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Termes IGN > géomatique > base de données localisées > couche thématique > occupation du sol
occupation du sol
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Espace, organisation de l' Utilisation du sol Politique foncière Sol, Occupation du Sols -- Utilisation Sols -- Utilisation Terrains -- Utilisation Terrains, Utilisation des Utilisation du sol Espace (économie politique) >> Aménagement du territoire Paysage -- Évaluation Syndrome NIMBY >>Terme(s) spécifique(s) : Améliorations foncières Cadastres Décharges contrôlées Immobilier Photographie aérienne en utilisation du sol Politique forestière Promotion immobilière Propriété foncière Propriété immobilière -- Acquisition par l'Administration Terres publiques Zones d'aménagement différé Equiv. LCSH : Land use Domaine(s) : 330 |
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Amélioration des systèmes de suivi des cultures à l’aide de la télédétection multi-source et des techniques d’apprentissage profond / Yawogan Gbodjo (2021)
Titre : Amélioration des systèmes de suivi des cultures à l’aide de la télédétection multi-source et des techniques d’apprentissage profond Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Yawogan Gbodjo, Auteur ; Dino Lenco, Directeur de thèse Editeur : Montpellier : Université de Montpellier Année de publication : 2021 Importance : 165 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse soutenue pour obtenir le grade de Docteur en Informatique de l'Université de MontpellierLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par Perceptron multicouche
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] classification par réseau neuronal récurrent
[Termes IGN] image PlanetScope
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] production agricole
[Termes IGN] rendement agricole
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] surface cultivéeIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les systèmes de suivi des cultures jouent un rôle essentiel dans l'évaluation de la production agricole dans le monde. De nos jours, la disponibilité de plusieurs sources d'information satellitaire à large échelle, à haute résolution spatiale et à forte répétitivité temporelle, conjointe à l'essor des techniques d'apprentissage profond, offrent de nouvelles perspectives aux systèmes de suivi des cultures pour l'évaluation de la production agricole. Dans cette thèse, nous explorons des pistes méthodologiques pour améliorer le suivi de la production agricole à partir de la télédétection multi-source et des techniques d'apprentissage profond. Nous proposons deux méthodes pour caractériser l'occupation du sol et identifier les surfaces cultivées. La première approche est basée sur des réseaux de neurones récurrents équipés de mécanismes d'attention, employant des séries temporelles multi-sources radar et optique ainsi que des connaissances spécifiques de domaine. La seconde approche repose sur des réseaux de neurones convolutifs et explore davantage la combinaison multi-source et surtout multi-échelle grâce à l'intégration d'une source optique à très haute résolution spatiale. Nous évaluons ces méthodes à des échelles territoriale et locale en ayant systématiquement un regard croisé sur des sites d'études contrastés en agriculture conventionnelle et petite agriculture familiale. Nous menons également un travail d'investigation sur l'estimation et la prévision des rendements des surfaces cultivées, à l'échelle locale de la petite agriculture familiale en employant des séries temporelles multi-sources radar et optique. Dans ce contexte en outre limité par la disponibilité de données de référence, nous évaluons le potentiel de méthodes d'apprentissage profond par rapport à des approches traditionnellement utilisées. Globalement, l'évaluation des approches proposées pour identifier les surfaces cultivées montre que les techniques d'apprentissage profond semblent mieux adaptées que les méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique pour tirer parti de la complémentarité des données multi-sources, multi-temporelles et multi-échelles à mesure qu'il y ait une quantité suffisante de données pour leur entraînement supervisé. Le travail d'investigation réalisé pour l'estimation et la prévision des rendements n'a par contre pas révélé de plus-value manifeste dans l'emploi de ces méthodes. Dans ce dernier cas, le contexte limité en données d'entraînement semble en être la principale explication. Note de contenu : Introduction
1- Télédétection et apprentissage automatique
2- Sites d’étude et données utilisées
3- Caractérisation de l’occupation du sol
4- Suivi des rendements en petite agriculture familiale
Conclusion et PerspectivesNuméro de notice : 15240 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Montpellier : 2021 Organisme de stage : TETIS DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03589421/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100474
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
[Termes IGN] couvert végétal
[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 Change detection of land use and land cover, using landsat-8 and sentinel-2A images / Mohammed Abdulmohsen Alhedyan (2021)
Titre : Change detection of land use and land cover, using landsat-8 and sentinel-2A images Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Mohammed Abdulmohsen Alhedyan, Auteur Editeur : Leicester [Royaume-Uni] : University of Leicester Année de publication : 2021 Importance : 228 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thesis submitted for the degree of PhD at the University of LeicesterLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse vectorielle
[Termes IGN] Arabie Saoudite
[Termes IGN] Corine (base de données)
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] Royaume-Uni
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (auteur) The main theme of this research is the development of a new hybrid method for change detection of land use and land cover (LULC). LULC change detection is one of most widely used applications of remote sensing. This study used data from two different optical sensors, Landsat-8 images and Sentinel-2A images. Given the newly developed capabilities of these remote sensing satellites, it was necessary to devise appropriate techniques to realise the benefits that they offer. Therefore, three effective change detection methods have been tested, comprehensively analysed, and used to inform the design and development of a new hybrid method of change detection. The studied change detection methods were change vector analysis (CVA), multi-index integrated change analysis (MIICA), and the comprehensive change detection method (CCDM). Case studies were conducted in two regions, Bristol (United Kingdom) and Hail (Saudi Arabia), to provide sufficient variety of inputs to enable the response of more LULC varieties to be recorded. Finally, the Coordination of Information on the Environment (Corine) land cover scheme was used to identify land cover types and LULC changes. In the study area of Bristol, the new hybrid change detection method achieved an overall accuracy of 90% and 0.81 kappa, while the results for the study area of Hail were 74% overall accuracy and 0.40 kappa. The change detection results obtained by the new hybrid method constitute a significant improvement over the implementation of the existing CVA, MIICA and CCDM methods at the two study areas while using Landsat-8 and Sentinel-2A images. Note de contenu : 1- Introduction
2- Literature review
3- Classification system, study areas, data sources and data preparation process
4- Evaluation of existing change detection
5- The hybrid change detection method
6- Discussion
7- ConclusionNuméro de notice : 28466 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD thesis : Leicester : Geography, Geology, and Environment : 2021 DOI : 10.25392/leicester.data.16988440.v1 En ligne : https://doi.org/10.25392/leicester.data.16988440.v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99094 Development and analysis of land-use/land-cover spatio-temporal metrics in urban environments: Exploring urban growth patterns and linkages to socio-economic factors / Marta Sapena Moll (2021)
Titre : Development and analysis of land-use/land-cover spatio-temporal metrics in urban environments: Exploring urban growth patterns and linkages to socio-economic factors Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Marta Sapena Moll, Auteur ; Luis Angel Ruiz Fernandez, Directeur de thèse Editeur : Valencia : Universitat politécnica de Valencia Année de publication : 2021 Importance : 268 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
PhD in Geomatics Engineering, Universidad politécnica de ValenciaLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse discriminante
[Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] croissance urbaine
[Termes IGN] données socio-économiques
[Termes IGN] implémentation (informatique)
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] modélisation spatiale
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] population urbaine
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] Rhénanie du Nord-Wesphalie (Allemagne)
[Termes IGN] utilisation du sol
[Termes IGN] ville durableRésumé : (auteur) This thesis addresses the development and analysis of new tools and methods for monitoring and characterizing urban growth using geo-data and land-use/land-cover (LULC) databases, as well as exploring their relationships with socio-economic factors, providing new evidences regarding the use of LULC data for urban characterization at different levels by means of spatial and statistical methods. First, the most common spatio-temporal metrics were compiled and implemented within a software tool, IndiFrag. Then, we present a methodology based on spatio-temporal metrics and propose a new index that quantifies the inequality of growth between population and built-up areas to analyze and compare urban growth patterns at different levels. This allowed for a differentiation of growing patterns, besides, the analysis at various levels contributed to a better understanding of such patterns. Second, we quantified the two-way relationship between the urban structure in cities and their socio-economic status by means of spatial metrics issued from a local climate zone map for 31 cities in North Rhine-Westphalia, Germany. Based on these data, we quantified their relationship with socio-economic indicators by means of multiple linear regression models, explaining a significant part of their variability. The proposed method is transferable to other datasets, levels, and regions. Third, we assessed the use of spatio-temporal metrics derived from LULC maps to identify urban growth spatial patterns. We applied LULC change models to simulate different long-term scenarios of urban growth following various spatial patterns on diverse baseline urban forms. Then, we computed spatio-temporal metrics for the simulated scenarios, selected the most explanatory by applying a discriminant analysis and classified the growth patterns using clustering methods. Finally, we identified empirical relationships between socio-economic indicators and their change over time with the spatial structure of the built and natural elements in up to 600 urban areas from 32 countries. We employed random forest regression models and the spatio-temporal metrics were able to explain substantially the variability of socio-economic variables. This confirms that spatial patterns and their change are linked to socio-economic indicators. This work contributes to a better understanding of urban growth patterns and improves knowledge about the relationships between urban spatial structure and socio-economic factors, providing new methods for monitoring and assessing urban sustainability by means of LULC databases, which could be used by researchers, urban planners and decision-makers to ensure the sustainable future of urban environments. Note de contenu : 1- Introduction
2- Hypotheses and objectives
3- Spatio-temporal analysis of LULC and population in urban areas
4- Relationships between spatial patterns of urban structure and quality of life
5- Spatio-temporal metrics for urban growth spatial pattern categorization
6- Linking spatio-temporal metrics of built-up areas to socio-economic indicators on a semi-global scale
7- ConclusionsNuméro de notice : 28308 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD Thesis : Geomatics Engineering : Valencia, Spain : 2021 Organisme de stage : German Aerospace Center DOI : 10.4995/Thesis/10251/158626 En ligne : https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/158626 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98112 Evaluation of Sentinel-1 & 2 time series for the identification and characterization of ecological continuities, from wooded to crop-dominated landscapes / Audrey Mercier (2021)
Titre : Evaluation of Sentinel-1 & 2 time series for the identification and characterization of ecological continuities, from wooded to crop-dominated landscapes Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Audrey Mercier, Auteur ; Laurence Hubert-Moy, Directeur de thèse ; Jacques Baudry, Directeur de thèse Editeur : Rennes : Université de Rennes 2 Année de publication : 2021 Importance : 305 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse de Doctorat présentée à l'Université de Rennes 2, Spécialité GéomatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] caractérisation
[Termes IGN] continuité écologique
[Termes IGN] cultures
[Termes IGN] données polarimétriques
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] habitat (nature)
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] paysage agricole
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] utilisation du solIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Habitat loss is now considered one of the most serious threats to biodiversity. While many studies have focused on the circulation role of woodland features, very few have focused on the role of ecological continuities within agricultural mosaics. The objectives of this thesis were (1) to assess the combined use of Sentinel 1 and 2 time series to identify and characterize the elements of ecological continuities through land cover classifications and crop characterization in wooded and crop-dominated landscapes and (2) to estimate the impact of the spatio-temporal structuring of these landscape on biodiversity using metrics derived from Sentinel time series. The results showed that although S-2 data are more adapted than S-1 data to discriminate between land cover/land use types in wooded landscapes and phenological stages of wheat and rapeseed in crop-dominated landscapes, the combined use of S-2 and S-1 data improves their accuracy of the classifications, with S-1 data also showing a strong interest in cloudy areas. They also showed the interest of polarimetric indicators derived from S-1 data to characterize wheat and rapeseed crops. Finally, they highlighted the interest of the biophysical heterogeneity metrics derived from S-2 data to accurately estimate the distribution of carabid beetle species. The use of this metric, calculated with free images available everywhere on Earth, continuous and consistent from one site to another and from one type of crop to another,
should contribute to the study of the impact of ecological continuities on biodiversity.Note de contenu : General introduction
1. Ecological continuities from wooded to crop-dominated landscapes
2. The use of remote sensing imagery for the identification and characterization of ecological continuities
3. Study areas and data
4. Evaluation of Sentinel-1 and 2 time Series for land cover classification of forest–agriculture mosaics in temperate and tropical landscapes
5. Evaluation of Sentinel-1 and 2 time series for predicting wheat and rapeseed phenological stages
6. Evaluation of Sentinel-1 and 2 time series for estimating LAI and biomass of wheat and rapeseed crop types
7. Sentinel-2 images bring out functional biophysical heterogeneities in crop mosaics
General conclusion and perspectivesNuméro de notice : 26708 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géomatique : Rennes 2 : 2021 Organisme de stage : Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique LETG nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 14/10/2021 En ligne : https://tel.hal.science/tel-03377565 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99456 PermalinkModelling landslide hazards under global changes: the case of a Pyrenean valley / Séverine Bernardie in Natural Hazards and Earth System Sciences, vol 21 n° 1 (January 2021)PermalinkPermalinkProposition d’un référentiel de description et de détection de la végétation dans une agglomération / Mathilde Segaud (2021)PermalinkReprésentation sémantique de données géospatiales au service de l'analyse de changements / Jordan Dorne (2021)PermalinkPermalinkSpatio-temporal analysis of urbanization using GIS and remote sensing in developing countries / Yuji Murayama (2021)PermalinkSpatiotemporal patterns of urbanization during the last four decades in Switzerland and their impacts on urban heat islands / Marti Bosch Padros (2021)PermalinkTélédétection synchronisée hyperspectrale et LiDAR à retour d’onde complet : application au suivi des littoraux sableux de la région Pays-de-la-Loire / Giovanni Frati (2021)PermalinkPermalink