Centre dedocumentation
scientifique

Python software tools for GNSS interferometric reflectometry (GNSS-IR) / Angel Martín in GPS solutions, Vol 24 n° 4 (October 2020)  

Public [article]  inGPS solutions > Vol 24 n° 4 (October 2020) . - 7 p. Titre : Python software tools for GNSS interferometric reflectometry (GNSS-IR) Type de document : Article/Communication Auteurs : Angel Martín, Auteur ; Raquel Luján, Auteur ; Ana Belén Anquela, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 7 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale [Termes descripteurs IGN] antenne GNSS [Termes descripteurs IGN] format RINEX [Termes descripteurs IGN] humidité du sol [Termes descripteurs IGN] Python (langage de programmation) [Termes descripteurs IGN] rapport signal sur bruit [Termes descripteurs IGN] réflectométrie par GNSS Résumé : (auteur) Global Navigation Satellite System (GNSS) interferometric reflectometry, also known as the GNSS-IR, uses data from geodetic-quality GNSS antennas to extract information about the environment surrounding the antenna. Soil moisture monitoring is one of the most important applications of the GNSS-IR technique. This manuscript presents the main ideas and implementation decisions needed to write the Python code for software tools that transform RINEX format observation and navigation files into an appropriate format for GNSS-IR (which includes the SNR observations and the azimuth and elevation of the satellites) and to determine the reflection height and the adjusted phase and amplitude values of the interferometric wave for each individual satellite track. The main goal of the manuscript is to share the software with the scientific community to introduce new users to the GNSS-IR technique. Numéro de notice : A2020-523 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s10291-020-01010-0 date de publication en ligne : 20/07/2020 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10291-020-01010-0 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95696 [article]

Estimating spatio-temporal air temperature in London (UK) using machine learning and earth observation satellite data / Rochelle Schneider dos Santos in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 88 (June 2020)  

Public [article]  inInternational journal of applied Earth observation and geoinformation > vol 88 (June 2020) . - 10 p. Titre : Estimating spatio-temporal air temperature in London (UK) using machine learning and earth observation satellite data Type de document : Article/Communication Auteurs : Rochelle Schneider dos Santos, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 10 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] algorithme du gradient [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] chaleur [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] ilot thermique urbain [Termes descripteurs IGN] image MODIS [Termes descripteurs IGN] Londres [Termes descripteurs IGN] modèle de régression [Termes descripteurs IGN] mortalité [Termes descripteurs IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes descripteurs IGN] politique publique [Termes descripteurs IGN] Python (langage de programmation) [Termes descripteurs IGN] régression linéaire [Termes descripteurs IGN] santé [Termes descripteurs IGN] station météorologique [Termes descripteurs IGN] température au sol [Termes descripteurs IGN] température de l'air [Termes descripteurs IGN] zone urbaine Résumé : (auteur) Urbanisation generates greater population densities and an increase in anthropogenic heat generation. These factors elevate the urban–rural air temperature (Ta) difference, thus generating the Urban Heat Island (UHI) phenomenon. Ta is used in the fields of public health and epidemiology to quantify deaths attributable to heat in cities around the world: the presence of UHI can exacerbate exposure to high temperatures during summer periods, thereby increasing the risk of heat-related mortality. Measuring and monitoring the spatial patterns of Ta in urban contexts is challenging due to the lack of a good network of weather stations. This study aims to produce a parsimonious model to retrieve maximum Ta (Tmax) at high spatio-temporal resolution using Earth Observation (EO) satellite data. The novelty of this work is twofold: (i) it will produce daily estimations of Tmax for London at 1 km2 during the summertime between 2006 and 2017 using advanced statistical techniques and satellite-derived predictors, and (ii) it will investigate for the first time the predictive power of the gradient boosting algorithm to estimate Tmax for an urban area. In this work, 6 regression models were calibrated with 6 satellite products, 3 geospatial features, and 29 meteorological stations. Stepwise linear regression was applied to create 9 groups of predictors, which were trained and tested on each regression method. This study demonstrates the potential of machine learning algorithms to predict Tmax: the gradient boosting model with a group of five predictors (land surface temperature, Julian day, normalised difference vegetation index, digital elevation model, solar zenith angle) was the regression model with the best performance (R² = 0.68, MAE = 1.60 °C, and RMSE = 2.03 °C). This methodological approach is capable of being replicated in other UK cities, benefiting national heat-related mortality assessments since the data (provided by NASA and the UK Met Office) and programming languages (Python) sources are free and open. This study provides a framework to produce a high spatio-temporal resolution of Tmax, assisting public health researchers to improve the estimation of mortality attributable to high temperatures. In addition, the research contributes to practice and policy-making by enhancing the understanding of the locations where mortality rates may increase due to heat. Therefore, it enables a more informed decision-making process towards the prioritisation of actions to mitigate heat-related mortality amongst the vulnerable population. Numéro de notice : A2020-448 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.jag.2020.102066 date de publication en ligne : 10/02/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.jag.2020.102066 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95524 [article]

Improved supervised learning-based approach for leaf and wood classification from LiDAR point clouds of forests / Sruthi M. Krishna Moorthy in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 5 (May 2020)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 5 (May 2020) . - pp 3057 - 3070 Titre : Improved supervised learning-based approach for leaf and wood classification from LiDAR point clouds of forests Type de document : Article/Communication Auteurs : Sruthi M. Krishna Moorthy, Auteur ; Kim Calders, Auteur ; Matheus B. Vicari, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 3057 - 3070 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] apprentissage dirigé [Termes descripteurs IGN] atmosphère terrestre [Termes descripteurs IGN] canopée [Termes descripteurs IGN] classification dirigée [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] faisceau laser [Termes descripteurs IGN] feuille (végétation) [Termes descripteurs IGN] foresterie [Termes descripteurs IGN] forêt feuillue [Termes descripteurs IGN] forêt tropicale [Termes descripteurs IGN] plus proche voisin (algorithme) [Termes descripteurs IGN] précision de la classification [Termes descripteurs IGN] Python (langage de programmation) [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] transfert radiatif Résumé : (auteur) Accurately classifying 3-D point clouds into woody and leafy components has been an interest for applications in forestry and ecology including the better understanding of radiation transfer between canopy and atmosphere. The past decade has seen an increase in the methods attempting to classify leaves and wood in point clouds based on radiometric or geometric features. However, classification purely based on radiometric features is sensor-specific, and the method by which the local neighborhood of a point is defined affects the accuracy of classification based on geometric features. Here, we present a leaf-wood classification method combining geometrical features defined by radially bounded nearest neighbors at multiple spatial scales in a machine learning model. We compared the performance of three different machine learning models generated by the random forest (RF), XGBoost, and lightGBM algorithms. Using multiple spatial scales eliminates the need for an optimal neighborhood size selection and defining the local neighborhood by radially bounded nearest neighbors makes the method broadly applicable for point clouds of varying quality. We assessed the model performance at the individual tree- and plot-level on field data from tropical and deciduous forests, as well as on simulated point clouds. The method has an overall average accuracy of 94.2% on our data sets. For other data sets, the presented method outperformed the methods in literature in most cases without the need for additional postprocessing steps that are needed in most of the existing methods. We provide the entire framework as an open-source python package. Numéro de notice : A2020-232 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2947198 date de publication en ligne : 31/10/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2947198 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94970 [article]

Création d’un outil d’interrogation du référentiel régional pédologique de Bretagne pour estimation du stock de carbone organique du sol / Louise Grall (2020) 

Public Titre : Création d’un outil d’interrogation du référentiel régional pédologique de Bretagne pour estimation du stock de carbone organique du sol Type de document : Mémoire Auteurs : Louise Grall, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2020 Importance : 61 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes descripteurs IGN] atlas numérique [Termes descripteurs IGN] base de données relationnelles [Termes descripteurs IGN] Bretagne [Termes descripteurs IGN] carte interactive [Termes descripteurs IGN] données géologiques [Termes descripteurs IGN] interopérabilité [Termes descripteurs IGN] pédologie locale [Termes descripteurs IGN] Python (langage de programmation) [Termes descripteurs IGN] site web [Termes descripteurs IGN] teneur en carbone [Termes descripteurs IGN] visualisation cartographique Index. décimale : PROJET Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Dans le cadre du projet « Sols de Bretagne », de nombreuses données pédologiques ont été récoltées. Dans le but de mettre en valeur ces données, un outil de calcul du stock de carbone dans le sol et de visualisation cartographique de ce stock est créé. Le code est suffisamment simple et documenté pour pouvoir être modifié afin de mettre un autre élément en valeur que le stock de carbone. Note de contenu : Introduction 1. Contexte du projet 1.1 Environnement professionnel 1.2 La pédologie 1.3 De l’importance de connaître les stocks de carbone 2. Démarche du projet 2.1 Démarche méthodologique 2.2 Démarche technique 3 Résultats et évaluation du produit 3.1 Résultats 3.2 Appréciation générale du projet 3.3 Pérennité et évolution de l’outil Conclusion Numéro de notice : 26392 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : INRAE/Institut Agro-Agrocampus Ouest Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96074

Documents numériques

peut être téléchargé Création d’un outil d’interrogation du référentiel régional pédologique de Bretagne... - pdf auteur Adobe Acrobat PDF

Développement d’outils web de data visualization / Edson Olivares Medina (2020) 

Public Titre : Développement d’outils web de data visualization : valorisation de données d’îlots de chaleur urbain Type de document : Mémoire Auteurs : Edson Olivares Medina, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2020 Importance : 43 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes descripteurs IGN] aide à la décision [Termes descripteurs IGN] analyse des besoins [Termes descripteurs IGN] ArcGIS [Termes descripteurs IGN] climat urbain [Termes descripteurs IGN] filtrage d'information [Termes descripteurs IGN] ilot thermique urbain [Termes descripteurs IGN] interface de programmation [Termes descripteurs IGN] Javascript (langage de script) [Termes descripteurs IGN] Python (langage de programmation) [Termes descripteurs IGN] valorisation des données [Termes descripteurs IGN] visualisation cartographique [Termes descripteurs IGN] visualisation de données Index. décimale : PROJET Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Le Cerema Sud-Ouest a un besoin fort en valorisation des données. En effet, il produit des cartographies dans plusieurs domaines, particulièrement dans celui du climat urbain (îlot de chaleur urbain). Cependant, l’établissement aimerait avoir à disposition des outils informatiques leur permettant de pouvoir mettre en valeur, de manière simple, leurs données produites afin de mieux les exploiter. L’objectif de mon stage est d’explorer une solution de Dataviz. Cette notion représente la vulgarisation de la donnée grâce à des diagrammes et de la cartographie web, elle est d’une grande aide à la prise de décision. Tout d’abord, j’ai mené une analyse du besoin pour mieux identifier les attentes du Cerema. Ensuite, après avoir réalisé une étude technique afin de choisir les technologies les plus adaptées, j’ai été amené à mettre l’outil en ligne et à disposition de l’équipe du Cerema. J’ai ainsi réalisé deux applications : la première qui est interne au Cerema et qui sera utilisée par des chargés d’étude dans le but de comparer des algorithmes de classification en LCZ, la deuxième qui permet de visualiser les données de l’algorithme qui sera retenu par les personnes ayant comparé les résultats. Tout cela en mettant en valeur, de façon synthétique, les informations devant être communiquées. Note de contenu : Introduction 1 Au Cerema, un besoin fort de la valorisation des données 1.1 La Data Visualization et l’objectif du stage 1.2 Analyse du besoin 2 Étude technique 2.1 Choix du framework Python : Dash - Bokeh 2.2 API Cartographique 2.3 Architecture de l’application 3 Résultats et mise en ligne 3.1 Données de travail 3.2 Limites de l’outil et résultats intermédiaires 3.3 Mise en ligne de l’application 4 Gestion du stage et retour d’expérience 4.1 Conditions particulières et organisation du travail 4.2 Bilan personnel du stage Conclusion Numéro de notice : 26353 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Cerema Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95784

Documents numériques

peut être téléchargé Développement d’outils web de data visualization... - pdf auteur Adobe Acrobat PDF

Mise en place d’une visionneuse de photographies immersives dans QGIS / Thibault Petiet (2020) 

Permalink

Restitution de profils verticaux de la distribution de gouttes de pluie à partir de mesures au sol et en altitude / Christophe Samboun (2020) 

Permalink

Spatially-explicit sensitivity and uncertainty analysis in a MCDA-based flood vulnerability model / Mariana Madruga de bruto in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 9 (September 2019)  

Permalink

Bridging open source tools and geoportals for interactive spatial data analytics / Bing She in Geo-spatial Information Science, vol 22 n° 3 (August 2019)  

Permalink

Mise en oeuvre d'outils open source pour le suivi opérationnel de l'occupation des sols et de la déforestation à partir des données Sentinel radar optique : études de cas en Guyane et au Togo / Cédric Lardeux in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - octobre 2019)  

Permalink

The possibility of measuring the dynamic response of structures using non-contact geodetic method / Bostjan Kovacic in Geodetski vestnik, vol 63 n° 1 (March - May 2019)  

Permalink

Contribution au développement d’une plateforme web d’analyse réglementaire et de gestion des vols de drones / Yassmine Boudili (2019) 

Permalink

Les exceptions en Python / Stéphane Guinard (2019)  

Permalink

Introduction à la programmation orientée objet / Stéphane Guinard (2019)  

Permalink

Simultaneous characterization of objects temperature and radiative properties through multispectral infrared thermography / Thibaud Toullier (2019)  

Permalink