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DEM resolution influences on peak flow prediction: a comparison of two different based DEMs through various rescaling techniques / Ali H. Ahmed Suliman in Geocarto international, vol 36 n° 7 ([15/04/2021])
[article]
Titre : DEM resolution influences on peak flow prediction: a comparison of two different based DEMs through various rescaling techniques Type de document : Article/Communication Auteurs : Ali H. Ahmed Suliman, Auteur ; W. Gumindoga, Auteur ; Taymoor A. Awchi, Auteur ; Ayob Katimon, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 803 - 819 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] bassin hydrographique
[Termes IGN] carte topographique
[Termes IGN] Iran
[Termes IGN] limite de résolution géométrique
[Termes IGN] MNS ASTER
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] plus proche voisin, algorithme du
[Termes IGN] ruissellementRésumé : (Auteur) The accurate estimation of terrain characteristics is central in rainfall runoff modelling. In this study, influences of Digital Elevation Models (DEMs) obtained from different sources, resolutions and rescaling techniques are compared for Peak flow prediction in a large-scale watershed by the Topographic driven model (TOPMODEL). The comparison includes graphical representation and statistical assessments using daily time series data. As a result, DEM extracted from contour map (DEM-Con) showed better performance when DEM resolutions increased, but the Advanced Space-borne Thermal Emission and Reflection Radiometer (DEM-Aster) continued to achieve less Relative Error (RE) at low resolution. Moreover, better RE values were found at cubic convolution technique to predict the peaks followed by nearest neighbor and bilinear. In addition, this study indicated that DEM resolution is more sensitive factor for TOPMODEL simulation compared to DEM sources and rescaling techniques for streamflow and peaks prediction. Numéro de notice : A2021-295 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1622599 Date de publication en ligne : 10/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1622599 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97355
in Geocarto international > vol 36 n° 7 [15/04/2021] . - pp 803 - 819[article]Detecting archaeological features with airborne laser scanning in the alpine tundra of Sápmi, Northern Finland / Oula Seitsonen in Remote sensing, vol 13 n° 8 (April-2 2021)
[article]
Titre : Detecting archaeological features with airborne laser scanning in the alpine tundra of Sápmi, Northern Finland Type de document : Article/Communication Auteurs : Oula Seitsonen, Auteur ; Janne Ikäheimo, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 1599 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] carte archéologique
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] Finlande
[Termes IGN] fouille archéologique
[Termes IGN] lasergrammétrie
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] toundraRésumé : (auteur) Open access airborne laser scanning (ALS) data have been available in Finland for over a decade and have been actively applied by the Finnish archaeologists in that time. The low resolution of this laser scanning 2008–2019 dataset (0.5 points/m2), however, has hindered its usability for archaeological prospection. In the summer of 2020, the situation changed markedly, when the Finnish National Land Survey started a new countrywide ALS survey with a higher resolution of 5 points/m2. In this paper we present the first results of applying this newly available ALS material for archaeological studies. Finnish LIDARK consortium has initiated the development of semi-automated approaches for visualizing, detecting, and analyzing archaeological features with this new dataset. Our first case studies are situated in the Alpine tundra environment of Sápmi in northern Finland, and the assessed archaeological features range from prehistoric sites to indigenous Sámi reindeer herding features and Second Word War-era German military structures. Already the initial analyses of the new ALS-5p data show their huge potential for locating, mapping, and assessing archaeological material. These results also suggest an imminent burst in the number of known archaeological sites, especially in the poorly accessible and little studied northern wilderness areas, when more data become available. Numéro de notice : A2021-381 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/rs13081599 Date de publication en ligne : 20/04/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs13081599 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97629
in Remote sensing > vol 13 n° 8 (April-2 2021) . - n° 1599[article]Potentialité des données satellitaires Sentinel-2 pour la cartographie de l’impact des feux de végétation en Afrique tropicale : application au Togo / Yawo Konko in Bois et forêts des tropiques, n° 347 ([02/04/2021])
[article]
Titre : Potentialité des données satellitaires Sentinel-2 pour la cartographie de l’impact des feux de végétation en Afrique tropicale : application au Togo Type de document : Article/Communication Auteurs : Yawo Konko, Auteur ; Bareremna Afelu, Auteur ; Kouami Kokou, Auteur Année de publication : 2021 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] cultures
[Termes IGN] dommage
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] impact sur l'environnement
[Termes IGN] incendie de forêt
[Termes IGN] plantation forestière
[Termes IGN] savane
[Termes IGN] TogoMots-clés libres : Normalized Burn Ratio Résumé : (auteur) Le réchauffement climatique est un phénomène d’envergure mondiale qui se répercute sur le système climatique. Une des conséquences du réchauffement climatique est l'extension de la période de sécheresse, favorisant ainsi l’augmentation des fréquences du phénomène des feux de végétation. Les feux incontrôlés perturbent l’écologie et la fonctionnalité des écosystèmes, entraînant parfois leur érosion. La présente étude est une contribution pour la gestion des feux de végétation au Togo et porte sur le suivi spatial pour la saison des feux 2018-2019. Elle explore la potentialité des nouvelles données satellitaires Sentinel-2 (S-2) en accès libre dans la gamme de la télédétection optique pour la détection des surfaces brûlées, la cartographie des feux utilitaires et des feux incontrôlés. Elle teste également la performance de la méthode de cartographie des feux de végétation à partir de l’indice NBR (Normalized Burn Ratio) initialement conçue pour les images Landsat et évalue la biomasse végétale brûlée. Les résultats révèlent que les images S-2 présentent du potentiel dans la restitution des surfaces brûlées. La performance de la méthode de l’indice NBR sur les images S-2 est satisfaisante. La cartographie des feux de végétation montre que les feux utilitaires représentent 21,75 % contre 78,25 % pour les feux incontrôlés. L’ensemble des feux de végétation enregistrés a occasionné l’incendie de 5 878 km2 du couvert végétal, soit 10,39 % du territoire national. Le couvert végétal brûlé est composé majoritairement de savanes (33,12 %), de cultures et jachères (24,48 %), de plantations (14,59 %), de forêts claires (14,43 %) et de forêts riveraines (13,02 %). Les résultats obtenus constituent des éléments tangibles pour le suivi, la sensibilisation, l’élaboration des plans d’aménagement, de prévention et de gestion des feux. Numéro de notice : A2021-503 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.19182/bft2021.347.a36349 Date de publication en ligne : 31/03/2021 En ligne : https://doi.org/10.19182/bft2021.347.a36349 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98095
in Bois et forêts des tropiques > n° 347 [02/04/2021][article]A CNN approach to simultaneously count plants and detect plantation-rows from UAV imagery / Lucas Prado Osco in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 174 (April 2021)
[article]
Titre : A CNN approach to simultaneously count plants and detect plantation-rows from UAV imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Lucas Prado Osco, Auteur ; Mauro Dos Santos de Arruda, Auteur ; Diogo Nunes Gonçalves, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 1 - 17 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] carte agricole
[Termes IGN] Citrus sinensis
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] comptage
[Termes IGN] cultures
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] extraction de la végétation
[Termes IGN] gestion durable
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] maïs (céréale)
[Termes IGN] rendement agricoleRésumé : (auteur) Accurately mapping croplands is an important prerequisite for precision farming since it assists in field management, yield-prediction, and environmental management. Crops are sensitive to planting patterns and some have a limited capacity to compensate for gaps within a row. Optical imaging with sensors mounted on Unmanned Aerial Vehicles (UAV) is a cost-effective option for capturing images covering croplands nowadays. However, visual inspection of such images can be a challenging and biased task, specifically for detecting plants and rows on a one-step basis. Thus, developing an architecture capable of simultaneously extracting plant individually and plantation-rows from UAV-images is yet an important demand to support the management of agricultural systems. In this paper, we propose a novel deep learning method based on a Convolutional Neural Network (CNN) that simultaneously detects and geolocates plantation-rows while counting its plants considering highly-dense plantation configurations. The experimental setup was evaluated in (a) a cornfield (Zea mays L.) with different growth stages (i.e. recently planted and mature plants) and in a (b) Citrus orchard (Citrus Sinensis Pera). Both datasets characterize different plant density scenarios, in different locations, with different types of crops, and from different sensors and dates. This scheme was used to prove the robustness of the proposed approach, allowing a broader discussion of the method. A two-branch architecture was implemented in our CNN method, where the information obtained within the plantation-row is updated into the plant detection branch and retro-feed to the row branch; which are then refined by a Multi-Stage Refinement method. In the corn plantation datasets (with both growth phases – young and mature), our approach returned a mean absolute error (MAE) of 6.224 plants per image patch, a mean relative error (MRE) of 0.1038, precision and recall values of 0.856, and 0.905, respectively, and an F-measure equal to 0.876. These results were superior to the results from other deep networks (HRNet, Faster R-CNN, and RetinaNet) evaluated with the same task and dataset. For the plantation-row detection, our approach returned precision, recall, and F-measure scores of 0.913, 0.941, and 0.925, respectively. To test the robustness of our model with a different type of agriculture, we performed the same task in the citrus orchard dataset. It returned an MAE equal to 1.409 citrus-trees per patch, MRE of 0.0615, precision of 0.922, recall of 0.911, and F-measure of 0.965. For the citrus plantation-row detection, our approach resulted in precision, recall, and F-measure scores equal to 0.965, 0.970, and 0.964, respectively. The proposed method achieved state-of-the-art performance for counting and geolocating plants and plant-rows in UAV images from different types of crops. The method proposed here may be applied to future decision-making models and could contribute to the sustainable management of agricultural systems. Numéro de notice : A2021-205 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2021.01.024 Date de publication en ligne : 13/02/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.01.024 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97171
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 174 (April 2021) . - pp 1 - 17[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2021041 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 081-2021043 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2021042 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Geovisualization of COVID-19: State of the art and opportunities / Yu Lan in Cartographica, vol 56 n° 1 (Spring 2021)
[article]
Titre : Geovisualization of COVID-19: State of the art and opportunities Type de document : Article/Communication Auteurs : Yu Lan, Auteur ; Michael R. Desjardins, Auteur ; Alexander Hohl, Auteur ; Eric Delmelle, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 2 - 13 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] carte interactive
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] cube espace-temps
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] Etats-Unis
[Termes IGN] maladie virale
[Termes IGN] modèle dynamique
[Termes IGN] variation saisonnière
[Termes IGN] WebSIG
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (auteur) Mapping the prevalence and spread of infectious diseases has never been more critical than during the COVID-19 pandemic. A plethora of Web-based GIS dashboards have been created that incorporate basic GIS functionality; these dashboards have served as platforms for rapid data sharing and real-time information, ultimately facilitating decision making. However, many of them have merely focused on presenting and monitoring cumulative or daily incidence of COVID-19 data, disregarding the temporal dimension. In this paper, we review the usefulness of GIS-based dashboards for mapping the prevalence of COVID-19, but also missed opportunities to emphasize the temporal component of the disease (cyclicity, seasonality). We suggest that advanced geovisualization techniques can be used to integrate the temporal component in interactive animated maps illustrating (a) the daily relative risk and the number of days a geographic region has been in a disease cluster, (b) the ratio between the observed and expected number of cases over time, and (c) mortality count dynamics in a space–time cube. We illustrate these approaches by using COVID-19 cases and death counts across the U.S. at the county level from 25 January 2020 to 1 October 2020. We discuss how each of these visualization approaches can promote the understanding of important public health concepts applied to the pandemic such as risk, spread, and mortality. Finally, we suggest future avenues to promote research at the intersection of space–time visualization and infectious diseases. Numéro de notice : A2021-409 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3138/cart-2020-0027 Date de publication en ligne : 15/03/2021 En ligne : https://doi.org/10.3138/cart-2020-0027 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97730
in Cartographica > vol 56 n° 1 (Spring 2021) . - pp 2 - 13[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 031-2021011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Temporal mosaicking approaches of Sentinel-2 images for extending topsoil organic carbon content mapping in croplands / Emmanuelle Vaudour in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 96 (April 2021)PermalinkA user-driven process for INSPIRE-compliant land use database: example from Wallonia, Belgium / Benjamin Beaumont in Annals of GIS, vol 27 n° 2 (April 2021)PermalinkApports de la télédétection des puits pastoraux à la cartographie des eaux souterraines du Sahel / Bernard Collignon in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 223 (mars - décembre 2021)PermalinkCartographie de l’occupation du sol du Gabon en 2015, changements entre 2010 et 2015 / Farrel Nzigou Boucka in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 223 (mars - décembre 2021)PermalinkComplémentarité 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)PermalinkDétection 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)PermalinkEvaluation du potentiel des series d’images multi-temporelles optique et radar des satellites Sentinel 1 & 2 pour le suivi d’une zone côtière en contexte tropical: cas de l’estuaire du Cameroun pour la période 2015-2020 / Nourdi Njutapvoui in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 223 (mars - décembre 2021)PermalinkSuivi de la dynamique de l’occupation du sol en République de Guinée par imagerie satellitaire Spot : transfert technologique pour le développement d’outils performants d’aide à la décision / Gabriel Jaffrain in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 223 (mars - décembre 2021)PermalinkApplication of fuzzy analytical hierarchy process for assessment of desertification sensitive areas in North West of Morocco / Hicham Ait Kacem in Geocarto international, vol 36 n° 5 ([15/03/2021])PermalinkApplication of thermal imaging and hyperspectral remote sensing for crop water deficit stress monitoring / Gopal Krishna in Geocarto international, vol 36 n° 5 ([15/03/2021])PermalinkÀ la croisée de l’art et de la science : la cartographie sensible comme dispositif de recherche-création / Elise Olmedo in Mappemonde, n° 130 (mars 2021)PermalinkAn experiment using the graphic variable color and the see color code on isarithmic maps accessible to blind and normally sighted people / Niédja Sodré de Araújo in Boletim de Ciências Geodésicas, vol 27 n° 1 ([01/03/2021])PermalinkChina’s high-resolution optical remote sensing satellites and their mapping applications / Deren Li in Geo-spatial Information Science, vol 24 n° 1 (March 2021)PermalinkDevelopment and assessment of rainwater harvesting suitability map using analytical hierarchy process, GIS and RS techniques / Khaled S. Balkhair in Geocarto international, vol 36 n° 4 ([01/03/2021])PermalinkFamous charts and forgotten fragments: exploring correlations in early Portuguese nautical cartography / Bruno Almeida in International journal of cartography, vol 7 n° 1 (March 2021)PermalinkHorizontal calibration of vessels with UASs / Casey O'Heran in Marine geodesy, vol 44 n° 2 (March 2021)PermalinkImproving the unsupervised mapping of riparian bugweed in commercial forest plantations using hyperspectral data and LiDAR / Kabir Peerbhay in Geocarto international, vol 36 n° 4 ([01/03/2021])PermalinkIntegration of an InSAR and ANN for sinkhole susceptibility mapping: A case study from Kirikkale-Delice (Turkey) / Hakan Nefeslioglu in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 3 (March 2021)PermalinkSpace-time disease mapping by combining Bayesian maximum entropy and Kalman filter: the BME-Kalman approach / Bisong Hu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 3 (March 2021)PermalinkToward a yearly country-scale CORINE land-cover map without using images: A map translation approach / Luc Baudoux in Remote sensing, Vol 13 n° 6 (March 2021)Permalink