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Utilisation de QGIS en télédétection, Ch. 2. Apports du MNT topo-bathymétrique pour l'évolution bio-géomorphologique des marais d'Ichkeul (Tunisie) / Zeineb Kassouk (2018)

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contenu dans Utilisation de QGIS en télédétection, Volume 4. QGIS et applications en eau et risques / Nicolas Baghdadi (2018)

Titre de série :	Utilisation de QGIS en télédétection, Ch. 2
Titre :	Apports du MNT topo-bathymétrique pour l'évolution bio-géomorphologique des marais d'Ichkeul (Tunisie)
Type de document :	Chapitre/Contribution
Auteurs :	Zeineb Kassouk, Auteur ; Zohra Lili-Chabaane, Auteur ; Benoit Deffontaines , Auteur ; Mohammad El Hajj, Auteur ; Nicolas Baghdadi, Auteur
Editeur :	Londres : ISTE Editions
Année de publication :	2018
Importance :	pp 49 - 91
Note générale :	bibliographie
Langues :	Français (fre)
Descripteur :	[Vedettes matières IGN] Applications SIG [Termes IGN] analyse en composantes principales [Termes IGN] classification orientée objet [Termes IGN] GRASS [Termes IGN] image optique [Termes IGN] image Terra-ASTER [Termes IGN] marais [Termes IGN] modèle numérique de terrain [Termes IGN] QGIS [Termes IGN] restauration d'image [Termes IGN] segmentation d'image [Termes IGN] Tunisie
Résumé :	(auteur) [contexte] Les milieux humides littoraux constituent une interface terre-mer sensible où se côtoient les facteurs d'origines marines et terrestres et où le poids de chacun peut conditionner l'évolution vers l'un ou l'autre milieu. Leurs écosystèmes résultent de l'interaction de nombreux facteurs environnementaux incluant les processus hydrologiques, géomorphologiques et biologiques. Ce chapitre résume un travail visant à caractériser les communautés végétales du milieu humide de l'Ichkeul (nord de la Tunisie) littoral selon un gradient altitudinal allant de la partie aquatique vers la partie terrestre. La méthode est fondée sur l'exploitation d'une image satellitaire multispectrale à haute résolution (HR) spatiale, des relevés terrain et des données de topographie et de bathymétrie, via un système d'information géographique (SIG) libre permettant de quantifier les variations spatiales de la végétation.
Numéro de notice :	H2018-002
Affiliation des auteurs :	UPEM-LASTIG+Ext (2016-2019)
Thématique :	GEOMATIQUE/IMAGERIE
Nature :	Chapître / contribution
nature-HAL :	ChOuvrScient
DOI :	sans
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89486

Voir aussi

QGIS in Remote Sensing, ch. 2. Contribution of the Integrated Topo-bathymetric Model for Coastal Wetland Evolution: Case of Geomorphologic and Biological Evolution of Ichkeul Marshes (North Tunisia) / Zeineb Kassouk (2018)

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contenu dans QGIS in Remote Sensing, Volume 4. QGIS and Applications in Water and Risks / Nicolas Baghdadi (2018)

Titre de série :	QGIS in Remote Sensing, ch. 2
Titre :	Contribution of the Integrated Topo-bathymetric Model for Coastal Wetland Evolution: Case of Geomorphologic and Biological Evolution of Ichkeul Marshes (North Tunisia)
Type de document :	Chapitre/Contribution
Auteurs :	Zeineb Kassouk, Auteur ; Zohra Lili-Chabaane, Auteur ; Benoit Deffontaines , Auteur ; Mohammad El Hajj, Auteur ; Nicolas Baghdadi, Auteur
Editeur :	Londres : ISTE Editions
Année de publication :	2018
Autre Editeur :	New York, Londres, Hoboken (New Jersey), ... : John Wiley & Sons
Note générale :	bibliographie
Langues :	Anglais (eng)
Résumé :	(auteur) This chapter focuses on the reliability of remote sensing imagery combined with topographic and bathymetric data to map the coastal wetland communities in Ichkeul marshes. It combines both the object‐oriented classification of high spatial resolution imagery and the integrated topographic‐bathymetric digital terrain model (topo‐bathymetric DTM) in order to characterize and to map vegetation communities across Ichkeul marshes. The chapter settles the integrated topo‐bathymetric DTM by combining three datasets: the lake bathymetry, the marshes and the mountain digital topographies. It classifies Ichkeul marshes, the new topo‐bathymetric DTM is used with multispectral imagery from Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) images from the Terra satellite. In the chapter, classification rules for distinguishing vegetation communities are created automatically by using attributes (PCA1, topo‐bathymetric DTM and Normalized Vegetation Index (NDVI) value) of training segments. The first rule in the classification tree separates non‐vegetated and vegetated objects using the NDVI attribute.
Numéro de notice :	H2018-008
Affiliation des auteurs :	UPEM-LASTIG+Ext (2016-2019)
Nature :	Chapître / contribution
nature-HAL :	ChOuvrScient
DOI :	10.1002/9781119476726.ch2
Date de publication en ligne :	16/02/2018
En ligne :	https://doi.org/10.1002/9781119476726.ch2
Format de la ressource électronique :	URL article
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91930

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