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Ajustement en bloc des données de stations totales et de récepteurs GNSS dans les études de déformation / Joël Van Cranenbroeck in XYZ, n° 171 (juin 2022)
[article]
Titre : Ajustement en bloc des données de stations totales et de récepteurs GNSS dans les études de déformation Type de document : Article/Communication Auteurs : Joël Van Cranenbroeck, Auteur ; Nicolas Van Cranenbroeck, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 25 - 32 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Topographie
[Termes IGN] auscultation d'ouvrage
[Termes IGN] compensation par bloc
[Termes IGN] données GNSS
[Termes IGN] méthode des moindres carrés
[Termes IGN] modèle fonctionnel
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] surveillance d'ouvrage
[Termes IGN] tachéomètre électroniqueRésumé : (Auteur) En 1988, le département de la géodésie de l’Institut géographique national de Belgique décida de contribuer aux relevés topographiques des zones urbaines en proposant deux innovations originales. Les nouvelles bases de données SIG urbaines bénéficiaient à cette époque d’un grand engouement de la part des pouvoirs publics. En général, les méthodes photogrammétriques étaient plébiscitées pour leur efficacité en termes de réalisation, mais au niveau de la qualité de la restitution ainsi que de l’interprétation des objets spatiaux, on était loin des espérances. Il était donc toujours indispensable de recourir à la topographie, non seulement pour améliorer la précision de certaines zones, mais également pour la mise à jour de ces bases de données année après année. La topographie avait vu également son évolution technique s’améliorer avec les nouvelles stations totales et les systèmes de traitement des données sur base de codage des informations attributaires des points, lignes et surfaces. Numéro de notice : A2022-522 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101067
in XYZ > n° 171 (juin 2022) . - pp 25 - 32[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 112-2022021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Analysis of the land suitability for paddy fields in Tanzania using a GIS-based analytical hierarchy process / Ahmad Al-Hanbali in Geo-spatial Information Science, vol 25 n° 2 ([01/06/2022])
[article]
Titre : Analysis of the land suitability for paddy fields in Tanzania using a GIS-based analytical hierarchy process Type de document : Article/Communication Auteurs : Ahmad Al-Hanbali, Auteur ; Kenichi Shibuta, Auteur ; Bayan Alsaaideh, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 212 - 228 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] cultures irriguées
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] précipitation
[Termes IGN] processus de hiérarchisation analytique
[Termes IGN] rizière
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] Tanzanie
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (auteur) The importance of irrigation development is considered a key factor for food security and poverty reduction because it improves crop productivity, and ensures stable expansion of agricultural production. However, irrigation development requires understanding of the available resources including the suitability of the land for agriculture. In this study, the land suitability for paddy fields was evaluated within the United Republic of Tanzania mainland by integrating the geographic information system (GIS) and analytical hierarchy process (AHP). In this study, 11 criteria based on various sources (soil type, soil drainage, soil organic carbon, soil pH, soil depth, elevation, slope, land use, topographic wetness index, temperature, and precipitation) were used. These criteria were used within the GIS-based AHP to identify the most suitable land for sustainable paddy field cultivation considering the preservation of the natural environment of forests and protected areas by examining two scenarios: rainfed condition and irrigation priority. The former ten criteria were assumed to be constant in both scenarios and were assigned the same scores, while the latter criterion (precipitation) was assigned different scores for varying amounts to plan new irrigation projects. Unsuitable land represents 72.8% of the study area, reducing the potential agriculture land (PAL) appropriate for cultivation to 27.2%. In the rainfed condition scenario, the very high and high suitability classes represent 17.6% of the total land of the study area and 64.7% of the PAL. In the irrigation priority scenario, the same classes represent 21.4% of the total land of the study area and 78.6% of the PAL. Finally, the distribution of the land suitability for both scenarios was analyzed within eight administrative irrigation zones to determine the irrigation zone with the greatest potential for paddy field cultivation. Numéro de notice : A2022-598 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/10095020.2021.2004079 Date de publication en ligne : 03/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/10095020.2021.2004079 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101303
in Geo-spatial Information Science > vol 25 n° 2 [01/06/2022] . - pp 212 - 228[article]Assessing and mapping landslide susceptibility using different machine learning methods / Osman Orhan in Geocarto international, vol 37 n° 10 ([01/06/2022])
[article]
Titre : Assessing and mapping landslide susceptibility using different machine learning methods Type de document : Article/Communication Auteurs : Osman Orhan, Auteur ; Suleyman Sefa Bilgilioglu, Auteur ; Zehra Kaya, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 2795 - 2820 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] classification et arbre de régression
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] lithologie
[Termes IGN] pente
[Termes IGN] régression logistique
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] séparateur à vaste marge
[Termes IGN] TurquieRésumé : (auteur) The main aim of the present study was to produce and compare landslide susceptibility maps by using five machine learning techniques, namely, artificial neural network (ANN), logistic regression (LR), support vector machine (SVM), random forest (RF) and, classification and regression tree (CART). The study area was determined as the Arhavi-Kabisre river basin, a region in which the most landslide incidents occur in Turkey. Firstly, a landslide inventory was produced by identifying a total of 252 landslides. Secondly, a total of 11 landslide conditioning factors were considered for the landslide susceptibility mapping. Subsequently, the five machine learning techniques were constructed with the help of the training dataset for the landslide susceptibility maps. Finally, the receiver operating characteristic (ROC), sensitivity, specificity, F-measure, accuracy and kappa index were applied to compare and validate the performance of the five machine learning techniques. Numéro de notice : A2022-594 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2020.1837258 Date de publication en ligne : 30/10/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2020.1837258 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101298
in Geocarto international > vol 37 n° 10 [01/06/2022] . - pp 2795 - 2820[article]Combination of Sentinel-1 and Sentinel-2 data for tree species classification in a Central European biosphere reserve / Michael Lechner in Remote sensing, vol 14 n° 11 (June-1 2022)
[article]
Titre : Combination of Sentinel-1 and Sentinel-2 data for tree species classification in a Central European biosphere reserve Type de document : Article/Communication Auteurs : Michael Lechner, Auteur ; Alena Dostalova, Auteur ; Markus Hollaus, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 2687 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse harmonique
[Termes IGN] Autriche
[Termes IGN] biosphère
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] espèce végétale
[Termes IGN] feuillu
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] nébulosité
[Termes IGN] phénologie
[Termes IGN] Pinophyta
[Termes IGN] rapport signal sur bruit
[Termes IGN] réserve forestièreRésumé : (auteur) Microwave and optical imaging methods react differently to different land surface parameters and, thus, provide highly complementary information. However, the contribution of individual features from these two domains of the electromagnetic spectrum for tree species classification is still unclear. For large-scale forest assessments, it is moreover important to better understand the domain-specific limitations of the two sensor families, such as the impact of cloudiness and low signal-to-noise-ratio, respectively. In this study, seven deciduous and five coniferous tree species of the Austrian Biosphere Reserve Wienerwald (105,000 ha) were classified using Breiman’s random forest classifier, labeled with help of forest enterprise data. In nine test cases, variations of Sentinel-1 and Sentinel-2 imagery were passed to the classifier to evaluate their respective contributions. By solely using a high number of Sentinel-2 scenes well spread over the growing season, an overall accuracy of 83.2% was achieved. With ample Sentinel-2 scenes available, the additional use of Sentinel-1 data improved the results by 0.5 percentage points. This changed when only a single Sentinel-2 scene was supposedly available. In this case, the full set of Sentinel-1-derived features increased the overall accuracy on average by 4.7 percentage points. The same level of accuracy could be obtained using three Sentinel-2 scenes spread over the vegetation period. On the other hand, the sole use of Sentinel-1 including phenological indicators and additional features derived from the time series did not yield satisfactory overall classification accuracies (55.7%), as only coniferous species were well separated. Numéro de notice : A2022-540 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs14112687 Date de publication en ligne : 03/06/2022 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs14112687 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101103
in Remote sensing > vol 14 n° 11 (June-1 2022) . - n° 2687[article]Dendroclimatological analysis of fir (A. borisii-regis) in Greece in the frame of climate change investigation / Aristeidis Kastridis in Forests, vol 13 n° 6 (June 2022)
[article]
Titre : Dendroclimatological analysis of fir (A. borisii-regis) in Greece in the frame of climate change investigation Type de document : Article/Communication Auteurs : Aristeidis Kastridis, Auteur ; Vasiliki Kamperidou, Auteur ; Dimitrios Stathis, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n°979 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] Abies borisii-regis
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] cerne
[Termes IGN] croissance des arbres
[Termes IGN] dendrochronologie
[Termes IGN] Grèce
[Termes IGN] sécheresse
[Termes IGN] stress hydrique
[Vedettes matières IGN] Végétation et changement climatiqueNuméro de notice : A2022-490 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article DOI : 10.3390/f13060879 Date de publication en ligne : 02/06/2022 En ligne : https://doi.org/10.3390/f13060879 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100965
in Forests > vol 13 n° 6 (June 2022) . - n°979[article]Exploring the spatial disparity of home-dwelling time patterns in the USA during the COVID-19 pandemic via Bayesian inference / Xiao Huang in Transactions in GIS, vol 26 n° 4 (June 2022)PermalinkGIS and machine learning for analysing influencing factors of bushfires using 40-year spatio-temporal bushfire data / Wanqin He in ISPRS International journal of geo-information, vol 11 n° 6 (June 2022)PermalinkA GIS-based approach for identification of optimum runoff harvesting sites and storage estimation: a study from Subarnarekha-Kangsabati Interfluve, India / Manas Karmakar in Applied geomatics, vol 14 n° 2 (June 2022)PermalinkGlacier mass loss in the Alaknanda basin, Garhwal Himalaya on a decadal scale / S.N. Remya in Geocarto international, vol 37 n° 10 ([01/06/2022])PermalinkLes hauteurs d’eau mesurées au marégraphe de Marseille / Alain Coulomb in XYZ, n° 171 (juin 2022)PermalinkHow can Sentinel-2 contribute to seagrass mapping in shallow, turbid Baltic Sea waters? / Katja Kuhwald in Remote sensing in ecology and conservation, vol 8 n° 3 (June 2022)PermalinkManagement or climate and which one has the greatest impact on forest soil’s protective value? A case study in Romanian mountains / Cosmin Cosofret in Forests, vol 13 n° 6 (June 2022)PermalinkMultipurpose temporal GIS model for cadastral data management / Joseph Mango in International journal of geographical information science IJGIS, vol 36 n° 6 (June 2022)PermalinkOn the consistency of coastal sea-level measurements in the Mediterranean Sea from tide gauges and satellite radar altimetry / Sara Bruni in Journal of geodesy, vol 96 n° 6 (June 2022)PermalinkPrototypage, analyse et qualification d’une solution de photogrammétrie mobile / Guillaume Niederberger in XYZ, n° 171 (juin 2022)Permalink