Biblio-Imagerie et agriculture
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Close-range hyperspectral image analysis for the early detection of stress responses in individual plants in a high-throughput phenotyping platform / Mohd Shahrimie Mohd Asaari in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 138 (April 2018)
[article]
Titre : Close-range hyperspectral image analysis for the early detection of stress responses in individual plants in a high-throughput phenotyping platform Type de document : Article/Communication Auteurs : Mohd Shahrimie Mohd Asaari, Auteur ; Puneet Mishra ; Stien Mertens, Auteur ; Stijn Dhondt, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 121 - 138 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse spectrale
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] maïs (céréale)
[Termes IGN] mesure de similitude
[Termes IGN] réflectance végétale
[Termes IGN] signature spectrale
[Termes IGN] similitude spectrale
[Termes IGN] stress hydriqueRésumé : (Auteur) The potential of close-range hyperspectral imaging (HSI) as a tool for detecting early drought stress responses in plants grown in a high-throughput plant phenotyping platform (HTPPP) was explored. Reflectance spectra from leaves in close-range imaging are highly influenced by plant geometry and its specific alignment towards the imaging system. This induces high uninformative variability in the recorded signals, whereas the spectral signature informing on plant biological traits remains undisclosed. A linear reflectance model that describes the effect of the distance and orientation of each pixel of a plant with respect to the imaging system was applied. By solving this model for the linear coefficients, the spectra were corrected for the uninformative illumination effects. This approach, however, was constrained by the requirement of a reference spectrum, which was difficult to obtain. As an alternative, the standard normal variate (SNV) normalisation method was applied to reduce this uninformative variability.
Once the envisioned illumination effects were eliminated, the remaining differences in plant spectra were assumed to be related to changes in plant traits. To distinguish the stress-related phenomena from regular growth dynamics, a spectral analysis procedure was developed based on clustering, a supervised band selection, and a direct calculation of a spectral similarity measure against a reference. To test the significance of the discrimination between healthy and stressed plants, a statistical test was conducted using a one-way analysis of variance (ANOVA) technique.
The proposed analysis techniques was validated with HSI data of maize plants (Zea mays L.) acquired in a HTPPP for early detection of drought stress in maize plant. Results showed that the pre-processing of reflectance spectra with the SNV effectively reduces the variability due to the expected illumination effects. The proposed spectral analysis method on the normalized spectra successfully detected drought stress from the third day of drought induction, confirming the potential of HSI for drought stress detection studies and further supporting its adoption in HTPPP.Numéro de notice : A2018-122 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.02.003 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.02.003 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89570
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 138 (April 2018) . - pp 121 - 138[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2018041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2018043 DEP-EXM Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2018042 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Mapping spatial variability of foliar nitrogen in coffee (Coffea arabica L.) plantations with multispectral Sentinel-2 MSI data / Abel Chemura in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 138 (April 2018)
[article]
Titre : Mapping spatial variability of foliar nitrogen in coffee (Coffea arabica L.) plantations with multispectral Sentinel-2 MSI data Type de document : Article/Communication Auteurs : Abel Chemura, Auteur ; Onisimo Mutanga, Auteur ; John Odindi, Auteur ; Dumisani Kutywayo, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1 - 11 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] agriculture de précision
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] Coffea arabica
[Termes IGN] feuille (végétation)
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] nutriment végétal
[Termes IGN] teneur en azoteRésumé : (auteur) Nitrogen (N) is the most limiting factor to coffee development and productivity. Therefore, development of rapid, spatially explicit and temporal remote sensing-based approaches to determine spatial variability of coffee foliar N are imperative for increasing yields, reducing production costs and mitigating environmental impacts associated with excessive N applications. This study sought to assess the value of Sentinel-2 MSI spectral bands and vegetation indices in empirical estimation of coffee foliar N content at landscape level. Results showed that coffee foliar N is related to Sentinel-2 MSI B4 (R2 = 0.32), B6 (R2 = 0.49), B7 (R2 = 0.42), B8 (R2 = 0.57) and B12 (R2 = 0.24) bands. Vegetation indices were more related to coffee foliar N as shown by the Inverted Red-Edge Chlorophyll Index – IRECI (R2 = 0.66), Relative Normalized Difference Index – RNDVI (R2 = 0.48), CIRE1 (R2 = 0.28), and Normalized Difference Infrared Index – NDII (R2 = 0.37). These variables were also identified by the random forest variable optimisation as the most valuable in coffee foliar N prediction. Modelling coffee foliar N using vegetation indices produced better accuracy (R2 = 0.71 with RMSE = 0.27 for all and R2 = 0.73 with RMSE = 0.25 for optimized variables), compared to using spectral bands (R2 = 0.57 with RMSE = 0.32 for all and R2 = 0.58 with RMSE = 0.32 for optimized variables). Combining optimized bands and vegetation indices produced the best results in coffee foliar N modelling (R2 = 0.78, RMSE = 0.23). All the three best performing models (all vegetation indices, optimized vegetation indices and combining optimal bands and optimal vegetation indices) established that 15.2 ha (4.7%) of the total area under investigation had low foliar N levels ( Numéro de notice : A2018-145 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.02.004 Date de publication en ligne : 10/02/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.02.004 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89753
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 138 (April 2018) . - pp 1 - 11[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires (3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2018041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2018043 DEP-EXM Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2018042 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Détection de changement par imagerie radar sur les zones naturelles et agricoles en milieu tropical / Jérôme Lebreton (2018)
Titre : Détection de changement par imagerie radar sur les zones naturelles et agricoles en milieu tropical Type de document : Mémoire Auteurs : Jérôme Lebreton, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 45 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
rapport de stage de fin d'études, Cycle géomètre-géomaticienLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] Arecaceae
[Termes IGN] composition colorée
[Termes IGN] comptage
[Termes IGN] correction d'image
[Termes IGN] déboisement
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] extraction de la végétation
[Termes IGN] Gabon
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] image SPOT
[Termes IGN] image TerraSAR-X
[Termes IGN] milieu tropical
[Termes IGN] polarisation
[Termes IGN] rendement agricole
[Termes IGN] surveillance agricole
[Termes IGN] télédétection en hyperfréquenceIndex. décimale : GEOM Mémoires de géomètres civils, géomètres géomaticiens Résumé : (auteur) Dans le cadre du Challenge Numérique « Suivi des plantations dans les pays en développements» piloté par Booster Nova, L’Avion Jaune porte un projet nommé « Palmap » pour le groupe Olam International. Ce projet comprend un volet de développement de solutions permettant le suivi de la culture de palmiers à huile et un volet sur le suivi des mesures compensatoires de préservation de l’environnement naturel autour des plantations en utilisant des données vues du ciel (drones) combinées avec des données collectées sur le terrain et des données satellites. Olam International est une société singapourienne de négoce en produits agroalimentaires, qui gère des plantations (cacao, caoutchouc, huile de palme, amandes, noix de cajou, …) dans plusieurs pays. L’huile de palme est la plus consommée au monde et est considérée comme la source principale d’huile parmi les autres végétaux. Le Gabon s’est ainsi lancé dans cette production dû à un besoin essentiel de développer son agriculture afin de diversifier son économie. La production d’huile de palme est destinée principalement au marché local et à la sous région. Note de contenu : 1- Présentation
2- Contexte
3- Images radar
4- Analyse des données radarNuméro de notice : 21941 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études G Organisme de stage : L’Avion Jaune Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91741 Documents numériques
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Détection de changement par imagerie... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : Imagerie radar en ondes millimétriques appliquée à la viticulture Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Dominique Henry, Auteur ; Hervé Aubert, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2018 Importance : 212 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, spécialité : Electromagnétisme et Systèmes Haute FréquenceLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] agriculture de précision
[Termes IGN] données GPS
[Termes IGN] estimation quantitative
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] Leaf Area Index
[Termes IGN] logistique
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] optimisation (gestion)
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] pesticide
[Termes IGN] rendement agricole
[Termes IGN] ressources humaines
[Termes IGN] rétrodiffusion
[Termes IGN] stress hydrique
[Termes IGN] viticulture
[Termes IGN] volume (grandeur)Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Avec l’expansion des exploitations agricoles, le principe d’homogénéité du rendement (céréales, fruits…) devient de moins en moins pertinent. Ce phénomène de variabilité spatiale implique des conséquences économiques et environnementales avec le développement de nouveaux concepts agricoles comme les « site-specific management » (gestion spécifique des parcelles). Les traitements tels que les fertilisants, les intrants et autres pesticides doivent être utilisés de manière différente en les appliquant au bon endroit, à la bonne période et au bon taux. Cette nouvelle façon de penser l’agriculture fait partie de l’agriculture de précision (PA) et se concentre en quatre domaines technologiques : (i) la télédétection, (ii) la navigation et guidage, (iii) la gestion des données et (iv) les technologies à taux variable. Initiée à la fin des années 1990, la viticulture de précision (PV) est une branche particulière de la PA, caractérisée par des problématiques spécifiques à la viticulture. Les travaux effectués durant cette thèse entrent dans le cadre de la télédétection (ou détection proche) appliquée à la PV. Ils se focalisent sur une nouvelle méthode d’estimation de la quantité de grappes (masse ou volume) directement sur les plants de vignes. Pouvoir estimer le rendement des vignes plusieurs semaines avant la récolte offre de nombreux avantages avec des impacts économiques et qualitatifs, avec par exemple : (i) l’amélioration du rapport rendement/qualité en supprimant au plut tôt une partie de la récolte, (ii) l’optimisation des ressources humaines et la logistique à la récolte, (iii) un remboursement le plus équitable par les assurances en cas d’intempéries qui endommageraient les pieds de vignes. La méthode proposée ici repose sur l’imagerie microondes (à 24GHz ou des fréquences plus élevées) générée par un radar FM-CW. Elle implique la mise en place d’un système d’interrogation intra-parcellaire « pied par pied » à distance basé au sol, et en particulier : (i) l’évaluation de la précision des mesures et les limites du système, (ii) le développement d’algorithmes spécifiques pour l’analyse de données tridimensionnelles, (iii) la construction d’estimateurs pour retrouver le volume des grappes, et finalement (iv) l’analyse des données recueillies pendant les campagnes de mesures. Dû au caractère saisonnier des récoltes, les mesures sont en premier lieu effectuées sur des cibles canoniques, des charges variables et des capteurs passifs en laboratoire. Pour mettre en avant la flexibilité de cette interrogation radar, le même système est utilisé en parallèlement dans le cadre du projet régional PRESTIGE, pour compter à distance le nombre de pommes présentes sur les pommiers en verger. Ces travaux ont été financés par l’entreprise Ovalie-Innovation et l’ANRT (Agence Nationale de la Recherche Technologique). Note de contenu : Introduction générale
1- Agriculture de précision
2- Viticulture de précision
3- Application pour l’estimation de volumes et l’interrogation de capteurs passifs
Conclusion généraleNuméro de notice : 25755 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Electromagnétisme et Systèmes Haute Fréquence : Toulouse : 2018 Organisme de stage : Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2018INPT0044 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94953 Sentinel-2 data analysis and comparison with UAV multispectral images for precision viticulture / Frederica Nonni in GI Forum, vol 2018 n° 1 ([01/01/2018])
[article]
Titre : Sentinel-2 data analysis and comparison with UAV multispectral images for precision viticulture Type de document : Article/Communication Auteurs : Frederica Nonni, Auteur ; Diego Malacarne, Auteur ; Salvatore Eugenio Pappalardo, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 105 -116 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] agriculture de précision
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] viticultureRésumé : (auteur) Precision viticulture (PV) requires the use of technologies that can detect the spatial and temporal variability of vineyards and, at the same time, allow useful information to be obtained at sustainable costs. In order to develop a cheap and easy - to - handle operational monitoring scheme for PV, the aim of this work was to evaluate the possibility of using Sentinel-2 multispectral images for long- term vineyard monitoring through the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) . Vigo u r maps of two vineyards located in north eastern Italy were computed from satellite imagery and compared with those derived from UAV multispectral images ; their correspondence was evaluated from qualitative and statistical point s of view. To achieve this, the UAV images were roughly resampled to 10 m pixel size in order to match the spatial resolution of the satellite imagery. Preliminary results show the potential use of open source Sentinel-2 platforms for monitoring vineyards, highlighting links with the information given in the agronomic bulletins and identifying critical areas for crop production. Despite the large differences in spatial resolution, the results of the comparison between the UAV and Sentinel-2 data were promising. However, for long-term vineyard monitoring at territory scale, further studies using multispectral sensor calibration and ground truth data are required. Numéro de notice : A2018-300 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1553/giscience2018_01_s105 En ligne : http://dx.doi.org/10.1553/giscience2018_01_s105 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90398
in GI Forum > vol 2018 n° 1 [01/01/2018] . - pp 105 -116[article]Suivi des cultures dans le périmètre du Loukkos-Maroc : Apport de la télédétection radar et optique / Siham Acharki (2018)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)PermalinkUsing landsat surface reflectance data as a reference target for multiswath hyperspectral data collected over mixed agricultural rangeland areas / Cooper McCann in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 9 (September 2017)PermalinkA graph-based approach to detect spatiotemporal dynamics in satellite image time series / Fabio Guttler in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 130 (August 2017)PermalinkDeveloping detailed age-specific thematic maps for coffee (Coffea arabica L.) in heterogeneous agricultural landscapes using random forests applied on Landsat 8 multispectral sensor / Abel Chemura in Geocarto international, vol 32 n° 7 (July 2017)PermalinkSuperresolution for UAV images via adaptive multiple sparse representation and its application to 3-D reconstruction / Muhammad Haris in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 7 (July 2017)PermalinkWREP : A wavelet-based technique for extracting the red edge position from reflectance spectra for estimating leaf and canopy chlorophyll contents of cereal crops / Dong Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 129 (July 2017)PermalinkA comparison of two downscaling procedures to increase the spatial resolution of mapping actual evapotranspiration / Milad Mahour in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 126 (April 2017)PermalinkUAS, sensors, and data processing in agroforestry: a review towards practical applications / Luis Padua in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 38 n° 8-10 (April 2017)PermalinkAgricultural cropland mapping using black-and-white aerial photography, Object-Based Image Analysis and Random Forests / M.F.A. Vogels in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 54 (February 2017)Permalink