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Applications of remote sensing data in mapping of forest growing stock and biomass / Jose Aranha (2021)
Titre : Applications of remote sensing data in mapping of forest growing stock and biomass Type de document : Monographie Auteurs : Jose Aranha, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 276 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-0569-5 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] biomasse aérienne
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[Termes IGN] Pinus massoniana
[Termes IGN] puits de carbone
[Termes IGN] service écosystémique
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] ThaïlandeRésumé : (éditeur) This Special Issue (SI), entitled "Applications of Remote Sensing Data in Mapping of Forest Growing Stock and Biomass”, resulted from 13 peer-reviewed papers dedicated to Forestry and Biomass mapping, characterization and accounting. The papers' authors presented improvements in Remote Sensing processing techniques on satellite images, drone-acquired images and LiDAR images, both aerial and terrestrial. Regarding the images’ classification models, all authors presented supervised methods, such as Random Forest, complemented by GIS routines and biophysical variables measured on the field, which were properly georeferenced. The achieved results enable the statement that remote imagery could be successfully used as a data source for regression analysis and formulation and, in this way, used in forestry actions such as canopy structure analysis and mapping, or to estimate biomass. This collection of papers, presented in the form of a book, brings together 13 articles covering various forest issues and issues in forest biomass calculation, constituting an important work manual for those who use mixed GIS and RS techniques. Note de contenu : 1- Finer resolution estimation and mapping of mangrove biomass using UAV LiDAR and WorldView-2 data
2- Nondestructive estimation of the above-ground biomass of multiple tree species in boreal forests of China using Terrestrial Laser Scanning
3- Estimating forest aboveground carbon storage in Hang-Jia-Hu using Landsat TM/OLI data and random morest Model
4- Influence of variable selection and forest type on forest aboveground biomass estimation using machine learning algorithms
5- Comparative analysis of seasonal Landsat 8 images for forest aboveground biomass estimation in a subtropical forest
6- Estimating urban vegetation biomass from Sentinel-2A image data
7- Estimation of forest biomass in Beijing (China) using multisource remote sensing and forest inventory data
8- Spatially explicit analysis of trade-offs and synergies among multiple ecosystem services in Shaanxi Valley basin
9- Influence of site-specific conditions on estimation of forest above ground biomass from airborne laser scanning
10- Multi-sensor prediction of stand volume by a hybrid model of support vector machine for regression kriging
11- Applying LiDAR to quantify the plant area index along a successional gradient in a tropical forest of Thailand
12- Shrub biomass estimates in former burnt areas using Sentinel 2 images processing and classification
13- Evaluation of different algorithms for estimating the growing stock volume of pinus massoniana plantations using spectral and spatial information from a SPOT6 imageNuméro de notice : 15305 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-0569-5 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-0569-5 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99903 Apport de la modélisation physique pour la cartographie de la biodiversité végétale en forêts tropicales par télédétection optique / Dav Ebengo Mwampongo (2021)
Titre : Apport de la modélisation physique pour la cartographie de la biodiversité végétale en forêts tropicales par télédétection optique Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Dav Ebengo Mwampongo, Auteur ; Christiane Weber, Directeur de thèse Editeur : Paris, Nancy, ... : AgroParisTech (2007 -) Année de publication : 2021 Importance : 188 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Institut National des Sciences et Industries du Vivant et de l'Environnement- AgroParisTechLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse de sensibilité
[Termes IGN] biodiversité végétale
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] diagnostic foliaire
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] modèle de transfert radiatif
[Termes IGN] réflectance végétale
[Termes IGN] taxinomie
[Termes IGN] transfert radiatifIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La préservation de la biodiversité est un enjeu majeur pour le développement durable. Face aux besoins de conservation à l’échelle globale, la définition des méthodes opérationnelles qui permettent d’évaluer la diversité biologique est nécessaire pour l’orientation des différentes politiques environnementales. La télédétection optique a montré un potentiel pour étudier la biodiversité. L’imagerie hyperspectrale aéroportée a été largement utilisée avec succès. Malgré son potentiel, l’imagerie hyperspectrale aéroportée ne permet pas de couvrir des vastes étendues (échelle régionale ou globale) suite à des contraintes logistique et financière. Les missions satellites hyperspectrales actuelles et futures (PRISMA, EnMAP, Biodiversity, CHIME, SBG…) offrent la possibilité d’étudier la biodiversité à grande échelle. Il existe cependant un besoin d’améliorer l’interprétation physique des méthodes existantes, basées sur les données aéroportées, pour évaluer leurs potentiels. Les outils de modélisation du transfert radiatif permettent de mieux comprendre l’interaction entre un rayonnement incident et les milieux physiques qu’ils traversent et de ce fait d’interpréter le signal. Ce projet de thèse vise à définir un cadre pour produire des simulations réalistes à l’aide du modèle de transfert radiatif 3D DART (Discrete Anisotropic Radiative Transfer) dans une perspective de soutien au développement méthodologique pour l'évaluation de la biodiversité et la préparation de futures missions satellites à l'aide de la modélisation 3D (adapté aux milieux complexes tels que les forêts tropicales). Pour ce faire, nous avons réalisé des études de sensibilité pour comprendre l’influence de deux facteurs sur la réflectance simulée par DART : la variabilité spatiale des propriétés optiques foliaires, la prise en compte des éléments non photosynthétiques de la végétation. Puis nous avons comparé ces simulations à des données hyperspectrales aéroportées expérimentales en décrivant les scènes forestières correspondantes de la manière la plus fine à l’aide d’information relatives à la structure, à la composition en espèces et à une sélection de traits fonctionnels foliaires. Plusieurs approches s’appuyant sur les propriétés optiques foliaires, et sur la prise en compte d’une fraction ligneuse ont été testées pour l’intégration des éléments non photosynthétique dans la scène. La variabilité spatiale des propriétés optiques foliaires a été testée en s’appuyant sur les données d’inventaires spatialisées, permettant de prendre en compte la variabilité à l’échelle du pixel, ou en opérant une uniformisation des propriétés optiques à l’échelle de la couronne de chaque individu, ou à l’échelle des espèces. Nos résultats ont montré que les simulations les plus proches des données expérimentales, jugées les plus réalistes, étaient obtenues par l’intégration des éléments non photosynthétiques par le biais d’une famille de constituants chimiques foliaires, les pigments bruns, combinée à une prise en compte de la variabilité des propriétés optiques à l’échelle du pixel. Les différences entre données expérimentales et simulations ont été étudiées en s’appuyant sur différents critères, comme la différence spectrale, la dissimilarité spectrale interspécifique et interspécifique et la capacité de discrimination spectrale des espèces. Nous avons obtenu une bonne concordance entre les simulations issues du scénario le plus réaliste et les données expérimentales. Note de contenu : Introduction générale
1- Télédétection optique appliquée au suivi de la biodiversité végétale dans les écosystèmes forestiers tropicaux
2- Le transfert radiatif dans la végétation et sa simulation
3- Données et méthodes
4- Résultats : simulation de la réflectance de canopée et analyse comparative
5- Discussion générale
Conclusion générale et perspectivesNuméro de notice : 28661 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géomatique : AgroParisTech : 2021 Organisme de stage : TETIS DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03520758 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99828
Titre : Artificial neural networks in agriculture Type de document : Monographie Auteurs : Sebastian Kujawa, Éditeur scientifique ; Gniewko Niedbała, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 283 p. Format : 16 x 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-1579-3 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] agriculture
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] classification par réseau neuronal récurrent
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[Termes IGN] déformation temporelle dynamique (algorithme)
[Termes IGN] détection d'arbres
[Termes IGN] Google Earth
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] phénologie
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] surveillance agricoleRésumé : (éditeur) Modern agriculture needs to have high production efficiency combined with a high quality of obtained products. This applies to both crop and livestock production. To meet these requirements, advanced methods of data analysis are more and more frequently used, including those derived from artificial intelligence methods. Artificial neural networks (ANNs) are one of the most popular tools of this kind. They are widely used in solving various classification and prediction tasks, for some time also in the broadly defined field of agriculture. They can form part of precision farming and decision support systems. Artificial neural networks can replace the classical methods of modelling many issues, and are one of the main alternatives to classical mathematical models. The spectrum of applications of artificial neural networks is very wide. For a long time now, researchers from all over the world have been using these tools to support agricultural production, making it more efficient and providing the highest-quality products possible. Note de contenu : 1- Plant and weed identifier robot as an agroecological tool using artificial neural networks for image identification
2- Oil palm tree detection and health classification on high-resolution imagery using deep learning
3- Average degree of coverage and coverage unevenness coefficient as parameters for spraying quality assessment
4- The relationship between soil electrical parameters and compaction of Sandy Clay Loam soil
5- Evaluation of convolutional neural networks’ hyperparameters with transfer learning to determine sorting of Ripe Medjool dates
6- Mapping paddy rice using weakly supervised long short-term memory network with time series sentinel optical and SAR images
7- Time series prediction with artificial neural networks: An analysis using Brazilian soybean production
8- Machine learning for plant breeding and biotechnology
9- A hybrid CFS filter and RF-RFE wrapper-based feature extraction for enhanced agricultural crop yield prediction modeling
10- Crop growth stage GPP-driven spectral model for evaluation of cultivated land quality using GA-BPNN
11- Corn grain yield estimation from vegetation indices, canopy cover, plant density, and a neural network using multispectral and RGB images acquired with unmanned aerial vehicles
12- Modeling the dynamic response of plant growth to root zone temperature in hydroponic Chili pepper plant using neural networks
13- ANN-based continual classification in agriculture
14- Application of artificial neural networks to analyze the concentration of ferulic acid, deoxynivalenol, and nivalenol in winter wheat grain
15- Neural visual detection of grain weevil (sitophilus granarius L.)Numéro de notice : 28624 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-1579-3 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-1579-3 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99553 Benchmarking of convolutional neural network approaches for vegetation land cover mapping / Benjamin Carpentier (2021)
Titre : Benchmarking of convolutional neural network approaches for vegetation land cover mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Benjamin Carpentier, Auteur ; Antoine Masse , Auteur ; Emeric Lavergne, Auteur ; C. Sannier, Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2021 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B2-2021 Conférence : ISPRS 2021, Commission 2, XXIV ISPRS Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 05/07/2021 09/07/2021 Nice Virtuel France OA Archives Commission 2 Importance : pp 915 - 922 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (auteur) Satellite Image Time Series (SITS) are becoming available at high spatial, spectral and temporal resolutions across the globe by the latest remote sensing sensors. These series of images can be highly valuable when exploited by classification systems to produce frequently updated and accurate land cover maps. The richness of spectral, spatial and temporal features in SITS is a promising source of data for developing better classification algorithms. However, machine learning methods such as Random Forests (RF), despite their fruitful application to SITS to produce land cover maps, are structurally unable to properly handle intertwined spatial, spectral and temporal dynamics without breaking the structure of the data. Therefore, the present work proposes a comparative study of various deep learning algorithms from the Convolutional Neural Network (CNN) family and evaluate their performance on SITS classification. They are compared to the processing chain coined iota2, developed by the CESBIO and based on a RF model. Experiments are carried out in an operational context using with sparse annotations from 290 labeled polygons. Less than 80 000 pixel time series belonging to 8 land cover classes from a year of Sentinel-2 monthly syntheses are used. Results show on a test set of 131 polygons that CNNs using 3D convolutions in space and time are more accurate than 1D temporal, stacked 2D and RF approaches. Best-performing models are CNNs using spatio-temporal features, namely 3D-CNN, 2D-CNN and SpatioTempCNN, a two-stream model using both 1D and 3D convolutions. Numéro de notice : C2021-017 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-915-2021 Date de publication en ligne : 28/06/2021 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-915-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98069 Examining the effectiveness of Sentinel-1 and 2 imagery for commercial forest species mapping / Mthembeni Mngadi in Geocarto international, vol 36 n° 1 ([01/01/2021])
[article]
Titre : Examining the effectiveness of Sentinel-1 and 2 imagery for commercial forest species mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Mthembeni Mngadi, Auteur ; John Odindi, Auteur ; Kabir Peerbhay, Auteur ; Onisimo Mutanga, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 1 - 12 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] analyse discriminante
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] Eucalyptus (genre)
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] KwaZulu-Natal (Afrique du Sud)
[Termes IGN] Pinus (genre)
[Termes IGN] télédétection spatialeRésumé : (Auteur) The successful launch and operation of the Sentinel satellite platform has provided access to freely available remotely sensed data useful for commercial forest species discrimination. Sentinel – 1 (S1) with a synthetic aperture radar (SAR) sensor and Sentinel – 2 (S2) multi-spectral sensor with additional and strategically positioned bands offer great potential for providing reliable information for discriminating and mapping commercial forest species. In this study, we sought to determine the value of S1 and S2 data characteristics in discriminating and mapping commercial forest species. Using linear discriminant analysis (LDA) algorithm, S2 multi-spectral imagery showed an overall classification accuracy of 84% (kappa = 0.81), with bands such as the red-edge (703.9–740.2 nm), narrow near infrared (835.1–864.8 nm), and short wave infrared (1613.7–2202.4 nm) particularly influential in discriminating individual forest species stands. When Sentinel 2’s spectral wavebands were fused with Sentinel 1’s (SAR) VV and VH polarimetric modes, overall classification accuracies improved to 87% (kappa = 0.83) and 88% (kappa = 0.85), respectively. These findings demonstrate the value of combining Sentinel’s multispectral and SAR structural information characteristics in improving commercial forest species discrimination. These, in addition to the sensors free availability, higher spatial resolution and larger swath width, offer unprecedented opportunities for improved local and large scale commercial forest species discrimination and mapping. Numéro de notice : A2021-050 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1585483 Date de publication en ligne : 10/06/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1585483 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96719
in Geocarto international > vol 36 n° 1 [01/01/2021] . - pp 1 - 12[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2021011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible From local to global: A transfer learning-based approach for mapping poplar plantations at national scale using Sentinel-2 / Yousra Hamrouni in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 171 (January 2021)PermalinkPermalinkProposition d’un référentiel de description et de détection de la végétation dans une agglomération / Mathilde Segaud (2021)PermalinkSuivi des vignes par télédétection de proximité : le deep learning au service de l’agriculture de précision / Sami Beniaouf (2021)PermalinkPermalinkThreat degree classification according to habitat quality: A case study from the Czech Republic / Pavel Lustyk in Forests, vol 12 n° 1 (January 2021)PermalinkBioclimatic modeling of potential vegetation types as an alternative to species distribution models for projecting plant species shifts under changing climates / Robert E. Keane in Forest ecology and management, vol 477 ([01/12/2020])PermalinkConvolutional Neural Networks accurately predict cover fractions of plant species and communities in Unmanned Aerial Vehicle imagery / Teja Kattenborn in Remote sensing in ecology and conservation, vol 6 n° 4 (December 2020)PermalinkForest cover mapping based on a combination of aerial images and Sentinel-2 satellite data compared to National Forest Inventory data / Selina Ganz in Forests, vol 11 n° 12 (December 2020)PermalinkMapping forest tree species in high resolution UAV-based RGB-imagery by means of convolutional neural networks / Felix Schiefer in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 170 (December 2020)Permalink