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An object-based approach for mapping forest structural types based on low-density LiDAR and multispectral imagery / Luis Angel Ruiz in Geocarto international, vol 33 n° 5 (May 2018)
[article]
Titre : An object-based approach for mapping forest structural types based on low-density LiDAR and multispectral imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Luis Angel Ruiz, Auteur ; Jorge Abel Recio, Auteur ; Pablo Crespo-Peremarch, Auteur ; Marta Sapena Moll, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 443 - 457 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] arbre de décision
[Termes IGN] biomasse (combustible)
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] forêt méditerranéenne
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Worldview
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] structure d'un peuplement forestierRésumé : (Auteur) Mapping forest structure variables provides important information for the estimation of forest biomass, carbon stocks, pasture suitability or for wildfire risk prevention and control. The optimization of the prediction models of these variables requires an adequate stratification of the forest landscape in order to create specific models for each structural type or strata. This paper aims to propose and validate the use of an object-oriented classification methodology based on low-density LiDAR data (0.5 m−2) available at national level, WorldView-2 and Sentinel-2 multispectral imagery to categorize Mediterranean forests in generic structural types. After preprocessing the data sets, the area was segmented using a multiresolution algorithm, features describing 3D vertical structure were extracted from LiDAR data and spectral and texture features from satellite images. Objects were classified after feature selection in the following structural classes: grasslands, shrubs, forest (without shrubs), mixed forest (trees and shrubs) and dense young forest. Four classification algorithms (C4.5 decision trees, random forest, k-nearest neighbour and support vector machine) were evaluated using cross-validation techniques. The results show that the integration of low-density LiDAR and multispectral imagery provide a set of complementary features that improve the results (90.75% overall accuracy), and the object-oriented classification techniques are efficient for stratification of Mediterranean forest areas in structural- and fuel-related categories. Further work will be focused on the creation and validation of a different prediction model adapted to the various strata. Numéro de notice : A2018-140 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2016.1265595 Date de publication en ligne : 28/11/2016 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2016.1265595 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89690
in Geocarto international > vol 33 n° 5 (May 2018) . - pp 443 - 457[article]Improving the analysis of biogeochemical patterns associated with internal waves in the strait of Gibraltar using remote sensing images / Gabriel Navarro in Estuarine, Coastal and Shelf Science, vol 204 (May 2018)
[article]
Titre : Improving the analysis of biogeochemical patterns associated with internal waves in the strait of Gibraltar using remote sensing images Type de document : Article/Communication Auteurs : Gabriel Navarro, Auteur ; Jorge Vicent, Auteur ; Isabel Caballero, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1 - 13 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Gibraltar (Royaume-Uni)
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] Méditerranée, mer
[Termes IGN] vagueRésumé : (auteur) High Amplitude Internal Waves (HAIWs) are physical processes observed in the Strait of Gibraltar (the narrow channel between the Atlantic Ocean and the Mediterranean Sea). These internal waves are generated over the Camarinal Sill (western side of the strait) during the tidal outflow (toward the Atlantic Ocean) when critical hydraulic conditions are established. HAIWs remain over the sill for up to 4 h until the outflow slackens, being then released (mostly) towards the Mediterranean Sea. These have been previously observed using Synthetic Aperture Radar (SAR), which captures variations in surface water roughness. However, in this work we use high resolution optical remote sensing, with the aim of examining the influence of HAIWs on biogeochemical processes. We used hyperspectral images from the Hyperspectral Imager for the Coastal Ocean (HICO) and high spatial resolution (10 m) images from the MultiSpectral Instrument (MSI) onboard the Sentinel-2A satellite. This work represents the first attempt to examine the relation between internal wave generation and the water constituents of the Camarinal Sill using hyperspectral and high spatial resolution remote sensing images. This enhanced spatial and spectral resolution revealed the detailed biogeochemical patterns associated with the internal waves and suggests local enhancements of productivity associated with internal waves trains. Numéro de notice : A2018-146 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.ecss.2018.02.009 Date de publication en ligne : 10/02/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.ecss.2018.02.009 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89755
in Estuarine, Coastal and Shelf Science > vol 204 (May 2018) . - pp 1 - 13[article]Cartographie des défoliations du massif forestier du Pays des étangs en Lorraine : Apports potentiels de la télédétection / Thierry Bélouard in Revue forestière française, vol 70 n° 5 (2018)
[article]
Titre : Cartographie des défoliations du massif forestier du Pays des étangs en Lorraine : Apports potentiels de la télédétection Type de document : Article/Communication Auteurs : Thierry Bélouard , Auteur ; Hubert Schmuck, Auteur ; Louis-Michel Nageleisen, Auteur ; Dominique Guyon, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 473 - 486 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] BD forêt
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] chênaie
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] défoliation
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] Lorraine
[Termes IGN] matrice de confusion
[Termes IGN] Moselle (57)
[Termes IGN] Quercus pedunculata
[Termes IGN] santé des forêtsRésumé : (auteur) Depuis le début des années 2000, les chênaies du massif forestier du Pays des étangs en Lorraine, massif essentiellement feuillu, subissent des dépérissements importants, aux causes multiples (insectes défoliateurs, sécheresse et canicule de 2003). La chenille processionnaire du chêne y joue un rôle essentiel en provoquant de nombreuses et importantes défoliations depuis les années 1990. Cette étude exploratoire montre qu’en s’appuyant sur des observations de terrain comme données de référence, une cartographie des défoliations des années 2010 peut être réalisée à partir d’images satellitaires. La méthode s’appuie sur des images à moyenne (MODIS) et haute (Landsat) résolutions spatiales, acquises à plusieurs dates dans l’année, d’une part, et sur une méthode de classification supervisée basée sur les forêts aléatoires d’arbres de décision, d’autre part. Une extrapolation permet d’avoir des indications sur le niveau des défoliations localement. Des améliorations de la méthode sur plusieurs points (meilleure adéquation entre les observations de terrain et les images, utilisation des images satellitaires Sentinel-2, choix des prédicteurs issus des images) sont envisagées afin de l’utiliser pour d’autres forêts subissant également d’importantes défoliations. Numéro de notice : A2018-650 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article DOI : 10.4267/2042/70132 Date de publication en ligne : 25/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.4267/2042/70132 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93429
in Revue forestière française > vol 70 n° 5 (2018) . - pp 473 - 486[article]Mapping spatial variability of foliar nitrogen in coffee (Coffea arabica L.) plantations with multispectral Sentinel-2 MSI data / Abel Chemura in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 138 (April 2018)
[article]
Titre : Mapping spatial variability of foliar nitrogen in coffee (Coffea arabica L.) plantations with multispectral Sentinel-2 MSI data Type de document : Article/Communication Auteurs : Abel Chemura, Auteur ; Onisimo Mutanga, Auteur ; John Odindi, Auteur ; Dumisani Kutywayo, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1 - 11 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] agriculture de précision
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] Coffea arabica
[Termes IGN] feuille (végétation)
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] nutriment végétal
[Termes IGN] teneur en azoteRésumé : (auteur) Nitrogen (N) is the most limiting factor to coffee development and productivity. Therefore, development of rapid, spatially explicit and temporal remote sensing-based approaches to determine spatial variability of coffee foliar N are imperative for increasing yields, reducing production costs and mitigating environmental impacts associated with excessive N applications. This study sought to assess the value of Sentinel-2 MSI spectral bands and vegetation indices in empirical estimation of coffee foliar N content at landscape level. Results showed that coffee foliar N is related to Sentinel-2 MSI B4 (R2 = 0.32), B6 (R2 = 0.49), B7 (R2 = 0.42), B8 (R2 = 0.57) and B12 (R2 = 0.24) bands. Vegetation indices were more related to coffee foliar N as shown by the Inverted Red-Edge Chlorophyll Index – IRECI (R2 = 0.66), Relative Normalized Difference Index – RNDVI (R2 = 0.48), CIRE1 (R2 = 0.28), and Normalized Difference Infrared Index – NDII (R2 = 0.37). These variables were also identified by the random forest variable optimisation as the most valuable in coffee foliar N prediction. Modelling coffee foliar N using vegetation indices produced better accuracy (R2 = 0.71 with RMSE = 0.27 for all and R2 = 0.73 with RMSE = 0.25 for optimized variables), compared to using spectral bands (R2 = 0.57 with RMSE = 0.32 for all and R2 = 0.58 with RMSE = 0.32 for optimized variables). Combining optimized bands and vegetation indices produced the best results in coffee foliar N modelling (R2 = 0.78, RMSE = 0.23). All the three best performing models (all vegetation indices, optimized vegetation indices and combining optimal bands and optimal vegetation indices) established that 15.2 ha (4.7%) of the total area under investigation had low foliar N levels ( Numéro de notice : A2018-145 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.02.004 Date de publication en ligne : 10/02/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.02.004 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89753
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 138 (April 2018) . - pp 1 - 11[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2018041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2018043 DEP-EXM Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2018042 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Mapping tree cover with Sentinel-2 data using the Support Vector Machine (SVM) / Anna Mirończuk in Geoinformation issues, Vol 9 n° 1 (2017)
[article]
Titre : Mapping tree cover with Sentinel-2 data using the Support Vector Machine (SVM) Type de document : Article/Communication Auteurs : Anna Mirończuk, Auteur ; Agata Hościło, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 27 - 38 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] parc naturel
[Termes IGN] PologneRésumé : (auteur) The knowledge on forest resources is important for sustainable forest management at local and national level. The aim of this paper is to examine the efficacy of the Support Vector Machine (SVM) approach for tree cover mapping based on Sentinel-2 images and to explore the potential of the Sentinel-2 data for the assessment of tree cover. Sentinel-2 is a constellation of two European satellites providing innovative wide-swath (up to 290 km), high-resolution and multispectral data (13 spectral bands at 10, 20 and 60 m spatial resolution).The study area is located in the Forest Promotion Complex, which is a part of the Knyszyn Forest Landscape Park in Poland. The SVM classification was performed on the single images (spring and summer season) and on multi-date Sentinel-2 images (images from two dates classified simultaneously). In addition, the use of high-resolution bands and a combination of the 10 m and 20 m spatial resolution data was examined. The overall accuracy for all performed classification was very high and reached the level of 96.7%–99.6%, which con-firms that SVM classification can be successfully applied for tree cover mapping. The analysis showed that the Sentinel-2 images acquired in the middle of the vegetation season, when the leaves are fully developed are more suitable for tree cover mapping than the images acquired in spring. Numéro de notice : A2018-629 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Date de publication en ligne : 01/03/2018 En ligne : http://www.igik.edu.pl/upload/File/wydawnictwa/GI9MiroczukA.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92885
in Geoinformation issues > Vol 9 n° 1 (2017) . - pp 27 - 38[article]Understanding the temporal dimension of the red-edge spectral region for forest decline detection using high-resolution hyperspectral and Sentinel-2a imagery / Pablo J. Zarco-Tejada in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 137 (March 2018)PermalinkAdapting an existing semi-automatized image processing chain to enable Sentinel-2 data classification. / Hiyam Elbadri (2018)PermalinkPermalinkAutomated delineation of wildfire areas using Sentinel-2 satellite imagery / Mira Weirather in GI Forum, vol 2018 n° 1 ([01/01/2018])PermalinkCartographie des déformations de surface sur l’île de Taiwan par interférométrie RADAR Sentinel-1 / Miloud Fekaouni (2018)PermalinkPermalinkClassification à très haute résolution (THR) spatiale et fusion d'occupation des sols (OCS) / Tristan Postadjian (2018)PermalinkConception d’une méthode radar de suivi bimensuel des déforestations et d’une méthode optique de classification d’occupation des sols / Luc Baudoux (2018)PermalinkCrop-rotation structured classification using multi-source sentinel images and LPIS for crop type mapping / Simon Bailly (2018)PermalinkDecision fusion of SPOT6 and multitemporal Sentinel2 images for urban area detection / Cyril Wendl (2018)Permalink