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réflectance spectrale |
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Titre : Suivi du statut hydrique de la vigne par télédétection hyper et multispectrale Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Eve Laroche, Auteur ; Véronique Chéret, Directeur de thèse ; Harold Clenet, Directeur de thèse ; Sylvie Duthoit, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2021 Importance : 184 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, spécialité Agrosystèmes, Écosystèmes et EnvironnementLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] bilan hydrique
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image Landsat-SWIR
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] irrigation
[Termes IGN] jeu de données
[Termes IGN] réflectance spectrale
[Termes IGN] stress hydrique
[Termes IGN] viticultureIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L’évolution du climat dans le sud de l’Europe conduit à une hausse des températures et une baisse des précipitations pendant l’été. Cette évolution entraîne des contraintes hydriques de plus en plus importantes pour la vigne, obligeant les régions viticoles du sud de la France à réfléchir à des solutions pour conserver leur production. Un enjeu pour la filière est de pouvoir déterminer facilement les parcelles ou régions souffrant de stress hydrique. Dans une zone d’AOC par exemple, cela peut aider à justifier les demandes d’autorisation d’irrigation auprès de l’INAO. Il est également question de mieux gérer la ressource en eau pour la diriger vers les zones qui en ont le plus besoin. Quantifier et suivre le statut hydrique de la vigne permettrait également d’accélérer les réflexions sur l’évolution des pratiques culturales dans ces zones (gestion de l’inter-rang, date de récolte, encépagement. . . ). La télédétection est un outil parfaitement adapté pour répondre à cet enjeu. Le stress hydrique provoque une modification des caractéristiques biophysiques et biochimiques du tissu des plantes, qui se traduit dans la plupart des cas par une modification de leurs propriétés optiques. De plus, l’arrivé des deux satellites Sentinel-2 permet aujourd’hui un suivi de la végétation avec une revisite théorique tous les 5 jours à moindre coût. Ce travail de thèse est orienté autour de plusieurs axes de recherche (thématique et méthodologique) pour arriver à construire et mettre en place un service opérationnel. Dans un premier temps, il fallait comprendre comment s’expriment les symptômes physiologiques du stress hydrique, et, à l’aide de mesures hyperspectrales de référence, caractériser les gammes de longueurs d’onde où des modifications spectrales peuvent être observées. Par la suite, il était nécessaire de vérifier si cette connaissance est transposable aux mesures acquises par les capteurs des satellites actuellement en service et notamment Sentinel-2. Ce travail s’est appuyé sur des jeux de données uniques, combinant à la fois mesures de terrain (sur 3 ans dans 36 parcelles) et observations multispectrales et hyperspectrales. Cette étude a fait ressortir le domaine SWIR pour accéder à la teneur en eau des feuilles mais a également permis de confirmer l’utilité des bandes Red-Edge et NIR pour caractériser l’impact du contenu en eau sur la structure de la feuille et sur son contenu en chlorophylle. Un modèle de prédiction du statut hydrique de la vigne a été mis en place à partir des bandes 4 (Rouge), 6 (Red-Edge), 8a (NIR) et 12 (SWIR) de Sentinel-2. Ce modèle a pu être testé en 2020 sur des parcelles de 5 domaines viticoles, et de nombreux échanges réguliers ont eu lieu avec les viticulteurs pour vérifier la cohérence des résultats au niveau spatial et temporel. Ces premiers retours sont plus qu’encourageant pour la mise en place d’un outil opérationnel de suivi du statut hydrique de la vigne à partir des images Sentinel-2. Les derniers tests sont en cours pour intégrer le modèle dans une plateforme de traitement et de distribution de données automatique au sein de l’entreprise partenaire (TerraNIS). Une première phase de distribution pré-opérationnelle du service est prévue pour l’été 2021. Les travaux menés dans le cadre de cette thèse ont donc permis de mettre en lumière les domaines spectraux affectés par les variations de potentiel de tige de la vigne, de valider l’utilisation de Sentinel-2 comme outil de suivi temporel et spatial du statut hydrique de la vigne et de proposer les outils et algorithmes qui permettront à TerraNIS de proposer un service d’intérêt pour l’ensemble de la filière. Note de contenu : Introduction
1- Contexte général
2- Identification des domaines spectraux les plus discriminants pour la caractérisation du statut hydrique de la vigne à partir de données
3- Potentialité des images satellites pour le suivi du statut hydrique de la vigne
4- Vers la mise en place d'un service opérationnel
5- Synthèse générale et perspectives
ConclusionNuméro de notice : 28686 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Agrosystèmes, Écosystèmes et Environnement : Toulouse : 2021 Organisme de stage : DYNAFOR DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2021INPT0082 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100037 Télédétection hyperspectrale pour l’identification et la caractérisation de minéraux industriels / Ronan Rialland (2021)
Titre : Télédétection hyperspectrale pour l’identification et la caractérisation de minéraux industriels Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ronan Rialland, Auteur ; Charles Soussen, Auteur ; Rodolphe Marion, Auteur ; V. Carrere, Auteur Editeur : Bures-sur-Yvette : Université Paris-Saclay Année de publication : 2021 Importance : 125 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat de l’Université Paris-Saclay, Spécialité Traitement du Signal et des ImagesLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] bruit (théorie du signal)
[Termes IGN] déconvolution
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] logique floue
[Termes IGN] minéral
[Termes IGN] minéralogie
[Termes IGN] rapport signal sur bruit
[Termes IGN] réflectance spectrale
[Termes IGN] spectroscopie
[Termes IGN] transfert radiatifIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La télédétection hyperspectrale permet l’étude de larges zones d’intérêt via la caractérisation physico-chimique des surfaces observées. Cette thèse concerne l’identification de minéraux rencontrés sur des sites industriels à partir de leurs spectres de réflectance observés dans le domaine réflectif [400-2500] nm. Un modèle physique paramétrique adapté est proposé pour représenter un spectre comme la somme d’un continuum et de formes spectrales localisées représentant les formes d’absorption. La première contribution est une procédure de déconvolution spectrale pour estimer adaptativement le nombre d’absorptions dans un spectre ainsi que les paramètres associés. Cette procédure est composée de trois étapes : retrait du continuum, pré-estimation des absorptions, ajustement conjoint du continuum et des absorptions. La pré-estimation des absorptions est l’étape clé, où les paramètres (positions, paramètres de formes) des absorptions sont estimés par un algorithme inspiré d’Orthogonal Matching Pursuit. Cette étape fournit des décompositions du spectre pour un nombre variable de formes d’absorption, rendant possible l’utilisation d’un critère de sélection d’ordre pour estimer leur nombre. La deuxième contribution concerne l’identification des minéraux pour des spectres demélanges, inspirée d’une méthode de logique floue et basée sur la comparaison des paramètres estimés avec ceux d’une base de données prédéfinie. Cette solution tient compte des incertitudes d’estimation et des possibles variations des spectres de réflectance des minéraux. Les méthodes proposées sont validées sur de nombreuses données synthétiques et réelles issues de mesures en laboratoire, posant des difficultés d’analyse du fait d’absorptions de formes variées, possiblement superposées, et positionnées sur une plage très étendue de longueurs d’onde. De plus, une validation extensive a été effectuée sur des images hyperspectrales acquises dans le cadre du survol de deux carrières de gypse et de kaolinite. Les minéraux présents sur les sites sont précisément identifiés. Note de contenu : 1- Introduction
2- Spectroscopie et imagerie hyperspectrale pour l’étude des minéraux
3- Modélisation d’un spectre de réflectance de minéral et prise en compte du bruit dans une image hyperspectrale
4- Déconvolution d’un spectre de réflectance de minéral : procédure greedy-AGM
5- Applications de la procédure greedy-AGM
6- Procédure d’identification de minéraux
7- Campagne d’acquisitions et applications
8- Conclusions et perspectivesNuméro de notice : 21705 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Traitement du Signal et des Images : Paris-Saclay : 2021 DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03508396 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100475 Comparative analysis of index and chemometric techniques-based assessment of leaf area index (LAI) in wheat through field spectroradiometer, Landsat-8, Sentinel-2 and Hyperion bands / Bappa Das in Geocarto international, vol 35 n° 13 ([01/10/2020])
[article]
Titre : Comparative analysis of index and chemometric techniques-based assessment of leaf area index (LAI) in wheat through field spectroradiometer, Landsat-8, Sentinel-2 and Hyperion bands Type de document : Article/Communication Auteurs : Bappa Das, Auteur ; Rabi N. Sahoo, Auteur ; Sourabh Pargal, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1415 - 1432 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] blé (céréale)
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] image EO1-Hyperion
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] Leaf Area Index
[Termes IGN] modèle de régression
[Termes IGN] réflectance spectrale
[Termes IGN] régression des moindres carrés partiels
[Termes IGN] séparateur à vaste marge
[Termes IGN] spectroradiomètreRésumé : (auteur) Successful retrieval of leaf area index (LAI) from hyperspectral remote sensing relies on the proper selection of indices or multivariate models. The objectives of the research work were to identify best vegetation index and multivariate model based on canopy reflectance and LAI measured at different growth stages of wheat. Comparison of existing indices revealed optimized soil-adjusted vegetation index (OSAVI) as the best index based on R2 of calibration, validation and root mean square error of validation. Proposed ratio index (RI; R670, R845) and normalized difference index (NDI; R670, R845) provided comparable performance with the existing vegetation indices (R2 = 0.65 and 0.62 for RI and NDI, respectively, during validation). Among the multivariate models, partial least squares regression (PLSR) model with Hyperion band configuration performed the best during validation (R2 = 0.80 and RMSE = 0.58 m2 m−2). Our results manifested the opportunities for developing biophysical products based on satellite sensors. Numéro de notice : A2020-607 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1581271 Date de publication en ligne : 28/03/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1581271 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95967
in Geocarto international > vol 35 n° 13 [01/10/2020] . - pp 1415 - 1432[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2020101 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A machine learning framework for estimating leaf biochemical parameters from its spectral reflectance and transmission measurements / Bikram Koirala in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 10 (October 2020)
[article]
Titre : A machine learning framework for estimating leaf biochemical parameters from its spectral reflectance and transmission measurements Type de document : Article/Communication Auteurs : Bikram Koirala, Auteur ; Zohreh Zahiri, Auteur ; Paul Scheunders, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 7393 - 7405 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] biochimie
[Termes IGN] diagnostic foliaire
[Termes IGN] feuille (végétation)
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] méthode fondée sur le noyau
[Termes IGN] processus gaussien
[Termes IGN] réflectance spectrale
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] teneur en chlorophylle des feuillesRésumé : (auteur) Spectral measurements are commonly applied for the nondestructive estimation of leaf parameters, such as the concentrations of chlorophyll a and b, carotenoid, anthocyanin, brown pigment, leaf water content, and leaf mass per area for the quantification of vegetation physiology. The most popular way to estimate these parameters is by using spectral vegetation indices. The use of biochemical models allows us to use the full wavelength range (400–2500 nm) and to physically interpret the result. However, their performance is usually lower than that of supervised machine learning regression techniques. Machine learning regression techniques, on the other hand, have the disadvantage that the relationship between estimated parameters and the reflectance/transmission spectra is unclear. In this article, a hybrid between a supervised learning method and physical modeling for the estimation of leaf parameters is proposed. In this method, a machine learning regression technique is applied to learn a mapping from the true hyperspectral data set to a data set that follows the PROSPECT model. The PROSPECT model then reveals the actual leaf parameters. Two mapping methods, based on Gaussian processes (GPs) and kernel ridge regression (KRR) are proposed. As an alternative, mapping onto the leaf absorption spectra is proposed as well. The proposed methodology not only estimates the leaf parameters with a lower error but also solves the interpretation problem of the parameters estimated by the advanced machine learning regression techniques. This method is validated on the ANGERS and LOPEX data set. Numéro de notice : A2020-589 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.2982263 Date de publication en ligne : 02/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2982263 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95919
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 10 (October 2020) . - pp 7393 - 7405[article]Use of visible and near-infrared reflectance spectroscopy models to determine soil erodibility factor (K) in an ecologically restored watershed / Qinghu Jiang in Remote sensing, vol 12 n° 18 (September-2 2020)
[article]
Titre : Use of visible and near-infrared reflectance spectroscopy models to determine soil erodibility factor (K) in an ecologically restored watershed Type de document : Article/Communication Auteurs : Qinghu Jiang, Auteur ; Yiyun Chen, Auteur ; Jialiang Hu, Auteur ; Feng Liu, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 16 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] bassin hydrographique
[Termes IGN] érosion
[Termes IGN] étalonnage de modèle
[Termes IGN] image proche infrarouge
[Termes IGN] image visible
[Termes IGN] réflectance spectrale
[Termes IGN] régression des moindres carrés partiels
[Termes IGN] sol arable
[Termes IGN] spectroscopie
[Termes IGN] surface cultivée
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (auteur) This study aimed to assess the ability of using visible and near-infrared reflectance (Vis–NIR) spectroscopy to quantify soil erodibility factor (K) rapidly in an ecologically restored watershed. To achieve this goal, we explored the performance and transferability of the developed spectral models in multiple land-use types: woodland, shrubland, terrace, and slope farmland (the first two types are natural land and the latter two are cultivated land). Subsequently, we developed an improved approach by combining spectral data with related topographic variables (i.e., elevation, watershed location, slope height, and normalized height) to estimate K. The results indicate that the calibrated spectral model using total samples could estimate K factor effectively (R2CV = 0.71, RMSECV = 0.0030 Mg h Mj−1 mm−1, and RPDCV = 1.84). When predicting K in the new samples, models performed well in natural land soils (R2P = 0.74, RPDP = 1.93) but failed in cultivated land soils (R2P = 0.24, RPDP = 0.99). Furthermore, the developed models showed low transferability between the natural and cultivated land datasets. The results also indicate that the combination of spectral data with topographic variables could slightly increase the accuracies of K estimation in total and natural land datasets but did not work for cultivated land samples. This study demonstrated that the Vis–NIR spectroscopy could be used as an effective method in predicting K. However, the predictability and transferability of the calibrated models were land-use type dependent. Our study also revealed that the coupling of spectrum and environmental variable is an effective improvement of K estimation in natural landscape region Numéro de notice : A2020-631 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs12183103 Date de publication en ligne : 22/09/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs12183103 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96052
in Remote sensing > vol 12 n° 18 (September-2 2020) . - 16 p.[article]Monitoring narrow mangrove stands in Baja California Sur, Mexico using linear spectral unmixing / Jonathan B. Thayn in Marine geodesy, Vol 43 n° 5 (September 2020)PermalinkCan ensemble techniques improve coral reef habitat classification accuracy using multispectral data? / Mohammad Shawkat Hossain in Geocarto international, vol 35 n° 11 ([01/08/2020])PermalinkCross-calibration of MODIS reflective solar bands with Sentinel 2A/2B MSI instruments / Amit Angal in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 7 (July 2020)PermalinkUsing spectral indices to estimate water content and GPP in sphagnum moss and other peatland vegetation / Kirsten J. Lees in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 7 (July 2020)PermalinkAqueous alteration mapping in Rishabdev ultramafic complex using imaging spectroscopy / Hrishikesh Kumar in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 88 (June 2020)PermalinkFootprint determination of a spectroradiometer mounted on an unmanned aircraft system / Deepak Gautam in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 5 (May 2020)PermalinkAn original method for tree species classification using multitemporal multispectral and hyperspectral satellite data / Olga Grigorieva in Silva fennica, vol 54 n° 2 (March 2020)PermalinkPotential of Landsat-8 and Sentinel-2A composite for land use land cover analysis / Divyesh Varade in Geocarto international, vol 34 n° 14 ([30/10/2019])PermalinkLandsats 1–5 multispectral scanner system sensors radiometric calibration update / Cibele Teixeira-Pinto in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 57 n° 10 (October 2019)PermalinkUnmanned aerial vehicles (UAVs) for monitoring macroalgal biodiversity: comparison of RGB and multispectral imaging sensors for biodiversity assessments / Leigh Tait in Remote sensing, vol 11 n° 19 (October-1 2019)PermalinkUnmanned aerial system multispectral mapping for low and variable solar irradiance conditions: Potential of tensor decomposition / Sheng Wang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 155 (September 2019)PermalinkHyperspectral analysis of soil polluted with four types of hydrocarbons / Laura A. Reséndez-Hernández in Geocarto international, vol 34 n° 9 ([15/06/2019])PermalinkIncluding Sentinel-1 radar data to improve the disaggregation of MODIS land surface temperature data / Abdelhakim Amazirh in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 150 (April 2019)PermalinkAn evaluation of reflectance calibration methods for UAV spectral imagery / Jarrod Edwards in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 3 (March 2019)PermalinkRadiometric calibration assessments for UAS-borne multispectral cameras: Laboratory and field protocols / Sen Cao in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 149 (March 2019)PermalinkAnalysis and modelling of remote sensing reflectance during anoxic crisis in the Thau lagoon using satellite images / Manchun Lei (2019)PermalinkExploitation of hyperspectral data for assessing vegetation health under exposure to petroleum hydrocarbons / Guillaume Lassalle (2019)PermalinkPolarization orientation angle and polarimetric SAR scattering characteristics of steep terrain / Jong-Sen Lee in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)PermalinkObject-based crop classification using multi-temporal SPOT-5 imagery and textural features with a Random Forest classifier / Huanxue Zhang in Geocarto international, vol 33 n° 10 (October 2018)PermalinkTélédétection multispectrale et hyperspectrale des eaux littorales turbides / Morgane Larnicol (2018)Permalink