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Soil erosion estimation of Bhandara region of Maharashtra, India, by integrated use of RUSLE, remote sensing, and GIS / Sumedh R. Kashiwar in Natural Hazards, vol 110 n° 2 (January 2022)
[article]
Titre : Soil erosion estimation of Bhandara region of Maharashtra, India, by integrated use of RUSLE, remote sensing, and GIS Type de document : Article/Communication Auteurs : Sumedh R. Kashiwar, Auteur ; Manik Chandra Kundu, Auteur ; Usha R. Dongarwar, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 937 - 959 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] dégradation des sols
[Termes IGN] érosion
[Termes IGN] érosion hydrique
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] Inde
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle RUSLE
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] précipitation
[Termes IGN] rive
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (auteur) The agricultural land of the whole world is deteriorating due to the loss of top fertile soil reducing agricultural productivity and groundwater availability. Mainly, natural conditions and human manipulations have made soils extremely prone to soil erosion. Therefore, information on soil erosion status is of paramount importance to the policymakers for land conservation planning in a limited time. Spatial information systems like GIS and RS are known for their efficiencies. With that prospect, the GIS-based RUSLE model is used in this study to assess the soil erosion losses from Bhandara regions of Maharashtra, India. The study area comes under Wainganga sub-river basin, a portion of the Godavari River basin. We have prepared the required five potential parameters (R*K*LS*C*P) of RUSLE model on pixel-to-pixel basis. We have prepared the R factor map from monthly rainfall data of Indian Meteorological Department (IMD) and K factor map by digital the soil series map of NBSS & LUP, Govt. of India. We have used the digital elevation model data (DEM) of Cartosat-1 for LS-factor map, Landsat 8 and Sentinel-2A satellite dataset to generate LULC and NDVI map to obtain C and P factors. The results and satellite data were validated using Google Earth Pro and field observations. The results showed significant soil erosion from the river banks and wastelands near water bodies, with the soil loss values ranging between 20 and 40 t ha−1 yr−1. The land under reserved forest was very slight erosion-prone soil with soil loss of Numéro de notice : A2022-180 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007/s11069-021-04974-5 Date de publication en ligne : 16/08/2021 En ligne : https://doi.org/10.1007/s11069-021-04974-5 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99856
in Natural Hazards > vol 110 n° 2 (January 2022) . - pp 937 - 959[article]Airborne LiDAR and high resolution multispectral data integration in Eucalyptus tree species mapping in an Australian farmscape / Niva Kiran Verma in Geocarto international, vol 37 n° 1 ([01/01/2022])
[article]
Titre : Airborne LiDAR and high resolution multispectral data integration in Eucalyptus tree species mapping in an Australian farmscape Type de document : Article/Communication Auteurs : Niva Kiran Verma, Auteur ; David Lamb, Auteur ; Priyakant Sinha, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 70 - 90 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] Australie
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] dépérissement
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] Eucalyptus (genre)
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) Rapid decline and death of rural Eucalypts trees of all ages and species have been reported in the farmscapes of regional Australia due to various environmental and farming management related factors. The identification of existing farm tree species is important for long term management strategies to provide ecosystem stability in the region. This study explored the feasibility of structural attributes of LiDAR and spectral and spatial characteristics of high resolution remote sensing data to identify and map Eucalyptus tree species. An object based image segmentation and rule-based classification algorithm were developed to delineate tree boundaries and species classification. The integration of two datasets improved the classification accuracy (65%) against their separate classification (52% and 41%, respectively). The identification of tree species will help in getting first-hand information on existing farm trees, which may be used in assessing tree condition in time series related to management practices and complex dieback problem. Numéro de notice : A2022-046 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1700555 Date de publication en ligne : 12/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1700555 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99412
in Geocarto international > vol 37 n° 1 [01/01/2022] . - pp 70 - 90[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2022011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible An assessment of forest loss and its drivers in protected areas on the Copperbelt province of Zambia: 1972–2016 / Darius Phiri in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)
[article]
Titre : An assessment of forest loss and its drivers in protected areas on the Copperbelt province of Zambia: 1972–2016 Type de document : Article/Communication Auteurs : Darius Phiri, Auteur ; Collins Chanda, Auteur ; Vincent R. Nyirenda, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 148 - 166 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] aire protégée
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] classification par arbre de décision
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] déboisement
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] gestion forestière durable
[Termes IGN] protection de la biodiversité
[Termes IGN] ZambieRésumé : (auteur) In sub-Saharan Africa, protected areas provide a platform for conserving biodiversity. However, these areas are facing massive pressure due to deforestation, and information on forest dynamics and factors driving the changes in protected areas is generally lacking. This study has two objectives: (1) to assess forest cover changes that have occurred between 1972 and 2016 in Copperbelt Province’s protected areas, and (2) understand the drivers of forest cover changes. The study used thematic land cover maps for six selected years, which were classified using an object-based image analysis (OBIA) approach. We also applied a Classification Tree (CT) approach to assess the drivers of forest cover changes using R statistical software. The findings showed that forest cover in protected areas has been characterised by massive deforestation due to various factors. Between 1972 and 2016, primary and secondary forests showed a decrease of 2,226.43 km2 (11.06%) and an increase of 1,082.93 km2 (4.05%), respectively. The major factors driving forest changes include the levels of precipitation, human population density, elevation, distance from roads, towns and rivers. This study presents consistent information for long-term forest monitoring in protected areas, and informs decision-makers on the levels of deforestation and their drivers for effective forest management. Numéro de notice : A2022-092 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/19475705.2021.2017021 Date de publication en ligne : 21/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/19475705.2021.2017021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99515
in Geomatics, Natural Hazards and Risk > vol 13 (2022) . - pp 148 - 166[article]Assessment of the performance of GIS-based analytical hierarchical process (AHP) approach for flood modelling in Uttar Dinajpur district of West Bengal, India / Rajib Mitra in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)
[article]
Titre : Assessment of the performance of GIS-based analytical hierarchical process (AHP) approach for flood modelling in Uttar Dinajpur district of West Bengal, India Type de document : Article/Communication Auteurs : Rajib Mitra, Auteur ; Piu Saha, Auteur ; Jayanta Das, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 2183 - 2226 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] analyse de sensibilité
[Termes IGN] analyse des risques
[Termes IGN] analyse multicritère
[Termes IGN] Bengale-Occidental (Inde ; état)
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] modélisation spatiale
[Termes IGN] processus de hiérarchisation analytique
[Termes IGN] risque naturelRésumé : (auteur) Floods have received global significance in contemporary times due to their destructive behavior, which may wreak tremendous ruin on infrastructure and civilization. The present research employed an integration of the Geographic information system (GIS) and Analytical Hierarchy Process (AHP) method for identifying the flood susceptibility zonation (FSZ), flood vulnerability zonation (FVZ), and flood risk zonation (FRZ) of the humid subtropical Uttar Dinajpur district in India. The study combined a large number of thematic layers (N = 12 for FSZ and N = 9 for FVZ) to achieve reliable accuracy and included the multicollinearity analysis of these variables to overcome the issues related to highly correlated variables. According to the findings, 27.04, 15.62, and 4.59% of the area were classified as medium, high, and very high FRZ, respectively. The ROC-AUC, MAE, MSE, and RMSE of the model exhibited a good prediction accuracy of 0.73, 0.15, 0.16, and 0.21, respectively. The performance of the AHP model has been evaluated using sensitivity analyses. It also highly recommends that persistent improvement in this subject, such as sensitivity studies on modifying criteria thresholds, changing the relative significance of criteria, and changing the desired matrix, will permit GIS and MCDA to be progressively adapted to real hazard-management issues. Numéro de notice : A2022-885 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/19475705.2022.2112094 En ligne : https://doi.org/10.1080/19475705.2022.2112094 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102211
in Geomatics, Natural Hazards and Risk > vol 13 (2022) . - pp 2183 - 2226[article]Atlas de l'invisible / James Cheshire (2022)
Titre : Atlas de l'invisible : cartes et infographies pour voir le monde d'un autre oeil Type de document : Atlas/Carte Auteurs : James Cheshire, Auteur ; Oliver Uberti, Auteur ; Laurent Cantagrel, Traducteur ; Martine Sgard, Traducteur Editeur : Paris : Autrement Année de publication : 2022 Collection : Collection Atlas / Atlas pour tous, ISSN 2803-2713 Importance : 213 p. Présentation : illustrations en couleurs, cartes Format : 20 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7467-6286-2 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie
[Termes IGN] atlas mondial
[Termes IGN] projectionIndex. décimale : ATLAS Atlas Résumé : (éditeur) Les atlas décrivent depuis des siècles le monde que l'on voit. Cet atlas prend le contrepied de ce principe pour être une ode à l'invisible, une ode aux informations qui ne peuvent être transmises par de simples mots ou chiffres. Notre environnement repose sur un ensemble invisible de données qui grandit à chaque action que nous faisons. Les traces que nous laissons sont partout autour de nous. James Cheshire et Oliver Uberti explorent grâce à leur insatiable curiosité ces données cachées et les transforment en de magnifiques cartes. Le niveau de bonheur, les câbles sous-marins, les déplacements transfrontaliers, le réchauffement climatique, ... Autant de phénomènes qui se révèlent sous nos yeux grâce à des projections cartographiques originales et rarement utilisées dessinant ainsi une nouvelle vision du monde. Note de contenu : - Préface
- Introduction
- D'où venons nous ? La vie des autres
- Qui sommes nous ? Un électorat à géométrie variable
- Comment allons-nous ? Le courage de la vérité
- Où allons-nous ? En quête de certitude
- Epilogue
- Lectures complémentaires
- ProjectionsNuméro de notice : 14191 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Atlas Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102249 Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 14191-01 ATLAS Atlas / Beau livre Centre de documentation En réserve L003 Disponible Characteristics of taiga and tundra snowpack in development and validation of remote sensing of snow / Henna-Reetta Hannula (2022)PermalinkA comparison of linear-mode and single-photon airborne LiDAR in species-specific forest inventories / Janne Raty in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 60 n° 1 (January 2022)PermalinkConstruction d’un plugin QGIS de détection d’îlots de chaleur urbains à partir d’images satellitaires de type optique / Houssayn Meriche (2022)PermalinkCréation d’un indicateur de qualité de la desserte des transports pour des parcelles à une échelle locale / Nick Lin (2022)PermalinkPermalinkEditing maps of landscape elements according to their potential influence on animals by combining multi-source data: a case study about red foxes in urban environment / Laurence Jolivet (2022)PermalinkPermalinkExamining the integration of Landsat operational land imager with Sentinel-1 and vegetation indices in mapping southern yellow pines (Loblolly, Shortleaf, and Virginia pines) / Clement E. Akumu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 88 n° 1 (January 2022)PermalinkGenerating geographical location descriptions with spatial templates: a salient toponym driven approach / Mark M. Hall in International journal of geographical information science IJGIS, vol 36 n° 1 (January 2022)PermalinkGénération d’un jeu de données d’entraînement et mise en oeuvre d’une architecture de détection par deep learning des numéros de parcelles sur les plans du cadastre Napoléonien / Tiecoumba Ibrahim Tamela (2022)Permalink