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surface cultivée
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région agricole, région de cultures, surface agricole, terre agricole, territoire agricole, zone agricole, zone agroclimatique. campagne, biome, géographie agricole. >> culture, déprise agricole, utilisation agricole du sol. >>Terme(s) spécifique(s) : agriculture des régions arides, agriculture en montagne. Equiv. LCSH : Crop zones. Domaine(s) : 630. Synonyme(s)zone cultivée ;zone agricole ;Terre cultivée ;Terre agricole ;parcelle cultivée ;espace cultivé ;espace agricole ;champ cultivé zone de culture |
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Phenology-based delineation of irrigated and rain-fed paddy fields with Sentinel-2 imagery in Google Earth Engine / Daniel Marc G. dela Torre in Geo-spatial Information Science, vol 24 n° 4 (October 2021)
[article]
Titre : Phenology-based delineation of irrigated and rain-fed paddy fields with Sentinel-2 imagery in Google Earth Engine Type de document : Article/Communication Auteurs : Daniel Marc G. dela Torre, Auteur ; Jay Gao, Auteur ; Cate Macinnis-Ng, Auteur ; Yan Shi, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 695 - 710 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] Google Earth Engine
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] Oryza (genre)
[Termes IGN] phénologie
[Termes IGN] rizièreRésumé : (auteur) Paddy rice agriculture is practiced in both rain-fed and irrigated ecosystems in the Philippines. However, small farms are prevalent in the region, and current satellite-based mapping techniques do not distinguish between the two ecosystems at farm scales. This study developed an approach to rapidly map irrigated and rain-fed paddy rice in Iloilo, Philippines at 10 m resolutions using Google Earth Engine. This approach used an ensemble of classifiers based on time-series vegetation indices to produce dry and wet seasonal maps for the entire province. Results showed a predominance of rain-fed rice areas in both seasons, with irrigated rice making up only one-fourth of the total rice area. The overall accuracy was achieved at 68% for the dry season and 75% for the wet season based on ground-acquired points and very high-resolution imagery. The two types of paddies were classified at accuracies up to 87%. Furthermore, the land cover maps showed a strong agreement with the municipal statistics. The resultant maps complement current official statistics and demonstrate the prowess of phenology-based mapping to create paddy inventories in a timely manner to inform food security and agricultural policies. Numéro de notice : A2021-969 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/10095020.2021.1984183 En ligne : https://doi.org/10.1080/10095020.2021.1984183 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100385
in Geo-spatial Information Science > vol 24 n° 4 (October 2021) . - pp 695 - 710[article]Geoglam, l'agriculture par satellite / Laurent Polidori in Géomètre, n° 2194 (septembre 2021)
[article]
Titre : Geoglam, l'agriculture par satellite Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Polidori, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 17 - 17 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] blé (céréale)
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] Glycine max
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] Leaf Area Index
[Termes IGN] maïs (céréale)
[Termes IGN] modèle dynamique
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] observation de la Terre
[Termes IGN] Oryza (genre)
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] surface cultivéeRésumé : (Auteur) Des satellites pour la sécurité alimentaire et la transparence du marché agricole Numéro de notice : A2021-579 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Date de publication en ligne : 13/09/2021 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98400
in Géomètre > n° 2194 (septembre 2021) . - pp 17 - 17[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 063-2021081 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Temporal mosaicking approaches of Sentinel-2 images for extending topsoil organic carbon content mapping in croplands / Emmanuelle Vaudour in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 96 (April 2021)
[article]
Titre : Temporal mosaicking approaches of Sentinel-2 images for extending topsoil organic carbon content mapping in croplands Type de document : Article/Communication Auteurs : Emmanuelle Vaudour, Auteur ; Cécile Gomez, Auteur ; Philippe Lagacherie, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 102277 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] mosaïquage d'images
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] puits de carbone
[Termes IGN] réflectance spectrale
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] sol nu
[Termes IGN] surface cultivée
[Termes IGN] teneur en carbone
[Termes IGN] terre arable
[Termes IGN] Yvelines (78)Résumé : (auteur) The spatial assessment of soil organic carbon (SOC) is a major environmental challenge, notably for evaluating soil carbon stocks. Recent works have shown the capability of Sentinel-2 to predict SOC content over temperate agroecosystems characterized with annual crops. However, because spectral models are only applicable on bare soils, the mapping of SOC is often obtained on limited areas. A possible improvement for increasing the number of pixels on which SOC can be retrieved by inverting bare soil reflectance spectra, consists of using optical images acquired at several dates. This study compares different approaches of Sentinel–2 images temporal mosaicking to produce a composite multi-date bare soil image for predicting SOC content over agricultural topsoils. A first approach for temporal mosaicking was based on a per-pixel selection and was driven by soil surface characteristics: bare soil or dry bare soil with/without removing dry vegetation. A second approach for creating composite images was based on a per-date selection and driven either by the models performance from single-date, or by average soil surface indicators of bare soil or dry bare soil. To characterize soil surface, Sentinel-1 (S1)-derived soil moisture and/or spectral indices such as normalized difference vegetation index (NDVI), Normalized Burn Ratio 2 (NBR2), bare soil index (BSI) and a soil surface moisture index (S2WI) were used either separately or in combination. This study highlighted the following results: i) none of the temporal mosaic images improved model performance for SOC prediction compared to the best single-date image; ii) of the per-pixel approaches, temporal mosaics driven by the S1-derived moisture content, and to a lesser extent, by NBR2 index, outperformed the mosaic driven by the BSI index but they did not increase the bare soil area predicted; iii) of the per-date approaches, the best trade-off between predicted area and model performance was achieved from the temporal mosaic driven by the S1-derived moisture content (R2 ~ 0.5, RPD ~ 1.4, RMSE ~ 3.7 g.kg-1) which enabled to more than double (*2.44) the predicted area. This study suggests that a number of bare soil mosaics based on several indicators (moisture, bare soil, roughness…), preferably in combination, might maintain acceptable accuracies for SOC prediction whilst extending over larger areas than single-date images. Numéro de notice : A2021-238 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.jag.2020.102277 Date de publication en ligne : 14/12/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.jag.2020.102277 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97258
in International journal of applied Earth observation and geoinformation > vol 96 (April 2021) . - n° 102277[article]Détection des zones de dégradation et de régénération de la couverture végétale dans le sud du Sénégal à travers l'analyse des tendances de séries temporelles MODIS NDVI et des changements d'occupation des sols à partir d'images LANDSAT / Boubacar Solly in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 223 (mars - décembre 2021)
[article]
Titre : Détection des zones de dégradation et de régénération de la couverture végétale dans le sud du Sénégal à travers l'analyse des tendances de séries temporelles MODIS NDVI et des changements d'occupation des sols à partir d'images LANDSAT Type de document : Article/Communication Auteurs : Boubacar Solly, Auteur ; El Hadji Balla Dieye, Auteur ; Oumar Sy, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 1 - 15 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] changement d'occupation du sol
[Termes IGN] changement d'utilisation du sol
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] dégradation de l'environnement
[Termes IGN] dégradation de la flore
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] image Landsat-ETM+
[Termes IGN] image Landsat-OLI
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] régénération (sylviculture)
[Termes IGN] savane
[Termes IGN] Sénégal
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] surface cultivéeRésumé : (Auteur) Cette étude vise à détecter et cartographier la dégradation et la régénération de la couverture végétale durant ces deux dernières décennies en Haute-Casamance, située dans le sud du Sénégal. Elle s’appuie sur l’analyse des tendances de séries temporelles d’images MODIS NDVI acquises sur la période 2000-2018, sur la cartographie des changements d’occupation et d’utilisation des sols (LULCC) faite à partir d’images Landsat (ETM+ 1999 et OLI 2018), et sur une analyse conjointe des tendances de NDVI et LULCC. L’étude a révélé d’importants changements en termes d’occupation et d’utilisation des sols, notamment la conversion de la forêt à la savane (13,5 %), et de la savane aux zones de culture et d’habitat (7,9 %). Des tendances négatives significatives (p Numéro de notice : A2021-662 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2021.580 Date de publication en ligne : 24/03/2021 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2021.580 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98750
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 223 (mars - décembre 2021) . - pp 1 - 15[article]Suivi de la dynamique de l’occupation du sol en République de Guinée par imagerie satellitaire Spot : transfert technologique pour le développement d’outils performants d’aide à la décision / Gabriel Jaffrain in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 223 (mars - décembre 2021)
[article]
Titre : Suivi de la dynamique de l’occupation du sol en République de Guinée par imagerie satellitaire Spot : transfert technologique pour le développement d’outils performants d’aide à la décision Type de document : Article/Communication Auteurs : Gabriel Jaffrain, Auteur ; Arthur Leroux, Auteur ; An Vo Quang, Auteur ; Camille Pinet, Auteur ; Belvide Dessagboli, Auteur ; Yvan Gauthier, Auteur ; Adrien Moiret, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 59 - 80 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] aménagement durable
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] cartographie dynamique
[Termes IGN] données environnementales
[Termes IGN] dynamique spatiale
[Termes IGN] Guinée
[Termes IGN] image SPOT
[Termes IGN] mise à jour de base de données
[Termes IGN] outil d'aide à la décision
[Termes IGN] politique publique
[Termes IGN] précision des données
[Termes IGN] surface cultivéeRésumé : (Auteur) Comment concilier un développement agricole durable avec la lutte contre le changement climatique et la préservation de la biodiversité ? Pour relever un tel défi, les décideurs politiques, techniques et socio-économiques ont désormais accès à des informations environnementales précises et précieuses. Il s’agit notamment des images satellitaires et des données environnementales produites à partir de ces images. En Guinée, pour mener à bien les politiques publiques de gestion durable des territoires et des ressources naturelles, le gouvernement doit être en mesure de disposer d’informations fiables, cohérentes, précises et aussi actualisées que possible sur l’état et la dynamique de son territoire (artificialisation des sols, extension agricole, déforestation, extraction minière…) et sur l’évolution de certains éléments de la biosphère (forêts, savanes, zones humides, mangroves...). A cet effet, le ministère de l’Agriculture guinéen s’est appuyé sur l’expertise technique française pour élaborer un zonage agroécologique à l’échelle du pays, visant à identifier et quantifier les zones agricoles actuelles, à évaluer le potentiel agricole et obtenir une cartographie de l’occupation du sol et de sa dynamique sur une période de 10 ans (2005-2015). Ce projet a été réalisé sur deux ans dans un cadre partenarial entre une équipe d’experts thématiciens français et une équipe de techniciens et experts guinéens., pour assurer un transfert complet de compétences sur l’ensemble des activités du projet. Cette collaboration a permis la réalisation d’une couche d’occupation du sol et la mise en place d’applications pertinentes dans le domaine de l’agriculture et de l’environnement afin de fournir des outils d’aide à la décision aux multiples acteurs guinéens. Numéro de notice : A2021-664 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2021.563 Date de publication en ligne : 21/05/2021 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2021.563 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98754
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 223 (mars - décembre 2021) . - pp 59 - 80[article]Application of thermal imaging and hyperspectral remote sensing for crop water deficit stress monitoring / Gopal Krishna in Geocarto international, vol 36 n° 5 ([15/03/2021])PermalinkAgricultural 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)PermalinkCrop identification by massive processing of multiannual satellite imagery for EU common agriculture policy subsidy control / Adolfo Lozano-Tello in European journal of remote sensing, vol 54 n° 1 (2021)PermalinkMapping seasonal agricultural land use types using deep learning on Sentinel-2 image time series / Misganu Debella-Gilo in Remote sensing, Vol 13 n° 2 (January-2 2021)PermalinkAmélioration des systèmes de suivi des cultures à l’aide de la télédétection multi-source et des techniques d’apprentissage profond / Yawogan Gbodjo (2021)PermalinkApport de la télédétection pour la simulation spatialisée des composantes du bilan carbone des cultures et des effets d'atténuation biogéochimiques et biogéophysiques des cultures intermédiaires / Gaétan Pique (2021)PermalinkDiurnal cycles of C-band temporal coherence and backscattering coefficient over an olive orchard in a semi-arid area: Comparison of in situ and Sentinel-1 radar observations / Adnane Chakir (2021)PermalinkDiurnal cycles of C-band temporal coherence and backscattering coefficient over a wheat field in a semi-arid area / Nadia Ouaadi (2021)PermalinkSpatial characterization and distribution modelling of Ensete ventricosum (wild and cultivated) in Ethiopia / Meron Awoke Eshetae in Geocarto international, vol 36 n° 1 ([01/01/2021])PermalinkThe use of deep machine learning for the automated selection of remote sensing data for the determination of areas of arable land degradation processes distribution / Dimitri I. Rukhovitch in Remote sensing, vol 13 n° 1 (January-1 2021)Permalink