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Integrating Bayesian networks to forecast sea-level rise impacts on barrier island characteristics and habitat availability / Benjamin T. Gutierrez in Earth and space science, vol 9 n° 11 (November 2022)  

Public [article]  inEarth and space science > vol 9 n° 11 (November 2022) . - 24 p. Titre : Integrating Bayesian networks to forecast sea-level rise impacts on barrier island characteristics and habitat availability Type de document : Article/Communication Auteurs : Benjamin T. Gutierrez, Auteur ; Sarah Zeigler, Auteur ; Erika Lentz, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : 24 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] analyse de sensibilité [Termes IGN] changement climatique [Termes IGN] géomorphologie [Termes IGN] habitat animal [Termes IGN] île [Termes IGN] modèle de simulation [Termes IGN] montée du niveau de la mer [Termes IGN] New York (Etats-Unis ; ville) [Termes IGN] planification côtière [Termes IGN] réseau bayesien [Termes IGN] submersion marine [Termes IGN] surveillance du littoral [Termes IGN] trait de côte Résumé : (auteur) Evaluation of sea-level rise (SLR) impacts on coastal landforms and habitats is a persistent need for informing coastal planning and management, including policy decisions, particularly those that balance human interests and habitat protection throughout the coastal zone. Bayesian networks (BNs) are used to model barrier island change under different SLR scenarios that are relevant to management and policy decisions. BNs utilized here include a shoreline change model and two models of barrier island biogeomorphological evolution at different scales (50 and 5 m). These BNs were then linked to another BN to predict habitat availability for piping plovers (Charadrius melodus), a threatened shorebird reliant on beach habitats. We evaluated the performance of the two linked geomorphology BNs and further examined error rates by generating hindcasts of barrier island geomorphology and habitat availability for 2014 conditions. Geomorphology hindcasts revealed that model error declined with a greater number of known inputs, with error rates reaching 55% when multiple outputs were hindcast simultaneously. We also found that, although error in predictions of piping plover nest presence/absence increased when outputs from the geomorphology BNs were used as inputs in the piping plover habitat BN, the maximum error rate for piping plover habitat suitability in the fully-linked BNs was only 30%. Our findings suggest this approach may be useful for guiding scenario-based evaluations where known inputs can be used to constrain variables that produce higher uncertainty for morphological predictions. Overall, the approach demonstrates a way to assimilate data and model structures with uncertainty to produce forecasts to inform coastal planning and management. Numéro de notice : A2022-883 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1029/2022EA002286 Date de publication en ligne : 14/10/2022 En ligne : https://doi.org/10.1029/2022EA002 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102024 [article]

Littoraux sous double surveillance / Laurent Polidori in Géomètre, n° 2204 (juillet-août 2022)

Public [article]  inGéomètre > n° 2204 (juillet-août 2022) . - pp 23 - 23 Titre : Littoraux sous double surveillance Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Polidori, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 23 - 23 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] Litto3D [Termes IGN] marée océanique [Termes IGN] montée du niveau de la mer [Termes IGN] satellite d'observation de la mer [Termes IGN] satellite d'observation de la Terre [Termes IGN] surveillance du littoral [Termes IGN] trait de côte Résumé : (Auteur) Concentré d’enjeux écologiques et sociaux, le littoral est sous la surveillance permanente des satellites. Mais cet objet complexe et changeant se dérobe parfois à l’observation. Numéro de notice : A2022-526 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101295 [article]

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Monitoring coastal vulnerability by using DEMs based on UAV spatial data / Antonio Minervino Amodio in ISPRS International journal of geo-information, vol 11 n° 3 (March 2022)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 11 n° 3 (March 2022) . - n° 155 Titre : Monitoring coastal vulnerability by using DEMs based on UAV spatial data Type de document : Article/Communication Auteurs : Antonio Minervino Amodio, Auteur ; Gianluigi Di Paola, Auteur ; Carmen Maria Rosskopf, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 155 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] Adriatique, mer [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] érosion côtière [Termes IGN] géoréférencement [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] Italie [Termes IGN] littoral méditerranéen [Termes IGN] modèle numérique de surface [Termes IGN] orthophotographie [Termes IGN] point d'appui [Termes IGN] structure-from-motion [Termes IGN] surveillance du littoral [Termes IGN] trait de côte [Termes IGN] vulnérabilité Résumé : (auteur) The use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) represents a rather innovative, quick, and low-cost methodological approach offering applications in several fields of investigation. The present study illustrates the developed method using Digital Elevation Models (DEMs) based on UAV-derived data for evaluating short-term morphological-topographic changes of the beach system and related implications for coastal vulnerability assessment. UAV surveys were performed during the summers of 2019 and 2020 along a beach stretch affected by erosion, located along the central Adriatic coast. Acquired high-resolution aerial photos were used to generate large-scale DEMs as well as orthophotos of the beach using the Structure from Motion (SfM) image processing tool. Comparison of the generated 2019 and 2020 DEMs highlighted significant morphological changes and a sediment volume loss of about 780 m3 within a surface area of about 4400 m2. Based on 20 m spaced beach profiles derived from the DEMs, a coastal vulnerability assessment was performed using the CVA approach that highlighted some significant variations in the CVA index between 2019 and 2020. Results evidence that UAV surveys provide high-resolution topographic data, suitable for specific beach monitoring activities and the updating of some parameters that enter in the CVA model contributing to its correct application. Numéro de notice : A2022-185 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi11030155 Date de publication en ligne : 22/02/2022 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi11030155 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99895 [article]

Évolution rétrospective et prospective d’un massif dunaire par imagerie multispectrale et LiDAR / Iris Jeuffrard (2022) 

Public Titre : Évolution rétrospective et prospective d’un massif dunaire par imagerie multispectrale et LiDAR : Anse du Guesclin, 1948 - 2100 Type de document : Mémoire Auteurs : Iris Jeuffrard, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie Rapport de fin d'étude, cycle des Ingénieurs diplômés de l’ENSG 3ème année, Spécialité PPMD Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] aménagement durable [Termes IGN] analyse diachronique [Termes IGN] changement climatique [Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données multisources [Termes IGN] dune [Termes IGN] érosion côtière [Termes IGN] Ille-et-Vilaine (35) [Termes IGN] image aérienne [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] littoral [Termes IGN] modèle numérique de terrain [Termes IGN] régression linéaire [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] trait de côte Index. décimale : MPPMD Mémoires du mastère spécialisé Photogrammétrie, Positionnement et Mesures de Déformation Résumé : (auteur) Le Centre de Géo-Écologie Littorale (CGEL), autrefois Laboratoire de Géomorphologie dépend de l’École Pratique des Hautes Études (EPHE) depuis 1936 et s’est toujours consacré à l’observation des écosystèmes littoraux à partir d’images de très haute résolution. Il répond à différentes missions d’expertise sur le littoral, dans le but d’aider les gestionnaires à évaluer les risques et mettre en place des stratégies d’aménagement durables. Tout naturellement, le Service Patrimoine Naturel du Département d’Ille-et-Vilaine a fait appel au CGEL pour cartographier l’évolution d’un espace naturel sensible (ENS) sous leur protection, l’anse du Guesclin. Il abrite un complexe dunaire, écosystème précieux pour tous les services écosystémiques qu’il rend (richesse d’habitat et de biodiversité, barrière naturelle contre les aléas météo-marins, tourisme, etc.). Fragilisé par le passé par des événements météo-marins et des pressions anthropiques, il est aujourd’hui menacé par l’érosion. Le Département a donc engagé depuis 2010 un plan de réhabilitation. L’objectif est de fournir une cartographie fine de l’évolution pluri-décennale passée et future du massif dunaire de l’anse du Guesclin. Dans un premier temps l’évolution de la dune est étudiée à partir d’images aériennes historiques depuis 1948. Des marqueurs évolutifs (trait de côte, surface de végétation dunaire) permettent de retracer l’historique du massif. En complément, les variations géomorphologiques depuis 2010 sont quantifiées à partir d’acquisitions drone LiDAR réalisées par l’IGN, le SHOM et le CGEL. Les séries temporelles du recul du trait de côte et de la surface de végétation sont expliquées par un modèle de régression linéaire et de régression par Random Forest en fonction de paramètres météo-marins historiques (température, vent, précipitations, niveau moyen de la mer). Les modèles sont ensuite appliqués avec les prévisions du GIEC selon différents scénarios pour prédire l’évolution des marqueurs. Le modèle retenu (R2=0.84, RMSE=3.07m) prévoit ainsi un recul du trait de côte de 14 à 31 m à moyen terme selon les scénarios. Les résultats confirment les tendances d’érosion observées jusqu’à présent, et ce dès le court terme. La végétation serait favorisée par l’augmentation des gaz à effet de serre mais dépend de l’état de conservation du massif, qui est lui très vulnérable aux événements météorologiques extrêmes. Note de contenu : Introduction 1. Analyse rétrospective 1.1 Démarche 1.2 Site d’étude et données 1.3 Prétraitement 1.4 Étude du trait de côte 1.5 Étude de la surface de la végétation dunaire 1.6 Étude du volume du massif dunaire 1.7 Conclusion 2. Analyse prospective 2.1 Méthode 2.2 Données 2.3 Résultats 2.4 Limites et conclusions Conclusion Numéro de notice : 24050 Affiliation des auteurs : IGN (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Service Patrimoine Naturel du Département d’Ille-et-Vilaine Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101923

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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)  

Public [article]  inMarine geodesy > vol 45 n° 1 (January 2022) . - pp 47 - 74 Titre : Historical shoreline analysis and field monitoring at Ennore coastal stretch along the Southeast coast of India Type de document : Article/Communication Auteurs : M. Dhananjayan, Auteur ; S. Vasanthakumar, Auteur ; S.A. Sannasiraj, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 47 - 74 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] analyse diachronique [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] érosion côtière [Termes IGN] image Landsat [Termes IGN] Inde [Termes IGN] modèle de régression [Termes IGN] modèle de simulation [Termes IGN] régression linéaire [Termes IGN] surveillance du littoral [Termes IGN] trait de côte Résumé : (auteur) A shoreline change analysis has been carried out for the coastal stretch from Ennore creek to Karungali village located along the southeast coast of India. This 15 km-long coastal stretch had undergone significant changes such as erosion and accretion concerning infrastructure developments and leading to large impact on the livelihood of the community. To assess the shoreline changes, the analysis of multi-temporal satellite images has been carried out. A historical trend is established for the study period from 1991 to 2019. The analysis has been made in three timelines considering various developing activities. There was no significant coastal infrastructure development during 1991 to 1999; however, between 1999 and 2009, a major port, pier, and a groyne field were constructed. Additionally, a port was established between 2009 and 2019. Erosion was observed on the coast from Kattupalli to Karungali at a rate of −16.85 m/yr since 2009, while the coast on the south of Ennore port is accreting at the rate of +12.43 m/yr during the same period. The near-future projection using a linear regression model shows further erosion in the coast under similar conditions. The results of this study provide a baseline data for future anthropogenic activities along this coast. Numéro de notice : A2022-037 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/01490419.2021.1992546 Date de publication en ligne : 08/11/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/01490419.2021.1992546 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99370 [article]

Modalités et rythmes d'évolution des falaises des Vaches Noires (Normandie, France) : caractérisation et quantification des dynamiques hydrogravitaires par approches multi-scalaires / Thomas Roulland (2022)  

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GIS to identify exposed shoreline sectors to wave impacts: case of El Tarf coast / Abdeldjalil Goumrasa in Applied geomatics, vol 13 n° 4 (December 2021)  

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Efficient 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)  

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Seven decades of coastal change at Barter Island, Alaska: Exploring the importance of waves and temperature on erosion of coastal permafrost bluffs / Ann E. Gibbs in Remote sensing, vol 13 n° 21 (November-1 2021)  

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Establishing vertical separation models for vulnerable coastlines in developing territories / Cassandra Nanlal in Marine geodesy, vol 44 n° 5 (September 2021)  

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Evolution of the beaches in the regional Park of Salinas and Arenales of San Pedro del Pinatar (Southeast of Spain) (1899–2019) / Daniel Ibarra-Marinas in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 4 (April 2021)  

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Shoreline changes along Northern Ibaraki Coast after the great East Japan earthquake of 2011 / Quang Nguyen Hao in Remote sensing, vol 13 n° 7 (April-1 2021)  

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Evaluation du potentiel des series d’images multi-temporelles optique et radar des satellites Sentinel 1 & 2 pour le suivi d’une zone côtière en contexte tropical: cas de l’estuaire du Cameroun pour la période 2015-2020 / Nourdi Njutapvoui in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 223 (mars - décembre 2021)  

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Monitoring the coastal changes of the Po river delta (Northern Italy) since 1911 using archival cartography, multi-temporal aerial photogrammetry and LiDAR data: implications for coastline changes in 2100 A.D. / Massimo Fabris in Remote sensing, Vol 13 n° 3 (February 2021)  

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Apport des méthodes : imagerie drone, LiDAR et imagerie hyperspectrale pour l’étude du littoral vendéen / Mathis Baudis (2021)  

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