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Pourquoi la forêt française a besoin d’un traitement de fond / Guillaume Decocq in The Conversation France, vol 2022 ([10/02/2022])
[article]
Titre : Pourquoi la forêt française a besoin d’un traitement de fond Type de document : Article/Communication Auteurs : Guillaume Decocq, Auteur ; Serge Muller, Auteur Année de publication : 2022 Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] adaptation (biologie)
[Termes IGN] Chalara fraxinea
[Termes IGN] dépérissement
[Termes IGN] essence indigène
[Termes IGN] France (administrative)
[Termes IGN] gestion forestière durable
[Termes IGN] mortalité
[Termes IGN] productivité
[Termes IGN] puits de carbone
[Termes IGN] sécheresse
[Termes IGN] sylviculture
[Vedettes matières IGN] Végétation et changement climatiqueRésumé : (auteur) Les conclusions des Assises nationales de la forêt et du bois, lancées par le gouvernement en octobre 2021 avec pour objectif de « penser la forêt française de demain », devraient être rendues dans les prochains jours. Un des axes majeurs de cette réflexion concernait le renforcement de la résilience des forêts et la préservation de la biodiversité.
Car la forêt française est aujourd’hui en crise : depuis deux décennies, on assiste en effet à une mortalité croissante des peuplements forestiers et à une baisse globale de leur productivité. Si la surface boisée en France métropolitaine ne cesse de croître depuis le milieu du XIXe siècle, c’est en raison du boisement – spontané ou artificiel – de terres agricoles, car la superficie occupée par des forêts anciennes, elle, ne cesse de diminuer. Ce « dépérissement », est généralement attribué aux modifications climatiques. Les sécheresses estivales récurrentes fragilisent les arbres et la douceur hivernale favorise les pullulations de bioagresseurs, en particulier les scolytes et les hannetons. Le changement climatique en est sans aucun doute une cause essentielle, mais il est aussi le révélateur d’écosystèmes forestiers fragilisés par des décennies de pratiques sylvicoles focalisées sur la production de bois. Non seulement la forêt française fixe moins de carbone par unité de surface, mais l’exploitation des peuplements dépérissants induit des émissions supplémentaires de CO₂ aggravant l’effet de serre et les changements climatiques associés.Numéro de notice : A2022-214 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET Nature : Article DOI : sans Date de publication en ligne : 20/02/2022 En ligne : https://theconversation.com/pourquoi-la-foret-francaise-a-besoin-dun-traitement- [...] Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100083
in The Conversation France > vol 2022 [10/02/2022][article]Decision fusion of deep learning and shallow learning for marine oil spill detection / Junfang Yang in Remote sensing, vol 14 n° 3 (February-1 2022)
[article]
Titre : Decision fusion of deep learning and shallow learning for marine oil spill detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Junfang Yang, Auteur ; Yi Ma, Auteur ; Yabin Hu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 666 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algorithme de fusion
[Termes IGN] analyse multiéchelle
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] hydrocarbure
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] marée noire
[Termes IGN] milieu marin
[Termes IGN] pollution des mers
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] sous ensemble flou
[Termes IGN] surveillance écologique
[Termes IGN] transformation en ondelettesRésumé : (auteur) Marine oil spills are an emergency of great harm and have become a hot topic in marine environmental monitoring research. Optical remote sensing is an important means to monitor marine oil spills. Clouds, weather, and light control the amount of available data, which often limit feature characterization using a single classifier and therefore difficult to accurate monitoring of marine oil spills. In this paper, we develop a decision fusion algorithm to integrate deep learning methods and shallow learning methods based on multi-scale features for improving oil spill detection accuracy in the case of limited samples. Based on the multi-scale features after wavelet transform, two deep learning methods and two classical shallow learning algorithms are used to extract oil slick information from hyperspectral oil spill images. The decision fusion algorithm based on fuzzy membership degree is introduced to fuse multi-source oil spill information. The research shows that oil spill detection accuracy using the decision fusion algorithm is higher than that of the single detection algorithms. It is worth noting that oil spill detection accuracy is affected by different scale features. The decision fusion algorithm under the first-level scale features can further improve the accuracy of oil spill detection. The overall classification accuracy of the proposed method is 91.93%, which is 2.03%, 2.15%, 1.32%, and 0.43% higher than that of SVM, DBN, 1D-CNN, and MRF-CNN algorithms, respectively. Numéro de notice : A2022-125 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs14030666 Date de publication en ligne : 30/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs14030666 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99688
in Remote sensing > vol 14 n° 3 (February-1 2022) . - n° 666[article]Maps, volunteered geographic information (VGI) and the spatio-discursive construction of nature / Juan Astaburuaga in Digital Geography and Society, vol 3 (2022)
[article]
Titre : Maps, volunteered geographic information (VGI) and the spatio-discursive construction of nature Type de document : Article/Communication Auteurs : Juan Astaburuaga, Auteur ; Michael E. Martin, Auteur ; Agnieszka Leszczynski, Auteur ; JC Gaillard, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 100029 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse du discours
[Termes IGN] cartographie collaborative
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] gestion de la vie sauvage
[Termes IGN] milieu naturel
[Termes IGN] Patagonie
[Termes IGN] représentation mentale
[Vedettes matières IGN] CartologieRésumé : (auteur) This paper interrogates the role that spatial media such as maps and Volunteered Geographic Information (VGI) play in the construction and mobilisation of representations of nature. Drawing on poststructural political ecology, critical cartography, and GIScience, this article engages maps and VGI as discursive mechanisms that solidify and convey meanings and representations of nature tied to broader strategies of commodification. Particularly, we explore how spatial media reproduces and legitimises discursive strategies that rationalise the reconciliation of economic development and conservation through nature-based tourism by producing new ways of nature commodification. Drawing on evidence from Patagonia-Aysén, Chile, this paper examines the intersections between the discourse of nature encoded within institutional tourist maps and advertisements, and within the VGI platform for travellers, TripAdvisor. This illustrative case shows, firstly, how tourist maps and advertisements have contributed to normalising a discursive construction of nature as pristine, grandiose, sublime and wild that has not only secured aesthetics as ontological qualities of nature, but also as embedded values that protect ‘nature’ as a commodity to consume. Secondly, our findings evidence that TripAdvisor emerges out of this context as content that mobilises individual perceptions of and narratives about Patagonian nature that is already mediated by this dominant discourse. This dynamic suggests that VGI constitutes a new form of discursive power that digitally reproduces and mobilises a dominant discourse of nature, (re)producing what we term ‘discursive digital nature’. Numéro de notice : A2022-140 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1016/j.diggeo.2022.100029 Date de publication en ligne : 22/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.diggeo.2022.100029 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99772
in Digital Geography and Society > vol 3 (2022) . - n° 100029[article]Multi-temporal remote sensing data to monitor terrestrial ecosystem responses to climate variations in Ghana / Ram Avtar in Geocarto international, vol 37 n° 2 ([15/01/2022])
[article]
Titre : Multi-temporal remote sensing data to monitor terrestrial ecosystem responses to climate variations in Ghana Type de document : Article/Communication Auteurs : Ram Avtar, Auteur ; Ali P. Yunus, Auteur ; Osamu Saito, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 396 - 412 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] données multitemporelles
[Termes IGN] écosystème
[Termes IGN] Ghana
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] image SPOT
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] phénologie
[Termes IGN] variation temporelleRésumé : (auteur) Operational monitoring of vegetation and its response to climate change involves the use of vegetation indices (VIs) in relation to relevant climatic data. This study analyses the temporal variations of vegetation indices in response to climatic data (temperature and precipitation) to better understand the phenological changes in the Wa-West and Tolon districts of Ghana during 1999–2011. This study also examines the inter-annual variation of vegetation indices and lag effects of climate variables (temperature and precipitation) using simple regression and correlation approaches. Results indicate that the mean Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Normalized Difference Soil Index (NDSI) were significantly correlated with the mean temperature, whereby the value of NDVI increases with a decrease in temperature and value of NDSI increases with an increase in temperature. On examining seasonal variations, our findings indicated that the months of August and September have the highest mean NDVI values. This study confirms that consistently rising temperature and altered precipitation patterns have exerted a strong influence on temporal distributions and productivities of the terrestrial ecosystems of the Tolon and Wa-West districts of Ghana. Furthermore, this research demonstrates how vegetation indices can be used as an indicator to monitor phenological changes in the terrestrial ecosystem. Numéro de notice : A2022-050 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2020.1723716 Date de publication en ligne : 11/02/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2020.1723716 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99442
in Geocarto international > vol 37 n° 2 [15/01/2022] . - pp 396 - 412[article]Use of remotely sensed data to estimate tree species diversity as an indicator of biodiversity in Blouberg Nature Reserve, South Africa / Mangana Rampheri in Geocarto international, vol 37 n° 2 ([15/01/2022])
[article]
Titre : Use of remotely sensed data to estimate tree species diversity as an indicator of biodiversity in Blouberg Nature Reserve, South Africa Type de document : Article/Communication Auteurs : Mangana Rampheri, Auteur ; Timothy Dube, Auteur ; Inos Dhau, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 526 - 542 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Afrique du sud (état)
[Termes IGN] arbre (flore)
[Termes IGN] bande spectrale
[Termes IGN] biodiversité végétale
[Termes IGN] conservation de la flore
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] espèce végétale
[Termes IGN] image Landsat-OLI
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] réserve naturelleRésumé : (auteur) We use remotely sensed data to estimate species diversity in Blouberg Nature Reserve (BNR) in the Limpopo province, South Africa to understand the state of biodiversity since communities’ involvement in conservation initiatives. To achieve this objective, Landsat series data collected before and after community involvement in biodiversity conservation were used in conjunction with selected diversity indices i.e., Shannon-Wiener Index (H’) and Simpson Index (D). Thirty 15 m × 15 m field plots were selected and all trees within each plot were identified, with the help of Botanists. Further, we applied regression analysis to determine the relationship between satellite derived tree species diversity and field observations. The results of the study demonstrated a significant (p Numéro de notice : A2022-052 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/10106049.2020.1723717 Date de publication en ligne : 16/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2020.1723717 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99443
in Geocarto international > vol 37 n° 2 [15/01/2022] . - pp 526 - 542[article]Application of deep learning with stratified K-fold for vegetation species discrimation in a protected mountainous region using Sentinel-2 image / Efosa Gbenga Adagbasa in Geocarto international, vol 37 n° 1 ([01/01/2022])PermalinkApport des nouveaux systèmes GNSS de cartographie du niveau marin à l’exploitation des données altimétriques en zone côtière / Clémence Chupin (2022)PermalinkApport de la télédétection et des variables auxiliaires dans l'étude de l'évolution des périodes de sécheresse / Nesrine Farhani (2022)PermalinkAutomatic algorithm for georeferencing historical-to-nowadays aerial images acquired in natural environments / Daniela Craciun (2022)PermalinkCharacteristics of taiga and tundra snowpack in development and validation of remote sensing of snow / Henna-Reetta Hannula (2022)PermalinkDétection des prairies de fauche et estimation des périodes de fauche par télédétection / Emma Seneschal (2022)PermalinkPermalinkPermalinkMonitoring 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)Permalink