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Flood susceptibility mapping using meta-heuristic algorithms / Alireza Arabameri in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)
[article]
Titre : Flood susceptibility mapping using meta-heuristic algorithms Type de document : Article/Communication Auteurs : Alireza Arabameri, Auteur ; Amir Seyed Danesh, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 949 - 974 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algorithme génétique
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] Google Earth
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] Iran
[Termes IGN] optimisation par essaim de particules
[Termes IGN] SAGA GIS
[Termes IGN] séparateur à vaste marge
[Termes IGN] traitement de données localisées
[Termes IGN] vulnérabilité
[Termes IGN] zone à risqueRésumé : (auteur) Flood is a common global natural hazard, and detailed flood susceptibility maps for specific watersheds are important for flood management measures. We compute the flood susceptibility map for the Kaiser watershed in Iran using machine learning models such as support vector machine (SVM), Particle swarm optimization (PSO), and genetic algorithm (GA) along with ensembles (PSO-GA and SVM-GA). The application of such machine learning models in flood susceptibility assessment and mapping is analyzed, and future research suggestions are presented. The model of flood susceptibility model was constructed based on fifteen causatives: slope, slope aspect, elevation, plan curvature, land use, and land cover, normalize differences vegetation index (NDVI), convergence index (CI), topographical wetness index (TWI), topographic positioning Index (TPI), drainage density (DD), distance to stream, terrain ruggedness index (TRI), terrain surface texture (TST), geology and stream power index (SPI) and flood inventory data which later is divided by 70% for training the model and 30% for validated the model. The model output was evaluated through sensitivity, specificity, accuracy, precision, Cohen Kappa, F-score, and receiver operating curve (ROC). The evaluation of flood susceptibility mapping through the receiver operating curve method along with flood density shows robust results from support vector machine (0.839), particle swarm optimization (0.851), genetic algorithm (0.874), SVM-GA (0.886), and PSO-GA (0.902). Compared have done with some methods commonly used in this susceptibility assessment. A high-quality, informative database is essential for the classification of flood types in flood susceptibility mapping that is very important and helpful to improve the model performances. The performance of the ensemble PSO-GA is better than that of the machine learning model, yielding a high degree of accuracy (AUC-0.902%). Our approach, therefore, provides a novel method for flood susceptibility studies in other watersheds. Numéro de notice : A2022-300 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/19475705.2022.2060138 Date de publication en ligne : 11/04/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/19475705.2022.2060138 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100383
in Geomatics, Natural Hazards and Risk > vol 13 (2022) . - pp 949 - 974[article]
Titre : Forest biodiversity in Europe : From science to policy 13 Type de document : Rapport Auteurs : Bart Muys, Auteur ; Per Angelstam, Auteur ; Jürgen Bauhus, Auteur ; Laura Bouriaud , Auteur ; et al., Auteur Editeur : Joensuu [Finlande] : European forest institute EFI Année de publication : 2022 Importance : 80 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-952-7426-21-0 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] biodiversité
[Termes IGN] biodiversité végétale
[Termes IGN] Europe (géographie politique)
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] gestion forestière durable
[Termes IGN] politique publique
[Vedettes matières IGN] Ecologie forestièreRésumé : (éditeur) This study focuses on how we can effectively maintain and enhance forest biodiversity in Europe. It looks at what is at stake, the current external and internal threats to forest biodiversity and makes recommendations for how we should respond – both in terms of forest management, and also in terms of the policy landscape and finance. Numéro de notice : 14502 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET Nature : Rapport DOI : 10.36333/fs13 En ligne : https://doi.org/10.36333/fs13 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101254 Forest fire susceptibility assessment using Google Earth engine in Gangwon-do, Republic of Korea / Yong Piao in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)
[article]
Titre : Forest fire susceptibility assessment using Google Earth engine in Gangwon-do, Republic of Korea Type de document : Article/Communication Auteurs : Yong Piao, Auteur ; Dongkun Lee, Auteur ; Sangjin Park, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 432 - 450 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] aléa
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] classification et arbre de régression
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] Corée du sud
[Termes IGN] Google Earth Engine
[Termes IGN] incendie de forêt
[Termes IGN] pente
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] vulnérabilitéRésumé : (auteur) Forest fires are one of the most frequently occurring natural hazards, causing substantial economic loss and destruction of forest cover. As the Gangwon-do region in Korea has abundant forest resources and ecological diversity as Korea's largest forest area, spatial data on forest fire susceptibility of the region are urgently required. In this study, a forest fire susceptibility map (FFSM) of Gangwon-do was constructed using Google Earth Engine (GEE) and three machine learning algorithms: Classification and Regression Trees (CART), Random Forest (RF), and Boosted Regression Trees (BRT). The factors related to climate, topography, hydrology, and human activity were constructed. To verify the accuracy, the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) was used. The AUC values were 0.846 (BRT), 0.835 (RF), 0.751 (CART). Factor importance analysis was performed to identify the important factors of the occurrence of forest fires in Gangwon-do. The results show that the most important factor in the Gangwon-do region is slope. A slope of approximately 17° (moderately steep) has a considerable impact on the occurrence of forest fires. Human activity and interference are the other important factors that affect forest fires. The established FFSM can support future efforts on forest resource protection and environmental management planning in Gangwon-do. Numéro de notice : A2022-445 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/19475705.2022.2030808 Date de publication en ligne : 02/02/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/19475705.2022.2030808 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99942
in Geomatics, Natural Hazards and Risk > vol 13 (2022) . - pp 432 - 450[article]
Titre : Forest products in the global bioeconomy : Enabling substitution by wood-based products and contributing to the sustainable development goals Type de document : Rapport Auteurs : P.J. Verkerk, Auteur ; M. Hassegawa, Auteur ; et al., Auteur Editeur : Rome [Italie] : Food and Agriculture Organization / Organisation des Nations Unies pour l'Alimentation et l'Agriculture FAO Année de publication : 2022 Importance : 168 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-92-5-135151-2 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] développement durable
[Termes IGN] économie forestière
[Termes IGN] gaz à effet de serre
[Termes IGN] gestion forestière durable
[Termes IGN] produit forestier
[Termes IGN] réduction
[Vedettes matières IGN] Economie forestièreRésumé : (auteur) This report addresses the role of forest products in replacing fossil-based and GHG-intensive products. The overarching objective is to provide recommendations to strengthen the contribution of substitution by forest products to sustainable development. To that end, this report firstly provides an overview of the understanding of the bioeconomy and the role of forest products across the world. Secondly, we present examples of conventional and innovative forest products and describe their role in the bioeconomy. Thirdly, we present a review of the quantitative and qualitative understanding of the environmental impacts and benefits of substituting fossil fuel-based or -intensive products with forest-based products, and of the contribution of substitution to SDGs. Fourthly, we outline the current understanding of the future global demand and supply dynamics of forest products and the potential impact that increased substitution may have on these dynamics. Fifthly, we identify gaps in the global forest product value chain. Finally, it provides recommendations and conclusions, respectively. Numéro de notice : 14516 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Rapport DOI : 10.4060/cb7274en En ligne : https://doi.org/10.4060/cb7274en Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101246
Titre : Forêts et changement climatique : comprendre et modéliser le fonctionnement hydrique des arbres Type de document : Monographie Auteurs : François Courbet, Éditeur scientifique ; Claude Doussan, Éditeur scientifique ; Jean-Marc Limousin, Éditeur scientifique ; et al., Auteur Editeur : Versailles : Quae Année de publication : 2022 Collection : Synthèses, ISSN 1777-4624 Importance : 144 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7592-3457-8 Note générale : Glossaire et bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] arbre (flore)
[Termes IGN] bilan hydrique
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] écophysiologie
[Termes IGN] foresterie
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] indicateur hydrographique
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] sécheresse
[Termes IGN] stress hydrique
[Termes IGN] vulnérabilité
[Vedettes matières IGN] Végétation et changement climatiqueIndex. décimale : 48.30 Végétation et changement climatique Résumé : (Editeur) Face au changement climatique, le risque de sécheresse est un risque majeur auquel les forêts sont confrontées. L'ouvrage présente les connaissances de bases du fonctionnement hydrique des arbres, les indicateurs observables des effets de la sécheresse et les modèles capables de simuler le fonctionnement des forêts en fonction du climat et de son évolution. Note de contenu :
Introduction
Chapitre 1. Fonctionnement hydrique des arbres forestiers
- Les voies de transfert de l’eau dans le système sol-arbre-atmosphère
- L’eau dans le sol
- L’eau dans l’arbre
- Transfert de l’eau : concepts et formalisation
- Le fonctionnement d’un arbre en cas de sécheresse
- Les paramètres de la vulnérabilité à la sécheresse
- Les indicateurs des effets de la sécheresse
- Récapitulatif
Chapitre 2. Bilan hydrique et modèles : des outils au service des chercheurs et des praticiens
- Caractériser le niveau de sécheresse subie par les arbres : le bilan hydrique
- Des modèles intégrateurs des connaissances sur le fonctionnement des arbres
- Conclusion
Chapitre 3. Fiches variables écophysiologiques
- Le potentiel hydrique
- Flux hydrique
- Conductance et conductivité
- Efficience d’utilisation de l’eau (WUE pour Water Use Efficiency)
- Rapports isotopiques
- Cavitation
Chapitre 4. Processus et paramètres impliqués dans les modèles de fonctionnement de la végétation
- Principaux processus impliqués dans les modèles de fonctionnement
- Principaux paramètres et variables impliqués dans les modèles de fonctionnement
Chapitre 5. Fiches modèles fonctionnels
- Biljou
- CASTANEA
- CONTINUUM
- GO+
- ISBA
- MAIDEN
- MuSICA
- NOTG
- ORCHIDÉE
- PHENOFIT4
- RReShar
- SAMSARA2
- SIERRA
- SurEauNuméro de notice : 26950 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Monographie nature-HAL : OuvrScient DOI : 10.17528/cifor/008565 En ligne : https://dx.doi.org/10.17528/cifor/008565 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102377 PermalinkFungal perspective of pine and oak colonization in Mediterranean degraded ecosystems / Irene Adamo in Forests, vol 13 n° 1 (January 2022)PermalinkA GIS-based landslide susceptibility mapping and variable importance analysis using artificial intelligent training-based methods / Pengxiang Zhao in Remote sensing, vol 14 n° 1 (January-1 2022)PermalinkGIS-based survey over the public transport strategy: An instrument for economic and sustainable urban traffic planning / Gabriela Droj in ISPRS International journal of geo-information, vol 11 n° 1 (January 2022)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkImportance des facteurs locaux climatiques et édaphiques dans la dynamique de régénération des communautés à hêtre en marge d’aire de répartition / Ludovic Lacombe (2022)PermalinkPermalinkInvestigating the role of wind disturbance in tropical forests through a forest dynamics model and satellite observations / E-Ping Rau (2022)PermalinkItalian National Forest Inventory: Methods and results of the third survey / Patrizia Gasparini (2022)PermalinkLatent heat flux variability and response to drought stress of black poplar: A multi-platform multi-sensor remote and proximal sensing approach to relieve the data scarcity bottleneck / Flavia Tauro in Remote sensing of environment, vol 268 (January 2022)PermalinkMapping burned areas and land-uses in Kangaroo Island using an object-based image classification framework and Landsat 8 Imagery from Google Earth Engine / Jiyu Liu in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)PermalinkLe mémento inventaire forestier, édition 2021 / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2022)PermalinkPermalinkModélisation du lien entre éruptions et glissements de flancs au Piton de la Fournaise / Quentin Dumont (2022)PermalinkMonitoring forest-savanna dynamics in the Guineo-Congolian transition area of the centre region of Cameroon / Le Bienfaiteur Sagang Takougoum (2022)PermalinkMonitoring grassland dynamics by exploiting multi-modal satellite image time series / Anatol Garioud (2022)PermalinkNew insights in the modeling and simulation of tree and stand level variables in Mediterranean mixed forests in the present context of climate change / Diego Rodríguez de Prado (2022)PermalinkNon-linear GNSS signal processing applied to land observation with high-rate airborne reflectometry / Hamza Issa (2022)Permalink