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Estimation of surface roughness over bare agricultural soil from Sentinel-1 data / Mohammad Choker (2018)
contenu dans HAL Hyper articles en ligne / Centre pour la Communication Scientifique Directe CCSD (2000)
Titre : Estimation of surface roughness over bare agricultural soil from Sentinel-1 data Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Mohammad Choker, Auteur ; Nicolas Baghdadi, Directeur de thèse ; Mehrez Zribi, Directeur de thèse Editeur : AgroParisTech Année de publication : 2018 Importance : 214 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Institut des Sciences et Industries du Vivant et de l'Environnement, AgroParisTech, GéomatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] écho radar
[Termes IGN] état de surface du sol
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] image Cosmo-Skymed
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] image TerraSAR-X
[Termes IGN] modèle de rétrodiffusion
[Termes IGN] polarisation
[Termes IGN] rugosité du sol
[Termes IGN] surface cultivée
[Termes IGN] télédétection en hyperfréquenceRésumé : (auteur) Spatial remote sensing is of paramount importance for mapping and monitoring environmental problems. Its interest lies in the ability of space satellite sensors in providing permanent information of the planet, at local, regional and global scales. Also, it provides spatial and repetitive territories visions and ecosystem views. Radar remote sensing has shown great potential in recent years for the characterization of soil surface conditions. The state of the soil surface, in particular moisture and roughness, has a fundamental influence on the distribution of rainfall between infiltration, surface retention and runoff. In addition, it plays an essential role in surface hydrological processes and those associated with erosion and evapotranspiration processes. Characterization and consideration of these surface conditions have been recently considered as an important issue for physically based modeling of hydrological processes or for surface-atmosphere coupling. In this context and for several years, several scientific studies have shown the potential of active microwave data for estimation of the soil moisture and the surface roughness.New SAR (Synthetic Aperture Radar) systems have opened new perspectives for earth observation through improved spatial resolution (metric on TerraSAR-X and COSMO-SkyMed) and temporal resolution (TerraSAR-X, COSMO-SkyMed, Sentinel-1) . The recent availability of new Sentinel-1 C-band radar sensors (free and open access) makes it essential to evaluate the potential of Sentinel-1 data for the characterization of soil surface conditions and in particular surface roughness.The work revolves around three parts. The first part consist of evaluation of the most used radar backscattering models (IEM, Oh, Dubois, and AIEM) using a wide dataset of SAR data and experimental soil measurements. This evaluation gives the ability to find the most robust backscattering model that simulates the radar signal with good agreement in order to use later in the inversion procedure of the radar signal for estimating the soil roughness. The second research axe of this thesis consists of proposing an empirical radar backscattering model for HH, HV and VV polarizations. This new model will be developed using a large real dataset. This new model also will be used in the inversion procedure of the radar signal for estimating the soil roughness. The last axe of this thesis consists of producing a method to invert the radar signal using neural networks. The objective is to evaluate the potential of Sentinel-1 data for estimating surface roughness. These neural networks will be trained using wide synthetic dataset produced from the radar backscattering models chosen (IEM calibrated by Baghdadi and the new proposed model) and validated using two datasets: one synthetic dataset and one real (Sentinel 1 images and in-situ measurements). The real datasets are collected from Tunisia (Kairouan) and France (Versailles). Note de contenu : 1- Introduction
2- Generalities
3- Evaluation of radar backscattering models
4- A new empirical model for radar scattering from bare soil surfaces
5- Estimation of soil roughness using neural networks from sentinel-1 SAR data
6- General conclusion and perspectivesNuméro de notice : 25595 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géomatique : Paris : 2018 Organisme de stage : TETIS (Montpellier) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02293194/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95218 Transferability of multi- and hyperspectral optical biocrust indices / Emilio Rodríguez-Caballero in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 126 (April 2017)
Titre : Transferability of multi- and hyperspectral optical biocrust indices Type de document : Article/Communication Auteurs : Emilio Rodríguez-Caballero, Auteur ; P. Escribano, Auteur ; C. Olehowski, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 94 – 107 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] biomasse
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] état de surface du sol
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] indice de détection
[Termes IGN] surface du solRésumé : (auteur) Biological soil crusts (biocrusts) are communities of cyanobacteria, algae, microfungi, lichens and bryophytes in varying proportions, which live within or immediately on top of the uppermost millimeters of the soil in arid and semiarid regions. As biocrusts are highly relevant for ecosystem processes like carbon, nitrogen, and water cycling, a correct characterization of their spatial distribution is required. Following this objective, considerable efforts have been devoted to the identification and mapping of biocrusts using remote sensing data, and several mapping indices have been developed. However, their transferability to different regions has only rarely been tested. In this study we investigated the transferability of two multispectral indices, i.e. the Crust Index (CI) and the Biological Soil Crust Index (BSCI), and two hyperspectral indices, i.e. the Continuum Removal Crust Identification Algorithm (CRCIA) and the Crust Development Index (CDI), in three sites dominated by biocrusts, but with differences in soil and vegetation composition. Whereas multispectral indices have been important and valuable tools for first approaches to map and classify biological soil crusts, hyperspectral data and indices developed for these allowed to classify biocrusts at much higher accuracy. While multispectral indices showed Kappa (κ) values below 0.6, hyperspectral indices obtained good classification accuracy (κ ∼ 0.8) in both the study area where they had been developed and in the newly tested region. These results highlight the capability of hyperspectral sensors to identify specific absorption features related to photosynthetic pigments as chlorophyll and carotenoids, but also the limitation of multispectral information to discriminate between areas dominated by biocrusts, vegetation or bare soil. Based on these results we conclude that remote sensing offers an important and valid tool to map biocrusts. However, the spectral similarity between the main surface components of drylands and biocrusts demand for mapping indices based on hyperspectral information to correctly map areas dominated by biocrusts at ecosystem scale. Numéro de notice : A2017-115 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2017.02.007 En ligne : http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.02.007 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84510
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 126 (April 2017) . - pp 94 – 107[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2017041 RAB Revue Centre de documentation En réserve 3L Disponible 081-2017043 DEP-EXM Revue LaSTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2017042 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Disponible Joint analysis of passive and active land surface responses for Global Precipitation Measurement / Iris de Gelis (2017)
Titre : Joint analysis of passive and active land surface responses for Global Precipitation Measurement Type de document : Mémoire Auteurs : Iris de Gelis, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2017 Importance : 36 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e annéeLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] carte de Kohonen
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] coefficient de rétrodiffusion
[Termes IGN] emissivité
[Termes IGN] état de surface du sol
[Termes IGN] image GPM
[Termes IGN] manteau neigeux
[Termes IGN] neige
[Termes IGN] précipitationIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) L’estimation des précipitations depuis les satellites n’est pas un problème trivial. En effet, lorsque des satellites comme le Global Precipitation Measurement (GPM) effectuent des observations des nuages et précipitations, les mesures sont aussi influencées par la réponse de la surface terrestre. Pour aider à séparer la contribution de la surface et de l’atmosphère dans les mesures du satellite en micro-ondes, notre étude va analyser les réponses micro-ondes des surfaces en mode actif et passif (radar et radiomètre). L’étude suivante va chercher à donner une estimation de l’émissivité et du coefficient de rétro-diffusion à différentes fréquences pour chaque type de surface terrestre. La première étape réalisée est l’analyse d’une base de données d’émissivité (mode passif) et de coefficient de rétro-diffusion (mode actif) disponible sur une année entière et pour toutes les surfaces continentales en fonction de la végétation et de la neige. Ensuite deux classifications différentes ont été réalisées grâce aux méthodes de classification de Kohonen, aussi appelée cartes auto-adaptatives. Premièrement une classification ne prenant pas en compte les zones enneigées et deuxièmement une classification des zones enneigées. Ces classifications seront fournies à la NASA (National Aeronautics and Space Administration) pour leur permettre de faciliter l’estimation des précipitations en leur donnant une estimation de la réponse de la surface terrestre dans les différentes bandes passives et actives étudiées. Note de contenu : INTRODUCTION
1. DATA DESCRIPTION
2. ANALYSIS
2.1 General maps
2.2 Vegetation
2.3 Snow
3. CLASSIFICATIONS
3.1 Kohonen classification
3.2 Snow-free surfaces
3.3 Snow-covered surfaces
CONCLUSIONNuméro de notice : 22793 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Observatoire de Paris Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=87816 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 22793-01 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible 22793-02 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
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Joint analysis of passive and active ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDFTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 4. Observation des surfaces continentales par télédétection 2 / Nicolas Baghdadi (2017)
Titre de série : Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 4 Titre : Observation des surfaces continentales par télédétection 2 : hydrologie continentale Type de document : Monographie Auteurs : Nicolas Baghdadi, Editeur scientifique ; Mehrez Zribi, Editeur scientifique Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2017 Collection : Collection système Terre - Environnement Importance : 444 p. Format : 15 x 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78405-159-4 Note générale : Bibliographie, glossaire Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] altimétrie satellitaire par radar
[Termes IGN] Antarctique
[Termes IGN] assimilation des données
[Termes IGN] bassin hydrographique
[Termes IGN] bilan du carbone
[Termes IGN] bilan radiatif
[Termes IGN] calotte glaciaire
[Termes IGN] diffusomètre
[Termes IGN] données GRACE
[Termes IGN] eau de mer
[Termes IGN] eaux continentales
[Termes IGN] état de surface du sol
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] manteau neigeux
[Termes IGN] masse d'eau
[Termes IGN] neige
[Termes IGN] réflectométrie par GNSS
[Termes IGN] télédétection en hyperfréquence
[Termes IGN] température au solIndex. décimale : 35.44 Applications de télédétection - eaux Résumé : (Editeur) Les réservoirs hydrologiques continentaux jouent un rôle essentiel pour la vie sur Terre. Cependant, le cycle hydrologique continental reste l’une des composantes les moins bien connues du système climatique. Cet ouvrage présente les principales applications de la télédétection pour l’hydrologie continentale. Après avoir étudié la caractérisation des états des surfaces continentales par télédétection active et passive, il aborde l’application de l’observation spatiale dans le suivi des eaux de surface et des eaux souterraines : suivi de l’Antarctique par altimétrie radar, caractérisation des redistributions de masse d’eau par la mission GRACE, potentiel de la technique GNSS-R en hydrologie. L’assimilation des mesures et produits de télédétection dans les modèles de fonctionnement de différents processus liés au cycle de l’eau est également détaillée. Note de contenu : Introduction
1. Caractérisation des états de surface des sols par télédétection radar
2. Estimation de l’état hydrique du sol par télédétection micro-onde passive
3. Utilisation des diffusiomètres satellitaires pour le suivi des surfaces continentales
4. Télédétection optique du manteau neigeux
5. Caractérisation de la neige par imagerie radar
6. Altimétrie spatiale sur les eaux continentales
7. L’altimétrie radar pour le suivi de l’Antarctique
8. Caractérisation des redistributions de masse d’eau sur les continents et les calottes polaires par la mission de gravimétrie spatiale GRACE
9. Applications du GNSS-R en hydrologie continentale
10. Bilan d’énergie des surfaces continentales et utilisation de la température de surface
11. Assimilation de données spatiales : applications à l’hydrologie de bassin versant
12. Assimilation de données satellitaires : application au cycle de l’eau et du carboneNuméro de notice : 22753D Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91699
- Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 3. Observation des surfaces continentales par télédétection 1 / Nicolas Baghdadi (2017)
- Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 2. Observation des surfaces continentales par télédétection micro-onde / Nicolas Baghdadi (2017)
- Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 1. Observation des surfaces continentales par télédétection optique / Nicolas Baghdadi (2017)
- Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 5. Observation des surfaces continentales par télédétection 3 / Nicolas Baghdadi (2017)
ContientRéservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 22753-01D 35.44 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible
Titre : Above- and belowground tree biomass models for three mangrove species in Tanzania: a nonlinear mixed effects modelling approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Marco Andrew Njana, Auteur ; Ole Martin Bollandsås, Auteur ; Tron Eid, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 353 - 369 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Végétation
[Termes IGN] biomasse forestière
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] état de surface du sol
[Termes IGN] mangrove
[Termes IGN] sol forestier
[Termes IGN] sous-sol
[Termes IGN] surveillance de la végétation
[Termes IGN] Tanzanie
[Termes IGN] teneur en carboneRésumé : (auteur) Key message: Tested on data from Tanzania, both existing species-specific and common biomass models developed elsewhere revealed statistically significant large prediction errors. Species-specific and common above- and belowground biomass models for three mangrove species were therefore developed. The species-specific models fitted better to data than the common models. The former models are recommended for accurate estimation of biomass stored in mangrove forests of Tanzania.
Context: Mangroves are essential for climate change mitigation through carbon storage and sequestration. Biomass models are important tools for quantifying biomass and carbon stock. While numerous aboveground biomass models exist, very few studies have focused on belowground biomass, and among these, mangroves of Africa are hardly or not represented.
Aims: The aims of the study were to develop above- and belowground biomass models and to evaluate the predictive accuracy of existing aboveground biomass models developed for mangroves in other regions and neighboring countries when applied on data from Tanzania.
Methods: Data was collected through destructive sampling of 120 trees (aboveground biomass), among these 30 trees were sampled for belowground biomass. The data originated from four sites along the Tanzanian coastline covering three dominant species: Avicennia marina (Forssk.) Vierh, Sonneratia alba J. Smith, and Rhizophora mucronata Lam. The biomass models were developed through mixed modelling leading to fixed effects/common models and random effects/species-specific models.
Results: Both the above- and belowground biomass models improved when random effects (species) were considered. Inclusion of total tree height as predictor variable, in addition to diameter at breast height alone, further improved the model predictive accuracy. The tests of existing models from other regions on our data generally showed large and significant prediction errors for aboveground tree biomass.
Conclusion: Inclusion of random effects resulted into improved goodness of fit for both above- and belowground biomass models. Species-specific models therefore are recommended for accurate biomass estimation of mangrove forests in Tanzania for both management and ecological applications. For belowground biomass (S. alba) however, the fixed effects/common model is recommended.Numéro de notice : A2016-352 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article DOI : 10.1007/s13595-015-0524-3 date de publication en ligne : 14/10/2015 En ligne : https://doi.org/10.1007/s13595-015-0524-3 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81063
in Annals of Forest Science [en ligne] > vol 73 n° 2 (June 2016) . - pp 353 - 369[article]PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalink
