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Titre : Radar backscatter contribution to tropical forest disturbance monitoring Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Bertrand Ygorra, Auteur ; Jean-Pierre Wigneron, Directeur de thèse ; Serge Riazanoff, Directeur de thèse ; Frédéric Frappart, Directeur de thèse Editeur : Bordeaux : Université de Bordeaux Année de publication : 2022 Importance : 253 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de BordeauxLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Télédétection
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] déboisement
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] nébulosité
[Termes IGN] télédétection en hyperfréquenceIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Earth Observations are increasingly used to monitor environmental problems. Its interests lie in the ability of sensors aboard satellites to provide information at global, regional and local scales. Optical remote sensing has shown great potential for the monitoring of forest disturbances. Until recently, deforestation monitoring systems were mainly based on remotely sensed optical images. In the intertropical latitudes, such images often face limitations of frequent cloud cover, leading to late detection or misdetections due to the low temporal availability of new images uncontaminated by clouds. In tropical humid forests, regrowth can close canopy gaps between two non-cloud-contaminated optical images used for detection.New SAR (Synthetic Aperture Radar) systems have opened new perspectives for forest disturbance monitoring in tropical humid forests (Sentinel-1, PALSAR-2). These active sensors penetrate the clouds. The availability of Sentinel-1 C-band images at high spatial and temporal resolutions makes it a potential substitute of optical systems for monitoring disturbances in forest covers.This work is articulated around three parts. The first part consists in the development of a new change detection method for monitoring disturbances in forest cover, based on the Cumulative Sum algorithm (CuSum) combined with a bootstrap analysis. The method was applied to time-series of Sentinel-1 Ground-Range Detected (GRD) dual polarization (VV, VH) images obtained in a legal forest concession near Kisangani in the Democratic Republic of the Congo. The results from VV and VH polarization were intersected in VV x VH result map, and a spatial recombination of a high Critical Threshold (Tc) with a low critical threshold was performed. The second part of this work is to develop a multiple-breakpoints version of the CuSum cross-Tc called ReCuSum to further enhance the ability to monitor changes in forest cover. The development was made by applying the CuSum cross-Tc over a time-series in an iterative manner, in the State of Parà, Brazilian Amazon. The third axis of this thesis is to develop a Near-Real-Time (NRT) version of the CuSum cross-Tc and to compare it with the state-of-the-art NRT algorithms (RADD, JJ-FAST GLAD, DETER-B, DETER-R). Note de contenu :
Chapter 1. General introduction
1.1. Introduction
1.2. Thesis objectives and outline
Chapter 2. Radar remote sensing
2.1. The RADAR technique
2.2. Instrumental parameters
2.3. Scattering mechanisms
2.4. Synthetic Aperture Radar
2.5. Sentinel-1
Chapter 3. Methods for monitoring forest cover change using spaceborne SAR sensors
3.1. Introduction
3.2. Publication
3.3. Contribution and perspectives
Chapter 4. Monitoring forest disturbances from Sentinel-1 time-series: a CuSum?based approach
4.1. Introduction
4.2. Publication
4.3. Conference note: IGARSS 2021
4.4. Contribution to this work and perspectives in the PhD course
Chapter 5. Multiple breakpoints Evolution of the cross-Tc CuSum: ReCuSum
5.1. Introduction
5.2. Publication
5.3. Conference note: IGARSS 2022
5.4. Contribution to this work and perspective
Chapter 6. Development of the CuSum cross-Tc as an NRT algorithm
6.1. Introduction
6.2. Publication
6.3. Contribution and perspectives
Chapter 7. Conclusion and perspectives
7.1. Conclusion
7.2. PerspectivesNuméro de notice : 26964 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Physique de l’environnement : Bordeaux : 2022 Organisme de stage : INRAE nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 16/02/2023 En ligne : https://theses.hal.science/tel-03991973v1/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103001
Titre : Remote sensing in applications of geoinformation Type de document : Monographie Auteurs : Silas Michaelides, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2022 Importance : 174 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-2325-5 Note générale : Bibliographie
This book is a printed edition of the Special Issue Remote Sensing in Applications of Geoinformation that was published in Remote SensingLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] écosystème forestier
[Termes IGN] écosystème urbain
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbainIndex. décimale : 35.40 Applications de télédétection - généralités Résumé : (Editeur) Remote sensing, especially from satellites, is a source of invaluable data which can be used to generate synoptic information for virtually all parts of the Earth, including the atmosphere, land, and ocean. In the last few decades, such data have evolved as a basis for accurate information about the Earth, leading to a wealth of geoscientific analysis focusing on diverse applications. Geoinformation systems based on remote sensing are increasingly becoming an integral part of the current information and communication society. The integration of remote sensing and geoinformation essentially involves combining data provided from both, in a consistent and sensible manner. This process has been accelerated by technologically advanced tools and methods for remote sensing data access and integration, paving the way for scientific advances in a broadening range of remote sensing exploitations in applications of geoinformation. This volume hosts original research focusing on the exploitation of remote sensing in applications of geoinformation. The emphasis is on a wide range of applications, such as the mapping of soil nutrients, detection of plastic litter in oceans, urban microclimate, seafloor morphology, urban forest ecosystems, real estate appraisal, inundation mapping, and solar potential analysis. Note de contenu : - Vis-NIR Spectroscopy and Satellite Landsat-8 OLI Data to Map Soil Nutrients in Arid Conditions: A Case Study of the Northwest Coast of Egypt / Elsayed Said Mohamed, A. A El Baroudy, T. El-beshbeshy, M. Emam, A. A. Belal, Abdelaziz Elfadaly, Ali A. Aldosari, Abdelraouf. M. Ali and Rosa Lasaponara
- Investigating Detection of Floating Plastic Litter from Space Using Sentinel-2 Imagery / Kyriacos Themistocleous, Christiana Papoutsa, Silas Michaelides and Diofantos Hadjimitsis
- A New Approach for Understanding Urban Microclimate by Integrating Complementary Predictors at Different Scales in Regression and Machine Learning Models /8 Lucille Alonso and Florent Renard
- Automatic Pattern Recognition of Tectonic Lineaments in Seafloor Morphology to Contribute in the Structural Analysis of Potentially Hydrocarbon-Rich Areas / Eleni Kokinou and Costas Panagiotakis
- Integrating Remote Sensing and Street View Images to Quantify Urban Forest Ecosystem Services / Elena Barbierato, Iacopo Bernetti, Irene Capecchi and Claudio Saragosa
- Sensitivity Analysis of Machine Learning Models for the Mass Appraisal of Real Estate. Case Study of Residential Units in Nicosia, Cyprus / Thomas Dimopoulos, Nikolaos P. Bakas
- Automatic Inundation Mapping Using Sentinel-2 Data Applicable to Both Camargue and Donana Biosphere Reserves / Georgios A. Kordelas, Ioannis Manakos, Gaëtan Lefebvre and Brigitte Poulin
- The Application of LiDAR Data for the Solar Potential Analysis Based on Urban 3D Model / I˜naki Prieto, Jose Luis Izkara and Elena UsobiagaNuméro de notice : 26796 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE/URBANISME Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-2326-2 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-2326-2 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100057
Titre : Repenser la conception des corridors écologiques à travers l'espace et le temps : l'apport de la télédétection à très haute résolution spatiale Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Elie Morin, Auteur ; Frédéric Grandjean, Directeur de thèse ; Nicolas Bech, Directeur de thèse Editeur : Poitiers [France] : Université de Poitiers Année de publication : 2022 Importance : 253 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Poitiers, Spécialité Biologie et Écologie des PopulationsLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] aménagement du territoire
[Termes IGN] aménagement paysager
[Termes IGN] BD ortho
[Termes IGN] biodiversité
[Termes IGN] changement d'occupation du sol
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] corridor biologique
[Termes IGN] forêt urbaine
[Termes IGN] habitat d'espèce
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] milieu rural
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] modélisation spatio-temporelle
[Termes IGN] Orfeo Tool Box
[Termes IGN] Poitiers
[Termes IGN] pouvoir de résolution géométrique
[Termes IGN] représentation cartographique
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] trame verte et bleueIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Les changements d’occupation des sols d’origine anthropique entrainent une fragmentation des habitats et représentent l’une des principales menaces pour la biodiversité. En effet, cette fragmentation se traduit par la diminution de la surface des habitats, de leur disponibilité et de leur connectivité. Dans ce contexte, la Trame Verte et Bleue, adoptée en France, vise à identifier les réservoirs de biodiversité et leurs corridors écologiques afin de maximiser la fonctionnalité des réseaux écologiques. Néanmoins, cette mesure est basée sur des modélisations cartographiques dont la résolution spatiale et thématique, bien qu’adéquate à l’échelle régionale, ne permettent pas de prendre en compte l’hétérogénéité spatiale des paysages complexes tels que les milieux urbains. Par ailleurs, cette approche ne considère pas la dynamique temporelle du paysage, pourtant importante dans les processus écologiques. Dans un premier temps, le but de ma thèse a été de construire une représentation actuelle du territoire à très haute résolution spatiale (THRS) à partir de la compilation de données spatiales institutionnelles en libre accès. Malgré la forte résolution spatiale et thématique de cette première cartographie notamment en milieu rural, la végétation urbaine, source de biodiversité, restait sous-estimée. Ainsi, nous avons développé une méthodologie alliant SIG et télédétection afin de caractériser et différencier la végétation arborée et herbacée en milieu urbain à THRS. Dans un deuxième temps, cette approche a permis de mettre en évidence l’importance de la précision cartographique dans la modélisation des connectivités paysagères (i.e., réseaux écologiques) en milieux urbains. Ces approches ont ensuite été utilisées pour reconstruire les paysages anciens à THRS afin de comprendre l’impact des changements spatio-temporels du paysage sur la connectivité écologique. Ces modèles de connectivité ont été validées à partir de données d’occurrence d’espèces spécialistes. Les bases de données créées et les méthodologies développées durant cette thèse représentent des informations précieuses et transdisciplinaires dans l’aménagement du territoire pour la conservation de la biodiversité. Note de contenu :
Introduction générale
1.1. La biodiversité
1.2. Le paysage urbain
1.3. L’écologie du paysage
1.4. Connectivité écologique ou paysagère
1.5. La Trame Verte et Bleue
1.6. Site d’étude : Poitiers et Grand Poitiers Communauté urbaine
1.7. Problématiques de recherche
Chapitre 2 : Cartographier les paysages
2.1. La cartographie ou la représentation numérique du territoire
2.2. Construire une cartographie cohérente aux problématiques de recherche
2.3. L’apport de la télédétection pour cartographier les paysages passés
2.4. Classification de 1950, quels résultats espérer d’une image en noir & blanc ?
2.5. Conclusion & perspectives
Chapitre 3 : Modéliser la connectivité paysagère en milieu urbain & rural
3.1. La théorie des graphes
3.2. Importance de la résolution spatiale et thématique en milieu urbain
3.3. Importance de la résolution spatiale en milieu urbain & rural
Chapitre 4 : Changements paysagers et connectivité paysagère
4.1. Introduction
4.2. Matériels & méthodes
4.3. Résultats & discussion
5. Discussion générale
5.1. L’histoire des paysages : entre SIG et télédétection
5.2. La végétation urbaine au cœur des enjeux écologiques
5.3. L’évolution spatio-temporelle des paysages comme variable explicative
ConclusionNuméro de notice : 26961 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Biologie et Écologie des Populations : Poitiers : 2022 nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 07/02/2023 En ligne : https://theses.hal.science/tel-03976819v1/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102572 Semantic segmentation of high-resolution remote sensing images based on a class feature attention mechanism fused with Deeplabv3+ / Zhimin Wang in Computers & geosciences, vol 158 (January 2022)
[article]
Titre : Semantic segmentation of high-resolution remote sensing images based on a class feature attention mechanism fused with Deeplabv3+ Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhimin Wang, Auteur ; Jiasheng Wang, Auteur ; Kun Yang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 104969 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] attention (apprentissage automatique)
[Termes IGN] classe sémantique
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image Gaofen
[Termes IGN] raisonnement sémantique
[Termes IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (auteur) Aiming at solving the problems of inaccurate segmentation of edge targets, inconsistent segmentation of different types of targets, and slow prediction efficiency on semantic segmentation of high-resolution remote sensing images by classical semantic segmentation network, this study proposed a class feature attention mechanism fused with an improved Deeplabv3+ network called CFAMNet for semantic segmentation of common features in remote sensing images. First, the correlation between classes is enhanced using the class feature attention module to extract and process different categories of semantic information better. Second, the multi-parallel atrous spatial pyramid pooling structure is used to enhance the correlation between spaces, to extract the context information of different scales of an image better. Finally, the encoder-decoder structure is used to refine the segmentation results. The segmentation effect of the proposed network is verified by experiments on the public data set GaoFen image dataset (GID). The experimental results show that the CFAMNet can achieve the mean intersection over union (MIOU) and overall accuracy (OA) of 77.22% and 85.01%, respectively, on the GID, thus surpassing the current mainstream semantic segmentation networks. Numéro de notice : A2022-030 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.cageo.2021.104969 Date de publication en ligne : 26/10/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.cageo.2021.104969 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99269
in Computers & geosciences > vol 158 (January 2022) . - n° 104969[article]SenRVM: A multi-modal deep learning regression methodology for continuous vegetation monitoring with dense temporal NDVI time series / Anatol Garioud (2022)
Titre : SenRVM: A multi-modal deep learning regression methodology for continuous vegetation monitoring with dense temporal NDVI time series Type de document : Article/Communication Auteurs : Anatol Garioud , Auteur ; Silvia Valero, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2022 Conférence : LPS 2022, ESA Living Planet Symposium 22/05/2022 27/05/2022 Bonn Allemagne programme sans actes Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] dynamique de la végétation
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] phénologie
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] surveillance de la végétationRésumé : (auteur) The Earth's biosphere and the phenology of vegetation are at the heart of climatic, economic and social concerns. Human activities have led to a significant degradation of ecosystem services (e.g. carbon sequestration, biodiversity, water quality, flood, and erosion regulation) provided by various extensive ecosystems such as forests, grasslands or crops.
A key parameter for relevant climate modeling, public policy implementations or commercial applications is the temporal resolution at which vegetation is observed. As a tool providing synoptic and regular coverage of Earth’s surfaces, satellite Earth Observation has been increasingly adopted, among others, for estimating biomass, yields, modeling different fluxes or detecting changes. Optical images have been historically used for vegetation monitoring, considering their efficient discrimination of phenomena related to photosynthetic activity.
To deal with missing data due to clouds, many interpolation strategies integrating one or more optical sensors have been developed. Most of these strategies are based on trend modelling that does not reflect the real evolution of the vegetation cover in many cases (sudden climatic impact, man-made effects). As a result, data that may be weeks or months apart are often interpolated on areas suffering from high cloud cover.
Copernicus Sentinels provide new opportunities and unprecedented observations for the monitoring of vegetation’s dynamics. In particular, concordant optical and SAR data sets provided by the Sentinel-1 and 2 satellites open the door to new multi-sensor methodologies aiming at the reconstruction of missing information.
Taking into account the still numerous non-cloudy observations provided by the Sentinel-2 satellites, a deep learning regression methodology, namely the Sentinels Regression for Vegetation Monitoring (SenRVM), has been developed. Its goal is the translation of SAR features acquired regardless of the climatic conditions into NDVI. The developed architecture integrates several deep learning architectures such as Multilayer Perceptron and Recurrent Neural Networks. The SenRVM regression strategy proposes the integration of auxiliary data such as climatic and topographic features. This allows accurate NDVI time series to be predicted by minimizing effects exogenous to the vegetation’s phenology through SAR acquisitions contextualization.
Object-oriented analysis of the results is carried out on large scale areas for various vegetation types with distinct phenologies (grasslands, crops and forests). The results are analyzed by taking into account spatial and temporal aspects or with an ablation study of the Network’s inputs. The proposed approach is further compared with traditional interpolation methods exploiting monomodal (Whittaker smoothing, linear weighted interpolation) or multimodal (Random Forest, Gaussian Regression Processes, single Multilayer Perceptron) features.
The potential of high-temporal NDVI time series obtained by the SenRVM method for several vegetation-related applications is subsequently illustrated. In particular, the interest of the obtained time series to observe the phenology and its associated parameters of the three main vegetation classes is presented.Numéro de notice : C2022-011 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100786 Documents numériques
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SenRVM - posterAdobe Acrobat PDF PermalinkSimulation of the meltwater under different climate change scenarios in a poorly gauged snow and glacier-fed Chitral River catchment (Hindukush region) / Huma Hayat in Geocarto international, vol 37 n° 1 ([01/01/2022])PermalinkStudying informativeness of satellite image texture for sea ice state retrieval using deep learning methods / Clément Fougerouse (2022)PermalinkPermalinkPermalinkUse of multi-temporal and multi-sensor data for continental water body extraction in the context of the SWOT mission / Nicolas Gasnier (2022)PermalinkPermalinkAdaptive feature weighted fusion nested U-Net with discrete wavelet transform for change detection of high-resolution remote sensing images / Congcong Wang in Remote sensing, vol 13 n° 24 (December-2 2021)PermalinkEfficient occluded road extraction from high-resolution remote sensing imagery / Dejun Feng in Remote sensing, vol 13 n° 24 (December-2 2021)PermalinkMapping temperate forest tree species using dense Sentinel-2 time series / Jan Hemmerling in Remote sensing of environment, vol 267 (December-15 2021)PermalinkComparative analysis for methods of building digital elevation models from topographic maps using geoinformation technologies / Vadim Belenok in Geodesy and cartography, vol 47 n° 4 (December 2021)PermalinkDiResNet: Direction-aware residual network for road extraction in VHR remote sensing images / Lei Ding in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 12 (December 2021)PermalinkLa modélisation des eaux / Michel Kasser in Géomètre, n° 2197 (décembre 2021)PermalinkMSegnet, a practical network for building detection from high spatial resolution images / Bo Yu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 12 (December 2021)PermalinkMulti-model estimation of forest canopy closure by using red edge bands based on Sentinel-2 images / Yiying Hua in Forests, vol 12 n° 12 (December 2021)PermalinkNational scale mapping of larch plantations for Wales using the Sentinel-2 data archive / Suvarna M. Punalekar in Forest ecology and management, vol 501 (December-1 2021)PermalinkParticle swarm optimization based water index (PSOWI) for mapping the water extents from satellite images / Mohammad Hossein Gamshadzaei in Geocarto international, vol 36 n° 20 ([01/12/2021])PermalinkRelevés d’obstacles à la navigation aérienne au service de l’information aéronautique / Olivier de Joinville in XYZ, n° 169 (décembre 2021)PermalinkSnow cover change assessment in the upper Bhagirathi basin using an enhanced cloud removal algorithm / Mritunjay Kumar Singh in Geocarto international, vol 36 n° 20 ([01/12/2021])PermalinkCrop rotation modeling for deep learning-based parcel classification from satellite time series / Félix Quinton in Remote sensing, vol 13 n° 22 (November-2 2021)Permalink