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GIS-based modeling for selection of dam sites in the Kurdistan region, Iraq / Arsalan Ahmed Othman in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 4 (April 2020)
Titre : GIS-based modeling for selection of dam sites in the Kurdistan region, Iraq Type de document : Article/Communication Auteurs : Arsalan Ahmed Othman, Auteur ; Ahmed F. Al-Maamar, Auteur ; Diary Ali Mohammed Amin Al-Manmi, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 34 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes descripteurs IGN] analyse multicritère
[Termes descripteurs IGN] barrage
[Termes descripteurs IGN] capacité de stockage
[Termes descripteurs IGN] construction
[Termes descripteurs IGN] gestion de l'eau
[Termes descripteurs IGN] image Landsat-8
[Termes descripteurs IGN] image Landsat-OLI
[Termes descripteurs IGN] image Quickbird
[Termes descripteurs IGN] Iraq
[Termes descripteurs IGN] jeu de données localisées
[Termes descripteurs IGN] processus d'analyse hiérarchisée floue
[Termes descripteurs IGN] régression géographiquement pondéréeRésumé : (auteur) Iraq, a country in the Middle East, has suffered severe drought events in the past two decades due to a significant decrease in annual precipitation. Water storage by building dams can mitigate drought impacts and assure water supply. This study was designed to identify suitable sites to build new dams within the Al-Khabur River Basin (KhRB). Both the fuzzy analytic hierarchy process (AHP) and the weighted sum method (WSM) were used and compared to select suitable dam sites. A total of 14 layers were used as input dataset (i.e., lithology, tectonic zones, distance to active faults, distance to lineaments, soil type, land cover, hypsometry, slope gradient, average precipitation, stream width, Curve Number Grid, distance to major roads, distance to towns and cities, and distance to villages). Landsat-8/Operational Land Imager (OLI) and QuickBird optical images were used in the study. Three types of accuracies were tested: overall, suitable pixels by number, and suitable pixels by weight. Based on these criteria, we determined that 11 sites are suitable for locating dams for runoff harvesting. Results were compared to the location of 21 preselected dams proposed by the Ministry of Agricultural and Water Resources (MAWR). Three of these dam sites coincide with those proposed by the MAWR. The overall accuracies of the 11 dams ranged between 76.2% and 91.8%. The two most suitable dam sites are located in the center of the study area, with favorable geology, adequate storage capacity, and in close proximity to the population centers. Of the two selection methods, the AHP method performed better as its overall accuracy is greater than that of the WSM. We argue that when stream discharge data are not available, use of high spatial resolution QuickBird imageries to determine stream width for discharge estimation is acceptable and can be used for preliminary dam site selection. The study offers a valuable and relatively inexpensive tool to decision-makers for eliminating sites having severe limitations (less suitable sites) and focusing on those with the least restriction (more suitable sites) for dam construction. Numéro de notice : A2020-265 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi9040244 date de publication en ligne : 15/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi9040244 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95028
in ISPRS International journal of geo-information > vol 9 n° 4 (April 2020) . - 34 p.[article]
Titre : Nouvelle donne aérienne Type de document : Article/Communication Auteurs : Marielle Mayo, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 12 - 13 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes descripteurs IGN] capacité de stockage
[Termes descripteurs IGN] Cergy-Pontoise
[Termes descripteurs IGN] données lidar
[Termes descripteurs IGN] données localisées 3D
[Termes descripteurs IGN] image oblique
[Termes descripteurs IGN] orthoimage
[Termes descripteurs IGN] stockage de donnéesRésumé : (Auteur) Depuis 1967, l'agglomération de Cergy-Pontoise met à jour son orthophotographie. Les images obliques et les données Lidar produites par une société de géomètres-experts ouvrent la porte à de nouvelles applications. Numéro de notice : A2019-605 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94741
in Géomètre > n° 2175 (décembre 2019) . - pp 12 - 13[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 063-2019111 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible
Titre : Evaluating the capability of the Sentinel 2 data for soil organic carbon prediction in croplands Type de document : Article/Communication Auteurs : Fabio Castaldi, Auteur ; Andreas Hueni, Auteur ; Sabine Chabrillat, Auteur ; Kathrin Ward, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 267 - 282 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes descripteurs IGN] Allemagne
[Termes descripteurs IGN] analyse comparative
[Termes descripteurs IGN] analyse multivariée
[Termes descripteurs IGN] Belgique
[Termes descripteurs IGN] capacité de stockage
[Termes descripteurs IGN] carbone
[Termes descripteurs IGN] image APEX
[Termes descripteurs IGN] image hyperspectrale
[Termes descripteurs IGN] image multibande
[Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI
[Termes descripteurs IGN] Luxembourg
[Termes descripteurs IGN] rapport signal sur bruit
[Termes descripteurs IGN] sol
[Termes descripteurs IGN] surface cultivéeRésumé : (auteur) The short revisit time of the Sentinel-2 (S2) constellation entails a large availability of remote sensing data, but S2 data have been rarely used to predict soil organic carbon (SOC) content. Thus, this study aims at comparing the capability of multispectral S2 and airborne hyperspectral remote sensing data for SOC prediction, and at the same time, we investigated the importance of spectral and spatial resolution through the signal-to-noise ratio (SNR), the variable importance in the prediction (VIP) models and the spatial variability of the SOC maps at field and regional scales. We tested the capability of the S2 data to predict SOC in croplands with quite different soil types and parent materials in Germany, Luxembourg and Belgium, using multivariate statistics and local ground calibration with soil samples. We split the calibration dataset into sub-regions according to soil maps and built a multivariate regression model within each sub-region. The prediction accuracy obtained by S2 data is generally slightly lower than that retrieved by airborne hyperspectral data. The ratio of performance to deviation (RPD) is higher than 2 in Luxembourg (2.6) and German (2.2) site, while it is 1.1 in the Belgian area. After the spectral resampling of the airborne data according to S2 band, the prediction accuracy did not change for four out of five of the sub-regions. The variable importance values obtained by S2 data showed the same trend as the airborne VIP values, while the importance of SWIR bands decreased using airborne data resampled according the S2 bands. These differences of VIP values can be explained by the loss of spectral resolution as compared to APEX data and the strong difference in terms of SNR between the SWIR region and other spectral regions. The investigation on the spatial variability of the SOC maps derived by S2 data has shown that the spatial resolution of S2 is adequate to describe SOC variability both within field and at regional scale. Numéro de notice : A2019-037 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.11.026 date de publication en ligne : 06/12/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.11.026 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91974
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 147 (January 2019) . - pp 267 - 282[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2019011 RAB Revue Centre de documentation En réserve 3L Disponible 081-2019013 DEP-EXM Revue MATIS Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2019012 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt
Titre : The potential of multifrequency SAR images for estimating forest biomass in Mediterranean areas Type de document : Article/Communication Auteurs : Emanuele Santi, Auteur ; Simonetta Paloscia, Auteur ; Simone Pettinato, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 63 - 73 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes descripteurs IGN] bande C
[Termes descripteurs IGN] bande L
[Termes descripteurs IGN] biomasse forestière
[Termes descripteurs IGN] capacité de stockage
[Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal
[Termes descripteurs IGN] forêt méditerranéenne
[Termes descripteurs IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes descripteurs IGN] image Envisat-ASAR
[Termes descripteurs IGN] image radar moirée
[Termes descripteurs IGN] modèle de transfert radiatif
[Termes descripteurs IGN] production primaire brute
[Termes descripteurs IGN] Toscane (Italie)Résumé : (auteur) The extraction of forest information from SAR images is particularly complex in Mediterranean areas, since they are characterized by high spatial fragmentation and heterogeneity. We have investigated the use of multi-frequency SAR data from different sensors (ALOS/PALSAR and ENVISAT/ASAR) for estimating forest biomass in two test areas in Central Italy (San Rossore and Molise), where detailed in-situ measurements and Airborne Laser Scanning (ALS) data were available. The study focused on the estimation of growing stock volume (GS, in m3/ha) by using an inversion algorithm based on artificial neural networks (ANN). The ANN algorithm was first appropriately trained using the available GS estimates obtained from ALS data. The potential of this algorithm was then improved through the innovative use of a simulated dataset, generated by a forward electromagnetic model based on the Radiative Transfer Theory (RTT). The algorithm is able to merge SAR data at L and C bands for predicting GS in diversified Mediterranean environments. The performed analyses indicated that GS was correctly estimated by integrating information from L and C bands on both test areas, with the following statistics: R > 0.97 and RMSE = 28.5 m3/ha for the independent test, and R = 0.86 and RMSE ≈ 77 m3/ha for the final independent validation, the latter performed on the forest stands of both areas not included in the ALS acquisitions and where conventional measurements were available. The research then illustrates the potential of using the obtained GS estimates from SAR data to drive the simulations of forest net primary production (NPP). This experiment produced spatially explicit estimates of GS current annual increments that are slightly less accurate than those obtained from ground observations (R = 0.75 and RMSE ≈ 1.5 m3/ha/year). Numéro de notice : A2017-415 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.07.038 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86307
in Remote sensing of environment > vol 200 (October 2017) . - pp 63 - 73[article]
Titre : L'invité du mois : Pascal Chambon, Directeur des Systèmes d'Informations de l'IGN Type de document : Article/Communication Auteurs : Anonyme, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : PP 8 - 11 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information
[Termes descripteurs IGN] capacité de stockage
[Termes descripteurs IGN] données localisées numériques
[Termes descripteurs IGN] données massives
[Termes descripteurs IGN] machine virtuelle
[Termes descripteurs IGN] serveur général
[Termes descripteurs IGN] stockage de donnéesRésumé : (Documentaire) Plusieurs questions sont posées à Pascal Chambon lors d'une interview organisée par la revue Géomatique Expert. Numéro de notice : A2016-959 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83594
in Géomatique expert > n° 113 (novembre - décembre 2016) . - PP 8 - 11[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 265-2016061 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible IFN-001-P001918 PER Revue Nogent-sur-Vernisson Salle périodiques Exclu du prêt 
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