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Quantifying the impact of trees on land surface temperature: a downscaling algorithm at city-scale / Elena Barbierato in European journal of remote sensing, sans n° (2019)  

Public [article]  inEuropean journal of remote sensing > sans n° (2019) . - 11 p. Titre : Quantifying the impact of trees on land surface temperature: a downscaling algorithm at city-scale Type de document : Article/Communication Auteurs : Elena Barbierato, Auteur ; Iacopo Bernetti, Auteur ; Irene Capecchi, Auteur ; Claudio Saragosa, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : 11 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] arbre urbain [Termes descripteurs IGN] changement climatique [Termes descripteurs IGN] couvert végétal [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] données météorologiques [Termes descripteurs IGN] flore urbaine [Termes descripteurs IGN] ilot thermique urbain [Termes descripteurs IGN] image Landsat-8 [Termes descripteurs IGN] image thermique [Termes descripteurs IGN] température au sol [Termes descripteurs IGN] Toscane (Italie) Résumé : (auteur) The climate of a city influences the ways in which its outdoor spaces are used. Especially, public spaces intended for use by pedestrians and cyclists, such as parks, squares, residential and commercial streets, and foot and cycle paths will be used and enjoyed more frequently if they have a comfortable and healthy climate. Due to the predicted global temperature increase, urban climate is likely to become more uncomfortable, especially in summer when an increase in heat stress is expected. Urban forestry has been proposed as one approach for mitigating the human health consequences of increased temperature resulting from climate change. The aims of the current research were to (a) provide a transferable methodology useful for analyzing the effect of urban trees on surface temperature reduction, particularly in public spaces, and (b) provide high-resolution urban mapping for adaptation strategies to climate change based on green space projects. To achieve the established aims, we developed a methodology that uses multisource data: LiDAR data, high-resolution Landsat imagery, global climate model data from CMIP5 (IPPC Fifth Assessment), and data from meteorological stations. The proposed model can be a useful tool for validating the efficiency of design simulations of new green spaces for temperature mitigation. Numéro de notice : A2019-320 Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/22797254.2019.1646104 date de publication en ligne : 29/07/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/22797254.2019.1646104 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93266 [article]

Comprehensive evaluation of soil moisture retrieval models under different crop cover types using C-band synthetic aperture radar data / P. Kumar in Geocarto international, vol 34 n° 9 ([15/06/2019])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 34 n° 9 [15/06/2019] . - pp 1022-1041 Titre : Comprehensive evaluation of soil moisture retrieval models under different crop cover types using C-band synthetic aperture radar data Type de document : Article/Communication Auteurs : P. Kumar, Auteur ; A. Choudhary, Auteur ; D. K. Gupta, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 1022-1041 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes descripteurs IGN] bande C [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] couvert végétal [Termes descripteurs IGN] échantillonnage d'image [Termes descripteurs IGN] humidité du sol [Termes descripteurs IGN] image radar moirée [Termes descripteurs IGN] image Radarsat [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-SAR [Termes descripteurs IGN] modèle de régression [Termes descripteurs IGN] polarisation [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal artificiel [Termes descripteurs IGN] séparateur à vaste marge [Termes descripteurs IGN] Uttar Pradesh (Inde ; état) Résumé : (auteur) In the present study, random forest regression (RFR), support vector regression (SVR) and artificial neural network regression (ANNR) models were evaluated for the retrieval of soil moisture covered by winter wheat, barley and corn crops. SVR with radial basis function kernel was provided the highest adj. R2 (0.95) value for soil moisture retrieval covered by the wheat crop at VV polarization. However, RFR provided the adj. R2 (0.94) value for soil moisture retrieval covered by barley crop at VV polarization using Sentinel-1A satellite data. The adj. R2 (0.94) values were found for the soil moisture covered by corn crop at VV polarization using RFR, SVR linear and radial basis function kernels. The least performance was reported using ANNR model for almost all the crops under investigation. The soil moisture retrieval outcomes were found better at VV polarization in comparison to VH polarization using three different models. Numéro de notice : A2019-517 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2018.1464601 date de publication en ligne : 03/05/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2018.1464601 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93876 [article]

A new waveform decomposition method for multispectral LiDAR / Shalei Song in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 149 (March 2019)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 149 (March 2019) . - pp 40 - 49 Titre : A new waveform decomposition method for multispectral LiDAR Type de document : Article/Communication Auteurs : Shalei Song, Auteur ; Binhui Wang, Auteur ; Wei Gong, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 40 - 49 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] couvert végétal [Termes descripteurs IGN] décomposition de Gauss [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] extraction de la végétation [Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes descripteurs IGN] forme d'onde pleine [Termes descripteurs IGN] transformation en ondelettes Résumé : (Auteur) Information derived from waveform decomposition of full-waveform light detection and ranging (LiDAR) data has been widely used in vegetation detection and three-dimensional urban terrain modeling to investigate and interpret the structural diversity of surface coverage. Most prevailing waveform decomposition methods involve only a single wavelength, but these methods do not apply to full-waveform multispectral LiDAR (FWMSL) systems that simultaneously acquire spectral and geometric information. In this paper, we propose a new multispectral waveform decomposition (MSWD) method in order to explore the potential advantages of the FWMSL system. Both simulated data and measured data from our FWMSL system were used to evaluate the performance of the proposed method. The coefficient of determination (R2), root mean square error (RMSE), and relative error (rRMSE) metrics suggest that the decomposition results derived from MSWD exhibit a comparable overall fitting accuracy as a single wavelength waveform decomposition (SWWD) method. We also propose a new evaluation indicator, relative neighbor distance error (RNDE), to represent the relative error in the distance between adjacent targets. The simulation results present clear superiority of MSWD over SWWD in terms of discovering weak or overlapping components and retrieving accurate waveform parameters. The experimental results demonstrated a considerable improvement in RNDE (0.0100–0.0610) over the prevailing SWWD method (0.0566–0.2833). Unlike SWWD, MSWD initializes waveform components using mutually complementary wavelengths thus delivering higher completeness and accuracy. MSWD can be extended to other FWMSL or full-waveform hyperspectral LiDAR systems with additional wavelengths. Numéro de notice : A2019-127 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.01.014 date de publication en ligne : 22/01/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.01.014 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92438 [article]

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A new generation of the United States National Land Cover Database : Requirements, research priorities, design, and implementation strategies / Limin Yang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 146 (December 2018)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 146 (December 2018) . - pp 108 - 123 Titre : A new generation of the United States National Land Cover Database : Requirements, research priorities, design, and implementation strategies Type de document : Article/Communication Auteurs : Limin Yang, Auteur ; Suming Jin, Auteur ; Patrick Danielson, Auteur ; Collin Homer, Auteur ; Leila Gass, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 108 - 123 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes descripteurs IGN] approche hiérarchique [Termes descripteurs IGN] base de données d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] changement d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] couvert végétal [Termes descripteurs IGN] données multitemporelles [Termes descripteurs IGN] Etats-Unis [Termes descripteurs IGN] historique des données [Termes descripteurs IGN] image Landsat [Termes descripteurs IGN] implémentation (informatique) [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface de la canopée [Termes descripteurs IGN] zone humide Résumé : (Auteur) The U.S. Geological Survey (USGS), in partnership with several federal agencies, has developed and released four National Land Cover Database (NLCD) products over the past two decades: NLCD 1992, 2001, 2006, and 2011. These products provide spatially explicit and reliable information on the Nation’s land cover and land cover change. To continue the legacy of NLCD and further establish a long-term monitoring capability for the Nation’s land resources, the USGS has designed a new generation of NLCD products named NLCD 2016. The NLCD 2016 design aims to provide innovative, consistent, and robust methodologies for production of a multi-temporal land cover and land cover change database from 2001 to 2016 at 2–3-year intervals. Comprehensive research was conducted and resulted in developed strategies for NLCD 2016: a streamlined process for assembling and preprocessing Landsat imagery and geospatial ancillary datasets; a multi-source integrated training data development and decision-tree based land cover classifications; a temporally, spectrally, and spatially integrated land cover change analysis strategy; a hierarchical theme-based post-classification and integration protocol for generating land cover and change products; a continuous fields biophysical parameters modeling method; and an automated scripted operational system for the NLCD 2016 production. The performance of the developed strategies and methods were tested in twenty World Reference System-2 path/row throughout the conterminous U.S. An overall agreement ranging from 71% to 97% between land cover classification and reference data was achieved for all tested area and all years. Results from this study confirm the robustness of this comprehensive and highly automated procedure for NLCD 2016 operational mapping. Numéro de notice : A2018-537 Thématique : FORET/GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.09.006 date de publication en ligne : 13/09/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.09.006 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91550 [article]

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Analyse du risque végétation dans les emprises ferroviaires à partir de données LiDAR acquises par drones / Luc Perrin in XYZ, n° 154 (mars - mai 2018)

Public [article]  inXYZ > n° 154 (mars - mai 2018) . - pp 15 - 21 Titre : Analyse du risque végétation dans les emprises ferroviaires à partir de données LiDAR acquises par drones Type de document : Article/Communication Auteurs : Luc Perrin, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 15 - 21 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] arbre (flore) [Termes descripteurs IGN] couvert végétal [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] drone [Termes descripteurs IGN] qualité des données [Termes descripteurs IGN] risque naturel [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] télémétrie laser aéroporté [Termes descripteurs IGN] voie ferrée Résumé : (Auteur) La gestion du couvert végétal présent dans les emprises ferroviaires se pose comme un enjeu majeur pour SNCF. Les drones offrent une solution efficace de cartographie car ils permettent une grande souplesse d'intervention, sans perturbation du trafic ferroviaire. Ce projet d'étude a pour objectif l'exploitation des données du système LiDAR aérien VUX-1 UAV pour la cartographie des risques liés à la végétation. Les travaux menés ont permis de valider la qualité des données acquises et de préciser les protocoles de captation. Par ailleurs, pour parvenir à la détection de la végétation et des infrastructures, une chaîne de classification a été mise en place et intégrée aux processus. Différents modèles d'analyse de risque végétation ont été alors proposés et étudiés : la perspective d'une individualisation des arbres a enfin été abordée. Sur la base des travaux de ce projet, l'industrialisation et la mise en production de l'analyse des dangers végétation est désormais possible. Numéro de notice : A2018-083 Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89453 [article]

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Mise en place d’un outil de classification et d’utilisation des données LiDAR pour l’étude du couvert arboré à Florence / Florian Thill (2018) 

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Restaurer les milieux et prévenir les inondations grâce au génie végétal / Freddy Rey (2018)    

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Monitoring surface urban heat island formation in a tropical mountain city using Landsat data (1987–2015) / Ronald C. Estoque in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 133 (November 2017)  

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An information fusion approach for PALSAR data to retrieve soil moisture / Ankita Jain in Geocarto international, vol 32 n° 9 (September 2017)  

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A time-series approach to estimating soil moisture from vegetated surfaces using L-band radar backscatter / Jeffrey D. Ouellette in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 6 (June 2017)  

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Total canopy transmittance estimated from small-footprint, full-waveform airborne LiDAR / Milutin Milenković in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 128 (June 2017)  

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Caractérisation de la végétation de Rennes Métropole par relevé LiDAR en vue de sa modélisation / Clément Doceul (2017) 

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Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 3. Observation des surfaces continentales par télédétection 1 / Nicolas Baghdadi (2017)

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Spectranomics: Emerging science and conservation opportunities at the interface of biodiversity and remote sensing / Gregory P. Asner in Global ecology and conservation, vol 8 (October 2016)  

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Understanding the spatial distribution of elephant (Loxodonta africana) poaching incidences in the mid-Zambezi Valley, Zimbabwe using Geographic Information Systems and remote sensing / Mbulisi Sibanda in Geocarto international, Vol 31 n° 9 - 10 (October - November 2016)  

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