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Including 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)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 150 (April 2019) . - pp 11 - 26 Titre : Including Sentinel-1 radar data to improve the disaggregation of MODIS land surface temperature data Type de document : Article/Communication Auteurs : Abdelhakim Amazirh, Auteur ; Olivier Merlin, Auteur ; Salah Er-Raki, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 11 - 26 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes descripteurs IGN] désagrégation [Termes descripteurs IGN] humidité du sol [Termes descripteurs IGN] image à haute résolution [Termes descripteurs IGN] image Landsat [Termes descripteurs IGN] image Landsat-8 [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-SAR [Termes descripteurs IGN] image Terra-MODIS [Termes descripteurs IGN] Maroc [Termes descripteurs IGN] modèle de transfert radiatif [Termes descripteurs IGN] réflectance spectrale [Termes descripteurs IGN] régression multiple [Termes descripteurs IGN] température au sol [Termes descripteurs IGN] zone semi-aride Résumé : (Auteur) The use of land surface temperature (LST) for monitoring the consumption and water status of crops requires data at fine spatial and temporal resolutions. Unfortunately, the current spaceborne thermal sensors provide data at either high temporal (e.g. MODIS: Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer) or high spatial (e.g. Landsat) resolution separately. Disaggregating low spatial resolution (LR) LST data using ancillary data available at high spatio-temporal resolution could compensate for the lack of high spatial resolution (HR) LST observations. Existing LST downscaling approaches generally rely on the fractional green vegetation cover (fgv) derived from HR reflectances but they do not take into account the soil water availability to explain the spatial variability in LST at HR. In this context, a new method is developed to disaggregate kilometric MODIS LST at 100 m resolution by including the Sentinel-1 (S-1) backscatter, which is indirectly linked to surface soil moisture, in addition to the Landsat-7 and Landsat-8 (L-7 & L-8) reflectances. The approach is tested over two different sites – an 8 km by 8 km irrigated crop area named “R3” and a 12 km by 12 km rainfed area named “Sidi Rahal” in central Morocco (Marrakech) – on the seven dates when S-1, and L-7 or L-8 acquisitions coincide with a one-day precision during the 2015–2016 growing season. The downscaling methods are applied to the 1 km resolution MODIS-Terra LST data, and their performance is assessed by comparing the 100 m disaggregated LST to Landsat LST in three cases: no disaggregation, disaggregation using Landsat fgv only, disaggregation using both Landsat fgv and S-1 backscatter. When including fgv only in the disaggregation procedure, the mean root mean square error in LST decreases from 4.20 to 3.60 °C and the mean correlation coefficient (R) increases from 0.45 to 0.69 compared to the non-disaggregated case within R3. The new methodology including the S-1 backscatter as input to the disaggregation is found to be systematically more accurate on the available dates with a disaggregation mean error decreasing to 3.35 °C and a mean R increasing to 0.75. Numéro de notice : A2019-136 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.02.004 date de publication en ligne : 15/02/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.02.004 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92467 [article]

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081-2019041	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible
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Polarimetric radar vegetation index for biomass estimation in desert fringe ecosystems / Jisung Geba Chang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 56 n° 12 (December 2018) . - pp 7102 - 7108 Titre : Polarimetric radar vegetation index for biomass estimation in desert fringe ecosystems Type de document : Article/Communication Auteurs : Jisung Geba Chang, Auteur ; Maxim Shoshany, Auteur ; Yisok Oh, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 7102 - 7108 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes descripteurs IGN] allométrie [Termes descripteurs IGN] bande C [Termes descripteurs IGN] bande L [Termes descripteurs IGN] bassin méditerranéen [Termes descripteurs IGN] biomasse [Termes descripteurs IGN] carte de la végétation [Termes descripteurs IGN] coefficient de rétrodiffusion [Termes descripteurs IGN] données de terrain [Termes descripteurs IGN] image ALOS-PALSAR [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-SAR [Termes descripteurs IGN] indice de végétation [Termes descripteurs IGN] polarimétrie radar [Termes descripteurs IGN] zone aride [Termes descripteurs IGN] zone semi-aride Résumé : (auteur) Biomass estimation of eastern Mediterranean shrublands was investigated using PALSAR full- and dual-polarization L-band and Sentinel-1 dual-polarization C-band data. First, we conducted an empirical assessment of single and multiple regressions between polarized backscattering coefficients and shrubland biomass distribution along the climatic gradient between semiarid and arid regions. We then found that the PALSAR L-band HV-polarized backscattering coefficient has higher biomass information content than Sentinel-1 C-band data. Based on a theoretical volume scattering model and a semiempirical model, we propose a new polarimetric radar vegetation index (PRVI) that utilizes the degree of polarization and the cross-polarized backscattering coefficient. The relationship between the new index and the biomass was assessed with reference to normalized difference vegetation index-based biomass estimates calculated using Landsat imagery. The PRVI was found to have higher correlation with biomass compared with other radar polarization parameters, in general, and an existing radar vegetation index (RVI), in particular. Assessment of PRVI-based biomass predictions compared with allometric data extracted from air photographs, Lidar, and field data for 67 sites across the desert fringe zone indicated moderate performance with an RMSE of 0.329 kg/m 2 , while an RVI-based biomass estimation had an RMSE of 0.439 kg/m². Numéro de notice : A2018-553 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2018.2848285 date de publication en ligne : 03/07/2018 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2018.2848285 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91659 [article]

Evaluation de variables limnologiques grâce à des images Landsat / Danielle Teixeira Alves Da Silva in Géomatique expert, n° 118 (septembre - octobre 2017)

Public [article]  inGéomatique expert > n° 118 (septembre - octobre 2017) . - pp 30 - 39 Titre : Evaluation de variables limnologiques grâce à des images Landsat Type de document : Article/Communication Auteurs : Danielle Teixeira Alves Da Silva, Auteur ; Aziz Serradj, Auteur ; Aline do Vale Figueiredo, Auteur ; Vanessa Becker, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 30 - 39 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] Brésil [Termes descripteurs IGN] carte thématique [Termes descripteurs IGN] chlorophylle [Termes descripteurs IGN] eaux continentales [Termes descripteurs IGN] écologie [Termes descripteurs IGN] image Landsat [Termes descripteurs IGN] limnologie [Termes descripteurs IGN] ressources aquatiques [Termes descripteurs IGN] teneur en chlorophylle des feuilles [Termes descripteurs IGN] zone semi-aride Résumé : (auteur) Utilisation des images Landsat pour estimer la concentration de la chlorophylle-a et de la transparence de l'eau sur un territoire semi-aride du Nord-est brésilien. Numéro de notice : A2017-586 Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86728 [article]

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TM-Based SOC models augmented by auxiliary data for carbon crediting programs in semi-arid environments / Salahuddin M. Jaber in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 6 (June 2017)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 83 n° 6 (June 2017) . - pp 447 - 457 Titre : TM-Based SOC models augmented by auxiliary data for carbon crediting programs in semi-arid environments Type de document : Article/Communication Auteurs : Salahuddin M. Jaber, Auteur ; Mohammed I. Al-Qinna, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 447 - 457 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] analyse comparative [Termes descripteurs IGN] données auxiliaires [Termes descripteurs IGN] image Landsat-TM [Termes descripteurs IGN] Jordanie [Termes descripteurs IGN] matière organique [Termes descripteurs IGN] prédiction [Termes descripteurs IGN] sol [Termes descripteurs IGN] teneur en carbone [Termes descripteurs IGN] zone semi-aride Résumé : (Auteur) This study aimed at testing the hypothesis that augmenting Landsat TM-based models for predicting soil organic carbon (SOC) with auxiliary data about variables that might affect the spatial distribution of SOC might improve the predictability of these models in the Zarqa Basin in Jordan (a typical semi-arid watershed) and enable them to be used for implementing carbon crediting programs in semi-arid environments. Six modeling procedures, namely stepwise regression, partial least squares, recursive partitioning analysis, screening regression analysis, artificial neural networks, and combined models, were calibrated and validated for the basin and for the land cover types that exist in the basin. Although none of the developed models was powerful for predicting SOC, artificial neural networks models were more applicable specifically in agricultural lands. However, the margins of error associated with the best models were high, and hence hindered the applicability of these models in carbon crediting programs in semi-arid environments. Numéro de notice : A2017-350 Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.83.6.447 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.83.6.447 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85635 [article]

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105-2017061	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

L'approche détection des changements pour estimer l'humidité du sol en milieu semi-aride à partir d'images ASAR, cas des hautes plaines de l'Est de l'Algérie / Mokhtar Guerfi in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 210 (Avril 2015)

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 210 (Avril 2015) . - pp 39 - 49 Titre : L'approche détection des changements pour estimer l'humidité du sol en milieu semi-aride à partir d'images ASAR, cas des hautes plaines de l'Est de l'Algérie Type de document : Article/Communication Auteurs : Mokhtar Guerfi, Auteur ; Atef Alaadine Amriche, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 39 - 49 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] Algérie [Termes descripteurs IGN] carte thématique [Termes descripteurs IGN] coefficient de rétrodiffusion [Termes descripteurs IGN] détection de changement [Termes descripteurs IGN] humidité du sol [Termes descripteurs IGN] image Envisat-ASAR [Termes descripteurs IGN] plaine [Termes descripteurs IGN] régression linéaire [Termes descripteurs IGN] télédétection en hyperfréquence [Termes descripteurs IGN] zone semi-aride Résumé : (Auteur) C’est avec la télédétection radar que les résultats les plus prometteurs pour estimer et cartographier l’humidité du sol ont été obtenus. Les travaux de ces dernières années ont donné lieu à de nombreuses approches et algorithmes. Dans ce papier, nous évaluons l’approche détection des changements, qui offre le potentiel d’une utilisation opérationnelle, qui est moins complexe, minimise le rôle de la rugosité de surface et de la végétation. Quatre images du capteur ASAR/ENVISAT avec la même configuration ont été acquises, sur un secteur des hautes plaines semi-arides de l’Est de l’Algérie ; 67 échantillons sont prélevés à chaque passage du satellite sur cinq parcelles test et l’humidité mesurée. L’étude des régressions linéaires associée à l’approche détection du changement a permis l’expression du coefficient de rétrodiffusion comme fonction de l’humidité volumique du sol (σ0 = a*θ + b). Les coefficients “a” et “b” de l’équation diffèrent d’un site à l’autre et d’une saison à l’autre. Cette différence est due aux variations saisonnières de la rugosité et du couvert végétal. La comparaison entre l’humidité de surface mesurée et celle estimée montre la pertinence des modèles d’inversion utilisés, avec une erreur moyenne de plus ou moins 4%. Finalement, une carte de la distribution de l’humidité de surface de la région a été obtenue à partir des images acquises. Numéro de notice : A2015-432 Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=77024 [article]

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018-2015021	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible
018-2015022	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Télédétection, SIG et modélisation de l'érosion hydrique dans le bassin versant de l'Oued Amzaz, Rif central / Jamal Chaaouan in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 203 (Juillet 2013)

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Analysis of desertification in the Upper East Region (UER) of Ghana using remote sensing, field study, and local knowledge / Alex B. Owusu in Cartographica, vol 48 n° 1 (March 2013)  

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Utilisation d'image satellitaire et d'un modèle numérique d'altitude pour la cartographie des zones à risque d'inondation sur le littoral méditerranéen de Saïdia (Nord-Est du Maroc) / M. Mouzouri in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 201 (Janvier 2013)

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Estimating irrigated agricultural water use through Landsat TM and a simplified surface energy balance modeling in the semi-arid environments of Arizona / S. Kaplan in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 78 n° 8 (August 2012)  

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Analysis of C-band scatterometer moisture estimations derived over a semiarid region / R. Amri in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 7 Tome 1 (July 2012)

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Atmospheric correction to IRS-P6 AWiFS data and its validation with ground measurements: a study over the semi-arid region / Ashu Sharma in Geocarto international, vol 25 n° 7 (November 2010)  

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Discrimination of agricultural crops in a tropical semi-arid region of Brazil based on L-band polarimetric airborne SAR data / W. Silva in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 64 n° 5 (September - October 2009)

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Optimizing Support Vector Machine learning for semi-arid vegetation mapping by using clustering analysis / L. Su in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 64 n° 4 (July - August 2009)

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Influence of macroscale and microscale surface roughness on multi-beam RADARSAT-1 data: implications for geological mapping in the Curaçá Valley, Brazil / W.R. Paradella in Photo interpretation, European journal of applied remote sensing, vol 45 n° 2 (juin 2009)

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Apport de l'analyse orientée-objet d'image Landsat ETM+ et de l'approche paysagère pour l'aménagement forestier en zone semi-aride : cas de la forêt Senalba Chergui-Djelfa, Algérie / K. Bencherif in Bulletin des sciences géographiques, n° 22 (octobre 2008)

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