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Évaluation des grandeurs moyennes caractérisant les infrastructures agroécologiques du Gers / Adrien Dupas (2022) 

Public Titre : Évaluation des grandeurs moyennes caractérisant les infrastructures agroécologiques du Gers Type de document : Mémoire Auteurs : Adrien Dupas, Auteur Editeur : Paris : Université de Paris 1 Panthéon Sorbonne Année de publication : 2022 Autre Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Importance : 80 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Mémoire de licence professionnelle Géomatique et Environnement Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes IGN] biodiversité [Termes IGN] évaluation [Termes IGN] exploitation agricole [Termes IGN] Gers (32) [Termes IGN] QGIS [Termes IGN] Registre parcellaire graphique [Termes IGN] système d'information géographique Résumé : (auteur) Mon stage s’inscrit dans le cadre d’un projet ayant débuté il y a un an au sein de l’association Noé. La mission biodiversité agricole s’est lancée comme objectif de créer un outil simple et générique permettant d’évaluer le potentiel biodiversité d’une exploitation à partir de données que les agriculteurs, et les coopératives ont déjà à disposition. Cet outil s’intéresse aux infrastructures agroécologiques (cf : Partie 1.A) et son ambition est de pouvoir calculer une surface réelle d’infrastructures agroécologiques sur le total d’une exploitation agricole. Les données en possession des agriculteurs renseignent sur la surface en infrastructures agroécologiques, mais sont coefficientées notamment par des pondérations écologiques. C’est-à-dire qu’elles ne permettent pas d’obtenir d’emblée une surface représentative de la réalité. L’enjeu est donc de convertir ces données en données d’emprise réelle au sol. Pour pouvoir réaliser ces conversions, Noé doit calculer les grandeurs moyennes caractérisant plusieurs types d’infrastructures agroécologiques. L’objectif de ce stage était de pouvoir développer et tester une méthodologie permettant d’exploiter les bases de données cartographiques à l’échelle nationale et d’identifier les grandeurs moyennes caractérisant certaines catégories d’infrastructures agroécologiques, au plus proche de la réalité de leurs emprises au sol. Grâce aux solutions SIG, une méthodologie dérivant les différents traitements réalisés a pu être rédigée pour toutes les infrastructures agroécologiques le nécessitant. Des grandeurs moyennes les caractérisant ont ainsi été obtenues à l’échelle du Gers grâce aux données géographiques fournies par l’IGN. L’objectif résidait aussi en l’évaluation de la capacité d’automatisation de ces traitements. Dans la plupart des cas, les méthodes d’obtention des grandeurs moyennes d’infrastructures agroécologiques pourront être automatisées. Après ma mission, l’enjeu sera de répéter ces calculs de grandeurs moyennes sur d’autres départements à partir de la note méthodologie écrite lors de ce stage. Note de contenu : Introduction générale 1- Présentation d'ensemble du sujet de stage 2- Organisation, méthode et moyens utilisés 3- Réalisation technique et présentation du rendu Conclusion Numéro de notice : 28885 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/GEOMATIQUE Nature : Mémoire licence Organisme de stage : Noé, mission biodiversité agricole Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101581

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The delineation of tea gardens from high resolution digital orthoimages using mean-shift and supervised machine learning methods / Akhtar Jamil in Geocarto international, vol 36 n° 7 ([15/04/2021])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 36 n° 7 [15/04/2021] . - pp 758 - 772 Titre : The delineation of tea gardens from high resolution digital orthoimages using mean-shift and supervised machine learning methods Type de document : Article/Communication Auteurs : Akhtar Jamil, Auteur ; Bulent Bayram, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 758 - 772 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] algorithme de décalage moyen [Termes IGN] analyse d'image orientée objet [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] arbre de décision [Termes IGN] Camellia sinensis [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels [Termes IGN] classification par réseau neuronal [Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes IGN] exploitation agricole [Termes IGN] extraction de la végétation [Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes IGN] orthoimage [Termes IGN] segmentation hiérarchique [Termes IGN] Turquie Résumé : (Auteur) Rize district is an important tea production site in Turkey, which is known for high quality tea. Determining the temporal changes is very crucial from the viewpoint of agricultural management and protection of tea areas. In addition, delineation of tea gardens using photogrammetric evaluation techniques for a single orthoimage takes approximately 8 h of labour work, which is both costly and time-consuming process. To overcome these issues, a method is proposed for demarcation of tea gardens from high-resolution orthoimages. In this article, a hierarchical object-based segmentation using mean-shift (MS) and supervised machine learning (ML) methods are investigated for delineation of tea gardens. First, the MS algorithm was applied to partition the images into homogeneous segments (objects) and then from each segment, various spectral, spatial and textural features were extracted. Finally, four most widely used supervised ML classifiers, support vector machine (SVM), artificial neural network (ANN), random forest (RF), and decision trees (DTs), were selected for classification of objects into tea gardens and other types of trees. Photogrammetrically evaluated tea garden borders were taken as reference data to evaluate the performance of the proposed methods. The experiments showed that all selected supervised classifiers were effective for delineation of the tea gardens from high-resolution images. Numéro de notice : A2021-293 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1622597 Date de publication en ligne : 19/06/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1622597 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97349 [article]

Sea surface temperature and high water temperature occurrence prediction using a long short-term memory model / Minkyu Kim in Remote sensing, vol 12 n° 21 (November 2020)  

Public [article]  inRemote sensing > vol 12 n° 21 (November 2020) . - n° 3654 Titre : Sea surface temperature and high water temperature occurrence prediction using a long short-term memory model Type de document : Article/Communication Auteurs : Minkyu Kim, Auteur ; Hung Yang, Auteur ; Jonghwa Kim, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : n° 3654 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] aquaculture [Termes IGN] changement climatique [Termes IGN] Corée du sud [Termes IGN] données météorologiques [Termes IGN] modèle de simulation [Termes IGN] pêche [Termes IGN] réseau neuronal récurrent [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] température de surface de la mer Résumé : (auteur) Recent global warming has been accompanied by high water temperatures (HWTs) in coastal areas of Korea, resulting in huge economic losses in the marine fishery industry due to disease outbreaks in aquaculture. To mitigate these losses, it is necessary to predict such outbreaks to prevent or respond to them as early as possible. In the present study, we propose an HWT prediction method that applies sea surface temperatures (SSTs) and deep-learning technology in a long short-term memory (LSTM) model based on a recurrent neural network (RNN). The LSTM model is used to predict time series data for the target areas, including the coastal area from Goheung to Yeosu, Jeollanam-do, Korea, which has experienced frequent HWT occurrences in recent years. To evaluate the performance of the SST prediction model, we compared and analyzed the results of an existing SST prediction model for the SST data, and additional external meteorological data. The proposed model outperformed the existing model in predicting SSTs and HWTs. Although the performance of the proposed model decreased as the prediction interval increased, it consistently showed better performance than the European Center for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF) prediction model. Therefore, the method proposed in this study may be applied to prevent future damage to the aquaculture industry. Numéro de notice : A2020-721 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/rs12213654 Date de publication en ligne : 07/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs12213654 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96311 [article]

Multi-Spatial Resolution Satellite and sUAS Imagery for Precision Agriculture on Smallholder Farms in Malawi / Brad G. Peter 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 107 - 119 Titre : Multi-Spatial Resolution Satellite and sUAS Imagery for Precision Agriculture on Smallholder Farms in Malawi Type de document : Article/Communication Auteurs : Brad G. Peter, Auteur ; Joseph P. Messina, Auteur ; Jon W. Carroll, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 107 - 119 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] agriculture de précision [Termes IGN] analyse multirésolution [Termes IGN] exploitation agricole [Termes IGN] image Pléiades [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] image SPOT 6 [Termes IGN] Malawi Résumé : (Auteur) A collection of spectral indices, derived from a range of remote sensing imagery spatial resolutions, are compared to on-farm measurements of maize chlorophyll content and yield at two trial farms in central Malawi to evaluate what spatial resolutions are most effective for relating multispectral images with crop status. Single and multiple linear regressions were tested for spatial resolutions ranging from 7 cm to 20 m using a small unmanned aerial system (sUAS) and satellite imagery from Planet, SPOT 6, Pléiades, and Sentinel-2. Results suggest that imagery with spatial resolutions nearer the maize plant scale (i.e., 14–27 cm) are most effective for relating spectral signals with crop health on smallholder farms in Malawi. Consistent with other studies, green-band indices were more strongly correlated with maize chlorophyll content and yield than conventional red-band indices, and multivariable models often outperformed single variable models. Numéro de notice : A2020-127 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.86.2.107 Date de publication en ligne : 01/02/2020 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.86.2.107 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94796 [article]

Spatial variability in environmental science / John P. Tiefenbacher (2020)  

Public Titre : Spatial variability in environmental science : patterns, processes, and analyses Type de document : Monographie Auteurs : John P. Tiefenbacher, Éditeur scientifique ; Davod Poreh, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2020 ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83962-461-2 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] aménagement paysager [Termes IGN] aquaculture [Termes IGN] azote [Termes IGN] détection du bâti [Termes IGN] données environnementales [Termes IGN] données GNSS [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] données spatiotemporelles [Termes IGN] écologie forestière [Termes IGN] forêt [Termes IGN] ilot thermique urbain [Termes IGN] littoral [Termes IGN] photogrammétrie numérique [Termes IGN] photographie aérienne [Termes IGN] pollution atmosphérique [Termes IGN] soufre [Termes IGN] surveillance météorologique [Termes IGN] vent Résumé : (Editeur) This book includes eight studies that examine the issue of spatial variability in four areas of the environmental sciences – atmospheric science, geological science, biological science, and landscape science. The topics range from monitoring of wind, the urban heat island, and atmospheric pollution, to coastal geomorphology, landscape planning and forest ecology, the problem of introduced species to regional ecologies, and a technique to improve the identification of human constructions in semi-natural landscapes. A small volume can only offer a small glimpse at the activities of scientists and insights into environmental science, but the array of papers herein offers a unique view of the current scholarship. Note de contenu : 1. Coherent Doppler Lidar for Wind Sensing 2. Low-Key Stationary and Mobile Tools for Probing the Atmospheric UHI Effect 3. Mapping and Estimation of Nitrogen and Sulfur Atmospheric Deposition Fluxes in Central Region of the Mexican Bajio 4. Monitoring Storm Impacts on Sandy Coastlines with UAVs 5. Recent Advances in Coastal Survey Techniques: From GNSS to LiDAR and Digital Photogrammetry - Examples on the Northern Coast of France 6. Spatial and Temporal Variability Regarding Forest: From Tree to the Landscape 7. Ecological and Social Impacts of Aquacultural Introduction to Philippines Waters of Pacific Whiteleg Shrimp Penaeus vannamei 8. High-Resolution Object-Based Building Extraction Using PCA of LiDAR nDSM and Aerial Photos Numéro de notice : 26692 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE/URBANISME Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.87655 Date de publication en ligne : 21/10/2020 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.87655 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99032

De l'agrandissement des exploitations agricoles à la transformation des paysages de bocage : analyse comparative des recompositions foncières et paysagères en Normandie / Thibault Preux (2019)  

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Multifunctional land uses in Africa / Elisabeth Simelton (2019)  

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Toward a participatory VGI methodology : crowdsourcing information on regional food assets / Victoria Fast in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 11-12 (November - December 2018)  

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Les sols forestiers, puits de méthane : un service écosystémique méconnu / Daniel Epron in Revue forestière française, vol 68 n° 4 (juillet 2016)  

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Vers une agriculture multifonctionnelle ? / Laurie Vandevelde in Géomètre, n° 2134 (mars 2016)

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Mise en place d’une stratégie de communication globale / Fanny Sabin (2016) 

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Télédétection pour l'agriculture de précision par caméra hyperspectrale miniature / D. Constantin in Géomatique suisse, vol 113 n° 9 (septembre 2015)

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SIEL : système intégré pour la modélisation et l’évaluation du risque de désertification / Maud Loireau in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 20 n° 3 (mai - juin 2015)  

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Surfaces d'intérêts écologiques : mise à jour / Emmanuelle Raulin in La Vendée agricole, vol 2015 n° 12 (20 mars 2015)

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A tale of two cities / Michel Mouléry in GEO: Geoconnexion international, vol 14 n° 3 (March 2015)

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