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Habitats, agricultural practices, and population dynamics of a threatened species: The European turtle dove in France / Christophe Sauser in Biological Conservation, vol 274 (octobre 2022)  

Public [article]  inBiological Conservation > vol 274 (octobre 2022) . - n° 109730 Titre : Habitats, agricultural practices, and population dynamics of a threatened species: The European turtle dove in France Type de document : Article/Communication Auteurs : Christophe Sauser, Auteur ; Loïc Commagnac , Auteur ; Cyril Eraud, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : n° 109730 Note générale : bibliographie Addendum : "The authors add: This study was partly funded and forms part of OFB's contribution to the European Commission contract ENV.D.3/SER /2019/0021 “Development of a population model and adaptive harvest mechanism for Turtle Dove (Streptopelia turtur)”. The authors would like to apologise for any inconvenience caused." Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] agronomie [Termes IGN] analyse diachronique [Termes IGN] Aves [Termes IGN] habitat animal [Termes IGN] haie [Termes IGN] impact sur l'environnement [Termes IGN] jachère [Termes IGN] lisière [Termes IGN] modèle numérique [Termes IGN] politique de conservation (biodiversité) [Termes IGN] R (langage) Mots-clés libres : tourterelle des bois  Streptopelia turtur Résumé : (auteur) Agricultural changes in recent decades have led to a widespread loss of biodiversity, with habitat loss considered as the main factor in the decline. The European turtle dove is one of the farmland birds that has declined markedly in Europe, leading the IUCN to downgrade its status in 2015 from “Near Threatened” to “Vulnerable”. Knowledge of how habitat factors and agricultural practices influence the turtle dove population is crucial for the conservation of this species through the implementation of targeted measures. Here we investigate how foraging and nesting habitats influence the abundance of turtle doves at national and regional scales, using a 23-year dataset from point counts carried out throughout France, a stronghold country for this species during the breeding season. We found that turtle dove abondance was positively affected by fallow lands, both at national and regional scales. Turtle dove abundance was also negatively affected by fodder crop area at national scale, but the effect was detected in only four of the 13 French regions. We also showed that an increase in hedgerows length had a positive effect on turtle dove abundance. On the other hand, forest edges length showed a bell-shaped trend, suggesting that an increase in forest edges length may have a favourable effect on turtle dove abundance only up to a given threshold. We suggest that targeted conservation measures combining an increase in fallow lands and hedgerows length could allow the stabilisation or even an increase in turtle dove abundance in France, but also in European countries with similar landscapes. Numéro de notice : A2022-687 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2020- ) Autre URL associée : Addendum Thématique : BIODIVERSITE/GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.biocon.2022.109730 Date de publication en ligne : 09/09/2022 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.biocon.2022.109730 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101612 [article]

GNSSseg, a statistical method for the segmentation of daily GNSS IWV time series / Annarosa Quarello in Remote sensing, vol 14 n° 14 (July-2 2022)  

Public [article]  inRemote sensing > vol 14 n° 14 (July-2 2022) . - n° 3379 Titre : GNSSseg, a statistical method for the segmentation of daily GNSS IWV time series Type de document : Article/Communication Auteurs : Annarosa Quarello , Auteur ; Olivier Bock , Auteur ; Emilie Lebarbier, Auteur Année de publication : 2022 Projets : VEGAN / Bock, Olivier Article en page(s) : n° 3379 Note générale : bibliographie This work was developed in the framework of the VEGA Project and supported by the CNRS Program LEFE/INSU. The contribution of the third author has been conducted as part of the Project Labex MME-DII (ANR11-LBX-0023-01) and within the FP2M Federation (CNRS FR 2036). Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale [Termes IGN] coordonnées GPS [Termes IGN] données météorologiques [Termes IGN] erreur systématique [Termes IGN] programmation dynamique [Termes IGN] R (langage) [Termes IGN] segmentation [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] teneur intégrée en vapeur d'eau Résumé : (auteur) Homogenization is an important and crucial step to improve the usage of observational data for climate analysis. This work is motivated by the analysis of long series of GNSS Integrated Water Vapour (IWV) data, which have not yet been used in this context. This paper proposes a novel segmentation method called segfunc that integrates a periodic bias and a heterogeneous, monthly varying, variance. The method consists in estimating first the variance using a robust estimator and then estimating the segmentation and periodic bias iteratively. This strategy allows for the use of the dynamic programming algorithm, which is the most efficient exact algorithm to estimate the change point positions. The performance of the method is assessed through numerical simulation experiments. It is implemented in the R package GNSSseg, which is available on the CRAN. This paper presents the application of the method to a real data set from a global network of 120 GNSS stations. A hit rate of 32% is achieved with respect to available metadata. The final segmentation is made in a semi-automatic way, where the change points detected by three different penalty criteria are manually selected. In this case, the hit rate reaches 60% with respect to the metadata. Numéro de notice : A2022-575 Affiliation des auteurs : UMR IPGP-Géod+Ext (2020- ) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/rs14143379 Date de publication en ligne : 13/07/2022 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs14143379 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101294 [article]

Automated inventory of broadleaf tree plantations with UAS imagery / Aishwarya Chandrasekaran in Remote sensing, vol 14 n° 8 (April-2 2022)  

Public [article]  inRemote sensing > vol 14 n° 8 (April-2 2022) . - n° 1931 Titre : Automated inventory of broadleaf tree plantations with UAS imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Aishwarya Chandrasekaran, Auteur ; Guofan Shao, Auteur ; Songlin Fei, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 1931 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] feuillu [Termes IGN] hauteur à la base du houppier [Termes IGN] hauteur des arbres [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] Indiana (Etats-Unis) [Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes) [Termes IGN] modèle numérique de surface de la canopée [Termes IGN] orthophotoplan numérique [Termes IGN] plantation forestière [Termes IGN] R (langage) [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] structure-from-motion Résumé : (auteur) With the increased availability of unmanned aerial systems (UAS) imagery, digitalized forest inventory has gained prominence in recent years. This paper presents a methodology for automated measurement of tree height and crown area in two broadleaf tree plantations of different species and ages using two different UAS platforms. Using structure from motion (SfM), we generated canopy height models (CHMs) for each broadleaf plantation in Indiana, USA. From the CHMs, we calculated individual tree parameters automatically through an open-source web tool developed using the Shiny R package and assessed the accuracy against field measurements. Our analysis shows higher tree measurement accuracy with the datasets derived from multi-rotor platform (M600) than with the fixed wing platform (Bramor). The results show that our automated method could identify individual trees (F-score > 90%) and tree biometrics (root mean square error Numéro de notice : A2022-351 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs14081931 Date de publication en ligne : 16/04/2022 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs14081931 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100539 [article]

Etude de la propagation de l’onde de crue du bassin versant de la Save / Emma Bonzom (2022) 

Public Titre : Etude de la propagation de l’onde de crue du bassin versant de la Save Type de document : Mémoire Auteurs : Emma Bonzom, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Importance : 44 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Rapport de stage de Master 1 Géomatique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] analyse de données [Termes IGN] bassin hydrographique [Termes IGN] cartographie thématique [Termes IGN] crue [Termes IGN] inondation [Termes IGN] modèle de régression [Termes IGN] QGIS [Termes IGN] R (langage) [Termes IGN] régression linéaire [Termes IGN] rivière Index. décimale : M1GEO Mémoires de Master 1 Géomatique Résumé : (auteur) Mon stage de fin de première année du cycle du Master Géomatique à l’ENSG s’est déroulé au sein du syndicat de gestion de la Save et de ses affluents. C’est un organisme public qui protège et aménage les masses d’eau du bassin versant de la Save grâce à leur compétence GEMAPI (Gestion des Milieux Aquatiques et de Prévention des Inondations). J’ai été accueillie par une technicienne de rivière référente prévention des inondations. Le syndicat cherchait un stagiaire capable de réaliser une étude sur la propagation de l’onde de crue du bassin versant de la Save afin de renforcer leurs connaissances de l’aléa inondation sur leur territoire. Il faut estimer le temps de propagation de l’onde entre chaque station hydrométrique du bassin versant. Ce rapport retrace comment à partir de tableaux au format CSV de données hydrométriques, cette étude a été réalisée en deux grands axes : la visualisation et l’analyse statistique des données. Je me suis servie pour cette étude sur l’onde de crue de QGIS, PostgreSQL, Python et R. Cette mission au sein du syndicat de rivière m’a donnée la possibilité de mettre en application concrète mes connaissances acquises à l’école au service de la gestion de l’environnement, plus précisément la gestion des milieux aquatiques. Note de contenu : Introduction 1- Visualisation des données des stations hydrométriques 2- Analyse statistique des données géographiques 3- Travail annexe pour le syndicat de gestion de la rivière Save Conclusion Numéro de notice : 24029 Affiliation des auteurs : non IGN Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : Syndicat de gestion de la Save et de ses affluents Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101833

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Introduction à la géomatique pour le statisticien : quelques concepts et outils innovants de gestion, traitement et diffusion de l’information spatiale / François Sémécurbe (2022)  

Public Titre : Introduction à la géomatique pour le statisticien : quelques concepts et outils innovants de gestion, traitement et diffusion de l’information spatiale Type de document : Guide/Manuel Auteurs : François Sémécurbe, Auteur ; Elise Coudin, Auteur Editeur : Paris : Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques INSEE Année de publication : 2022 Collection : Documents de travail num. 2022-01 Importance : 66 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] carte interactive [Termes IGN] cartographie dynamique [Termes IGN] cartographie thématique [Termes IGN] données spatiotemporelles [Termes IGN] données vectorielles [Termes IGN] GeoServer [Termes IGN] géostatistique [Termes IGN] PostGIS [Termes IGN] Python (langage de programmation) [Termes IGN] R (langage) [Termes IGN] stockage de données [Termes IGN] système d'information géographique [Termes IGN] traitement de données localisées Résumé : (éditeur) Ce document vise une présentation simple à l’attention des statisticiens des outils géomatiques récents qui permettent de stocker, traiter et diffuser l’information spatiale. Les logiciels comme R ou Python intègrent désormais les caractéristiques géographiques rendant plus accessibles leur traitement. Pour autant, le foisonnement des technologies, les possibilités offertes par le web, les technologies web, sont autant d’obstacles à dépasser pour celles et ceux souhaitant réaliser des cartographies thématiques percutantes. Ce document propose une présentation unifiée des concepts géomatiques, avec des extraits de code en R, Python et PostGIS. Il se concentre sur les données vectorielles et décrit les traitements et manipulations classiques à connaître pour construire une statistique spatiale. Il aborde aussi les outils et les flux permettant une diffusion dynamique (cartes interactives) de l’information spatiale. Il discute enfin le rôle de la spatialisation dans la représentation des données statistiques. Note de contenu : Introduction 1- Les données spatiales 2- Traitement des données spatiales 3- Diffusion dynamique de l'information spatiale Discussion : le territoire des statisticiens Numéro de notice : 28651 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Guide DOI : sans En ligne : https://www.insee.fr/fr/statistiques/6049652 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99778

Digitizing and visualizing sketch map data: A semi-structured approach to qualitative GIS / Christopher Prener in Cartographica, vol 56 n° 4 (Winter 2021)  

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Identifying home locations in human mobility data: an open-source R package for comparison and reproducibility / Qingqing Chen in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 7 (July 2021)  

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Aboveground biomass estimates of tropical mangrove forest using Sentinel-1 SAR coherence data : The superiority of deep learning over a semi-empirical model / S.M. Ghosh in Computers & geosciences, vol 150 (May 2021)  

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Spatial analysis of subway passenger traffic in Saint-Petersburg / Tatiana Baltyzhakova in Geodesy and cartography, vol 47 n° 1 (January 2021)  

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FOSTER - An R package for forest structure extrapolation / Martin Queinnec in Plos one, vol 16 n° 1 (January 2021)  

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Imports massifs de données dans OpenStreetMap : un phénomène en plein essor / Mamadou Bailo Balde (2021) 

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Mapping of land cover with open-source software and ultra-high-resolution imagery acquired with unmanned aerial vehicles / Ned Horning in Remote sensing in ecology and conservation, vol 6 n° 4 (December 2020)  

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fusionImage: An R package for pan‐sharpening images in open source software / Fulgencio Cánovas‐García in Transactions in GIS, Vol 24 n° 5 (October 2020)  

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Development of new homogenisation methods for GNSS atmospheric data. Application to the analysis of climate trends and variability / Annarosa Quarello (2020)  

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A factor model approach for the joint segmentation with between‐series correlation / Xavier Collilieux in Scandinavian Journal of Statistics, vol 46 n° 3 (September 2019)  

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