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Estimation and mapping of above-ground biomass of mangrove forests and their replacement land uses in the Philippines using Sentinel imagery / Jose Alan A. Castillo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 134 (December 2017)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 134 (December 2017) . - pp 70 - 85 Titre : Estimation and mapping of above-ground biomass of mangrove forests and their replacement land uses in the Philippines using Sentinel imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Jose Alan A. Castillo, Auteur ; Armando A. Apan, Auteur ; Tek N. Maraseni, Auteur ; Severino G. Salmo, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 70 - 85 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] biomasse aérienne [Termes descripteurs IGN] carte d'utilisation du sol [Termes descripteurs IGN] déboisement [Termes descripteurs IGN] estimation statistique [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-SAR [Termes descripteurs IGN] indice de végétation [Termes descripteurs IGN] mangrove [Termes descripteurs IGN] modèle de simulation [Termes descripteurs IGN] Philippines [Termes descripteurs IGN] régression linéaire [Termes descripteurs IGN] rétrodiffusion [Termes descripteurs IGN] variable biophysique (végétation) Résumé : (Auteur) The recent launch of the Sentinel-1 (SAR) and Sentinel-2 (multispectral) missions offers a new opportunity for land-based biomass mapping and monitoring especially in the tropics where deforestation is highest. Yet, unlike in agriculture and inland land uses, the use of Sentinel imagery has not been evaluated for biomass retrieval in mangrove forest and the non-forest land uses that replaced mangroves. In this study, we evaluated the ability of Sentinel imagery for the retrieval and predictive mapping of above-ground biomass of mangroves and their replacement land uses. We used Sentinel SAR and multispectral imagery to develop biomass prediction models through the conventional linear regression and novel Machine Learning algorithms. We developed models each from SAR raw polarisation backscatter data, multispectral bands, vegetation indices, and canopy biophysical variables. The results show that the model based on biophysical variable Leaf Area Index (LAI) derived from Sentinel-2 was more accurate in predicting the overall above-ground biomass. In contrast, the model which utilised optical bands had the lowest accuracy. However, the SAR-based model was more accurate in predicting the biomass in the usually deficient to low vegetation cover non-forest replacement land uses such as abandoned aquaculture pond, cleared mangrove and abandoned salt pond. These models had 0.82–0.83 correlation/agreement of observed and predicted value, and root mean square error of 27.8–28.5 Mg ha−1. Among the Sentinel-2 multispectral bands, the red and red edge bands (bands 4, 5 and 7), combined with elevation data, were the best variable set combination for biomass prediction. The red edge-based Inverted Red-Edge Chlorophyll Index had the highest prediction accuracy among the vegetation indices. Overall, Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 multispectral imagery can provide satisfactory results in the retrieval and predictive mapping of the above-ground biomass of mangroves and the replacement non-forest land uses, especially with the inclusion of elevation data. The study demonstrates encouraging results in biomass mapping of mangroves and other coastal land uses in the tropics using the freely accessible and relatively high-resolution Sentinel imagery. Numéro de notice : A2017-730 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2017.10.016 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.10.016 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88428 [article]

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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)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 6 (June 2017) . - pp 3186 - 3193 Titre : A time-series approach to estimating soil moisture from vegetated surfaces using L-band radar backscatter Type de document : Article/Communication Auteurs : Jeffrey D. Ouellette, Auteur ; Joel T. Johnson, Auteur ; Anna Balenzano, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 3186 - 3193 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] couvert végétal [Termes descripteurs IGN] détection de changement [Termes descripteurs IGN] humidité du sol [Termes descripteurs IGN] image radar [Termes descripteurs IGN] radiométrie [Termes descripteurs IGN] rétrodiffusion [Termes descripteurs IGN] série temporelle [Termes descripteurs IGN] traitement d'image radar Résumé : (Auteur) Many previous studies have shown the sensitivity of radar backscatter to surface soil moisture content, particularly at L-band. Moreover, the estimation of soil moisture from radar for bare soil surfaces is well-documented, but estimation underneath a vegetation canopy remains unsolved. Vegetation significantly increases the complexity of modeling the electromagnetic scattering in the observed scene, and can even obstruct the contributions from the underlying soil surface. Existing approaches to estimating soil moisture under vegetation using radar typically rely on a forward model to describe the backscattered signal and often require that the vegetation characteristics of the observed scene be provided by an ancillary data source. However, such information may not be reliable or available during the radar overpass of the observed scene (e.g., due to cloud coverage if derived from an optical sensor). Thus, the approach described herein is an extension of a change-detection method for soil moisture estimation, which does not require ancillary vegetation information, nor does it make use of a complicated forward scattering model. Novel modifications to the original algorithm include extension to multiple polarizations and a new technique for bounding the radar-derived soil moisture product using radiometer-based soil moisture estimates. Soil moisture estimates are generated using data from the Soil Moisture Active/Passive (SMAP) satellite-borne radar and radiometer data, and are compared with up-scaled data from a selection of in situ networks used in SMAP validation activities. These results show that the new algorithm can consistently achieve rms errors less than 0.07 m3/m3 over a variety land cover types. Numéro de notice : A2017-475 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2017.2663768 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86400 [article]

Mise en place d'une méthode semi-automatique de cartographie de l'occupation des sols à partir d'images SAR polarimétriques / Monique Moine in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 215 (mai - août 2017)

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 215 (mai - août 2017) . - pp 13 - 23 Titre : Mise en place d'une méthode semi-automatique de cartographie de l'occupation des sols à partir d'images SAR polarimétriques Type de document : Article/Communication Auteurs : Monique Moine, Auteur ; Henri Giraud, Auteur ; Anne Puissant, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 13 - 23 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes descripteurs IGN] Alsace, plaine d' [Termes descripteurs IGN] cartographie automatique [Termes descripteurs IGN] classification orientée objet [Termes descripteurs IGN] image ALOS-PALSAR [Termes descripteurs IGN] occupation du sol [Termes descripteurs IGN] rétrodiffusion [Termes descripteurs IGN] signature polarimétrique [Termes descripteurs IGN] Vosges, massif des Résumé : (auteur) Les cartes d’occupation du sol produites à des résolutions spatiales et temporelles élevées constituent actuellement une ressource très importante pour beaucoup d’organismes privés ou publics. Le développement de méthodes de cartographie automatique, fiables et robustes basées sur la classification d’images satellites constitue ainsi un enjeu majeur. Dans ce cadre, l’imagerie radar apporte l’avantage de fournir des images de jour comme de nuit, et quelles que soient les conditions météorologiques. Plus récemment, l’exploitation des informations de rétrodiffusion fournies par les images SAR (Synthetic Aperture Radar) polarimétriques a permis d’étendre les possibilités apportées par l’imagerie radar. Dans cette étude, une carte d'occupation du sol a été produite sur une partie de la plaine d’Alsace et du massif vosgien à partir (1) de 76 paramètres polarimétriques extraits d’une image ALOS PALSAR en polarisation quadruple et (2) d’une méthode de classification orientée-objet. Plusieurs algorithmes de classification ont été testés et l'algorithme du plus proche voisin est ressorti comme donnant les meilleurs résultats. La méthode mise en place à l’avantage d’être semi-automatique et facilement reproductible. Neuf classes d’occupation du sol ont été cartographiées avec un taux de bon classement de 69%. Plus précisément, trois d'entre elles ont été très correctement détectées : la forêt, l’urbain et l’eau. D’autres classes ont été confondues du fait de la similarité de leur signature polarimétrique : les zones de vignobles, les prairies et les zones de cultures. Enfin, trois classes non visibles sur les données a priori et les images optiques de référence ont pu être identifiées sur l’image polarisée. Ces premiers résultats sont prometteurs pour la cartographie de l’occupation des sols à partir d’images SAR polarimétriques. Numéro de notice : A2017-525 Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86546 [article]

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Passive microwave remote sensing of soil moisture based on dynamic vegetation scattering properties for AMSR-E / Jinyang Du in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 1 (January 2016)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 54 n° 1 (January 2016) . - pp 597 - 608 Titre : Passive microwave remote sensing of soil moisture based on dynamic vegetation scattering properties for AMSR-E Type de document : Article/Communication Auteurs : Jinyang Du, Auteur ; John S. Kimball, Auteur ; Lucas A. Jones, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 597 - 608 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] capteur passif [Termes descripteurs IGN] estimation statistique [Termes descripteurs IGN] humidité du sol [Termes descripteurs IGN] image Aqua-AMSR [Termes descripteurs IGN] réflectance végétale [Termes descripteurs IGN] rétrodiffusion [Termes descripteurs IGN] télédétection en hyperfréquence [Termes descripteurs IGN] variation saisonnière [Termes descripteurs IGN] végétation Résumé : (Auteur) Accurate mapping of long-term global soil moisture is of great importance to earth science studies and a variety of applications. An approach for deriving volumetric soil moisture using satellite passive microwave radiometry from the Advanced Microwave Scanning Radiometer for the Earth Observing System (AMSR-E) was developed in this study. Unlike the major AMSR-E retrieval algorithms that assume fixed scattering albedo values over the globe, the proposed algorithm adopts a weighted averaging strategy for soil moisture estimation based on a dynamic selection of albedo values that are empirically determined. The resulting soil moisture retrievals demonstrate more realistic global patterns and seasonal dynamics relative to the baseline University of Montana soil moisture product. Quantitative analysis of the new approach against in situ soil moisture measurements over four study regions also indicates improvements over the baseline algorithm, with coefficients of determination (R2) between the retrievals and in situ measurements increasing by approximately 16.9% and 41.5% and bias-corrected root-mean-square errors decreasing by about 25.0% and 38.2% for ascending and descending orbital data records, respectively. The resulting algorithm is readily applied to similar microwave sensors, including the Advanced Microwave Scanning Radiometer 2, and its retrieval strategy is also applicable to other passive microwave sensors, including lower frequency (L-band) observations from the National Aeronautics and Space Administration Soil Moisture Active Passive mission. Numéro de notice : A2016-070 Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2015.2462758 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79832 [article]

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Understanding the effects of ALS pulse density for metric retrieval across diverse forest types / Phil Wilkes in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 81 n° 8 (August 2015)

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 81 n° 8 (August 2015) . - pp 625 - 635 Titre : Understanding the effects of ALS pulse density for metric retrieval across diverse forest types Type de document : Article/Communication Auteurs : Phil Wilkes, Auteur ; Simon D. Jones, Auteur ; Lola Suarez, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 625 - 635 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] acquisition de données [Termes descripteurs IGN] densité des points [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] forêt tropicale [Termes descripteurs IGN] hauteur des arbres [Termes descripteurs IGN] image ALOS-PALSAR [Termes descripteurs IGN] impulsion laser [Termes descripteurs IGN] indicateur de gestion forestière durable [Termes descripteurs IGN] rétrodiffusion [Termes descripteurs IGN] savane [Termes descripteurs IGN] télémétrie laser aéroporté Résumé : (auteur) Pulse density, the number of laser pulses that intercept a surface per unit area, is a key consideration when acquiring an Airborne Laser Scanning (ALS) dataset. This study compares area-based vegetation structure metrics derived from multireturn ALS simulated at six pulse densities (0.05 to 4 pl m-2) across a range of forest types: from savannah woodlands to dense rainforests. Results suggest that accurate measurement of structure metrics (canopy height, canopy cover, and vertical canopy structure) can be achieved with a pulse density of 0.5 pl m-2 across all forest types when compared to a dataset of 10 pl m-2. For pulse densities Numéro de notice : A2015-981 Thématique : IMAGERIE Nature : Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80252 [article]

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105-2015081	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve 3L	Disponible
105-2015082	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve 3L	Disponible

Non-invasive forest litter characterization using full-wave inversion of microwave radar data / Frédéric André in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 2 (February 2015)

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Modelling electrical conductivity of soil from backscattering coefficient of microwave remotely sensed data using artificial neural network / Walaiporn Phonphan in Geocarto international, vol 29 n° 7 - 8 (November - December 2014)  

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Measurements of forest biomass change using P-Band synthetic aperture radar backscatter / Gustaf Sandberg in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 10 tome 1 (October 2014)

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On the SAR backscatter of burned forests: a model-based study in C-Band, over burned pine canopies full text / Vasileios kalogirou in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 10 tome 1 (October 2014)

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A novel rapid SAR simulator based on equivalent scatterers for three-dimensional forest canopies / Tao Zeng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 9 Tome 1 (September 2014)

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Backscattering of individual LiDAR pulses from forest canopies explained by photogrammetrically derived vegetation structure / Ilkka Korpela in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 83 (September 2013)

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Retrieval of tropical forest biomass information from ALOS PALSAR data / Mahmudur Rahman in Geocarto international, vol 28 n° 5-6 (August - October 2013)  

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Soil moisture estimation under low vegetation cover using a multi-angular polarimetric decomposition / Thomas Jaghuber in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 4 Tome 2 (April 2013)

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Testing a near-infrared Lidar mounted with a large incidence angle to monitor the water level of turbid reservoirs / S. Tamari in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 66 n° 6 supplement (December 2011)  

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Radar backscatter mapping using TerraSAR-X / P. Rizzoli in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 49 n° 10 Tome 1 (October 2011)

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