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Combined use of Sentinel-1 and Sentinel-2 data for improving above-ground biomass estimation / Narissara Nuthammachot in Geocarto international, vol 37 n° 2 ([15/01/2022])
[article]
Titre : Combined use of Sentinel-1 and Sentinel-2 data for improving above-ground biomass estimation Type de document : Article/Communication Auteurs : Narissara Nuthammachot, Auteur ; Askar Askar, Auteur ; Dimitris Stratoulias, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 366 - 376 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] corrélation
[Termes IGN] échantillonnage de données
[Termes IGN] forêt privée
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] Indonésie
[Termes IGN] précision de l'estimationRésumé : (auteur) Above-ground Biomass (AGB) represents the largest amount of biomass found on earth. Passive and active remote sensors have been a useful tool in estimating AGB for this purpose; nevertheless, both data sources suffer from saturation problems in dense vegetation. A combination of optical and radar data could potentially increase the accuracy of AGB estimation. In this study we evaluate the synergistic use of Sentinel-1 and Sentinel-2 for assessing AGB in a private forest in Yogyakarta, Indonesia. Forty five sample plots of 20 m x 20 m were used as ground truth data. AGB correlated with Sentinel-1 backscatter and Sentinel-2 derived variables with R2 = 0.34 and R2 = 0.82, respectively; nevertheless, the synergistic use of Sentinel-1 and Sentinel-2 yielded the highest accuracy (i.e., R2 = 0.84). The results indicate that AGB in Yogyakarta is most accurately estimated based on the synergy of optical and radar satellite images. Numéro de notice : A2022-049 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2020.1726507 Date de publication en ligne : 13/02/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2020.1726507 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99440
in Geocarto international > vol 37 n° 2 [15/01/2022] . - pp 366 - 376[article]Détection des prairies de fauche et estimation des périodes de fauche par télédétection / Emma Seneschal (2022)
Titre : Détection des prairies de fauche et estimation des périodes de fauche par télédétection Type de document : Mémoire Auteurs : Emma Seneschal, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Importance : 103 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de fin d'étude, cycle des Ingénieurs diplômés de l’ENSG 3ème année, Information Géographique, Analyse Spatiale et TélédétectionLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] Aves
[Termes IGN] Cantal (15)
[Termes IGN] cartographie thématique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] échantillonnage de données
[Termes IGN] habitat animal
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] Jura (39)
[Termes IGN] Perceptron multicouche
[Termes IGN] prairie
[Termes IGN] régressionIndex. décimale : IGAST Mémoires du Master Information Géographique, Analyse Spatiale et Télédétection Résumé : (auteur) Ce travail s’inscrit dans le projet Parcelle qui vise à promouvoir le développement de la chaîne de traitement Iota2, développée par le CESBIO. Dans ce cadre-là, une collaboration s’est développée avec l’OFB qui a besoin de cartographier les prairies de fauche précoce dans le cadre de son «Observatoire National de l’Ecosystème Prairie de Fauche» (ONEPF). Le report des fauches est plébiscité depuis de nombreuses années face au déclin de l’avifaune prairiale. Des programmes agri-environnementaux incitent les agriculteurs à reporter les fenaisons jusqu’à mi-juillet. Les cartographies du suivi des prairies de fauche avec une récolte tardive constitueraient un outil de suivi des surfaces de l’habitat potentiellement favorable à la reproduction des oiseaux prairiaux en France. L’utilisation de la télédétection avec Iota2 permettrait une production annuelle plus rapide et moins coûteuse par rapport à des campagnes terrains et au processus actuel de production. Ce travail répond aux problématiques suivantes :
— Comment et avec quelle précision peut-on identifier et cartographier les prairies de fauche en France ?
— Est-il possible d’estimer la période de fauche et à quelle précision ?
Les séries temporelles denses, multi-spectrales et à haute résolution des satellites S1 & S2 ont été retenues pour l’étude des gestions des prairies (fauche, pâture et mixte). Les comportements des prairies selon leur mode de gestion ont été analysés grâce aux profils spectro-temporels des parcelles (bandes et indices spectraux issus de S2). Iota2 a été utilisé pour classifier avec Random Forest ou Deep Learning les prairies selon leur type de gestion. Plusieurs configurations ont été testées : calcul d’indices spectraux, ajout d’informations dérivées de MNT, augmentation de données, modification de l’architecture du réseau de neurones profonds, etc. Les cartographies prédictives des prairies de fauche ont été générées pour les années 2019 et 2021 respectivement sur les zones géographiques Jura-Mâconais et du Cantal. De meilleurs résultats ont été obtenus avec les échantillons d’apprentissage des sites du Jura et de Mâcon (F-score de 0.96 pour les parcelles de fauche). Les nouvelles fonctionnalités de Iota2 ont permis d’estimer la période de fauche par régression (avec un MultiLayerPerceptron). Les premiers résultats réalisés avec les séries temporelles S2 semblent prometteurs (R2 supérieurs à 0.5 et bonnes précisions). Ainsi, Iota2 est un outil performant qui permet la production rapide et qualitative de cartes de suivi des gestions prairiales en intégrant la télédétection. Iota2 pourrait être intégrée dans le processus de l’ONEPF.Note de contenu : Introduction
1- Avifaune et prairie
2- Prairies et télédétection
3- Données
4- Détection des prairies de fauche
5- Détection des périodes de fauche
ConclusionNuméro de notice : 24021 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : CESBIO Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101819 Documents numériques
en open access
Détection des prairies... - pdf auteur -Adobe Acrobat PDF Examining the integration of Landsat operational land imager with Sentinel-1 and vegetation indices in mapping southern yellow pines (Loblolly, Shortleaf, and Virginia pines) / Clement E. Akumu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 88 n° 1 (January 2022)
[article]
Titre : Examining the integration of Landsat operational land imager with Sentinel-1 and vegetation indices in mapping southern yellow pines (Loblolly, Shortleaf, and Virginia pines) Type de document : Article/Communication Auteurs : Clement E. Akumu, Auteur ; Eze O. Amadi, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 29 - 38 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] coefficient de rétrodiffusion
[Termes IGN] image Landsat-OLI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] intégration de données
[Termes IGN] inventaire forestier local
[Termes IGN] Pinus (genre)
[Termes IGN] Pinus ponderosa
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] Soil Adjusted Vegetation IndexRésumé : (Auteur) The mapping of southern yellow pines (loblolly, shortleaf, and Virginia pines) is important to supporting forest inventory and the management of forest resources. The overall aim of this study was to examine the integration of Landsat Operational Land Imager (OLI ) optical data with Sentinel-1 microwave C-band satellite data and vegetation indices in mapping the canopy cover of southern yellow pines. Specifically, this study assessed the overall mapping accuracies of the canopy cover classification of southern yellow pines derived using four data-integration scenarios: Landsat OLI alone; Landsat OLI and Sentinel-1; Landsat OLI with vegetation indices derived from satellite data—normalized difference vegetation index, soil-adjusted vegetation index, modified soil-adjusted vegetation index, transformed soil-adjusted vegetation index, and infrared percentage vegetation index; and 4) Landsat OLI with Sentinel-1 and vegetation indices. The results showed that the integration of Landsat OLI reflectance bands with Sentinel-1 backscattering coefficients and vegetation indices yielded the best overall classification accuracy, about 77%, and standalone Landsat OLI the weakest accuracy, approximately 67%. The findings in this study demonstrate that the addition of backscattering coefficients from Sentinel-1 and vegetation indices positively contributed to the mapping of southern yellow pines. Numéro de notice : A2022-062 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.21-00024R2 Date de publication en ligne : 01/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.21-00024R2 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99706
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 88 n° 1 (January 2022) . - pp 29 - 38[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105-2022011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Global and climate challenges, graph-based data analysis for multisource information extraction / Morgane Batelier (2022)
Titre : Global and climate challenges, graph-based data analysis for multisource information extraction Type de document : Mémoire Auteurs : Morgane Batelier, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Importance : 43 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de fin d'études, cycle des ingénieurs ENSG 3ème année, FRSLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] Arctique, océan
[Termes IGN] données d'entrainement sans étiquette
[Termes IGN] glace de mer
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] polarimétrie radar
[Termes IGN] traitement d'image radarIndex. décimale : MPT Mémoires de fin d'études du Master Méthodes physiques en télédétection Résumé : (Auteur) During my end-of-studies internship, I worked on the development of a label propagation algorithm for remote sensing data, using Deep Learning. It was mainly applied to sea ice classification using SAR Sentinel-1 data, and to hyperspectral imaging in order to be effective to multimodal remote sensing. I started by the bibliography, during which we decided with my supervisors the method I was going to work from. Then, I worked on the algorithm implementation that was the longest phase. Finally, the last part of my work was the certification and improvement of the results using different process. Note de contenu : Introduction
1. Remote Sensing in the Arctic
1.1 Challenges of the Arctic
1.2 Sea Ice
2. Label Propagation for Deep Learning
2.1 Preliminaries
2.2 Transductive Propagation Network for Few-shot Learning
3. Multimodal Remote Sensing Data
3.1 Synthetic Aperture Radar
3.2 Hyperspectral Imaging
4. Experimental results
4.1 Datasets
4.2 Improvement Methods
4.3 Discussion and future of the algorithm
ConclusionNuméro de notice : 26935 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Center for Integrated Remote Sensing and Forecasting for Arctic Operations CIRFA Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102059 Documents numériques
en open access
Global and climate challenges, graph-based data analysis for multisource information extraction - pdf auteurAdobe Acrobat PDF High-resolution canopy height map in the Landes forest (France) based on GEDI, Sentinel-1, and Sentinel-2 data with a deep learning approach / Martin Schwartz (2022)
Titre : High-resolution canopy height map in the Landes forest (France) based on GEDI, Sentinel-1, and Sentinel-2 data with a deep learning approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Martin Schwartz, Auteur ; Philippe Ciais, Auteur ; Catherine Ottle, Auteur ; Aurélien de Truchis, Auteur ; Cédric Vega , Auteur ; Ibrahim Fayad, Auteur ; Martin Brandt, Auteur ; Rasmus Fensholt, Auteur ; Nicolas Baghdadi, Auteur ; François Morneau , Auteur ; David Morin, Auteur ; Dominique Guyon, Auteur ; Sylvia Dayau, Auteur ; Jean-Pierre Wigneron, Auteur Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] Global Ecosystem Dynamics Investigation lidar
[Termes IGN] hauteur des arbres
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] Landes de Gascogne
[Termes IGN] PinophytaRésumé : (auteur) In intensively managed forests in Europe, where forests are divided into stands of small size and may show heterogeneity within stands, a high spatial resolution (10 - 20 meters) is arguably needed to capture the differences in canopy height. In this work, we developed a deep learning model based on multi-stream remote sensing measurements to create a high-resolution canopy height map over the "Landes de Gascogne" forest in France, a large maritime pine plantation of 13,000 km2 with flat terrain and intensive management. This area is characterized by even-aged and mono-specific stands, of a typical length of a few hundred meters, harvested every 35 to 50 years. Our deep learning U-Net model uses multi-band images from Sentinel-1 and Sentinel-2 with composite time averages as input to predict tree height derived from GEDI waveforms. The evaluation is performed with external validation data from forest inventory plots and a stereo 3D reconstruction model based on Skysat imagery available at specific locations. We trained seven different U-net models based on a combination of Sentinel-1 and Sentinel-2 bands to evaluate the importance of each instrument in the dominant height retrieval. The model outputs allow us to generate a 10 m resolution canopy height map of the whole "Landes de Gascogne" forest area for 2020 with a mean absolute error of 2.02 m on the Test dataset. The best predictions were obtained using all available satellite layers from Sentinel-1 and Sentinel-2 but using only one satellite source also provided good predictions. For all validation datasets in coniferous forests, our model showed better metrics than previous canopy height models available in the same region. Numéro de notice : P2022-002 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2020- ) Thématique : FORET Nature : Preprint nature-HAL : Préprint DOI : 10.48550/arXiv.2212.10265 Date de publication en ligne : 20/12/2022 En ligne : https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.10265 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102850 Investigating the role of wind disturbance in tropical forests through a forest dynamics model and satellite observations / E-Ping Rau (2022)PermalinkMonitoring grassland dynamics by exploiting multi-modal satellite image time series / Anatol Garioud (2022)PermalinkPermalinkUse of multi-temporal and multi-sensor data for continental water body extraction in the context of the SWOT mission / Nicolas Gasnier (2022)PermalinkLand subsidence in Beijing’s sub-administrative center and its relationship with urban expansion inferred from Sentinel-1/2 observations / Jin Cao in Canadian journal of remote sensing, vol 47 n° 6 ([01/11/2021])PermalinkMulti-sensor aboveground biomass estimation in the broadleaved hyrcanian forest of Iran / Ghasem Ronoud in Canadian journal of remote sensing, vol 47 n° 6 ([01/11/2021])PermalinkA novel cotton mapping index combining Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 multispectral imagery / Lan Xun in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 181 (November 2021)PermalinkPersistent scatterer interferometry for Pettimudi (India) landslide monitoring using Sentinel-1A images / Hari Shankar in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 11 (November 2021)PermalinkA repeatable change detection approach to map extreme storm-related damages caused by intense surface runoff based on optical and SAR remote sensing: Evidence from three case studies in the South of France / Arnaud Cerbelaud in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 182 (December 2021)PermalinkSuperpixel-based regional-scale grassland community classification using genetic programming with Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 multispectral images / Zhenjiang Wu in Remote sensing, vol 13 n° 20 (October-2 2021)PermalinkBi- and three-dimensional urban change detection using sentinel-1 SAR temporal series / Meiqin Che in Geoinformatica, vol 25 n° 4 (October 2021)PermalinkDeep-learning-based burned area mapping using the synergy of Sentinel-1&2 data / Qi Zhang in Remote sensing of environment, vol 264 (October 2021)PermalinkEvaluation of methods for connecting InSAR to a terrestrial reference frame in the Latrobe Valley, Australia / P.J. Johnston in Journal of geodesy, vol 95 n° 10 (October 2021)PermalinkInvestigating operational country-level crop monitoring with Sentinel~1 and~2 imagery / Nicolas David in Remote sensing letters, vol 12 n° 10 (October 2021)PermalinkInvestigation of the landslides in Beylikdüzü-Esenyurt districts of Istanbul from InSAR and GNSS observations / Caglar Bayik in Natural Hazards, vol 109 n° 1 (October 2021)PermalinkOrbit error removal in InSAR/MTInSAR with a patch-based polynomial model / Yanan Du in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 102 (October 2021)PermalinkRecurrent-based regression of Sentinel time series for continuous vegetation monitoring / Anatol Garioud in Remote sensing of environment, vol 263 (15 September 2021)PermalinkA deep translation (GAN) based change detection network for optical and SAR remote sensing images / Xinghua Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 179 (September 2021)PermalinkSentinel-1 sensitivity to soil moisture at high incidence angle and the impact on retrieval over seasonal crops / Davide Palmisano in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 59 n° 9 (September 2021)PermalinkEstimation of surface deformation due to Pasni earthquake using RADAR interferometry / Muhammad Ali in Geocarto international, vol 36 n° 14 ([01/08/2021])Permalink