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19 results on '"Loiseau, Thomas"'

3. Impacts of national scale digital soil mapping programs in France

Author

Arrouays, Dominique, Richer-de-Forges, Anne C., Héliès, Florence, Mulder, Vera Leatitia, Saby, Nicolas P.A., Chen, Songchao, Martin, Manuel P., Román Dobarco, Mercedes, Follain, Stéphane, Jolivet, Claudy, Laroche, Bertrand, Loiseau, Thomas, Cousin, Isabelle, Lacoste, Marine, Ranjard, Lionel, Toutain, Benoît, Le Bas, Christine, Eglin, Thomas, Bardy, Marion, Antoni, Véronique, Meersmans, Jeroen, Ratié, Céline, and Bispo, Antonio

Published
2020
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7. Analyse des données sur les contaminants issues du programme Réseau de Mesures de la Qualité des Sols

Author

Saby, Nicolas P. A., Bispo, Antonio, Loiseau, Thomas, Caubet, Manon, Froger, Claire, Boulonne, Line, Nguyen, Christophe, Freulon, Xavier, De Fouquet, Chantal, Sterckeman, Thibault, InfoSol (InfoSol), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Interactions Sol Plante Atmosphère (UMR ISPA), Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine (Bordeaux Sciences Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), MINES ParisTech - École nationale supérieure des mines de Paris, Université Paris sciences et lettres (PSL), Laboratoire Sols et Environnement (LSE), Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), and INRAe

Subjects
[SHS.STAT]Humanities and Social Sciences/Methods and statistics, [SDV.SA.SDS]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Soil study
Published
2021

8. Digital mapping of the soil thickness of loess deposits over a calcareous bedrock in central France

Author

Chen, Songchao, Richer-de-Forges, Anne C., Leatitia Mulder, Vera, Martelet, Guillaume, Loiseau, Thomas, Lehmann, Sébastien, Arrouays, Dominique, InfoSol (InfoSol), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Soil Geography and Landscape Group, Wageningen University and Research [Wageningen] (WUR), and Bureau de Recherches Géologiques et Minières (BRGM) (BRGM)

Subjects
Bodemgeografie en Landschap, Digital soil mapping, Land management, Quantile regression forests, Soil Geography and Landscape, Airborne radiometrics, [SDV.SA.SDS]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Soil study, Remote sensing, PE&RC, Uncertainty quantification
Abstract

International audience; Soil thickness (ST) plays an important role in regulating soil processes, vegetation growth and land suitability. Therefore, it has been listed as one of twelve basic soil properties to be delivered in GlobalSoilMap project. However, ST prediction has been reported with poor performance in previous studies. Our case study is located in the intensive agriculture Beauce area, central France. In this region, the ST mainly depends on the thickness of loess (TOL) deposits over a calcareous bedrock. We attempted to test the TOL prediction by coupling a large soil dataset (10978 sampling sites) and 117 environmental covariates. After variable selection by recursive feature elimination, quantile regression forests (QRF) was employed for spatial modelling, as it was able to directly provide the 90% prediction intervals (PIs). Averaging a total of 50 models, generated by repeated stratified random sampling, showed a substantial model performance with mean R2 of 0.33, RMSE of 30.48 cm and bias of −1.20 cm. The prediction interval coverage percentage showed that 86.70% of the validation samples fall within the predefined 90% PIs, which also indicated the prediction uncertainty produced by QRF was reasonable. The relative variable importance indicated the importance of airborne gamma-ray radiometric data and Sentinel 2 products in TOL prediction. The produced TOL map with 90% PIs makes sense from a soil science and physiographic point of view. The final product can guide evidence-based decision making for agricultural land management, especially for irrigation in our case study.

Published
2021
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10. Evaluation des produits de cartographie des sols globaux, nationaux et régionaux

Author

Arrouays, Dominique, Richer-de-Forges, Anne C, Loiseau, Thomas, Sauter, Joëlle, Lagacherie, Philippe, Lemercier, Blandine, Amelin, Julien, InfoSol (InfoSol), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Chambre Régionale d'Agriculture Grand Est, Laboratoire d'étude des Interactions Sol - Agrosystème - Hydrosystème (UMR LISAH), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-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), Sol Agro et hydrosystème Spatialisation (SAS), AGROCAMPUS OUEST, and 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)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)

Subjects
[SDV]Life Sciences [q-bio], [INFO]Computer Science [cs]
Published
2019

11. Mosaicking approaches for predicting topsoil organic carbon content from sentinel-2 time series

Author

Vaudour, Emmanuelle, Gomez, Cécile, Loiseau, Thomas, Lagacherie, Philippe, Arrouays, Dominique, Ecologie fonctionnelle et écotoxicologie des agroécosystèmes (ECOSYS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Laboratoire d'étude des Interactions Sol - Agrosystème - Hydrosystème (UMR LISAH), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-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), InfoSol (InfoSol), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)

Subjects
remote sensing, monitoring, carbon, [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, mapping, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, soil
Abstract

National audience

Published
2019

12. Impact of acquisition date on the prediction performance of topsoil organic carbon from single date or multidate Sentinel-2 images

Author

Vaudour, Emmanuelle, Gomez, Cécile, Ali, Leila, Loiseau, Thomas, Lagacherie, Philippe, Arrouays, Dominique, Ecologie fonctionnelle et écotoxicologie des agroécosystèmes (ECOSYS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Université Paris Saclay (COmUE), Laboratoire d'étude des Interactions Sol - Agrosystème - Hydrosystème (UMR LISAH), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-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), InfoSol (InfoSol), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)

Subjects
[SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, GeneralLiterature_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience; The implementation of information technology solutions in agriculture is required, particularly in the area of sensing and mapping systems to provide critical data for decision support and help different stakeholders (agricultural producers and researchers) to evaluate the status of soil and propose soil management strategies in the context of climate change. New sensor technologies allow collecting fine-scale information to provide spatial and temporal variability related data on soil, crop and environmental factors. Over the last few decades, visible and near infrared (visNIR) spectroscopy provided a high through put tool to carry out large sample quantities. This enables the efficient assessment of soil property patterns such as C, N, clay content. Furthermore, technology development and information management systems (e.g., geographic information systems, photogrammetry and remote sensing techniques, global positioning systems, sensors and communication devices for real-time soil sensing and monitoring) have been advanced to deal with agricultural soil sustainability and productivity. The purpose of the session is to present the current knowledge on relevant methodologies and techniques concerning soil diagnostics and crop monitoring by using remote sensing techniques at short–medium term.

Published
2019

13. Remote sensing data integration for soil clay content prediction at a national scale

Author

Loiseau, Thomas, Chen, Songchao, Mulder, Vera Leatitia, Roman Dobarco, Mercedes, Richer-de-Forges, Anne C, Lehmann, Sébastien, Bourennane, Hocine, Saby, Nicolas, Martin, Manuel, Vaudour, Emmanuelle, Gomez, Cécile, Lagacherie, Philippe, Arrouays, Dominique, InfoSol (InfoSol), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Soil Geography and Landscape Group, Wageningen University and Research [Wageningen] (WUR), Unité de recherche Science du Sol (USS), Ecologie fonctionnelle et écotoxicologie des agroécosystèmes (ECOSYS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Laboratoire d'étude des Interactions Sol - Agrosystème - Hydrosystème (UMR LISAH), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-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), and 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)

Subjects
[SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2019

14. Rapport intermédiaire du contrat MAA 2102 5164 92/n°32000959 - 2019 – Impact de la densité des données ponctuelles et des données auxiliaires sur l’incertitude en cartographie numérique et mode de communication et de représentation de cette incertitude

Author

Loiseau, Thomas, Arrouays, Dominique, Richer-de-Forges, Anne C, InfoSol (InfoSol), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Contrat : 2102 5164 92/n°32000959, Commanditaire : Ministère de l'Agriculture et de l'Alimentation (France), Type de commande : Commande avec contrat/convention/lettre de saisine, and Type de commanditaire ou d'auteur de la saisine : Ministères, parlements et les structures qui leur sont directement rattachées

Subjects
[SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences
Published
2019

16. Le filtrage spatial de la résistivité électrique : amélioration des estimations spatiales de l’épaisseur du sol

Author

Bourennane, Hocine, Seger, Maud, Girot, Ghislain, Loiseau, Thomas, Mistou, Marie Noelle, Cousin, Isabelle, Unité de recherche Science du Sol (USS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Agronomie, AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech

Subjects
régression linéaire, [SDU.STU.GP]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Geophysics [physics.geo-ph], épaisseurs des sols, résistivité, krigeage des composantes, régression-krigeage, régression linéaire simple, qualité prédictive, soil thickness, soil resistivity, kriging spatial components, regression-kriging, simple linear regression, validation, spatialization, cartographie numérique du sol, épaisseur du sol, krigeage, kriging, résistivité électrique, prévision, regress, spatialisation, Geophysics, régression, linear regression, Géophysique, prognosis, electrical resistivity
Abstract

Le filtrage spatial de la résistivité électrique : amélioration des estimations spatiales de l’épaisseur du sol. 10. Colloque GEOFCAN

Published
2016

18. Approches géostatistiques pour l’extraction de l’information pertinente dans des données géo-électriques en vue de la cartographie de propriétés des sols

Author

Loiseau, Thomas

Subjects
régression linéaire, méthode prédictive, krigeage, épaisseur du sol, résistivité du sol, régression-krigeage, régression linéaire simple, qualité prédictive, soil thickness, soil resistivity, regression-kriging, simple linear regression, sensitivity analysis, résistivité électrique, Milieux et Changements globaux
Abstract

Dans le cadre du projet CAREX de l’INRA (CARactérisation environnementales des essais conduits dans les unités EXpérimentales), le travail présenté dans ce document a pour principal objectif de cartographier l’épaisseur du sol (Ep) sur un site expérimental de l’INRA. Deux méthodes de spatialisation, la régression linéaire simple et la régression-krigeage, de Ep à partir de mesures de résistivités électriques du sol ont été comparées. Une prospection électrique exhaustive par ARP a été effectuée en automne 2011 sur l’ensemble du site expérimental de l’INRA d’ Epoisses. Plusieurs campagnes de sondage pédologique ont été effectuées de 2013 à 2015, pour obtenir une information sur Ep en 80 points. Les résultats ont montré que la résistivité de la voie 3 (R3) était la plus corrélée à Ep. Par ailleurs, la spatialisation en tenant compte d’une composante spatiale de R3 et des résidus entre cette dernière et Ep (régression-krigeage) produit les résultats les plus proches des valeurs mesurées du jeu de donné de validation (ME = -2,87 cm contre -7,32 cm sans résidus). Les résultats ont aussi montré que la méthode de spatialisation par régression-krigeage n’est pas sensible à : (1) la taille de l’échantillon de prédiction, (2) la résolution spatiale de la variable auxiliaire. Ces deux aspects sont d’une importance capitale en termes de coût de spatialisation des propriétés des sols au-delà du cas traité dans ce travail., In the framework of CAREX project, the work presented in this document aims at map soil thickness (Ep) on one INRA’s experimental site. Two spatial methods, simple linear regression and regression-kriging, for Ep from soil electrical resistivity measurements were compared. An exhaustive electrical resistivity prospecting was carried out in autumn 2011 throughout the experimental site of INRA Epoisses. In addition, several soil survey campaigns were conducted between 2013 and 2015 over the study site to obtain information on Ep in 80 locations. Results showed that the third way of resistivity (R3) was the most correlated with Ep. Moreover, accounting for a spatial component of R3 and residuals between this component and Ep (regression-kriging) allow obtaining obtain closest results to measured values of validation data set (ME = -2, 87 cm versus -7, 32 cm). Finally, results also showed that regression-kriging is insensitive to: (1) the size of prediction sample, (2) the spatial resolution of auxiliary variable. These two aspects are of major matter in terms of spatializing cost of soil properties beyond the case treated in this work

Published
2015

19. Comment l'infirmière peut-elle influencer la qualité de vie des requérants d'asile souffrant de tuberculose ?

Author

Loiseau, Thomas and Olivet, Loris

Subjects
Requérents d'asile, Qualité de vie, Tuberculose
Abstract

Cette revue de la littérature a pour but de rechercher des pistes d’intervention pour la pratique infirmière qui favorisent l’autonomisation de la personne requérante d’asile souffrant de tuberculose pulmonaire active dans la gestion de sa maladie et de son traitement afin d'améliorer sa qualité de vie. Cette population est plus particulièrement touchée par cette pathologie et est, de manière générale, socialement et économiquement pauvre. Leur qualité de vie étant aussi dépendante de leurs connaissances sur la maladie et de leurs ressources pour y faire face. Même si le nombre de malades est faible en Suisse, la tuberculose reste un problème de santé mondial et est soumis à une réglementation internationale stricte.

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