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Monitoring the spatiotemporal dynamics of urban green space and Its impacts on thermal environment in Shenzhen city from 1978 to 2018 with remote sensing data / Yue Liu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 2 (February 2021)
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[article]
Titre : Monitoring the spatiotemporal dynamics of urban green space and Its impacts on thermal environment in Shenzhen city from 1978 to 2018 with remote sensing data Type de document : Article/Communication Auteurs : Yue Liu, Auteur ; Hui Li, Auteur ; Peng Gao, Auteur ; Cheng Zhong, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 81 - 89 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes descripteurs IGN] croissance urbaine
[Termes descripteurs IGN] données spatiotemporelles
[Termes descripteurs IGN] dynamique spatiale
[Termes descripteurs IGN] espace vert
[Termes descripteurs IGN] ilot thermique urbain
[Termes descripteurs IGN] image Landsat
[Termes descripteurs IGN] impact sur l'environnement
[Termes descripteurs IGN] Shenzhen
[Termes descripteurs IGN] urbanismeRésumé : (Auteur) In a developing city, urban green space (UGS) plays an increasingly significant role in improving the urban environment and beautifying the urban landscape. In the meantime, UGS has been substantially and frequently interfered with by human activities. Taking Shenzhen city (a great metropolis of China) as an example, this study investigated the spatio-temporal dynamics of UGS and its influence on the urban thermal environment with Landsat images. From 1978 to 2018, all croplands and more than 50% of water bodies disappeared, while the built-up area increased more than 6 times. The rapid expansion of impervious surface and loss of UGS led to the spread of a surface urban heat island. The study shows that UGS has a significantly mitigating impact on urban land surface temperature, with cold islands mainly located at city parks. The results will be of great significance for improving UGS management, alleviating the urban heat island effect, and establishing a sustainable eco-environment. Numéro de notice : A2021-097 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.87.2.81 date de publication en ligne : 01/02/2021 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.87.2.81 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97040
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 87 n° 2 (February 2021) . - pp 81 - 89[article]A novel intelligent classification method for urban green space based on high-resolution remote sensing images / Zhiyu Xu in Remote sensing, vol 12 n° 22 (December 2020)
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[article]
Titre : A novel intelligent classification method for urban green space based on high-resolution remote sensing images Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhiyu Xu, Auteur ; Yi Zhou, Auteur ; Shixin Wang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : n° 3845 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes descripteurs IGN] analyse comparative
[Termes descripteurs IGN] apprentissage profond
[Termes descripteurs IGN] arbre urbain
[Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes descripteurs IGN] espace vert
[Termes descripteurs IGN] image à haute résolution
[Termes descripteurs IGN] image Gaofen
[Termes descripteurs IGN] milieu urbain
[Termes descripteurs IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes descripteurs IGN] Pékin (Chine)
[Termes descripteurs IGN] phénologie
[Termes descripteurs IGN] précision de la classification
[Termes descripteurs IGN] urbanismeRésumé : (auteur) The real-time, accurate, and refined monitoring of urban green space status information is of great significance in the construction of urban ecological environment and the improvement of urban ecological benefits. The high-resolution technology can provide abundant information of ground objects, which makes the information of urban green surface more complicated. The existing classification methods are challenging to meet the classification accuracy and automation requirements of high-resolution images. This paper proposed a deep learning classification method for urban green space based on phenological features constraints in order to make full use of the spectral and spatial information of green space provided by high-resolution remote sensing images (GaoFen-2) in different periods. The vegetation phenological features were added as auxiliary bands to the deep learning network for training and classification. We used the HRNet (High-Resolution Network) as our model and introduced the Focal Tversky Loss function to solve the sample imbalance problem. The experimental results show that the introduction of phenological features into HRNet model training can effectively improve urban green space classification accuracy by solving the problem of misclassification of evergreen and deciduous trees. The improvement rate of F1-Score of deciduous trees, evergreen trees, and grassland were 0.48%, 4.77%, and 3.93%, respectively, which proved that the combination of vegetation phenology and high-resolution remote sensing image can improve the results of deep learning urban green space classification. Numéro de notice : A2020-792 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/rs12223845 date de publication en ligne : 23/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs12223845 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96565
in Remote sensing > vol 12 n° 22 (December 2020) . - n° 3845[article]Spatio-temporal relationship between land cover and land surface temperature in urban areas: A case study in Geneva and Paris / Xu Ge in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 10 (October 2020)
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[article]
Titre : Spatio-temporal relationship between land cover and land surface temperature in urban areas: A case study in Geneva and Paris Type de document : Article/Communication Auteurs : Xu Ge, Auteur ; Dasaraden Mauree, Auteur ; Roberto Castello, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 24 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes descripteurs IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes descripteurs IGN] espace vert
[Termes descripteurs IGN] Genève
[Termes descripteurs IGN] ilot thermique urbain
[Termes descripteurs IGN] image Landsat-8
[Termes descripteurs IGN] Normalized Difference Built-up Index
[Termes descripteurs IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes descripteurs IGN] occupation du sol
[Termes descripteurs IGN] Paris (75)
[Termes descripteurs IGN] surface imperméable
[Termes descripteurs IGN] température au sol
[Termes descripteurs IGN] variation saisonnière
[Termes descripteurs IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) Currently, more than half of the world’s population lives in cities, which leads to major changes in land use and land surface temperature (LST). The associated urban heat island (UHI) effects have multiple impacts on energy consumption and human health. A better understanding of how different land covers affect LST is necessary for mitigating adverse impacts, and supporting urban planning and public health management. This study explores a distance-based, a grid-based and a point-based analysis to investigate the influence of impervious surfaces, green area and waterbodies on LST, from large (distance and grid based analysis with 400 m grids) to smaller (point based analysis with 30 m grids) scale in the two mid-latitude cities of Paris and Geneva. The results at large scale confirm that the highest LST was observed in the city centers. A significantly positive correlation was observed between LST and impervious surface density. An anticorrelation between LST and green area density was observed in Paris. The spatial lag model was used to explore the spatial correlation among LST, NDBI, NDVI and MNDWI on a smaller scale. Inverse correlations between LST and NDVI and MNDWI, respectively, were observed. We conclude that waterbodies display the greatest mitigation on LST and UHI effects both on the large and smaller scale. Green areas play an important role in cooling effects on the smaller scale. An increase of evenly distributed green area and waterbodies in urban areas is suggested to lower LST and mitigate UHI effects. Numéro de notice : A2020-666 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi9100593 date de publication en ligne : 10/10/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi9100593 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96143
in ISPRS International journal of geo-information > vol 9 n° 10 (October 2020) . - 24 p.[article]Mise en place d’un outil de classification et d’utilisation des données LiDAR pour l’étude du couvert arboré à Florence / Florian Thill (2018)
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Titre : Mise en place d’un outil de classification et d’utilisation des données LiDAR pour l’étude du couvert arboré à Florence Type de document : Mémoire Auteurs : Florian Thill, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 41 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e annéeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes descripteurs IGN] arbre urbain
[Termes descripteurs IGN] couvert végétal
[Termes descripteurs IGN] détection d'arbres
[Termes descripteurs IGN] données lidar
[Termes descripteurs IGN] données localisées 3D
[Termes descripteurs IGN] espace vert
[Termes descripteurs IGN] Florence
[Termes descripteurs IGN] gestion urbaine
[Termes descripteurs IGN] Global Mapper
[Termes descripteurs IGN] QGIS
[Termes descripteurs IGN] surveillance de la végétation
[Termes descripteurs IGN] visualisation cartographiqueIndex. décimale : PROJET Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) La Commune de Florence a mis en place le site Mapstore2 (http://mapstore2.comune.fi.it) qui permet aux utilisateur de visualiser de nombreuses couches de données grâce à une carte interactive. Ces données sont ajoutées et mises à jour par le Service des Informations Territoriales (SIT), qui se charge également de la maintenance du site. Dans le cadre de la gestion des espaces verts, la Commune de Florence a besoin d’un outil qui permette d’étudier le couvert arboré de la ville. Et ce en utilisant un jeu de données LIDAR prélevées en 2017. Afin de faciliter la mise à jour des données dans les années futures, le traitement des données LIDAR doit être entièrement automatisé. L’idée est de pouvoir non seulement classifier les données d’une année et étudier le couvert arboré pour cette année, mais aussi comparer entre elles deux campagnes de relevé LIDAR, et voir l’évolution du couvert arboré. Note de contenu : Introduction
1- Traitement des données et qualification des résultats
2- Analyse thématique : étude du couvert arboré
3- Discussion
ConclusionNuméro de notice : 21808 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : commune de Florence Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91297 Réservation
Réserver ce documentExemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 21808-01 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
peut être téléchargé
Mise en place d’un outil de classification...- pdf auteurAdobe Acrobat PDFEnhancing plant diversity and mitigating BVOC emissions of urban green spaces through the introduction of ornamental tree species / Yuan Ren in Urban Forestry & Urban Greening, vol 27 (October 2017)
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Titre : Enhancing plant diversity and mitigating BVOC emissions of urban green spaces through the introduction of ornamental tree species Type de document : Article/Communication Auteurs : Yuan Ren, Auteur ; Ying Ge, Auteur ; Danping Ma, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 305 - 313 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] arbre urbain
[Termes descripteurs IGN] biodiversité
[Termes descripteurs IGN] espace vert
[Termes descripteurs IGN] milieu urbain
[Termes descripteurs IGN] ozone
[Termes descripteurs IGN] pollution atmosphérique
[Termes descripteurs IGN] service écosystémique
[Termes descripteurs IGN] urbanisme
[Termes descripteurs IGN] ville
[Vedettes matières IGN] Economie forestièreRésumé : (auteur) Promoting the plant diversity of urban green spaces is crucial to increase ecosystem services in urban areas. While introducing ornamental plants can enhance the biodiversity of green spaces it risks environmental impacts such as increasing emissions of biogenic volatile organic compounds (BVOCs) that are harmful to air quality and human health. The present study, taking Qingdao City as a case study, evaluated the plant diversity and BVOC emissions of urban green spaces and tried to find out a solution to increase biodiversity while reducing BVOC emissions. Results showed that: (1) the species diversity and phylogenetic diversity of trees in urban green spaces were 22% and 16% lower than rural forest of this region; (2) urban areas had higher BVOC emission intensity (2.6 g C m−2 yr−1) than their rural surroundings (2.1 g C m−2 yr−1); (3) introducing the selected 11 tree species will increase 15% and 11% of species diversity and phylogenetic diversity, respectively; and (4) the BVOC emissions from green spaces will more than triple by 2050, but a moderate introduction of the selected low-emitting trees species could reduce 34% of these emissions. The scheme of introducing low-emitting ornamental species leads to a win–win situation and also has implications for the sustainable green space management of other cities. Numéro de notice : A2017-560 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET Nature : Article DOI : 10.1016/j.ufug.2017.08.011 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.ufug.2017.08.011 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86639
in Urban Forestry & Urban Greening > vol 27 (October 2017) . - pp 305 - 313[article]Effects of green space spatial pattern on land surface temperature: Implications for sustainable urban planning and climate change adaptation / Matthew Maimaitiyiming in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 89 (March 2014)
PermalinkCréation de l’outil métier « SmartTrees » pour les espaces verts du Grand Nancy / Thibault Fontmarty (2012)
PermalinkUsing geographical information system to model the effects of green space accessibility on mortality in Florida / C. Coutts in Geocarto international, vol 25 n° 6 (October 2010)
PermalinkWebGIS for evaluating walkability environment in urban center of Tsukuba / R. Thapa in Tsukuba geoenvironmental sciences, vol 5 (01/12/2009)
PermalinkLes citadins et la forêt en France / Anne-Marie Granet in Revue forestière française, vol 61 n° 5 (septembre - octobre 2009)
PermalinkPermalinkPermalinkA GIS analysis of the relationship between criminal offenses and parks in Kansas City, Kansas / N. Demotto in Cartography and Geographic Information Science, vol 33 n° 2 (April 2006)
PermalinkMise en place d'un outil SIG d'aide à la gestion des espaces verts des communes / Nadia Chagnaud (2002)
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