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image Sentinel-SARSynonyme(s)image Sentinel-1Voir aussi |
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Sentinel-2 level-1 calibration and validation status from the mission performance centre / Catherine Bouzinac (2018)
Titre : Sentinel-2 level-1 calibration and validation status from the mission performance centre Type de document : Article/Communication Auteurs : Catherine Bouzinac, Auteur ; Bruno Lafrance, Auteur ; Laetitia Pessiot, Auteur ; Dimitra Touli, Auteur ; Mathieu Jung, Auteur ; Stéphane Massera , Auteur ; Marion Neveu-VanMalle, Auteur ; Aude Espesset, Auteur ; Benjamin Francesconi, Auteur ; Sébastien Clerc, Auteur ; Jan Jackson, Auteur ; Bahjat Alhammoud, Auteur ; Françoise Viallefont, Auteur ; Enrico G. Cadau, Auteur ; Rosario Iannone, Auteur ; Ferran Gascon, Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2018 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : IGARSS 2018, IEEE International Geoscience And Remote Sensing Symposium, observing, understanding and forecasting the dynamics of our planet 22/07/2018 27/07/2018 Valencia Espagne Proceedings IEEE Importance : pp 4351 - 4354 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes IGN] étalonnage de capteur (imagerie)
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] validité des donnéesRésumé : (auteur) As part of the Copernicus programme of the European Commission (EC), the European Space Agency (ESA) operates the Sentinel-2 mission that acquires high spatial resolution optical imagery. The consistency of the image time series is ensured by some specific performance requirements such as multi-temporal spatial registration and radiometric stability, routinely monitored by the Sentinel-2 Mission Performance Centre (S2MPC). The products also provide a rich set of metadata and auxiliary data to support high-level processing activities. This presentation provides a description of the main level-1 products calibration and validation activities, performed by the S2MPC including several Expert Support Laboratories (ESL). Measured performances and analysed results show the good quality of the mission products both in terms of radiometry and geometry. The current performances for Sentinel-2A and Sentinel-2B are compared to mission product quality requirements. Numéro de notice : C2018-058 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2012-2019) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2018.8518033 Date de publication en ligne : 05/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS.2018.8518033 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91374 Suivi des cultures dans le périmètre du Loukkos-Maroc : Apport de la télédétection radar et optique / Siham Acharki (2018)
Titre : Suivi des cultures dans le périmètre du Loukkos-Maroc : Apport de la télédétection radar et optique Type de document : Article/Communication Auteurs : Siham Acharki, Auteur ; Mina Amharref, Auteur ; Pierre-Louis Frison , Auteur ; Jean-Paul Rudant , Auteur ; A. Samed Bernoussi, Auteur Editeur : Paris [France] : Société Géologique de France Année de publication : 2018 Conférence : RST 2018, 26e Réunion des Sciences de la Terre 22/10/2018 26/10/2018 Lille France OA Abstracts only Importance : pp Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] climat méditerranéen
[Termes IGN] cultures
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] Maroc
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] ouedRésumé : (auteur) Dans ce travail, nous analysons la possibilité d’amélioration de la classification des cultures dans un périmètre irrigué du nord du Maroc en se basant sur la combinaison des données multi-temporelles de trois satellites (Sentinel-1, Sentinel-2 et Landsat8) avec l’inclusion de cinq indices (NDVI et OSAVI pour la végétation, BSI pour le sol, NDWI pour l’eau et NDBI pour l’urbanisation). Le périmètre concerné (Loukkos), en plus de sa position stratégique, se caractérise par un climat méditerranéen avec une forte valeur écologique. Il présente une intense activité agricole avec une diversité de cultures. Lesquelles en nuance avec les prédictions des scientifiques pourraient être affectées par le changement climatique. Afin de confirmer ou infirmer cette possibilité, nous utilisons des séries d’images satellitaires acquises pendant deux périodes : 09/2016-08/2017 et 09/2017-08/2018. Puis nous faisons subir à ces images collectées diverses phases de traitement telles que : (i) calibration, ortho-rectification et filtrage temporel pour Sentinel-1 et (ii) correction radiométrique atmosphérique, mosaïque, reprojection, ré-échantillonnage des bandes pour Sentinel-2 et Landsat8. A ces traitements, nous injectons des données d’entraînement que nous créons sur la base des photos issues d’enquêtes de terrain menés durant les mois de mars à août 2018. Une fois les traitements effectués et les données d’entrainement injectées, nous déterminons les classes d’occupation du sol en appliquant la classification supervisée via l’algorithme "forêts aléatoires". Ceci, nous a permis de retenir quatorze classes à savoir : eau ; bâtiments et infrastructure ; végétation naturelle ; céréales et fourrages ; maraîchage ; cultures industrielles ; arboriculture ; chêne-liège ; eucalyptus ; pin ; zone inondable ; rizière ; plantes hydrophiles et sol nu. Des cartes produites illustrent notre approche. Numéro de notice : C2018-062 Affiliation des auteurs : UPEM-LASTIG+Ext (2016-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91389 Synergie des données Sentinel optiques et radar pour l’observation et l’analyse de la végétation du littoral du Pays de Brest / Antoine Billey (2018)
Titre : Synergie des données Sentinel optiques et radar pour l’observation et l’analyse de la végétation du littoral du Pays de Brest Type de document : Mémoire Auteurs : Antoine Billey, Auteur Editeur : Le Mans : Ecole Supérieure des Géomètres et Topographes ESGT Année de publication : 2018 Importance : 62 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire présenté en vue d'obtenir le diplôme d'Ingénieur CNAM spécialité : Géomètre et TopographeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Brest
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image multicapteur
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] littoral
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] Normalized Difference Water Index
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] surveillance de la végétation
[Termes IGN] télédétection spatiale
[Termes IGN] traitement de donnéesRésumé : (auteur) Cartographier la végétation d’un territoire est nécessaire pour le suivi et la gestion des espaces naturels. La cartographie de la végétation intéresse notamment les gestionnaires et les décideurs dans la gestion de territoire et l’aménagement du territoire. Le pays de Brest est un territoire possédant un patrimoine naturel riche et diversifié, lié au climat littoral qui subsiste. De nombreuses méthodes d’élaboration de cartes d’occupations des sols existent, et la télédétection spatiale représente un moyen efficace pour y parvenir.L’objectif de cette étude est de mettre au point une méthode de cartographie pour effectuer le suivi de la végétation du littoral du Pays de Brest à partir des nouvelles données satellites européennes. Note de contenu : Introduction
1- Contexte de l’étude
2- Méthodologie
3- Résultats et discussions
ConclusionNuméro de notice : 25724 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur CNAM En ligne : https://dumas.ccsd.cnrs.fr/MEMOIRES-CNAM/dumas-02092722 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94879
Titre : The Use of remote sensing in hydrology Type de document : Monographie Auteurs : Frédéric Frappart, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2018 Importance : 258 p. Format : 17 x 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03842-910-4 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] capteur spatial
[Termes IGN] carte hydrographique
[Termes IGN] évapotranspiration
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] hydrodynamique
[Termes IGN] hydrologie
[Termes IGN] image Cryosat
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] modèle hydrographique
[Termes IGN] précipitation
[Termes IGN] stockage
[Termes IGN] surveillance hydrologiqueRésumé : (éditeur) Remotely sensed data are nowadays commonly used for regional/global monitoring of hydrological variables including soil moisture, rainfall, water levels, flood extent, evapotranspiration or land water storage, as well as the forcing, calibration and assimilation into hydrodynamic, hydrological and hydrometeorological models. In the years to come, recent and future satellite sensors, some of them specifically designed for hydrological purposes, will provide systematic observations of hydrological parameters (e.g., surface and sub-surface storage and flux) at high spatial and temporal resolutions. This will offer new applications for the hydrological community. This book presents reviews and recent advances of general interest regarding the use of remote sensing for hydrology. The chapters are related to any hydrological reservoir (e.g., surface storage, soil moisture, groundwater, etc.) or flux (e.g., rainfall, evapotranspiration, discharge, etc.), the integration of satellite data into hydrological models, and the improvements to hydrology that can be expected from future satellite missions. Numéro de notice : 25962 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Monographie DOI : 10.3390/books978-3-03842-910-4 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03842-910-4 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96538 Utilisation de QGIS en télédétection, ch. 6. Cartographie de la végétation à partir d'images radar Sentinel-1 / Pierre-Louis Frison (2018)
contenu dans Utilisation de QGIS en télédétection, Volume 2. QGIS et applications en agriculture et forêt / Nicolas Baghdadi (2018)
Titre de série : Utilisation de QGIS en télédétection, ch. 6 Titre : Cartographie de la végétation à partir d'images radar Sentinel-1 Type de document : Chapitre/Contribution Auteurs : Pierre-Louis Frison , Auteur ; Cédric Lardeux, Auteur Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2018 Importance : pp 197 - 230 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] filtre de déchatoiement
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] QGISRésumé : (auteur) [introduction] La télédétection est particulièrement adaptée pour le suivi des surfaces terrestres, plus particulièrement pour le suivi de la végétation. La cartographie à partir es satellitaires permet d'estimer l'occupation du sol sur de vastes étendues. Dans le cas des forêts, l'usage de la télédétection est très utilisé pour le suivi de la déforestation liée à l'exploitation forestière, le suivi de plantations, leurs certifications encore pour les applications en agroforesterie [NUS 11, OSU 15, PIK 02]. La cartographie à partir d'images satellitaires est particulièrement utilisée dans le cadre projet REDD+ comme le montre une des méthodologies couramment utilisée, [VCS 12] ou encore [GEB 14]. Numéro de notice : H2018-001 Affiliation des auteurs : UPEM-LASTIG+Ext (2016-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Chapître / contribution nature-HAL : ChOuvrScient DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89485 Utilisation de QGIS en télédétection, Volume 2. QGIS et applications en agriculture et forêt / Nicolas Baghdadi (2018)PermalinkUtilisation des réseaux de capteurs Géocubes pour la mesure de déformation des volcans en temps réel par GNSS / Mohamed-Amjad Lasri (2018)PermalinkComparison of Landsat-8, ASTER and Sentinel 1 satellite remote sensing data in automatic lineaments extraction: A case study of Sidi Flah-Bouskour inlier, Moroccan Anti Atlas / Zakaria Adiri in Advances in space research, vol 60 n° 11 (1 December 2017)PermalinkEstimation and mapping of above-ground biomass of mangrove forests and their replacement land uses in the Philippines using Sentinel imagery / Jose Alan A. Castillo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 134 (December 2017)PermalinkInSAR to support sustainable urbanization over compacting aquifers: The case of Toluca Valley, Mexico / Pascal Castellazzi in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 63 (December 2017)PermalinkUnderstanding the temporal behavior of crops using Sentinel-1 and Sentinel-2-like data for agricultural applications / Amanda Veloso in Remote sensing of environment, vol 199 (15 September 2017)PermalinkA mangrove forest map of China in 2015: Analysis of time series Landsat 7/8 and Sentinel-1A imagery in Google Earth Engine cloud computing platform / Bangqian Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 131 (September 2017)PermalinkTectonic and anthropogenic deformation at the Cerro Prieto geothermal step-over revealed by sentinel-1A InSAR / Xiaohua Xu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 9 (September 2017)PermalinkSentinel-1A SAR and sentinel-2A MSI data fusion for urban ecosystem service mapping / Jan Haas in Remote Sensing Applications: Society and Environment, RSASE, vol 8 (November 2017)PermalinkDisplacement monitoring and modelling of a high-speed railway bridge using C-band Sentinel-1 data / Qihuan Huang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 128 (June 2017)Permalink