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Multi-temporal remote sensing data to monitor terrestrial ecosystem responses to climate variations in Ghana / Ram Avtar in Geocarto international, vol 37 n° 2 ([15/01/2022])
[article]
Titre : Multi-temporal remote sensing data to monitor terrestrial ecosystem responses to climate variations in Ghana Type de document : Article/Communication Auteurs : Ram Avtar, Auteur ; Ali P. Yunus, Auteur ; Osamu Saito, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 396 - 412 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] données multitemporelles
[Termes IGN] écosystème
[Termes IGN] Ghana
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] image SPOT
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] phénologie
[Termes IGN] variation temporelleRésumé : (auteur) Operational monitoring of vegetation and its response to climate change involves the use of vegetation indices (VIs) in relation to relevant climatic data. This study analyses the temporal variations of vegetation indices in response to climatic data (temperature and precipitation) to better understand the phenological changes in the Wa-West and Tolon districts of Ghana during 1999–2011. This study also examines the inter-annual variation of vegetation indices and lag effects of climate variables (temperature and precipitation) using simple regression and correlation approaches. Results indicate that the mean Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Normalized Difference Soil Index (NDSI) were significantly correlated with the mean temperature, whereby the value of NDVI increases with a decrease in temperature and value of NDSI increases with an increase in temperature. On examining seasonal variations, our findings indicated that the months of August and September have the highest mean NDVI values. This study confirms that consistently rising temperature and altered precipitation patterns have exerted a strong influence on temporal distributions and productivities of the terrestrial ecosystems of the Tolon and Wa-West districts of Ghana. Furthermore, this research demonstrates how vegetation indices can be used as an indicator to monitor phenological changes in the terrestrial ecosystem. Numéro de notice : A2022-050 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2020.1723716 Date de publication en ligne : 11/02/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2020.1723716 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99442
in Geocarto international > vol 37 n° 2 [15/01/2022] . - pp 396 - 412[article]Soil erosion estimation of Bhandara region of Maharashtra, India, by integrated use of RUSLE, remote sensing, and GIS / Sumedh R. Kashiwar in Natural Hazards, vol 110 n° 2 (January 2022)
[article]
Titre : Soil erosion estimation of Bhandara region of Maharashtra, India, by integrated use of RUSLE, remote sensing, and GIS Type de document : Article/Communication Auteurs : Sumedh R. Kashiwar, Auteur ; Manik Chandra Kundu, Auteur ; Usha R. Dongarwar, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 937 - 959 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] dégradation des sols
[Termes IGN] érosion
[Termes IGN] érosion hydrique
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] Inde
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle RUSLE
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] précipitation
[Termes IGN] rive
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (auteur) The agricultural land of the whole world is deteriorating due to the loss of top fertile soil reducing agricultural productivity and groundwater availability. Mainly, natural conditions and human manipulations have made soils extremely prone to soil erosion. Therefore, information on soil erosion status is of paramount importance to the policymakers for land conservation planning in a limited time. Spatial information systems like GIS and RS are known for their efficiencies. With that prospect, the GIS-based RUSLE model is used in this study to assess the soil erosion losses from Bhandara regions of Maharashtra, India. The study area comes under Wainganga sub-river basin, a portion of the Godavari River basin. We have prepared the required five potential parameters (R*K*LS*C*P) of RUSLE model on pixel-to-pixel basis. We have prepared the R factor map from monthly rainfall data of Indian Meteorological Department (IMD) and K factor map by digital the soil series map of NBSS & LUP, Govt. of India. We have used the digital elevation model data (DEM) of Cartosat-1 for LS-factor map, Landsat 8 and Sentinel-2A satellite dataset to generate LULC and NDVI map to obtain C and P factors. The results and satellite data were validated using Google Earth Pro and field observations. The results showed significant soil erosion from the river banks and wastelands near water bodies, with the soil loss values ranging between 20 and 40 t ha−1 yr−1. The land under reserved forest was very slight erosion-prone soil with soil loss of Numéro de notice : A2022-180 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007/s11069-021-04974-5 Date de publication en ligne : 16/08/2021 En ligne : https://doi.org/10.1007/s11069-021-04974-5 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99856
in Natural Hazards > vol 110 n° 2 (January 2022) . - pp 937 - 959[article]Use of remotely sensed data to estimate tree species diversity as an indicator of biodiversity in Blouberg Nature Reserve, South Africa / Mangana Rampheri in Geocarto international, vol 37 n° 2 ([15/01/2022])
[article]
Titre : Use of remotely sensed data to estimate tree species diversity as an indicator of biodiversity in Blouberg Nature Reserve, South Africa Type de document : Article/Communication Auteurs : Mangana Rampheri, Auteur ; Timothy Dube, Auteur ; Inos Dhau, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 526 - 542 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Afrique du sud (état)
[Termes IGN] arbre (flore)
[Termes IGN] bande spectrale
[Termes IGN] biodiversité végétale
[Termes IGN] conservation de la flore
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] espèce végétale
[Termes IGN] image Landsat-OLI
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] réserve naturelleRésumé : (auteur) We use remotely sensed data to estimate species diversity in Blouberg Nature Reserve (BNR) in the Limpopo province, South Africa to understand the state of biodiversity since communities’ involvement in conservation initiatives. To achieve this objective, Landsat series data collected before and after community involvement in biodiversity conservation were used in conjunction with selected diversity indices i.e., Shannon-Wiener Index (H’) and Simpson Index (D). Thirty 15 m × 15 m field plots were selected and all trees within each plot were identified, with the help of Botanists. Further, we applied regression analysis to determine the relationship between satellite derived tree species diversity and field observations. The results of the study demonstrated a significant (p Numéro de notice : A2022-052 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/10106049.2020.1723717 Date de publication en ligne : 16/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2020.1723717 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99443
in Geocarto international > vol 37 n° 2 [15/01/2022] . - pp 526 - 542[article]Apport de la télédétection et des variables auxiliaires dans l'étude de l'évolution des périodes de sécheresse / Nesrine Farhani (2022)
Titre : Apport de la télédétection et des variables auxiliaires dans l'étude de l'évolution des périodes de sécheresse Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Nesrine Farhani, Auteur ; Gilles Boulet, Directeur de thèse ; Zohra Lili-Chabaane, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2022 Importance : 194 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université Toulouse délivré par l'Université Toulouse 3 - Paul Sabatier, spécialité Surfaces et Interfaces Continentales, HydrologieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] albedo
[Termes IGN] capteur actif
[Termes IGN] capteur passif
[Termes IGN] données météorologiques
[Termes IGN] évapotranspiration
[Termes IGN] gestion de l'eau
[Termes IGN] image Landsat-ETM+
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] image thermique
[Termes IGN] indice de stress
[Termes IGN] Leaf Area Index
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] sécheresse
[Termes IGN] stress hydrique
[Termes IGN] température de surface
[Termes IGN] Tunisie
[Termes IGN] zone arideIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La surveillance des sécheresses dans les régions arides et semi-arides est cruciale car ses conséquences pour l'agriculture peuvent être dramatiques. Afin d'aider les décideurs à établir de bonnes pratiques de gestion de la ressource en eau et d'atténuation du risque des sécheresses, nous nous intéressons à l'analyse des indices de stress hydriques. À cette fin, un modèle de bilan d'énergie à double source permet, en combinant de l'information satellitaire (température de surface, NDVI, albédo et LAI) et de l'information météorologique (température de l'air, humidité relative de l'air, vitesse du vent et rayonnement global), de simuler l'évapotranspiration ainsi que le stress hydrique. Ces deux variables doivent être fournies d'une façon continue et sur une longue période temporelle pour une analyse adéquate des périodes de sécheresses. Or, les réseaux d'observations météorologiques sont parfois insuffisants (faible densité des sites instrumentés et périodes d'observation courtes et souvent non-concomitantes). Notre premier objectif est alors de simuler des scénarios de différentes variables climatiques afin de les prolonger. Nous avons adapté un générateur de conditions météorologiques "MetGen" qui permet de combler les lacunes présentes sur une période d'observation et de projeter des scénarios sur une période distincte de la période d'observation. MetGen exploite parmi ses co-variables, les données de réanalyses qui fournissent des variables à faible résolution spatiale (environ 31 km), comme source d'information importante. Nous comparons cette méthode avec des méthodes de correction de biais (univariée et multivariée) qui exploitent également les données de réanalyses. Cette approche statistique est validée selon deux volets : l'évaluation de la capacité (1) à bien reproduire les variables météorologiques et (2) à bien restituer les variables de bilan d'énergie. Les analyses, menées avec les données des stations météorologiques du système d'observations, ont permis de valider MetGen sur une période de validation (2011-2016). Nous avons utilisé alors cette méthode afin de simuler des données climatiques sur toute la période d'étude (2000-2019). Cette série ainsi que celle provenant des réanalyses brutes sont utilisées comme forçages climatiques du modèle d'énergie à double source SPARSE, afin de simuler deux indices de stress thermiques SI(SWG) et SI(ERA5) issus du générateur et des réanalyses ERA5 respectivement, à une échelle kilométrique. Ces deux indices sensibles aux anomalies de température de surface, sont comparés avec d'autres indices standardisés issus de différentes longueurs d'onde : le NDVI issu du visible/proche infrarouge, SWI du micro-onde et un indice standardisé de précipitations UPI qui est utilisé comme une référence pour notre analyse. Cette analyse est effectuée en termes de pertinence, de cohérence et de précocité pour la détection d'une sécheresse agronomique. Les deux indices thermiques ont montré des bonnes performances pour la détection du stress, notamment SI(SWG) qui a montré plus de précision et de capacité à détecter le stress hydrique d'une façon précoce. Ces analyses et tous ces approches statistiques sont effectuées au niveau du bassin versant de Merguellil situé au centre de la Tunisie et qui présente un modèle typique des régions semi-arides. Note de contenu : 1- Introduction
2- Partie A
2.1 Etat de l'art
2.2 Matériel et méthodes
2.3 Conclusion partielle et synthèse
3- Partie B
3.1 Introduction
3.2 Développement de la méthode statistique
3.3 Résultats complémentaires
3.4 Conclusion partielle et synthèse
4- Partie C
4.1 Introduction
4.2 Interpolation journalière de l’évapotranspiration
4.3 Indice de sécheresse
4.4 Utilisation de l’indice thermique pour le stress de la végétation
4.5 Comparaison SI et ESI
4.6 Conclusion partielle et synthèse
Conclusion et perspectivesNuméro de notice : 28880 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Surfaces et Interfaces Continentales, Hydrologie : Toulouse 3 : 2022 Organisme de stage : CESBIO DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2022TOU30022 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101529 Examining the integration of Landsat operational land imager with Sentinel-1 and vegetation indices in mapping southern yellow pines (Loblolly, Shortleaf, and Virginia pines) / Clement E. Akumu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 88 n° 1 (January 2022)
[article]
Titre : Examining the integration of Landsat operational land imager with Sentinel-1 and vegetation indices in mapping southern yellow pines (Loblolly, Shortleaf, and Virginia pines) Type de document : Article/Communication Auteurs : Clement E. Akumu, Auteur ; Eze O. Amadi, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 29 - 38 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] coefficient de rétrodiffusion
[Termes IGN] image Landsat-OLI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] intégration de données
[Termes IGN] inventaire forestier local
[Termes IGN] Pinus (genre)
[Termes IGN] Pinus ponderosa
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] Soil Adjusted Vegetation IndexRésumé : (Auteur) The mapping of southern yellow pines (loblolly, shortleaf, and Virginia pines) is important to supporting forest inventory and the management of forest resources. The overall aim of this study was to examine the integration of Landsat Operational Land Imager (OLI ) optical data with Sentinel-1 microwave C-band satellite data and vegetation indices in mapping the canopy cover of southern yellow pines. Specifically, this study assessed the overall mapping accuracies of the canopy cover classification of southern yellow pines derived using four data-integration scenarios: Landsat OLI alone; Landsat OLI and Sentinel-1; Landsat OLI with vegetation indices derived from satellite data—normalized difference vegetation index, soil-adjusted vegetation index, modified soil-adjusted vegetation index, transformed soil-adjusted vegetation index, and infrared percentage vegetation index; and 4) Landsat OLI with Sentinel-1 and vegetation indices. The results showed that the integration of Landsat OLI reflectance bands with Sentinel-1 backscattering coefficients and vegetation indices yielded the best overall classification accuracy, about 77%, and standalone Landsat OLI the weakest accuracy, approximately 67%. The findings in this study demonstrate that the addition of backscattering coefficients from Sentinel-1 and vegetation indices positively contributed to the mapping of southern yellow pines. Numéro de notice : A2022-062 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.21-00024R2 Date de publication en ligne : 01/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.21-00024R2 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99706
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 88 n° 1 (January 2022) . - pp 29 - 38[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105-2022011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Historical shoreline analysis and field monitoring at Ennore coastal stretch along the Southeast coast of India / M. Dhananjayan in Marine geodesy, vol 45 n° 1 (January 2022)PermalinkImproving LSMA for impervious surface estimation in an urban area / Jin Wang in European journal of remote sensing, vol 55 n° 1 (2022)PermalinkMapping burned areas and land-uses in Kangaroo Island using an object-based image classification framework and Landsat 8 Imagery from Google Earth Engine / Jiyu Liu in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)PermalinkMonitoring forest-savanna dynamics in the Guineo-Congolian transition area of the centre region of Cameroon / Le Bienfaiteur Sagang Takougoum (2022)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkAbove-ground biomass change estimation using national forest inventory data with Sentinel-2 and Landsat / Stefano Puliti in Remote sensing of environment, vol 265 (November 2021)PermalinkEfficient measurement of large-scale decadal shoreline change with increased accuracy in tide-dominated coastal environments with Google Earth Engine / Yongjing Mao in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 181 (November 2021)PermalinkLandsat, un demi-siècle de tradition / Laurent Polidori in Géomètre, n° 2196 (novembre 2021)Permalink