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Les impacts spatiaux du changement climatique / Denis Mercier (2021)

Public Titre : Les impacts spatiaux du changement climatique Type de document : Monographie Auteurs : Denis Mercier, Éditeur scientifique Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2021 Importance : 334 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78948-009-2 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] Amazonie [Termes IGN] Asie centrale [Termes IGN] biome [Termes IGN] changement climatique [Termes IGN] changement du niveau de la mer [Termes IGN] cours d'eau [Termes IGN] cryosphère [Termes IGN] faune [Termes IGN] sécheresse [Termes IGN] viticulture Index. décimale : 37.00 Géomatique - information géographique - infrastructure de données Résumé : (Editeur) Depuis quelques années, le changement climatique est au centre des préoccupations avec des conséquences visibles et fortement médiatisées comme la fonte de la banquise arctique, la fonte des glaciers de montagne, l’élévation du niveau de la mer ou la submersion des littoraux bas lors des tempêtes des latitudes moyennes et des cyclones tropicaux. Cet ouvrage expose une revue des impacts spatiaux du changement climatique contemporain en privilégiant une approche multiscalaire et systémique. Au-delà des faits (élévation de la température, modification de la distribution spatiale des précipitations, fonte de la cryosphère marine et terrestre, modifications des régimes hydrologiques aux hautes et moyennes latitudes, etc.), il analyse également les conséquences géopolitiques en Arctique et en Asie centrale, les changements sur les cultures méditerranéennes et sur la viticulture à l’échelle mondiale, ainsi que les impacts sur la distribution du vivant (forêt amazonienne, grands biomes à l’échelle mondiale, oiseaux, etc.). Note de contenu : 1. Le changement climatique à différentes échelles temporelles et spatiales 2. Le changement climatique et la fonte de la cryosphère 3. Entre réchauffement et mondialisation, repenser l’Arctique au coeur d’un système d’enjeux 4. Des littoraux à la vulnérabilité accrue face à l’élévation du niveau de la mer 5. Les conséquences du changement climatique sur la cascade sédimentaire paraglaciaire 6. Les impacts spatiaux du changement climatique sur les environnements périglaciaires 7. Les impacts du changement climatique sur les dynamiques hydrologiques des milieux périglaciaires de hautes latitudes 8. Les impacts du changement climatique sur les cours d’eau des milieux tempérés 9. Les impacts spatiaux de la fonte des glaciers d’Asie centrale : vers une « guerre de l’eau » ? 10. Impact spatial du changement climatique sur les sécheresses hivernales en Méditerranée et ses conséquences sur l’agriculture 11. Les impacts spatiaux du changement climatique sur la viticulture dans le monde 12. Les changements climatiques en Amazonie, une approche multiscalaire 13. Les impacts du changement climatique sur la distribution des biomes 14. Les impacts spatiaux du changement climatique sur les oiseaux Numéro de notice : 26545 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/GEOMATIQUE Nature : Monographie DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97815

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Wide-area near-real-time monitoring of tropical forest degradation and deforestation using Sentinel-1 / Dirk Hoekman in Remote sensing, vol 12 n° 19 (October 2020)  

Public [article]  inRemote sensing > vol 12 n° 19 (October 2020) . - 32 p. Titre : Wide-area near-real-time monitoring of tropical forest degradation and deforestation using Sentinel-1 Type de document : Article/Communication Auteurs : Dirk Hoekman, Auteur ; Boris Kooij, Auteur ; Marcela J. Quiñones, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 32 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] Amazonie [Termes IGN] Bornéo, île de [Termes IGN] déboisement [Termes IGN] dégradation de l'environnement [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] forêt tropicale [Termes IGN] image radar [Termes IGN] image Sentinel-SAR [Termes IGN] image TerraSAR-X [Termes IGN] modèle physique [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] surveillance forestière [Termes IGN] tourbière Résumé : (auteur) The use of Sentinel-1 (S1) radar for wide-area, near-real-time (NRT) tropical-forest-change monitoring is discussed, with particular attention to forest degradation and deforestation. Since forest change can relate to processes ranging from high-impact, large-scale conversion to low-impact, selective logging, and can occur in sites having variable topographic and environmental properties such as mountain slopes and wetlands, a single approach is insufficient. The system introduced here combines time-series analysis of small objects identified in S1 data, i.e., segments containing linear features and apparent small-scale disturbances. A physical model is introduced for quantifying the size of small (upper-) canopy gaps. Deforestation detection was evaluated for several forest landscapes in the Amazon and Borneo. Using the default system settings, the false alarm rate (FAR) is very low (less than 1%), and the missed detection rate (MDR) varies between 1.9% ± 1.1% and 18.6% ± 1.0% (90% confidence level). For peatland landscapes, short radar detection delays up to several weeks due to high levels of soil moisture may occur, while, in comparison, for optical systems, detection delays up to 10 months were found due to cloud cover. In peat swamp forests, narrow linear canopy gaps (road and canal systems) could be detected with an overall accuracy of 85.5%, including many gaps barely visible on hi-res SPOT-6/7 images, which were used for validation. Compared to optical data, subtle degradation signals are easier to detect and are not quickly lost over time due to fast re-vegetation. Although it is possible to estimate an effective forest-cover loss, for example, due to selective logging, and results are spatiotemporally consistent with Sentinel-2 and TerraSAR-X reference data, quantitative validation without extensive field data and/or large hi-res radar datasets, such as TerraSAR-X, remains a challenge. Numéro de notice : A2020-633 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs12193263 date de publication en ligne : 08/10/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs12193263 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96056 [article]

Détermination conjointe des inondations et du type d’eau au moyen de l’imagerie multi-spectrale / Sabrine Amzil (2020)  

Public Titre : Détermination conjointe des inondations et du type d’eau au moyen de l’imagerie multi-spectrale Type de document : Mémoire Auteurs : Sabrine Amzil, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2020 Importance : 92 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Mémoire de soutenance de diplôme d'ingénieur INSA spécialité Topographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] Amazone (fleuve) [Termes IGN] Amazonie [Termes IGN] image Aqua-MODIS [Termes IGN] image en couleur [Termes IGN] image multibande [Termes IGN] image optique [Termes IGN] image Sentinel-SAR [Termes IGN] image Terra-MODIS [Termes IGN] indice d'humidité [Termes IGN] inondation [Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes IGN] série temporelle Index. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) L’Amazonie, en Amérique du Sud, est connue pour ses plaines d’inondations et ses régimes saisonniers de précipitations très irréguliers à cause de plusieurs facteurs naturels et anthropiques. Les eaux amazoniennes se caractérisent non seulement par leurs grandes étendues mais également par la diversité des couleurs de ses fleuves et affluents. Ce projet de fin d’études vise à déterminer conjointement l’extension des inondations et les types d’eaux du bassin amazonien (eaux claires, laiteuses, noires, ...) par analyse de séries temporelles d’images multispectrales acquises par le capteur MODIS des satellites Aqua et Terra au cours de l’année 2017. La détection des inondations a été réalisée en se basant sur une combinaison d’indices spectraux NDVI, SWIb et AWEI après la recherche des valeurs seuils de chacun de ces indices. Tandis que la classification des types d’eaux s’effectue en fonction de la réponse de la valeur moyenne mensuelle du SWIb. Cette étude nous permet donc de mieux comprendre le bilan hydrologique et sédimentaire des zones d’inondation et fleuves amazoniens en se basant uniquement sur les apports de la télédétection optique. Note de contenu : Introduction 1- Etat de l'art 2- Création des méthodes de détection et classification des eaux 3- Evaluation et validation de la méthode Conclusion et perspectives Numéro de notice : 28577 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : LEGOS (Toulouse) DOI : sans En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4187/1/M%C3%A9moire_PFE_AMZIL.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97884

Deep learning for multi-modal classification of cloud, shadow and land cover scenes in PlanetScope and Sentinel-2 imagery / Yuri Shendryk in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 157 (November 2019)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 157 (November 2019) . - pp 124 - 136 Titre : Deep learning for multi-modal classification of cloud, shadow and land cover scenes in PlanetScope and Sentinel-2 imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Yuri Shendryk, Auteur ; Yannik Rist, Auteur ; Catherine Ticehurst, Auteur ; Peter Thorburn, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 124 - 136 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] Amazonie [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] Australie [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] détection d'ombre [Termes IGN] état de l'art [Termes IGN] image à haute résolution [Termes IGN] image PlanetScope [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes IGN] nuage [Termes IGN] occupation du sol [Termes IGN] zone tropicale humide Résumé : (Auteur) With the increasing availability of high-resolution satellite imagery it is important to improve the efficiency and accuracy of satellite image indexing, retrieval and classification. Furthermore, there is a need for utilizing all available satellite imagery in identifying general land cover types and monitoring their changes through time irrespective of their spatial, spectral, temporal and radiometric resolutions. Therefore, in this study, we developed deep learning models able to efficiently and accurately classify cloud, shadow and land cover scenes in different high-resolution ( Numéro de notice : A2019-494 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.08.018 date de publication en ligne : 17/09/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.08.018 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93727 [article]

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081-2019111	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve 3L	Disponible
081-2019113	DEP-RECP	Revue	LaSTIG	Dépôt en unité	Exclu du prêt
081-2019112	DEP-RECF	Revue	Nancy	Dépôt en unité	Exclu du prêt

Un été brûlant sous l’oeil des satellites / Laurent Polidori in Géomètre, n° 2173 (octobre 2019)

Public [article]  inGéomètre > n° 2173 (octobre 2019) . - pp 48 - 50 Titre : Un été brûlant sous l’oeil des satellites Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Polidori, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 48 - 50 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] Amazonie [Termes IGN] déboisement [Termes IGN] détection d'anomalie [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] image optique [Termes IGN] image proche infrarouge [Termes IGN] image radar [Termes IGN] image satellite [Termes IGN] image Sentinel [Termes IGN] incendie de forêt Résumé : (auteur) La variété des capteurs (optique, thermique ou radar) embarqués sur des satellites interdit désormais la dissimulation des évolutions naturelles ou artificielles qui engendrent des transformations des territoires. Le Brésil l'a constaté cet été... Numéro de notice : A2019-488 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93686 [article]

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063-2019091	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Calibration of the normalized radar cross section for sentinel-1 wave mode / Huimin Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 3 (March 2019)  

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Evaluating SAR-optical sensor fusion for aboveground biomass estimation in a Brazilian tropical forest / Aline Bernarda Debastiani in Annals of forest research, vol 62 n° 1 (January - June 2019)  

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Évaluation de la dégradation des forêts primaires par télédétection dans un espace de front pionnier consolidé d’Amazonie orientale (Paragominas) / Ali Fadhil Hasan (2019)  

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A spatiotemporal calculus for reasoning about land-use trajectories / Adeline Marinho Maciel in International journal of geographical information science IJGIS, Vol 33 n° 1-2 (January - February 2019)  

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Using a regional numerical weather prediction model for GNSS positioning over Brazil / Daniele Barroca Marra Alves in GPS solutions, vol 20 n° 4 (October 2016)  

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Floristic composition and across-track reflectance gradient in Landsat images over Amazonian forests / Javier Muro in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)  

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Spatio-temporal change detection from multidimensional arrays: Detecting deforestation from MODIS time series / Meng Lu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 117 (July 2016)  

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Bayesian belief networks as a versatile method for assessing uncertainty in land-change modeling / Carsten Krüger in International journal of geographical information science IJGIS, vol 29 n° 1 (January 2015)  

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Rapport d'activité 2014 : Parc amazonien de Guyane / Parc amazonien de Guyane (2015)  

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Rapport d'activité 2013 : Parc amazonien de Guyane / Parc amazonien de Guyane (2014)  

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