Descripteur
Termes descripteurs IGN > 1- Outils - instruments et méthodes > document > document géographique > document cartographique > carte > carte thématique > carte agricole > parcelle agricole
parcelle agricoleVoir aussi |



Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Agricultural land partitioning model based on irrigation efficiency using a multi‐objective artificial bee colony algorithm / Mehrdad Bijandi in Transactions in GIS, Vol 25 n° 1 (February 2021)
![]()
[article]
Titre : Agricultural land partitioning model based on irrigation efficiency using a multi‐objective artificial bee colony algorithm Type de document : Article/Communication Auteurs : Mehrdad Bijandi, Auteur ; Mohammad Karimi, Auteur ; Bahman Farhadi Bansouleh, Auteur ; Wim van der Knaap, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 551 - 574 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes descripteurs IGN] données topographiques
[Termes descripteurs IGN] irrigation
[Termes descripteurs IGN] optimisation par colonie de fourmis
[Termes descripteurs IGN] parcelle agricole
[Termes descripteurs IGN] planification
[Termes descripteurs IGN] remembrement agricole
[Termes descripteurs IGN] surface cultivée
[Termes descripteurs IGN] utilisation du solRésumé : (Auteur) In the process of agricultural land consolidation, the land parcels are optimally redesigned and rearranged in such a way that the dimensions of the resulting parcels are proportional to agricultural criteria such as irrigation discharge, soil texture, and cropping pattern. Besides these criteria, spatial factors like slope, road accessibility, volume of earthwork, and geometrical factors such as size and shape of parcels are also included in the design process of agricultural land partitioning. In this study, a land partitioning model was proposed using a multi‐objective artificial bee colony algorithm (MOABC‐LP) taking into consideration the mentioned factors. Initially, a feasible dimension range of parcels in a block was calculated based on irrigation efficiency. Two partitioning layouts were defined according to the topography and geometry of blocks. The proposed method was applied to a real study area and the results suggest that the land partitioning plan obtained by the MOABC‐LP model, in comparison with a designer's plan, not only makes the shape and size of parcels more compatible with the topographical and agricultural conditions of each block, but also reduces their cut‐and‐fill ratio. Numéro de notice : A2021-210 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12702 date de publication en ligne : 27/10/2020 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12702 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97159
in Transactions in GIS > Vol 25 n° 1 (February 2021) . - pp 551 - 574[article]Small‐area patch‐merging method accounting for both local constraints and the overall area balance / Chengming Li in Transactions in GIS, Vol 24 n° 4 (August 2020)
![]()
[article]
Titre : Small‐area patch‐merging method accounting for both local constraints and the overall area balance Type de document : Article/Communication Auteurs : Chengming Li, Auteur ; Yong Yin, Auteur ; Zhaoxin Dai, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 21 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] contrainte relationnelle
[Termes descripteurs IGN] fusion (généralisation)
[Termes descripteurs IGN] itération
[Termes descripteurs IGN] Kouangtoung (Chine)
[Termes descripteurs IGN] parcelle agricole
[Termes descripteurs IGN] structure hiérarchique de données
[Termes descripteurs IGN] superficie
[Termes descripteurs IGN] Triangulated Irregular Network
[Termes descripteurs IGN] triangulation de Delaunay
[Termes descripteurs IGN] utilisation du sol
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) Small‐area patch merging is a common operation in land use data generalization. However, existing research on small‐area patch merging has mainly focused on local compatibility measures, which often lead to area imbalances among land use types from a global perspective. To address the shortcomings of previous studies by resolving local and global concerns simultaneously, this article proposes a merging method that considers both local constraints and the overall area balance. First, a local optimization model that considers three constraints—namely, the areas of neighboring patches, the lengths of shared arcs, and semantic similarity—is established. The areas of small patches are first pre‐allocated. Subsequently, in accordance with an area change threshold for individual land use types, land use types with area changes that exceed this threshold are identified. The patches corresponding to these land use types are subjected to iterative adjustments while considering the overall area balance. Based on their area splitting abilities, the split lines for small‐area patches are determined, and small‐area patches are merged. Finally, actual data from Guangdong Province are used for validation. The experimental results demonstrate that the proposed method is capable of preserving the local compatibility of patches while balancing the overall area associated with each land use type. Numéro de notice : A2020-672 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12634 date de publication en ligne : 29/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12634 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96157
in Transactions in GIS > Vol 24 n° 4 (August 2020) . - 21 p.[article]Improved crop classification with rotation knowledge using Sentinel-1 and -2 time series / Sébastien Giordano in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 7 (July 2020)
![]()
[article]
Titre : Improved crop classification with rotation knowledge using Sentinel-1 and -2 time series Type de document : Article/Communication Auteurs : Sébastien Giordano , Auteur ; Simon Bailly, Auteur ; Loïc Landrieu
, Auteur ; Nesrine Chehata
, Auteur
Année de publication : 2020 Projets : MAESTRIA / Mallet, Clément Article en page(s) : pp 431 - 441 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes descripteurs IGN] Alpes-de-haute-provence (04)
[Termes descripteurs IGN] chaîne de traitement
[Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires
[Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI
[Termes descripteurs IGN] image Sentinel-SAR
[Termes descripteurs IGN] parcelle agricole
[Termes descripteurs IGN] photo-identification
[Termes descripteurs IGN] Seine-et-Marne (77)
[Termes descripteurs IGN] série temporelle
[Termes descripteurs IGN] surface cultivéeRésumé : (Auteur) Leveraging the recent availability of accurate, frequent, and multimodal (radar and optical) Sentinel-1 and -2 acquisitions, this paper investigates the automation of land parcel identification system (LPIS) crop type classification. Our approach allows for the automatic integration of temporal knowledge, i.e., crop rotations using existing parcel-based land cover databases and multi-modal Sentinel-1 and -2 time series. The temporal evolution of crop types was modeled with a linear-chain conditional random field, trained with time series of multimodal (radar and optical) satellite acquisitions and associated LPIS. Our model was tested on two study areas in France (≥ 1250 km2) which show different crop types, various parcel sizes, and agricultural practices: . the Seine et Marne and the Alpes de Haute-Provence classified accordingly to a fine national 25-class nomenclature. We first trained a Random Forest classifier without temporal structure to achieve 89.0% overall accuracy in Seine et Marne (10 classes) and 73% in Alpes de Haute-Provence (14 classes). We then demonstrated experimentally that taking into account the temporal structure of crop rotation with our model resulted in an increase of 3% to +5% in accuracy. This increase was especially important (+12%) for classes which were poorly classified without using the temporal structure. A stark positive impact was also demonstrated on permanent crops, while it was fairly limited or even detrimental for annual crops. Numéro de notice : A2020-382 Affiliation des auteurs : LaSTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.86.7.431 date de publication en ligne : 01/07/2020 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.86.7.431 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95428
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 86 n° 7 (July 2020) . - pp 431 - 441[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105-2020071 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Satellite image time series classification with pixel-set encoders and temporal self-attention / Vivien Sainte Fare Garnot (2020)
![]()
![]()
Titre : Satellite image time series classification with pixel-set encoders and temporal self-attention Type de document : Article/Communication Auteurs : Vivien Sainte Fare Garnot , Auteur ; Loïc Landrieu
, Auteur ; Sébastien Giordano
, Auteur ; Nesrine Chehata
, Auteur
Editeur : Computer vision foundation Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : CVPR 2020, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 14/06/2020 19/06/2020 en ligne Chine Open Access Proceedings Importance : pp 12325 - 12334 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique
[Termes descripteurs IGN] classification automatique
[Termes descripteurs IGN] classification orientée objet
[Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires
[Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes descripteurs IGN] géocodage
[Termes descripteurs IGN] image multibande
[Termes descripteurs IGN] image satellite
[Termes descripteurs IGN] parcelle agricole
[Termes descripteurs IGN] politique agricole commune
[Termes descripteurs IGN] série temporelle
[Termes descripteurs IGN] utilisation du solRésumé : (auteur) Satellite image time series, bolstered by their growing availability, are at the forefront of an extensive effort towards automated Earth monitoring by international institutions. In particular, large-scale control of agricultural parcels is an issue of major political and economic importance. In this regard, hybrid convolutional-recurrent neural architectures have shown promising results for the automated classification of satellite image time series.We propose an alternative approach in which the convolutional layers are advantageously replaced with encoders operating on unordered sets of pixels to exploit the typically coarse resolution of publicly available satellite images. We also propose to extract temporal features using a bespoke neural architecture based on self-attention instead of recurrent networks. We demonstrate experimentally that our method not only outperforms previous state-of-the-art approaches in terms of precision, but also significantly decreases processing time and memory requirements. Lastly, we release a large openaccess annotated dataset as a benchmark for future work on satellite image time series. Numéro de notice : C2020-016 Affiliation des auteurs : LaSTIG MATIS+Ext (2012-2019) Autre URL associée : vers ArXiv/vers CVF Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/CVPR42600.2020.01234 date de publication en ligne : 05/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.01234 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94225 Documents numériques
en open access
Satellite image time series classification - pdf préprintAdobe Acrobat PDF
[article]
Titre : Journées de la recherche 2019 Type de document : Article/Communication Auteurs : Anonyme, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 23 - 34 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Information géographique
[Termes descripteurs IGN] apprentissage profond
[Termes descripteurs IGN] base de connaissances
[Termes descripteurs IGN] carte de Cassini
[Termes descripteurs IGN] données localisées
[Termes descripteurs IGN] données localisées 3D
[Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes descripteurs IGN] géoréférencement
[Termes descripteurs IGN] parcelle agricole
[Termes descripteurs IGN] paroisse
[Termes descripteurs IGN] photographie argentique
[Termes descripteurs IGN] qualité des données
[Termes descripteurs IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes descripteurs IGN] segmentation
[Termes descripteurs IGN] segmentation d'image
[Termes descripteurs IGN] semis de points
[Termes descripteurs IGN] série temporelleRésumé : (Auteur) Cette année, les journées de la recherche de l’IGN ont fait la part belle aux réseaux de neurones – un sujet décidément très à la mode – ainsi qu’à différentes initiatives d’archivage et de consultation des données géographiques anciennes. Numéro de notice : A2019-308 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE/INFORMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93284
in Géomatique expert > n° 127 (avril - mai 2019) . - pp 23 - 34[article]Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité IFN-001-P002141 PER Revue Nogent-sur-Vernisson Salle périodiques Exclu du prêt De l'agrandissement des exploitations agricoles à la transformation des paysages de bocage : analyse comparative des recompositions foncières et paysagères en Normandie / Thibault Preux (2019)
PermalinkPermalinkMonitoring crops water needs at high spatio-temporal resolution by synergy of optical / thermal and radar observations / Abdelhakim Amazirh (2019)
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)
PermalinkPermalinkViCTOr : paysage virtuel pour explorer les dynamiques de la VIticulture et de la Consommation en TouRaine / Etienne Delay in Cybergeo, European journal of geography, n° 2017 (2017)
PermalinkSurfaces d'intérêts écologiques : mise à jour / Emmanuelle Raulin in La Vendée agricole, vol 2015 n° 12 (20 mars 2015)
PermalinkDu champ à l'argent, tout passe par l'écran / Françoise de Blomac in DécryptaGéo le mag, n° 165 (mars 2015)
PermalinkPermalinkDélimitation des parcelles agricoles par classification d'images Pléiades / Nesrine Chehata in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 209 (Janvier 2015)
Permalink