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Modelling forest volume with small area estimation of forest inventory using GEDI footprints as auxiliary information / Shaohui Zhang in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 114 (November 2022)  

Public [article]  inInternational journal of applied Earth observation and geoinformation > vol 114 (November 2022) . - n° 103072 Titre : Modelling forest volume with small area estimation of forest inventory using GEDI footprints as auxiliary information Type de document : Article/Communication Auteurs : Shaohui Zhang, Auteur ; Cédric Vega , Auteur ; Christine Deleuze, Auteur ; Sylvie Durrieu, Auteur ; Pierre Barbillon, Auteur ; Olivier Bouriaud , Auteur ; Jean-Pierre Renaud, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 103072 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] empreinte [Termes IGN] gestion forestière [Termes IGN] Global Ecosystem Dynamics Investigation lidar [Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes) [Termes IGN] inventaire forestier local [Termes IGN] inventaire forestier national (données France) [Termes IGN] modèle numérique de terrain [Termes IGN] modélisation de la forêt [Termes IGN] placette d'échantillonnage [Termes IGN] Sologne (France) [Termes IGN] variogramme [Termes IGN] volume en bois Résumé : (auteur) The French National Forest Inventory provides detailed forest information up to large national and regional scales. Forest inventory for small areas of interest within a large population is equally important for decision making, such as for local forest planning and management purposes. However, sampling these small areas with sufficient ground plots is often not cost efficient. In response, small area estimation has gained increasing popularity in forest inventory. It consists of a set of techniques that enables predictions of forest attributes of subpopulation with the help of auxiliary information that compensates for the small field samples. Common sources of auxiliary information usually come from remote sensing technology, such as airborne laser scanning and satellite imagery. The newly launched NASA’s Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI), a full waveform Lidar instrument, provides an unprecedented opportunity of collecting large-scale and dense forest sample plots given its sampling frequency and spatial coverage. However, the geolocation uncertainty associated with GEDI footprints create important challenges for their use for small area estimations. In this study, we designed a process that provides NFI measurements at plot level with GEDI auxiliary information from nearby footprints. We demonstrated that GEDI RH98 is equivalent to NFI dominant height at plot level. We stressed the importance of pairing NFI plots with nearby GEDI footprints, based on not only the distance in between but also their similarities, i.e., forest heights and forest types. Subsequently, these NFI-GEDI pairs were used for small area estimations following a two-phase sampling scheme. We showcased that, with an adequate sample size, small area estimation with GEDI auxiliary data can improve the accuracy of forest volume estimates. Numéro de notice : A2022-786 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2020- ) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.jag.2022.103072 Date de publication en ligne : 22/10/2022 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.jag.2022.103072 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101890 [article]

Mapping monthly population distribution and variation at 1-km resolution across China / Zhifeng Cheng in International journal of geographical information science IJGIS, vol 36 n° 6 (June 2022)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 36 n° 6 (June 2022) . - pp 1166 - 1184 Titre : Mapping monthly population distribution and variation at 1-km resolution across China Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhifeng Cheng, Auteur ; Jianghao Wang, Auteur ; Yong Ge, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 1166 - 1184 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie thématique [Termes IGN] analyse spatiale [Termes IGN] autocorrélation spatiale [Termes IGN] Chine [Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels [Termes IGN] densité de population [Termes IGN] distribution spatiale [Termes IGN] figuration de la densité [Termes IGN] krigeage [Termes IGN] population [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] téléphonie mobile Résumé : (auteur) Fine-grained inner-annual population data are instrumental in climate change response, resource allocation, and epidemic control. However, such data are currently scarce due to the lack of human-related indicators with both high temporal resolution and long-term coverage that can be used in the process of population spatialization. Here, we estimate monthly 1-km gridded population distribution across China in 2015 using time-series mobile phone positioning data. We construct a hybrid downscaling model to map the gridded population by incorporating random forest and area-to-point kriging. The estimated monthly population products appear to capture inner-annual population variations, especially during special periods, such as the festival, holiday, and short-term labor flow period, which are characterized by large-scale population movements. Additionally, compared with census data, the hybrid model-based results obtained exhibit higher consistency than popular global population products across all spatial extents. Our monthly 1-km data products for the population distribution across China in 2015 provide a credible dataset that can be employed in studies aimed at accurate population-dependent decisions. Numéro de notice : A2022-407 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2020.1854767 Date de publication en ligne : 07/12/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2020.1854767 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100724 [article]

Mapping and prediction of soil organic carbon by an advanced geostatistical technique using remote sensing and terrain data / Santanu Malik in Geocarto international, vol 37 n° 8 ([01/05/2022])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 37 n° 8 [01/05/2022] . - pp 2198 - 2214 Titre : Mapping and prediction of soil organic carbon by an advanced geostatistical technique using remote sensing and terrain data Type de document : Article/Communication Auteurs : Santanu Malik, Auteur ; Tridip Bhowmik, Auteur ; Umesh Mishra, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 2198 - 2214 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] carte d'occupation du sol [Termes IGN] estimation bayesienne [Termes IGN] géostatistique [Termes IGN] gestion durable [Termes IGN] Inde [Termes IGN] krigeage [Termes IGN] modèle de simulation [Termes IGN] puits de carbone [Termes IGN] régression [Termes IGN] réseau neuronal artificiel [Termes IGN] sol arable Résumé : (auteur) Prediction and accurate digital soil mapping (DSM) of soil organic carbon (SOC) at a local scale is a key factor for any agro-ecological modelling. This study aims to use remote sensing and terrain derivatives to provide a reliable method for SOC prediction. An advanced geostatistical-based empirical Bayesian Kriging regression (EBKR) method was used and performance was compared with the artificial neural network (ANN) and hybrid ANN, i.e. ANN-OK (ordinary kriging) and ANN-CK (cokriging). The result showed that the hybrid ANN model performs better than ANN, whereas the EBKR method outperforms all other methods with the highest R2 of 0.936. The DSM map shows that the highest SOC concentration was found in easternmost part of the study area with grass and agricultural land. This work shows the robustness of the EBKR prediction method over other techniques. The study will also aid the policymakers in adopting sustainable land use management. Numéro de notice : A2022-505 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2020.1815864 Date de publication en ligne : 24/09/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2020.1815864 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101026 [article]

Mapping forest site quality at national level / Ana Aguirre in Forest ecology and management, vol 508 (March-15 2022)  

Public [article]  inForest ecology and management > vol 508 (March-15 2022) . - n° 120043 Titre : Mapping forest site quality at national level Type de document : Article/Communication Auteurs : Ana Aguirre, Auteur ; Daniel Moreno-Fernández, Auteur ; Iciar A. Alberdi, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 120043 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] autocorrélation spatiale [Termes IGN] carte forestière [Termes IGN] climat local [Termes IGN] diamètre à hauteur de poitrine [Termes IGN] Espagne [Termes IGN] gestion forestière durable [Termes IGN] inventaire forestier étranger (données) [Termes IGN] krigeage [Termes IGN] modèle numérique [Termes IGN] sécheresse [Vedettes matières IGN] Inventaire forestier Résumé : (auteur) Determining site quality is essential in order to develop sustainable forest management, allowing more appropriate silvicultural decisions to be made. However, most studies carried out in Spain have focused on a few species and at local scale, which makes it difficult to apply the findings or conduct studies at larger scales. The aim of this study is to obtain a site quality map at national scale for the main forest species (Pinus sylvestris, Pinus uncinata, Pinus pinea, Pinus halepensis, Pinus nigra, Pinus pinaster, Pinus canariensis, Pinus radiata, Abies alba, Juniperus thurifera, Quercus robur, Querus petraea, Quercus pyrenaica, Quercus faginea, Quercus ilex, Quercus suber, Populus nigra, Eucalyptus globulus, Eucalyptus camaldulensis, Fagus sylvatica, Castanea sativa, Quercus pubescens, Populus × canadensis, Betula alba). National Forest Inventory (NFI) data has been used to develop site quality models using the site form (SF) concept (dominant height- dominant diameter relationship). Universal Kriging techniques have been used to identify both the geographical trend linked to site factors (climatic, soil and physiographic variables) and their spatial autocorrelation to estimate the SF for every species. Finally, the information was interpolated for each tile of the Spanish National Forest Map in which the species considered was present, thus obtaining a SF national map for each species. The results reveal biologically consistent SF models, indicating that both NFI data and SF are suitable for studying site quality at national level. The variables used differ among the species analyzed, altitude being the most important variable for estimating SF models, while aridity and soil variables are less important. The results obtained could provide an important tool for forest managers working at national level with the main forest species in Spain. This methodology could be used for larger areas, such as at European level, and would allow some species to be analyzed at larger scales. Numéro de notice : A2022-161 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/MATHEMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1016/j.foreco.2022.120043 Date de publication en ligne : 25/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.foreco.2022.120043 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99780 [article]

Introduction à la géomatique pour le statisticien : quelques concepts et outils innovants de gestion, traitement et diffusion de l’information spatiale / François Sémécurbe (2022)  

Public Titre : Introduction à la géomatique pour le statisticien : quelques concepts et outils innovants de gestion, traitement et diffusion de l’information spatiale Type de document : Guide/Manuel Auteurs : François Sémécurbe, Auteur ; Elise Coudin, Auteur Editeur : Paris : Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques INSEE Année de publication : 2022 Collection : Documents de travail num. 2022-01 Importance : 66 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] carte interactive [Termes IGN] cartographie dynamique [Termes IGN] cartographie thématique [Termes IGN] données spatiotemporelles [Termes IGN] données vectorielles [Termes IGN] GeoServer [Termes IGN] géostatistique [Termes IGN] PostGIS [Termes IGN] Python (langage de programmation) [Termes IGN] R (langage) [Termes IGN] stockage de données [Termes IGN] système d'information géographique [Termes IGN] traitement de données localisées Résumé : (éditeur) Ce document vise une présentation simple à l’attention des statisticiens des outils géomatiques récents qui permettent de stocker, traiter et diffuser l’information spatiale. Les logiciels comme R ou Python intègrent désormais les caractéristiques géographiques rendant plus accessibles leur traitement. Pour autant, le foisonnement des technologies, les possibilités offertes par le web, les technologies web, sont autant d’obstacles à dépasser pour celles et ceux souhaitant réaliser des cartographies thématiques percutantes. Ce document propose une présentation unifiée des concepts géomatiques, avec des extraits de code en R, Python et PostGIS. Il se concentre sur les données vectorielles et décrit les traitements et manipulations classiques à connaître pour construire une statistique spatiale. Il aborde aussi les outils et les flux permettant une diffusion dynamique (cartes interactives) de l’information spatiale. Il discute enfin le rôle de la spatialisation dans la représentation des données statistiques. Note de contenu : Introduction 1- Les données spatiales 2- Traitement des données spatiales 3- Diffusion dynamique de l'information spatiale Discussion : le territoire des statisticiens Numéro de notice : 28651 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Guide DOI : sans En ligne : https://www.insee.fr/fr/statistiques/6049652 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99778

Spatial distribution of lead (Pb) in soil: a case study in a contaminated area of the Czech Republic / Nicolas Francos in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)  

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Un désordre complexe à modéliser / Laurent Polidori in Géomètre, n° 2197 (décembre 2021)

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Surface modelling of forest aboveground biomass based on remote sensing and forest inventory data / Xiaofang Sun in Geocarto international, vol 36 n° 14 ([01/08/2021])  

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Rapid ecosystem change at the southern limit of the Canadian Arctic, Torngat Mountains National Park / Emma L. Davis in Remote sensing, vol 13 n° 11 (June-1 2021)  

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Répartitions spatiale et temporelle des feux à Madagascar / Solofo Rakotondraompiana in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 223 (mars - décembre 2021)  

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Space-time disease mapping by combining Bayesian maximum entropy and Kalman filter: the BME-Kalman approach / Bisong Hu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 3 (March 2021)  

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Remote Sensing / Andrew Hammond (2021)  

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The effect of different sampling schemes on estimation precision of snow water equivalent (SWE) using geostatistics techniques in a semi-arid region of Iran / Hojatolah Ganjkhanlo in Geocarto international, vol 35 n° 16 ([01/12/2020])  

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Geostatistical analysis and mitigation of the atmospheric phase screens in Ku-band terrestrial radar interferometric observations of an alpine glacier / Simone Baffelli in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 11 (November 2020)  

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Mining regional patterns of land use with adaptive adjacent criteria / Xinmeng Tu in Cartography and Geographic Information Science, Vol 47 n° 5 (September 2020)  

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