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Integrating multilayer perceptron neural nets with hybrid ensemble classifiers for deforestation probability assessment in Eastern India / Sunil Saha in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 12 n° 1 (2021)
[article]
Titre : Integrating multilayer perceptron neural nets with hybrid ensemble classifiers for deforestation probability assessment in Eastern India Type de document : Article/Communication Auteurs : Sunil Saha, Auteur ; Gopal Chandra, Auteur ; Biswajeet Pradhan, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 29 - 62 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] changement d'occupation du sol
[Termes IGN] classification hybride
[Termes IGN] classification par Perceptron multicouche
[Termes IGN] déboisement
[Termes IGN] ensachage
[Termes IGN] Inde
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] Rotation Forest classification
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (auteur) The rapid expansion of human settlement, agricultural land and roads because of population growth in several regions of the world has contributed to the depletion of forest land. In this study, novel ensemble intelligent approaches using bagging, dagging and rotation forest (RTF) as meta classifiers of multilayer perceptron (MLP) were used to predict spatial deforestation probability (DP) in Gumani Basin, India. The success rate and correctness of prediction of the ensemble models were compared with MLP. A total of 1000 deforested pixels and 14 deforestation determining factors (DDFs) were used. The ensemble models were trained using 70% of the deforested pixels and validated with the remaining 30%. DDFs were chosen by applying the information gain ratio and Relief-F test methods. Distance to settlement, population growth and distance to roads were the most important factors. The results of DP modelling demonstrated that nearly 16.82%–12.64% of the basin had very high DP. All four models created DP maps with reasonable prediction accuracy and goodness of fit, but the best map was produced by MLP-bagging. The accuracy of the MLP neural net model was increased 2-3% after ensemble with the hybrid meta classifiers (RTF, bagging and dagging). The proposed method could be used for deforestation prediction in other areas having similar geo-environmental conditions. Furthermore, the findings might be used as a basis for future research and could help planners in forest management. Numéro de notice : A2021-106 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/19475705.2020.1860139 Date de publication en ligne : 22/12/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/19475705.2020.1860139 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96903
in Geomatics, Natural Hazards and Risk > vol 12 n° 1 (2021) . - pp 29 - 62[article]Proposition d’un référentiel de description et de détection de la végétation dans une agglomération / Mathilde Segaud (2021)
Titre : Proposition d’un référentiel de description et de détection de la végétation dans une agglomération Type de document : Mémoire Auteurs : Mathilde Segaud, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 128 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de fin d'étude, cycle des Ingénieurs diplômés de l’ENSG 3ème année, Information Géographique, Analyse Spatiale et TélédétectionLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie thématique
[Termes IGN] agglomération
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] arbre urbain
[Termes IGN] base de données localisées de référence
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] cartographie écologique
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] extraction de la végétation
[Termes IGN] flore locale
[Termes IGN] image Pléiades
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] Nancy
[Termes IGN] paysage urbain
[Termes IGN] service écosystémique
[Termes IGN] structure de la végétationIndex. décimale : IGAST Mémoires du Master Information Géographique, Analyse Spatiale et Télédétection Résumé : (Auteur) Ce stage intervient sur le projet Des Hommes et Des Arbres, ainsi que Green Urban Sat. Il a pour objectif de proposer une méthode générique de cartographie de la végétation pour les agglomérations. Cette cartographie est destinée à devenir un support d’évaluation de services écosystémiques rendus par la végétation. Ce stage vise à élaborer et à proposer un référentiel de description de la végétation, ainsi qu’un socle de méthodes de cartographie de la végétation fidèle au référentiel typologique proposé. Dans un premier temps, j’ai pris connaissance des modèles de description de la végétation dans la littérature. Cette étude bibliographique fait ressortir l’intérêt d’une approche structurelle de description de la végétation à des fins d’évaluation de services écosystémiques. Une typologie est produite en tant que référentiel. Le second chapitre consiste à étudier, parmi les bases de données de végétation existantes, celles qui pourraient instancier ou participer à l’élaboration du référentiel typologique. Une analyse quantitative et qualitative de bases de données sélectionnées est produite. Enfin, une proposition méthodologique de cartographie de description de la végétation en accord avec le référentiel est présentée. La méthode proposée fait appel à des outils d’analyse spatiale et de télédétection. Elle est inspirée d’une analyse de la littérature et basée sur les contraintes auxquelles nous devons faire face dans le projet. Note de contenu : Introduction
1. Mise en place d’un référentiel de description de la végétation
1.1 Objectifs et problématiques
1.2 Végétation en milieu urbain : définition et contraintes
1.3 Typologies de description de la végétation
1.4 Classification de la végétation dans les bases de données
1.5 Proposition d’une typologie de description de la végétation à l’échelle d’une agglomération
1.6 Conclusion : Avantages et limites du référentiel
2. Analyse de la compatibilité des données existantes avec le référentiel
2.1 Objectifs et problématiques
2.2 Présentation du site d’étude : la Métropole du Grand Nancy (MGN)
2.3 Présentation des bases de données étudiées
2.4 Analyse de la couverture végétale sur les zones d’étude
2.5 Identification des formes végétalisées
2.6 Conclusion
3. Méthode de détection de la végétation
3.1 Objectifs et problématiques
3.2 Méthodes de caractérisation et de suivi de la végétation
3.3 Proposition d’une méthode de cartographie de la végétation
3.4 Expérimentations et résultats
3.5 Conclusion et travaux futurs
Discussion, limites et perspectives
Gestion de projet
ConclusionNuméro de notice : 26691 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Cerema Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99304 Documents numériques
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Proposition d’un référentiel de description et de détection de la végétation dans une agglomération - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : Remote Sensing Type de document : Monographie Auteurs : Andrew Hammond, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2021 Importance : 140 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83880-978-2 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Télédétection
[Termes IGN] Amérique du sud
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] biomasse
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] Enhanced vegetation index
[Termes IGN] géostatistique
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] incendie de forêt
[Termes IGN] Inde
[Termes IGN] mésosphère
[Termes IGN] précision stéréoscopique
[Termes IGN] sciences naturelles
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] stratosphère
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] température au sol
[Termes IGN] troposphèreIndex. décimale : 35.00 Télédétection - généralités Résumé : (Editeur) This Edited Volume is a collection of reviewed and relevant research chapters, offering a comprehensive overview of recent developments in the field of Remote Sensing. The book comprises single chapters authored by various researchers and edited by an expert active in this research area. All chapters are complete in themselves but united under a common research study topic. This publication aims at providing a thorough overview of the latest research efforts by international authors on this field of study, and open new possible research paths for further novel developments. Note de contenu : 1. Lidar Observations in South America. Part I - Mesosphere and Stratosphere
2. Lidar Observations in South America. Part II - Troposphere
3. Application of Remote Sensing in Natural Sciences
4. Assessment of Ecological Disturbance Caused by Flood and Fire in Assam Forests, India, Using MODIS Time Series Data of 2001-2011
5. Delineation of Open-Pit Mining Boundaries on Multispectral Imagery
6. Stereoscopic Precision of the Large Format Digital Cameras
7. Remote Sensing Applications in Disease MappingNuméro de notice : 26799 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.87829 Date de publication en ligne : 08/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.87829 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100066 Retrieving surface soil water content using a soil texture adjusted vegetation index and unmanned aerial system images / Haibin Gu in Remote sensing, vol 13 n° 1 (January-1 2021)
[article]
Titre : Retrieving surface soil water content using a soil texture adjusted vegetation index and unmanned aerial system images Type de document : Article/Communication Auteurs : Haibin Gu, Auteur ; Zhe Lin, Auteur ; Wenxuan Guo, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 145 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image thermique
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] stress hydrique
[Termes IGN] texture du solRésumé : (auteur) Surface soil water content (SWC) is a major determinant of crop production, and accurately retrieving SWC plays a crucial role in effective water management. Unmanned aerial systems (UAS) can acquire images with high temporal and spatial resolutions for SWC monitoring at the field scale. The objective of this study was to develop an algorithm to retrieve SWC by integrating soil texture into a vegetation index derived from UAS multispectral and thermal images. The normalized difference vegetation index (NDVI) and surface temperature (Ts) derived from the UAS multispectral and thermal images were employed to construct the temperature vegetation dryness index (TVDI) using the trapezoid model. Soil texture was incorporated into the trapezoid model based on the relationship between soil texture and the lower and upper limits of SWC to form the texture temperature vegetation dryness index (TTVDI). For validation, 128 surface soil samples, 84 in 2019 and 44 in 2020, were collected to determine soil texture and gravimetric SWC. Based on the linear regression models, the TTVDI had better performance in estimating SWC compared to the TVDI, with an increase in R2 (coefficient of determination) by 14.5% and 14.9%, and a decrease in RMSE (root mean square error) by 46.1% and 10.8%, for the 2019 and 2020 samples, respectively. The application of the TTVDI model based on high-resolution multispectral and thermal UAS images has the potential to accurately and timely retrieve SWC at the field scale. Numéro de notice : A2021-077 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/rs13010145 Date de publication en ligne : 04/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs13010145 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96815
in Remote sensing > vol 13 n° 1 (January-1 2021) . - n° 145[article]
Titre : Slope engineering Type de document : Monographie Auteurs : Ali Ismet Kanlı, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2021 Importance : 206 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83962-924-2 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] bande L
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] compréhension de l'image
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] pente
[Termes IGN] Pol-INSAR
[Termes IGN] prospection minérale
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] stabilité
[Termes IGN] télédétection en hyperfréquence
[Termes IGN] tunnelRésumé : (Editeur) The field of slope engineering encompasses slope stability analysis and design, movement monitoring, and slope safety management and maintenance. Engineers in this field are concerned with landslides and other gravity-stimulated mass movements. Their job is to frequently evaluate existing and proposed slopes to assess their stability. As such, this book provides information on remote sensing in landslide detection, tunnel face stability, stability analysis and maintenance of cut slopes, design techniques in rock and soil engineering, statistical models for landslide risk mapping, slope stability analysis in open-pit mines, ecological engineering for slope stabilization, and asphalt-stabilized strengthening in open-pit coal mining. Note de contenu : 1. Design and Construction for Tunnel Face Stability: Theoretical and Modeling Approach / Adel Aissi, Abdelghani Brikat, Ali Ismet Kanlı, Aissa Benselhoub and Oussama Kessal
2. Geoysynthetic Reinforced Embankment Slopes / Akshay Kumar Jha and Madhav Madhira
3. Design Techniques in Rock and Soil Engineering / Zahid Ur Rehman, Sajjad Hussain, Noor Mohammad, Akhtar Gul and Bushra Nawaz
4. Three Dimensional Slope Stability Analysis of Open Pit Mine / Masagus Ahmad Azizi, Irfan Marwanza, Muhammad Kemal Ghifari and Afiat Anugrahadi
5. Asphalt Fill Strengthening of Free Slip Surfaces of Shale Slopes in Asphaltite Open Quarry: Stability Analysis of Free Sliding Surface for Wet Shale Slopes in Avgamasya Asphaltite Open Quarry No 2. Site / Yildırım İsmail Tosun
6. The Potential of Remote Sensing to Assess Conditioning Factors for Landslide Detection at a Regional Scale: The Case in Southeastern Colombia / Nixon Alexander Correa-Muñoz and Carol Andrea Murillo-Feo
7. Comparative Evaluation of Various Statistical Models and Its Accuracy for Landslide Risk Mapping: A Case Study on Part of Himalayan Region, India / C. Prakasam, Aravinth R., Varinder S. Kanwar and B. Nagarajan
8. Integrated Analysis Method for Stability Analysis and Maintenance of Cut-Slope in Urban / Mincheol Park, Heuisoo Han and Yoonhwa Jin
9. Ecological Engineering Measures for Ravine Slope Stabilization and Its Sustainable Productive Utilization / Gaurav Singh, Raj Kumar, Dinesh Jinger and Dinesh DhakshanamoorthyNuméro de notice : 26761 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.82508 Date de publication en ligne : 17/03/2021 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.82508 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99819 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)PermalinkPermalinkExploring the inclusion of Sentinel-2 MSI texture metrics in above-ground biomass estimation in the community forest of Nepal / Santa Pandit in Geocarto international, vol 35 n° 16 ([01/12/2020])PermalinkA framework for unsupervised wildfire damage assessment using VHR satellite images with PlanetScope data / Minkyung Chung in Remote sensing, vol 12 n° 22 (December-1 2020)PermalinkA novel intelligent classification method for urban green space based on high-resolution remote sensing images / Zhiyu Xu in Remote sensing, vol 12 n° 22 (December-1 2020)PermalinkPolarization of light reflected by grass: modeling using visible-sunlit areas / Bin Yang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 12 (December 2020)PermalinkQuantification of cotton water consumption by remote sensing / Jefferson Vieira José in Geocarto international, vol 35 n° 16 ([01/12/2020])PermalinkCombination of Landsat 8 OLI and Sentinel-1 SAR time-series data for mapping paddy fields in parts of West and Central Java provinces, Indonesia / Sanjiwana Arjasakusuma in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 11 (November 2020)PermalinkMapping tree species deciduousness of tropical dry forests combining reflectance, spectral unmixing, and texture data from high-resolution imagery / Astrid Helena Huechacona-Ruiz in Forests, vol 11 n°11 (November 2020)Permalink