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Termes IGN > imagerie > image spatiale > image satellite > image Sentinel > image Sentinel-SAR
image Sentinel-SARSynonyme(s)image Sentinel-1Voir aussi |
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Prediction of plant diversity in grasslands using Sentinel-1 and -2 satellite image time series / Mathieu Fauvel in Remote sensing of environment, Vol 237 (February 2020)
[article]
Titre : Prediction of plant diversity in grasslands using Sentinel-1 and -2 satellite image time series Type de document : Article/Communication Auteurs : Mathieu Fauvel, Auteur ; Maylis Lopes, Auteur ; Titouan Dubo, Auteur ; Justine Rivers-Moore, Auteur ; Pierre-Louis Frison , Auteur ; Nicolas Gross, Auteur ; Annie Ouin, Auteur Année de publication : 2020 Projets : SEBIOREF / Ouin, Annie Article en page(s) : 13 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] biodiversité végétale
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] Haute-Garonne (31)
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image RapidEye
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] indice de diversité
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] prairie
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] taxinomieRésumé : (auteur) The prediction of grasslands plant diversity using satellite image time series is considered in this article. Fifteen months of freely available Sentinel optical and radar data were used to predict taxonomic and functional diversity at the pixel scale (10 m × 10 m) over a large geographical extent (40,000 km2). 415 field measurements were collected in 83 grasslands to train and validate several statistical learning methods. The objective was to link the satellite spectro-temporal data to the plant diversity indices. Among the several diversity indices tested, Simpson and Shannon indices were best predicted with a coefficient of determination around 0.4 using a Random Forest predictor and Sentinel-2 data. The use of Sentinel-1 data was not found to improve significantly the prediction accuracy. Using the Random Forest algorithm and the Sentinel-2 time series, the prediction of the Simpson index was performed. The resulting map highlights the intra-parcel variability and demonstrates the capacity of satellite image time series to monitor grasslands plant taxonomic diversity from an ecological viewpoint. Numéro de notice : A2020-004 Affiliation des auteurs : UPEM-LASTIG+Ext (2016-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.rse.2019.111536 Date de publication en ligne : 26/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111536 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94296
in Remote sensing of environment > Vol 237 (February 2020) . - 13 p.[article]Combination of linear regression lines to understand the response of Sentinel-1 dual polarization SAR data with crop phenology - case study in Miyazaki, Japan / Emal Wali in Remote sensing, vol 12 n° 1 (January 2020)
[article]
Titre : Combination of linear regression lines to understand the response of Sentinel-1 dual polarization SAR data with crop phenology - case study in Miyazaki, Japan Type de document : Article/Communication Auteurs : Emal Wali, Auteur ; Masahiro Tasumi, Auteur ; Masao Moriyama, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 17 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] biomasse
[Termes IGN] coefficient de rétrodiffusion
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] indice foliaire
[Termes IGN] Japon
[Termes IGN] polarisation
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] rizière
[Termes IGN] surveillance agricole
[Termes IGN] variable biophysique (végétation)Résumé : (auteur) This study investigated the relationship between backscattering coefficients of a synthetic aperture radar (SAR) and the four biophysical parameters of rice crops—plant height, green vegetation cover, leaf area index, and total dry biomass. A paddy rice field in Miyazaki, Japan was studied from April to July of 2018, which is the rice cultivation season. The SAR backscattering coefficients were provided by Sentinel-1 satellite. Backscattering coefficients of two polarization settings—VH (vertical transmitting, horizontal receiving) and VV (vertical transmitting, vertical receiving)—were investigated. Plant height, green vegetation cover, leaf area index, and total dry biomass were measured at ground level, on the same dates as satellite image acquisition. Polynomial regression lines indicated relationships between backscattering coefficients and plant biophysical parameters of the rice crop. The biophysical parameters had stronger relationship to VH than to VV polarization. A disadvantage of adopting polynomial regression equations is that the equation can have two biophysical parameter solutions for a particular backscattering coefficient value, which prevents simple conversion from backscattering coefficients to plant biophysical parameters. To overcome this disadvantage, the relationships between backscattering coefficients and the plant biophysical parameters were expressed using a combination of two linear regression lines, one line for the first sub-period and the other for the second sub-period during the entire cultivation period. Following this approach, all four plant biophysical parameters were accurately estimated from the SAR backscattering coefficient, especially with VH polarization, from the date of transplanting to about two months, until the mid-reproductive stage. However, backscattering coefficients saturate after two months from the transplanting, and became insensitive to the further developments in plant biophysical parameters. This research indicates that SAR can effectively and accurately monitor rice crop biophysical parameters, but only up to the mid reproductive stage. Numéro de notice : A2020-223 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs12010189 Date de publication en ligne : 05/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs12010189 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94936
in Remote sensing > vol 12 n° 1 (January 2020) . - 17 p.[article]Détermination conjointe des inondations et du type d’eau au moyen de l’imagerie multi-spectrale / Sabrine Amzil (2020)
Titre : Détermination conjointe des inondations et du type d’eau au moyen de l’imagerie multi-spectrale Type de document : Mémoire Auteurs : Sabrine Amzil, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2020 Importance : 92 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de soutenance de diplôme d'ingénieur INSA spécialité TopographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Amazone (fleuve)
[Termes IGN] Amazonie
[Termes IGN] image Aqua-MODIS
[Termes IGN] image en couleur
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] indice d'humidité
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] série temporelleIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) L’Amazonie, en Amérique du Sud, est connue pour ses plaines d’inondations et ses régimes saisonniers de précipitations très irréguliers à cause de plusieurs facteurs naturels et anthropiques. Les eaux amazoniennes se caractérisent non seulement par leurs grandes étendues mais également par la diversité des couleurs de ses fleuves et affluents. Ce projet de fin d’études vise à déterminer conjointement l’extension des inondations et les types d’eaux du bassin amazonien (eaux claires, laiteuses, noires, ...) par analyse de séries temporelles d’images multispectrales acquises par le capteur MODIS des satellites Aqua et Terra au cours de l’année 2017. La détection des inondations a été réalisée en se basant sur une combinaison d’indices spectraux NDVI, SWIb et AWEI après la recherche des valeurs seuils de chacun de ces indices. Tandis que la classification des types d’eaux s’effectue en fonction de la réponse de la valeur moyenne mensuelle du SWIb. Cette étude nous permet donc de mieux comprendre le bilan hydrologique et sédimentaire des zones d’inondation et fleuves amazoniens en se basant uniquement sur les apports de la télédétection optique. Note de contenu : Introduction
1- Etat de l'art
2- Création des méthodes de détection et classification des eaux
3- Evaluation et validation de la méthode
Conclusion et perspectivesNuméro de notice : 28577 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : LEGOS (Toulouse) DOI : sans En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4187/1/M%C3%A9moire_PFE_AMZIL.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97884 Estimation et suivi de la ressource en bois en France métropolitaine par valorisation des séries multi-temporelles à haute résolution spatiale d'images optiques (Sentinel-2) et radar (Sentinel-1, ALOS-PALSAR) / David Morin (2020)
Titre : Estimation et suivi de la ressource en bois en France métropolitaine par valorisation des séries multi-temporelles à haute résolution spatiale d'images optiques (Sentinel-2) et radar (Sentinel-1, ALOS-PALSAR) Type de document : Thèse/HDR Auteurs : David Morin, Auteur ; Gérard Dedieu, Directeur de thèse ; Milena Planells, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2020 Importance : 147 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Université de Toulouse 3, École doctorale Sciences de l’univers, de l’environnement et de l’espace (Toulouse) : Surfaces et interfaces continentales, HydrologieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] biomasse forestière
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] données multitemporelles
[Termes IGN] France (administrative)
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] inventaire de la végétation
[Termes IGN] modèle de régression
[Termes IGN] puits de carbone
[Termes IGN] ressources forestières
[Termes IGN] structure de la végétation
[Termes IGN] volume en boisIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L'estimation et le suivi du carbone et de la ressource forestière sont des enjeux majeurs pour la gestion des territoires. Les forêts ont un rôle important dans les plans nationaux et internationaux pour l'atténuation du changement climatique (stockage du carbone, régulation du climat, biodiversité, énergies renouvelables). Dans les forêts tempérées, de nombreuses mesures des paramètres de structure forestière sont acquises sur des petites zones, des statistiques au niveau national ou sur de larges zones administratives sont délivrées annuellement par les organismes gouvernementaux. Les forêts tempérées sont fortement anthropisées (forte variabilité spatiale et fractionnement des peuplements), il y a actuellement un besoin fort d'une spatialisation plus fine et continue des ressources forestières dans ces régions. Les images satellitaires optiques et radar apportent des informations sur l'état de la végétation, la structure des arbres et l'organisation spatiale des forêts. Dans un contexte exceptionnel de disponibilité mondiale et gratuite, de diversité, de qualité des images à haute résolution spatiale et temporelle, le travail de thèse a pour objectif de mettre en place les bases méthodologiques et scientifiques pour une production nationale semi-automatique d'une cartographie des paramètres forestiers (biomasse, diamètre, hauteur, etc.). Nous avons évalué le potentiel des séries temporelles Sentinel-1 (radar en bande C), Sentinel-2 (optique), et des mosaïques annuelles ALOS2-PALSAR2 (radar, bande L) pour estimer les paramètres de structure forestière. Ces données satellitaires ont été combinées à l'aide d'algorithmes d'apprentissage supervisé et de mesures terrain pour construire des modèles d'estimation de la biomasse, du diamètre moyen des arbres (DBH), de la hauteur et d'autres paramètres de structure. Ces modèles peuvent ensuite être spatialisés sur l'ensemble du territoire à l'aide des images satellitaires, et fournir une information continue à la résolution spatiale des images utilisées (10 à 20 mètres). Notre approche a été conçue et testée sur quatre sites d'étude avec des essences forestières et des propriétés structurales et environnementales différentes : la zone intérieure et la zone dunaire de la forêt des Landes (pins maritimes), la forêt d'Orléans (chênes et pins sylvestres), et la forêt de Saint-Gobain (chênes, charmes et hêtres). Les principaux développements portent sur les données satellitaires à utiliser, la sélection des variables explicatives, le choix des algorithmes de régression et leur paramétrisation, la différenciation des types de forêt et la cartographie des estimations de paramètres forestiers. Les primitives issues des données satellitaires fournissent des informations sur les propriétés optiques du sol et de la végétation, l'organisation spatiale des arbres, la structure et le volume de bois vivant des houppiers et des troncs. L'utilisation d'algorithmes de régression multivariée non-linéaire permet d'obtenir des estimations des paramètres forestiers avec des performances en termes d'erreur relative de l'ordre de 15 à 35 % pour la surface terrière (~2.8 à 5.9 m2/ha) selon les types de forêt, 5 à 20 % pour la hauteur (~1.3 à 3 m), et de 5 à 25 % pour le DBH (~1.5 à 8 cm). Les résultats montrent l'apport de la combinaison de plusieurs types de données satellitaires (optique, radar multi-fréquence et indices de texture spatiale) ainsi que l'importance de différencier les types de forêt pour la construction des modèles. L'application des modèles sur les images satellitaires permet de produire des cartes à haute résolution spatiale de ces paramètres forestiers, utilisables de l'échelle locale à l'échelle régionale/nationale. Note de contenu : 1- Introduction
2- Construction de la méthode
3- Généralisation de la méthode
4- Cartographie des forêts
5- ConclusionNuméro de notice : 28533 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences de l'environnement : Toulouse 3 : 2020 Organisme de stage : CESBIO nature-HAL : Thèse En ligne : https://theses.hal.science/tel-02426260/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97367 Global investigation of marine atmospheric boundary layer rolls using Sentinel-1 SAR data / Chen Wang (2020)
Titre : Global investigation of marine atmospheric boundary layer rolls using Sentinel-1 SAR data Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Chen Wang, Auteur ; René Garello, Directeur de thèse Editeur : Institut Mines-Télécom Atlantique IMT Atlantique Année de publication : 2020 Autre Editeur : Brest : Université de Bretagne Occidentale Importance : 106 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le doctorat de l’Ecole nationale supérieure MINES-TÉLÉCOM Atlantique Bretagne - Pays de la Loire, Spécialité Océanographie, Physique et EnvironnementLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] circulation océanique
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] roulis
[Termes IGN] ventIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Cette thèse exploite les données globales du radar à ouverture synthétique (SAR) Sentinel-1 (S-1) pour l'étude des rouleaux de la couche limite atmosphérique marine (MABL). Un modèle basé sur l'apprentissage en profondeur a été développé pour identifier automatiquement les rouleaux à partir des images massives S-1 WV. L'évaluation prouve que des rouleaux plus nombreux et plus clairs sont visibles à un angle d'incidence plus grand avec une limitation à des vitesses de vent très basses et lorsque la direction du vent est perpendiculaire à l'antenne SAR. Au delà de cela, les énormes données conduisent à un nouveau résultat qui, en moyenne et à toutes les vitesses de vent, les rouleaux MABL induisent des variations de vent de surface de ~ 8% (± 3,5%) le débit moyen, dépassant rarement 20%. Les statistiques mondiales ont confirmé dans des études antérieures que jusqu'à 90% des rouleaux identifiés se produisent dans des conditions quasi neutres à légèrement instables. La longueur d'onde et l'orientation du roulis sont extraites avec des résultats d'organisation multi-échelles et de contraste directionnel entre les latitudes basses et moyennes. La distribution systématique de l'orientation des rouleaux par rapport au vent de surface des tropiques aux extra-tropiques rappelle l'importance de la force de Coriolis horizontale sur les rouleaux. Malgré l'importance de ces faits saillants pour les études sur l'atmosphère et l'océan, il est très probable que les données SAR S-1 WV presque globales soient étendues aux rouleaux, aux cellules convectives et à d'autres processus air-mer clés. Les résultats devraient être comparés, expliqués et complétés dans un proche avenir par des études théoriques et numériques approfondies. Note de contenu :
1. Introduction
1.1 Marine atmospheric boundary layer rolls
1.2 Literature review of roll studies
1.3 SAR observation of MABL rolls
2. Scope of this thesis
2.1 Motivation and challenge
2.2 Objectives of the work
2.3 List of publications
2.4 Summary of main results
2.5 Conclusions and perspectives
3. Publications
3.1 A labelled ocean SAR imagery dataset of ten geophysical phenomena from Sentinel-1 wave mode
3.2 ClassificationoftheglobalSentinel-1SARvignettesforoceansurfaceprocess studies
3.3 An assessment of marine atmospheric boundary layer roll detection using Sentinel-1 SAR data
3.4 Insights into the Global Feature of Marine Atmospheric Boundary Layer RollsNuméro de notice : 26537 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Océanographie, Physique et Environnement : Nantes : 2020 Organisme de stage : Laboratoire des Sciences et Techniques de l'Information, de la Communication et de la Connaissance Lab-STICC nature-HAL : Thèse Date de publication en ligne : 20/04/2021 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02940927v2/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97700 On the joint exploitation of optical and SAR satellite imagery for grassland monitoring / Anatol Garioud (2020)PermalinkRadar interferometry of unstable slopes / Theeba Raveendran (2020)PermalinkSurface soil moiture retrieval over irrigated wheat crops in semi-arid areas using Sentinel-1 data / Nadia Ouaadi (2020)PermalinkPermalinkUso de QGIS en la teledetección, Vol. 2. QGIS y sus aplicaciones en la agricultura y la silvicultura / Nicolas Baghdadi (2020)PermalinkWater stress detection over irrigated wheat crops in semi-arid areas using the diurnal differences of Sentinel-1 backscatter / Nadia Ouaadi (2020)PermalinkShip identification and characterization in Sentinel-1 SAR images with multi-task deep learning / Clément Dechesne in Remote sensing, Vol 11 n° 24 (December-2 2019)PermalinkCombining Sentinel-1 and Sentinel-2 Satellite image time series for land cover mapping via a multi-source deep learning architecture / Dino Lenco in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkMatching of TerraSAR-X derived ground control points to optical image patches using deep learning / Tatjana Bürgmann in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkOn the value of corner reflectors and surface models in InSAR precise point positioning / Mengshi Yang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkComparative analysis of the accuracy of surface soil moisture estimation from the C- and L-bands / Mohammad El Hajj in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 82 (October 2019)PermalinkThe Parallel SBAS approach for Sentinel-1 interferometric wide swath deformation time-series generation: algorithm description and products quality assessment / Michele Manunta in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 9 (September 2019)PermalinkEstimating leaf area index and aboveground biomass of grazing pastures using Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat images / Jie Wang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 154 (August 2019)PermalinkIntegration of corner reflectors for the monitoring of mountain glacier areas with Sentinel-1 time series / Matthias Jauvin in Remote sensing, vol 11 n° 8 (August 2019)PermalinkComprehensive evaluation of soil moisture retrieval models under different crop cover types using C-band synthetic aperture radar data / P. Kumar in Geocarto international, vol 34 n° 9 ([15/06/2019])PermalinkMise en oeuvre d'outils open source pour le suivi opérationnel de l'occupation des sols et de la déforestation à partir des données Sentinel radar optique : études de cas en Guyane et au Togo / Cédric Lardeux in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - octobre 2019)PermalinkPolarimétrie radar complète et partielle pour le suivi des surfaces terrestres / Pierre-Louis Frison in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - octobre 2019)PermalinkUsing Sentinel-1A DInSAR interferometry and Landsat 8 data for monitoring water level changes in two lakes in Crete, Greece / D.D. Alexakis in Geocarto international, vol 34 n° 7 ([01/06/2019])PermalinkCoastline extraction from SAR images using robust ridge tracing / Dailiang Wang in Marine geodesy, vol 42 n° 3 (May 2019)PermalinkEstimation of the forest stand mean height and aboveground biomass in Northeast China using SAR Sentinel-1B, multispectral Sentinel-2A, and DEM imagery / Yanan Liu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 151 (May 2019)Permalink