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381 results on '"Baghdadi N"'

2. Quelles mesures pour maîtriser le risque infectieux chez les patients immunodéprimés ? Recommandations formalisées d’experts

Author

Zahar, J.-R., Jolivet, S., Adam, H., Dananché, C., Lizon, J., Alfandari, S., Boulestreau, H., Baghdadi, N., Bay, J.-O., Bénéteau, A.-M., Bougnoux, M.-E., Brenier-Pinchart, M.-P., Dalle, J.-H., Fournier, S., Fuzibet, J.-G., Kauffmann-Lacroix, C., Le Guinche, I., Lepelletier, D., Loukili, N., Lory, A., Morvan, M., Oumedaly, R., Ribaud, P., Rohrlich, P., Vanhems, P., Aho, S., Vanjak, D., and Gangneux, J.-P.

Published
2017
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21. Airborne C-band SAR measurements of wet snow-covered areas

Author

Baghdadi, N., Livingstone, C.E., and Bernier, M.

Subjects
Polariscope -- Research, Synthetic aperture radar -- Research, Ice caps -- Research, Business, Earth sciences, Electronics and electrical industries
Abstract

Using polarimetric synthetic aperture radar (SAR) data at C-band, the optimum polarization and range incidence angles for the classification of land covers found in the James Bay area, P.Q., Canada - open areas, lakes ice, and forests, all covered with wet snow - have been examined. The separability between classes shows that they can be classified by a single polarization. For [Theta] < 30 [degrees], the overall classification accuracies were 97.1, 98, and 90.8% from HH-, cross, and VV-polarizations alone, respectively. They were greater than 99% for all polarizations at [Theta] > 30 [degrees]. However, the polarimetric parameters were not suitable for classification. Index Terms - C-band, polarimetric parameter, synthetic aperture radar (SAR), wet snow pack.

Published
1998

22. A new french infrastructure for satellite and in situ data and services on the earth system

Author

Diament, M., Huynh, F., Moreno, R., Baghdadi, N., Blanke, C., Deschamps Ostanciaux, E., Maudire, G., Papineau, N., Chambodut, A, IPGP POLE FORMATER PARIS FRA, Partenaires IRSTEA, Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), IRD IR DATATERRA MONTPELLIER FRA, Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), CNRS AERIS PARIS FRA, CNRS IPGP PARIS FRA, Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER), UNIVERSITE DE STRASBOURG EOST FORMATER STRASBOURG FRA, Institut de Physique du Globe de Paris (IPGP (UMR_7154)), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de La Réunion (UR)-Institut de Physique du Globe de Paris (IPG Paris)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPCité), CNES TOULOUSE FRA, IRSTEA MONTPELLIER UMR TETIS FRA, and IFREMER BREST FRA

Subjects
IR DATATERRA, ACQUISITION DE DONNEES, data acquisition, TERRE, data analysis, IR DataTerra, PROGRAMME DE RECHERCHE, land, remote sensing, satellites, [SDE]Environmental Sciences, research programme, TELEDETECTION, SATELLITE, ANALYSE DE DONNEES
Abstract

[Departement_IRSTEA]Territoires [TR1_IRSTEA]SYNERGIE; International audience; Studying the structure and understanding processes acting in the Earth system at various temporal and spatial scales in order also to predict its evolution and extreme events demand an easy and interoperable access to the numerous observation data acquired on ground, in oceans, from space,... regardless their nature and mode of collection. Indeed, to study the Earth System today requires to take into account processes acting in each terrestrial component but also to understand how they interact. In the meantime, the fantastic evolution of the observation techniques results in an unprecedented increase of the rate and volume of data acquisition. This requires innovative plan easing analysis, dissemination and smart use of data and models from national and international observing systems on the entire Earth System and their access by the scientific community, public policy actors and citizens. This is why we are currently setting the Earth System data and services research infrastructure in the framework of the French national roadmap. Our project federates for the time being four data and services poles dedicated to the four physical compartments of the Earth System: Aeris for the atmosphere, Odatis for the oceans, Theia for continental surfaces and ForM@Ter for the solid Earth. Our goal is to give an easy access to data (mainly satellite and in situ) and to generate derived products (including modeling) usable by all scientific communities studying our globe as well as by public policy actors.

Published
2019

23. Wetland classification using L-band SAR images and satellite altimetry: the example of the Congo « Cuvette Centrale »

Author

Frappart, Frédéric, Betbeder, Julie, Bellot, R., Baghdadi, N., Gourlet Fleury, S., Cornu, Guillaume, Catry, Thibault, Seyler, F., Remy, D., Gond, V., Laboratoire d'Etudes en Géophysique et Océanographie Spatiales (LEGOS NOUMEA), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de recherche pour le développement [IRD] : UR065, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), UMR 228 Espace-Dev, Espace pour le développement, Université de Guyane (UG)-Université des Antilles (UA)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Avignon Université (AU)-Université de La Réunion (UR)-Université de Montpellier (UM), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
CONGO, [SDE]Environmental Sciences, ALOS, L-BAND, CUVETTE CENTRALE
Abstract

International audience; Our study is therefore interested in a detailed characterization of the different zones within the Cuvette according to their flood dynamics using radar data. Two sensors were used: the PALSAR-2 image sensor from the JAXA ALOS satellite, and the Jason-2 satellite Poseidon altimeter radar sensor jointly developed by NASA and CNES. The use of high-resolution time series (25 m) from the ALOS PALSAR-2 sensor allowed a first characterization of the different zones according to their flooding over time. A second characterization was performed by analyzing time-series of radar altimetry-based water levels automatically generated from the Ku-band backscattering from Jason-2. This second analysis allowed not only to support the characterization coming from the image SAR data but also to provide information concerning the shape of the flood wave. The results given in this study were then compared to the results from the earlier studies performed over the Congo « Cuvette Centrale » using PALSAR-1 and 2 images to discuss it.

Published
2019

24. Irrigation mapping using products derived from Sentinel-1 and Sentinel-2 time series over a Mediterranean semi-arid region

Author

Bousbih, Safa, Zribi, Mehrez, Lili Chabaâne, Z., Baghdadi, N., Gao, Qi, Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), INAT TUNIS TUN, Partenaires IRSTEA, Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), and Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
[SDE]Environmental Sciences, SOIL MOISTURE, C-BAND, SAR, SENTINEL-1&2
Abstract

International audience; In order to ensure food security, semi-arid Mediterranean regions are largely dependent on irrigated agriculture. Irrigated agriculture in such areas can be highly productive and can also provide congenial living conditions. Because of the high contribution of irrigation, monitoring of it actual state is the major issue in these regions and knowing the spatial distribution and year-to-year variability in irrigated areas could be imperative for water resources management. With the arrival of Sentinel-1 and Sentinel-2 satellite, operational approaches are developed for monitoring surface states at the field scale with high spatial and temporal resolution. This present paper develops a methodology based on high spatial resolution remote sensing data for irrigation mapping. The inputs of the approach are the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) derived from Sentinel-2 data every 10 days, and soil moisture time series produced by the inversion of the Water Cloud Model (WCM) using a synergy of Sentinel-1, radar data in VV polarization and Sentinel-2 optical data every 6 days, over the Kairouan plain, in Central of Tunisia, North Africa. The first step was to divide an NDVI image into segments to delineate the agricultural fields. Then, a Support Vector Machine (SVM) classification is performed to distinguish between irrigated and non-irrigated areas, using the mean and variance values of soil moisture computed over the training cereal fields. Three cases were used to classify the fields, using a Decision Tree classification. The resulting irrigation maps were validated using ground truth measurements. The first case computed the mean value of NDVI on each segment, using an empirical threshold to delineate between the irrigated and rainfed fields. The overall accuracy of the classification was about 58%, due to the confusion between the two classes. Then, we combined, the mean value of NDVI and the mean and variance of soil moisture to obtain an overall accuracy of approximately 71 %. Finally, we used only the mean and variance values of soil moisture to produce the irrigation map. The best estimation was obtained using only soil moisture parameters with an accuracy of 77 %. This study demonstrates the high potential of combining radar and optical data for soil moisture estimation, which allows the monitoring of irrigation at the field scale.

Published
2019

25. Multi-frequency radar signals for the retrieval of soil roughness parameters in a Mediterranean semi-arid region

Author

Gorrab, Azza, Zribi, Mehrez, Baghdadi, N., Bousbih, Safa, El Hajj, M., Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), and Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
[SDE]Environmental Sciences, SOIL MOISTURE, C-BAND, Physics::Atmospheric and Oceanic Physics, SAR, SENTINEL-1&2
Abstract

International audience; Over bare agricultural areas, backscattered radar signal is very sensitive to physical soil characteristics particularly roughness and soil water content. Hence, different radar backscattering algorithms (theoretical, semi-empirical and empirical) were developed to modeling the relationship between backscattering coefficient and the soil parameters. Moreover, to retrieve these surface characteristics, mainly soil moisture content, by inversing backscattering models. However, the accuracy of the soil moisture estimation is affected by the influence of surface roughness parameter on backscattered radar signals. In this context, we propose to analyze the potential of a synergy between ALOS2 (L band), Sentinel1 (C band) and TerraSAR-X (X band) SAR measurements over bare soils to retrieve surface parameters. Ground campaigns were realized in central Tunisia (9°23' - 10°17' E, 35° 1'-35°55' N) during four years (2013-2017). The climate in this region is semi-arid, with an average annual rainfall of approximately 300 mm per year, characterized by a rainy season lasting from October to May. Ground campaigns were carried over agricultural bare soil fields simultaneously to various radar measurements acquired in different configurations (multi-polarizations, multi-incidences, multi-resolution). Firstly, we analyzed statistically the backscattering coefficient behaviour as a function of various roughness parameters (the root mean surface height Hrms and the Zs parameter developed by (Zribi and Dechambre, 2002) at three radar frequency (L, C and X bands) and different radar configuration (incidence angle and polarization). Results show a high sensitivity of the SAR signals to all roughness parameters (Hrms and Zs). The correlation between backscattering coefficient σ° and roughness parameters increases clearly with increasing values of radar wavelengths. The strongest correlation (R2=0.54) is obtained with L band images. The second axis was a validation of the calibrated version of the Integral Equation Model (IEM) and the new empirical backscattering model of Baghdadi et al (2016). This validation uses different SAR wavelengths, incidence angles and polarizations coupled with in situ measurements (soil moisture and surface roughness) over bare soil. Results have shown that the new model simulates correctly the radar response with a bias better than -1,5 dB for different radar wavelengths (L, C, X). Finally, by inverting the new empirical model in L band, we produced the surface roughness parameter "Hrms" maps at high resolution scale. Our approaches are applied over bare soil class identified from an optical image Sentinel2 acquired in the same period of measurements. Then, we proposed an approach for the retrieval of surface soil moisture from Sentinel1 images. We corrected the sensitivity of the radar backscatter images to the surface roughness variability using the produced roughness map.

Published
2019

26. Penetration analysis of SAR signals in the C and L bands for wheat, maize, and grasslands

Author

El Hajj, M., Baghdadi, N., Bazzi, H., Zribi, Mehrez, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), and Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
SENTINEL-1, wheat, [SDE]Environmental Sciences, lcsh:Q, soil moisture, grassland, ALOS-2, lcsh:Science, MAIZE
Abstract

[Departement_IRSTEA]Territoires [TR1_IRSTEA]SYNERGIE [Axe_IRSTEA]TETIS-ATTOS [ADD1_IRSTEA]Dynamiques spatiales d'anthropisation; International audience; This paper assesses the potential of Synthetic Aperture Radar (SAR) in the C and L bands to penetrate into the canopy cover of wheat, maize and grasslands. For wheat and grasslands, the sensitivity of the C and L bands to in situ surface soil moisture (SSM) was first studied according to three levels of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI < 0.4, 0.4 < NDVI < 0.7, and NDVI > 0.7). Next, the temporal evolution of the SAR signal in the C and L bands was analyzed according to SSM and the NDVI. For wheat and grasslands, the results showed that the L-band in HH polarization penetrates the canopy even when the canopy is well-developed (NDVI > 0.7), whereas the penetration of the C-band into the canopy is limited for an NDVI < 0.7. For an NDVI less than 0.7, the sensitivity of the radar signal to SSM is approximately 0.27 dB/vol.% for the L-band in HH polarization and approximately 0.12 dB/vol.% for the C-band (in both VV and VH polarizations). For highly developed wheat and grassland cover (NDVI > 0.7), the sensitivity of the L-band in HH polarization to SSM is approximately 0.19 dB/vol.%, whereas as the C-band is insensitive to SSM. For maize, only the temporal evolution of the C-band according to SSM and the NDVI was studied because the swath of SAR images in the L-band did not cover the maize plots. The results showed that the C-band in VV polarization is able to penetrate the maize canopy even when the canopy is well developed (NDVI > 0.7) due to high-order scattering along the soil-vegetation pathway that contains a soil contribution. According to results obtained in this paper, the L-band would penetrate a well-developed maize cover since the penetration depth of the L-band is greater than that of the C-band. Article n°31.

Published
2019

27. L'infrastructure de recherche « Pôle de données et services pour le système Terre », à la pointe des techniques d'imagerie et de cartographie numérique

Author

Huyn, F., Baghdadi, N., Diament, M., Papineau, N., Maudire, G., Moreno, R., Maurel, P., Institut de Recherche pour le Développement (IRD), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National d’Études Spatiales [Paris] (CNES), Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER), Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), IPGP PARIS FRA, Partenaires IRSTEA, Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), and Irstea Publications, Migration

Subjects
[SDE] Environmental Sciences, DATA TERRA INFRASTRUCTURE, DINAMIS, FORMATER, [SDE]Environmental Sciences, ODATIS, FRANCE, IR SYSTÈME TERRE, GEOSUD, AERIS, THEIA
Abstract

Observe, understand and predict the history, operation and evolution of the Earth system, subject as it is to global changes, is a fundamental topic for research and a necessity for pursuing sustainable development goals. This calls for an interoperable infrastructure to speed up the extraction, analysis, diffusion and intelligent use of data, and for indicators and models derived from national and international systems of observation. Intended for scientists, public officials and innovators, these products and services are accessible via the Internet portals that, used for space missions and observation networks, support sustainable development. Coordinate, federate and optimize the existing set of institutions, arrangements and means are among the major ambitions of the Earth System program (IR Système Terre) with its European and international aspirations., Observer, comprendre et prévoir de manière intégrée l'historique, le fonctionnement et l'évolu­tion du système Terre soumis aux changements globaux est un enjeu fondamental de recherche et une nécessité pour la mise en oeuvre des objectifs du développement durable. Cela nécessite des infrastructures interopérables permettant d'accélérer l'extraction, l'analyse, la diffusion et l'usage intelligent des données, des indicateurs et des modèles issus des systèmes nationaux et internationaux d'observation. Destinés aux scientifiques, aux acteurs publics et à ceux de l'innovation, ces produits et services sont accessibles via des portails dédiés, contribuant aux missions spatiales, à celles des réseaux d'observation et venant en appui des politiques de dé­veloppement durable. Coordonner, fédérer et optimiser l'ensemble des institutions, dispositifs et moyens existants constitue une des ambitions importantes de l'IR système Terre, qui a aussi une vocation européenne et internationale dans ce domaine.

Published
2019

28. Theia-OZCAR : un système d'information 'FAIR' pour les données d'observations in situ de la Zone Critique

Author

Galle, S., Braud, Isabelle, Baghdadi, N., Chaffard, V., Coussot, C., Desconnets, Jean-Christophe, Juen, P., Sellé, Amandine, Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), RiverLy (UR Riverly), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), UMR 228 Espace-Dev, Espace pour le développement, Université de Guyane (UG)-Université des Antilles (UA)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Avignon Université (AU)-Université de La Réunion (UR)-Université de Montpellier (UM), and Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)

Subjects
ISO-19115, AFRIQUE DE L'OUEST, [SDE]Environmental Sciences, INSPIRE, FAIR
Abstract

International audience; Le pôle de données Theia a pour objectif de rassembler les données des Surfaces Continentales acquises par télédétection ou in situ de façon transparente pour l'utilisateur. Le portail de données de télédétection est en production depuis 2012 et un premier prototype du portail de données in situ sera mis en ligne d'ici fin 2018, en collaboration avec l'Infrastructure de Recherche OZCAR (Observatoires de la Zone Critique : Applications et Recherche). OZCAR rassemble des observatoires échantillonnant la zone critique. Compte tenu de leur longue histoire, la plupart d'entre eux ont développé leurs propres portails de données / métadonnées. Il y a cependant un besoin de rassembler toutes les données dans un système d'information commun pour rendre les données visibles, trouvables et faciles à explorer; permettre leur conservation et leur citation; favoriser leur réutilisation et leur partage; être interopérable avec les infrastructures européennes; respecter les normes internationales. Ces caractéristiques définissent un système d'information (SI) « FAIR ». L'équipe projet du SI Theia-OZCAR a visité 22 observatoires et 6 centres de données français pour compiler leurs besoins. La consultation a mis en évidence que la recherche par variable est le point d'intérêt commun des futurs utilisateurs. Le postulat de départ est que les bases de données resteront à côté des producteurs de données, ce qui oblige le SI Theia-OZCAR à gérer une certaine hétérogénéité des jeux de données mais garantit la meilleure qualité des données. Un flux d'informations continu entre les observatoires et le SI Theia-OZCAR sera organisé pour garder les informations à jour via un format pivot qui contient toutes les informations identifiées et adaptées aux usages. Environ 300 variables mesurées in situ dont la moitié sont des mesures chimiques ont été répertoriées et seront exposées sur le portail. La communication présentera l'approche qui peut être réutilisée par d'autres disciplines / portails de données. Session 1 : les systèmes d'observation de long terme de la zone critique.

Published
2018

29. QGIS et outils génériques

Author

Baghdadi, N., Mallet, C., Zribi, Mehrez, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ISTE, Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Météo France-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Météo France-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire des Sciences et Technologies de l'Information Géographique (LaSTIG), École nationale des sciences géographiques (ENSG), Institut National de l'Information Géographique et Forestière [IGN] (IGN)-Institut National de l'Information Géographique et Forestière [IGN] (IGN), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), and Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
[SDE]Environmental Sciences, [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], [SDU.ENVI]Sciences of the Universe [physics]/Continental interfaces, environment, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience; Cet ouvrage débute la série Utilisation de QGIS en télédétection qui vise à faciliter l'appropriation et l'utilisation opérationnelle du système d'information géographique (SIG) QGIS (Quantum Geographic Information System) dans le domaine de la télédétection. Ce volume définit le principe de fonctionnement de QGIS et des librairies fondamentales les plus fréquemment utilisées en traitement d'images et en géomatique : GDAL, GRASS, SAGA et OTB. Il présente ainsi de nombreuses fonctionnalités qui seront mises en oeuvre dans de nombreux cas pratiques de télédétection et en analyse spatiale.

Published
2018

30. Assessment of the resilience of cereal-based cropping systems in the Mediterranean area: the Beqaa case study

Author

Nasrallah, A., Darwich, S., Darwish, T., Baghdadi, N., Hatem Belhouchette, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Faculty of Agronomy [Lebanese University], Lebanese University [Beirut] (LU), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre International de Hautes Etudes Agronomiques Méditerranéennes - Institut Agronomique Méditerranéen de Montpellier (CIHEAM-IAMM), and Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)

Subjects
LIBAN, [SDE]Environmental Sciences
Abstract

International audience; The global population is expected to increase from 7 billion to over 9.1 billion by the year 2050 (Godfray et al., 2010). To ensure the food security, approximately 70% more food than the available at present will be needed, which is expected to put agricultural production systems and the environment under pressure (FAO, 2013). According to Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) projected climate change scenarios, the concern of increasing temperature and rainfall variability with drought events is more likely to further widen the gap between food supply and demand. Assessing and improving the resilience of cropping systems to climate change is a very critical issue, especially in the Mediterranean region (Rivington et al. 2007). Normally, in addition to being considered as a measure of stability and persistence (Gunderson and Holling 2002; Reggiani et al. 2002), some refer to resilience as the capacity of an ecosystem to shield itself against extreme factors (Carpenter et al. 2001). The ability of cropping systems to resist disturbance defines how resilience a system is (Enfors and Gordon 2007). Assessing spatial and temporal adaptations of a specific land use option or farming system, allows to identify the strategies/combination of strategies, priorities and measures which support the resilience of a cropping system against a change/set of changes. Diversities within land cover (e.g. cereals, legumes, orchards...etc.), farming system (i.e. rain-fed, irrigated and supplementary irrigated), cultivation system (e.g. intercropped farm, monoculture farm, mixed farm...etc.), soil type and fertility (Rodriguez et al. 2011) and availability of water (Tavakkoli and Oweis, 2004; Ilbeyi et al. 2006), define the resilience of cropping systems and their capability to adapt to climate change (Reidsma et al. 2010), in the Mediterranean region. The Beqaa plain of Lebanon is a typical semi-arid/dry Mediterranean area. It is around 1000m above sea level (a.s.l.). As agriculture is the main economic activity, wheat and potato are the two major cultivated crops. The average annual precipitation is around 600mm (Darwish et al., 2008), with a useful rainfall below wheat-water requirements. For this reason, the introduction of partial supplemental irrigation, i.e., applying limited amount of water in spring to attenuate drought spells during the rainy season, is one of the followed measures to increase wheat productivity. Similar studies, nevertheless, indicated that grain yield would be significantly increased (up to more than 3 times) by full supplemental irrigation (Tavakkoli and Oweis, 2004). Crop simulation models (e.g. CropSyst) are effectively applied for gap filling and extrapolating the results, especially when coped with GIS interface. These models can be used to foresee and assess the impacts of weather, farm properties, seed varieties, plant characteristics and agricultural practices on the environment. In the same context, Van Keulen and Seligman (1987) indicated that such models could be used over a period of time, which is long enough, to assess the effect of different factors on the crop performance by characterizing the climatic variability of a specific site. Thus, as we face the threat to sustain our food production systems, more attention shall be invested in sustaining high productivity systems, with more socio-economic returns and less environmental impacts.

Published
2018

31. Rice height and biomass estimations using multitemporal SAR Sentinel-1: Camargue case study

Author

Ndikumana, E., Ho Tong Minh, Dinh, Nguyen Hai Thu, D., Baghdadi, N., Courault, Dominique, Hossard, Laure, El Moussawi, I., Neale, C.M.U., Maltese, A., Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Innovation et Développement dans l'Agriculture et l'Alimentation (UMR Innovation), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Society of Photographic Instrumentation Engineers (SPIE). Cardiff, GBR., Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), and Centre National d'Etudes Spatiales/Terre, Ocean, Surfaces Continentales, Atmosphere government of Burundi

Subjects
Synthetic aperture radar, multiple linear regression, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Correlation coefficient, [SDV]Life Sciences [q-bio], 0211 other engineering and technologies, 02 engineering and technology, 01 natural sciences, law.invention, [SHS]Humanities and Social Sciences, law, Radar imaging, FRANCE SUD, Radar, support vector regression, Image resolution, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, 021101 geological & geomatics engineering, 0105 earth and related environmental sciences, Remote sensing, food and beverages, Speckle noise, 15. Life on land, southern france, Random forest, SENTINEL-1, 13. Climate action, CAMARGUE, MULTI-TEMPORAL, [SDE]Environmental Sciences, Environmental science, Paddy field, random forest, tomoSAR platform
Abstract

International audience; The research and improvement of methods to be used for crop monitoring are currently major challenges, especially for radar images due to their speckle noise nature. The European Space Agency's (ESA) Sentinel-1 constellation provides synthetic aperture radar (SAR) images coverage with a 6 days revisit period at a high spatial resolution of pixel spacing 20 m. Sentinel-1 data are considerable useful, as they provide valuable information of the vegetation cover. The objective of this paper is to provide a better understanding of the capabilities of Sentinel-1 radar images for rice height and dry biomass retrievals. To do this, we train Sentinel-1 data against ground measurements with classical machine learning techniques (Multiple Linear Regression (MLR), Support Vector Regression (SVR) and Random Forest (RF)) to estimate rice height and dry biomass. The study is carried out on a multi-temporal Sentinel-1 dataset acquired from May 2017 to September 2017 over the Camargue region, southern France. The ground in-situ measurements were made in the same period to collect rice height and dry biomass over 11 rice fields. The images were processed in order to produce an intensity radar data stack in C-band including dual-polarization VV (Vertical receive and Vertical transmit) and VH (Vertical receive and Horizontal transmit) data. We found that non-parametric methods (SVR and RF) had a better performance over the parametric MLR method for rice biophysical parameter retrievals. The accuracy of rice height estimation showed that rice height retrieval was strongly correlated to the in-situ rice height from dual-polarization, in which Random Forest yielded the best performance with correlation coefficient R-2 = 0:92 and the root mean square error (RMSE) 16% (7.9 cm). In addition, we demonstrated that the correlation of Sentinel-1 signal to the biomass was also very high in VH polarization with R-2 = 0.9 and RMSE = 18% (162 g.m(-2) (with Random Forest method). Such results indicate that the highly qualified Sentinel-1 radar data could be well exploited for rice biomass and height retrieval and they could be used for operational tasks.

Published
2018

32. Wetland land-cover mapping using TerraSAR-X data

Author

Maleki, S., Baghdadi, N., Soffianian, A.L., El Hajj, M., Soltani Koupaei, S., UNIVERSITY OF ZABOL IRN, Partenaires IRSTEA, Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), and ISFAHAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY ISFAHAN IRN

Subjects
[SDE]Environmental Sciences, SUPPORT VECTOR MACHINE METHOD (SVM), IRAN
Abstract

International audience; Wetland mapping is the first step in wetland monitoring and conservation process. But the dynamic conditions and narrow boundaries of wetlands make it difficult to map. In this regards, Synthetic Aperture Radar (SAR) systems are useful, because these data can be used to map the surface water extent, saturated soils, flooded vegetation, and changes in wetland vegetation cover. In this paper, TerraSAR-X with two incidence angles were applied in wetland land-cover mapping. TerraSAR-X-53°was acquired in 15/05/2017 and TerraSAR-X-22° was acquired in 29/05/2017. The backscattering analysis were done to determine the trend in X-band backscattering over the wetland land-cover classes. The support vector machine (SVM) method was used to classify the TerraSAR-X image. Based on our results TerraSAR-X-53° is the best incidence angle to map the open water body. TerraSAR-X-22° is useful to separate submergent from emergent classes. Using TerraSAR-X-53° it is possible to determine the wet meadow. And both incidence angles have enough ability to separate the flooded vegetation from water. The results of this paper shows although both images were acquired in the same wave-length but incidence angle is effective in separating wetland land-cover classes. Thus the combination of low and high incidence angle is the best suggestion for wetland land-cover mapping. Best paper, T2003.

Published
2018

33. Comment estimer l'humidité des sols à partir des images Sentinel (s) ?

Author

Baghdadi, N., El Hajj, M., Bazzi, H., Zribi, Mehrez, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), and Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
SENTINEL-1, SENTINEL-2, [SDE]Environmental Sciences
Abstract

National audience; Cette communication présentait une méthode opérationnelle pour l'estimation de l'humidité des sols en milieux agricoles à partir d'images Sentinel-1 et Sentinel-2.

Published
2018

34. Potential of combined Sentinel-1 / Sentinel-2 images for mapping topsoil organic carbon content over cropland taking into account soil roughness

Author

Ebengo Mwampongo, Dav, Vaudour, Emmanuelle, Gilliot, J.M., Hadjar, Dalila, Baghdadi, N., Ecologie fonctionnelle et écotoxicologie des agroécosystèmes (ECOSYS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Irstea Publications, Migration

Subjects
[SDE] Environmental Sciences, SENTINEL-1, SENTINEL-2, AGRICULTURAL AREA, [SDE]Environmental Sciences, NEURAL NETWORK
Abstract

International audience; Soil fertility management and climate change mitigation require the monitoring of soil organic carbon content. This study aimed at assessing the potential of combining Sentinel-1/Sentinel-2 images for topsoil organic carbon content (SOC) prediction over croplands, taking into account the soil surface roughness shaped by cultural operations. It focused on the Versailles plain, a peri-urban region of 221 Km2 located in the Ile-de-France region. Non-agricultural areas were masked using a vector layer derived from the graphical plot reference frame (RPG). Multispectral optical data were acquired from the European Space Agency (ESA) Sentinel-2 mission at four different dates in March-April 2017. For predicting SOC values, 129 plots sampled between 2010 and 2017, which were bare at the time of acquisitions, were used to construct Partial least squares regression (PLSR) models from the reflectance spectra of each Sentinel-2 image. In addition, a set of 13 Sentinel-1 radar images acquired in VH cross polarization and VV copolarization in dry condition during the same period were radiometrically calibrated, orthorectified and filtered by box filtering; they were then used to predict soil roughness from regression models based on soil roughness measurements (standard deviation of the surface height (Hrms)) at 40 plots sampled 3-4 times during a synchronous field campaign in March-April 2017. PLSR models of SOC prediction were constructed by separating plots according to their roughness level, being either smooth (Hrms < 2 cm) or rough (> 2 cm). The best prediction of soil roughness was obtained by inverting logarithmic regression obtained from radar backscattering on VH polarization and Hrms (Residual Prediction Deviation (RPD) of external validation 1.88; R2 of external validation 0.71). Separation of optical data according to their roughness level, resulted in a better predictive ability of SOC for smooth soils (R2 of Leave one-out cross validation (R2CV) 0.54, cross-validation RPD (RPDCV) 1.44) compared to rough (R2CV 0.39, RPDCV 1.3). At the four optical data acquisition dates, different performances were obtained (R2CV varying between 0.38 and 0.59). The best performance was for 9 April, when the seedbed was prepared for most plots (RMSECV = 1.2 g/Kg ; RPDCV 1.59). Effects of soil moisture, crop residues and emergent vegetation are here discussed, paving the way for a multidate approach for optimizing soil organic carbon content prediction over croplands.

Published
2018

35. Optical and radar satellite synergy for the estimation of the surface water condition

Author

Bousbih, Safa, Zribi, Mehrez, Lili Chabaâne, Z., Baghdadi, N., El Hajj, M., Mougenot, Bernard, Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), UNIVERSITE DE CARTHAGE INAT GREEN TEAM TUNIS TUN, Partenaires IRSTEA, Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), and Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)

Subjects
SENTINEL-1, SEMI-EMPIRICAL MODEL, SENTINEL-2, AGRICULTURAL AREAS, [SDE]Environmental Sciences, NEURAL NETWORKS, SYNERGY, TUNISIE
Abstract

International audience; The aim of this study is to optimize an optical and radar data synergy for a regional mapping of soil water content, through experimental campaigns over agricultural fields in the Kairouan plain, in the central of Tunisia, during two agricultural seasons (2015-2016 and 2016-2017). Firstly, a radiative transfer model, Water Cloud Model is calibrated using NDVI index acquired from Sentinel-2 images to eliminate the vegetation effects on radar signal. The second research axe is to propose a semiempirical inversion method, using an inversion of the calibrated Water Cloud Model, and applied over bare soils and wheat fields (Irrigated and non irrigated fields). In this context, a mapping of surface moisture is proposed at 20 m spatial resolution with a six day repeat frequency for the entire studied site. This study reveals the high potential of Sentinel-1 data, when combined in synergy with optical images (Sentinel-2), for the recovery of moisture and vegetation characteristics. In this context, the proposed approach is validated ground truth measurements during the period (2015-2017). The maps produced from radar acquisitions are found to be reasonably correlated with the field measurements.

Published
2018

36. Mapping of Drought

Author

El Hajj, M., Zribi, Mehrez, Baghdadi, N., Le Page, Maël, Mallet, C., Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)

Subjects
DROUGHT INDEX, SEMIARID REGIONS, 010504 meteorology & atmospheric sciences, MODIS IMAGES, DROUGHT POLYGON, 0211 other engineering and technologies, FRANCE, 02 engineering and technology, LAND COVER MAP, 15. Life on land, 01 natural sciences, Normalized Difference Vegetation Index, VEGETATION CONDITION INDEX, QGIS FREE SOFTWARE, 13. Climate action, NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX, [SDE]Environmental Sciences, Environmental science, Physical geography, 021101 geological & geomatics engineering, 0105 earth and related environmental sciences
Abstract

International audience; In this chapter we propose the use of a drought index based on a temporal series of NDVI MODIS images for the monitoring of drought in France during the last fifteen years at a spatial resolution of 250 m. The goal is to show how to track and map drought using QGIS free software. The areas of agricultural, urban and forest areas will be provided for drought-affected zones on an example that corresponds to the period of the heat wave that affected Europe in the summer of 2003 (first half of August).; Dans ce chapitre, nous proposons l'utilisation d'un indice de sécheresse fondé sur une série temporelle d'images de NDVI MODIS pour le suivi de la sécheresse en France durant ces dix-sept dernières années, à une résolution spatiale de 250 m. L'objectif est de montrer comment suivre et cartographier la sécheresse en utilisant le logiciel libre QGIS. Les surfaces des zones agricoles, urbaines et forestières seront fournies pour les zones touchées par la sécheresse sur un exemple qui correspond à la période de la canicule qui a touché l'Europe à l'été 2003 (première quinzaine d'août).

Published
2018

37. Orfeo ToolBox Applications

Author

Cresson, Romain, Grizonnet, M., Michel, J., Baghdadi, N., Mallet, C., Zribi, Mehrez, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)

Subjects
OTB, IMAGE PROCESSING, Computer science, Computer graphics (images), [SDE]Environmental Sciences, 0211 other engineering and technologies, ORFEO, Remote sensing image processing, 02 engineering and technology, Toolbox, 021101 geological & geomatics engineering
Abstract

International audience; This chapter presents the features offered by the Orfeo ToolBox (OTB) for spatial information extraction from remote sensing images. It describes the general presentation of the OTB namely: history, content, access and internal mechanisms, but also how to get it working, and what the main interfaces are when using it. The chapter examines the problems that are frequently encountered in remote sensing image processing: what applications can address a given problem, and how to use them. The OTB applications aim to provide users with a number of implemented processes. The chapter also presents the use of OTB applications typically encountered in remote sensing, from image preprocessing to retrieval of information. It introduces some preprocessing tools needed to produce data that can be used in a spatial context from raw remote sensing images. The chapter also describes some OTB applications for extracting information from the preprocessed images.; Utilisation des applications de l'Orféo Toolbox pour traiter les images satellitaires.

Published
2018

38. QGIS and generic tools

Author

Baghdadi, N., Mallet, C., Zribi, Mehrez, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)

Subjects
[SDE]Environmental Sciences
Abstract

International audience; These four volumes present innovative thematic applications implemented using the open source software QGIS. These are applications that use remote sensing over continental surfaces. The volumes detail applications of remote sensing over continental surfaces, with a first one discussing applications for agriculture. A second one presents applications for forest, a third presents applications for the continental hydrology, and finally the last volume details applications for environment and risk issues.; Cet ouvrage débute la série Utilisation de QGIS en télédétection qui vise à faciliter l'appropriation et l'utilisation opérationnelle du système d'information géographique (SIG) QGIS (Quantum Geographic Information System) dans le domaine de la télédétection. Ce volume définit le principe de fonctionnement de QGIS et des librairies fondamentales les plus fréquemment utilisées en traitement d'images et en géomatique : GDAL, GRASS, SAGA et OTB. Il présente ainsi de nombreuses fonctionnalités qui seront mises en oeuvre dans de nombreux cas pratiques de télédétection et en analyse spatiale.

Published
2018

39. Physiognomic map of natural vegetation

Author

Alleaume, Samuel, Laventure, Sylvio, Baghdadi, N., Mallet, C., Zribi, Mehrez, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Météo France-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Météo France-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
VEGETATION MAPPING METHOD, [SDE.IE]Environmental Sciences/Environmental Engineering, PHYSIOGNOMIC MAP, 0211 other engineering and technologies, FRANCE, 02 engineering and technology, 15. Life on land, SPATIAL RESOLUTION IMAGE, Geography, CNES, ORFEO TOOLBOX, NATURAL VEGETATION, [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], [SDE]Environmental Sciences, CROP VEGETATION, Physical geography, QUANTUM GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM SOFTWARE, ISERE, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, 021101 geological & geomatics engineering
Abstract

International audience; This chapter describes the method that is based on works developed in the framework of a national project financed by the Ministry of the Environment, Energy and the Sea. The physiognomic map of natural vegetation provides a clear and homogeneous spatial framework to the field operators, even before deploying field teams. Natural vegetation is much more spectrally stable over time than crop vegetation. A time series throughout the vegetative period is used to discriminate between natural vegetation. The classification of vegetation densities, that is to say the level of opening of the media (herbaceous, open woody, dense woody), is based on texture data from the very high spatial resolution (VHSR) image. The treatments in the vegetation mapping method use the basic functionalities of the quantum geographic information system (QGIS) software as well as the integrated image processing library Orfeo Toolbox (OTB), developed by CNES.

Published
2018

40. Contribution of the integrated topo‐bathymetric model for coastal wetland evolution: case of geomorphologic and biological evolution of Ichkeul Marshes (North Tunisia)

Author

Kassouk, Z., Lili Chabaâne, Z., Deffontaines, B., El Hajj, M., Baghdadi, N., Mallet, C., Zribi, Mehrez, UNIVERSITE DE CARTHAGE INAT GREEN TEAM TUNIS TUN, Partenaires IRSTEA, Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)

Subjects
GRASS, [SDE]Environmental Sciences, DEM, TUNISIE NORD, QGIS, ASTER
Abstract

[Notes_IRSTEA]vol. 4, chap. 2 [Departement_IRSTEA]Territoires [TR1_IRSTEA]SYNERGIE [Axe_IRSTEA]TETIS-ATTOS [ADD1_IRSTEA]Adaptation des territoires au changement global; National audience; 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.

Published
2018

41. Object‐based classification for mountainous vegetation physiognomy mapping

Author

Thierion, Vincent, Lang, M., Baghdadi, N., Mallet, C., Zribi, Mehrez, Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Météo France-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Météo France-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), and Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
OBJECT-BASED CLASSIFICATION, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Computer science, 0211 other engineering and technologies, Object based, MONTANE VEGETATION PHYSIOGNOMY, ORFEO TOOLBOX LIBRARY, 02 engineering and technology, Physiognomy, 15. Life on land, 01 natural sciences, GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM METHOD, [SDE]Environmental Sciences, medicine, LAND COVER MAPPING, medicine.symptom, Vegetation (pathology), Cartography, 021101 geological & geomatics engineering, 0105 earth and related environmental sciences
Abstract

[Notes_IRSTEA]vol. 2, chap. 9 [Departement_IRSTEA]Territoires [TR1_IRSTEA]SYNERGIE [Axe_IRSTEA]TETIS-ATTOS [ADD1_IRSTEA]Dynamique et fonctionnement des écosystèmes; International audience; Montane landscape physiognomy consists mainly of natural and semi-natural elements where ecological variability, extreme meteorological conditions and anthropogenic influence make it highly heterogeneous on multi-scale levels. Thus, very high spatial resolution (VHSR) optical satellite images appear indispensable for describing the physiognomic composition of mosaic-like landscape and for facilitating land cover mapping on large areas. This chapter considers this mosaic-like landscape as open environments starting at the subalpine zone. It presents an application of object-based classification for montane landscape physiognomy mapping. Automatic remote sensing detection of montane vegetation physiognomy is based on VHSR images. The chapter considers a pansharpening RCS method implemented in the Orfeo Toolbox (OTB) library. It presents a geographic information system method in order to use a vector layer of samples produced independently from a pre-produced segmentation, that is by manual digitization and photo-interpretation.

Published
2018

42. QGIS and applications in water and risks

Author

Baghdadi, N., Mallet, C., Zribi, Mehrez, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)

Subjects
[SDE]Environmental Sciences
Abstract

International audience; Our four volumes propose to present innovative thematic applications implemented using the open source software QGIS. These are applications that use remote sensing over continental surfaces. The four volumes detail applications of remote sensing over continental surfaces, with a first one discussing applications for agriculture. A second one presents applications for forest, a third presents applications for the continental hydrology, and finally the last volume details applications for environment and risk issues.; Dans un contexte de changements globaux fortement liés (climatiques et anthropiques), la compréhension et la quantification de la dynamique des ressources en eau et des risques sont essentielles pour les gestionnaires. Ce quatrième volume de la série expose la présentation et la mise en pratique sous QGIS et ses librairies des applications traitant des problématiques eau et risques. Les outils de systèmes d'information géographique (SIG) sont très présents dans ces domaines, en raison de la forte utilisation des données de télédétection, de réseaux de mesures, et des produits à valeur ajoutée disponibles pour des utilisateurs finaux.

Published
2018

43. Utilisation des applications de l'Orfeo ToolBox

Author

Cresson, Romain, Michel, J., Grizonnet, M., Baghdadi, N., Mallet, C., Zribi, Mehrez, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)

Subjects
[SDE]Environmental Sciences, ORFEO
Abstract

National audience; This chapter presents the features offered by the Orfeo ToolBox (OTB) for spatial information extraction from remote sensing images. It describes the general presentation of the OTB namely: history, content, access and internal mechanisms, but also how to get it working, and what the main interfaces are when using it. The chapter examines the problems that are frequently encountered in remote sensing image processing: what applications can address a given problem, and how to use them. The OTB applications aim to provide users with a number of implemented processes. The chapter also presents the use of OTB applications typically encountered in remote sensing, from image preprocessing to retrieval of information. It introduces some preprocessing tools needed to produce data that can be used in a spatial context from raw remote sensing images. The chapter also describes some OTB applications for extracting information from the preprocessed images.; Utilisation des applications de l'Orféo Toolbox pour traiter les images satellitaires.

Published
2018

44. QGIS et applications en agriculture et forêt

Author

Baghdadi, N., Mallet, C., Zribi, Mehrez, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)

Subjects
[SDE]Environmental Sciences
Abstract

National audience; L'agriculture et la foresterie sont des domaines fortement engagés dans l'utilisation des données spatiales, essentielles pour restituer la variabilité spatio-temporelle des états des surfaces. Une très bonne connaissance de ces milieux est fondamentale à la fois d'un point de vue économique et environnemental. Dans ce contexte, l'utilisation des outils SIG est depuis longtemps présente dans l'accompagnement de l'exploitation de l'imagerie spatiale. Ce volume traite de l'utilisation de QGIS pour le suivi et la gestion des ressources agricoles ou forestières, et plus fondamentalement pour l'extraction des connaissances nécessaires à ces besoins.

Published
2018

45. Introduction to GDAL tools in QGIS

Author

Ose, K., Baghdadi, N., Mallet, C., Zribi, Mehrez, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Météo France-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Météo France-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)

Subjects
010504 meteorology & atmospheric sciences, 0211 other engineering and technologies, 02 engineering and technology, computer.file_format, GEOSPATIAL DATA ABSTRACTION LIBRARY TOOL, RASTER FORMAT, 01 natural sciences, Vector graphics, Computer graphics (images), QUANTUM GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM, [SDE]Environmental Sciences, VECTOR FORMAT, Raster graphics, computer, SATELLITE IMAGES, Geology, 021101 geological & geomatics engineering, 0105 earth and related environmental sciences
Abstract

[Notes_IRSTEA]vol. 1, chap. 2 [Departement_IRSTEA]Territoires [TR1_IRSTEA]SYNERGIE [Axe_IRSTEA]TETIS-ATTOS [ADD1_IRSTEA]Dynamiques spatiales d'anthropisation; International audience; Geospatial data abstraction library (GDAL) is a free library dedicated to the reading and writing of geospatial data in both raster and vector format. GDAL runs on all modern operating systems (Unix-like OS, Windows). Quantum geographic information system (QGIS) also provides access to most GDAL utility programs, giving users the ability to process, analyze and modify raster files namely: satellite images, aerial photographs, and digital terrain models. These tools can be called in two ways, either with the GdalTools extension, integrated by default in the QGIS Raster menu, or with the Processing Toolbox. This chapter presents the main GDAL tools available in QGIS, in particular in the GdalTools extension. It describes the data used in the practical examples and focuses on reading and describing the metadata. The chapter deals with basic utilities for processing an image. It explains some algorithms dedicated to raster analysis, focusing in particular on the derivatives computed from an elevation model.

Published
2018

46. Coupling radar and optical data for soil moisture retrieval over agricultural areas

Author

El Hajj, M., Baghdadi, N., Zribi, Mehrez, Mallet, C., Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Météo France-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Météo France-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
[SDE]Environmental Sciences, FRANCE
Abstract

This chapter shows how to map the surface soil moisture over agricultural plots and grasslands using the free and open‐source software quantum geographic information system (QGIS), by coupling radar (synthetic aperture radar (SAR)) and optical images acquired at high spatial resolution (~10 m x 10 m). The chapter describes the implementation of QGIS functions that lead to obtaining the soil moisture maps by coupling radar and optical data. It also describes the steps that lead to the production of soil moisture maps on crop areas and grasslands. The networks are trained using a simulated dataset of radar backscattering coefficients obtained from the water cloud model (WCM). The chapter develops an inversion approach using neural networks. For a given radar acquisition date, the radar signals in VV and VH polarizations as well as the local incidence angle and the normalized difference vegetation index (NDVI) values are the inputs of the neural network.; Ce chapitre montre comment cartographier l'humidité superficielle du sol sur les parcelles agricoles et les prairies à l'aide du système d'information géographique quantique (SIGQ) logiciel libre et open-source, en couplant des images radar (radar à synthèse d'ouverture (SAR)) et des images optiques acquises à haute résolution spatiale (~10 m x 10 m). Le chapitre décrit la mise en oeuvre des fonctions du SIGQ qui permettent d'obtenir les cartes de l'humidité du sol en couplant des données radar et optiques. Il décrit également les étapes qui mènent à la production de cartes de l'humidité du sol sur les superficies cultivées et les prairies. Les réseaux sont formés à l'aide d'un ensemble de données simulées de coefficients de rétrodiffusion radar obtenus à partir du modèle des nuages d'eau (WCM). Le chapitre développe une approche d'inversion en utilisant des réseaux neuronaux. Pour une date d'acquisition radar donnée, les signaux radar en polarisations VV et VH ainsi que l'angle d'incidence local et les valeurs de l'indice de végétation différentiel normalisé (NDVI) sont les entrées du réseau neuronal.

Published
2018

47. QGIS et applications en eau et risques

Author

Baghdadi, N., Mallet, C., Zribi, Mehrez, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)

Subjects
[SDE]Environmental Sciences
Abstract

National audience; Dans un contexte de changements globaux fortement liés (climatiques et anthropiques), la compréhension et la quantification de la dynamique des ressources en eau et des risques sont essentielles pour les gestionnaires. Ce quatrième volume de la série expose la présentation et la mise en pratique sous QGIS et ses librairies des applications traitant des problématiques eau et risques. Les outils de systèmes d'information géographique (SIG) sont très présents dans ces domaines, en raison de la forte utilisation des données de télédétection, de réseaux de mesures, et des produits à valeur ajoutée disponibles pour des utilisateurs finaux.

Published
2018

48. Introduction to QGIS

Author

Moyroud, N., Portet, F., Baghdadi, N., Mallet, C., Zribi, Mehrez, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Météo France-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Météo France-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
0106 biological sciences, PYTHON CODE, GEOSPATIAL DATA ABSTRACTION LIBRARY, GRAPHICAL USER INTERFACE, PROCESSING MODULE, business.industry, 020209 energy, C++ LANGUAGES, 02 engineering and technology, 010603 evolutionary biology, 01 natural sciences, Computer graphics (images), QUANTUM GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM, [SDE]Environmental Sciences, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Environmental science, business, GENERAL PUBLIC LICENSE, Graphical user interface
Abstract

International audience; Quantum geographic information system (QGIS) is a free, open-source, cross-platform and scalable geographic information system (GIS) tool with plugin development in Python and C++ languages. Technically, QGIS integrates the geospatial data abstraction library (GDAL), which allows it to read and process a large number of geographic images. Distributed under the GNU/general public license (GPL) version 2, QGIS allows free access to a powerful, inexpensive GIS program that can be used on most platforms: GNU/Linux, Unix, Mac OS X and Windows. During the various updates of the QGIS version, the processing module was constantly improved by bug fixes and the addition of new functions. The processing module is proposed by default with the QGIS software and does not require the installation of an extension in order to be used. To use it, the QGIS graphical user interface (GUI) offers a "Processing" menu.

Published
2018

49. QGIS and applications in territorial planning

Author

Baghdadi, N., Mallet, C., Zribi, Mehrez, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)

Subjects
[SDE]Environmental Sciences
Abstract

International audience; These four volumes present innovative thematic applications implemented using the open source software QGIS. These are applications that use remote sensing over continental surfaces. The volumes detail applications of remote sensing over continental surfaces, with a first one discussing applications for agriculture. A second one presents applications for forest, a third presents applications for the continental hydrology, and finally the last volume details applications for environment and risk issues. © ISTE Ltd 2018. All rights reserved.; Les systèmes d'information géographique ont été amenés au cours des quinze dernières années à occuper une place centrale pour les applications traitant des problématiques de l'aménagement du territoire. Ce troisième volume retrace la mise en pratique sous QGIS et ses librairies de différentes applications en lien avec l'aménagement du territoire. Il illustre la grande diversité de cas d'études, d'échelles spatiales et d'acteurs concernés par cette problématique : de l'échelle mondiale à celle de la ville, de la détection d'objets aux études d'implantation ainsi que les milieux urbains, agroforestiers ou côtiers.

Published
2018

50. QGIS et applications en aménagement du territoire

Author

Baghdadi, N., Mallet, C., Zribi, Mehrez, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)

Subjects
[SDE]Environmental Sciences
Abstract

National audience; Les systèmes d'information géographique ont été amenés au cours des quinze dernières années à occuper une place centrale pour les applications traitant des problématiques de l'aménagement du territoire. Ce troisième volume retrace la mise en pratique sous QGIS et ses librairies de différentes applications en lien avec l'aménagement du territoire. Il illustre la grande diversité de cas d'études, d'échelles spatiales et d'acteurs concernés par cette problématique : de l'échelle mondiale à celle de la ville, de la détection d'objets aux études d'implantation ainsi que les milieux urbains, agroforestiers ou côtiers.

Published
2018

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