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QGIS in Remote Sensing, Volume 4. QGIS and Applications in Water and Risks / Nicolas Baghdadi (2018)
Titre de série : QGIS in Remote Sensing, Volume 4 Titre : QGIS and Applications in Water and Risks Type de document : Monographie Auteurs : Nicolas Baghdadi, Éditeur scientifique ; Clément Mallet , Éditeur scientifique ; Mehrez Zribi, Éditeur scientifique Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2018 Importance : 320 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-119-47672-6 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] aléa
[Termes IGN] anthropisation
[Termes IGN] carte bathymétrique
[Termes IGN] cartographie thématique
[Termes IGN] données bathymétriques
[Termes IGN] érosion hydrique
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] modèle numérique bathymétrique
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] modèle RUSLE
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] ressources en eau
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] télédétection spatiale
[Termes IGN] traitement d'imageIndex. décimale : 37.40 Applications SIG Résumé : (Editeur) The QGIS in Remote Sensing Set aims to facilitate the appropriation and operational use of the Quantum Geographic Information System (QGIS) software in the field of remote sensing. This fourth volume of the set is dedicated to the presentation and the practice of QGIS and its libraries of applications dealing with water and risk management issues. In the context of global changes (climatic and anthropogenic), understanding and quantifying water resource dynamics and the various aspects of risks is essential for managers in public authorities and local population. This work is carried out by scientists who are proficient to a high level of technicality. The book is targeted at students (Masters, engineering students, PhDs), engineers involved in the management of water resources and territory, and research teams in geomatics. In addition to the text, readers will have access to data and tools allowing the integral realization of the scientific procedures described in each chapter, as well as screenshots of all the windows which illustrate the manipulations necessary for the realization of each application. Note de contenu : 1. Monitoring Coastal Bathymetry Using Multispectral Satellite Images at High Spatial Resolution /
Bertrand Lubac.
2. Contribution of the Integrated Topo-bathymetric Model for Coastal Wetland Evolution: Case of Geomorphologic and Biological Evolution of Ichkeul Marshes (North Tunisia) / Zeineb Kassouk, Zohra Lili-Chabaane, Benoit Deffontaines, Mohammad El Hajj and Nicolas Baghdadi.
3. Reservoir Hydrological Monitoring by Satellite Image Analysis / Paul Passy and Adrien Selles.
4. Network Analysis and Routing with QGIS / Hervé Pella and Kenji Ose.
5. Representation of the Drainage Network in Urban and Peri-urban Areas Using a 2D Polygonal Mesh Composed of Pseudo-convex Elements / Pedro Sanzana, Sergio Villaroel, Isabelle Braud, Nancy Hitschfeld, Jorge Gironas, Flora Branger, Fabrice Rodriguez, Ximena Vargas and Tomas Gomez.
6. Mapping of Drought / Mohammad El Hajj, Mehrez Zribi, Nicolas Baghdadi and Michel Le Page.
7. A Spatial Sampling Design Based on Landscape Metrics for Pest Regulation: The Millet Head Miner Case Study in the Bambey Area, Senegal / Valérie Soti.
8. Modeling Erosion Risk Using the RUSLE Equation / Rémi Andreoli.Numéro de notice : 17567D Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif nature-HAL : DirectOuvrColl/Actes DOI : 10.1002/9781119476726 Date de publication en ligne : 16/02/2018 En ligne : http://dx.doi.org/10.1002/9781119476726 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91931 Voir aussi
- Utilisation de QGIS en télédétection, Volume 4. QGIS et applications en eau et risques / Nicolas Baghdadi (2018)
- QGIS in Remote Sensing, Volume 2. QGIS and applications in agriculture and forest / Nicolas Baghdadi (2018)
- QGIS in Remote Sensing, Volume 3. QGIS and Applications in Territorial Planning / Nicolas Baghdadi (2018)
- QGIS in Remote Sensing, Volume 1. QGIS and generic tools / Nicolas Baghdadi (2018)
- Uso de QGIS en la teledetección, Vol. 4. QGIS y sus aplicaciones en agua y en gestion del riego / Nicolas Baghdadi (2020)
Utilisation de QGIS en télédétection, Volume 4. QGIS et applications en eau et risques / Nicolas Baghdadi (2018)
Titre de série : Utilisation de QGIS en télédétection, Volume 4 Titre : QGIS et applications en eau et risques Type de document : Monographie Auteurs : Nicolas Baghdadi, Éditeur scientifique ; Clément Mallet , Éditeur scientifique ; Mehrez Zribi, Éditeur scientifique Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2018 Collection : Système Terre - Environnement Importance : 320 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78405-338-3 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] aléa
[Termes IGN] anthropisation
[Termes IGN] carte bathymétrique
[Termes IGN] cartographie thématique
[Termes IGN] données bathymétriques
[Termes IGN] érosion hydrique
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] modèle numérique bathymétrique
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] modèle RUSLE
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] ressources en eau
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] télédétection spatiale
[Termes IGN] traitement d'imageIndex. décimale : 37.40 Applications SIG Résumé : (Editeur) Dans un contexte de changements globaux fortement liés (climatiques et anthropiques), la compréhension et la quantification de la dynamique des ressources en eau et des risques sont essentielles pour les gestionnaires. Ce quatrième volume de la série expose la présentation et la mise en pratique sous QGIS et ses librairies des applications traitant des problématiques eau et risques. Les outils de systèmes d’information géographique (SIG) sont très présents dans ces domaines, en raison de la forte utilisation des données de télédétection, de réseaux de mesures, et des produits à valeur ajoutée disponibles pour des utilisateurs finaux. QGIS et applications en eau et risques s’adresse aux équipes de recherche en géomatique, aux étudiants en 2e et 3e cycle universitaire, et aux ingénieurs impliqués dans la gestion des ressources en eau et du territoire. Cet ouvrage fournit les données et développements informatiques ainsi que toutes les captures d’écran relatives à l’application QGIS pour mener à bien les différentes étapes de chaque application. Note de contenu : 1. Cartographie de la bathymétrie par télédétection satellitaire multispectrale à haute résolution spatiale
2. Apports du MNT topo-bathymétrique pour l’évolution bio-géomorphologique des marais d’Ichkeul (Tunisie)
3. Suivi hydrologique d’un réservoir par analyse d’images satellites
4. Analyse et parcours de réseau sous QGIS
5. Représentation du réseau de drainage en zones urbaines et périurbaines à l’aide d’un maillage polygonal 2D formé d’éléments pseudo-convexes
6. Cartographie de la sécheresse
7. Quantification du paysage et réalisation d’un plan d’échantillonnage spatial pour l’étude de la régulation naturelle d’un ravageur de culture : l’exemple de la mineuse du mil dans la zone de Bambey au Sénégal
8. Modélisation de l’aléa érosif par le modèle RUSLENuméro de notice : 22860D Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif nature-HAL : DirectOuvrColl/Actes DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89229 Voir aussi
- Utilisation de QGIS en télédétection, Volume 2. QGIS et applications en agriculture et forêt / Nicolas Baghdadi (2018)
- Utilisation de QGIS en télédétection, Volume 3. QGIS et applications en aménagement du territoire / Nicolas Baghdadi (2018)
- Utilisation de QGIS en télédétection, Volume 1. QGIS et outils génériques / Nicolas Baghdadi (2018)
- QGIS in Remote Sensing, Volume 4. QGIS and Applications in Water and Risks / Nicolas Baghdadi (2018)
- Uso de QGIS en la teledetección, Vol. 4. QGIS y sus aplicaciones en agua y en gestion del riego / Nicolas Baghdadi (2020)
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 22860-01D 37.40 Livre Centre de documentation Géomatique Disponible GIS-based MCDA–AHP modelling for avalanche susceptibility mapping of Nubra valley region, Indian Himalaya / Satish Kumar in Geocarto international, vol 32 n° 11 (November 2017)
[article]
Titre : GIS-based MCDA–AHP modelling for avalanche susceptibility mapping of Nubra valley region, Indian Himalaya Type de document : Article/Communication Auteurs : Satish Kumar, Auteur ; Pankaj Kumar Srivastava, Auteur ; Snehmani, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1254 - 1267 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] aléa
[Termes IGN] analyse multicritère
[Termes IGN] avalanche
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] Himalaya
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image Terra-ASTER
[Termes IGN] Inde
[Termes IGN] outil d'aide à la décision
[Termes IGN] plan de prévention des risques
[Termes IGN] processus de hiérarchisation analytique
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] vulnérabilitéRésumé : (Auteur) Avalanches are behind the majority of fatalities and heavy damage to property in snow-covered mountainous terrain like Himalaya. Recognizing avalanche susceptible areas and publication of avalanche susceptibility maps assist decision-makers and planners to execute suitable measures to reduce the avalanche risk. The present study is an attempt to prepare an avalanche susceptibility map of the Nubra valley region using multi-criteria decision analysis–analytical hierarchy process model in GIS environment. The most prominent avalanche occurrence factors used in this model are slope, aspect, curvature, elevation, terrain roughness and ground cover. ASTER GDEM V2 and Landsat 8 satellite imagery were used to generate considered factors. For validation of the results, prediction rate/accuracy is calculated using the avalanche inventory map of documented avalanche locations. To calculate the prediction accuracy, area under the ROC curve (ROC-AUC) method has been used. The prediction accuracy of the validation results using ROC-AUC shows 91%. Numéro de notice : A2017-671 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2016.1206626 Date de publication en ligne : 13/07/2016 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2016.1206626 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=87157
in Geocarto international > vol 32 n° 11 (November 2017) . - pp 1254 - 1267[article]Comparison of landslide susceptibility mapping based on statistical index, certainty factors, weights of evidence and evidential belief function models / Kai Cui in Geocarto international, vol 32 n° 9 (September 2017)
[article]
Titre : Comparison of landslide susceptibility mapping based on statistical index, certainty factors, weights of evidence and evidential belief function models Type de document : Article/Communication Auteurs : Kai Cui, Auteur ; Dong Lu, Auteur ; Wei Li, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 935 - 955 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] aléa
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] inventaire
[Termes IGN] pondération
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] théorie de Dempster-Shafer
[Termes IGN] vulnérabilitéRésumé : (Auteur) The main aim of this study was to produce landslide susceptibility maps using statistical index (SI), certainty factors (CF), weights of evidence (WoE) and evidential belief function (EBF) models for the Long County, China. Firstly, a landslide inventory map, including a total of 171 landslides, was compiled on the basis of earlier reports, interpretation of aerial photographs and supported by extensive field surveys. Thereafter, all landslides were randomly separated into two data sets: 70% landslides (120 points) were selected for establishing the model and the remaining landslides (51 points) were used for validation purposes. Eleven landslide conditioning factors, such as slope aspect, slope angle, plan curvature, profile curvature, altitude, distance to faults, distance to roads, distance to rivers, lithology, NDVI and land use, were considered for landslide susceptibility mapping in this study. Then, the SI, CF, WoE and EBF models were used to produce the landslide susceptibility maps for the study area. Finally, the four models were validated using area under the curve (AUC) method. According to the validation results, the EBF model (AUC = 78.93%) has a higher prediction accuracy than the SI model (AUC = 77.72%), the WoE model (AUC = 77.62%) and the CF model (AUC = 77.72%). Similarly, the validation results also indicate that the EBF model has the highest training accuracy of 80.25%, followed by SI (79.80%), WoE (79.71%) and CF (79.67%) models. Numéro de notice : A2017-457 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.0/10106049.2016.1195886 Date de publication en ligne : 16/06/2016 En ligne : http://dx.doi.org108/10.0/10106049.2016.1195886 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86382
in Geocarto international > vol 32 n° 9 (September 2017) . - pp 935 - 955[article]A GIS-based comparative study of Dempster-Shafer, logistic regression and artificial neural network models for landslide susceptibility mapping / Wei Chen in Geocarto international, vol 32 n° 4 (April 2017)
[article]
Titre : A GIS-based comparative study of Dempster-Shafer, logistic regression and artificial neural network models for landslide susceptibility mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Wei Chen, Auteur ; Hamid Reza Pourghasemi, Auteur ; Zhou Zhao, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 367 - 385 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] aléa
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] ArcGIS
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] classification de Dempster-Shafer
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] régression logistique
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] vulnérabilitéRésumé : (Auteur) The main aim of present study is to compare three GIS-based models, namely Dempster–Shafer (DS), logistic regression (LR) and artificial neural network (ANN) models for landslide susceptibility mapping in the Shangzhou District of Shangluo City, Shaanxi Province, China. At First, landslide locations were identified by aerial photographs and supported by field surveys, and a total of 145 landslide locations were mapped in the study area. Subsequently, the landslide inventory was randomly divided into two parts (70/30) using Hawths Tools in ArcGIS 10.0 for training and validation purposes, respectively. In the present study, 14 landslide conditioning factors such as altitude, slope angle, slope aspect, topographic wetness index, sediment transport index, stream power index, plan curvature, profile curvature, lithology, rainfall, distance to rivers, distance to roads, distance to faults and normalized different vegetation index were used to detect the most susceptible areas. In the next step, landslide susceptible areas were mapped using the DS, LR and ANN models based on landslide conditioning factors. Finally, the accuracies of the landslide susceptibility maps produced from the three models were verified using the area under the curve (AUC). The validation results showed that the landslide susceptibility map generated by the ANN model has the highest training accuracy (73.19%), followed by the LR model (71.37%), and the DS model (66.42%). Similarly, the AUC plot for prediction accuracy presents that ANN model has the highest accuracy (69.62%), followed by the LR model (68.94%), and the DS model (61.39%). According to the validation results of the AUC curves, the map produced by these models exhibits the satisfactory properties. Numéro de notice : A2017-271 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2016.1140824 Date de publication en ligne : 22/03/2016 En ligne : http://doi.org/10.1080/10106049.2016.1140824 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85297
in Geocarto international > vol 32 n° 4 (April 2017) . - pp 367 - 385[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2017041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Generating a hazard map of dynamic objects using lidar mobile mapping / Alexander Schlichting in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 12 (December 2016)PermalinkDiscordance cartographique, l'exemple de Toulouse / Pierre Clergeot in Géomètre, n° 2136 (mai 2016)PermalinkModélisation et cartographie du risque d’éclosion d’incendie de forêt dans le nord-ouest du Maroc (région de Chefchaouen-Ouazzane) / Fouad Assali in Revue d'écologie, vol 71 n° 2 (avril - juin 2016)PermalinkMémo visuel de géologie / Yves Lagabrielle (2013)PermalinkUtilisation d'image satellitaire et d'un modèle numérique d'altitude pour la cartographie des zones à risque d'inondation sur le littoral méditerranéen de Saïdia (Nord-Est du Maroc) / M. Mouzouri in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 201 (Janvier 2013)PermalinkExposure estimation from multi-resolution optical satellite imagery for seismic risk assessment / Marc Wieland in ISPRS International journal of geo-information, vol 1 n°1 (March 2012)PermalinkSIG et LiDAR pour la réalisation de plans de prévention du risque de chute de blocs : Application dans les alpes françaises / Nicolas Clouet in Géomatique expert, n° 82 (01/09/2011)PermalinkL'outil SIG pour la gestion de crise et la reconstruction, métropole de Port-au-Prince, Haïti, post-séisme du 12 janvier 2010 / M. Leguillier (2011)PermalinkLa gestion du risque en France : contre ou avec le territoire / Nancy Meschinet De Richemond in Annales de géographie, n° 673 (mai - juin 2010)PermalinkSpécification et développement d'une méthode intégrée de cartographie du combustible à partir d'images téléacquises (dans le cadre du projet Fireparadox) / G. El-Amine (2009)Permalink