarded. This article investigates, through an experimental and numerical study, the S-1 sensitivity to the surface soil moisture (SSM) over agricultural fields observed at low (~33°) and high (~43°) incidence angles and quantifies the impact of the incidence angle on the SSM retrieval accuracy. The study sites are the Apulian Tavoliere (Italy) and REd de MEDición de la HUmedad del Suelo (REMEDHUS) (Spain), which are both instrumented with a hydrologic network continuously measuring SSM. At low incidence angles, results confirm that for crops such as wheat and barley, dominated in C-band by surface scattering, there exists a good sensitivity of S-1 VV to SSM. At high incidence angles, the sensitivity to SSM holds through the combination of the soil attenuated and double bounce scattering. Conversely, over crops dominated by volume scattering, such as sugar beet, the S-1 VV signal is not correlated with the in situ SSM observations, neither at low nor at high incidence. For all the crops, the sensitivity of S-1 to SSM in VH is found significantly lower than in VV. The impact of the incidence angle on the SSM retrieval has been studied with a recursive algorithm based on a short-term change detection approach. An upper and lower bounds for the worsening of the S-1 VV retrieval performance at far versus near range observations have been estimated. In the worst-case scenario, the root mean square error (RMSE) increases from ~0.056 m 3 /m 3 , at low incidence, to ~0.071 m 3 /m 3 , at high incidence. The mechanism that lowers the retrieval accuracy at high incidence angles is further investigated in the synthetic experiment and its impact on the RMSE is estimated in terms of the volume scattering contribution. Numéro de notice : A2021-646 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.3033887 Date de publication en ligne : 10/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.3033887 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98351
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > Vol 59 n° 9 (September 2021) . - pp 7308 - 7321[article]A CNN approach to simultaneously count plants and detect plantation-rows from UAV imagery / Lucas Prado Osco in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 174 (April 2021)
[article]
Titre : A CNN approach to simultaneously count plants and detect plantation-rows from UAV imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Lucas Prado Osco, Auteur ; Mauro Dos Santos de Arruda, Auteur ; Diogo Nunes Gonçalves, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 1 - 17 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] carte agricole
[Termes IGN] Citrus sinensis
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] comptage
[Termes IGN] cultures
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] extraction de la végétation
[Termes IGN] gestion durable
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] maïs (céréale)
[Termes IGN] rendement agricoleRésumé : (auteur) Accurately mapping croplands is an important prerequisite for precision farming since it assists in field management, yield-prediction, and environmental management. Crops are sensitive to planting patterns and some have a limited capacity to compensate for gaps within a row. Optical imaging with sensors mounted on Unmanned Aerial Vehicles (UAV) is a cost-effective option for capturing images covering croplands nowadays. However, visual inspection of such images can be a challenging and biased task, specifically for detecting plants and rows on a one-step basis. Thus, developing an architecture capable of simultaneously extracting plant individually and plantation-rows from UAV-images is yet an important demand to support the management of agricultural systems. In this paper, we propose a novel deep learning method based on a Convolutional Neural Network (CNN) that simultaneously detects and geolocates plantation-rows while counting its plants considering highly-dense plantation configurations. The experimental setup was evaluated in (a) a cornfield (Zea mays L.) with different growth stages (i.e. recently planted and mature plants) and in a (b) Citrus orchard (Citrus Sinensis Pera). Both datasets characterize different plant density scenarios, in different locations, with different types of crops, and from different sensors and dates. This scheme was used to prove the robustness of the proposed approach, allowing a broader discussion of the method. A two-branch architecture was implemented in our CNN method, where the information obtained within the plantation-row is updated into the plant detection branch and retro-feed to the row branch; which are then refined by a Multi-Stage Refinement method. In the corn plantation datasets (with both growth phases – young and mature), our approach returned a mean absolute error (MAE) of 6.224 plants per image patch, a mean relative error (MRE) of 0.1038, precision and recall values of 0.856, and 0.905, respectively, and an F-measure equal to 0.876. These results were superior to the results from other deep networks (HRNet, Faster R-CNN, and RetinaNet) evaluated with the same task and dataset. For the plantation-row detection, our approach returned precision, recall, and F-measure scores of 0.913, 0.941, and 0.925, respectively. To test the robustness of our model with a different type of agriculture, we performed the same task in the citrus orchard dataset. It returned an MAE equal to 1.409 citrus-trees per patch, MRE of 0.0615, precision of 0.922, recall of 0.911, and F-measure of 0.965. For the citrus plantation-row detection, our approach resulted in precision, recall, and F-measure scores equal to 0.965, 0.970, and 0.964, respectively. The proposed method achieved state-of-the-art performance for counting and geolocating plants and plant-rows in UAV images from different types of crops. The method proposed here may be applied to future decision-making models and could contribute to the sustainable management of agricultural systems. Numéro de notice : A2021-205 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2021.01.024 Date de publication en ligne : 13/02/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.01.024 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97171
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 174 (April 2021) . - pp 1 - 17[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2021041 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 081-2021043 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2021042 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Temporal mosaicking approaches of Sentinel-2 images for extending topsoil organic carbon content mapping in croplands / Emmanuelle Vaudour in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 96 (April 2021)
[article]
Titre : Temporal mosaicking approaches of Sentinel-2 images for extending topsoil organic carbon content mapping in croplands Type de document : Article/Communication Auteurs : Emmanuelle Vaudour, Auteur ; Cécile Gomez, Auteur ; Philippe Lagacherie, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 102277 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] mosaïquage d'images
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] puits de carbone
[Termes IGN] réflectance spectrale
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] sol nu
[Termes IGN] surface cultivée
[Termes IGN] teneur en carbone
[Termes IGN] terre arable
[Termes IGN] Yvelines (78)Résumé : (auteur) The spatial assessment of soil organic carbon (SOC) is a major environmental challenge, notably for evaluating soil carbon stocks. Recent works have shown the capability of Sentinel-2 to predict SOC content over temperate agroecosystems characterized with annual crops. However, because spectral models are only applicable on bare soils, the mapping of SOC is often obtained on limited areas. A possible improvement for increasing the number of pixels on which SOC can be retrieved by inverting bare soil reflectance spectra, consists of using optical images acquired at several dates. This study compares different approaches of Sentinel–2 images temporal mosaicking to produce a composite multi-date bare soil image for predicting SOC content over agricultural topsoils. A first approach for temporal mosaicking was based on a per-pixel selection and was driven by soil surface characteristics: bare soil or dry bare soil with/without removing dry vegetation. A second approach for creating composite images was based on a per-date selection and driven either by the models performance from single-date, or by average soil surface indicators of bare soil or dry bare soil. To characterize soil surface, Sentinel-1 (S1)-derived soil moisture and/or spectral indices such as normalized difference vegetation index (NDVI), Normalized Burn Ratio 2 (NBR2), bare soil index (BSI) and a soil surface moisture index (S2WI) were used either separately or in combination. This study highlighted the following results: i) none of the temporal mosaic images improved model performance for SOC prediction compared to the best single-date image; ii) of the per-pixel approaches, temporal mosaics driven by the S1-derived moisture content, and to a lesser extent, by NBR2 index, outperformed the mosaic driven by the BSI index but they did not increase the bare soil area predicted; iii) of the per-date approaches, the best trade-off between predicted area and model performance was achieved from the temporal mosaic driven by the S1-derived moisture content (R2 ~ 0.5, RPD ~ 1.4, RMSE ~ 3.7 g.kg-1) which enabled to more than double (*2.44) the predicted area. This study suggests that a number of bare soil mosaics based on several indicators (moisture, bare soil, roughness…), preferably in combination, might maintain acceptable accuracies for SOC prediction whilst extending over larger areas than single-date images. Numéro de notice : A2021-238 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.jag.2020.102277 Date de publication en ligne : 14/12/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.jag.2020.102277 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97258
in International journal of applied Earth observation and geoinformation > vol 96 (April 2021) . - n° 102277[article]Détection des zones de dégradation et de régénération de la couverture végétale dans le sud du Sénégal à travers l'analyse des tendances de séries temporelles MODIS NDVI et des changements d'occupation des sols à partir d'images LANDSAT / Boubacar Solly in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 223 (mars - décembre 2021)
[article]
Titre : Détection des zones de dégradation et de régénération de la couverture végétale dans le sud du Sénégal à travers l'analyse des tendances de séries temporelles MODIS NDVI et des changements d'occupation des sols à partir d'images LANDSAT Type de document : Article/Communication Auteurs : Boubacar Solly, Auteur ; El Hadji Balla Dieye, Auteur ; Oumar Sy, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 1 - 15 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] changement d'occupation du sol
[Termes IGN] changement d'utilisation du sol
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] dégradation de l'environnement
[Termes IGN] dégradation de la flore
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] image Landsat-ETM+
[Termes IGN] image Landsat-OLI
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] régénération (sylviculture)
[Termes IGN] savane
[Termes IGN] Sénégal
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] surface cultivéeRésumé : (Auteur) Cette étude vise à détecter et cartographier la dégradation et la régénération de la couverture végétale durant ces deux dernières décennies en Haute-Casamance, située dans le sud du Sénégal. Elle s’appuie sur l’analyse des tendances de séries temporelles d’images MODIS NDVI acquises sur la période 2000-2018, sur la cartographie des changements d’occupation et d’utilisation des sols (LULCC) faite à partir d’images Landsat (ETM+ 1999 et OLI 2018), et sur une analyse conjointe des tendances de NDVI et LULCC. L’étude a révélé d’importants changements en termes d’occupation et d’utilisation des sols, notamment la conversion de la forêt à la savane (13,5 %), et de la savane aux zones de culture et d’habitat (7,9 %). Des tendances négatives significatives (p Numéro de notice : A2021-662 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2021.580 Date de publication en ligne : 24/03/2021 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2021.580 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98750
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 223 (mars - décembre 2021) . - pp 1 - 15[article]Suivi de la dynamique de l’occupation du sol en République de Guinée par imagerie satellitaire Spot : transfert technologique pour le développement d’outils performants d’aide à la décision / Gabriel Jaffrain in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 223 (mars - décembre 2021)
[article]
Titre : Suivi de la dynamique de l’occupation du sol en République de Guinée par imagerie satellitaire Spot : transfert technologique pour le développement d’outils performants d’aide à la décision Type de document : Article/Communication Auteurs : Gabriel Jaffrain, Auteur ; Arthur Leroux, Auteur ; An Vo Quang, Auteur ; Camille Pinet, Auteur ; Belvide Dessagboli, Auteur ; Yvan Gauthier, Auteur ; Adrien Moiret, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 59 - 80 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] aménagement durable
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] cartographie dynamique
[Termes IGN] données environnementales
[Termes IGN] dynamique spatiale
[Termes IGN] Guinée
[Termes IGN] image SPOT
[Termes IGN] mise à jour de base de données
[Termes IGN] outil d'aide à la décision
[Termes IGN] politique publique
[Termes IGN] précision des données
[Termes IGN] surface cultivéeRésumé : (Auteur) Comment concilier un développement agricole durable avec la lutte contre le changement climatique et la préservation de la biodiversité ? Pour relever un tel défi, les décideurs politiques, techniques et socio-économiques ont désormais accès à des informations environnementales précises et précieuses. Il s’agit notamment des images satellitaires et des données environnementales produites à partir de ces images. En Guinée, pour mener à bien les politiques publiques de gestion durable des territoires et des ressources naturelles, le gouvernement doit être en mesure de disposer d’informations fiables, cohérentes, précises et aussi actualisées que possible sur l’état et la dynamique de son territoire (artificialisation des sols, extension agricole, déforestation, extraction minière…) et sur l’évolution de certains éléments de la biosphère (forêts, savanes, zones humides, mangroves...). A cet effet, le ministère de l’Agriculture guinéen s’est appuyé sur l’expertise technique française pour élaborer un zonage agroécologique à l’échelle du pays, visant à identifier et quantifier les zones agricoles actuelles, à évaluer le potentiel agricole et obtenir une cartographie de l’occupation du sol et de sa dynamique sur une période de 10 ans (2005-2015). Ce projet a été réalisé sur deux ans dans un cadre partenarial entre une équipe d’experts thématiciens français et une équipe de techniciens et experts guinéens., pour assurer un transfert complet de compétences sur l’ensemble des activités du projet. Cette collaboration a permis la réalisation d’une couche d’occupation du sol et la mise en place d’applications pertinentes dans le domaine de l’agriculture et de l’environnement afin de fournir des outils d’aide à la décision aux multiples acteurs guinéens. Numéro de notice : A2021-664 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2021.563 Date de publication en ligne : 21/05/2021 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2021.563 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98754
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 223 (mars - décembre 2021) . - pp 59 - 80[article]Application of thermal imaging and hyperspectral remote sensing for crop water deficit stress monitoring / Gopal Krishna in Geocarto international, vol 36 n° 5 ([15/03/2021])PermalinkAgricultural land partitioning model based on irrigation efficiency using a multi‐objective artificial bee colony algorithm / Mehrdad Bijandi in Transactions in GIS, Vol 25 n° 1 (February 2021)PermalinkCrop identification by massive processing of multiannual satellite imagery for EU common agriculture policy subsidy control / Adolfo Lozano-Tello in European journal of remote sensing, vol 54 n° 1 (2021)PermalinkMapping seasonal agricultural land use types using deep learning on Sentinel-2 image time series / Misganu Debella-Gilo in Remote sensing, Vol 13 n° 2 (January-2 2021)PermalinkAmélioration des systèmes de suivi des cultures à l’aide de la télédétection multi-source et des techniques d’apprentissage profond / Yawogan Gbodjo (2021)PermalinkApport de la télédétection pour la simulation spatialisée des composantes du bilan carbone des cultures et des effets d'atténuation biogéochimiques et biogéophysiques des cultures intermédiaires / Gaétan Pique (2021)PermalinkAssessing the interest of a multi-modal gap-filling strategy for monitoring changes in grassland parcels / Anatol Garioud (2021)PermalinkDiurnal cycles of C-band temporal coherence and backscattering coefficient over an olive orchard in a semi-arid area: Comparison of in situ and Sentinel-1 radar observations / Adnane Chakir (2021)PermalinkDiurnal cycles of C-band temporal coherence and backscattering coefficient over a wheat field in a semi-arid area / Nadia Ouaadi (2021)PermalinkMulti-modal temporal attention models for crop mapping from satellite time series / Vivien Sainte Fare Garnot (2021)PermalinkSpatial characterization and distribution modelling of Ensete ventricosum (wild and cultivated) in Ethiopia / Meron Awoke Eshetae in Geocarto international, vol 36 n° 1 ([01/01/2021])PermalinkSuivi de la rotation des cultures à partir de séries temporelles d’images satellite / Félix Quinton (2021)PermalinkTélédétection et intégration de connaissances via la modélisation spatiale pour une cartographie plus cohérente des systèmes agricoles complexes / Arthur Crespin-Boucaud (2021)PermalinkThe use of deep machine learning for the automated selection of remote sensing data for the determination of areas of arable land degradation processes distribution / Dimitri I. Rukhovitch in Remote sensing, vol 13 n° 1 (January-1 2021)PermalinkCombination of Landsat 8 OLI and Sentinel-1 SAR time-series data for mapping paddy fields in parts of West and Central Java provinces, Indonesia / Sanjiwana Arjasakusuma in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 11 (November 2020)PermalinkTime series potential assessment for biophysical characterization of orchards and crops in a mixed scenario with Sentinel-1A SAR data / Hemant Sahu in Geocarto international, vol 35 n° 14 ([15/10/2020])PermalinkForest clear-cuts as habitat for farmland birds and butterflies / Dafne Ram in Forest ecology and management, vol 473 ([01/10/2020])PermalinkUse of visible and near-infrared reflectance spectroscopy models to determine soil erodibility factor (K) in an ecologically restored watershed / Qinghu Jiang in Remote sensing, vol 12 n° 18 (September-2 2020)PermalinkMapping croplands of Europe, Middle East, Russia, and Central Asia using Landsat, Random Forest, and Google Earth Engine / Aparna R. Phalke in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 167 (September 2020)PermalinkMining regional patterns of land use with adaptive adjacent criteria / Xinmeng Tu in Cartography and Geographic Information Science, Vol 47 n° 5 (September 2020)Permalink