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Investigating the role of wind disturbance in tropical forests through a forest dynamics model and satellite observations / E-Ping Rau (2022)
Titre : Investigating the role of wind disturbance in tropical forests through a forest dynamics model and satellite observations Type de document : Thèse/HDR Auteurs : E-Ping Rau, Auteur ; Jérôme Chave, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2022 Importance : 184 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse 3 Paul SabatierLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] biomasse forestière
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] chablis (sylviculture)
[Termes IGN] cyclone
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] Guyane française
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] modèle dynamique
[Termes IGN] perturbation écologique
[Termes IGN] précipitation
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] sécheresse
[Termes IGN] traitement d'image radar
[Termes IGN] ventIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Natural disturbances have an important influence on the structure, composition and functioning of tropical forests and a role in the regulation of biogeochemical cycles. The frequency and intensity of natural disturbances are modified by climate change: a better knowledge of their mechanism of action is necessary to predict the consequences of this modification. Modeling allows us to evaluate the role of each of the ecological processes and their link with environmental factors. Remote sensing tools inform us about the structure and functioning of forests at large scales, and can be useful for the calibration and validation of vegetation models. In this thesis, I employed both approaches to examine how tropical forests are shaped by natural disturbances, particularly wind, which is a major disturbance factor in many tropical regions. First, I evaluated the transferability of a spatially explicit, individual-based model via sensitivity testing and calibration of global parameters. The model correctly predicts forest structure at two contrasting sites, and its response is consistent with variations in climate forcing. Calibration of a small number of key parameters was required, including the parameter controlling mortality and crown allometry. To investigate the sensitivity of the model to mortality, I implemented a wind damage module based on biophysical principles and coupled with wind speed to model forest responses to extreme wind events. With increasing disturbance level, canopy height decreased steadily but biomass showed a non-linear response. Wind intensity had a strong impact on canopy height and biomass, but not the frequency of extreme wind events. Finally, I tested whether radar data from Sentinel-1 satellites could be used to detect gaps due to natural disturbances in French Guiana. The Sentinel-1 data detected more natural gaps above 0.2 ha than the optical satellite data, and they showed a spatial pattern consistent with the optical images. The level of disturbance did not vary with altitude. We found more disturbance during dry seasons, which could be due to the delayed response of precipitation rather than the direct response of drought. In conclusion, this thesis demonstrates that the integration between modeling and remote sensing sheds light on the effects of natural disturbances on tropical forests. The resulting results can be used to study other types of disturbances and their interactions on a large scale. Note de contenu : General introduction
General methods
1: Transferability of an individual- and trait-based forest dynamics model: a test case across the tropics
1.1 Abstract
1.2 Introduction
1.3 Materials and methods
1.4 Results
1.5 Discussion
1.6 Acknowledgements and author contributions
1.7 Supplementary data
2: Wind speed controls forest structure in subtropical forests exposed to cyclones: a case study using an individual-based model
2.1 Abstract
2.2 Introduction
2.3 Material and methods
2.4 Results
2.5 Discussion
2.6 Acknowledgments and author contributions
2.7 Supplementary data
3: Detecting Natural Disturbances in Tropical Forests Using Sentinel-1 SAR Data: a Test in French Guiana
3.1 Abstract
3.2 Introduction
3.3 Methods
3.4 Results
3.5 Discussions
3.6 Acknowledgments and author contributions
3.7 Supplementary data
General discussion and conclusionsNuméro de notice : 26836 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Ecologie, biodiversité et évolution : Toulouse 3 : 2022 nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 20/06/2022 En ligne : https://tel.hal.science/tel-03699667 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101075 Modélisations des écoulements fluviaux adaptées aux observations spatiales et assimilations de données altimétriques / Thibault Malou (2022)
Titre : Modélisations des écoulements fluviaux adaptées aux observations spatiales et assimilations de données altimétriques Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Thibault Malou, Auteur ; Jérôme Monnier, Directeur de thèse ; Pierre-André Garambois, Directeur de thèse Editeur : Toulouse [France] : Institut National des Sciences Appliquées INSA Toulouse Année de publication : 2022 Importance : 207 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Toulouse, Spécialité : Mathématiques et ApplicationsLangues : Français (fre) Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale
[Termes IGN] altimétrie satellitaire par radar
[Termes IGN] assimilation des données
[Termes IGN] débit
[Termes IGN] données altimétriques
[Termes IGN] données Jason
[Termes IGN] écoulement des eaux
[Termes IGN] image Sentinel-3
[Termes IGN] modélisation spatio-temporelle
[Termes IGN] niveau de l'eau
[Termes IGN] problème inverse
[Termes IGN] réseau hydrographique
[Termes IGN] rivièreIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Ces travaux de thèse portent sur la modélisation des rivières adaptée à l'altimétrie spatiale, qui permet de mesurer la hauteur d'eau des rivières. Pour estimer le débit sur la base de ces données, les modèles mathématiques ont besoin d'être consistants avec l'échelle spatio-temporelle des observations (centaines de mètres et dizaines de jours) ainsi qu'une estimation de certaines grandeurs non-mesurées par ces satellites d'altimétrie, notamment la hauteur du fond et une paramétrisation physique (coefficient de friction).La difficulté de l'estimation du débit à partir des données altimétriques vient notamment de la pente de la surface libre, qui n'est pas non plus mesurée à une échelle assez fine. Une nouvelle méthodologie pour déterminer des lois algébriques locales d'estimation de débit (lois dites Stage-Fall-Discharge, SFD) à partir des données altimétriques issues de plusieurs satellites (e.g. Jason-3, Sentinel-3A et Sentinel-3B) est alors proposée. La méthode se base sur une modélisation hydrodynamique calibrée par assimilation des données altimétriques. Ces lois SFD sont déterminées de manière à reproduire le débit estimé par la modélisation hydrodynamique à partir de données altimétriques et de grandeurs hydrauliques simulées.Ces lois sont obtenues avec succès sur le réseau hydrographique complexe du Rio Negro-Rio Branco.La méthode devrait être applicable pour estimer le débit de manière opérationnelle.La modélisation adaptée aux observations spatiales nécessite donc de choisir des modèles cohérents avec les données disponibles et les échelles spatio-temporelles observées. De ce fait, l'équation de l'onde diffusante a l'avantage d'avoir comme variable d'état la hauteur d'eau de la rivière qui est directement mesurée contrairement au débit.Dans ces travaux, une double échelle spatio-temporelle est introduite pour prendre en compte l'échelle de la physique (petite échelle) et celle des observations (grande échelle). Les variations de la largeur sont négligeables à l'échelle de la physique, ce qui n'est pas le cas à l'échelle des observations. Une équation de l'onde diffusante adaptée à l'échelle des observations spatiales est établie. Cette nouvelle équation de l'onde diffusante prend en compte les variations de la largeur grâce à deux termes additionnels par rapport à l'équation classique.Une étude numérique met en avant que l'équation à l'échelle des observations estime avec une meilleure précision la pente de la surface libre et donc le débit par rapport à l'équation classique. Un des termes additionnels de l'équation à l'échelle des observations est aussi mis en avant grâce à une quantification de l'importance des termes d'un dictionnaire basée sur une régression parcimonieuse.Pour obtenir une estimation de la hauteur du fond et du coefficient de friction (non-observés par les satellites d'altimétrie), les données altimétriques sont assimilées dans les modèles hydrodynamiques en minimisant une fonction coût basée sur l'écart entre la hauteur modélisée et la hauteur mesurée. La qualité de cette assimilation de données dépend notamment de l'estimation de la covariance de l'erreur d'ébauche, i.e. erreur entre la valeur d'ébauche et la vraie valeur du paramètre, qui préconditionne la hessienne de la fonction coût. Cependant, cette covariance est couramment définie de manière empirique.Ainsi, ces travaux proposent une méthode pour estimer la covariance de l'erreur d'ébauche et la longueur de corrélation à partir des équations de la physique (équations de l'onde diffusante dans le cas présent) en utilisant les noyaux de Green.Ces nouveaux opérateurs ainsi que la longueur de corrélation consistante avec la physique couplée avec un noyau exponentiel décroissant donnent de meilleurs résultats que les opérateurs empiriques. Note de contenu : Introduction
1. Données satellitaires, modélisations d’écoulements fluviaux et problèmes inverses
1.1 Altimétrie spatiale et données satellitaires
1.2 Modélisation mathématique des écoulements
1.3 Problèmes inverses et assimilation de données
2. Generation and analysis of stage-fall-discharge laws from coupled hydrological-hydraulic river network model integrating sparse multi-satellite data
2.1 Introduction
2.2 Flow models and observables
2.3 Study zone and calibrated river network model
2.4 SFD calibration and analysis
2.5 Discussions
2.6 Conclusion
3. Double-scale diffusive wave equations dedicated to spatial rivers observations
3.1 Introduction
3.2 Derivation of the double-scale diffusive wave model
3.3 Numerical results
3.4 Quantification of each term importance
3.5 Conclusion
4. Covariance operators investigation from diffusive wave equations for data assimilation in hydrology
4.1 Introduction
4.2 Variational Data Assimilation based on classical covariance operators
4.3 Covariance operators from Green-like kernels of the double scale diffusive wave equations
4.4 Inference of the bathymetry zb(x) using the physically-derived covariance operators
4.5 Inference of the pair (zb, Ks)(x) from lower quality data
4.6 Conclusion
5. Travaux en perspectives et conclusion générale
5.1 Travaux en perspectives
5.2 ConclusionNuméro de notice : 26907 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Mathématiques et Applications : Toulouse : 2022 Organisme de stage : Institut de Mathématiques de Toulouse IMT nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 14/10/2022 En ligne : https://hal.science/tel-03630148v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101921 Monitoring and analysis of crop irrigation dynamics in Central Italy through the use of MODIS NDVI data / Marta Chiesi in European journal of remote sensing, vol 55 n° 1 (2022)
[article]
Titre : Monitoring and analysis of crop irrigation dynamics in Central Italy through the use of MODIS NDVI data Type de document : Article/Communication Auteurs : Marta Chiesi, Auteur ; Luca Angeli, Auteur ; Piero Battista, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 23 - 36 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] bilan hydrique
[Termes IGN] carte agricole
[Termes IGN] cultures irriguées
[Termes IGN] image Aqua-MODIS
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] irrigation
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] Toscane (Italie)Résumé : (auteur) A recent study has proposed and tested a semi-empirical method to estimate crop irrigation based on a water balance logic and Sentinel-2 Multi Spectral Instrument (MSI) NDVI imagery. The current paper aims at extending the same approach to the analysis of the main irrigation patterns occurred in Tuscany (Central Italy) during the 2000–2019 period. This operation was made possible by feeding the irrigation water (IW) estimation method with 250-m spatial resolution Terra/Aqua Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) NDVI images. The results of this operation were first assessed versus various reference datasets available for the region; next, the annual maps of IW estimated for the 20 study years were analyzed at province scale in conjunction with relevant agricultural statistics. The use of MODIS in place of MSI images reduces the IW estimation accuracy irregularly at local scale, depending on the size and spatial arrangement of irrigated and non-irrigated fields; the reduction in accuracy is, however, marginal over relatively large areas. Irrigated crops are decreasing throughout most Tuscany provinces, while they are increasing in the most southern and driest province. The possible reasons and implications of these findings are finally discussed in relation to the main environmental issues affecting the region. Numéro de notice : A2022-099 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/22797254.2021.2013735 Date de publication en ligne : 05/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/22797254.2021.2013735 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99549
in European journal of remote sensing > vol 55 n° 1 (2022) . - pp 23 - 36[article]Monitoring grassland dynamics by exploiting multi-modal satellite image time series / Anatol Garioud (2022)
Titre : Monitoring grassland dynamics by exploiting multi-modal satellite image time series Titre original : Suivi de la dynamique des prairies permanentes par analyse des séries temporelles multi-modales Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Anatol Garioud , Auteur ; Clément Mallet , Directeur de thèse ; Silvia Valero, Directeur de thèse Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2022 Importance : 194 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse présentée et soutenue en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université Gustave Eiffel, Spécialité Sciences et Technologies de l'Information GéographiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] analyse multivariée
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par Perceptron multicouche
[Termes IGN] données auxiliaires
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] Mâcon
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] prairie
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] seuillage d'image
[Termes IGN] superpixel
[Termes IGN] surveillance agricole
[Termes IGN] ToulouseIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) The vast grassland surfaces as well as the growing recognition of the ecosystem services thez provide have revealed urgent needs for their conservation and sutainable management. Despite the acknowledged importance of grassland management practices, there are currently no large-scale efforts reporting on their frequency and nature. Satellite remote sensing time series appear to be a suitable tool for efficient grassland monitoring and allow synoptic and regular analysis. The research conducted in this PhD aims to develop methods for the detection of grassland management practices from complementary optical and SAR multivariate time series. Advances in deep learning are employed to regress multivariate SAR time series and contextual knowledge towards optical NDVI. Resulting gap-free time series are used to efficiently explore methods aiming to detect vegetation status changes related to management practices on grasslands. Note de contenu : INTRODUCTION
1. Grasslands and remote sensing: context, diversity and challenges
1.1 Definition, extent and importance of grasslands
1.2 Earth observation from space: principles and applications over grasslands
1.3 Problem statement and objectives
1.4 Outline of the manuscript
2. Study areas and datasets
2.1 Study areas
2.2 Satellite data
2.3 Reference and ancillary datasets
2.4 Feature derived from sentinel images for grassland monitoring
2.5 Description of the feature engineering steps
2.6 Exploring the relationships between derived satellite features
2.7 Concluding remarks
HIGH-TEMPORAL SAMPLED TIME-SERIES
3. Sentinels regression for vegetation monitoring
3.1 Monitoring vegetation through optical-SAR synergy
3.2 Retrieving missing data in optical time series
3.3 SenRVM: a deep learning-based regression framework
3.4 Concluding remarks
4. Outcomes of the SenRVM approach
4.1 Experimental design for training and evaluating SenRVM models
4.2 Assessment of SenRVM predictions
4.3 Empirical analysis of the SenRVM results
4.4 Generalization capabilities of single-class grassland SenRVM models
4.5 Further post-processing of SenRVM results
4.6 Concluding remarks
MONITORING GRASSLANDS
5. Detecting and quantifying grassland management practices
5.1 Challenges and related work
5.2 The proposed methodology
5.3 Description of validation data
5.4 Experimental setup
5.5 Assessment of the proposed method
5.6 Potential outcomes
5.7 Concluding remarks
GENERAL CONCLUSION
6. Conclusion and perspectives
6.1 Summary
6.2 PerspectivesNuméro de notice : 26831 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : FORET/IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences et Technologies de l'Information Géographique : Gustave Eiffel : 2022 Organisme de stage : LASTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://theses.hal.science/tel-03843683 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100728 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 26831-01 THESE Livre Centre de documentation Thèses Disponible
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 PermalinkSenRVM: A multi-modal deep learning regression methodology for continuous vegetation monitoring with dense temporal NDVI time series / Anatol Garioud (2022)PermalinkPermalinkUse of multi-temporal and multi-sensor data for continental water body extraction in the context of the SWOT mission / Nicolas Gasnier (2022)PermalinkPermalinkMapping temperate forest tree species using dense Sentinel-2 time series / Jan Hemmerling in Remote sensing of environment, vol 267 (December-15 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)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)PermalinkSpatial variability of suspended sediments in San Francisco Bay, California / Niky C. Taylor in Remote sensing, vol 13 n° 22 (November-2 2021)Permalink