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Combination of linear regression lines to understand the response of Sentinel-1 dual polarization SAR data with crop phenology - case study in Miyazaki, Japan / Emal Wali in Remote sensing, vol 12 n° 1 (January 2020)
[article]
Titre : Combination of linear regression lines to understand the response of Sentinel-1 dual polarization SAR data with crop phenology - case study in Miyazaki, Japan Type de document : Article/Communication Auteurs : Emal Wali, Auteur ; Masahiro Tasumi, Auteur ; Masao Moriyama, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 17 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] biomasse
[Termes IGN] coefficient de rétrodiffusion
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] indice foliaire
[Termes IGN] Japon
[Termes IGN] polarisation
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] rizière
[Termes IGN] surveillance agricole
[Termes IGN] variable biophysique (végétation)Résumé : (auteur) This study investigated the relationship between backscattering coefficients of a synthetic aperture radar (SAR) and the four biophysical parameters of rice crops—plant height, green vegetation cover, leaf area index, and total dry biomass. A paddy rice field in Miyazaki, Japan was studied from April to July of 2018, which is the rice cultivation season. The SAR backscattering coefficients were provided by Sentinel-1 satellite. Backscattering coefficients of two polarization settings—VH (vertical transmitting, horizontal receiving) and VV (vertical transmitting, vertical receiving)—were investigated. Plant height, green vegetation cover, leaf area index, and total dry biomass were measured at ground level, on the same dates as satellite image acquisition. Polynomial regression lines indicated relationships between backscattering coefficients and plant biophysical parameters of the rice crop. The biophysical parameters had stronger relationship to VH than to VV polarization. A disadvantage of adopting polynomial regression equations is that the equation can have two biophysical parameter solutions for a particular backscattering coefficient value, which prevents simple conversion from backscattering coefficients to plant biophysical parameters. To overcome this disadvantage, the relationships between backscattering coefficients and the plant biophysical parameters were expressed using a combination of two linear regression lines, one line for the first sub-period and the other for the second sub-period during the entire cultivation period. Following this approach, all four plant biophysical parameters were accurately estimated from the SAR backscattering coefficient, especially with VH polarization, from the date of transplanting to about two months, until the mid-reproductive stage. However, backscattering coefficients saturate after two months from the transplanting, and became insensitive to the further developments in plant biophysical parameters. This research indicates that SAR can effectively and accurately monitor rice crop biophysical parameters, but only up to the mid reproductive stage. Numéro de notice : A2020-223 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs12010189 Date de publication en ligne : 05/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs12010189 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94936
in Remote sensing > vol 12 n° 1 (January 2020) . - 17 p.[article]Comparison of multi-seasonal Landsat 8, Sentinel-2 and hyperspectral images for mapping forest alliances in Northern California / Matthew L. Clark in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 159 (January 2020)
[article]
Titre : Comparison of multi-seasonal Landsat 8, Sentinel-2 and hyperspectral images for mapping forest alliances in Northern California Type de document : Article/Communication Auteurs : Matthew L. Clark, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 26 - 40 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] Californie (Etats-Unis)
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] image AVIRIS
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] Short Waves InfraRedRésumé : (Auteur) The current era of earth observation now provides constellations of open-access, multispectral satellite imagery with medium spatial resolution, greatly increasing the frequency of cloud-free data for analysis. The Landsat satellites have a long historical record, while the newer Sentinel-2 (S2) satellites offer higher temporal, spatial and spectral resolution. The goal of this study was to evaluate the relative benefits of single- and multi-seasonal multispectral satellite data for discriminating detailed forest alliances, as defined by the U.S. National Vegetation Classification system, in a Mediterranean-climate landscape (Sonoma County, California). Results were compared to a companion analysis of simulated hyperspectral satellite data (HyspIRI) for the same study site and reference data (Clark et al., 2018). Experiments used real and simulated S2 and Landsat 8 (L8) data. Simulated S2 and L8 were from HyspIRI images, thereby focusing results on differences in spectral resolution rather than other confounding factors. The Support Vector Machine (SVM) classifier was used in a hierarchical classification of land-cover (Level 1), followed by alliances (Level 2) in forest pixels, and included summer-only and multi-seasonal sets of predictor variables (bands, indices and bands plus indices). Both real and simulated multi-seasonal multispectral variables significantly improved overall accuracy (OA) by 0.2–1.6% for Level 1 tree/no tree classifications and 3.6–25.8% for Level 2 forest alliances. Classifiers with S2 variables tended to be more accurate than L8 variables, particularly for S2, which had 0.4–2.1% and 5.1–11.8% significantly higher OA than L8 for Level 1 tree/no tree and Level 2 forest alliances, respectively. Combining multispectral bands and indices or using just bands was generally more accurate than relying on just indices for classification. Simulated HyspIRI variables from past research had significantly greater accuracy than real L8 and S2 variables, with an average OA increase of 8.2–12.6%. A final alliance-level map used for a deeper analysis used simulated multi-seasonal S2 bands and indices, which had an overall accuracy of 74.3% (Kappa = 0.70). The accuracy of this classification was only 1.6% significantly lower than the best HyspIRI-based classification, which used multi-seasonal metrics (Clark et al., 2018), and there were alliances where the S2-based classifier was more accurate. Within the context of these analyses and study area, S2 spectral-temporal data demonstrated a strong capability for mapping global forest alliances, or similar detailed floristic associations, at medium spatial resolutions (10–30 m). Numéro de notice : A2020-011 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.11.007 Date de publication en ligne : 14/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.11.007 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94399
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 159 (January 2020) . - pp 26 - 40[article]Réservation
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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 Constraint based evaluation of generalized images generated by deep learning / Azelle Courtial (2020)
Titre : Constraint based evaluation of generalized images generated by deep learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Azelle Courtial , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; Xiang Zhang, Auteur Editeur : ICA Commission on Generalisation and Multiple Representation Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ICA 2020, 23rd Workshop on Map Generalisation and Multiple Representation 05/11/2020 06/11/2020 Delft Pays-Bas Open Access Proceedings Importance : 3 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] 1:25.000
[Termes IGN] 1:250.000
[Termes IGN] Alpes (France)
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] carte routière
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] données maillées
[Termes IGN] généralisation automatique de données
[Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] précision cartographique
[Termes IGN] programmation par contraintes
[Termes IGN] réseau routier
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (Auteur) The use of deep learning techniques for map generalisation raises new problems regarding the evaluation of the results: (1) images are used as input/output instead of vector data; (2) the deep learning processes do not guarantee results that follow cartographic principles; (3) the deep learning models are black boxes that hide the causal mechanisms. Also, deep learning intern evaluation is mostly based on the realism of the images and the pixel classification accuracy, and none of these criteria is sufficient to evaluate a generalisation process. In this article, we propose an adaptation of the constraint-based evaluation to the images generated by deep learning. Six raster-based constraints are proposed for a mountain road generalisation use case. Numéro de notice : C2020-018 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans Date de publication en ligne : 17/11/2020 En ligne : https://varioscale.bk.tudelft.nl/events/icagen2020/ICAgen2020/ICAgen2020_paper_2 [...] Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96380
Titre : Current challenges in operational very high resolution land-cover mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Mallet , Auteur ; Arnaud Le Bris , 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-B2-2020 Projets : MAESTRIA / Mallet, Clément Conférence : ISPRS 2020, Commission 2, virtual Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 31/08/2020 02/09/2020 Nice (en ligne) France Annals Commission 2 Importance : pp 703 - 710 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] base de données d'occupation du sol
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] image à très haute résolutionRésumé : (auteur) Many land-cover products have been made available for a large range of end-users over the last ten years, even at global scales. In particular, remote sensing data analysis has proved to be the most feasible solution for automation purposes, at multiple spatial scales. However, current solutions are not sufficient for designing better products, adapted to real-case applications, operational constraints, and the generation of services, built upon these core layers. In this paper, we review the main requirements and the recent changes in remote sensing for the specific case of very high resolution land-cover mapping. We also comment current and evaluate challenges for the optimal exploitation of Earth Observation images with the aim of automatically generating maps tailored to specific end-users’ needs. We advocate for more challenging large-scale benchmarks and for human-in-the-loop solutions. Numéro de notice : C2020-007 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2020-703-2020 Date de publication en ligne : 21/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2020-703-2020 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95657 Estimation et suivi de la ressource en bois en France métropolitaine par valorisation des séries multi-temporelles à haute résolution spatiale d'images optiques (Sentinel-2) et radar (Sentinel-1, ALOS-PALSAR) / David Morin (2020)
Titre : Estimation et suivi de la ressource en bois en France métropolitaine par valorisation des séries multi-temporelles à haute résolution spatiale d'images optiques (Sentinel-2) et radar (Sentinel-1, ALOS-PALSAR) Type de document : Thèse/HDR Auteurs : David Morin, Auteur ; Gérard Dedieu, Directeur de thèse ; Milena Planells, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2020 Importance : 147 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Université de Toulouse 3, École doctorale Sciences de l’univers, de l’environnement et de l’espace (Toulouse) : Surfaces et interfaces continentales, HydrologieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] biomasse forestière
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] données multitemporelles
[Termes IGN] France (administrative)
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] inventaire de la végétation
[Termes IGN] modèle de régression
[Termes IGN] puits de carbone
[Termes IGN] ressources forestières
[Termes IGN] structure de la végétation
[Termes IGN] volume en boisIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L'estimation et le suivi du carbone et de la ressource forestière sont des enjeux majeurs pour la gestion des territoires. Les forêts ont un rôle important dans les plans nationaux et internationaux pour l'atténuation du changement climatique (stockage du carbone, régulation du climat, biodiversité, énergies renouvelables). Dans les forêts tempérées, de nombreuses mesures des paramètres de structure forestière sont acquises sur des petites zones, des statistiques au niveau national ou sur de larges zones administratives sont délivrées annuellement par les organismes gouvernementaux. Les forêts tempérées sont fortement anthropisées (forte variabilité spatiale et fractionnement des peuplements), il y a actuellement un besoin fort d'une spatialisation plus fine et continue des ressources forestières dans ces régions. Les images satellitaires optiques et radar apportent des informations sur l'état de la végétation, la structure des arbres et l'organisation spatiale des forêts. Dans un contexte exceptionnel de disponibilité mondiale et gratuite, de diversité, de qualité des images à haute résolution spatiale et temporelle, le travail de thèse a pour objectif de mettre en place les bases méthodologiques et scientifiques pour une production nationale semi-automatique d'une cartographie des paramètres forestiers (biomasse, diamètre, hauteur, etc.). Nous avons évalué le potentiel des séries temporelles Sentinel-1 (radar en bande C), Sentinel-2 (optique), et des mosaïques annuelles ALOS2-PALSAR2 (radar, bande L) pour estimer les paramètres de structure forestière. Ces données satellitaires ont été combinées à l'aide d'algorithmes d'apprentissage supervisé et de mesures terrain pour construire des modèles d'estimation de la biomasse, du diamètre moyen des arbres (DBH), de la hauteur et d'autres paramètres de structure. Ces modèles peuvent ensuite être spatialisés sur l'ensemble du territoire à l'aide des images satellitaires, et fournir une information continue à la résolution spatiale des images utilisées (10 à 20 mètres). Notre approche a été conçue et testée sur quatre sites d'étude avec des essences forestières et des propriétés structurales et environnementales différentes : la zone intérieure et la zone dunaire de la forêt des Landes (pins maritimes), la forêt d'Orléans (chênes et pins sylvestres), et la forêt de Saint-Gobain (chênes, charmes et hêtres). Les principaux développements portent sur les données satellitaires à utiliser, la sélection des variables explicatives, le choix des algorithmes de régression et leur paramétrisation, la différenciation des types de forêt et la cartographie des estimations de paramètres forestiers. Les primitives issues des données satellitaires fournissent des informations sur les propriétés optiques du sol et de la végétation, l'organisation spatiale des arbres, la structure et le volume de bois vivant des houppiers et des troncs. L'utilisation d'algorithmes de régression multivariée non-linéaire permet d'obtenir des estimations des paramètres forestiers avec des performances en termes d'erreur relative de l'ordre de 15 à 35 % pour la surface terrière (~2.8 à 5.9 m2/ha) selon les types de forêt, 5 à 20 % pour la hauteur (~1.3 à 3 m), et de 5 à 25 % pour le DBH (~1.5 à 8 cm). Les résultats montrent l'apport de la combinaison de plusieurs types de données satellitaires (optique, radar multi-fréquence et indices de texture spatiale) ainsi que l'importance de différencier les types de forêt pour la construction des modèles. L'application des modèles sur les images satellitaires permet de produire des cartes à haute résolution spatiale de ces paramètres forestiers, utilisables de l'échelle locale à l'échelle régionale/nationale. Note de contenu : 1- Introduction
2- Construction de la méthode
3- Généralisation de la méthode
4- Cartographie des forêts
5- ConclusionNuméro de notice : 28533 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences de l'environnement : Toulouse 3 : 2020 Organisme de stage : CESBIO nature-HAL : Thèse En ligne : https://theses.hal.science/tel-02426260/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97367 Génération de cartes tactiles photoréalistes pour personnes déficientes visuelles par apprentissage profond / Gauthier Fillières-Riveau in Revue internationale de géomatique, vol 30 n° 1-2 (janvier - juin 2020)PermalinkGéodésie, topographie, cartographie / Bernard Lamy (2020)PermalinkIndividual tree detection and classification for mapping pine wilt disease using multispectral and visible color imagery acquired from unmanned aerial vehicle / Takeshi Hoshikawa in Journal of The Remote Sensing Society of Japan, vol 40 n° 1 (2020)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPhotogrammetric Bathymetry for the Canadian Arctic / Matus Hodul in Marine geodesy, Vol 43 n° 1 (January 2020)PermalinkRegional-scale forest mapping over fragmented landscapes using global forest products and Landsat time series classification / Viktor Myroniuk in Remote sensing, vol 12 n° 1 (January 2020)PermalinkPermalinkSatellite image time series classification with pixel-set encoders and temporal self-attention / Vivien Sainte Fare Garnot (2020)PermalinkStreambank topography: an accuracy assessment of UAV-based and traditional 3D reconstructions / Benjamin U. Meinen in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 41 n° 1 (01 - 08 janvier 2020)PermalinkPermalinkTest du potentiel de l’imagerie satellite haute résolution pour le suivi des mouvements gravitaires des falaises crayeuses de Seine-Maritime / Zoé Stroebele (2020)PermalinkTrajectoires paysagères des cônes de déjection torrentiels des Alpes du nord (Maurienne et Tarentaise) / Thérèse Hugerot (2020)PermalinkUso de QGIS en la teledetección, Vol. 4. QGIS y sus aplicaciones en agua y en gestion del riego / Nicolas Baghdadi (2020)PermalinkVers une occupation du sol France entière par imagerie satellite à très haute résolution / Tristan Postadjian (2020)PermalinkVery high resolution land cover mapping of urban areas at global scale with convolutional neural network / Thomas Tilak (2020)PermalinkAn implicit radar convolutional burn index for burnt area mapping with Sentinel-1 C-band SAR data / Puzhao Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkCombining Sentinel-1 and Sentinel-2 Satellite image time series for land cover mapping via a multi-source deep learning architecture / Dino Lenco in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkDes empreintes cartographiques : restitution de données géohistoriques à partir de la Carte de France de Cassini, 1750-1789 / Bertrand Duménieu in Cartes & Géomatique, n° 241-242 (décembre 2019)PermalinkFaut-il des relevés de flore exhaustifs pour caractériser et cartographier l'acidité et les propriétés nutritionnelles des sols ? / Paulina E. Pinto in Rendez-vous techniques, n° 61-62 (hiver - printemps 2019)PermalinkAn approach for establishing correspondence between OpenStreetMap and reference datasets for land use and land cover mapping / Qi Zhou in Transactions in GIS, Vol 23 n° 6 (November 2019)PermalinkCombining machine learning and compact polarimetry for estimating soil moisture from C-Band SAR data / Emanuele Santi in Remote sensing, Vol 11 n° 20 (October-2 2019)PermalinkEvolution of sand encroachment using supervised classification of Landsat data during the period 1987–2011 in a part of Laâyoune-Tarfaya basin of Morocco / Ali Aydda in Geocarto international, vol 34 n° 13 ([15/10/2019])PermalinkComparative analysis of the accuracy of surface soil moisture estimation from the C- and L-bands / Mohammad El Hajj in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 82 (October 2019)PermalinkLes eaux de pluie maîtrisées ou en excès / Pierre Clergeot in Géomètre, n° 2173 (octobre 2019)PermalinkUsing a U-net convolutional neural network to map woody vegetation extent from high resolution satellite imagery across Queensland, Australia / Neil Flood in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 82 (October 2019)PermalinkMultitemporal Landsat-MODIS fusion for cropland drought monitoring in El Salvador / Nguyen-Thanh Son in Geocarto international, vol 34 n° 12 ([15/09/2019])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)PermalinkCultures of Enthusiasm: An Ethnographic Study of Amateur Map-Maker Communities / Mike Duggan in Cartographica, vol 54 n° 3 (Fall 2019)PermalinkExploring the synergy between Landsat and ASAR towards improving thematic mapping accuracy of optical EO data / Alexander Cass in Applied geomatics, vol 11 n° 3 (September 2019)PermalinkFree and open-source GIS technologies for the management of woody biomass / Michele Mangiameli in Applied geomatics, vol 11 n° 3 (September 2019)PermalinkPlace and sentiment-based life story analysis: From the Spanish republican army to the French resistance / Catherine Dominguès in Revue française des sciences de l'information et de la communication, vol 17 (2019)PermalinkRéflexions d’une paysagiste sur la progression des boisements spontanés dans les Alpes et les Pyrénées / Françoise Copin in Revue forestière française, vol 71 n° 4-5 (2019)PermalinkA representativeness-directed approach to mitigate spatial bias in VGI for the predictive mapping of geographic phenomena / Guiming Zhang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 9 (September 2019)PermalinkTopographie et archéologie, du cordeau au tout numérique : plus de 40 ans d'interactions / Bertrand Chazaly in XYZ, n° 160 (septembre 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])PermalinkA generalized space-time OBIA classification scheme to map sugarcane areas at regional scale, using Landsat images time-series and the random forest algorithm / Ana Claudia Dos Santos Luciano in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 80 (August 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])PermalinkMapping leaf chlorophyll content from Sentinel-2 and RapidEye data in spruce stands using the invertible forest reflectance model / Roshanak Darvishzadeh in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 79 (July 2019)PermalinkMapping the wavelength position of mineral features in hyperspectral thermal infrared data / Christoph Hecker in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 79 (July 2019)PermalinkEvaluating metrics derived from Landsat 8 OLI imagery to map crop cover / Rei Sonobe in Geocarto international, vol 34 n° 8 ([15/06/2019])PermalinkDéveloppement d’un « ModelBuilder » pour l’évaluation de la recharge nette : cas de la nappe phréatique de Zéramdine Beni Hassène (Tunisie) / Imen Hentati in Géomatique expert, n° 128 (juin - juillet 2019)PermalinkLong-term soil moisture content estimation using satellite and climate data in agricultural area of Mongolia / Enkhjargal Natsagdorj in Geocarto international, vol 34 n° 7 ([01/06/2019])PermalinkMise en oeuvre d'outils open source pour le suivi opérationnel de l'occupation des sols et de la déforestation à partir des données Sentinel radar optique : études de cas en Guyane et au Togo / Cédric Lardeux in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - octobre 2019)PermalinkPolarimétrie radar complète et partielle pour le suivi des surfaces terrestres / Pierre-Louis Frison in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - octobre 2019)PermalinkAn artificial bee colony-based algorithm to automatically create colour schemes for geovisualizations / Mingguang Wu in Cartographic journal (the), Vol 56 n° 2 (May 2019)PermalinkDe la carte de Cassini à la géoplateforme de l’État / Daniel Bursaux in Responsabilité et environnement, n° 94 (Avril 2019)PermalinkCartographie de l’aléa érosif dans le bassin sud du Litani-Liban / Hussein El Hage Hassan in Revue internationale de géomatique, vol 29 n° 2 (avril - juin 2019)PermalinkJournées de la recherche 2019 / Anonyme in Géomatique expert, n° 127 (avril - mai 2019)PermalinkAutomatic derivation of on-demand tactile maps for visually impaired people: first experiments and research agenda / Guillaume Touya in International journal of cartography, vol 5 n° 1 (March 2019)PermalinkBertin’s forgotten typographic variables and new typographic visualization / Richard Brath in Cartography and Geographic Information Science, vol 46 n° 2 (March 2019)PermalinkCorrecting distortion errors in memory of object locations: the example of grid line spacing in topographic maps / Dennis Edler in International journal of cartography, vol 5 n° 1 (March 2019)PermalinkEfficiency of post-stratification for a large-scale forest inventory : case Finnish NFI / Helena Haakana in Annals of Forest Science, vol 76 n° 1 (March 2019)PermalinkThe Equal Earth map projection / Bojan Šavrič in International journal of geographical information science IJGIS, Vol 33 n° 3-4 (March - April 2019)PermalinkCartographic style in the first urban maps of Cadiz, Spain : a technique in transition / Gabriel Granado-Castro in Cartographic journal (the), Vol 56 n° 1 (February 2019)PermalinkSynergetic efficiency of Lidar and WorldView-2 for 3D urban cartography in Northeast Mexico / Fabiola D. Yepez-Rincon in Geocarto international, vol 34 n° 2 ([01/02/2019])PermalinkTree cover mapping using hybrid fuzzy C-means method and multispectral satellite images / Linda Gulbe in Baltic forestry, vol 25 n° 1 ([01/02/2019])PermalinkDe l'agrandissement des exploitations agricoles à la transformation des paysages de bocage : analyse comparative des recompositions foncières et paysagères en Normandie / Thibault Preux (2019)PermalinkAilanthus altissima mapping from multi-temporal very high resolution satellite images / Cristina Tarantino in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 147 (January 2019)PermalinkApports des techniques photogrammétriques à l'étude du dynamisme des structures volcaniques du piton de la Fournaise / Allan Derrien (2019)PermalinkPermalinkBridging the gap: toward a French MS-NFI for territories / Jean-Pierre Renaud (2019)PermalinkChangements du stock de bois sur pied des forêts françaises : description, analyse et simulation sur des horizons temporels pluri-décennal (1975 - 2015) et séculaire à partir des données de l'inventaire forestier national et de statistiques anciennes / Anaïs Denardou-Tisserand (2019)PermalinkClassification du type et de la concentration de la banquise, à partir d’images Sentinel-1 SAR, grâce à des réseaux de neurones convolutifs / Hugo Boulze (2019)PermalinkConception et évaluation de techniques d'interaction non-visuelle basées sur un dispositif personnel / Sandra Bardot (2019)PermalinkPermalinkEngraved footprints from the past. Retrieving cartographic geohistorical data from the Cassini Carte de France, 1750-1789 / Bertrand Duménieu (2019)PermalinkEvaluating the capability of the Sentinel 2 data for soil organic carbon prediction in croplands / Fabio Castaldi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 147 (January 2019)PermalinkGeographic Information Systems in Geospatial Intelligence, ch. 5. Spectral optimization of airborne multispectral camera for land cover classification: automatic feature selection and spectral band clustering / Arnaud Le Bris (2019)PermalinkPermalinkL'information aéronautique à ciel ouvert / Pascal Sénard (2019)PermalinkMachine learning and geographic information systems for large-scale mapping of renewable energy potential / Dan Assouline (2019)PermalinkMad Maps, l'atlas qui va changer votre vision du Monde / Nicolas Lambert (2019)PermalinkMéthodes d'exploitation de données historiques pour la production de cartes d'occupation des sols à partir d'images de télédétection et en absence de données de référence de la période à cartographier / Benjamin Tardy (2019)PermalinkModélisation spatiale du récit littéraire complexe de Kateb Yacine / Juliette Morel in Mappemonde, n° 125 ([01/01/2019])PermalinkMonitoring crops water needs at high spatio-temporal resolution by synergy of optical / thermal and radar observations / Abdelhakim Amazirh (2019)PermalinkPermalinkUtilisation de données Sentinel-2 et SPOT 6/7 pour la classification de l’occupation du sol / Olivier Stocker (2019)PermalinkApports des SIG pour la restitution de quelques éléments du paysage à Paris / Léa Hermenault in Cartes & Géomatique, n° 238 (Décembre 2018)PermalinkLand parcel management system in Poland and a case study of EU member states / Agnieszka Trystuła in Geodetski vestnik, vol 62 n° 4 (December 2018 - February 2019)PermalinkPolarimetric radar vegetation index for biomass estimation in desert fringe ecosystems / Jisung Geba Chang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)PermalinkSeparating the influence of vegetation changes in polarimetric differential SAR interferometry / Virginia Brancato in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)PermalinkAutomated Swiss-style relief shading and rock hachuring / Roman Geisthövel in Cartographic journal (the), Vol 55 n° 4 (November 2018)PermalinkComparing historical and contemporary maps : a methodological framework for a cartographic map comparison applied to Swiss maps / Christin Loran in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 11-12 (November - December 2018)PermalinkGIS analysis of the trafficability determined by slope in the eastern Tyrol front (WWI, Eastern Alps) : a military history reading / Mauricio Nicolas Vergara in Cartography and Geographic Information Science, Vol 45 n° 6 (November 2018)PermalinkLand cover mapping at very high resolution with rotation equivariant CNNs : Towards small yet accurate models / Diego Marcos in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 145 - part A (November 2018)PermalinkCartographie des forêts humides dans la région d’El Kala (Algérie) à l’aide des outils d’observation de la Terre / Asma Kahli in Revue d'écologie, vol 73 n° 4 (octobre - décembre 2018)PermalinkObject-based crop classification using multi-temporal SPOT-5 imagery and textural features with a Random Forest classifier / Huanxue Zhang in Geocarto international, vol 33 n° 10 (October 2018)PermalinkDescriptive measures of point distributions summarized with respect to spatial scale in visualization / Yukio Sadahiro in Cartographica, vol 53 n° 3 (Fall 2018)PermalinkImprovement of countrywide vegetation mapping over Japan and comparison to existing maps / Ram C. Sharma in Advances in Remote Sensing, vol 7 n° 3 (September 2018)PermalinkLes représentations planes de la Terre / Françoise Duquenne in XYZ, n° 156 (septembre - novembre 2018)PermalinkPermalinkUsing eye tracking to explore differences in map-based spatial ability between geographers and non-geographers / Weihua Dong in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 9 (September 2018)Permalink