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Fungal perspective of pine and oak colonization in Mediterranean degraded ecosystems / Irene Adamo in Forests, vol 13 n° 1 (January 2022)  

Public [article]  inForests > vol 13 n° 1 (January 2022) . - n° 88 Titre : Fungal perspective of pine and oak colonization in Mediterranean degraded ecosystems Type de document : Article/Communication Auteurs : Irene Adamo, Auteur ; Svetlana Dashevskaya, Auteur ; Josu G. Alday, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 88 Note générale : biliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] biomasse [Termes IGN] champignon mycorhizien [Termes IGN] couvert végétal [Termes IGN] écosystème forestier [Termes IGN] forêt méditerranéenne [Termes IGN] Fungi [Termes IGN] humus [Termes IGN] litière [Termes IGN] Pinus sylvestris [Termes IGN] Quercus ilex [Termes IGN] Quercus pedunculata [Vedettes matières IGN] Ecologie forestière Résumé : (auteur) Forest restoration has become one of the most important challenges for restoration ecology in the recent years. In this regard, soil fungi are fundamental drivers of forest ecosystem processes, with significant implications for plant growth and survival. However, the post-disturbance recovery of belowground communities has been rarely assessed, especially in highly degraded systems such as mines. Our aim was to compare forests and mined systems for biomass and structure of fungal communities in soil during early stages of tree establishment after disturbance. We performed ergosterol analysis and PacBio and Illumina sequencing of internal transcribed spacer 2 amplicons across soil layers in P. sylvestris, Q. robur and Q. ilex (holm oak) forests and naturally revegetated mined sites. In pine forests, total fungal biomass was significantly higher in litter and humus compared to mineral layers, with dominance of the mycorrhizal genera Tomentella, Inocybe and Tricholoma. Conversely, in oak forests the most abundant mycorrhizal genera were Tomentella, Cortinarius and Sebacina, but the biomass of saprotrophic fungi was greater in the litter layer compared to mycorrhizal fungi, with the genus Preussia being the most abundant. In the revegetated mined sites, ectomycorrhizal fungi dominated in the humus and mineral layers, with the mycorrhizal genus Oidiodendron being dominant. In contrast, in holm oak forests saprotrophic fungi dominated both soil humus and mineral layers, with the genera of Alternaria, Bovista and Mycena dominating the soil humus forest layer, while the genus Cadophora dominated the mineral layer. The habitat-specific differences in soil fungal community composition and putative functions suggest that an understanding of soil–plant–microbial interactions for different tree species and use of specific soil/litter inoculum upon planting/seeding might help to increase the effectiveness of tree restoration strategies in Mediterranean degraded sites. Numéro de notice : A2022-081 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET Nature : Article DOI : 10.3390/f13010088 Date de publication en ligne : 08/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.3390/f13010088 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99474 [article]

Fractional vegetation cover estimation algorithm for FY-3B reflectance data based on random forest regression method / Duanyang Liu in Remote sensing, vol 13 n° 11 (June-1 2021)  

Public [article]  inRemote sensing > vol 13 n° 11 (June-1 2021) . - n° 2165 Titre : Fractional vegetation cover estimation algorithm for FY-3B reflectance data based on random forest regression method Type de document : Article/Communication Auteurs : Duanyang Liu, Auteur ; Kun Jia, Auteur ; Haiying jiang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 2165 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] Chine [Termes IGN] classification par forêts aléatoires [Termes IGN] couvert végétal [Termes IGN] image Feng-Yun [Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes IGN] réflectance végétale [Termes IGN] régression Résumé : (auteur) As an important land surface vegetation parameter, fractional vegetation cover (FVC) has been widely used in many Earth system ecological and climate models. In particular, high-quality and reliable FVC products on the global scale are important for the Earth surface process simulation and global change studies. Recently, the FengYun-3 (FY-3) series satellites, which are the second generation of Chinese meteorological satellites, launched with the polar orbit and provide continuous land surface observations on a global scale. However, there is rare studying on the FVC estimation using FY-3 reflectance data. Therefore, the FY-3B reflectance data were selected as the representative data to develop a FVC estimation algorithm in this study, which would investigate the capability of the FY-3 reflectance data on the global FVC estimation. The spatial–temporal validation over the regional area indicated that the FVC estimations generated by the proposed algorithm had reliable continuities. Furthermore, a satisfactory accuracy performance (R2 = 0.7336, RMSE = 0.1288) was achieved for the proposed algorithm based on the Earth Observation LABoratory (EOLAB) reference FVC data, which provided further evidence on the reliability and robustness of the proposed algorithm. All these results indicated that the FY-3 reflectance data were capable of generating a FVC estimation with reliable spatial–temporal continuities and accuracy. Numéro de notice : A2021-439 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs13112165 Date de publication en ligne : 31/05/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs13112165 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97824 [article]

Inversion of solar-induced chlorophyll fluorescence using polarization measurements of vegetation / Haiyan Yao in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 5 (May 2021)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 87 n° 5 (May 2021) . - pp 331-338 Titre : Inversion of solar-induced chlorophyll fluorescence using polarization measurements of vegetation Type de document : Article/Communication Auteurs : Haiyan Yao, Auteur ; Ziying Li, Auteur ; Yang Han, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 331-338 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] chlorophylle [Termes IGN] couvert végétal [Termes IGN] données polarimétriques [Termes IGN] fluorescence [Termes IGN] polarisation Résumé : (Auteur) In vegetation remote sensing, the apparent radiation of the vegetation canopy is often combined with three components derived from different parts of vegetation that have different production mechanisms and optical properties: volume scattering Lvol, polarized light Lpol, and chlorophyll fluorescence ChlF. The chlorophyll fluorescence plays a very important role in vegetation remote sensing, and the polarization information in vegetation remote sensing has become an effective way to characterize the physical characteristics of vegetation. This study analyzes the difference between these three types of radiation flux and utilizes polarization radiation to separate them from the apparent radiation of the vegetation canopy. Specifically, solar-induced chlorophyll fluorescence is extracted from vegetation canopy radiation data using standard Fraunhofer-line discrimination. The results show that polarization measurements can quantitatively separate Lvol, Lpol, and ChlF and extract the solar-induced chlorophyll fluorescence. This study improves our understanding of the light-scattering properties of vegetation canopies and provides insights for developing building models and research algorithms. Numéro de notice : A2021-365 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.87.5.331 Date de publication en ligne : 01/05/2021 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.87.5.331 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97694 [article]

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Complémentarité des images optiques Sentinel-2 avec les images radar Sentinel-1 et ALOS-PALSAR-2 pour la cartographie de la couverture végétale : application à une aire protégée et ses environs au Nord-Ouest du Maroc via trois algorithmes d’apprentissage automatique / Siham Acharki in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 223 (mars - décembre 2021)  

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 223 (mars - décembre 2021) . - pp 143 - 158 Titre : Complémentarité des images optiques Sentinel-2 avec les images radar Sentinel-1 et ALOS-PALSAR-2 pour la cartographie de la couverture végétale : application à une aire protégée et ses environs au Nord-Ouest du Maroc via trois algorithmes d’apprentissage automatique Type de document : Article/Communication Auteurs : Siham Acharki, Auteur ; Pierre-Louis Frison , Auteur ; Mina Amharref, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Projets : 3-projet - voir note / Article en page(s) : pp 143 - 158 Note générale : Bibliographie projet de recherche PPR2/2016/79, OGI-Env, soutenu par le ministère de l’Éducation nationale, de la Formation professionnelle, de l’Enseignement supérieur et de la Recherche scientifique (MENFPESRS) et le Centre national pour la recherche scientifique et technique (CNRST) Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte [Termes IGN] aire protégée [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] carte de la végétation [Termes IGN] classification barycentrique [Termes IGN] classification par forêts aléatoires [Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes IGN] couvert végétal [Termes IGN] image ALOS-PALSAR [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] image Sentinel-SAR [Termes IGN] Maroc Résumé : (Auteur) Dans cet article, nous évaluons les performances de classification de trois algorithmes non paramétriques (kNN, RF et SVM) en utilisant les données multi-temporelles de trois satellites (Sentinel-1, Alos-Palsar-2 et Sentinel-2) et de leurs combinaisons. La zone d'étude choisie se caractérise par un climat méditerranéen subhumide et une topographie très accidentée qui rend la classification d’occupation du sol particulièrement difficile. En outre, elle contient une aire protégée nommée Jbel Moussa et présente une diversité biologique exceptionnelle. Afin de suivre le couvert végétal de cette dernière, nous avons acquis et prétraités les images satellitaires optiques et radar pour la période du 1er janvier au 31 décembre 2017. Ensuite, nous avons combiné les trois satellites, soit douze scénarios produits. Des cartes de classifications illustrent notre approche. Un total de trente-six classifications a été obtenu, en se basant sur sept classes : eau, bâtiment et infrastructures, sol nu, végétation peu dense, prairies, forêt peu dense et forêt dense. Les résultats ont montré que pour tous les scénarios, la précision globale la plus élevée a été produite par RF (53,03%-93,06%), suivie de kNN (49,16%-89,63%), tandis que SVM (47,86%-86,08%) a produit la précision de classification la plus faible. L'étude a également montré une similitude entre les performances de la combinaison des trois satellites et celles de Sentinel-2 seul. Les estimations de la superficie pour les différentes classes vont de 0,85 km2 (0,11% de la zone d'étude) à 326,84 km2 (41,31% de la zone d'étude) Numéro de notice : A2021-890 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : FORET/IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2021.599 Date de publication en ligne : 29/11/2021 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2021.599 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99215 [article]

Détection des zones de dégradation et de régénération de la couverture végétale dans le sud du Sénégal à travers l'analyse des tendances de séries temporelles MODIS NDVI et des changements d'occupation des sols à partir d'images LANDSAT / Boubacar Solly in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 223 (mars - décembre 2021)  

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 223 (mars - décembre 2021) . - pp 1 - 15 Titre : Détection des zones de dégradation et de régénération de la couverture végétale dans le sud du Sénégal à travers l'analyse des tendances de séries temporelles MODIS NDVI et des changements d'occupation des sols à partir d'images LANDSAT Type de document : Article/Communication Auteurs : Boubacar Solly, Auteur ; El Hadji Balla Dieye, Auteur ; Oumar Sy, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 1 - 15 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] changement d'occupation du sol [Termes IGN] changement d'utilisation du sol [Termes IGN] couvert végétal [Termes IGN] dégradation de l'environnement [Termes IGN] dégradation de la flore [Termes IGN] forêt [Termes IGN] image Landsat-ETM+ [Termes IGN] image Landsat-OLI [Termes IGN] image Terra-MODIS [Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes IGN] régénération (sylviculture) [Termes IGN] savane [Termes IGN] Sénégal [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] surface cultivée Résumé : (Auteur) Cette étude vise à détecter et cartographier la dégradation et la régénération de la couverture végétale durant ces deux dernières décennies en Haute-Casamance, située dans le sud du Sénégal. Elle s’appuie sur l’analyse des tendances de séries temporelles d’images MODIS NDVI acquises sur la période 2000-2018, sur la cartographie des changements d’occupation et d’utilisation des sols (LULCC) faite à partir d’images Landsat (ETM+ 1999 et OLI 2018), et sur une analyse conjointe des tendances de NDVI et LULCC. L’étude a révélé d’importants changements en termes d’occupation et d’utilisation des sols, notamment la conversion de la forêt à la savane (13,5 %), et de la savane aux zones de culture et d’habitat (7,9 %). Des tendances négatives significatives (p Numéro de notice : A2021-662 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2021.580 Date de publication en ligne : 24/03/2021 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2021.580 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98750 [article]

Using automated vegetation cover estimation from close-range photogrammetric point clouds to compare vegetation location properties in mountain terrain / R. Niederheiser in GIScience and remote sensing, vol 58 n° 1 (February 2021)  

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Artificial neural networks in agriculture / Sebastian Kujawa (2021)  

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Modelling 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)  

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Evaluating the impact of declining tsetse fly (Glossina pallidipes) habitat in the Zambezi valley of Zimbabwe / Farai Matawa in Geocarto international, vol 35 n° 12 ([01/09/2020])  

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Path length correction for improving leaf area index measurements over sloping terrains: A deep analysis through computer simulation / Gaofei Yin in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 7 (July 2020)  

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An integrated approach for detection and prediction of greening situation in a typical desert area in China and its human and climatic factors analysis / Lei Zhou in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 6 (June 2020)  

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Developing shopping and dining walking indices using POIs and remote sensing data / Yingbin Deng in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 6 (June 2020)  

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Above-ground biomass estimation and yield prediction in potato by using UAV-based RGB and hyperspectral imaging / Bo Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 162 (April 2020)  

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Analyse automatique du couvert végétal pour la gestion du risque végétation en milieu ferroviaire à partir d'imagerie aérienne / Hélène Rouillon (2020)  

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Caractérisation du manteau neigeux arctique, suivi climatique et télédétection micro-onde / Céline Vargel (2020)  

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