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Multitemporal Landsat-MODIS fusion for cropland drought monitoring in El Salvador / Nguyen-Thanh Son in Geocarto international, vol 34 n° 12 (December 2019)  

Public [article]  inGeocarto international > vol 34 n° 12 (December 2019) . - pp 1363 - 1383 Titre : Multitemporal Landsat-MODIS fusion for cropland drought monitoring in El Salvador Type de document : Article/Communication Auteurs : Nguyen-Thanh Son, Auteur ; Chi-Farn Chen, Auteur ; Cheng-Ru Chen, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 1363 - 1383 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] analyse spatio-temporelle [Termes descripteurs IGN] bande infrarouge [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] climat tropical [Termes descripteurs IGN] coefficient de corrélation [Termes descripteurs IGN] fusion de données [Termes descripteurs IGN] image Landsat [Termes descripteurs IGN] image MODIS [Termes descripteurs IGN] Improved Vegetation Dryness Index [Termes descripteurs IGN] saison [Termes descripteurs IGN] Salvador [Termes descripteurs IGN] sécheresse [Termes descripteurs IGN] surface cultivée [Termes descripteurs IGN] température au sol Résumé : (Auteur) This study aims to develop an approach to characterize cropland drought conditions in El Salvador, Central America. The data were processed for 2016–2017 through three main steps: (1) reconstructing MODIS land-surface temperature (LST), (2) Landsat-MODIS data fusion and (3) drought delineation using the temperature vegetation dryness index (TVDI). The results of LST reconstruction using the random forests (RF) indicated the median RMSE value of 0.5 °C. The fusion results achieved from the STARFM compared with the reference Landsat data revealed close agreement with the correlation coefficient (r) values higher than 0.84. The TVDI results verified with that from the reference Landsat data indicated r values of 0.85 and 0.75 for 2016 and 2017, respectively. The larger very dry area was observed for the 2016 primera season due to prolonged droughts. Approximately 11.5% and 10.7% of croplands were, respectively, associated with very dry moisture condition in the 2016 and 2017 primera seasons. Numéro de notice : A2019-466 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2018.1489421 date de publication en ligne : 07/09/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2018.1489421 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93619 [article]

Individual tree crown segmentation in tropical peat swamp forest using airborne hyperspectral data / Sitinor Atikah Nordin in Geocarto international, vol 34 n° 11 (November 2019)  

Public [article]  inGeocarto international > vol 34 n° 11 (November 2019) . - pp 1218 - 1236 Titre : Individual tree crown segmentation in tropical peat swamp forest using airborne hyperspectral data Type de document : Article/Communication Auteurs : Sitinor Atikah Nordin, Auteur ; Zulkiflee Abd Latif, Auteur ; Hamdan Omar, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 1218 - 1236 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] analyse en composantes principales [Termes descripteurs IGN] analyse multibande [Termes descripteurs IGN] Asie du sud-est [Termes descripteurs IGN] bande rouge [Termes descripteurs IGN] canopée [Termes descripteurs IGN] capteur hyperspectral [Termes descripteurs IGN] carte forestière [Termes descripteurs IGN] forêt tropicale [Termes descripteurs IGN] image hyperspectrale [Termes descripteurs IGN] image proche infrarouge [Termes descripteurs IGN] image satellite [Termes descripteurs IGN] niveau de gris (image) [Termes descripteurs IGN] réflectance végétale [Termes descripteurs IGN] segmentation d'image [Termes descripteurs IGN] teneur en chlorophylle des feuilles [Termes descripteurs IGN] tourbière Résumé : (Auteur) Individual tree crown segmentation is important step for deriving various information for fine-scale analysis of ecological process. However, only several studies have applied tree crown segmentation in tropical forest ecosystems, especially in mixed peat swamp forests. In this study, hyperspectral data were used to detect changes in the biochemical and biophysical characteristics, which are important factors for tree crown segmentation. Principal Component Analysis method was performed to investigate its influence on crown segmentation. Visually Selected PCs, 160 PCs and 160 Spectral Bands image were used and two segmentation techniques; Watershed Transformation and Region Growing segmentation were applied on those images. The highest accuracy was achieved for the crown segmentation is using Region Growing segmentation, based on 1:1 measurement, D value and RMSE value. The results obtained from 160 PCs image using region growing algorithm shows better accuracy with D value of 0.2 (80% accuracy, 20% error) and RMSE of 9.9 m2. Numéro de notice : A2019-463 Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2018.1475511 date de publication en ligne : 24/05/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2018.1475511 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93605 [article]

Land-cover change in the Wulagai grassland, Inner Mongolia of China between 1986 and 2014 analysed using multi-temporal Landsat images / Temulun Tangud in Geocarto international, vol 34 n° 11 (November 2019)  

Public [article]  inGeocarto international > vol 34 n° 11 (November 2019) . - pp 1237 - 1251 Titre : Land-cover change in the Wulagai grassland, Inner Mongolia of China between 1986 and 2014 analysed using multi-temporal Landsat images Type de document : Article/Communication Auteurs : Temulun Tangud, Auteur ; Kenlo Nasahara, Auteur ; Habura Borjigin, Auteur ; Hasi Bagan, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 1237 - 1251 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] analyse diachronique [Termes descripteurs IGN] analyse spatio-temporelle [Termes descripteurs IGN] carte d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] changement d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes descripteurs IGN] détection de changement [Termes descripteurs IGN] image Landsat [Termes descripteurs IGN] maillage [Termes descripteurs IGN] Mongolie intérieure (Chine) [Termes descripteurs IGN] prairie [Termes descripteurs IGN] série temporelle [Termes descripteurs IGN] steppe [Termes descripteurs IGN] zone aride Résumé : (Auteur) The Inner Mongolian steppe is a vast grassland ecosystem that has long been home to nomadic pastoralists. However, this steppe is experiencing grassland degradation as well as more frequent sand storms. The objective of this study was to detect land-cover changes in the Wulagai grassland of Inner Mongolia using multi-temporal Landsat images from 1986 to 2014, and to determine the factors driving these changes and their impacts. Land-cover maps for 1986, 1995, 2000, 2006 and 2014 were produced using the Support Vector Machine method. Subsequently, 300 m × 300 m grid-cell vector map which covered Wulagai grassland was made to detect land-cover changes and correlations between land-cover classes. The results show degradation trend from 1986 to 2014. Grid-cell-based spatial correlation analysis confirmed a strong negative correlation between grassland and barren, indicating that grassland degradation in this region is due to the regional modernization over the past 28 years. Numéro de notice : A2019-464 Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2018.1478457 date de publication en ligne : 01/06/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2018.1478457 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93607 [article]

Comparative analysis of the accuracy of surface soil moisture estimation from the C- and L-bands / Mohammad El Hajj in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 82 (October 2019)  

Public [article]  inInternational journal of applied Earth observation and geoinformation > vol 82 (October 2019) . - 13 p. Titre : Comparative analysis of the accuracy of surface soil moisture estimation from the C- and L-bands Type de document : Article/Communication Auteurs : Mohammad El Hajj, Auteur ; Nicolas Baghdadi, Auteur ; Mehrez Zribi, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : 13 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes descripteurs IGN] analyse comparative [Termes descripteurs IGN] bande C [Termes descripteurs IGN] bande L [Termes descripteurs IGN] humidité du sol [Termes descripteurs IGN] image ALOS-PALSAR [Termes descripteurs IGN] image radar moirée [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-SAR [Termes descripteurs IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal artificiel [Termes descripteurs IGN] surface cultivée Résumé : (auteur) Surface soil moisture (SSM) estimation is of great importance in several areas, such as hydrology, agriculture and risk assessment. C-band SAR (synthetic aperture radar) data have been widely used to estimate SSM, whereas few studies have been performed using L-band SAR due to the low availability of L-band SAR data. In this context, the objective of the present paper is to compare the SSM estimation potentials of the C- (Sentinel-1) and L-bands (PALSAR) for wheat and grassland plots. The inversion approach developed in this study uses neural networks to invert the SAR signal and estimate the SSM. For each radar frequency, the developed neural networks were trained using the following as an input vector: SAR incidence angle, SAR polarization (VV for the C-band and HH for the L-band), and NDVI from optical images. Artificial Neural networks (ANNs) were developed and validated using synthetic and real databases. The results showed that the L-band provided slightly less accurate SSM estimates than the C-band. Moreover, the results showed that the accuracies of the SSM estimates for both frequencies strongly depended on the soil roughness (Hrms) and SSM values. From the synthetic database at SSM values less than 25 vol.%, the ANNs underestimated the SSM for Hrms values less than 1.5 cm and overestimated the SSM for Hrms values greater than 1.5 cm. In addition, the ANNs underestimated the SSM value regardless of the Hrms value when the SSM value was greater than 25 vol.%. An RMSE analysis of the SSM estimates showed that the highest RMSE values were observed for the L-band regardless of the SSM value, and high RMSE values were observed for the C-band only in very wet soil conditions (SSM>25 vol.%). From the real database at NDVI values less than 0.7, the RMSE (root mean square error) of the SSM estimates was 4.6 vol.% for the C-band and 5.3 vol.% for the L-band. Most importantly, the L-band enabled the estimation of the SSM under a well-developed vegetation cover (NDVI > 0.7) with an RMSE of 6.7 vol.%, whereas the C-band SAR signal became completely attenuated for some crops when the NDVI value was greater than 0.7, and thus the estimation of SSM was impossible using the C-band. Numéro de notice : A2019-473 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern date de publication en ligne : 29/06/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.jag.2019.05.021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93634 [article]

Les eaux de pluie maîtrisées ou en excès / Pierre Clergeot in Géomètre, n° 2173 (octobre 2019)

Public [article]  inGéomètre > n° 2173 (octobre 2019) . - pp 32 - 47 Titre : Les eaux de pluie maîtrisées ou en excès Type de document : Article/Communication Auteurs : Pierre Clergeot, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 32 - 47 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Hydrologie [Termes descripteurs IGN] aquifère [Termes descripteurs IGN] bassin hydrographique [Termes descripteurs IGN] carte topographique [Termes descripteurs IGN] changement climatique [Termes descripteurs IGN] collectivité territoriale [Termes descripteurs IGN] cours d'eau [Termes descripteurs IGN] données météorologiques [Termes descripteurs IGN] drainage [Termes descripteurs IGN] eau pluviale [Termes descripteurs IGN] écoulement des eaux [Termes descripteurs IGN] gestion de l'eau [Termes descripteurs IGN] inondation [Termes descripteurs IGN] précipitation [Termes descripteurs IGN] prévention des risques [Termes descripteurs IGN] réseau d'assainissement [Termes descripteurs IGN] ruissellement [Termes descripteurs IGN] talweg [Termes descripteurs IGN] terminologie [Termes descripteurs IGN] urbanisme [Termes descripteurs IGN] zone humide [Termes descripteurs IGN] zone urbaine Note de contenu : - Connaître le relief pour faire face - Eaux pluviales et eaux de ruissellement - La maîtrise des risques dus au ruissellement - Les pluies intenses et la mesure des précipitations - La hiérarchie des pluies,un vocabulaire à préciser - Les bassins versants et les eaux de ruissellement - Le service public administratif de gestion des eaux pluviales urbaines Numéro de notice : A2019-487 Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93685 [article]

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Evaluating the potential of the red edge channel for C3 (Festuca spp.) grass discrimination using Sentinel-2 and Rapid Eye satellite image data / Charles Otunga in Geocarto international, vol 34 n° 10 (October 2019)  

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Using a U-net convolutional neural network to map woody vegetation extent from high resolution satellite imagery across Queensland, Australia / Neil Flood in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 82 (October 2019)  

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Exploring the synergy between Landsat and ASAR towards improving thematic mapping accuracy of optical EO data / Alexander Cass in Applied geomatics, vol 11 n° 3 (September 2019)  

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Free and open-source GIS technologies for the management of woody biomass / Michele Mangiameli in Applied geomatics, vol 11 n° 3 (September 2019)  

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Mise en oeuvre d'outils open source pour le suivi opérationnel de l'occupation des sols et de la déforestation à partir des données Sentinel radar optique : études de cas en Guyane et au Togo / Cédric Lardeux in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - décembre 2019)

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Polarimétrie radar complète et partielle pour le suivi des surfaces terrestres / Pierre-Louis Frison in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - décembre 2019)

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A representativeness-directed approach to mitigate spatial bias in VGI for the predictive mapping of geographic phenomena / Guiming Zhang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 9 (September 2019)  

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Topographie et archéologie, du cordeau au tout numérique : plus de 40 ans d'interactions / Bertrand Chazaly in XYZ, n° 160 (septembre 2019)

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A generalized space-time OBIA classification scheme to map sugarcane areas at regional scale, using Landsat images time-series and the random forest algorithm / Ana Claudia Dos Santos Luciano in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 80 (August 2019)  

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Mapping leaf chlorophyll content from Sentinel-2 and RapidEye data in spruce stands using the invertible forest reflectance model / Roshanak Darvishzadeh in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 79 (July 2019)  

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