Centre dedocumentation
scientifique

Analyse de la déforestation dans la périphérie ouest de la réserve de biosphère du Dja au Cameroun, à partir d'une série multi-annuelle d'images Landsat / Eric Wilson Tegno Nguekam in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 222 (novembre 2020)  

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 222 (novembre 2020) . - pp 29 - 39 Titre : Analyse de la déforestation dans la périphérie ouest de la réserve de biosphère du Dja au Cameroun, à partir d'une série multi-annuelle d'images Landsat Type de document : Article/Communication Auteurs : Eric Wilson Tegno Nguekam, Auteur ; Salomon C. Nguembe Fils, Auteur ; Joachim Etouna, Auteur ; Simon Njeudeng Tenku, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 29 - 39 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] Cameroun [Termes descripteurs IGN] carte d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] classification dirigée [Termes descripteurs IGN] déboisement [Termes descripteurs IGN] données spatiotemporelles [Termes descripteurs IGN] image Landsat-ETM+ [Termes descripteurs IGN] image Landsat-OLI [Termes descripteurs IGN] réserve naturelle Résumé : (Auteur) Dans cet article, il est question d’évaluer la déforestation dans la périphérie Ouest de la réserve de Biosphère du Dja à travers les techniques de télédétection et de système d’information géographique. Pour cela, huit images Landsat de date différentes (2011 à 2018) ont été utilisées pour produire les cartes d’occupation du sol, à travers la méthode de classification supervisée et l’algorithme « maximum likelihood ». Les classes d’occupation de sol retenues pour cette classification sont : forêt dense, forêt dégradée, zone de culture, zone marécageuse, zone d’habitation, sol nu et eau. L’analyse des changements a été faite avec la technique de « change detection ». Les résultats de cette étude ont montré que la déforestation a été importante pendant la période d’étude (2011 – 2018). Les surfaces forestières se sont principalement transformées en zone de culture, marécage, forêt dégradée, sol nu. Le taux de déforestation observé est de 6,8% et dénote une importante baisse du couvert forestier dense. L’étude a montré des tendances de déforestation dans cette périphérie. Elle a permis d’observer que les zones tendancieuses sont concentrées principalement autour de certaines activités anthropiques présentes dans cette zone (la plantation agricole SUDCAM, le barrage de Mekin, les lieux habités). Numéro de notice : A2020-761 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans date de publication en ligne : 25/11/2020 En ligne : http://www.sfpt.fr/rfpt/index.php/RFPT/article/view/434/247 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96402 [article]

Coastline change modelling induced by climate change using geospatial techniques in Togo (West Africa) / Yawo Konko in Advances in Remote Sensing, vol 9 n° 2 (June 2020)  

Public [article]  inAdvances in Remote Sensing > vol 9 n° 2 (June 2020) . - pp 85 - 100 Titre : Coastline change modelling induced by climate change using geospatial techniques in Togo (West Africa) Type de document : Article/Communication Auteurs : Yawo Konko, Auteur ; Appollonia Okhimambe, Auteur ; Pouwèréou Nimon, Auteur ; Jerry Asaana, Auteur ; Jean-Paul Rudant , Auteur ; Kouami Kokou, Auteur Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 85 - 100 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] changement climatique [Termes descripteurs IGN] classification non dirigée [Termes descripteurs IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes descripteurs IGN] données multisources [Termes descripteurs IGN] érosion côtière [Termes descripteurs IGN] image Landsat-ETM+ [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI [Termes descripteurs IGN] niveau de la mer [Termes descripteurs IGN] Normalized Difference Water Index [Termes descripteurs IGN] outil d'aide à la décision [Termes descripteurs IGN] régression linéaire [Termes descripteurs IGN] série temporelle [Termes descripteurs IGN] surveillance du littoral [Termes descripteurs IGN] Togo [Termes descripteurs IGN] trait de côte Résumé : (auteur) Climate change is a major concern of humanity. One of the consequences of climate change is global warming causing melting glaciers, rising sea levels and shoreline regression. In Togo, the regression of shoreline leads to coastal erosion with significant damage on socio-economic infrastructures and human habitats. This research, basing on geospatial techniques, focuses on coastal erosion monitoring from 1988 to 2018 in Togo. It is interested in the extraction of shoreline and in the analysis of change. Various satellite images indexes have been developed for shoreline extraction but the major scientific problem concerns the precision of the different classification algorithms methods used for the extraction of the shoreline from these water index. This study used NDWI index from multisource satellite images. It assesses the performance of Otsu threshold segmentation, Iso Cluster Unsupervised Classification and Support Vector Machine (SVM) Supervised Classification methods for the extraction of the shoreline on NDWI index. The topographic morphology such as linear and non-linear coastal surfaces have been considered. The estimation of the rates of change of the shoreline was performed using the statistical linear regression method (LRR). The results revealed that the SVM Supervised Classification method showed good performance on linear and non-linear coastal surface than the other methods. For the kinematics of the shoreline, the southwest of the Togolese coast has an average erosion rate ranging from 2.49 to 5.07 m per year. The results obtained will serve as decision-making support tools for the design and implementation of appropriate adaptations plans to avoid the immersion of the asphalt road by sea, displacement of population and disturbance of human habitats. Numéro de notice : A2020-795 Affiliation des auteurs : UGE-LaSTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.4236/ars.2020.92005 date de publication en ligne : 08/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.4236/ars.2020.92005 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96622 [article]

Estimation of aboveground biomass and carbon in a tropical rain forest in Gabon using remote sensing and GPS data / Kalifa Goïta in Geocarto international, vol 34 n° 3 ([01/03/2019])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 34 n° 3 [01/03/2019] . - pp 243 - 259 Titre : Estimation of aboveground biomass and carbon in a tropical rain forest in Gabon using remote sensing and GPS data Type de document : Article/Communication Auteurs : Kalifa Goïta, Auteur ; Jacques Mouloungou, Auteur ; Goze Bertin Bénié, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 243 - 259 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] biomasse aérienne [Termes descripteurs IGN] forêt tropicale [Termes descripteurs IGN] Gabon [Termes descripteurs IGN] hauteur des arbres [Termes descripteurs IGN] image Landsat-ETM+ [Termes descripteurs IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes) [Termes descripteurs IGN] inventaire forestier local [Termes descripteurs IGN] Libreville (Gabon) [Termes descripteurs IGN] mangrove [Termes descripteurs IGN] MNS SRTM [Termes descripteurs IGN] puits de carbone Résumé : (Auteur) The knowledge of biomass stocks in tropical forests is critical for climate change and ecosystem services studies. This research was conducted in a tropical rain forest located near the city of Libreville (the capital of Gabon), in the Akanda Peninsula. The forest cover was stratified in terms of mature, secondary and mangrove forests using Landsat-ETM data. A field inventory was conducted to measure the required basic forest parameters and estimate the aboveground biomass (AGB) and carbon over the different forest classes. The Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) data were used in combination with ground-based GPS measurements to derive forest heights. Finally, the relationships between the estimated heights and AGB were established and validated. Highest biomass stocks were found in the mature stands (223 ± 37 MgC/ha), followed by the secondary forests (116 ± 17 MgC/ha) and finally the mangrove forests (36 ± 19 MgC/ha). Strong relationships were found between AGB and forest heights (R2 > 0.85). Numéro de notice : A2019-450 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2017.1386720 date de publication en ligne : 06/02/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2017.1386720 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92838 [article]

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
059-2019031	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Tree cover mapping using hybrid fuzzy C-means method and multispectral satellite images / Linda Gulbe in Baltic forestry, vol 25 n° 1 (2019)  

Public [article]  inBaltic forestry > vol 25 n° 1 (2019) . - pp 113 - 123 Titre : Tree cover mapping using hybrid fuzzy C-means method and multispectral satellite images Type de document : Article/Communication Auteurs : Linda Gulbe, Auteur ; Aleksandrs Kozlovs, Auteur ; Janis Donis, Auteur ; Agris Tradkovs, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 113 - 123 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] carte de la végétation [Termes descripteurs IGN] classification barycentrique [Termes descripteurs IGN] classification floue [Termes descripteurs IGN] estimation statistique [Termes descripteurs IGN] image Landsat-8 [Termes descripteurs IGN] image Landsat-ETM+ [Termes descripteurs IGN] image Landsat-OLI [Termes descripteurs IGN] image Landsat-TM [Termes descripteurs IGN] image multibande [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI [Termes descripteurs IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes) [Termes descripteurs IGN] inventaire forestier étranger (données) [Termes descripteurs IGN] Lettonie Résumé : (auteur) Countrywide up-to-date tree cover maps provide valuable information for planning and management purposes to investigate location of the resources and to identify afforestation and deforestation patterns. Landsat programme offers freely available satellite data with time span more than three decades and it can serve as bases for tree cover map calculation using satellite image classification; however, practical use of classification methods is limited due to lack of user-friendly solutions and complex interpretation of the results. The objective of this study is to evaluate user-friendly hybrid classification scheme for tree cover mapping in Latvia and to explore the nature of the spectral classes and consistency of the results when methodology is applied to images of different dates. Tree cover in this context means the area covered by crown of the tree, which may or may not be considered as forest according to local provisions. Tree cover is estimated using unsupervised fuzzy c-means methods with the stability check to ensure the presence of the same spectral classes in independent tests. Spectral classes are classified into two categories: tree cover and other by employing k-nearest neighbours. Such approach does not require high quality sample data and does not include user defined internal parameters of the algorithms (however, they can be specified if needed). The best overall accuracy achieved for year 2014 was 94.2% with producer's accuracy 98.7% (tree cover), 90.5% (other land cover), user's accuracy 90.0% (tree cover), 98.8% (other land cover) and kappa 0.89. Consistency studies showed high impact (within 10% of overall accuracy) of unique conditions during the image acquisition. Some of the spectral classes represent borderline case between relatively dense tree cover and other land cover types like sparse young stands. Those cases are the main threat to the consistency between the results of different dates and seasons. Numéro de notice : A2019-375 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article DOI : sans En ligne : https://www.balticforestry.mi.lt/bf/PDF_Articles/2019-25%5B1%5D/Baltic%20Forestr [...] Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93417 [article]

Assessment of Nigeriasat-1 satellite data for urban land use/land cover analysis using object-based image analysis in Abuja, Nigeria / Christopher Ifechukwude Chima in Geocarto international, vol 33 n° 9 (September 2018)  

Public [article]  inGeocarto international > vol 33 n° 9 (September 2018) . - pp 893 - 911 Titre : Assessment of Nigeriasat-1 satellite data for urban land use/land cover analysis using object-based image analysis in Abuja, Nigeria Type de document : Article/Communication Auteurs : Christopher Ifechukwude Chima, Auteur ; Nigel Trodd, Auteur ; Matthew Blackett, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 893 - 911 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] analyse comparative [Termes descripteurs IGN] analyse d'image orientée objet [Termes descripteurs IGN] classification par maximum de vraisemblance [Termes descripteurs IGN] image Landsat-ETM+ [Termes descripteurs IGN] image NigeriaSat [Termes descripteurs IGN] image SPOT 5 [Termes descripteurs IGN] image SPOT-HRG [Termes descripteurs IGN] occupation du sol Résumé : (Auteur) This study assesses the usefulness of Nigeriasat-1 satellite data for urban land cover analysis by comparing it with Landsat and SPOT data. The data-sets for Abuja were classified with pixel- and object-based methods. While the pixel-based method was classified with the spectral properties of the images, the object-based approach included an extra layer of land use cadastre data. The classification accuracy results for OBIA show that Landsat 7 ETM, Nigeriasat-1 SLIM and SPOT 5 HRG had overall accuracies of 92, 89 and 96%, respectively, while the classification accuracy for pixel-based classification were 88% for Landsat 7 ETM, 63% for Nigeriasat-1 SLIM and 89% for SPOT 5 HRG. The results indicate that given the right classification tools, the analysis of Nigeriasat-1 data can be compared with Landsat and SPOT data which are widely used for urban land use and land cover analysis. Numéro de notice : A2018-336 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2017.1316778 date de publication en ligne : 08/05/2017 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2017.1316778 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90550 [article]

An effective ensemble classification framework using random forests and a correlation based feature selection technique / Dibyajyoti Chutia in Transactions in GIS, vol 21 n° 6 (December 2017)  

Permalink

Mapping and estimating land change between 2001 and 2013 in a heterogeneous landscape in West Africa: Loss of forestlands and capacity building opportunities / Hèou Maléki Badjana in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 63 (December 2017)  

Permalink

Extraction du bâti sur le territoire de la wilaya de Blida (Algérie) / Siham Bougdour in Géomatique expert, n° 119 (novembre - décembre 2017)

Permalink

Uncertainties in tree cover maps of Sub-Saharan Africa and their implications for measuring progress towards CBD Aichi Targets / Dorit Gross in Remote sensing in ecology and conservation, vol inconnu ([01/11/2017])    

Permalink

A mangrove forest map of China in 2015: Analysis of time series Landsat 7/8 and Sentinel-1A imagery in Google Earth Engine cloud computing platform / Bangqian Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 131 (September 2017)  

Permalink

Reconstruction of time-varying tidal flat topography using optical remote sensing imageries / Kuo-Hsin Tseng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 131 (September 2017)  

Permalink

Developing detailed age-specific thematic maps for coffee (Coffea arabica L.) in heterogeneous agricultural landscapes using random forests applied on Landsat 8 multispectral sensor / Abel Chemura in Geocarto international, vol 32 n° 7 (July 2017)  

Permalink

Assessment of textural differentiations in forest resources in Romania using fractal analysis / Ion Andronache in Forests, vol 8 n° 3 (March 2017)  

Permalink

Inferring spatial scale change in an isopleth map / J. Lin in Cartographic journal (the), Vol 54 n° 1 (February 2017)  

Permalink

Floristic composition and across-track reflectance gradient in Landsat images over Amazonian forests / Javier Muro in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)  

Permalink