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Change 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)  

Public [article]  inGeodetski vestnik > vol 63 n° 3 (September - November 2019) . - pp 379 - 394 Titre : Change detection work-flow for mapping changes from arable lands to permanent grasslands with advanced boosting methods Type de document : Article/Communication Auteurs : Jiří Šandera, Auteur ; Přemysl Štych, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 379 - 394 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] analyse diachronique [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] boosting adapté [Termes descripteurs IGN] carte d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] chaîne de traitement [Termes descripteurs IGN] changement d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] détection de changement [Termes descripteurs IGN] image Landsat [Termes descripteurs IGN] prairie [Termes descripteurs IGN] terre arable Résumé : (Auteur) The necessity of mapping changes in land cover categories based on satellite imageries is a challenging task especially in terms of arable land and grasslands. The phenological phases of arable lands change quickly while grasslands is more stable. It might be hard to capture these changes regarding the spectral overlap between crops in full growth and grass itself. We have introduced a relatively simple processing workflow with good efficiency and accuracy. Our proposed method utilises the combination of a Multivariate Alteration Change Detection Algorithm and an existing boosting method, such as the AdaBoost algorithm with different weak learners and the most recent one – Extreme Gradient Boosting that is actually a relatively new approach in remote sensing. According to the results, the highest overall accuracy is 89.51 %. The proposed process workflow was tested on Landsat data with 30 m spatial resolution, using open-source software: R and GRASS GIS, Orfeo Toolbox library. Numéro de notice : A2019-501 Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.15292/geodetski-vestnik.2019.03.379-394 En ligne : http://dx.doi.org/10.15292/geodetski-vestnik.2019.03.379-394 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93783 [article]

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139-2019031	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Exploring 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)  

Public [article]  inApplied geomatics > vol 11 n° 3 (September 2019) . - pp 277 - 288 Titre : Exploring the synergy between Landsat and ASAR towards improving thematic mapping accuracy of optical EO data Type de document : Article/Communication Auteurs : Alexander Cass, Auteur ; George P. Petropoulos, Auteur ; Konstantinos P. Ferentinos, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 277 - 288 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] Advanced Synthetic Aperture Radar [Termes descripteurs IGN] carte d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] cartographie thématique [Termes descripteurs IGN] classification orientée objet [Termes descripteurs IGN] Copernicus (programme européen) [Termes descripteurs IGN] image Envisat-ASAR [Termes descripteurs IGN] image Landsat-TM [Termes descripteurs IGN] image optique [Termes descripteurs IGN] image radar [Termes descripteurs IGN] observation de la Terre [Termes descripteurs IGN] Pays de Galles [Termes descripteurs IGN] surface cultivée Résumé : (Auteur) Earth Observation (EO) provides a unique means of obtaining information on land use/cover and of its changes, which is of key importance in many scientific and practical applications. EO data is already widely used, for example, in environmental practices or decision-making related to food availability and security. As such, it is imperative to examine the suitability of different EO datasets, including their synergies, in respect to their ability to create products and tools for such practices and to guide effectively such decisions. This work aims at exploring the added value of the synergistic use of optical and radar data (from the Landsat TM and Advanced Synthetic Aperture Radar (ASAR) sensors respectively). Such information can help towards improving the accuracy of land cover classifications from EO datasets. As a case study, the region of Wales in the UK has been used. Two classifications—one based on optical data alone and another one developed from the synergy of optical and RADAR datasets acquired nearly, concurrently were developed for the studied region. Evaluation of the derived land/use cover maps was performed on the basis of the confusion matrix using validation points derived from a Phase 1 habitat map of Wales. The results showed 15% increase in overall accuracy (84% from 69%) and kappa coefficient (0.81 from 0.65) using the synergistic approach over the scenario where only optical data were used in the classification. In addition, McNemar’s test was used to assess the statistical significance of the obtained results. Results of this test provided further confirmed that the use of optical data synergistically with the radar data provides more accurate land use/cover maps in comparison with the use of optical data alone. Numéro de notice : A2019-461 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s12518-019-00258-7 date de publication en ligne : 13/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.1007/s12518-019-00258-7 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93601 [article]

Mise 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 - décembre 2019)

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 219-220 (juin - décembre 2019) . - pp 59 - 70 Titre : Mise 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 Type de document : Article/Communication Auteurs : Cédric Lardeux, Auteur ; Anoumou Kemavo, Auteur ; Maxence Rageade, Auteur ; Mathieu Rahm, Auteur ; Pierre-Louis Frison , Auteur ; Jean-Paul Rudant , Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 59 - 70 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] carte d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes descripteurs IGN] déboisement [Termes descripteurs IGN] Guyane (département français) [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-SAR [Termes descripteurs IGN] Orfeo Tool Box [Termes descripteurs IGN] Python (langage de programmation) [Termes descripteurs IGN] QGIS [Termes descripteurs IGN] série temporelle [Termes descripteurs IGN] surveillance de la végétation [Termes descripteurs IGN] télédétection en hyperfréquence [Termes descripteurs IGN] Togo Résumé : (auteur) Remote sensing is a particularly suitable tool for monitoring land use but also particularly suited for deforestation monito-ring. By launching the Setinel-1 and Sentinel-2 satellites in the Copernicus program, the community now has free data with important time-revisits allowing the greatest number of people to effectively monitor land cover of a study area. This paper presents a land use monitoring method based on the combination of two approaches computed using Open Source tools ((MIS, Orfeo ToolBox, python). First, we focus on land use monitoring at an annual time scale using Sentinel-1 and Sentinel-2 data, and then, by the use f entienl-1 data, we detect changes in the forest cover due to deforestation at bi-monthly time scale. The results obtained show a very good synergy of these approaches allowing the complementary of optical and radar data. In order to make accessible the proposed method, all the used open source tools are available on this link http ://remotesensing4all.net/index.php/2018/09/11/ kit-use-des-donnees-radar- sentinel-1-in-de-latelier-radar-du-FOSS4G-en-2018-2/. Numéro de notice : A2019-348 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93385 [article]

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Land-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])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 34 n° 11 [15/08/2019] . - pp 1237 - 1251 Titre : Land-cover change in the Wulagai grassland, Inner Mongolia of China between 1986 and 2014 analysed using multi-temporal Landsat images Type de document : Article/Communication Auteurs : Temulun Tangud, Auteur ; Kenlo Nasahara, Auteur ; Habura Borjigin, Auteur ; Hasi Bagan, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 1237 - 1251 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] analyse diachronique [Termes descripteurs IGN] analyse spatio-temporelle [Termes descripteurs IGN] carte d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] changement d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes descripteurs IGN] détection de changement [Termes descripteurs IGN] image Landsat [Termes descripteurs IGN] maillage [Termes descripteurs IGN] Mongolie intérieure (Chine) [Termes descripteurs IGN] prairie [Termes descripteurs IGN] série temporelle [Termes descripteurs IGN] steppe [Termes descripteurs IGN] zone aride Résumé : (Auteur) The Inner Mongolian steppe is a vast grassland ecosystem that has long been home to nomadic pastoralists. However, this steppe is experiencing grassland degradation as well as more frequent sand storms. The objective of this study was to detect land-cover changes in the Wulagai grassland of Inner Mongolia using multi-temporal Landsat images from 1986 to 2014, and to determine the factors driving these changes and their impacts. Land-cover maps for 1986, 1995, 2000, 2006 and 2014 were produced using the Support Vector Machine method. Subsequently, 300 m × 300 m grid-cell vector map which covered Wulagai grassland was made to detect land-cover changes and correlations between land-cover classes. The results show degradation trend from 1986 to 2014. Grid-cell-based spatial correlation analysis confirmed a strong negative correlation between grassland and barren, indicating that grassland degradation in this region is due to the regional modernization over the past 28 years. Numéro de notice : A2019-464 Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2018.1478457 date de publication en ligne : 01/06/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2018.1478457 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93607 [article]

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Evaluating metrics derived from Landsat 8 OLI imagery to map crop cover / Rei Sonobe in Geocarto international, vol 34 n° 8 ([15/06/2019])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 34 n° 8 [15/06/2019] . - pp 839 - 855 Titre : Evaluating metrics derived from Landsat 8 OLI imagery to map crop cover Type de document : Article/Communication Auteurs : Rei Sonobe, Auteur ; Yuki Yamaya, Auteur ; Hiroshi Tani, Auteur ; Xiufeng Wang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 839 - 855 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] carte d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] classification et arbre de régression [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] image Landsat-8 [Termes descripteurs IGN] image Landsat-OLI [Termes descripteurs IGN] rayonnement lumineux [Termes descripteurs IGN] rayonnement proche infrarouge [Termes descripteurs IGN] réflectance végétale [Termes descripteurs IGN] signature spectrale [Termes descripteurs IGN] surface cultivée Résumé : (auteur) Developing techniques are required to generate agricultural land cover maps to monitor agricultural fields. Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) offers reflectance data over the visible to shortwave-infrared range. OLI offers several advantages, such as adequate spatial and spectral resolution, and 16 day repeat coverage, furthermore, spectral indices derived from Landsat 8 OLI possess great potential for evaluating the status of vegetation. Additionally, classification algorithms are essential for generating accurate maps. Recently, multi-Grained Cascade Forest, which is also called deep forest, was proposed, and it was shown to give highly competitive performance for classification. However, the ability of this algorithm to generate crop maps with satellite data had not yet been evaluated. In this study, the reflectance at 7 bands and 57 spectral indices calculated from Landsat 8 OLI data were evaluated for its potential for crop type identification. Numéro de notice : A2019-514 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2018.1425739 date de publication en ligne : 19/01/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2018.1425739 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93823 [article]

Synergetic 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])  

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Ailanthus altissima mapping from multi-temporal very high resolution satellite images / Cristina Tarantino in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 147 (January 2019)  

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Apports des SIG pour la restitution de quelques éléments du paysage à Paris / Léa Hermenault in Cartes & Géomatique, n° 238 (Décembre 2018)

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Land 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)  

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Classification à très large échelle d’images satellites à très haute résolution spatiale par réseaux de neurones convolutifs / Tristan Postadjian in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 217-218 (juin - septembre 2018)

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Combining land cover products using a minimum divergence and a Bayesian data fusion approach / Sarah Gengler in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 3-4 (March - April 2018)  

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Analyse de l'incertitude et de la précision thématique de classifications GEOBIA d'une image WorldView-2 / François Messner in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 216 (février 2018)

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Improving the upscaling of land cover maps by fusing uncertainty and spatial structure information / Peijun Sun in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 2 (February 2018)  

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Conception d’une méthode radar de suivi bimensuel des déforestations et d’une méthode optique de classification d’occupation des sols / Luc Baudoux (2018) 

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Exploring image fusion of ALOS/PALSAR data and LANDSAT data to differentiate forest area / Saygin Abdikan in Geocarto international, vol 33 n° 1 (January 2018)  

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