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Complémentarité des images optiques Sentinel-2 avec les images radar Sentinel-1 et ALOS-PALSAR-2 pour la cartographie de la couverture végétale : application à une aire protégée et ses environs au Nord-Ouest du Maroc via trois algorithmes d’apprentissage automatique / Siham Acharki in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 223 (mars - décembre 2021)
[article]
Titre : Complémentarité des images optiques Sentinel-2 avec les images radar Sentinel-1 et ALOS-PALSAR-2 pour la cartographie de la couverture végétale : application à une aire protégée et ses environs au Nord-Ouest du Maroc via trois algorithmes d’apprentissage automatique Type de document : Article/Communication Auteurs : Siham Acharki, Auteur ; Pierre-Louis Frison , Auteur ; Mina Amharref, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Projets : 3-projet - voir note / Article en page(s) : pp 143 - 158 Note générale : Bibliographie
projet de recherche PPR2/2016/79, OGI-Env, soutenu par le ministère de l’Éducation nationale, de la Formation professionnelle, de l’Enseignement supérieur et de la Recherche scientifique (MENFPESRS) et le Centre national pour la recherche scientifique et technique (CNRST)Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] aire protégée
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] MarocRésumé : (Auteur) Dans cet article, nous évaluons les performances de classification de trois algorithmes non paramétriques (kNN, RF et SVM) en utilisant les données multi-temporelles de trois satellites (Sentinel-1, Alos-Palsar-2 et Sentinel-2) et de leurs combinaisons. La zone d'étude choisie se caractérise par un climat méditerranéen subhumide et une topographie très accidentée qui rend la classification d’occupation du sol particulièrement difficile. En outre, elle contient une aire protégée nommée Jbel Moussa et présente une diversité biologique exceptionnelle. Afin de suivre le couvert végétal de cette dernière, nous avons acquis et prétraités les images satellitaires optiques et radar pour la période du 1er janvier au 31 décembre 2017. Ensuite, nous avons combiné les trois satellites, soit douze scénarios produits. Des cartes de classifications illustrent notre approche. Un total de trente-six classifications a été obtenu, en se basant sur sept classes : eau, bâtiment et infrastructures, sol nu, végétation peu dense, prairies, forêt peu dense et forêt dense. Les résultats ont montré que pour tous les scénarios, la précision globale la plus élevée a été produite par RF (53,03%-93,06%), suivie de kNN (49,16%-89,63%), tandis que SVM (47,86%-86,08%) a produit la précision de classification la plus faible. L'étude a également montré une similitude entre les performances de la combinaison des trois satellites et celles de Sentinel-2 seul. Les estimations de la superficie pour les différentes classes vont de 0,85 km2 (0,11% de la zone d'étude) à 326,84 km2 (41,31% de la zone d'étude) Numéro de notice : A2021-890 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : FORET/IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2021.599 Date de publication en ligne : 29/11/2021 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2021.599 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99215
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 223 (mars - décembre 2021) . - pp 143 - 158[article]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)
[article]
Titre : 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 Type de document : Article/Communication Auteurs : Nourdi Njutapvoui, Auteur ; Raphael Onguene, Auteur ; Jean-Paul Rudant , Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 88 - 103 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] Cameroun
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données multitemporelles
[Termes IGN] écosystème
[Termes IGN] érosion côtière
[Termes IGN] estuaire
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] trait de côte
[Termes IGN] zone intertropicaleRésumé : (Auteur) Ce travail porte sur l’évaluation du potentiel des images multi-temporelles et multi-capteurs (optique et radar) des satellites Sentinel 1 et 2 pour la cartographie de l’occupation du sol et le suivi de l’évolution du trait de côte dans un écosystème tropical sur la période 2015 à 2020. La zone d’étude choisie est l’Estuaire du Cameroun. Cette zone représente un milieu de transition écologique majeur dans la sous-région avec la présence de réserves naturelles protégées (mangroves, forêt dense, zones humides) mais aussi une forte activité anthropique (constructions, agriculture, forêt dégradée). L’approche méthodologique a consisté en une chaine de prétraitements et d’analyses visuelles d’images, suivie d’une combinaison des bandes de chaque capteur, d’une classification supervisée Random Forest pour ébaucher une cartographie de l’occupation du sol et enfin une numérisation du trait de côte. Globalement, les résultats montrent que la classification, avec les images Sentinel 2 en utilisant 10 bandes et en ajoutant 4 indices de végétation, s’avère légèrement plus précise (95.75%) que celle issue des 13 bandes initiales (91.78%). La classification avec les seules images Sentinel 1A double polarisation (VV, VH) conduit à une précision de 78.44%. La combinaison des bandes Sentinel 2A (10 bandes et 4 indices) et Sentinel 1 améliore les résultats et conduit à une précision de 98.76%. Nos résultats montrent aussi que l’utilisation des séries chronologiques d’images multi-temporelles améliore considérablement la précision de classification par rapport à l’usage d’une seule image (mono-date), et cela pour les deux capteurs, soit un gain supplémentaire de 13% et 10% respectivement pour Sentinel-2 et Sentinel-1. Néanmoins ce gain reste faible pour les classes temporellement stables. Les résultats d’analyse de l’évolution du trait de côte montrent que l’estuaire du Cameroun est perturbé selon différents niveaux d’érosion (Cap Cameroun, Partie Nord île Manoka, embouchure de la Sanaga), et d’accrétion (Limbé, et Partie Sud île Manoka) et aussi par de faible variations internes. La fusion des données de télédétection optique et radar dans la discrimination des classes d’occupation du sol, a permis de montrer que les zones de constructions sont les plus vulnérables à l’érosion côtière. Par contre, la présence de la végétation (mangrove, forêt) stabilise et protège la côte d’éventuels risques de cette nature. Numéro de notice : A2021-665 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2021.586 Date de publication en ligne : 25/08/2021 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2021.586 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98762
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 223 (mars - décembre 2021) . - pp 88 - 103[article]SRP, une base de calage 3D de très haute précision sur le continent africain / Laure Chandelier in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 223 (mars - décembre 2021)
[article]
Titre : SRP, une base de calage 3D de très haute précision sur le continent africain Type de document : Article/Communication Auteurs : Laure Chandelier , Auteur ; Laurent Coeurdevey, Auteur ; Pascal Favé, Auteur ; Alexis Barot, Auteur ; Mathilde Jaussaud, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 129 - 142 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] Afrique (géographie politique)
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] Cap-Vert
[Termes IGN] contrôle qualité
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image Pléiades-Neo
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] image SPOT 7
[Termes IGN] Marrakech
[Termes IGN] Nigéria
[Termes IGN] point d'appui
[Termes IGN] précision métrique
[Termes IGN] prototype
[Termes IGN] recalage d'imageRésumé : (Auteur) La SRP (« Space Reference Points ») est une base mondiale, précise, dense et homogène de points 3D géoréférencés qui est réalisée à partir de l’archive d’images SPOT6/7. Ce projet, mené en partenariat entre l’Institut national de l’information géographique et forestière (IGN) et Airbus Defense and Space (ADS), permet le calage géométrique automatique d’images très haute résolution avec une précision de l’ordre de 3m partout dans le monde. La SRP sur l’Afrique a été produite au cours de l’année 2019. Les contrôles qualité confirment le respect des spécifications attendues pour ce produit. Les particularités des paysages rencontrés sur ce continent ont conduit à intégrer de nouvelles fonctionnalités à la chaîne de production. Tout d’abord, la sélection des images SPOT6/7 a été enrichie sur la zone intertropicale en prenant en compte les masques de nuage fournis avec les produits, permettant d’obtenir une densité de points SRP optimale pour la zone. Ensuite, un prototype de socle de calage exploitant des ortho-images Sentinel-2 a montré la capacité de cette méthodologie à assurer la spécification de localisation à 3m sur un archipel d’îles (ici le Cap Vert). Afin de valider pleinement le produit, l’article présente deux tests d’exploitation sur le Nigéria pour des productions 2D et sur la ville de Marrakech pour des productions 3D. Ils démontrent la capacité de la SRP à caler différents types d’images et à atteindre la cible de précision de la base. La SRP est destinée, dès 2021, à assurer le calage d’images dans différents projets et notamment, de façon massive, dans le segment sol Pléiades Neo. Numéro de notice : A2021-668 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2021.569 Date de publication en ligne : 12/10/2021 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2021.569 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98765
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 223 (mars - décembre 2021) . - pp 129 - 142[article]Basin-scale high-resolution extraction of drainage networks using 10-m Sentinel-2 imagery / Zifeng Wang in Remote sensing of environment, Vol 255 (March 2021)
[article]
Titre : Basin-scale high-resolution extraction of drainage networks using 10-m Sentinel-2 imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Zifeng Wang, Auteur ; Junguo Liu, Auteur ; Jinbao Li, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 112281 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Asie du sud-est
[Termes IGN] bassin hydrographique
[Termes IGN] données hydrographiques
[Termes IGN] données topographiques
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] réseau de drainage
[Termes IGN] réseau fluvialRésumé : (auteur) Extraction of drainage networks is an important element of river flow routing in hydrology and large-scale estimates of river behaviors in Earth sciences. Emerging studies with a focus on greenhouse gases reveal that small rivers can contribute to more than half of the global carbon emissions from inland waters (including lakes and wetlands). However, large-scale extraction of drainage networks is constrained by the coarse resolution of observational data and models, which hinders assessments of terrestrial hydrological and biogeochemical cycles. Recognizing that Sentinel-2 satellite can detect surface water up to a 10-m resolution over large scales, we propose a new method named Remote Sensing Stream Burning (RSSB) to integrate high-resolution observational flow location with coarse topography to improve the extraction of drainage network. In RSSB, satellite-derived input is integrated in a spatially continuous manner, producing a quasi-bathymetry map where relative relief is enforced, enabling a fine-grained, accurate, and multitemporal extraction of drainage network. RSSB was applied to the Lancang-Mekong River basin to derive a 10-m resolution drainage network, with a significant reduction in location errors as validated by the river centerline measurements. The high-resolution extraction resulted in a realistic representation of meanders and detailed network connections. Further, RSSB enabled a multitemporal extraction of river networks during wet/dry seasons and before/after the formation of new channels. The proposed method is fully automated, meaning that the network extraction preserves basin-wide connectivity without requiring any postprocessing, hence facilitating the construction of drainage networks data with openly accessible imagery. The RSSB method provides a basis for the accurate representation of drainage networks that maintains channel connectivity, allows a more realistic inclusion of small rivers and streams, and enables a greater understanding of complex but active exchange between inland water and other related Earth system components. Numéro de notice : A2021-191 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.rse.2020.112281 Date de publication en ligne : 21/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.112281 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97112
in Remote sensing of environment > Vol 255 (March 2021) . - n° 112281[article]Early detection of forest stress from European spruce bark beetle attack, and a new vegetation index: Normalized distance red & SWIR (NDRS) / Langning Huo in Remote sensing of environment, Vol 255 (March 2021)
[article]
Titre : Early detection of forest stress from European spruce bark beetle attack, and a new vegetation index: Normalized distance red & SWIR (NDRS) Type de document : Article/Communication Auteurs : Langning Huo, Auteur ; Henrik J. Persson, Auteur ; Eva Lindberg, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 112240 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] bande infrarouge
[Termes IGN] écho radar
[Termes IGN] houppier
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] indice de stress
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] insecte nuisible
[Termes IGN] maladie parasitaire
[Termes IGN] Picea mariana
[Termes IGN] Scolytinae
[Termes IGN] signature spectrale
[Termes IGN] Suède
[Termes IGN] vulnérabilitéRésumé : (auteur) The European spruce bark beetle (Ips typographus [L.]) is one of the most damaging pest insects of European spruce forests. A crucial measure in pest control is the removal of infested trees before the beetles leave the bark, which generally happens before the end of June. However, stressed tree crowns do not show any significant color changes in the visible spectrum at this early-stage of infestation, making early detection difficult. In order to detect the related forest stress at an early stage, we investigated the differences in radar and spectral signals of healthy and stressed trees. How the characteristics of stressed trees changed over time was analyzed for the whole vegetation season, which covered the period before attacks (April), early-stage infestation (‘green-attacks’, May to July), and middle to late-stage infestation (August to October). The results show that spectral differences already existed at the beginning of the vegetation season, before the attacks. The spectral separability between the healthy and infested samples did not change significantly during the ‘green-attack’ stage. The results indicate that the trees were stressed before the attacks and had spectral signatures that differed from healthy ones. These stress-induced spectral changes could be more efficient indicators of early infestations than the ‘green-attack’ symptoms. In this study we used Sentinel-1 and 2 images of a test site in southern Sweden from April to October in 2018 and 2019. The red and SWIR bands from Sentinel-2 showed the highest separability of healthy and stressed samples. The backscatter from Sentinel-1 and additional bands from Sentinel-2 contributed only slightly in the Random Forest classification models. We therefore propose the Normalized Distance Red & SWIR (NDRS) index as a new index based on our observations and the linear relationship between the red and SWIR bands. This index identified stressed forest with accuracies from 0.80 to 0.88 before the attacks, from 0.80 to 0.82 in the early-stage infestation, and from 0.81 to 0.91 in middle- and late-stage infestations. These accuracies are higher than those attained by established vegetation indices aimed at ‘green-attack’ detection, such as the Normalized Difference Water Index, Ratio Drought Index, and Disease Stress Water Index. By using the proposed method, we highlight the potential of using NDRS with Sentinel-2 images to estimate forest vulnerability to European spruce bark beetle attacks early in the vegetation season. Numéro de notice : A2021-190 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.rse.2020.112240 Date de publication en ligne : 20/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.112240 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97111
in Remote sensing of environment > Vol 255 (March 2021) . - n° 112240[article]Extraction of impervious surface using Sentinel-1A time-series coherence images with the aid of a Sentinel-2A image / Wenfu Wu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 3 (March 2021)PermalinkGridded population mapping for Germany based on building density, height and type from Earth Observation data using census disaggregation and bottom-up estimates / Franz Schug in Plos one, vol 16 n° 3 (March 2021)PermalinkCoastal water remote sensing from sentinel-2 satellite data using physical, statistical, and neural network retrieval approach / Frank S. Marzano in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 2 (February 2021)PermalinkCrop identification by massive processing of multiannual satellite imagery for EU common agriculture policy subsidy control / Adolfo Lozano-Tello in European journal of remote sensing, vol 54 n° 1 (2021)PermalinkSpruce budworm tree host species distribution and abundance mapping using multi-temporal Sentinel-1 and Sentinel-2 satellite imagery / Rajeev Bhattarai in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 172 (February 2021)PermalinkMapping seasonal agricultural land use types using deep learning on Sentinel-2 image time series / Misganu Debella-Gilo in Remote sensing, Vol 13 n° 2 (January-2 2021)PermalinkUsing Sentinel-2 images to estimate topography, tidal-stage lags and exposure periods over large intertidal areas / José P. Granadeiro in Remote sensing, Vol 13 n° 2 (January-2 2021)PermalinkAmélioration des systèmes de suivi des cultures à l’aide de la télédétection multi-source et des techniques d’apprentissage profond / Yawogan Gbodjo (2021)PermalinkApplications of remote sensing data in mapping of forest growing stock and biomass / Jose Aranha (2021)PermalinkApport des données satellitaires Sentinel-1 et Sentinel-2 pour la détection des surfaces irriguées et l'estimation des besoins et des consommations en eau des cultures d'été dans les zones tempérées / Yann Pageot (2021)Permalink