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Affiner la recherche Interroger des sources externes3D radiative transfer modeling over complex vegetation canopies and forest reconstruction from LIDAR measurements / Jianbo Qi (2019)
Titre : 3D radiative transfer modeling over complex vegetation canopies and forest reconstruction from LIDAR measurements Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Jianbo Qi, Auteur ; Jean-Philippe Gastellu-Etchegorry, Directeur de thèse ; Guangjian Yan, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2019 Importance : 154 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, Surfaces et interfaces continentales, hydrologieLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes descripteurs IGN] couvert végétal
[Termes descripteurs IGN] données lidar
[Termes descripteurs IGN] forêt
[Termes descripteurs IGN] indice foliaire
[Termes descripteurs IGN] interface graphique
[Termes descripteurs IGN] milieu anisotrope
[Termes descripteurs IGN] modèle de transfert radiatif
[Termes descripteurs IGN] modélisation 3D
[Termes descripteurs IGN] rendu réaliste
[Termes descripteurs IGN] scène 3D
[Termes descripteurs IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) Remote sensing is needed for better managing vegetation covers. Hence, three-dimensional (3D) radiative transfer (RT) modeling is essential for understanding remote sensing signals of complex 3D vegetation covers. Due to the complexity of 3D models, one-dimensional (1D) RT models are commonly used to retrieve vegetation parameters, e.g., leaf area index (LAI), from remote sensing data. However, 1D models are not adapted to actual vegetation covers because they abstract them as schematic 1D layers, which is not realistic. Much effort is devoted to the conception of 3D RT models that can consider the 3D architecture of vegetation covers. However, developing an efficient 3D RT model that works on large and realistic scenes is still a challenging task. Major difficulties are the intensive computational costs of 3D RT simulation and the acquisition of detailed 3D canopy structures. Therefore, 3D RT models usually only work on abstracted scenes or small realistic scenes. Scene abstraction may cause uncertainties, and the small-scale approach is not compatible with most satellite observations (e.g., MODIS). The computer graphics community provides the most accurate and efficient models (i.e., renderers). However, the initial renderer models were not designed for accurate RT modeling, which explains the difficulty to use them for remote sensing applications. Recently emerged advanced techniques in computer graphics and light detection and ranging area (LiDAR) make it more possible to solve the above problems. 3D RT can be greatly accelerated due to the increasing computer power and improvement of rendering algorithms (e.g., ray-tracing acceleration and computational optimization). Also, 3D high-resolution information from LiDARs and photogrammetry become more accessible to reconstruct realistic 3D scenes. This approach requires new processing methods to combine 3D information and 3D RT models, which is of great importance for better remote sensing survey of vegetation. This thesis is focused on 1) Development of a 3D RT model based on recent ray-tracing techniques and 2) Retrieval of 3D leaf volume density (LVD) for constructing 3D forest scenes. This first chapter presents the development of an efficient 3D RT model, named LESS (LargE-Scale remote sensing data and image Simulation framework). LESS makes full use of ray-tracing algorithms. Specifically, it simulates multispectral BRF and scene radiative budget with a weighted forward photon tracing method, and sensor images (e.g., fisheye images) or large-scale (e.g. 1 km2) spectral images are simulated with a backward path tracing method. In the forward mode, a "virtual photon" algorithm is used to simulate accurate BRF with few photons. The backward mode is used to simulate thermal infrared images and also atmosphere RT. LESS efficiency and accuracy were demonstrated with a model intercomparison and field measurements. In addition, LESS has an easy-to-use graphic user interface (GUI) to input parameters, construct and visualize 3D scenes. 3D forest reconstruction is done with a simulated LiDAR dataset to assess approaches that retrieve LVD from airborne LiDAR data. The dataset is simulated with the discrete anisotropic radiative transfer model (DART). Note de contenu : 1- Introduction
2- LESS: Ray-tracing based 3D radiative transfer model
3- Accuracy evaluation of LESS
4- Hybrid scene structuring for accelerating 3D radiative transfer
5- Physical interpretation of leaf area index from LiDAR data
6- Voxel-based reconstruction and simulation of 3D forest scene
7- Conclusions and perspectivesNuméro de notice : 25915 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Surfaces et interfaces continentales, hydrologie : Toulouse 3 : 2019 Organisme de stage : CESBIO DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02498603 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96024
Titre : Méthodes d'exploitation de données historiques pour la production de cartes d'occupation des sols à partir d'images de télédétection et en absence de données de référence de la période à cartographier Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Benjamin Tardy, Auteur ; Jordi Inglada, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2019 Importance : 228 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du doctorat de l'Université Toulouse 3 Paul Sabatier, Spécialité Surfaces et interfaces continentales, HydrologieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes descripteurs IGN] aménagement du territoire
[Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique
[Termes descripteurs IGN] carte d'occupation du sol
[Termes descripteurs IGN] classification de Dempster-Shafer
[Termes descripteurs IGN] classification dirigée
[Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires
[Termes descripteurs IGN] croissance urbaine
[Termes descripteurs IGN] fusion de données
[Termes descripteurs IGN] historique des données
[Termes descripteurs IGN] image Formosat
[Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI
[Termes descripteurs IGN] série temporelleRésumé : (auteur) L'étude des surfaces continentales constitue un enjeu majeur à l'échelle mondiale pour le suivi et la gestion des territoires, notamment en matière de répartition entre l'expansion urbaine, terres agricoles et espaces naturels. Dans ce contexte, les cartes d'OCcupation des Sols (OCS) caractérisant la couverture biophysique des terres émergées sont un atout essentiel pour l'analyse des surfaces continentales. Les algorithmes de classification supervisée permettent, à partir de séries temporelles annuelles d'images satellites et de données de référence, de produire automatiquement la carte de la période correspondante. Cependant, les données de référence sont une information coûteuse à obtenir surtout sur de grandes étendues. En effet, les campagnes de relevés terrain requièrent un fort coût humain, et les bases de données sont associées à de longs délais de mises à jour. De plus, ces données de référence disposent d'une validité limitée à la période correspondante, en raison des changements d'OCS. Ces changements concernent essentiellement l'expansion urbaine au détriment des surfaces naturelles, et les terres agricoles soumises à la rotation des cultures. L'objectif général de la thèse vise à proposer des méthodes de production de cartes d'OCS sans exploiter les données de référence de la période correspondante. Les travaux menés s'appuient sur un historique d'OCS. Cet historique regroupe toutes les informations disponibles pour la zone concernée : cartes d'OCS, séries temporelles, données de référence, modèles de classification, etc. Une première partie des travaux considère que l'historique ne contient qu'une seule période. Ainsi, nous avons proposé un protocole de classification naïve permettant d'exploiter un classifieur déjà entraîné sur une nouvelle période. Les performances obtenues ont montré que cette approche se révèle insuffisante, requérant ainsi des méthodes plus performantes. L'adaptation de domaine permet d'aborder ce type de problématique. Nous avons considéré deux approches : la projection de données via une analyse canonique des corrélations et le transport optimal. Ces deux approches permettent de projeter les données de l'historique afin de réduire les différences avec l'année à traiter. Néanmoins ces approches offrent des résultats équivalents à la classification naïve pour des coûts de production bien plus significatifs. Une seconde partie des travaux considère que l'historique contient au moins deux périodes de données. À partir des cartes supervisées de ces périodes précédentes, nous proposons une approche de mise à jour de la carte la plus récente, en modélisant les transitions des classes d'OCS. Nous avons également proposé l'utilisation d'un classifieur unique entraîné à partir de plusieurs périodes de l'historique. L'objectif de ce classifieur consiste à pouvoir s'adapter aux variations entre les années. Enfin nous avons mis en place des systèmes de vote afin de réaliser une fusion de classifieurs, chacun entraîné sur une période différente de l'historique. Ces systèmes offrent l'avantage d'être toujours plus performants que chaque classifieur individuellement. Nous avons comparé les performances de plusieurs approches allant du simple vote majoritaire à des fusions plus complexes: vote par confiance, vote par probabilités, vote Dempster-Shafer ainsi qu'une inférence bayésienne. Ces approches produisent des performances similaires, mais pour des coûts de production variables. Nous avons expérimenté ces approches sur deux jeux de données, l'un constitué de sept années d'images Formosat-2 et l'autre de trois années d'images Sentinel-2. Le premier offre une très bonne diversité temporelle mais sur une faible emprise spatiale. Inversement, le second couvre une large zone mais pour un historique limité. Nous avons conclu que les approches du classifieur unique ainsi qu'un simple vote majoritaire offrent de bonnes performances pour des faibles coûts indépendamment du jeu de données. Note de contenu : I- Introduction
II- Présentation du problème
III- Propositions de méthodes exploitant un unique domaine Source
IV- Propositions de méthodes exploitant de multiples domaines Source
V- Mise en oeuvre des méthodes pour une production opérationnelle sur de
grandes étendues
VI ConclusionsNuméro de notice : 28509 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Surfaces et interfaces continentales, Hydrologie : Université Toulouse 3 : 2019 Organisme de stage : CESBIO DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2019TOU30261 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97060
Titre : Monitoring crops water needs at high spatio-temporal resolution by synergy of optical / thermal and radar observations Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Abdelhakim Amazirh, Auteur ; Abdelghani Chehbouni, Directeur de thèse ; Salah Er-Raki, Auteur Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2019 Importance : 240 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l’obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, Spécialité : Surfaces et Interfaces Continentales, HydrologieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes descripteurs IGN] évapotranspiration
[Termes descripteurs IGN] gestion de l'eau
[Termes descripteurs IGN] humidité du sol
[Termes descripteurs IGN] image Landsat
[Termes descripteurs IGN] image Landsat-8
[Termes descripteurs IGN] image MODIS
[Termes descripteurs IGN] image multibande
[Termes descripteurs IGN] image Sentinel-SAR
[Termes descripteurs IGN] image thermique
[Termes descripteurs IGN] indice de végétation
[Termes descripteurs IGN] Marrakech
[Termes descripteurs IGN] micro-onde
[Termes descripteurs IGN] modèle de transfert radiatif
[Termes descripteurs IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes descripteurs IGN] parcelle agricole
[Termes descripteurs IGN] ressources en eau
[Termes descripteurs IGN] stress hydrique
[Termes descripteurs IGN] température de surface
[Termes descripteurs IGN] zone semi-arideRésumé : (auteur) Optimizing water management in agriculture is essential over semi-arid areas in order to preserve water resources which are already low and erratic due to human actions and climate change. This thesis aims to use the synergy of multispectral remote sensing observations (radar, optical and thermal data) for high spatio-temporal resolution monitoring of crops water needs. In this context, different approaches using various sensors (Landsat-7/8, Sentinel-1 and MODIS) have been developed to provide information on the crop Soil Moisture (SM) and water stress at a spatio-temporal scale relevant to irrigation management. This work fits well the REC "Root zone soil moisture Estimates at the daily and agricultural parcel scales for Crop irrigation management and water use impact: a multi-sensor remote sensing approach" (http://rec.isardsat.com/) project objectives, which aim to estimate the Root Zone Soil Moisture (RZSM) for optimizing the management of irrigation water. Innovative and promising approaches are set up to estimate evapotranspiration (ET), RZSM, land surface temperature (LST) and vegetation water stress through SM indices derived from multispectral observations with high spatio-temporal resolution. The proposed methodologies rely on image-based methods, radiative transfer modelling and water and energy balance modelling and are applied in a semi-arid climate region (central Morocco). In the frame of my PhD thesis, three axes have been investigated. In the first axis, a Landsat LST-derived RZSM index is used to estimate the ET over wheat parcels and bare soil. The ET modelling estimation is explored using a modified Penman-Monteith equation obtained by introducing a simple empirical relationship between surface resistance (rc) and a RZSM index. The later is estimated from Landsat-derived land surface temperature (LST) combined with the LST endmembers (in wet and dry conditions) simulated by a surface energy balance model driven by meteorological forcing and Landsat-derived fractional vegetation cover. The investigated method is calibrated and validated over two wheat parcels located in the same area near Marrakech City in Morocco. In the next axis, a method to retrieve near surface (0-5 cm) SM at high spatial and temporal resolution is developed from a synergy between radar (Sentinel-1) and thermal (Landsat) data and by using a soil energy balance model. The developed approach is validated over bare soil agricultural fields and gives an accurate estimates of near surface SM with a root mean square difference compared to in situ SM equal to 0.03 m3 m-3. In the final axis a new method is developed to disaggregate the 1 km resolution MODIS LST at 100 m resolution by integrating the near surface SM derived from Sentinel-1 radar data and the optical-vegetation index derived from Landsat observations. The new algorithm including the S-1 backscatter as input to the disaggregation, produces more stable and robust results during the selected year. Where, 3.35 °C and 0.75 were the lowest RMSE and the highest correlation coefficient assessed using the new algorithm. Note de contenu : General Introduction
1- Bibliographic synthesis
2- Data & study sites description
3- Models & methods
4- Results & discussions
Conclusions and perspectivesNuméro de notice : 25694 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Surfaces et Interfaces Continentales, Hydrologie : Toulouse 3 : 2019 Organisme de stage : Centre d'Etudes Spatiales de la Biosphère CESBIO DOI : sans En ligne : http://thesesups.ups-tlse.fr/4412/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94759
Titre : Multi-GNSS Hybridization for Precise Positioning Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Georgia Katsigianni, Auteur ; Félix Perosanz, Directeur de thèse ; Sylvain Loyer, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2019 Importance : 143 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse 3 Paul Sabatier, Spécialité Sciences de la Terre et des Planètes Solides Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] données Galileo
[Termes descripteurs IGN] données GPS
[Termes descripteurs IGN] orbitographie
[Termes descripteurs IGN] positionnement cinématique
[Termes descripteurs IGN] positionnement par GNSS
[Termes descripteurs IGN] positionnement ponctuel précis
[Termes descripteurs IGN] résolution d'ambiguïté
[Vedettes matières IGN] Traitement de données GNSSRésumé : (auteur) GNSS are widely used for precise positioning applications of geosciences and especially space geodesy. So far, mainly the existing GPS was extensively used for scientific applications. With the arrival of the new European Galileo system it became imperative to include the new system in the studies and check the new capabilities that it will bring as a system alone and as combined together with the others in a Multi-GNSS processing. The CNES/CLS analysis center of the IGS is weekly calculating GNSS (GPS, GLONASS and Galileo) products that can be taken from any kind of user to perform precise positioning. A way to achieve the best accuracy possible is to resolve the unknown integer ambiguities of the phase measurements. Up until now, the CNES/CLS was performing ambiguity resolution to the GPS system using the zero-difference method. In this way they are able to deliver precise satellite orbits and precise clock products with phase fixed ambiguities. The goal of this work was to implement and validate if the method can be also applied for the Galileo system. The method applied from the CNES/CLS is consisting of two further steps. The first one is the resolution of the Wide-Lane ambiguities. The Galileo Wide-Lane satellite biases have been proven to be stable over long periods of time. In addition, there is homogeneity in the way they are observed from different types of receivers. These findings were used and the Wide-Lane biases were successfully resolved with nearly 100% success rate percentage. The second step of zero-difference method is the Narrow-Lane ambiguity resolution. This step was executed for the Galileo system together with the GPS system in a Multi-GNSS Precise Orbit Determination processing. Galileo ambiguity fixing success percentage is around 93%, nearly similar to the one of the GPS system. The integer property of the Galileo phase clocks is demonstrated. Both orbit overlaps and orbit validation using SLR validation methods showed that ambiguity resolution improves mainly in the normal and the along track direction. Galileo orbit overlaps in 3D RMS showed an improvement of around 50%, from around 7 cm to 3.5 cm. The results of this work were used by the CNES/CLS IGS AC that has announced the delivery of weekly Galileo precise orbits, clocks and Wide-Lane satellite biases. A new method is also introduced on how to compare ambiguity resolution results for a common overlapping period. This method is also used to speculate the agreement and the disagreement between two different daily solutions. Finally, it was examined the post-processed kinematic PPP and PPP-AR using Galileo-only, GPSonly and Multi-GNSS (GPS + Galileo) constellations. The interest was to validate the accuracy for each GNSS system individually but also of their combination. Results showed that Galileoonly positioning accuracy is nearly at the same level of accuracy as GPS-only. The use of Galileo system improves the performance of the GPS positioning giving mm level repeatability. The contribution of Galileo ameliorates the positioning accuracy around 30% in all directions(comparison GPS PPP-AR and Multi-GNSS PPP-AR). This proved that the Galileo constellation together with GPS will give improved precise positioning with respect to the current GPS-only.
All these are indications that the Galileo system will contribute to precise positioning required by geoscience applications through a Multi-GNSS (GPS + Galileo) solution.Note de contenu : 1- Introduction
2- GNSS in science
3- GNSS measurements
4- Galileo Wide-Lane AR
5- Galileo Narrow-Lane AR
6- Precise Point Positioning
7- Conclusions and SuggestionsNuméro de notice : 28511 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences de la Terre et des Planètes Solides : Toulouse 3 : 2019 Organisme de stage : Geosciences Environnement Toulouse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2019TOU30209 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97142
Titre : Cartographie de l'occupation des sols à partir de séries temporelles d'images satellitaires à hautes résolutions : identification et traitement des données mal étiquetées Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Charlotte Pelletier, Auteur ; Gérard Dedieu, Directeur de thèse ; Silvia Valero, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2017 Importance : 289 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université Paul Sabatier de ToulouseLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique
[Termes descripteurs IGN] carte d'occupation du sol
[Termes descripteurs IGN] classification dirigée
[Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires
[Termes descripteurs IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes descripteurs IGN] échantillonnage
[Termes descripteurs IGN] erreur de classification
[Termes descripteurs IGN] étiquette de classe
[Termes descripteurs IGN] filtrage du bruit
[Termes descripteurs IGN] image à haute résolution
[Termes descripteurs IGN] image satellite
[Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI
[Termes descripteurs IGN] image SPOT
[Termes descripteurs IGN] série temporelle
[Termes descripteurs IGN] télédétection spatialeIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L'étude des surfaces continentales est devenue ces dernières années un enjeu majeur à l'échelle mondiale pour la gestion et le suivi des territoires, notamment en matière de consommation des terres agricoles et d'étalement urbain. Dans ce contexte, les cartes d'occupation du sol caractérisant la couverture biophysique des terres émergées jouent un rôle essentiel pour la cartographie des surfaces continentales. La production de ces cartes sur de grandes étendues s'appuie sur des données satellitaires qui permettent de photographier les surfaces continentales fréquemment et à faible coût. Le lancement de nouvelles constellations satellitaires - Landsat-8 et Sentinel-2 - permet depuis quelques années l'acquisition de séries temporelles à hautes résolutions. Ces dernières sont utilisées dans des processus de classification supervisée afin de produire les cartes d'occupation du sol. L'arrivée de ces nouvelles données ouvre de nouvelles perspectives, mais questionne sur le choix des algorithmes de classification et des données à fournir en entrée du système de classification. Outre les données satellitaires, les algorithmes de classification supervisée utilisent des échantillons d'apprentissage pour définir leur règle de décision. Dans notre cas, ces échantillons sont étiquetés, \ie{} la classe associée à une occupation des sols est connue. Ainsi, la qualité de la carte d'occupation des sols est directement liée à la qualité des étiquettes des échantillons d'apprentissage. Or, la classification sur de grandes étendues nécessite un grand nombre d'échantillons, qui caractérise la diversité des paysages. Cependant, la collecte de données de référence est une tâche longue et fastidieuse. Ainsi, les échantillons d'apprentissage sont bien souvent extraits d'anciennes bases de données pour obtenir un nombre conséquent d'échantillons sur l'ensemble de la surface à cartographier. Cependant, l'utilisation de ces anciennes données pour classer des images satellitaires plus récentes conduit à la présence de nombreuses données mal étiquetées parmi les échantillons d'apprentissage. Malheureusement, l'utilisation de ces échantillons mal étiquetés dans le processus de classification peut engendrer des erreurs de classification, et donc une détérioration de la qualité de la carte produite. L'objectif général de la thèse vise à améliorer la classification des nouvelles séries temporelles d'images satellitaires à hautes résolutions. Le premier objectif consiste à déterminer la stabilité et la robustesse des méthodes de classification sur de grandes étendues. Plus particulièrement, les travaux portent sur l'analyse d'algorithmes de classification et la sensibilité de ces algorithmes vis-à-vis de leurs paramètres et des données en entrée du système de classification. De plus, la robustesse de ces algorithmes à la présence des données imparfaites est étudiée. Le second objectif s'intéresse aux erreurs présentes dans les données d'apprentissage, connues sous le nom de données mal étiquetées. Dans un premier temps, des méthodes de détection de données mal étiquetées sont proposées et étudiées. Dans un second temps, un cadre méthodologique est proposé afin de prendre en compte les données mal étiquetées dans le processus de classification. L'objectif est de réduire l'influence des données mal étiquetées sur les performances de l'algorithme de classification, et donc d'améliorer la carte d'occupation des sols produite. Note de contenu : 1- Introduction
2- Méthodes et données
3- Stabilité et robustesse des algorithmes de classification
4- Détection des données mal étiquetées
5- ConclusionNuméro de notice : 25734 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Surfaces et interfaces continentales, Hydrologie : Toulouse 3 : 2017 Organisme de stage : Centre d’Études Spatiales de la Biosphère (CESBIO) DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2017TOU30241 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94923 
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