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Low-frequency desert noise intelligent suppression in seismic data based on multiscale geometric analysis convolutional neural network / Yuxing Zhao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 1 (January 2020)
[article]
Titre : Low-frequency desert noise intelligent suppression in seismic data based on multiscale geometric analysis convolutional neural network Type de document : Article/Communication Auteurs : Yuxing Zhao, Auteur ; Yue Li, Auteur ; Baojun Yang, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 650 - 665 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal
[Termes IGN] algorithme de filtrage
[Termes IGN] analyse multiéchelle
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] désert
[Termes IGN] enregistrement de données
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] filtre passe-bande
[Termes IGN] interruption du signal
[Termes IGN] lutte contre le bruit
[Termes IGN] rapport signal sur bruit
[Termes IGN] reconstruction du signal
[Termes IGN] séismeRésumé : (auteur) Existing denoising algorithms often need to meet some premise assumptions and applicable conditions, such as the signal-to-noise ratio (SNR) cannot be too low, and the noise needs to obey a specific distribution (such as Gaussian distribution) and to satisfy some properties (such as stationarity). For the desert noise that shares the same frequency band with the effective signal and has complex characteristics (nonlinear, nonstationary, and non-Gaussian), it is difficult to find a universally applicable method. In response to this problem, a multiscale geometric analysis (MGA) convolutional neural network (CNN) is proposed in this article. One of the most important features of the CNN is that it can extract data-rich intrinsic information from the training set without relying on a priori assumption. By introducing the CNN into the MGA, a new kind of denoising method can be created, which can achieve good results even under a low SNR. This article takes the nonsubsampled contourlet transform as an example to create a denoising network named NC-CNN for high-efficiency and intelligent denoising of desert seismic data. The processing results of synthetic seismic records and field seismic records prove that NC-CNN can effectively suppress the low-frequency noise (random noise and surface wave), and the effective signal almost has no energy loss. In addition, the reconstruction ability of the missing signals is also an advantage of this method. Numéro de notice : A2020-076 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2938836 Date de publication en ligne : 24/09/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2938836 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94608
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 1 (January 2020) . - pp 650 - 665[article]On the joint exploitation of optical and SAR satellite imagery for grassland monitoring / Anatol Garioud (2020)
Titre : On the joint exploitation of optical and SAR satellite imagery for grassland monitoring Type de document : Article/Communication Auteurs : Anatol Garioud , Auteur ; Silvia Valero, Auteur ; Sébastien Giordano , Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2020 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B3-2020 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ISPRS 2020, Commission 3, virtual Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 31/08/2020 02/09/2020 Nice (en ligne) France Archives Commission 3 Importance : pp 591 - 598 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
This research has been funded by the Agence pour le Développement Et la Maîtrise de l’Energie (ADEME) and the Centre National d’Etudes Spatiales (CNES).Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] prairie
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] surveillance de la végétationRésumé : (auteur) Time series of optical and Synthetic Aperture RADAR (SAR) images provide complementary knowledge about the cover and use of the Earth surface since they exhibit information of distinct physical nature. They have proved to be particularly relevant for monitoring large areas with high temporal dynamics and related to significant ecosystem services. Grasslands are such crucial surfaces, both in terms of economic and environmental issues and the automatic and frequent monitoring of their agricultural practices is required for many purposes. To address this problem, the deep-based SenDVI framework is presented. SenDVI proposes an object-based methodology to estimate NDVI values from Sentinel-1 SAR observations and contextual knowledge (weather, terrain). Values are regressed every 6 days for compliance with monitoring purposes. Very satisfactory results are obtained with this low-level multimodal fusion strategy (R 2 =0.84 on a Sentinel-2 tile). Finer analysis is however required to fully assess the relevance of each modality (Sentinel-1, Sentinel-2, weather, terrain) and feature sets and to propose the simplest conceivable framework. Results show that not all features are necessary and can be discarded while others have a mandatory contribution to the regression task. Moreover, experiments prove that accuracy can be improved by not saturating the network with non-essential information (among contextual knowledge in particular). This allows to move towards more operational solution. Numéro de notice : C2020-004 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2020-591-2020 Date de publication en ligne : 21/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2020-591-2020 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95664 Surface soil moiture retrieval over irrigated wheat crops in semi-arid areas using Sentinel-1 data / Nadia Ouaadi (2020)
Titre : Surface soil moiture retrieval over irrigated wheat crops in semi-arid areas using Sentinel-1 data Type de document : Article/Communication Auteurs : Nadia Ouaadi, Auteur ; Lionel Jarlan, Auteur ; Jamal Ezzahar, Auteur ; Mehrez Zribi, Auteur ; Saïd Khabba, Auteur ; Elhoussaine Bouras, Auteur ; Pierre-Louis Frison , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2020 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : M2GARSS 2020, Mediterranean and Middle-East Geoscience and Remote Sensing Symposium 09/03/2020 11/03/2020 Tunis Tunisie Proceedings IEEE Importance : pp 212 - 215 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] blé (céréale)
[Termes IGN] coefficient de rétrodiffusion
[Termes IGN] cultures irriguées
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] Maroc
[Termes IGN] polarimétrie radar
[Termes IGN] surveillance agricole
[Termes IGN] zone semi-arideRésumé : (auteur) The sensitivity of the backscattering coefficient and the interferometric coherence to surface soil moisture changes and wheat crops growth was analyzed using the time series derived from C-band Sentinel-1. Results show that the interferometric coherence is sensitive to wheat biomass while the backscatter intensity is more influenced by the surface soil moisture (SSM) changes. A new method to retrieve SSM combining the interferometric coherence and C-band backscattering coefficient acquired by Sentinel-1 is tested over two irrigated wheat plots during two growth seasons around Marrakech city (center of Morocco). It is shown that SSM can be estimated with a reasonable accuracy from sowing to harvest (R=0.65; RMSE =0.07m3/m3; bias =0.01m3/m3). These results enhance the potentialities of Sentinel1 data for SSM retrieval even in the presence of a dense canopy. Numéro de notice : C2020-034 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/M2GARSS47143.2020.9105282 Date de publication en ligne : 02/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/M2GARSS47143.2020.9105282 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99679 A systematic evaluation of influence of image selection process on remote sensing-based burn severity indices in North American boreal forest and tundra ecosystems / Dong Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 159 (January 2020)
[article]
Titre : A systematic evaluation of influence of image selection process on remote sensing-based burn severity indices in North American boreal forest and tundra ecosystems Type de document : Article/Communication Auteurs : Dong Chen, Auteur ; Tatiana V. Loboda, Auteur ; Joanne V. Hall, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 63 - 77 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Alaska (Etats-Unis)
[Termes IGN] Canada
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] écosystème forestier
[Termes IGN] forêt boréale
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] incendie de forêt
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] perturbation écologique
[Termes IGN] Short Waves InfraRed
[Termes IGN] toundraRésumé : (Auteur) Satellite imagery has been widely used for the assessment of wildfire burn severity within the scientific community and fire management agencies. Multiple indices have been proposed to assess burn severity, among which the differenced Normalized Burn Ratio (dNBR) is arguably the most commonly used index that is expected to provide an objective and consistent assessment. However, although evidence of variability in the dNBR-based assessment of burn severity driven by image pair selection has been shown in many studies, the comprehensive examination of the extent of the bias resulting from the image selection has been lacking. In this study, we focus on three factors of the image selection process which are encountered by most Landsat-derived dNBR applications, including the sensor combination and the difference in timing of image acquisition (for both the year and seasonality) of pre- and post-fire image pairs. Through separate analyses, each targeting a single factor, we show that Landsat sensor combination between the pre- and post-fire images has a limited impact on the dNBR values. The difference in the year of acquisition between the images in the image pairs is shown to influence dNBR assessment with a noticeable increase in mean dNBR (>0.1) with only a single year difference between images compared to multi-year differences. However, differences in the image acquisition seasons and the resulting phenological differences is shown to impact dNBR values most considerably. Based on our results, we warn against the calculation of dNBR when the images are acquired in different seasons. We believe that despite the existence of multiple derivatives of dNBR, there remains a need for an improved version; one that is less susceptible to the phenological impacts introduced by the selected images. Numéro de notice : A2020-012 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.11.011 Date de publication en ligne : 19/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.11.011 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94400
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 159 (January 2020) . - pp 63 - 77[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2020011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2020013 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2020012 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt
Titre : Télédétection radar SAR et photogrammétrie : application à la géographie limnologique avec l'exemple de l'étude du ravinement littoral au lac de Rambla de Algericas (Murcia, Espagne) Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Radouane Hout, Auteur ; Véronique Maleval, Directeur de thèse ; Eric Rouvellac, Directeur de thèse Editeur : Limoges : Université de Limoges Année de publication : 2020 Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de docteur de l'Université de Limoges, Spécialité Géographie et AménagementLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] érosion hydrique
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] lac
[Termes IGN] limnologie
[Termes IGN] Murcie (Espagne)
[Termes IGN] précision millimétrique
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] zone semi-arideIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Le lac de Rambla de Algeciras en Murcia est un réservoir d’eau potable. Il contribue aussi à la réduction des inondations. Avec un climat semi-aride et la nature très friable des formations géologiques au niveau des berges lacustres, l’apparition et le développement des ravines de berges sont favorisés et posent un problème majeur d’envasement du lac. Ce travail de thèse a pour objectif le suivi des apports sédimentaires des ravines des berges lacustres, grâce aux photos aériennes, aux données LiDAR et aux images radar SAR. En 2018, trois ravines de différentes morphologies ont été modélisées en haute résolution à l’aide de la photogrammétrie par drone afin d’obtenir leur faible changement topographique. Les nuages de points LiDAR du projet PNOA ont été ainsi utilisés pour étudier la variabilité et la dynamique sédimentaire annuelle sur une échelle spatiale plus large couvrant toutes les berges lacustres. Ceci permet alors de guider les gestionnaires des lacs à mettre en œuvre des stratégies pour prendre en compte les contributions des ravines de berges lacustres qui sont généralement sous-estimées dans les bilans hydro-sédimentaires des lacs.Comme tous les terrains touchés par le phénomène de ravinement se heurtent au manque de données sur le bilan sédimentaire, nous avons proposé l’utilisation de la technique d’interférométrie SAR (InSAR) sur les versants des ravines érodées pour déterminer avec une précision millimétrique les faibles changements topographiques sur les versants en repliement. L’analyse de l’effet de déclenchement du ravinement sur les changements de la cohérence dans les versants en repliement a montré que le signal sur ces derniers est souvent suffisamment cohérent afin de produire une phase InSAR théoriquement utilisable. Cette phase a été exploitée pour déterminer la vitesse de l’érosion des versants des ravines après avoir modifié quelques paramètres liés à la phase du signal radar SAR sur les versants en repliement. L’application de cette technique InSAR multi-temporelle avec des données Sentinel-1 sur les versants des ravines en repliement et la comparaison de leur précision avec des données drone démontre la pertinence des données SAR pour le suivi du bilan sédimentaire sur les versants des ravines en repliement dans des zones semi-arides. D’une manière générale cette thèse contribue à améliorer le suivi régulier des ravines dans les zones semi-arides difficilement accessibles avec une très haute précision. Note de contenu : 1. Introduction générale
2. L’état de l’art des processus d’érosion et présentation de la zone d’étude
2.1 L’érosion hydrique
2.2 Les facteurs de l’érosion
2.3 L’érosion ravinaire
2.4 Présentation du terrain d’étude et des ravines étudiées
3. LiDAR et la photogrammétrie par drone
3.1 Introduction
3.2 Méthodologie
3.3 Résultats et discussion : des pluies efficaces aidées par la dégradation des sols issue des activités anthropiques parfois anciennes provoquent une sédimentation importante dans le lac
3.4 Conclusion
4. La télédétection RADARSAR
4.1 Introduction
4.2 État de l’art
4.3 Méthodologie
4.4 Résultats et discussion : La fiabilité des données SAR utilisées pour mesurer l’évolution morphologique des ravines
4.5 Conclusion
5. Conclusion
6. AnnexesNuméro de notice : 26529 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géographie et Aménagement : Limoges : 2020 Organisme de stage : GEOLAB UMR 6042 nature-HAL : Thèse Date de publication en ligne : 07/04/2021 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03097388/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97559 Water stress detection over irrigated wheat crops in semi-arid areas using the diurnal differences of Sentinel-1 backscatter / Nadia Ouaadi (2020)PermalinkLes eaux de pluie maîtrisées ou en excès / Pierre Clergeot in Géomètre, n° 2173 (octobre 2019)PermalinkChange detection work-flow for mapping changes from arable lands to permanent grasslands with advanced boosting methods / Jiří Šandera in Geodetski vestnik, vol 63 n° 3 (September - November 2019)PermalinkIndividual tree crown segmentation in tropical peat swamp forest using airborne hyperspectral data / Sitinor Atikah Nordin in Geocarto international, vol 34 n° 11 ([15/08/2019])PermalinkLand-cover change in the Wulagai grassland, Inner Mongolia of China between 1986 and 2014 analysed using multi-temporal Landsat images / Temulun Tangud in Geocarto international, vol 34 n° 11 ([15/08/2019])PermalinkOn the use of Sentinel-2 for coastal habitat mapping and satellite-derived bathymetry estimation using downscaled coastal aerosol band / Dimitris Poursanidis in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 80 (August 2019)PermalinkCombining spatiotemporal fusion and object-based image analysis for improving wetland mapping in complex and heterogeneous urban landscapes / Meng Zhang in Geocarto international, vol 34 n° 10 ([15/07/2019])PermalinkEvaluating the potential of the red edge channel for C3 (Festuca spp.) grass discrimination using Sentinel-2 and Rapid Eye satellite image data / Charles Otunga in Geocarto international, vol 34 n° 10 ([15/07/2019])PermalinkA novel method for separating woody and herbaceous time series / Qiang Zhou in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 7 (July 2019)PermalinkSpatial information recovery in the desert using LMS-based geodetic network adjustment / Eva Stopková in Survey review, vol 51 n° 367 (July 2019)Permalink