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Using Ranked Probability Skill Score (RPSS) as Nonlocal Root-Mean-Square Errors (RMSEs) for Mitigating Wet Bias of Soil Moisture Ocean Salinity (SMOS) Soil Moisture / Ju Hyoung Lee in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 2 (February 2020)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 86 n° 2 (February 2020) . - pp 91 - 98 Titre : Using Ranked Probability Skill Score (RPSS) as Nonlocal Root-Mean-Square Errors (RMSEs) for Mitigating Wet Bias of Soil Moisture Ocean Salinity (SMOS) Soil Moisture Type de document : Article/Communication Auteurs : Ju Hyoung Lee, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 91 - 98 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] Afrique occidentale [Termes descripteurs IGN] données multitemporelles [Termes descripteurs IGN] erreur moyenne quadratique [Termes descripteurs IGN] erreur systématique [Termes descripteurs IGN] humidité du sol [Termes descripteurs IGN] image SMOS [Termes descripteurs IGN] salinité Résumé : (Auteur) To mitigate instantaneously evolving biases in satellite retrievals, a stochastic approach is applied over West Africa. This stochastic approach independently self-corrects Soil Moisture Ocean Salinity (SMOS) wet biases, unlike the cumulative density function (CDF) matching that rescales satellite retrievals with respect to several years of reference data. Ranked probability skill score (RPSS) is used as nonlocal root-mean-square errors (RMSEs) to assess stochastic retrievals. Stochastic method successfully decreases RMSEs from 0.146 m3/m3 to 0.056 m3/m3 in the Republic of Benin and from 0.080 m3/m3 to 0.038 m3/m3 in Niger, while the CDF matching method exacerbates the original SMOS biases up to 0.141 m3/m3 in Niger, and 0.120 m3/m3 in Benin. Unlike the CDF matching or European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) Re-Analysis (ERA))–interim soil moisture, only a stochastic retrieval responds to Tropical Rainfall Measuring Mission rainfall. Based on the effects of bias correction, RPSS is suggested as a nonlocal verification without needing local measurements. Numéro de notice : A2020-126 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.86.2.91 date de publication en ligne : 01/02/2020 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.86.2.91 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94772 [article]

On the assimilation of absolute geodetic dynamic topography in a global ocean model: impact on the deep ocean state / Alexey Androsov in Journal of geodesy, vol 93 n° 2 (February 2019)  

Public [article]  inJournal of geodesy > vol 93 n° 2 (February 2019) . - pp 141 - 157 Titre : On the assimilation of absolute geodetic dynamic topography in a global ocean model: impact on the deep ocean state Type de document : Article/Communication Auteurs : Alexey Androsov, Auteur ; Lars Nerger, Auteur ; Reiner Schnur, Auteur ; Alberta Albertella, Auteur ; Reiner Rummel, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 141 - 157 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale [Termes descripteurs IGN] assimilation des données [Termes descripteurs IGN] circulation océanique [Termes descripteurs IGN] données altimétriques [Termes descripteurs IGN] données CHAMP [Termes descripteurs IGN] données GOCE [Termes descripteurs IGN] données GRACE [Termes descripteurs IGN] filtre de Kalman [Termes descripteurs IGN] geoïde marin [Termes descripteurs IGN] géoïde terrestre [Termes descripteurs IGN] hauteurs de mer [Termes descripteurs IGN] modèle de simulation [Termes descripteurs IGN] modèle océanographique [Termes descripteurs IGN] océanographie dynamique [Termes descripteurs IGN] salinité [Termes descripteurs IGN] température de surface de la mer Résumé : (auteur) General ocean circulation models are not perfect. Forced with observed atmospheric fluxes they gradually drift away from measured distributions of temperature and salinity. We suggest data assimilation of absolute dynamical ocean topography (DOT) observed from space geodetic missions as an option to reduce these differences. Sea surface information of DOT is transferred into the deep ocean by defining the analysed ocean state as a weighted average of an ensemble of fully consistent model solutions using an error-subspace ensemble Kalman filter technique. Success of the technique is demonstrated by assimilation into a global configuration of the ocean circulation model FESOM over 1 year. The dynamic ocean topography data are obtained from a combination of multi-satellite altimetry and geoid measurements. The assimilation result is assessed using independent temperature and salinity analysis derived from profiling buoys of the AGRO float data set. The largest impact of the assimilation occurs at the first few analysis steps where both the model ocean topography and the steric height (i.e. temperature and salinity) are improved. The continued data assimilation over 1 year further improves the model state gradually. Deep ocean fields quickly adjust in a sustained manner: A model forecast initialized from the model state estimated by the data assimilation after only 1 month shows that improvements induced by the data assimilation remain in the model state for a long time. Even after 11 months, the modelled ocean topography and temperature fields show smaller errors than the model forecast without any data assimilation. Numéro de notice : A2019-076 Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s00190-018-1151-1 date de publication en ligne : 12/05/2018 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00190-018-1151-1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92190 [article]

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)  

Public [article]  inGeocarto international > vol 29 n° 7 - 8 (November - December 2014) . - pp 842 - 859 Titre : Modelling electrical conductivity of soil from backscattering coefficient of microwave remotely sensed data using artificial neural network Type de document : Article/Communication Auteurs : Walaiporn Phonphan, Auteur ; Nitin Kumar Tripathi, Auteur ; Taravudh Tipdecho, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 842 - 859 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] CONDUCTIVITE ELECTRIQUE [Termes descripteurs IGN] image ALOS-PALSAR [Termes descripteurs IGN] micro-onde [Termes descripteurs IGN] rétrodiffusion [Termes descripteurs IGN] salinité Résumé : (Auteur) Soil salinity is one of the main agricultural problems which expand to larger areas. Soil scientists categorize salinity level by electrical conductivity (EC) measurement. However, field measurements of EC require extensive time, cost and experiences. Remote sensing is one suitable option to investigate and collect spatial data in larger areas. Many researches estimated soil moisture through microwave, but there are fewer studies which mentioned about direct relationship between EC and backscattering coefficient (BC). Thus, this study aims to propose the estimation of EC directly from BC of microwave. The relationship between EC obtained from field survey and BC from microwave is non-linear, artificial neural network (ANN) is one technique proposed in this study to figure out EC and BC relationship. ANN uses multilayer of interconnected processing resulting in EC value with high accuracy which is acceptable. For this reason, ANN model can be successfully utilized as an effective tool for EC estimation from microwave. Numéro de notice : A2014-469 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern En ligne : http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10106049.2013.868040#tabModule Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=74046 [article]

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Mapping a priori defined plant associations using remotely sensed vegetation characteristics / Hans D. Rölofsen in Remote sensing of environment, vol 140 (January 2014)  

Public [article]  inRemote sensing of environment > vol 140 (January 2014) . - pp 639 - 651 Titre : Mapping a priori defined plant associations using remotely sensed vegetation characteristics Type de document : Article/Communication Auteurs : Hans D. Rölofsen, Auteur ; Lammert Kooistra, Auteur ; Peter M. van Bodegom, Auteur ; Jochem Verrelst, Auteur ; Johan Krol, Auteur ; Jan-Philip M. Witte, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 639 - 651 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] caractérisation [Termes descripteurs IGN] classification [Termes descripteurs IGN] humidité du sol [Termes descripteurs IGN] image aérienne [Termes descripteurs IGN] image multibande [Termes descripteurs IGN] nutriment [Termes descripteurs IGN] Pays-Bas [Termes descripteurs IGN] phytosociologie [Termes descripteurs IGN] placette d'échantillonnage [Termes descripteurs IGN] répartition géographique [Termes descripteurs IGN] salinité [Vedettes matières IGN] Ecologie forestière Résumé : (auteur) Incorporation of a priori defined plant associations into remote sensing products is a major challenge that has only recently been confronted by the remote sensing community. We present an approach to map the spatial distribution of such associations by using plant indicator values (IVs) for salinity, moisture and nutrients as an intermediate between spectral reflectance and association occurrences. For a 12 km2 study site in the Netherlands, the relations between observed IVs at local vegetation plots and visible and near-infrared (VNIR) and short-wave infrared (SWIR) airborne reflectance data were modelled using Gaussian Process Regression (GPR) (R2 0.73, 0.64 and 0.76 for salinity, moisture and nutrients, respectively). These relations were applied to map IVs for the complete study site. Association occurrence probabilities were modelled as function of IVs using a large database of vegetation plots with known association and IVs. Using the mapped IVs, we calculated occurrence probabilities of 19 associations for each pixel, resulting in both a crisp association map with the most likely occurring association per pixel, as well as occurrence probability maps per association. Association occurrence predictions were assessed by a local vegetation expert, which revealed that the occurrences of associations situated at frequently predicted indicator value combinations were over predicted. This seems primarily due to biases in the GPR predicted IVs, resulting in associations with envelopes located in extreme ends of IVs being scarcely predicted. Although the results of this particular study were not fully satisfactory, the method potentially offers several advantages compared to current vegetation classification techniques, like site-independent calibration of association probabilities, site-independent selection of associations and the provision of IV maps and occurrence probabilities per association. If the prediction of IVs can be improved, this method may thus provide a viable roadmap to bring a priori defined plant associations into the domain of remote sensing. Numéro de notice : A2014-796 Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern En ligne : http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425713003672 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81015 [article]

Multi sensor study of hydrological changes in Caspian Sea / Ayoub Moradi (sept 2014)

Public Titre : Multi sensor study of hydrological changes in Caspian Sea Titre original : Suivi multi-capteur des variations du niveau de la mer caspienne Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ayoub Moradi, Auteur ; Olivier de Viron, Directeur de thèse ; Laurent Métivier , Directeur de thèse Editeur : Paris : Université de Paris 7 Denis Diderot Année de publication : sept 2014 Format : 21 x 30 cm Note générale : thèse co-dirigée par L. Métivier Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale [Termes descripteurs IGN] Caspienne, mer [Termes descripteurs IGN] changement climatique [Termes descripteurs IGN] données altimétriques [Termes descripteurs IGN] image Aqua-MODIS [Termes descripteurs IGN] image Terra-MODIS [Termes descripteurs IGN] levé gravimétrique [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface [Termes descripteurs IGN] niveau de l'eau [Termes descripteurs IGN] salinité [Termes descripteurs IGN] température [Termes descripteurs IGN] volume d'eau Résumé : (auteur) Le changement climatique mondial a provoqué des changements considérables dans le niveau moyen de l'eau de mer durant les dernières décennies. Ce sont des changements dans la suite de changements dans la quantité de précipitations et le modèle, et aussi par les variations de température de l'eau elle-même. Comme le lac du grand monde, le niveau de la mer Caspienne de l'eau montre d'importantes fluctuations qui ne sont pas clairement connus ou prédits. C'est une question clé, le suivi de l'hydrologie des terres dans la mer Caspienne, avec ses dynamiques particulières. Afin de suivre le niveau de la mer, in situ mesure, en particulier mesure de marégraphe, l'habitude d'être la pratique la plus courante. Cependant, de nos jours pour plus de 50 ans, la Terre a été observée depuis l'espace, ce qui nous permet de recueillir des informations hydrologiques sans précédent. L'imagerie par satellite, peut être utilisé pour surveiller le changement dans le bord de lac, qui peut être lié au niveau d'eau. En particulier, les données Spectroradiomètre Imageur à Résolution Modérée (MODIS) sont de la meilleure série de données pour les grands plans d'eau intérieurs. Altimétrie spatiale a permis d'obtenir une couverture globale et homogène de surveillance du niveau de la mer. Estimations altimétriques sont des échantillons de points et avec quelques cm de précision. Plus récemment, l'espace gravimétrie a profondément transformé ce que nous savons au sujet de la distribution de l'eau à la surface de la Terre et sa variabilité dans le temps. Il recueille des renseignements sur une partie importante de la distribution de l'eau que l'altimétrie ne peut pas atteindre. Espace gravimétrie nous permet de déterminer la distribution des temps de masse variable dans la région du lac. Bien que l'altimétrie offre une résolution de points, la résolution spatiale de la gravimétrie spatiale est très grossière. Dans ce travail, nous avons étudié l'utilisation de quelques méthodes spatiales indépendants pour la détermination de la fluctuation du niveau des plans d'eau intérieurs. Nous avons estimé, sur la base de ces méthodes, l'évolution dans le temps du niveau de la mer Caspienne et la variation de volume de l'eau au cours de la dernière décennie. Les différentes méthodes doivent être corrigées afin d'obtenir les mêmes mesures tels qu'ils sont effectivement ne mesurent pas les mêmes quantités physiques. Certaines données secondaires sont nécessaires pour ces corrections. Les principales différences sont causés par l'élément thermohaline de la variation du niveau de l'eau, qui n'affecte pas les mesures de la mission GRACE, et les déformations de la terre sous le lac, qui est causée par la charge de surface. Il est possible de mesurer les déformations par interférométrie SAR. Transformations nécessaires sont appliquées nous permettre d'exprimer les différents résultats en termes de la même grandeur physique, afin de les comparer. Numéro de notice : 17012 Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Sciences de la terre : Paris 7 : 2014 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=78560

The soil moisture and ocean salinity (SMOS) mission: first results and achievements / Yann H. Kerr in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 200 (Novembre 2012)

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Overview of the first SMOS sea surface salinity products. Part 1: quality assessment for the second half of 2010 / N. Reul in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 5 Tome 1 (May 2012)  

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Validation of the SMOS L2 soil moisture data in the REMEDHUS network (Spain) / N. Sanchez in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 5 Tome 1 (May 2012)  

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Télédétection et salinité. Cartographie de la salinité des sols de la plaine algérienne du Bas-Chéliff / A. Douaoui in Géomatique expert, n° 76 (01/09/2010)

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Understanding sea-level rise and variability / J.A. Church (2010)

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Implementation of an adaptive salinity risk framework in the Condamine catchment, Queensland Murray-Darling Basin, Australia / A. Biggs in International journal of geographical information science IJGIS, vol 23 n°3-4 (march - april 2009)

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Exploring the water cycle of the 'blue planet': the Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) mission / M. Drinkwater in ESA bulletin, n° 137 (February 2009)  

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Remote sensing of soil salinization / G. Metternicht (2009)

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Apport de la télédétection à la cartographie des sols affectés par la salinisation : cas de la Nefzaoua, Tunisie / O. Dalel in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 187 -188 (Décembre 2007)

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The emissivity of foam-covered water surface at L-band: theoretical modelling and experimental results from the frog 2003 field experiment / A. Camps in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 43 n° 5 (May 2005)

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