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2,254 results on '"UMR TETIS"'

1. Co-élaboration participative de scenarios et ImpresS ex ante. Note de cadrage

Author: Blundo Canto, Genowefa, De Romemont, Aurelle, Bourgeois, Robin, Piraux, Marc, Sourisseau, Jean-Michel, Binot, Aurélie, Camara, Astou Diaw, Soullier, Guillaume, CIRAD-ES-UMR INNOVATION-FRA, CIRAD-DGDRS-Dims-FRA, CIRAD-ES-UMR ART-DEV-FRA, CIRAD-ES-UMR TETIS-FRA, CIRAD-BIOS-UMR ASTRE-FRA, and ISRA-SEN
Published: 2021
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2. Rapport final : une charte de gouvernance de l'information pour les forêts d'Afrique Centrale. Etude sur la gouvernance des données en appui à l'Observatoire des Forêts d'Afrique Centrale

Author: CIRAD-ES-UMR TETIS - FRA, COMIFAC - CMR, OFAC - COD, Lemoisson, Philippe, and Fortuno, Sophie
Published: 2020

3. Data and reasoning processes traceability for risk assesment : application to the french risk prevention plans (PPR) of snow avalanches

Author: Centre Sciences, Information et Technologies pour l'Environnement (SITE-ENSMSE) ; École Nationale Supérieure des Mines - Saint-Étienne, Département Information, Décision et Evaluation Environnementale (IDEE-ENSMSE) ; École Nationale Supérieure des Mines - Saint-Étienne - SITE, École Nationale Supérieure des Mines de Saint-Étienne (ENSM-SE) ; Groupe des Écoles des Mines (GEM), Erosion torrentielle neige et avalanches (UR ETGR) ; CEMAGREF, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS) ; Centre de coopération internationale en recherche agronomique pour le développement [CIRAD] - Ecole Nationale du Génie Rural des Eaux et Forêts - CEMAGREF-UR LCMO, Tacnet, Jean-Marc, Burnett, R., Maurel, Pierre, Centre Sciences, Information et Technologies pour l'Environnement (SITE-ENSMSE) ; École Nationale Supérieure des Mines - Saint-Étienne, Département Information, Décision et Evaluation Environnementale (IDEE-ENSMSE) ; École Nationale Supérieure des Mines - Saint-Étienne - SITE, École Nationale Supérieure des Mines de Saint-Étienne (ENSM-SE) ; Groupe des Écoles des Mines (GEM), Erosion torrentielle neige et avalanches (UR ETGR) ; CEMAGREF, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS) ; Centre de coopération internationale en recherche agronomique pour le développement [CIRAD] - Ecole Nationale du Génie Rural des Eaux et Forêts - CEMAGREF-UR LCMO, Tacnet, Jean-Marc, Burnett, R., and Maurel, Pierre
Abstract: International audience, On the 2nd January 1995, a law was created that outlined the Risk Prevention Plans. This still remains the main non-structural instrument for the State to protect from any natural hazards. Most of the time, it is based on existing information and studies. No specific hazard modelling should be done except in very critical situations where the nature of the stakes requires a high level of protection. The zoning map and the reglementary rules are the two main documents, which compose the risk prevention plan. The zoning map is made by the technical service responsible for managing the administrative procedure. The zoning map shows the limits of the zones where can be applied: • prohibitions; • homogenous reglementary rules; and • protection and prevention measures. These different kinds of measures are based on land-use and town and country decisions. Two types of zones are identified: • red zones where any buildings are prohibited; • blue zones where building is possible only through specific instructions; In addition to these maps, the Risk Prevention Plans should include and explicit clearly the method used to characterise the phenomenon and to establish the zoning map. This determination is often the result and a combination of some expert judgements. It is therefore quite difficult to identify clearly the criterions and the process used to fix the different limits of the zoning map. Two kinds of weaknesses may therefore be pointed out : it is difficult to update the existing prevention plans and the population do not easily understand and accept the zoning maps. Dealing with the specific case of snow avalanches, a study was carried out to analyze the possibilities of improving the traceability of data and reasoning processes. The further objective is to include the results in an information system in order to make them easily available through Internet for example.

4. Tropical Forest Vertical Structure Characterization: From GEDI to P-Band SAR Tomography

Author: Yen-Nhi Ngo, Yue Huang, Dinh Ho Tong Minh, Laurent Ferro-Famil, Ibrahim Fayad, Nicolas Baghdadi, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), 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 d'Électronique et des Technologies du numéRique (IETR), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ), Institut Supérieur de l'Aéronautique et de l'Espace (ISAE-SUPAERO), and Centre National d’Etudes Spatiales/Terre, Ocean, Surfaces Continentales, Atmosphere (CNES/TOSCA—project BIOMASS-valorisation)'Land, Environment, Remote Sensing and Spatial Information' Joint Research Unit (UMR TETIS), Institut national de recherche en agriculture, alimentation et environnement (INRAE)Center for the Study of the Biosphere from Space (CESBIO)
Subjects: [SPI]Engineering Sciences [physics], Digital terrain model, [SDE]Environmental Sciences, Canopy height model, Electrical and Electronic Engineering, Geotechnical Engineering and Engineering Geology, Tomography, Paracou, Vertical Structure profile, GEDI
Abstract: International audience; Estimating tropical forests vertical structure using remote sensing is a challenge. Active sensors such as lowfrequency Synthetic Aperture Radar (SAR) operating at P-band, with a wavelength of ∼ 69 cm wavelength, and Light Detection and Ranging (LiDAR) are able to penetrate thick vegetation layers. While NASA’s Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) is collecting spaceborne liDAR data, the ESA’s next Earth Explorer BIOMASS mission will acquire multiple acquisitions over the same areas to form three-dimensional images through SAR tomography (TomoSAR) technique. Our study shows the potential value of GEDI and TomoSAR acquisitions in producing accurate estimates of forests vertical structure. By analyzing airborne P-band TomoSAR, airborne LiDAR, and spaceborne GEDI LiDAR at a tropical forest site in Paracou, French Guiana, South America, we show that both GEDI and P-band TomoSAR can directly measure surface, vegetation heights, and vertical profiles with high resolution and precision. Airborne TomoSAR is of higher quality than GEDI due to better penetration properties and precision. However, the GEDI vegetation height root-meansquare error is less than 5 m, for an average forest height value around 30 m at the Paracou site, which is similar to the expected performance of the future spaceborne BIOMASS mission. These results suggest GEDI measurements, i.e. shots with sensitivity greater than 98%, will provide a good reference of forest structure to calibrate the BIOMASS mission algorithms.
Published: 2022
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5. Potential of P-Band SAR tomography in forest type classification

Author: Dinh Ho Tong Minh, Thu Trang Le, Yen-Nhi Ngo, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Vietnam National University [Hanoï] (VNU), European Space Agency (ESA), Centre National d'Etudes Spatiales/Terre, Ocean, Surfaces Continentales, Atmosphere (CNES/TOSCA) (Project BIOMASS), and UMR TETIS Institut national de recherche en agriculture, alimentation et environnement (INRAE)
Subjects: Synthetic aperture radar, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Science, TomoSAR, 0211 other engineering and technologies, 02 engineering and technology, 01 natural sciences, BIOMASS, AfriSAR, forest types, P-band, Gabon, skin and connective tissue diseases, 021101 geological & geomatics engineering, 0105 earth and related environmental sciences, Remote sensing, Forest type, Random Forest, Forest classification, Mondah, Vegetation, 15. Life on land, Tropical forest, Random forest, classification, Remote sensing (archaeology), [SDE]Environmental Sciences, General Earth and Planetary Sciences, Environmental science, Tomography
Abstract: International audience; Forest type classification using spaceborne remote sensing is a challenge. Low-frequency Synthetic Aperture Radar (SAR) signals (i.e., P-band, similar to 0.69 m wavelength) are needed to penetrate a thick vegetation layer. However, this measurement alone does not guarantee a good performance in forest classification tasks. SAR tomography, a technique employing multiple acquisitions over the same areas to form a three-dimensional image, has been demonstrated to improve SAR's capability in many applications. Our study shows the potential value of SAR tomography acquisitions to improve forest classification. By using P-band tomographic SAR data from the German Aerospace Center F-SAR sensor during the AfriSAR campaign in February 2016, the vertical profiles of five different forest types at a tropical forest site in Mondah, Gabon (South Africa) were analyzed and exploited for the classification task. We demonstrated that the high sensitivity of SAR tomography to forest vertical structure enables the improvement of classification performance by up to 33%. Interestingly, by using the standard Random Forest technique, we found that the ground (i.e., at 5-10 m) and volume layers (i.e., 20-40 m) play an important role in identifying the forest type. Together, these results suggested the promise of the TomoSAR technique for mapping forest types with high accuracy in tropical areas and could provide strong support for the next Earth Explorer BIOMASS spaceborne mission which will collect P-band tomographic SAR data.
Published: 2021
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6. PADI-web: a multilingual event-based surveillance system for monitoring animal infectious diseases

Author: Jocelyn De Goër, Renaud Lancelot, Elena Arsevska, Julien Rabatel, Mathieu Roche, Alizé Mercier, Sylvain Falala, Sarah Valentin, UMR ASTRE, Université de Montpellier, CIRAD, INRA, UMR TETIS, Université de Montpellier, AgroParisTech, CIRAD, CNRS, IRSTEA, Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Contrôle des maladies animales exotiques et émergentes (UMR CMAEE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Unité de recherche d'Épidémiologie Animale (UEA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Animal, Santé, Territoires, Risques et Ecosystèmes (UMR ASTRE), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Département Systèmes Biologiques (Cirad-BIOS), Unité Mixte de Recherche d'Épidémiologie des maladies Animales et zoonotiques (UMR EPIA), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), and Département Environnements et Sociétés (Cirad-ES)
Subjects: 0106 biological sciences, Text mining, Computer science, Event based, [SDV]Life Sciences [q-bio], Horticulture, L73 - Maladies des animaux, 01 natural sciences, Fouille de textes, Digital media, World Wide Web, Surveillance épidémiologique, web sémantique, Web monitoring, Animal health, business.industry, U10 - Informatique, mathématiques et statistiques, Santé animale, Animal disease, Forestry, 04 agricultural and veterinary sciences, Pipeline (software), 3. Good health, Computer Science Applications, Epidemic intelligence, Intelligence system, C30 - Documentation et information, Maladie infectieuse, Système d'information, 040103 agronomy & agriculture, 0401 agriculture, forestry, and fisheries, Biosurveillance, business, Agronomy and Crop Science, Relevant information, 010606 plant biology & botany
Abstract: Pas de clef WOS; Global animal disease outbreak detection and monitoring rely on official sources, such as intergovernmental organisations, as well as digital media and other unofficial outlets. Manually extracting relevant information from unofficial sources is time-consuming. The Platform for Automated extraction of animal Disease Information from the web (PADI-web) is an automated biosurveillance system devoted to online news source monitoring for the detection of emerging/new animal infectious diseases by the French Epidemic Intelligence System. The tool automatically collects news via customised multilingual queries, classifies them and extracts epidemiological information. We detail each step of the PADI-web pipeline, with a focus on the new user-oriented features.
Published: 2020
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7. 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

8. Hyperspectral Imagery for Environmental Urban Planning

Author: christiane Weber, Thomas Houet, Sébastien Gadal, Rahim Aguejdad, Grzegorz Skupinski, Aziz Serradj, Yannick Deville, Jocelyn Chanussot, Mauro Dalla Mura, Xavier Briottet, Clément Mallet, Arnaud Le Bris, 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), Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique UMR 6554 (LETG), Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université d'Angers (UA)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (IGARUN), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN), Aix Marseille Université (AMU), Études des Structures, des Processus d’Adaptation et des Changements de l’Espace (ESPACE), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Avignon Université (AU)-Aix Marseille Université (AMU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA), Laboratoire Image, Ville, Environnement (LIVE), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de recherche en astrophysique et planétologie (IRAP), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-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)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), GIPSA - Signal Images Physique (GIPSA-SIGMAPHY), Département Images et Signal (GIPSA-DIS), Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), ONERA / DOTA, Université de Toulouse [Toulouse], ONERA-PRES Université de Toulouse, Institut National de l'Information Géographique et Forestière [IGN] (IGN), CNRS UMR TETIS, ESPACE, LETG, ONERA, GIPSA-lab, IRAP, IGN, ANR-14-CE22-0016,HYEP,Imagerie hyperspectrale pour la planification urbaine environnementale(2014), 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 de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Brest (UBO)-École pratique des hautes études (EPHE)-Université de Nantes (UN)-Université d'Angers (UA)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Avignon Université (AU)-Aix Marseille Université (AMU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), SIGMAPHY (GIPSA-SIGMAPHY), Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Stendhal - Grenoble 3-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Stendhal - Grenoble 3-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Stendhal - Grenoble 3-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Stendhal - Grenoble 3-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-GIPSA Pôle Sciences des Données (GIPSA-PSD), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Stendhal - Grenoble 3-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Stendhal - Grenoble 3-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université d'Angers (UA)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (IGARUN), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and 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 de Recherche pour le Développement (IRD)-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)
Subjects: [SHS.STAT]Humanities and Social Sciences/Methods and statistics, Urban Environment, Image Processing, [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], Urban remote sensing, [SHS.GEO]Humanities and Social Sciences/Geography, Hyperspectral Imagery, [SDE.ES]Environmental Sciences/Environmental and Society, [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, Urban Planning
Abstract: L'imagerie hyperspectrale (IH) est à l’heure actuelle encore trop peu considérée, pourtant ses spécificités en font un auxiliaire de poids pour le suivi des éléments du milieu urbain. Le projet HYEP a pour objectif de proposer un panel de méthodes et de traitements appliqués à l’imagerie hyperspectrale tout en comparant à celles d’autres capteurs existants. Si l’IH est complémentaire aux capteurs actuels car plus riche spectralement, elle permet d'identifier et de caractériserautrement les éléments naturels ou anthropiques. Pour ce faire les méthodes d'extraction d'information doivent être adaptées, voire créées. Le volet méthodologique du projet est ancré à la fois dans la solidification des approches actuelleset le test de méthodes ou adaptées ou nouvelles. Nos résultats ont été présentés tout au long du projet à la communauté scientifique et aux collectivités territoriales. Un des intérêts des travaux a été la comparaison des résultats à différentesrésolutions spatiales pour préciser le gain d’un tel capteur hyperspectral par rapport à ceux existants ou à venir. Données et Méthodes : Utilisation et adaptation de méthodes courantes en télédétection 1200. Les méthodes déployées ont été choisies parmi l’ensemble des méthodes existantes en les adaptant au type de signal, au nombre de bandes spectrales et aux caractéristiques du milieu. Ainsi les données étant issues de survol aérien les premiersdéveloppements ont été réalisés pour s’affranchir des effets de l’atmosphère (correction atmosphérique des images hyperspectrales– 3 méthodes testées) et une base de données de signatures morphospectrales pour divers éléments d'occupation du sol en ville (toits, routes, la végétation etc.) permettant de mieux cerner les valeurs spectrales des matériaux a été établie. Elle comprend des données de littérature, des mesures in situ et en laboratoire. Ses apports dans différents traitements declassification ont été testés. Des méthodes d’extraction, de fusion ou de classification ont été utilisées à différentes résolutions spatiales et spectrales afin de spécifier les gains par rapport à d’autres capteurs. Des méthodes de classifications et de démélange ont été adaptées. Des indices de forme facilitant la classification d’image en milieux urbain ont été testés et/ou développés. Résultats majeurs et faits marquant - 3 méthodes de correction atmosphériques développées et comparées en fonction de la résolution spatiale ; - Adaptation de méthodes de fusion (pan ou multi sharpening) et de démélange. - Transfert : Mise en place à Kaunas (Lituanie) du développement complet de l’approche. - Algorithmes : Dépôt sur la plateforme ouverte : http://openremotesensing.net/ et des outils de fusion PANhyperspectrale - Un résultat particulièrement intéressant porte sur l’extraction et l’identification des panneaux solaires. Une validation a été réalisée par le calcul des surfaces des panneaux. Ce développement est une des réussites du projet HYEP. - Ecole thématique CNRS en 2017. Productions scientifiques Présentation des travaux à ISPRS GeospatialWeek 2015, JURSE 2017, IGARSS 2017-2018, WHISPERS 2016-2018, GeoHyper (2015), aux ateliers TEMU, AFIGEO, dans des sessions de GDRs (Madics et ISIS) ou dans le cadre de la mission Hypxim. Elle a organisé des sessions de conférences nationales SFPT hyperspectral (2016) et 2 à l’international en 2018 IGARSS, WHISPERS. Elle a monté une école thématique CNRS (28 Août - 1 Septembre 2017- 25 participants). 10 publications et 38 communications avec actes, 3 chapitres de livre, 1 numéro spécial dans la revue « Remote Sensing - Hyperspectral Imageryfor Urban Environement » ont été produites.
Published: 2018

9. Integrating methods for ecosystem service assessment: Experiences from real world situations

Author: David N. Barton, Bruna Grizetti, Paula A. Harrison, Giulio Conte, Laurence Carvalho, Zita Izakovičová, Raktima Mukhopadhyay, Berta Martín-López, Leena Kopperoinen, Alison Smith, David M. Lapola, Rui Santos, Ágnes Vári, Francesc Baró, Erik Gómez-Baggethun, Lisa Norton, Bálint Czúcz, Graciella Rusch, Angheluta Vadineanu, Helen Woods, John Ochieng, Dave Howard, Gemma Garcia Blanco, Francis Turkelboom, Réka Aszalós, Jan Dick, Patricia Pinho, David W. Odee, Sandra Luque, Robert Dunford, Joerg A. Priess, Johannes Langemeyer, Ezsther Kelemen, S.B. Roy, Ignacio Palomo, Sanna Riikka Saarela, Jari Niemelä, Pam Berry, Paula Antunes, Relu Giuca, Heli Saarikoski, Jennifer Hauck, Ovidu Badea, Wim Verheyden, Guillermo Martínez-Pastur, Jan Tjalling van der Wal, Vesa Yli-Pelkonen, Sander Jacobs, Environmental Sciences, Urban Ecosystems, Helsinki Institute of Sustainability Science (HELSUS), Geography, Sociology, Cosmopolis Centre for Urban Research, Clinical sciences, ENVIRONMENTAL CHANGE INSTITUTE OXFORD GBR, 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), Centre for Ecology and Hydrology [Bangor] (CEH), Natural Environment Research Council (NERC), NINA NORWEGIAN INSTITUTE FOR NATURE RESEARCH OSLO NOR, LEUPHANA UNIVERSITY OF LÜNEBURG DEU, ESSRG BUDAPEST HUN, Research Institute for Nature and Forest (INBO), SYKE FINNISH ENVIRONMENT INSTITUTE HELSINKI FIN, UFZ HELMHOLTZ CENTRE FOR ENVIRONMENTAL RESEARCH LEIPZIG DEU, Faculdade de Ciências e Tecnologia = School of Science & Technology (FCT NOVA), Universidade Nova de Lisboa = NOVA University Lisbon (NOVA), CENTRE FOR ECOLOGICAL RESEARCH VACRATOT HUN, NATIONAL INSTITUTE FOR RESEARCH AND DEVELOPMENT IN FORESTRY VOLUNTARI ROM, UAB UNIVERSITAT AUTONOMA DE BARCELONA CERDANYOLA DEL VALLES ESP, CENTRE FOR ECOLOGY AND HYDROLOGY PENICUIK GBR, IRIDRA FLORENCE ITA, FUNDACION TECNALIA RESEARCH AND INNOVATION BIZKAIA ESP, ENVIRONMENT CENTRE FOR ECOLOGY AND HYDROLOGY LANCASTER GBR, UNIVERSITY OF BUCHAREST ROM, EUROPEAN COMMISSION JOINT RESEARCH CENTRE INSTITUTE FOR ENVIRONMENT AND SUSTAINABILITY ISPRA ITA, Institute of Landscape Ecology of the Slovak Academy of Sciences, Slovak Academy of Sciences (SAS), 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), Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho = São Paulo State University (UNESP), CADIC CONICET USHUAIA ARG, IBRAD KOLKATA IND, UNIVERSITY OF HELSINKI DEPARTMENT OF ENVIRONMENTAL SCIENCES FIN, KEFRI NAIROBI KEN, B3C BASQUE CENTRE FOR CLIMATE CHANGE BILBAO ESP, USP UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO BRA, Wageningen University and Research [Wageningen] (WUR), European Commission, Environmental Change Institute, Centre for Ecology & Hydrology Maclean Building, Lancaster Environment Centre, Centre for Ecology and Hydrology, Norwegian Institute for Nature Research (NINA), Institute of Ethics and Transdisciplinary Sustainability Research, Environmental Social Science Research Group (ESSRG Ltd.), Corvinus University of Budapest, Finnish Environment Institute, Helmholtz-Centre for Environmental Research – UFZ, CoKnow Consulting – Coproducing Knowledge for Sustainability, Universidade Nova de Lisboa, Hungarian Academy of Sciences, National Institute for Research and Development in Forestry 'Marin Dracea', Edifici Z (ICTA-ICP), Muséum national d'Histoire naturelle, C/Geldo, University of Bucharest – Research Center in Systems Ecology and Sustainability, Norwegian University of Life Sciences (NMBU), European Commission – Joint Research Centre (JRC), Slovak Academy of Sciences, UMR TETIS, Universidade Estadual Paulista (Unesp), Centro Austral de Investigaciones Científicas (CADIC CONICET), IBRAD (Indian Institute of Bio Social Research and Development), Kenya Forestry Research Institute (KEFRI), Basque Centre for Climate Change, Universidade de São Paulo (USP), Wageningen University & Research – Marine (WUR), IRIDRA, and PRBB
Subjects: Process management, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Computer science, VALUATION, Geography, Planning and Development, ta1172, ECOSYSTEM SERVICES, 010501 environmental sciences, Management, Monitoring, Policy and Law, DECISION-MAKING, 01 natural sciences, Sustainability Science, Decision context, Ecology and Environment, 12. Responsible consumption, Supply and demand, Ecosystem services, Onderzoeksformatie, 11. Sustainability, SUPPORT, Openness to experience, Life Science, Biology, 1172 Environmental sciences, 0105 earth and related environmental sciences, Nature and Landscape Conservation, Valuation (finance), Global and Planetary Change, Ecology, OPENNESS, Stakeholder, 15. Life on land, FRAMEWORK, Agricultural and Biological Sciences (miscellaneous), Method development, Ecosystems Research, 13. Climate action, [SDE]Environmental Sciences, LANDSCAPES, EU
Abstract: Made available in DSpace on 2018-12-11T16:50:30Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2018-02-01 The Ecosystem Services (ES) concept highlights the varied contributions the environment provides to humans and there are a wide range of methods/tools available to assess ES. However, in real-world decision contexts a single tool is rarely sufficient and methods must be combined to meet practitioner needs. Here, results from the OpenNESS project are presented to illustrate the methods selected to meet the needs of 24 real-world case studies and better understand why and how methods are combined to meet practical needs. Results showed that within the cases methods were combined to: i) address a range of ES; ii) assess both supply and demand of ES; iii) assess a range of value types; iv) reach different stakeholder groups v) cover weaknesses in other methods used and vi) to meet specific decision context needs. Methods were linked in a variety of ways: i) as input–output chains of methods; ii) through learning; iii) through method development and iv) through comparison/triangulation of results. The paper synthesises these case study-based experiences to provide insight to others working in practical contexts as to where, and in what contexts, different methods can be combined and how this can add value to case study analyses. Environmental Change Institute, Dyson Perrins Building, South Parks Road Centre for Ecology & Hydrology Maclean Building, Benson Lane, Crowmarsh Gifford Centre for Ecology and Hydrology Lancaster Environment Centre, Library Avenue, Bailrigg Centre for Ecology and Hydrology, Bush Estate Norwegian Institute for Nature Research (NINA), Gaustadalléen 21 Leuphana University of Lüneburg Faculty of Sustainability Institute of Ethics and Transdisciplinary Sustainability Research, Scharnhorststraβe 1 Environmental Social Science Research Group (ESSRG Ltd.), Rómer Flóris u. 38. Department of Decision Sciences Corvinus University of Budapest, Fővám tér 8. Research Institute for Nature and Forest (INBO), Kliniekstraat 25 Finnish Environment Institute, P.O. Box 140 Helmholtz-Centre for Environmental Research – UFZ, Permoserstraße 15 CoKnow Consulting – Coproducing Knowledge for Sustainability CENSE – Centre for Environmental and Sustainability Research Faculdade de Ciências e Tecnologia Universidade Nova de Lisboa Institute of Ecology and Botany Centre for Ecological Research Hungarian Academy of Sciences, Alkotmány u. 2-4 National Institute for Research and Development in Forestry “Marin Dracea”, Eroilor Blvd 128 Institute of Environmental Science and Technology (ICTA) Universitat Autònoma de Barcelona (UAB) Edifici Z (ICTA-ICP), Carrer de les Columnes s/n, Campus de la UAB European Topic Centre on Biological Diversity Muséum national d'Histoire naturelle, 57 rue Cuvier, Paris Cedex 05 Urban Environment and Territorial Sustainability Area Energy and Environment Dividision Parque Tecnológico de Bizkaia C/Geldo, Edificio 700 University of Bucharest – Research Center in Systems Ecology and Sustainability, Splaiul Independentei 91-95 Department of International Environment and Development Studies (Noragric) Norwegian University of Life Sciences (NMBU), P.O. Box 5003 European Commission – Joint Research Centre (JRC), Via E. Fermi 2749 Institute of Landscape Ecology Slovak Academy of Sciences, Štefánikova 3 IRSTEA National Research Institute of Science and Technology for Environment and Agriculture UMR TETIS, 500 rue JF Breton UNESP – Universidade Estadual Paulista Ecology Department – LabTerra, Av.24-A, 1515 CEP Centro Austral de Investigaciones Científicas (CADIC CONICET), Houssay 200, Ushuaia (9140) IBRAD (Indian Institute of Bio Social Research and Development), VIP Road, Kestopur, Prafulla Kanan Department of Environmental Sciences, P.O. Box 65, FI-00014 University of Helsinki Kenya Forestry Research Institute (KEFRI), P.O.Box 20412-0200 Basque Centre for Climate Change, Alameda de Urquijo 4 INCLINE – Interdisciplinary Climate Change Research Group Instituto de Astronomia e Geofísica USP – Universidade de São Paulo, R. do Matão, 1226 – Butantã Wageningen University & Research – Marine (WUR), P.O.Box 57 IRIDRA, Via La Marmora Hospital del Mar Medical Research Institute (IMIM) PRBB, Carrer Doctor Aiguader 88 UNESP – Universidade Estadual Paulista Ecology Department – LabTerra, Av.24-A, 1515 CEP
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10. (Dis) integrated valuation - Assessing the information gaps in ecosystem service appraisals for governance support

Author: Paula A. Harrison, Graciella Rusch, Pam Berry, Jan Dick, Fabio Masi, Raktima Mukhopadhyay, David N. Barton, David M. Lapola, G. García Blanco, Sanna-Riikka Saarela, D. Odee, Erik Gómez-Baggethun, György Pataki, G. Martines Pastur, Laurence Carvalho, Eeva Primmer, Sandra Luque, J. Van Dijk, M. García Llorente, J. Tjalling Van Der Wal, Rui Santos, C.M.A. Hendriks, Joerg A. Priess, Diana Silaghi, Vesa Yli-Pelkonen, Sander Jacobs, Robert Dunford, Peter Mederly, Johannes Langemeyer, Eszter Kelemen, Ignacio Palomo, Francesc Baró, Angheluţă Vădineanu, Mette Termansen, Francis Turkelboom, Berta Martín-López, Heli Saarikoski, Environmental Sciences, Urban Ecosystems, Helsinki Institute of Sustainability Science (HELSUS), European Commission, Faculty of Economic and Social Sciences and Solvay Business School, Geography, Sociology, Cosmopolis Centre for Urban Research, Faculty of Engineering, Mechanics of Materials and Constructions, NINA NORWEGIAN INSTITUTE FOR NATURE RESEARCH OSLO NOR, 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), ESSRG BUDAPEST HUN, Centre for Ecology and Hydrology [Bangor] (CEH), Natural Environment Research Council (NERC), LEUPHANA UNIVERSITY OF LÜNEBURG DEU, Research Institute for Nature and Forest (INBO), Wageningen University and Research [Wageningen] (WUR), Aarhus University [Aarhus], IMIDRA MADRID ESP, SYKE FINNISH ENVIRONMENT INSTITUTE HELSINKI FIN, ENVIRONMENTAL CHANGE INSTITUTE OXFORD GBR, NINA NORWEGIAN INSTITUTE FOR NATURE RESEARCH TRONHEIM NOR, BC3 LEIOA ESP, UNIVERSITY OF HELSINKI DEPARTMENT OF ENVIRONMENTAL SCIENCES FIN, Universitat Autònoma de Barcelona (UAB), CONSTANTINE THE PHILOSOPHER UNIVERSITY NITRA SVK, UFZ HELMHOLTZ CENTRE FOR ENVIRONMENTAL RESEARCH LEIPZIG DEU, 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), Faculdade de Ciências e Tecnologia = School of Science & Technology (FCT NOVA), Universidade Nova de Lisboa = NOVA University Lisbon (NOVA), CORVINUS UNIVERSITY OF BUDAPEST HUN, CADIC CONICET USHUAIA ARG, FUNDACION TECNALIA RESEARCH AND INNOVATION BIZKAIA ESP, NATIONAL INSTITUTE FOR RESEARCH AND DEVELOPMENT IN FORESTRY VOLUNTARI ROM, MTA CENTRE FOR ECOLOGICAL RESEARCH VACRATOT HUN, IRIDRA FIRENZE ITA, UNIVERSITY OF BUCHAREST DEPARTMENT OF SYSTEM ECOLOGY AND SUSTAINABILITY ROM, IBRAD KOLKATA IND, Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho = São Paulo State University (UNESP), Institute for Nature Research (NINA), Environmental Social Science Research Group (ESSRG Ltd.), Corvinus University of Budapest, Centre for Ecology and Hydrology, Institute of Ethics and Transdisciplinary Sustainability Research, Norwegian University of Life Sciences (NMBU), Environmental Research (Alterra), Aarhus University, Ctra. Madrid-Barcelona (N-II), Finnish Environment Institute, Environmental Change Institute, Centre for Ecology & Hydrology Maclean Building, Norwegian Institute for Nature Research (NINA), Scientific Campus of the University of the Basque Country, Edifici Z (ICTA-ICP), Marine Research (IMARES), Constantine the Philosopher University in Nitra, Helmholtz-Centre for Environmental Research – UFZ, UMR TETIS, Universidade Nova de Lisboa, Kenya Forestry Research Institute (KEFRI), Centro Austral de Investigaciones Científicas (CADIC CONICET), C/Geldo, National Institute for Research and Development in Forestry 'Marin Dracea', MTA Centre for Ecological Research, IRIDRA Srl, University of Bucharest – Research Center in Systems Ecology and Sustainability, IBRAD (Indian Institute of Bio Social Research and Development), and Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Subjects: 010504 meteorology & atmospheric sciences, Computer science, Bos- en Landschapsecologie, Geography, Planning and Development, Eccosystem services cascade, 010501 environmental sciences, 7. Clean energy, 01 natural sciences, Ecosystem services, context, integrated valuation, ecosystem service appraisal, 11. Sustainability, Silvicultura, Forest and Landscape Ecology, uncertainty, Valuation (finance), Global and Planetary Change, Corporate governance, Uncertainty, ecosystem services cascade, tool, Agricultural and Biological Sciences (miscellaneous), Wageningen Marine Research, Ecosystem service appraisal, Economic valuation, cascade, Ecosystem services cascade, [SDE]Environmental Sciences, Information gap, Information costs, Vegetatie, Bos- en Landschapsecologie, ecology, valuation, Ecosystem service governance, management, ecosystem service governance, ta1172, information costs, Management, Monitoring, Policy and Law, Sustainability Science, Ecology and Environment, Decision context, 12. Responsible consumption, framework, Vegetatie, 1172 Environmental sciences, 0105 earth and related environmental sciences, Nature and Landscape Conservation, Vegetation, 15. Life on land, Environmental economics, Integrated valuation, Valuation, decisions, CIENCIAS AGRÍCOLAS, 13. Climate action, purl.org/becyt/ford/4.1 [https], Vegetation, Forest and Landscape Ecology, Agricultura, Silvicultura y Pesca, ecosystem services, economic valuation, purl.org/becyt/ford/4 [https]
Abstract: Made available in DSpace on 2018-12-11T17:17:07Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2018-02-01 The operational challenges of integrated ecosystem service (ES) appraisals are determined by study purpose, system complexity and uncertainty, decision-makers’ requirements for reliability and accuracy of methods, and approaches to stakeholder–science interaction in different decision contexts. To explore these factors we defined an information gap hypothesis, based on a theory of cumulative uncertainty in ES appraisals. When decision context requirements for accuracy and reliability increase, and the expected uncertainty of the ES appraisal methods also increases, the likelihood of methods being used is expected to drop, creating a potential information gap in governance. In order to test this information gap hypothesis, we evaluate 26 case studies and 80 ecosystem services appraisals in a large integrated EU research project. We find some support for a decreasing likelihood of ES appraisal methods coinciding with increasing accuracy and reliability requirements of the decision-support context, and with increasing uncertainty. We do not find that information costs are the explanation for this information gap, but rather that the research project interacted mostly with stakeholders outside the most decision-relevant contexts. The paper discusses how alternative definitions of integrated valuation can lead to different interpretations of decision-support information, and different governance approaches to dealing with uncertainty. Institute for Nature Research (NINA), Gaustadalléen 21 Environmental Social Science Research Group (ESSRG Ltd.), Rómer Flóris u.38 Department of Decision Sciences Corvinus University of Budapest, Fővám tér 8 Centre for Ecology and Hydrology, Bush Estate, Penicuik Leuphana University of Lüneburg Faculty of Sustainability Institute of Ethics and Transdisciplinary Sustainability Research, Scharnhorststraβe 1 Department of International Environment and Development Studies (Noragric) Norwegian University of Life Sciences (NMBU), P.O. Box 5003, N-1432 Ås Research Group Nature and Society Research Institute for Nature and Forest (INBO), Kliniekstraat 25 Wageningen University and Research Environmental Research (Alterra), P.O. Box 47 ENVS Aarhus University Department of Applied Research and Agricultural Extension Madrid Institute for Rural Agricultural and Food Research and Development (IMIDRA) Ctra. Madrid-Barcelona (N-II), KM. 38.200, 28802 Alcalá de Henares Finnish Environment Institute, P.O. Box 140 Environmental Change Institute, Dyson Perrins Building, South Parks Road Centre for Ecology & Hydrology Maclean Building, Benson Lane, Crowmarsh Gifford Norwegian Institute for Nature Research (NINA), Postboks 5685 Torgarden Basque Centre for Climate Change (BC3) Scientific Campus of the University of the Basque Country, Sede Building 1, 1st Floor Department of Environmental Sciences, P.O. Box 65, FI-00014 University of Helsinki Institute of Environmental Science and Technology (ICTA) Universitat Autònoma de Barcelona (UAB) Edifici Z (ICTA-ICP), Carrer de les Columnes s/n, Campus de la UAB, 08193 Cerdanyola del Vallès Wageningen University and Research Marine Research (IMARES), P.O. Box 57, 1780 AB, Den Helder, Wageningen Department of Ecology and Environmental Sciences Constantine the Philosopher University in Nitra, Tr. A. Hlinku 1 Helmholtz-Centre for Environmental Research – UFZ, Permoserstraße 15 National Research Institute of Science and Technology for Environment and Agriculture IRSTEA UMR TETIS, 500 rue JF BRETON CENSE – Centre for Environmental and Sustainability Research Faculdade de Ciências e Tecnologia Universidade Nova de Lisboa Kenya Forestry Research Institute (KEFRI), P.O. Box 20412-0200 Centro Austral de Investigaciones Científicas (CADIC CONICET), Houssay 200, Ushuaia (9140) Tierra del Fuego Fundación Tecnalia Research & Innovation Energy and Environment Division Parque Tecnológico de Bizkaia C/Geldo, Edificio 700 National Institute for Research and Development in Forestry “Marin Dracea”, Eroilor Blvd 128 Institute of Ecology and Botany MTA Centre for Ecological Research, Alkotmány u. 2-4. IRIDRA Srl, Via La Marmora, 51 University of Bucharest – Research Center in Systems Ecology and Sustainability, Splaiul Independentei 91-95 IBRAD (Indian Institute of Bio Social Research and Development), VIP Road, Kestopur, Prafulla Kanan UNESP – Universidade Estadual Paulista Ecology Department – LabTerra, Av.24-A, 1515 CEP, 13506-900 UNESP – Universidade Estadual Paulista Ecology Department – LabTerra, Av.24-A, 1515 CEP, 13506-900
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11. Stakeholders' perspectives on the operationalisation of the ecosystem service concept:Results from 27 case studies

Author: Ágnes Vári, Henrik Lindhjem, Orsolya Lazányi, Esther Carmen, Helen Woods, Johannes Langemeyer, Paula Antunes, David N. Barton, Eszter Lellei-Kovács, Erik Stange, Peter Verweij, Vegard Gundersen, Emil Boros, Anders Often, Ovidiu Badea, Marta Calvache, Francis Turkelboom, Zita Izakovičová, Gabriella Kiss, Ignacio Palomo, Eszter Kelemen, Ildikó Arany, Charles Ndege, Elena Preda, Relu Giuca, Angheluţă Vădineanu, Diogo Ferraz, Bálint Czúcz, Gemma Garcia Blanco, Jari Niemelä, Jennifer Hauck, Berit Köhler, Györgyi Bela, Rui Santos, Peter Bezák, Patricia Pinho, Jan Dick, David W. Odee, Vesa Yli-Pelkonen, Sergi Nuss Girona, Pablo Luis Peri, Sandra Luque, György Pataki, Christine Röckmann, Pam Berry, Nicoleta Geamana, Grazia Zulian, Camino Liquete, Heli Saarikoski, Rael Lichungu, Réka Aszalós, Oscar Haavardsholm, Jan Tjalling van der Wal, Christopher Andrews, Robert Dunford, Suvi Vikström, Thalma Khalalwe, Peter Mederly, Wim Verheyden, David M. Lapola, Emma Soy Massoni, Charles Magare, Sanna-Riikka Saarela, Graciela M. Rusch, Claudia Fongar, Bruna Grizzetti, Guillermo Martínez Pastur, Laurence Carvalho, Megan Nowell, John Ochieng, Pedro Clemente, Rob Bugter, Irene Iniesta-Arandia, Gleiciani Bürger Patrício-Roberto, Raktima Mukhopadhyay, Eeva Primmer, Jyri Mustajoki, Marina García-Llorente, Joerg A. Priess, Diana Silaghi, Rasmus Reinvang, Miklós Kertész, Erik Gómez-Baggethun, Leena Kopperoinen, Michael Leone, Francesc Baró, Stefan Blumentrath, Nora Vågnes Traaholt, João Roberto Fernandes, Ron Smith, Ágnes Kalóczkai, Berta Martín-López, Magdalena Bucur, Alison Smith, Centre for Ecology and Hydrology, Research Institute for Nature and Forest (INBO), Universidad Autónoma de Madrid, Finnish Environment Institute, Slovak Academy of Sciences, Constantine the Philosopher University, Environmental Social Science Research Group (ESSRG Ltd.), Corvinus University of Budapest, Helmholtz-Centre for Environmental Research – UFZ, CoKnow Consulting – Coproducing Knowledge for Sustainability, Universidade Nova de Lisboa, MTA Centre for Ecological Research, Edifici Z (ICTA-ICP), Norwegian Institute for Nature Research (NINA), Environmental Change Institute, Environmental Research (Alterra), Muséum national d'Histoire naturelle, Centre for Ecology & Hydrology, C/Geldo, University of Bucharest - Research Center in Systems Ecology and Sustainability, European Commission – Joint Research Centre (JRC), Universidade Estadual Paulista (Unesp), UMR TETIS, Centro Austral de Investigaciones Científicas (CADIC CONICET), Institute of Ethics and Transdisciplinary Sustainability Research, IBRAD (Indian Institute of Bio Social Research and Development), Kenya Forestry Research Institute (KEFRI), Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), Universidad Nacional de la Patagonia Austral (UNPA) Río Gallegos, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Universidade de São Paulo (USP), Wageningen University & Research – Marine (WUR), National Institute for Research and Development in Forestry 'Marin Dracea', Szent István University, Norwegian University of Life Science (NMBU), Agricultural and Food Research and Development (IMIDRA), Norwegian University of Life Sciences (NMBU), VISTA Analyse A/S, University of Girona, Basque Centre for Climate Change, De Økonomiske Råd, Centre for Ecology and Hydrology [Bangor] (CEH), Natural Environment Research Council (NERC), UNIVERSIDAD AUTONOMA MADRID ESP, 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), SYKE FINNISH ENVIRONMENT INSTITUTE HELSINKI FIN, SLOVAK ACADEMY OF SCIENCES NITRA SVK, CONSTANTINE THE PHILOSOPHER UNIVERSITY NITRA SVK, ESSRG BUDAPEST HUN, UFZ HELMHOLTZ CENTRE FOR ENVIRONMENTAL RESEARCH LEIPZIG DEU, Faculdade de Ciências e Tecnologia = School of Science & Technology (FCT NOVA), Universidade Nova de Lisboa = NOVA University Lisbon (NOVA), MTA CENTRE FOR ECOLOGICAL RESEARCH VACRATOT HUN, UAB UNIVERSITAT AUTONOMA DE BARCELONA CERDANYOLA DEL VALLES ESP, NINA NORWEGIAN INSTITUTE FOR NATURE RESEARCH OSLO NOR, ENVIRONMENTAL CHANGE INSTITUTE OXFORD GBR, Wageningen University and Research [Wageningen] (WUR), FUNDACION TECNALIA RESEARCH AND INNOVATION BIZKAIA ESP, UNIVERSITY OF BUCHAREST ROM, EUROPEAN COMMISSION JOINT RESEARCH CENTRE INSTITUTE FOR ENVIRONMENT AND SUSTAINABILITY ISPRA ITA, SLOVAK ACADEMY OF SCIENCES BRATISLAVA SVK, Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho = São Paulo State University (UNESP), 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), CADIC CONICET USHUAIA ARG, LEUPHANA UNIVERSITY OF LÜNEBURG DEU, IBRAD KOLKATA IND, UNIVERSITY OF HELSINKI DEPARTMENT OF ENVIRONMENTAL SCIENCES FIN, KEFRI NAIROBI KEN, INTA UNPA CONICET SANTA CRUZ ARG, USP UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO BRA, RESEARCH CENTER IN SYSTEMS ECOLOGY AND SUSTAINABILITY UNIVERSITY OF BUCHAREST ROM, NATIONAL INSTITUTE FOR RESEARCH AND DEVELOPMENT IN FORESTRY VOLUNTARI ROM, NORWEGIAN UNIVERSITY OF LIFE SCIENCES AS NOR, IMIDRA MADRID ESP, CORVINUS UNIVERSITY OF BUDAPEST HUN, UNIVERSITY OF GIRONA ESP, B3C BASQUE CENTRE FOR CLIMATE CHANGE BILBAO ESP, NINA NORWEGIAN INSTITUTE FOR NATURE RESEARCH TRONDHEIM NOR, EUROPEAN COMMISSION JOINT RESEARCH CENTRE ISPRA ITA, European Commission, Helsinki Institute of Sustainability Science (HELSUS), Environmental Sciences, and Urban Ecosystems
Subjects: knowledge, Knowledge management, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Geography, Planning and Development, ECOSYSTEM SERVICES, 010501 environmental sciences, 01 natural sciences, Ecosystem services, Stakeholder perceptions, 11. Sustainability, Aardobservatie en omgevingsinformatica, Biodiversiteit en Beleid, Mainstream, Sociology, Democratization, Evaluation, science, Valuation (finance), Global and Planetary Change, STAKEHOLDERS, Ecology, PLACE-BASED IMPLEMENTATION, Corporate governance, Environmental resource management, Agricultural and Biological Sciences (miscellaneous), ekosysteemipalvelut, governance, [SDE]Environmental Sciences, Landscape planning, valuation, STAKEHOLDER PERCEPTIONS, policy, Earth Observation and Environmental Informatics, ta1172, Management, Monitoring, Policy and Law, Biodiversity and Policy, Sustainability Science, 12. Responsible consumption, ECOSYSTEM SERVICES OPERATIONALISATION, landscapes, Onderzoeksformatie, framework, Boundary-work, 1172 Environmental sciences, 0105 earth and related environmental sciences, Nature and Landscape Conservation, Ecosystem services operationalisation, business.industry, Impact assessment, Place-based implementation, boundary-work, 15. Life on land, trade-offs, 13. Climate action, business, Samfunnsvitenskap: 200::Økonomi: 210 [VDP], management practice
Abstract: Made available in DSpace on 2018-12-11T17:15:22Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2018-02-01 The ecosystem service (ES) concept is becoming mainstream in policy and planning, but operational influence on practice is seldom reported. Here, we report the practitioners’ perspectives on the practical implementation of the ES concept in 27 case studies. A standardised anonymous survey (n = 246), was used, focusing on the science-practice interaction process, perceived impact and expected use of the case study assessments. Operationalisation of the concept was shown to achieve a gradual change in practices: 13% of the case studies reported a change in action (e.g. management or policy change), and a further 40% anticipated that a change would result from the work. To a large extent the impact was attributed to a well conducted science-practice interaction process (>70%). The main reported advantages of the concept included: increased concept awareness and communication; enhanced participation and collaboration; production of comprehensive science-based knowledge; and production of spatially referenced knowledge for input to planning (91% indicated they had acquired new knowledge). The limitations were mostly case-specific and centred on methodology, data, and challenges with result implementation. The survey highlighted the crucial role of communication, participation and collaboration across different stakeholders, to implement the ES concept and enhance the democratisation of nature and landscape planning. Centre for Ecology and Hydrology, Bush Estate Research Institute for Nature and Forest (INBO), Kliniekstraat 25 Social-ecological Systems Lab Department of Ecology Universidad Autónoma de Madrid, Calle Darwin no. 2, Campus de Cantoblanco Finnish Environment Institute, P.O. Box 140 Institute of Landscape Ecology Slovak Academy of Sciences, Akademická 2 Department of Ecology and Environmental Sciences Constantine the Philosopher University, Trieda A. Hlinku 1 Environmental Social Science Research Group (ESSRG Ltd.), Rómer Flóris u. 38. Department of Decision Sciences Corvinus University of Budapest, Fővám tér 8. Helmholtz-Centre for Environmental Research – UFZ, Permoserstraße 15 CoKnow Consulting – Coproducing Knowledge for Sustainability, Jesewitz CENSE – Centre for Environmental and Sustainability Research Faculdade de Ciências e Tecnologia Universidade Nova de Lisboa, 2829-516 Caparica Institute of Ecology and Botany MTA Centre for Ecological Research, Alkotmány u. 2-4. Institute of Environmental Science and Technology (ICTA) Universitat Autònoma de Barcelona (UAB) Edifici Z (ICTA-ICP), Carrer de les Columnes s/n, Campus de la UAB Norwegian Institute for Nature Research (NINA), Gaustadalléen 21 Environmental Change Institute, Dyson Perrins Building, South Parks Road Wageningen University and Research Environmental Research (Alterra), P.O. Box 47 European Topic Centre on Biological Diversity Muséum national d'Histoire naturelle, 57 rue Cuvier, FR-75231 Paris Centre for Ecology & Hydrology, Maclean Building, Benson Lane, Crowmarsh Gifford Urban Environment and Territorial Sustainability Area Energy and Environment Dividision Parque Tecnológico de Bizkaia C/Geldo, Edificio 700 University of Bucharest - Research Center in Systems Ecology and Sustainability, Splaiul Independentei 91-95 European Commission – Joint Research Centre (JRC), Via E. Fermi 2749 Institute of Landscape Ecology Slovak Academy of Sciences, Štefánikova 3 UNESP – Universidade Estadual Paulista Ecology Department – LabTerra, Av. 24-A, 1515 CEP: 13506-900, Rio Claro IRSTEA National Research Institute of Science and Technology for Environment and Agriculture UMR TETIS, 500 rue JF BRETON Centro Austral de Investigaciones Científicas (CADIC CONICET), Houssay 200 Leuphana University of Lüneburg Faculty of Sustainability Institute of Ethics and Transdisciplinary Sustainability Research, Scharnhorststraβe 1 IBRAD (Indian Institute of Bio Social Research and Development), VIP Road, Kestopur, Prafulla Kanan Department of Environmental Sciences, P.O. Box 65, FI-00014 University of Helsinki Kenya Forestry Research Institute (KEFRI), P.O. Box 20412-0200 Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), CC 332 (9400), Río Gallegos Universidad Nacional de la Patagonia Austral (UNPA) Río Gallegos Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) INCLINE – Interdisciplinary Climate Change Research Group Instituto de Astronomia e Geofísica USP – Universidade de São Paulo, R. do Matão, 1226 - Butantã Wageningen University & Research – Marine (WUR), P.O. Box 57 National Institute for Research and Development in Forestry “Marin Dracea”, Eroilor Blvd 128 Institute of Nature Conservation and Landscape Management Szent István University, Páter Károly u. 1. Norwegian University of Life Science (NMBU), Universitetstunet 3 Department of Applied Research and Agricultural Extension Madrid Institute for Rural Agricultural and Food Research and Development (IMIDRA), Ctra. Madrid-Barcelona (N-II), KM. 38.200, 28802 Alcalá De Henares Department of International Environment and Development Studies (Noragric) Norwegian University of Life Sciences (NMBU), P.O. Box 5003 Norwegian Institute for Nature Research (NINA), Fakkelgården VISTA Analyse A/S, Meltzers gate 4 University of Girona, Plaça de Sant Domènec, 3 Basque Centre for Climate Change, Alameda de Urquijo 4 Norwegian Institute for Nature Research (NINA), Postboks 5685 Sluppen De Økonomiske Råd, Amaliegade 44 UNESP – Universidade Estadual Paulista Ecology Department – LabTerra, Av. 24-A, 1515 CEP: 13506-900, Rio Claro
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12. Remote Sensing and Cropping Practices: A Review

Author: Agnès Bégué, Julie Betbeder, Beatriz Bellón, Margareth Simoes, Rodrigo P.D. Ferraz, Camille Lelong, Santiago R. Verón, Diego de Abelleyra, Damien Arvor, Valentine Lebourgeois, 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), Département Environnements et Sociétés (Cirad-ES), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique (LETG - Rennes), Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique UMR 6554 (LETG), Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université d'Angers (UA)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (IGARUN), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN), Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique (LETG-Angers), Instituto de Clima y Agua, Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), Embrapa Solos, Ministério da Agricultura, Universidad de Buenos Aires [Buenos Aires] (UBA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Brest (UBO)-École pratique des hautes études (EPHE)-Université de Nantes (UN)-Université d'Angers (UA)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 2 (UR2), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU), AGNÈS BÉGUÉ, CIRAD, UMR TETIS, DAMIEN ARVOR, CNRS, BEATRIZ BELLON, CIRAD, JULIE BETBEDER, CIRAD, DIEGO DE ABELLEYRA, INTA, RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS, VALENTINE LEBOURGEOIS, CIRAD, CAMILLE LELONG, CIRAD, MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS, SANTIAGO R. VÉRON, INTA, and Universidad de Buenos Aires and CONICET.
Subjects: Rotation culturale, Ordenación de Cultivos, 010504 meteorology & atmospheric sciences, F08 - Systèmes et modes de culture, agroécologie, 0211 other engineering and technologies, HARVEST, 02 engineering and technology, Multiple cropping, cropping system, rotation, 01 natural sciences, agroforestry, Remote Sensing, purl.org/becyt/ford/1 [https], Rotação, IRRIGATION, Teledetección, Cropping system, harvest, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, 2. Zero hunger, Utilisation des terres, Food security, biology, SOIL TILLAGE, Intercropping, Cropping Patterns, [SHS.GEO]Humanities and Social Sciences/Geography, CROP SUCCESSION, multiple cropping, Pratique culturale, Geography, sécurité alimentaire, Agroécosystème, Diversification, cropping pattern, P01 - Conservation de la nature et ressources foncières, CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS, soil tillage, fallow, Télédétection, Science, Sistemas de Cultivo, Context (language use), gestion des ressources naturelles, Plantio Direto, Ciencias Biológicas, INTERCROPPING, CROPPING PATTERN, ComputerApplications_MISCELLANEOUS, Irrigação, purl.org/becyt/ford/1.6 [https], Irrigation, 021101 geological & geomatics engineering, 0105 earth and related environmental sciences, Remote sensing, CROPPING SYSTEM, business.industry, Impact sur l'environnement, Ecología, 15. Life on land, Crop rotation, biology.organism_classification, Cropping Systems, [SDE.ES]Environmental Sciences/Environmental and Society, AGROFORESTRY, FALLOW, MULTIPLE CROPPING, 13. Climate action, Agriculture, ROTATION, General Earth and Planetary Sciences, U30 - Méthodes de recherche, business, intercropping, Cropping, crop succession
Abstract: For agronomic, environmental, and economic reasons, the need for spatialized information about agricultural practices is expected to rapidly increase. In this context, we reviewed the literature on remote sensing for mapping cropping practices. The reviewed studies were grouped into three categories of practices: crop succession (crop rotation and fallowing), cropping pattern (single tree crop planting pattern, sequential cropping, and intercropping/agroforestry), and cropping techniques (irrigation, soil tillage, harvest and post-harvest practices, crop varieties, and agro-ecological infrastructures). We observed that the majority of the studies were exploratory investigations, tested on a local scale with a high dependence on ground data, and used only one type of remote sensing sensor. Furthermore, to be correctly implemented, most of the methods relied heavily on local knowledge on the management practices, the environment, and the biological material. These limitations point to future research directions, such as the use of land stratification, multi-sensor data combination, and expert knowledge-driven methods. Finally, the new spatial technologies, and particularly the Sentinel constellation, are expected to improve the monitoring of cropping practices in the challenging context of food security and better management of agro-environmental issues. Fil: Bégué, Agnès. Institut National de la Recherche Agronomique; Francia. Université Montpellier II; Francia Fil: Arvor, Damien. Centre National de la Recherche Scientifique; Francia Fil: Bellon, Beatriz. Institut National de la Recherche Agronomique; Francia. Université Montpellier II; Francia Fil: Betbeder, Julie. Institut National de la Recherche Agronomique; Francia Fil: de Abelleyra, Diego. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires; Argentina. Instituto de Clima y Agua; Argentina Fil: Ferraz, Rodrigo P. D.. Ministerio da Agricultura Pecuaria e Abastecimento de Brasil. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuaria; Brasil Fil: Lebourgeois, Valentine. Institut National de la Recherche Agronomique; Francia Fil: Lelong, Camille. Institut National de la Recherche Agronomique; Francia Fil: Simões, Margareth. Universidade do Estado de Rio do Janeiro; Brasil. Ministerio da Agricultura Pecuaria e Abastecimento de Brasil. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuaria; Brasil Fil: Verón, Santiago Ramón. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires; Argentina
Published: 2018
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13. Gouvernance, efficacité et justice des instruments de politiques agricoles visant à favoriser la provision de services environnementaux : une analyse comparée entre Costa Rica et France (Guadeloupe)

Author: Muriel Bonin, Fernando Saenz, Olivier Aznar, Jean-François Le Coq, 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), Acteurs, Ressources et Territoires dans le Développement (UMR ART-Dev), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UM3)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Territoires - UMR 1273 (Territoires), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Université Clermont Auvergne (UCA), Mainet, Helene, 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 ), Acteurs, Ressources et Territoires dans le Développement ( ART-Dev ), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement ( CIRAD ) -Université Paul-Valéry - Montpellier 3 ( UM3 ) -Université de Perpignan Via Domitia ( UPVD ) -Université de Montpellier ( UM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), UMR Territoires - Clermont Auvergne ( UMR Territoires ), AgroParisTech-VetAgro Sup ( VAS ) -Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture ( IRSTEA ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Université Clermont Auvergne ( UCA ) -Institut national de la recherche agronomique [Auvergne/Rhône-Alpes] ( INRA Auvergne/Rhône-Alpes ), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Territoires (Territoires), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020]), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020]), and VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)
Subjects: Aide à la décision, Social Sciences and Humanities, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Agri-Environmental Measures, [SDV.SA.AGRO]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Agronomy, effectiveness, additionnalité, Mesures Agri-Environnementales, 010501 environmental sciences, services environnementaux, 01 natural sciences, equity, [ SDV.SA.AGRO ] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Agronomy, additionality, Financement, Gouvernance, GE1-350, lcsh:Environmental sciences, 0105 earth and related environmental sciences, E10 - Économie et politique agricoles, 2. Zero hunger, lcsh:GE1-350, [SDV.SA.AGRO] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Agronomy, Utilisation des terres, Incitation, Enquête, équité, 1. No poverty, services écosystémiques, Environmental sciences, efficacité, Sciences Humaines et Sociales, P01 - Conservation de la nature et ressources foncières, Politique agricole, environmental services
Abstract: Le programme de Reconnaissance des bénéfices environnementaux (« Reconocimiento de Beneficios Ambientales », RBA) au Costa Rica et les Mesures Agri-Environnementales (MAE) en France font partie des instruments incitatifs de politiques agricoles visant à protéger l’environnement. À partir d’une analyse comparée multicritère de l’application de ces deux instruments dans le Guanacaste au Costa Rica et en Guadeloupe en France, nous caractérisons les potentiels et les limites des politiques agricoles visant à favoriser la provision de services environnementaux en termes d’efficacité et de justice. Des enquêtes sont conduites auprès des gestionnaires et des bénéficiaires de ces instruments. Dans ces deux cas, la gouvernance reste dominée par des acteurs du secteur agricole et les programmes sont efficaces dans le sens où ils atteignent des objectifs qui étaient affichés (augmentation des pâturages améliorés pour le RBA, diminution de l’usage des pesticides pour les MAE). Cependant, l’additionnalité des programmes est incertaine. Les deux cas étudiés présentent des différences relatives à l’équité dans la distribution des fonds publics. Alors que le Costa Rica a mis en place des modalités concrètes et précises de plafonnement des aides, en France, dans le cas de la Guadeloupe, la répartition des fonds attribués aux MAE reproduit l’inégalité existante dans la répartition des fonds publics (le budget des MAE étant concentré sur les principales filières qui bénéficient déjà de l’essentiel des subventions). L’équité est apparue comme une préoccupation des gestionnaires et elle a induit des inflexions dans les modalités de mise en oeuvre. Ces résultats soulignent l’importance de la gouvernance dans l’orientation et les résultats obtenus par ces instruments incitatifs., The Recognition of environmental benefits program (« Reconocimiento de Beneficios Ambientales », RBA) in Costa Rica and Agri-Environmental Measures (AEM) in France are incentive instruments of agricultural policies to protect the environment. We draw lessons from a multicriteria comparative analysis of the application of these two instruments in Guanacaste in Costa Rica and Guadeloupe in France. Surveys were conducted with policy makers and with beneficiaries. In both studied cases, governance remains dominated by actors of the agricultural sector and programs are effective in the sense that they achieve the objectives that were defined (increase of improved pastures for the RBA, decrease of pesticide use for AEM). However the additionality of the programs is not clear. The two case studies have differences on equity in the distribution of public funds. Costa Rica has implemented concrete and specific modalities of aid capping. However, the small amount of the allocated budget limits the incentive character. In Guadeloupe, the distribution of funds allocated to the AEM reproduces the existing inequality in the distribution of public funds. The AEM budget is concentrated on key sectors that already benefit from most of the subsidies. Equity has emerged as a concern for policy makers and induced inflection in the modalities of implementation. These results highlight the importance of governance in the orientation and results of these incentive instruments.
Published: 2017

14. Large-scale nonlinear dimensionality reduction for network intrusion detection

Author: yasir Hamid, Ludovic Journaux, John Aldo Lee, Lucile Sautot, Bushra Nabi, Sugumaran, M., Dept. of CSE Pondicherry Engineering College (CSE), CSE, Laboratoire Electronique, Informatique et Image [UMR6306] (Le2i), Université de Bourgogne (UB)-École Nationale Supérieure d'Arts et Métiers (ENSAM), Arts et Métiers Sciences et Technologies, HESAM Université (HESAM)-HESAM Université (HESAM)-Arts et Métiers Sciences et Technologies, HESAM Université (HESAM)-HESAM Université (HESAM)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Pôle d’Imagerie Médicale, Radiothérapie et Oncologie (MIRO), Université Catholique de Louvain (UCL), 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), University of Kashmir, Journaux, Ludovic, Dept. of CSE Pondicherry Engineering College ( CSE ), AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Laboratoire Electronique, Informatique et Image ( Le2i ), Université de Bourgogne ( UB ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Pôle d’Imagerie Médicale, Radiothérapie et Oncologie ( MIRO ), Université Catholique de Louvain ( UCL ), 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 de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement ( CIRAD ), Université de Bourgogne (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Arts et Métiers (ENSAM), HESAM Université (HESAM)-HESAM Université (HESAM)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Université Catholique de Louvain = Catholic University of Louvain (UCL), 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: intrusion detection, [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], [ SPI.SIGNAL ] Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, [INFO.INFO-LG] Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [ INFO.INFO-CV ] Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], [ INFO.INFO-LG ] Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [STAT.ML] Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], [INFO.INFO-CV] Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], ComputingMethodologies_PATTERNRECOGNITION, [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], Gower, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, [ STAT.ML ] Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], [SPI.SIGNAL] Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, dimensionality reduction
Abstract: International audience; Network intrusion detection (NID) is a complex classification problem. In this paper, we combine classification with recent and scalable nonlinear dimensionality reduction (NLDR) methods. Classification and DR are not necessarily adversarial, provided adequate cluster magnification occurring in NLDR methods like $t$-SNE: DR mitigates the curse of dimensionality, while cluster magnification can maintain class separability. We demonstrate experimentally the effectiveness of the approach by analyzing and comparing results on the big KDD99 dataset, using both NLDR quality assessment and classification rate for SVMs and random forests. Since data involves features of mixed types (numerical and categorical), the use of Gower's similarity coefficient as metric further improves the results over the classical similarity metric.
Published: 2017

15. Coverage of high biomass forests by the ESA BIOMASS mission under defense restrictions

Author: Carreiras, J.M.B., Quegan, S., Le Toan, Thuy, Ho Tong Minh, Dinh, Saatchi, S. S., Carvalhais, N., Reichstein, M., Scipal, K., Sheffield Centre for Earth Observation Science, Department of Applied Mathematics [Sheffield], University of Sheffield [Sheffield]-University of Sheffield [Sheffield], 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), 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), Caltech Department of Astronomy [Pasadena], California Institute of Technology (CALTECH), Max-Planck-Institut für Biogeochemie (MPI-BGC), Instituto de Desenvolvimento de Novas Tecnologias [Caparica] (UNINOVA), European Space Research and Technology Centre (ESTEC), European Space Agency (ESA), 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), 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), Agence Spatiale Européenne = European Space Agency (ESA), Centre d'études spatiales de la biosphère ( CESBIO ), Université Paul Sabatier - Toulouse 3 ( UPS ) -Institut national des sciences de l'Univers ( INSU - CNRS ) -Observatoire Midi-Pyrénées ( OMP ) -Centre National d'Etudes Spatiales ( CNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), 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 ), California Institute of Technology ( CALTECH ), Max-Planck-Institut für Biogeochemie ( MPI-BGC ), Instituto de Desenvolvimento de Novas Tecnologias [Caparica] ( UNINOVA ), European Space Research and Technology Centre ( ESTEC ), and European Space Agency ( ESA )
Subjects: remote sensing, BIOMASSE FORESTIERE, [SDE.IE]Environmental Sciences/Environmental Engineering, forest biomass, TELEDETECTION, RADAR, [ SDE.IE ] Environmental Sciences/Environmental Engineering
Abstract: [Departement_IRSTEA]Territoires [TR1_IRSTEA]SYNERGIE [Axe_IRSTEA]TETIS-ATTOS; International audience; The magnitude of the global terrestrial carbon pool and related fluxes to and from the atmosphere are still poorly known. The European Space Agency P-band radar BIOMASS mission will help to reduce this uncertainty by providing unprecedented information on the distribution of forest above-ground biomass (AGB), particularly in the tropics where the gaps are greatest and knowledge is most needed. Mission selection was made in full knowledge of coverage restrictions over Europe, North and Central America imposed by the US Department of Defense Space Objects Tracking Radar (SOTR) stations. Under these restrictions, only 3% of AGB carbon stock coverage is lost in the tropical forest biome, with this biome representing 66% of global AGB carbon stocks in 2005. The loss is more significant in the temperate (72%), boreal (37%) and subtropical (29%) biomes, with these accounting for approximately 12%, 15% and 7%, respectively, of the global forest AGB carbon stocks. In terms of global carbon cycle modelling, there is minimal impact in areas of high AGB density, since mainly lower biomass forests in cooler climates are affected. In addition, most areas affected by the SOTR stations are located in industrialized countries with well-developed national forest inventories, so that extensive information on AGB is already available. Hence the main scientific objectives of the BIOMASS mission are not seriously compromised. Furthermore, several space sensors that can estimate AGB in lower biomass forests are in orbit or planned for launch between now and the launch of BIOMASS in 2021, which will help to fill the gaps in mission coverage.
Published: 2017
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16. Estimation de la hauteur et du volume de la forêt à l'aide du lidar, radar et des données optiques : étude de cas : forêts de Nowshahr en Mazindaran, Iran

Author: Rajab Pourrahmati, Manizheh, 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 ), Université Montpellier, Nicolas Baghdadi, Ali A. Darvishsefat, 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), Thèse Ecole doctorale I2S, Automatic and Microelectronic Systems, Université de Montpellier, University of Teheran, 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: LiDAR, Radar, ALOS PALSAR, thesis, Images optiques, Volume des forêts, IRAN, [SPI.TRON]Engineering Sciences [physics]/Electronics, [ SPI.TRON ] Engineering Sciences [physics]/Electronics, Optical images, MAXIMUM CANOPY HEIGHT, GLAS, [SDE]Environmental Sciences, Forest volume, LOREY’S HEIGHT, ICESAT, thèse, ICESat GLAS
Abstract: The importance of measuring forest biophysical parameters for ecosystem health monitoring and forest management encourages researchers to find precise, yet low-cost methods especially in mountainous and large areas. In the present study Geoscience Laser Altimeter System (GLAS) on board ICESat (Ice Cloud and land Elevation Satellite) was used to estimate three biophysical characteristics of forests located in the north of Iran: 1) maximum canopy height (Hmax), 2) Lorey’s height (HLorey), and 3) Forest volume (V). A large number of Multiple Linear Regressions (MLR), Random Forest (RF) and also Artificial Neural Network regressions were developed using two different sets of variables including waveform metrics and Principal Components (PCs) produced from Principal Component Analysis (PCA). To validate and compare models, statistical criteria were calculated based on a five-fold cross validation. Best model concerning the maximum height was an MLR (RMSE=5.0m) which combined two metrics extracted from waveforms (waveform extent "Wext" and height at 50% of waveform energy "H50"), and one from Digital Elevation Model (Terrain Index: TI). The mean absolute percentage error (MAPE) of maximum height estimates was 16.4%. For Lorey’s height, an ANN model using PCs and waveform extent “Wext” outperformed other models (RMSE=3.4m, MAPE=12.3%). In order to estimate forest volume, two approaches was employed: First, estimating volume using volume-height relationship while height is GLAS estimated height; Second, estimation of forest volume directly from GLAS data by developing regressions between in situ volume and GLAS metrics. The result from first approach (116.3 m3/ha) was slightly better than the result obtained by the second approach that is a PCs-based ANN model (119.9 m3/ha). But the ANN model performed better in very low ( 800 m3/ha) volume stands. In total, the relative error of estimated forest volume was about 26%. Generally, MLR and ANN models had better performance when compared to the RF models. In addition, the accuracy of height estimations using waveform metrics was better than those based on PCs. Given the suitable results of GLAS height models (maximum and Lorey’s heights), production of wall to wall height maps from synergy of remote sensing (GLAS, PALSAR, SPOT5 and Landsat-TM) and environmental data (slope, aspect, classified elevation map and also geological map) was taken under consideration. Thus, MLR and RF régressions were built between all GLAS derived heights, inside of the study area, and indices extracted from mentioned remotely sensed and environmental data. The best resulted models for Hmax (RMSE=7.4m and Ra2=0.52) and HLorey (RMSE=5.5m and Ra2=0.59) were used to produce a wall to wall maximum canopy height and Lorey’ height maps. Comparison of Hmax extracted from the resulted Hmax map with true height values at the location of 32 in situ plots produced an RMSE and R2 of 5.3m and 0.71, respectively. Such a comparison for HLorey led to an RMSE and R2 of 4.3m and 0.50, respectively. Regression-kriging method was also used to produce canopy height map with considering spatial correlation between canopy heights. This approach, with the aim of improving the precision of canopy height map provided from non-spatial method, was unsuccessful which could be due to the heterogeneity of the study area in case of forest structure and topography.; L'importance de mesurer les paramètres biophysiques de la forêt pour la surveillance de la santé des écosystèmes et la gestion forestière encourage les chercheurs à trouver des méthodes précises et à faible coût en particulier sur les zones étendues et montagneuses. Dans la présente étude, Le lidar satellitaire GLAS (Geoscience Laser Altimeter System) embarqué à bord du satellite ICESat (Ice Cloud and land Elevation Satellite) a été utilisé pour estimer trois caractéristiques biophysiques des forêts situées dans le nord de l'Iran: 1) hauteur maximale de la canopée (Hmax), 2) hauteur de Lorey (HLorey), et 3) le volume du bois (V). Des régressions linéaires multiples (RLM), des modèles basés sur les Forêts Aléatoires (FA : Random Forest) et aussi des réseaux de neurones (ANN) ont été développés à l'aide de deux ensembles différents de variables incluant des métriques obtenues à partir des formes d’onde GLAS et des composantes principales (CP) produites à partir de l'analyse en composantes principales (ACP) des données GLAS. Pour valider et comparer les modèles, des critères statistiques ont été calculées sur la base d'une validation croisée. Le meilleur modèle pour l’estimation de la hauteur maximale a été obtenu avec une régression RLM (RMSE = 5.0 m) qui combine deux métriques extraites des formes d'onde GLAS (étendue et hauteur pour une énergie à 50%, respectivement Wext et H50), et un paramètre issu du modèle numérique d'élévation (Indice de relief TI). L'erreur moyenne absolue en pourcentage (MAPE) sur les estimations de la hauteur maximale est de 16.4%. Pour la hauteur de Lorey, un modèle basé sur les réseaux de neurones et utilisant des CPs et le Wext fournit le meilleur résultat avec RMSE = 3.4 m et MAPE = 12.3%. Afin d'estimer le volume du bois, deux approches ont été utilisées: (1) estimation du volume à l'aide d’une relation volume-hauteur avec une hauteur estimée à partir de données GLAS et (2) estimation du volume du bois directement à partir des données GLAS en développant des régressions entre le volume in situ et les métriques GLAS. Le résultat de la première approche (RMSE=116.3 m3/ha) était légèrement meilleur que ceux obtenus avec la seconde approche. Par exemple, le réseau de neurones basé sur les PCs donnait un RMSE de 119.9 m3/ha mais avec des meilleurs résultats que l’approche basée sur la relation volume-hauteur pour les faibles ( 800 m3/ha) volumes. Au total, l'erreur relative sur le volume de bois est estimée à environ 26%. En général, les modèles RLM et ANN avaient des meilleures performances par rapport aux modèles de FA. En outre, la précision sur l’estimation de la hauteur à l'aide de métriques issues des formes d'onde GLAS est meilleure que celles basées sur les CPs. Compte tenu des bons résultats obtenus avec les modèles de hauteur GLAS (hauteurs maximale et de Lorey), la production de la carte des hauteurs d’étude par une utilisation combinée de données de télédétection lidar, radar et optique (GLAS, PALSAR, SPOT-5 et Landsat-TM) et de données environnementales (pente, aspect, et altitude du terrain ainsi que la carte géologique) a été effectuée à l’intérieur de notre zone. Ainsi, des régressions RLM et FA ont été construites entre toutes les hauteurs dérivées des données GLAS, à l'intérieur de la zone d'étude, et les indices extraits des données de télédétection et des paramètres environnementaux. Les meilleurs modèles entrainés pour estimer Hmax (RMSE = 7.4 m et Ra2=0.52) et HLorey (RMSE = 5.5 m et Ra2=0.59) ont été utilisées pour produire les cartes de hauteurs. La comparaison des Hmax de la carte obtenue avec les valeurs de Hmax in situ à l'endroit de 32 parcelles produit un RMSE de 5.3 m et un R2 de 0.71. Une telle comparaison pour HLorey conduit à un RMSE de 4.3m et un R2 de 0.50. Une méthode de régression-krigeage a également été utilisée pour produire une carte des hauteurs en considérant la corrélation spatiale entre les hauteurs. Cette approche, testée dans le but d'améliorer la précision de la carte de la hauteur du couvert fournie par la méthode non-spatiale, a échouée due à l'hétérogénéité de la zone d'étude en termes de la structure forestière et de la topographie.
Published: 2016

17. Crowdsourcing the Robin Hood effect in cities

Author: Juan Murillo Arias, José J. Ramasco, Maxime Lenormand, Thomas Louail, Ministerio de Economía y Competitividad (España), European Commission, Govern de les Illes Balears, Institute for Cross-Disciplinary Physics and Complex Systems ( IFISC ), Spanish National Research Council ( CSIC ) -University of the Balearic Islands ( UIB ), 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 de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement ( CIRAD ), Banco Bilbao Vizcaya Argentaria ( BBVA ), Institute for Cross-Disciplinary Physics and Complex Systems (IFISC), Spanish National Research Council (CSIC)-University of the Balearic Islands (UIB), 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), Banco Bilbao Vizcaya Argentaria (BBVA), and 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)
Subjects: FOS: Computer and information sciences, 0301 basic medicine, Physics - Physics and Society, Human mobility, Computer Networks and Communications, 0211 other engineering and technologies, FOS: Physical sciences, Physics and Society (physics.soc-ph), [ PHYS.PHYS.PHYS-SOC-PH ] Physics [physics]/Physics [physics]/Physics and Society [physics.soc-ph], 02 engineering and technology, Crowdsourcing, Wealth inequality, Computer Science - Computers and Society, 03 medical and health sciences, Computers and Society (cs.CY), 11. Sustainability, Socioeconomic inequalities, Social and Information Networks (cs.SI), Multidisciplinary, business.industry, lcsh:T57-57.97, [PHYS.PHYS.PHYS-SOC-PH]Physics [physics]/Physics [physics]/Physics and Society [physics.soc-ph], Research, 1. No poverty, Graph rewiring, Computer Science - Social and Information Networks, 021107 urban & regional planning, Redistribution (cultural anthropology), Spatial networks, Environmental economics, BARCELONE, Computational Mathematics, 030104 developmental biology, lcsh:Applied mathematics. Quantitative methods, MADRID, Sustainability, Spatial equity, TRIPS architecture, business, Shopping mobility
Abstract: Socioeconomic inequalities in cities are embedded in space and result in neighborhood effects, whose harmful consequences have proved very hard to counterbalance efficiently by planning policies alone. Considering redistribution of money flows as a first step toward improved spatial equity, we study a bottom-up approach that would rely on a slight evolution of shopping mobility practices. Building on a database of anonymized card transactions in Madrid and Barcelona, we quantify the mobility effort required to reach a reference situation where commercial income is evenly shared among neighborhoods. The redirections of shopping trips preserve key properties of human mobility, including travel distances. Surprisingly, for both cities only a small fraction (∼5%) of trips need to be modified to reach equality situations, improving even other sustainability indicators. The method could be implemented in mobile applications that would assist individuals in reshaping their shopping practices, to promote the spatial redistribution of opportunities in the city., Partial financial support has been received from the Spanish Ministry of Economy (MINECO) and FEDER (EU) under the project INTENSE@COSYP (FIS2012-30634), and from the EU Commission through projects EUNOIA and INSIGHT. The work of TL has been funded under the PD/004/2015, from the Conselleria de Educación, Cultura y Universidades of the Government of the Balearic Islands and from the European Social Fund through the Balearic Islands ESF operational program for 2013-2017. JJR acknowledges funding from the Ramón y Cajal program of MINECO.
Published: 2016
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18. Peut-on se fier à l'information spatiale extraite des données TIC ?

Author: Lenormand, M., Louail, T., Barthelemy, M., Ramasco, J.J., 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), Institute for Cross-Disciplinary Physics and Complex Systems [Mallorca] (IFISC), Consejo Superior de Investigaciones Científicas [Spain] (CSIC)-Universitat de les Illes Balears (UIB), Service de Physique Théorique (SPhT), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Consejo Superior de Investigaciones Científicas [Madrid] (CSIC)-Universitat de les Illes Balears (UIB), 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), Universitat de les Illes Balears (UIB)-Consejo Superior de Investigaciones Científicas [Madrid] (CSIC), 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 de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement ( CIRAD ), Institute for Cross-Disciplinary Physics and Complex Systems [Mallorca] ( IFISC ), Consejo Superior de Investigaciones Científicas [Spain] ( CSIC ) -Universitat de les Illes Balears ( UIB ), Service de Physique Théorique ( SPhT ), and Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS )
Subjects: [ SDE ] Environmental Sciences, spatial analysis, soil use, ANALYSE SPATIALE, spatial data, metadata, [SDE]Environmental Sciences, identification, STABILISATION, DONNEE SPATIALE, METADONNEE, UTILISATION DU SOL, NOUVELLES TECHNOLOGIES DE L'INFORMATION ET DE LA COMMUNICATION
Abstract: [Departement_IRSTEA]Territoires [TR1_IRSTEA]SYNERGIE [Axe_IRSTEA]TETIS-AMOS [Departement_IRSTEA]Territoires [TR1_IRSTEA]SYNERGIE [Axe_IRSTEA]TETIS-AMOS; International audience; While an increasing number of human activities are studied using data produced by individuals' ICT devices, there have been relatively few contributions investigating the robustness of results against fluctuations of data characteristics. In particular, when ICT data contain spatial information, they represent an invaluable new source for analyzing urban phenomena. Here, we present a stability analysis of higher-level information extracted from mobile phone metadata passively produced during an entire year by 9 million individuals in Senegal. We focus on two specific information-retrieval tasks: (a) the identification of land use in the region of Dakar by analyzing the temporal rhythms of the communication activity; (b) the identification of home and work locations of anonymized individuals, allowing for the construction of the Origin-Destination (OD) matrices for commuting flows. Our analysis reveals that the spatial distributions of land use computed for different samples are remarkably robust, with on average 80% of shared surface area between the different spatial partitions. The OD matrix is less stable with a share of about 70% of commuters in common when considering all types of flows. Better results can be obtained at larger levels of aggregation. These different results confirm that ICT data are mostly a very useful source for the spatial analysis of urban systems, but that their reliability should be tested more thoroughly.
Published: 2016

19. Fouille de données et apprentissage sur des données spatio-temporelle : exemples et perspectives

Author: Ienco, D., 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), HDR en Informatique, Université de Montpellier, and IRSTEA MONTPELLIER UMR TETIS FRA
Subjects: algorithm, IMAGE SATELLITE, HDR, data mining, spatio-temporal dynamics, sensors, remote sensing, DONNEE SPATIOTEMPORELLE, TRAITEMENT AUTOMATIQUE DU LANGAGE NATUREL, ALGORITHME, FOUILLE DE DONNEES, [SDE]Environmental Sciences, CAPTEUR, TELEDETECTION
Abstract: My research activities are related to the fields of Data Mining, Data Base and Machine Learning. The main goal of my work is the development of new techniques and algorithms to manage and analyze large amounts of heterogeneous data with a major emphasis on data involving spatial and temporal characteristics (i.e. satellite images, environmental data, sensor data, etc...).
Published: 2016

20. Regaining control of territorial development

Author: Bruno Losch, Denis Pesche, Géraud Magrin, Jacques Imbernon, Acteurs, Ressources et Territoires dans le Développement (UMR ART-Dev), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Pôle de recherche pour l'organisation et la diffusion de l'information géographique (PRODIG), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Paris-Sorbonne (UP4)-AgroParisTech-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-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), Denis Pesche, Bruno Losch, Jacques Imbernon, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UM3)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Paris-Sorbonne (UP4)-AgroParisTech-Université Panthéon-Sorbonne (UP1)-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), Acteurs, Ressources et Territoires dans le Développement ( ART-Dev ), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement ( CIRAD ) -Université de Perpignan Via Domitia ( UPVD ) -Université Paul-Valéry - Montpellier 3 ( UM3 ) -Université de Montpellier ( UM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Pôle de recherche pour l'organisation et la diffusion de l'information géographique ( PRODIG ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 ) -AgroParisTech-Université Paris-Sorbonne ( UP4 ) -Institut de Recherche pour le Développement ( IRD ) -Université Paris Diderot - Paris 7 ( UPD7 ), 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 )
Subjects: Développement économique, Development policy, Politique de développement, Urbanisation, Développement agricole, Regional development, [ SHS.GEO ] Humanities and Social Sciences/Geography, [SHS]Humanities and Social Sciences, E14 - Économie et politique du développement, Transition démographique, E12 - Travail et emploi, Territorial development, [ SHS ] Humanities and Social Sciences, Croissance de la population, Population growth, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Développement urbain, [SHS.GEO]Humanities and Social Sciences/Geography, E51 - Population rurale, Emploi, B10 - Géographie, Développement régional, Africa
Abstract: Against the backdrop of globalisation with tensions running high, white our planet struggles against climate change and the depletion of non-renewable resources, Africa is faced with the challenge of inventing original development models. These models need to address the considerable requirements generated by improvements in the standard of living, population growth and economic diversification, without reproducing traditional growth models that are no longer sustainable. This challenge is central to the African Union's Agenda 2063 for the structural transformation of the continent. It implies mobilising ail territorial resources available, in both urban and rural areas, in order to make full use of the range of existing spatial dynamics.
Published: 2016

21. A physically-based model for retrieving foliar biochemistry and leaf orientation using close-range imaging spectroscopy

Author: Xavier Hadoux, Sylvain Jay, Nathalie Gorretta, Jean-Baptiste Féret, Ryad Bendoula, Information – Technologies – Analyse Environnementale – Procédés Agricoles ( UMR ITAP ), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier ( Montpellier SupAgro ) -Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture ( IRSTEA ), Centre for Eye Research Australia, Royal Victorian Eye and Ear Hospital, 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 ), Information – Technologies – Analyse Environnementale – Procédés Agricoles (UMR ITAP), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), 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 recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-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: Canopy, DIAGNOSTIC FOLIAIRE, medicine.medical_specialty, Materials science, 010504 meteorology & atmospheric sciences, 0211 other engineering and technologies, Soil Science, TRAITEMENT D'IMAGE, 02 engineering and technology, 01 natural sciences, [ SDE ] Environmental Sciences, ANALYSE BIOCHIMIQUE, Radiative transfer, medicine, Specular reflection, IMAGE HYPERSPECTRALE, Computers in Earth Sciences, IMAGE ANALYSIS, 021101 geological & geomatics engineering, 0105 earth and related environmental sciences, Remote sensing, SPECTROSCOPY, MODELE PHYSIQUE, Hyperspectral imaging, SPECTROSCOPIE, Geology, 15. Life on land, VNIR, Spectral imaging, Close range, Imaging spectroscopy, HYPERSPECTRAL IMAGE, [SDE]Environmental Sciences
Abstract: International audience; Radiative transfer models have long been used to characterize the foliar content at the leaf and canopy levels. However, they still do not apply well to close-range imaging spectroscopy, especially because directional effects are usually not taken into account. For this purpose, we introduce a physical approach to describe and simulate the variation in leaf reflectance observed at this scale. Two parameters are thus introduced to represent (1) specular reflection at the leaf surface and (2) local leaf orientation. The model, called COSINE (ClOse-range Spectral ImagiNg of lEaves), can be coupled with a directional-hemispherical reflectance model of leaf optical properties to relate the measured reflectance to the foliar content. In this study, we show that, when combining COSINE with the PROSPECT model, the overall PROCOSINE model allows for a robust sub-millimeter retrieval of foliar content based on numerical inversion and pseudo bidirectional reflectance factor hyperspectral measurements.The relevance of the added parameters is first shown through a sensitivity analysis performed in the visible and near-infrared (VNIR) and shortwave infrared (SWIR) ranges. PROCOSINE is then validated based on VNIR and SWIR hyperspectral images of various leaf species exhibiting different surface properties. Introducing these two parameters within the inversion allows us to obtain accurate maps of PROSPECT parameters, e.g., the chlorophyll content in the VNIR range, and the equivalent water thickness and leaf mass per area in the SWIR range. Through the estimation of light incident angle, the PROCOSINE inversion also provides information on leaf orientation, which is a critical parameter in vegetation remote sensing.
Published: 2016
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22. Monitoring vegetation dynamics with open earth observation tools: the case of fire-modulated savanna to forest transitions in Central Africa

Author: Le Bienfaiteur Takougoum Sagang, Pierre Ploton, Gaëlle Viennois, Jean-Baptiste Féret, Bonaventure Sonké, Pierre Couteron, Nicolas Barbier, University of Yaoundé [Cameroun], Institute of Agricultural Research for Development (IRAD), Institut de Recherche Agricole pour le Développement [Yaoundé] (IRAD), Botanique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des Végétations (UMR AMAP), 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 [France-Sud])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université de Montpellier (UM), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), International Joint Laboratory DYCOFAC, This work was financially supported by the Nachtigal Hydropower Company (Contract n. C006C007-DES-2017) under the environmental impact study associated to the construction of a hydroelectric dam on the Sanaga river in the Centre region of Cameroon. This study is also part of the 3DForMod project (ANR-17-EGAS-0002-01) funded by the framework of the JPI FACCE ERA-GAS call under the European Union's Horizon 2020 research and innovation program (grant agreement no. 696356). L.B.T.S. benefited from the 'Allocations de recherche pour une th`ese au Sud (ARTS)' grant program to fund research stays in France. J. B.F. acknowledges financial support from Agence Nationale de la Recherche (BioCop project-ANR-17-CE32-0001)., ANR-17-CE32-0001,BioCop,Suivi de la biodiversité tropicale avec les satellites Sentinel-2 du programme Copernicus(2017), and European Project: 3DForMod
Subjects: Aboveground biomass, Species assemblage, [SDV.BV.BOT]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology/Botanics, Fire, [SDV.BID.SPT]Life Sciences [q-bio]/Biodiversity/Systematics, Phylogenetics and taxonomy, Atomic and Molecular Physics, and Optics, Forest-savanna transition, Computer Science Applications, [SDV.EE.ECO]Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment/Ecosystems, UAV-LiDAR, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, Computers in Earth Sciences, Google Earth Engine, Engineering (miscellaneous)
Abstract: International audience; Woody encroachment and forest progression are widespread in forest-savanna transitional areas in Central Africa. Quantifying these dynamics and understanding their drivers at relevant spatial scales has long been a challenge. Recent progress in open access imagery sources with improved spatial, spectral and temporal resolution combined with cloud computing resources, and the advent of relatively cheap solutions to deploy laser sensors in the field, have transformed this domain of study. We present a study case in the Mpem & Djim National Park (MDNP), a 1,000 km2 protected area in the Centre region of Cameroon. Using open source algorithms in Google Earth Engine (GEE), we characterized vegetation dynamics and the fire regime based on Landsat multispectral imagery archive (1975–2020). Current species assemblages were estimated from Sentinel 2 imagery and the open source biodivMapR package, using spectral dissimilarity. Vegetation structure (aboveground biomass; AGB) was characterized using Unmanned Aerial vehicle (UAV) LiDAR scanning data sampled over the study area. Savanna vegetation, which was initially dominant in the MDNP, lost about 50% of its initial cover in
Published: 2022
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23. Sphere Refinement in Gap Safe Screening

Author: Cássio F. Dantas, Emmanuel Soubies, Cédric Févotte, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Signal et Communications (IRIT-SC), Institut de recherche en informatique de Toulouse (IRIT), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Toulouse Mind & Brain Institut (TMBI), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-22-CE48-0004,EROSION,Relaxations exactes pour l'optimisation parcimonieuse et de faible rang(2022), and European Project: CoG-6681839,ERC FACTORY
Subjects: Kullback-Leibler divergence, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Applied Mathematics, Signal Processing, Logistic regression, Sparse optimization, Safe screening, [MATH.MATH-OC]Mathematics [math]/Optimization and Control [math.OC], Electrical and Electronic Engineering
Abstract: International audience; The Gap safe screening technique is a powerful tool to accelerate the convergence of sparse optimization solvers. Its performance is largely based on the ability to determine the smallest ``sphere'', centered at a given feasible dual point, that contains the dual solution. This can be achieved through an inner sphere refinement loop, applied at each screening step. In this work, we show that this refinement loop actually converges to the solution of a fixed-point equation for which we derive a closed-form expression for two common loss functions. This allows us to develop an analytic (i.e., non iterative), more concise and theoretically-grounded variant of the sphere refinement step.
Published: 2023
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24. Soil moisture estimates at 1 km resolution making a synergistic use of Sentinel data

Author: Remi Madelon, Nemesio J. Rodríguez-Fernández, Hassan Bazzi, Nicolas Baghdadi, Clement Albergel, Wouter Dorigo, Mehrez Zribi, 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), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), European Centre for Space Applications and Telecommunications (ECSAT), Agence Spatiale Européenne = European Space Agency (ESA), Institute of Applied Physics [Vienna] (TU Wien), Vienna University of Technology (TU Wien), and European Space AgencyEuropean Commission
Subjects: Terrasar-x, Retrieval, Calibration, [SDE]Environmental Sciences, Integral equation model, General Earth and Planetary Sciences, SAR data, Network, AMSR-E, C-band, Product, General Environmental Science, SMOS
Abstract: Very high-resolution (∼10–100 m) surface soil moisture (SM) observations are important for applications in agriculture, among other purposes. This is the original goal of the S2MP (Sentinel-1/Sentinel-2-Derived Soil Moisture Product) algorithm, which was designed to retrieve surface SM at the agricultural plot scale by simultaneously using Sentinel-1 (S1) backscatter coefficients and Sentinel-2 (S2) NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) as inputs to a neural network trained with Water Cloud Model simulations. However, for many applications, including hydrology and climate impact assessment at regional level, large maps with a high resolution (HR) of around 1 km are already a significant improvement with respect to most of the publicly available SM datasets, which have resolutions of about 25 km. In this study, the S2MP algorithm was adapted to work at 1 km resolution and extended from croplands to herbaceous vegetation types. A target resolution of 1 km also allows the evaluation of the interest in using NDVI derived from Sentinel-3 (S3) instead of S2. Two sets of SM maps at 1 km resolution were produced with S2MP over six regions of ∼104 km2 in Spain, Tunisia, North America, Australia, and the southwest and southeast regions of France for the whole year of 2019. The first set was derived from the combination of S1 and S2 data (S1 + S2 maps), while the second one was derived from the combination of S1 and S3 (S1 + S3 maps). S1 + S2 and S1 + S3 SM maps were compared to each other, to those of the 1 km resolution Copernicus Global Land Service (CGLS) SM and Soil Water Index (SWI) datasets, and to those of the Soil Moisture Active Passive (SMAP) + S1 product. The S2MP S1 + S2 and S1 + S3 SM maps are in very good agreement in terms of correlation (R≥0.9), bias (≤0.04 m3 m−3), and standard deviation of the difference (SDD≤0.03 m3 m−3) over the six domains investigated in this study. In a second step, the S1 + S3 S2MP maps were compared to the other HR maps. S1 + S3 SM maps are well correlated to the CGLS SM maps (R∼0.7–0.8), but the correlations with respect to the other HR maps (CGLS SWI and SMAP + S1) drop significantly over many areas of the six domains investigated in this study. The highest correlations between the HR maps were found over croplands and when the 1 km pixels have a very homogeneous land cover. The bias among the different maps was found to be significant over some areas of the six domains, reaching values of ±0.1 m3 m−3. The S1 + S3 maps show a lower SDD with respect to CGLS maps (≤0.06 m3 m−3) than with respect to the SMAP + S1 maps (≤0.1 m3 m−3) for all the six domains. Finally, all the HR datasets (S1 + S2, S1 + S3, CGLS, and SMAP + S1) were also compared to in situ measurements from five networks across five countries, along with coarse-resolution (CR) SM products from SMAP, SMOS, and the European Space Agency Climate Change Initiative (CCI). While all the CR and HR products show different bias and SDD, the HR products show lower correlations than the CR ones with respect to in situ measurements. The discrepancies in between the different HR datasets, except for the more simple land cover conditions (homogeneous pixels with croplands) and the lower performances with respect to in situ measurement than coarse-resolution datasets, show the remaining challenges for large-scale HR SM mapping.
Published: 2023
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25. Comparison of GEDI LiDAR Data Capability for Forest Canopy Height Estimation over Broadleaf and Needleleaf Forests

Author: Manizheh Rajab Pourrahmati, Nicolas Baghdadi, Ibrahim Fayad, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Kayrros, Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement [Gif-sur-Yvette] (LSCE), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Modélisation des Surfaces et Interfaces Continentales (MOSAIC), and Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, GEDI, canopy height, broadleaf forest, needleleaf forest, accuracy assessment, General Earth and Planetary Sciences, GEDI canopy height broadleaf forest needleleaf forest accuracy assessment
Abstract: International audience; The GEDI LiDAR system was specifically designed to detect vegetation structure and has proven to be a suitable tool for estimating forest biophysical parameters, especially canopy height, at a global scale. This study compares the GEDI relative height metric (RH100) over different forest types, especially deciduous broadleaf and evergreen coniferous located in Thuringia, Germany, to understand how the forest structural differences affect the GEDI height estimation. A canopy height model that was produced using digital terrain and surface models (DTM and DSM) derived from airborne laser scanning data is used as the reference data. Based on the result, GEDI canopy height over needleleaf forest is slightly more accurate (RMSE = 6.61 m) than that over broadleaf (RMSE = 8.30 m) and mixed (RMSE = 7.94 m) forest. Evaluation of the GEDI acquisition parameters shows that differences in beam type, sensitivity, and acquisition time do not significantly affect the accuracy of canopy heights, especially over needleleaf forests. Considering foliage condition impacts on canopy height estimation, the contrasting result is observed in the broadleaf and needleleaf forests. The GEDI dataset acquired during the winter when deciduous species shed their leaves (the so-called leaf-off dataset), outperforms the leaf-on dataset in the broadleaf forest but shows less accurate results for the needleleaf forest. Considering the effect of the plant area index (PAI) on the accuracy of the GEDI canopy height, the GEDI dataset is divided into two sets with low and high PAI values with a threshold of median PAI = 2. The results show that the low PAI dataset (median PAI < 2) corresponds to the non-growing season (autumn and winter) in the broadleaf forest. The slightly better performance of GEDI using the non-growing dataset (RMSE = 7.40 m) compared to the growing dataset (RMSE = 8.44 m) in the deciduous broadleaf forest and vice versa, the slightly better result using the growing dataset (RMSE = 6.38 m) compared to the non-growing dataset (RMSE = 7.24 m) in the evergreen needleleaf forest is in line with the results using the leaf-off/leaf-on season dataset. Although a slight improvement in canopy height estimation was observed using either the leaf-off or non-growing season dataset for broadleaf forest, and either the leaf-on or growing season dataset for needleleaf forest, the approach of filtering GEDI data based on such seasonal acquisition time is recommended when retrieving canopy height over pure stands of broadleaf or needleleaf species, and the sufficient dataset is available.
Published: 2023
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26. Climatic gradients along the windward slopes of Mount Kenya and their implication for crop risks. Part 2 : crop sensitivity

Author: Philippon, Nathalie, Baron, Christian, Boyard-Micheau, Joseph, Adde, Antoine, Leclerc, Christian, Mongwera, Caroline, Camberlin, Pierre, Biogéosciences [UMR 6282] [Dijon] (BGS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bourgogne (UB)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, 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 de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), ANR-08-VULN-0008,PICREVAT,Prévisibilité de l'information climatique pour la réduction de la vulnérabilité de l'agriculture tropicale(2008), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Unité d'Entomologie Médicale, Institut Pasteur de la Guyane, Réseau International des Instituts Pasteur (RIIP)-Réseau International des Instituts Pasteur (RIIP), Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), International Centre of Insect Physiology and Ecology (ICIPE), ICIPE, ANR 08-VULN-01-008,ANR 08-VULN-01-008, Philippon, Nathalie, Milieux, climats et sociétés - Prévisibilité de l'information climatique pour la réduction de la vulnérabilité de l'agriculture tropicale - - PICREVAT2008 - ANR-08-VULN-0008 - Vulnérabilité - VALID, Unité d'entomologie médicale, Vectopôle Amazonien Emile Abonnenc [Cayenne, Guyane française], Réseau International des Instituts Pasteur (RIIP)-Réseau International des Instituts Pasteur (RIIP)-Institut Pasteur de la Guyane, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-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)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), ANR-08-VULN-0001,ACOCLI,Adaptations cognitives aux changements climatiques(2008), 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), Biogéosciences [Dijon] ( BGS ), Université de Bourgogne ( UB ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-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 de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement ( CIRAD ), ANR-08-VULN-0008,PICREVAT,Prévisibilité de l'information climatique pour la réduction de la vulnérabilité de l'agriculture tropicale ( 2008 ), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement ( CIRAD ), Réseau International des Instituts Pasteur ( RIIP ) -Réseau International des Instituts Pasteur ( RIIP ), Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales ( UMR AGAP ), Institut national de la recherche agronomique [Montpellier] ( INRA Montpellier ) -Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques ( Montpellier SupAgro ) -Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement ( CIRAD ) -Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier ( Montpellier SupAgro ), International Centre of Insect Physiology and Ecology ( ICIPE ), 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)
Subjects: P40 - Météorologie et climatologie, [SDV.SA.AGRO]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Agronomy, SARRA-H, intra-seasonal components, rainy season, [SDU.STU.CL] Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Climatology, [ SDV.SA.AGRO ] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Agronomy, F01 - Culture des plantes, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Précipitation, rainfall variability, U10 - Informatique, mathématiques et statistiques, Modélisation des cultures, crop model, Kenya, Variation saisonnière, Rendement des cultures, elevation gradients, [SDU.STU.CL]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Climatology, sorghum, [ SDU.STU.CL ] Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Climatology
Abstract: 16 pages; International audience; Mount Kenya is an equatorial mountain whose climatic setting is fairly simple (two rainy seasons in March–May, the Long Rains, and October–December, the Short Rains) though concealing significant spatial variations related to elevation and aspect (part I, Camberlin et al., 2014). This part II is dedicated to the sensitivity of sorghum yields to climate variability in space and time, with a focus on the intra-seasonal characteristics of the rainy seasons. To that aim we use the crop model SARRA-H calibrated for the region and fed with rainfall, temperature, wind speed, humidity and solar radiation data over the period 1973–2001 at three stations located on the eastern slopes of Mount Kenya. The crop model is run independently for the two rainy seasons. Four groups of simulations are conducted by varying the initialization date of the simulation, the sowing dates and the type of soil, in order to test sorghum sensitivity to water availability. Evidence is found that potential sorghum yields are dominantly controlled by variations in seasonal rainfall amounts: mean yields are higher at higher and wetter locations, and are higher during the wettest rainy season and years. However, beyond this apparent simplicity, more complex aspects emerge of the crop–climate relationships. First, the yield–elevation relationship is altered at high elevation due to lower temperature. Second, despite a strong link with the seasonal rainfall amounts, we evidence an underlying role of some intra-seasonal rainfall characteristics such as the number of rainy days (itself mainly determined by the rainy season duration) or the occurrence of long dry spells. Third, unseasonal rains occurring after the end of the rainy season, especially after the Short Rains, play a role in final crop yield. Fourth, variations of climate variables such as solar radiation by modulating the potential evapotranspiration concur to yield variations at the wettest locations.
Published: 2015
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27. A statistical analysis of three ensembles of crop model responses to temperature and CO2 concentration

Author: Joost Wolf, Xinyou Yin, Pierre Martre, Zhengtao Zhang, H. K. Soo, Manuel Marcaida, Nadine Brisson, Patrick Bertuzzi, Soo-Hyung Kim, Yan Zhu, Roberto C. Izaurralde, L. A. Hunt, Maria I. Travasso, Christian Baron, James W. Jones, R.E.E. Jongschaap, T. Palosuo, Daniel Wallach, Jerry L. Hatfield, Christian Biernath, G. De Sanctis, Senthold Asseng, H. Yoshida, Donald S. Gaydon, Edmar Teixeira, Davide Cammarano, Alex C. Ruane, C. Nendel, T. Hasegawa, Thilo Streck, Garry O'Leary, Upendra Singh, Frank Ewert, Delphine Deryng, R. Goldberg, Bas A. M. Bouman, Peter J. Thorburn, Tao Li, Roberto Confalonieri, Myriam Adam, Jes Olesen, Reimund P. Rötter, Tamon Fumoto, Patricio Grassini, Joachim Ingwersen, Robert F. Grant, Katharina Waha, James Williams, Fulu Tao, Eckart Priesack, Pramod K. Aggarwal, Liang Tang, Sebastian Gayler, Jordi Doltra, L. Heng, Christoph Müller, J.G. Conijn, Iwan Supit, S. Naresh Kumar, Iurii Shcherbak, Jeffrey W. White, Hendrik Boogaard, Kenneth J. Boote, David Makowski, Federico Sau, Jean-Louis Durand, Mikhail A. Semenov, Claudio O. Stöckle, Marc Corbeels, Steven Hoek, Simone Bregaglio, Hiroshi Nakagawa, Philippe Oriol, Anthony Challinor, R. A. Kemanian, Carlos Angulo, Pasquale Steduto, Bruno Basso, Kurt Christian Kersebaum, Cynthia Rosenzweig, Dennis Timlin, J. Hooker, Samuel Buis, Maria Virginia Pravia, Françoise Ruget, Dominique Ripoche, Simona Bassu, Pierre Stratonovitch, Jon I. Lizaso, Balwinder Singh, Tom M. Osborne, Paul W. Wilkens, Agronomie, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Department of Agricultural and Biological Engineering [Gainesville] (UF|ABE), Institute of Food and Agricultural Sciences [Gainesville] (UF|IFAS), University of Florida [Gainesville] (UF)-University of Florida [Gainesville] (UF), Institute of Crop Science and Resource Conservation [Bonn] (INRES), Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, Unité de Recherche Pluridisciplinaire Prairies et Plantes Fourragères (P3F), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), International Rice Research Institute [Philippines] (IRRI), Consultative Group on International Agricultural Research [CGIAR] (CGIAR), Int Rice Res Inst, Los Banos, Philippines, Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7), Génétique Diversité et Ecophysiologie des Céréales (GDEC), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP), Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-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)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), International Water Management Institute, Research Program on Climate Change, Agriculture and Food Security, CGIAR, Institute of Crops Science and Resource Conservation INRES, 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), Department of Geological Sciences and W. K. Kellogg Biological Station, Michigan State University [East Lansing], Michigan State University System-Michigan State University System, Department of Geological Sciences [East Lansing], Agroclim (AGROCLIM), German Research Center for Environmental Health, Institute of Soil Ecololgy, Helmholtz-Zentrum München (HZM), Center for Geo-information, Alterra, Department of Agronomy, University of Florida [Gainesville] (UF), Cassandra Lab, University of Milan, Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), The James Hutton Institute, CGIAR ESSP Program on Climate Change, Agriculture and Food Security, International Center for Tropical Agriculture, School of Earth and Environment [Leeds] (SEE), University of Leeds, Plant Research International, Wageningen University and Research [Wageningen] (WUR), Embrapa Cerrados, Agroécologie et Intensification Durables des cultures annuelles (UPR AIDA), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Tyndall Centre for Climate Change Research, School of Environmental Science, University of East Anglia [Norwich] (UEA), European Commission - Joint Research Centre [Ispra] (JRC), Cantabrian Agricultural Research and Training Centre, Tsukuba, National Institute of Agro-Environmental Sciences (NIAES), Agriculture Flagship, Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation [Canberra] (CSIRO), WESS Water and Earth System Science Competence Cluster, Eberhard Karls Universität Tübingen = Eberhard Karls University of Tuebingen, NASA Goddard Institute for Space Studies (GISS), NASA Goddard Space Flight Center (GSFC), Departement of Renewable Resources, University of Alberta, Department of Agronomy and Horticulture, University of Nebraska [Lincoln], University of Nebraska System-University of Nebraska System, National Laboratory for Agriculture and Environment, International Atomic Energy Agency [Vienna] (IAEA), Centre for Geo-Information, Agriculture Department, University of Reading (UOR), Department of Plant Agriculture, University of Guelph, Institute of Soil Science and Land Evaluation, University of Hohenheim, Department of Geographical Sciences, University of Maryland [College Park], University of Maryland System-University of Maryland System, AGroécologie, Innovations, teRritoires (AGIR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA), Institute of Landscape System Analysis, Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung = Leibniz Centre for Agricultural Landscape Research (ZALF), College of the Environment, School of Environmental and Forest Sciences, University of Washington, Department Produccion Vegetal, Fitotecnia, Universidad Politécnica de Madrid (UPM), Potsdam Institute for Climate Impact Research (PIK), National Agriculture and Food Research Organization (NARO), Centre for Environment Science and Climate Resilient Agriculture (CESCRA), Indian Agricultural Research Institute (IARI), Institute of Landscape Systems Analysis, Department of Economic Development Jobs, Transport and Resources, Grains Innovation Park, Department of Agroecology, Aarhus University [Aarhus], Walker Institute, NCAS Climate, Natural Resources Institute Finland, Department of Plant Science, Pennsylvania State University (Penn State), Penn State System-Penn State System, German Research Center for Environmental Health, Institute of Soil Ecology, Department Biologia Vegetal, Computational and Systems Biology Department, Rothamsted Research, Department of Geological Sciences and W.K. Kellogg Biological Station, International Maize and Wheat Improvement Centre [Inde] (CIMMYT), International Maize and Wheat Improvement Center (CIMMYT), Consultative Group on International Agricultural Research [CGIAR] (CGIAR)-Consultative Group on International Agricultural Research [CGIAR] (CGIAR), International Fertilizer Development Center (IFDC), College of the Environment, School of Environmental and Forest Science, University of Washington [Seattle], FAO Sub-regional Office for Eastern Africa [Addis Ababa, Ethiopie] (FAO), Food and Agriculture Organization of the United Nations [Rome, Italie] (FAO), Biological Systems Engineering, Washington State University (WSU), Plant Production Systems and Earth System Science, National Engineering and Technology Center for Information Agriculture, Nanjing Agricultural University, Sustainable Production, Plant & Food Research, ARS Crop Systems and Global Change Laboratory, United States Department of Agriculture, CIRN, Institute for Climate and Water, Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), Agriculture, Agrosystèmes Cultivés et Herbagers (ARCHE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-École nationale supérieure agronomique de Toulouse [ENSAT]-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Arid-Land Agricultural Research Center, Texas AgriLife Research and Extension, Texas A&M University System, Centre for Crop Systems Analysis, State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology, Beijing Normal University (BNU), Metaprogramme ACCAF, 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), Helmholtz Zentrum München = German Research Center for Environmental Health, Università degli Studi di Milano = University of Milan (UNIMI), University of Nebraska–Lincoln, Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT), Natural Resources Institute Finland (LUKE), Biotechnology and Biological Sciences Research Council (BBSRC)-Biotechnology and Biological Sciences Research Council (BBSRC), Nanjing Agricultural University (NAU), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-École nationale supérieure agronomique de Toulouse (ENSAT), Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Agricultural and Biological Engineering Department, University of Florida [Gainesville], Institute of Crop Science and Resource Conservation INRES, International Rice Research Institute, Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), UE Agroclim (UE AGROCLIM), Wageningen University and Research Centre [Wageningen] (WUR), Agroécologie et Intensification Durables des cultures annuelles (Cirad-Persyst-UPR 115 AIDA), Département Performances des systèmes de production et de transformation tropicaux (Cirad-PERSYST), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Eberhard Karls Universität Tübingen, Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), National Agriculture and Food Research Organization, International Maize and Wheat Improvement Centre (CIMMYT), Food and Agricultural Organization (FAO), New Zealand Institute for Plant and Food Research Limited, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole Nationale Supérieure Agronomique de Toulouse-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Beijing Normal University, Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, University of Bonn (Rheinische Friedrich-Wilhelms), Unité de Recherche Pluridisciplinaire Prairies et Plantes Fourragères ( P3F ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Génétique Diversité et Ecophysiologie des Céréales ( GDEC ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 ( UBP ), Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales ( UMR AGAP ), Institut national de la recherche agronomique [Montpellier] ( INRA Montpellier ) -Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques ( Montpellier SupAgro ) -Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement ( CIRAD ) -Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier ( Montpellier SupAgro ), 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 de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement ( CIRAD ), Department of Geological Sciences, W.K. Kellogg Biological Station, Michigan State Univ, Dept Geol Sci, E Lansing, MI 48823 USA, UE Agroclim ( UE AGROCLIM ), Helmholtz-Zentrum München ( HZM ), Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes ( EMMAH ), Université d'Avignon et des Pays de Vaucluse ( UAPV ) -Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Invergowrie, School of Earth and Environment [Leeds] ( SEE ), Wageningen University and Research Centre [Wageningen] ( WUR ), Agro-ecologyand Sustainable Intensification of Annual Crops, Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement ( CIRAD ), University of East Anglia [Norwich] ( UEA ), European Commission - Joint Research Centre [Ispra] ( JRC ), National Institute for Agro-Environmental Sciences, Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation, NASA Goddard Institute for Space Studies ( GISS ), NASA Goddard Space Flight Center ( GSFC ), University of Nebraska-Lincoln, International Atomic Energy Agency [Vienna] ( IAEA ), University of Reading ( UOR ), UMR 1248 Agrosystèmes et Développement Territorial (AGIR), Agro-ecology and Sustainable Intensification of Annual Crops, Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria, Leibniz Centre for Agricultural Landscape Research, Universidad Politécnica de Madrid ( UPM ), Potsdam Institute for Climate Impact Research ( PIK ), Centre for Environment Science and Climate Resilient Agriculture ( CESCRA ), Indian Agricultural Research Institute ( IARI ), PennState University [Pennsylvania] ( PSU ), W.K. Kellogg Biological Station, Department of Geological Sciences, International Maize and Wheat Improvement Centre ( CIMMYT ), International Fertilizer Development Center ( IFDC ), Food and Agricultural Organization ( FAO ), Washington State University ( WSU ), Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria, Agrosystèmes Cultivés et Herbagers ( ARCHE ), Institut National Polytechnique [Toulouse] ( INP ) -Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Ecole Nationale Supérieure Agronomique de Toulouse, and Texas A and M University ( TAMU )
Subjects: [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, Atmospheric Science, 010504 meteorology & atmospheric sciences, F62 - Physiologie végétale - Croissance et développement, 01 natural sciences, Statistics, Aardobservatie en omgevingsinformatica, Climate change, Crop model, [ SDV.SA ] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, Triticum, Mathematics, 2. Zero hunger, Global and Planetary Change, Mathematical model, Air, Forestry, Regression analysis, 04 agricultural and veterinary sciences, PE&RC, [ SDE.MCG ] Environmental Sciences/Global Changes, Rendement des cultures, Plant Production Systems, Statistical model, Modèle mathématique, Atmosphère, Earth Observation and Environmental Informatics, Yield, Crop Physiology, P40 - Météorologie et climatologie, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, Oryza sativa, Zea mays, Earth System Science, Emulator, Agro Water- en Biobased Economy, Alterra - Centrum Bodem, Precipitation, Croissance, 0105 earth and related environmental sciences, Meta-model, Changement climatique, Hydrology, Modélisation des cultures, Crop yield, Simulation modeling, Soil Science Centre, 15. Life on land, Température, Laboratorium voor Phytopathologie, Climate Resilience, 13. Climate action, Klimaatbestendigheid, Yield (chemistry), Plantaardige Productiesystemen, Laboratory of Phytopathology, 040103 agronomy & agriculture, 0401 agriculture, forestry, and fisheries, Leerstoelgroep Aardsysteemkunde, Plante de culture, Agronomy and Crop Science, Dioxyde de carbone
Abstract: Ensembles of process-based crop models are increasingly used to simulate crop growth for scenarios of temperature and/or precipitation changes corresponding to different projections of atmospheric CO2 concentrations. This approach generates large datasets with thousands of simulated crop yield data. Such datasets potentially provide new information but it is difficult to summarize them in a useful way due to their structural complexities. An associated issue is that it is not straightforward to compare crops and to interpolate the results to alternative climate scenarios not initially included in the simulation protocols. Here we demonstrate that statistical models based on random-coefficient regressions are able to emulate ensembles of process-based crop models. An important advantage of the proposed statistical models is that they can interpolate between temperature levels and between CO2 concentration levels, and can thus be used to calculate temperature and [CO2] thresholds leading to yield loss or yield gain, without rerunning the original complex crop models. Our approach is illustrated with three yield datasets simulated by 19 maize models, 26 wheat models, and 13 rice models. Several statistical models are fitted to these datasets, and are then used to analyze the variability of the yield response to [CO2] and temperature. Based on our results, we show that, for wheat, a [CO2] increase is likely to outweigh the negative effect of a temperature increase of +2 degrees C in the considered sites. Compared to wheat, required levels of [CO2] increase are much higher for maize, and intermediate for rice. For all crops, uncertainties in simulating climate change impacts increase more with temperature than with elevated [CO2]. (C) 2015 Elsevier B.V. All rights reserved.
Published: 2015
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28. Astronomical image time series classification using CONVolutional attENTION (ConvEntion)

Author: Anass Bairouk, Marc Chaumont, Dominique Fouchez, Jerome Paquet, Frédéric Comby, Julian Bautista, Image & Interaction (ICAR), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM), Centre de Physique des Particules de Marseille (CPPM), Aix Marseille Université (AMU)-Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), and Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)
Subjects: FOS: Computer and information sciences, Transformer, Computer Science - Machine Learning, Convolutional Attention, FOS: Physical sciences, Astronomical Image Time Series, 3D Convolution Network, Astronomy and Astrophysics, Classification, Machine Learning (cs.LG), Supernovae, Space and Planetary Science, ConvEntion, [INFO]Computer Science [cs], [PHYS.PHYS.PHYS-INS-DET]Physics [physics]/Physics [physics]/Instrumentation and Detectors [physics.ins-det], Astrophysics - Instrumentation and Methods for Astrophysics, Instrumentation and Methods for Astrophysics (astro-ph.IM)
Abstract: Aims. The treatment of astronomical image time series has won increasing attention in recent years. Indeed, numerous surveys following up on transient objects are in progress or under construction, such as the Vera C. Rubin Observatory Legacy Survey for Space and Time (LSST), which is poised to produce huge amounts of these time series. The associated scientific topics are extensive, ranging from the study of objects in our galaxy to the observation of the most distant supernovae for measuring the expansion of the universe. With such a large amount of data available, the need for robust automatic tools to detect and classify celestial objects is growing steadily. Methods. This study is based on the assumption that astronomical images contain more information than light curves. In this paper, we propose a novel approach based on deep learning for classifying different types of space objects directly using images. We named our approach ConvEntion, which stands for CONVolutional attENTION. It is based on convolutions and transformers, which are new approaches for the treatment of astronomical image time series. Our solution integrates spatio-temporal features and can be applied to various types of image datasets with any number of bands. Results. In this work, we solved various problems the datasets tend to suffer from and we present new results for classifications using astronomical image time series with an increase in accuracy of 13%, compared to state-of-the-art approaches that use image time series, and a 12% increase, compared to approaches that use light curves.
Published: 2023
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29. Exploring the link between spectral variance and upper canopy taxonomic diversity in a tropical forest: influence of spectral processing and feature selection

Author: Badourdine, Colette, Féret, Jean‐baptiste, Pélissier, Raphaël, Vincent, Grégoire, Botanique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des Végétations (UMR AMAP), 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 [France-Sud])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université de Montpellier (UM), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), ANR-17-CE32-0001,BioCop,Suivi de la biodiversité tropicale avec les satellites Sentinel-2 du programme Copernicus(2017), and ANR-10-LABX-0025,CEBA,CEnter of the study of Biodiversity in Amazonia(2010)
Subjects: forest canopy, tropical forest biodiversity, Biodiversity mapping, imaging spectroscopy, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, features selection, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, spectral diversity
Abstract: International audience; The rapid loss of biodiversity in tropical rainforests calls for new remote sensing approaches capable of providing rapid estimates of biodiversity over large areas. Imaging spectroscopy has shown potential for the estimation of taxonomic diversity, but the link with spectral diversity has not been investigated extensively with experimental data so far. We explored the relationship between taxonomic diversity and visible to near infrared spectral variance derived from various spectral processing techniques by means of a labeled dataset comprising 2000 individual tree crowns from 200 species from an experimental tropical forest station in French Guiana. We generated a set of artificially assembled communities covering a broad range of taxonomic diversity from this experimental dataset. We analyzed the impact of various processing steps: spectral normalization, spectral transformation through principal component analysis, and feature selection. Correlation between taxonomic diversity and inter-specific spectral variance was strong. Correlation was lower with total spectral variance, with or without normalization and transformation. Dimensionality reduction through feature selection resulted in dramatic improvement of the correlation between Shannon index and spectral variance. While airborne diversity mapping of tropical forest may not be at hand yet, our results confirm that spectral diversity metrics, when computed on properly preprocessed and selected spectral information can predict taxonomic diversity in tropical ecosystems.
Published: 2023
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30. An evaluation framework for comparing epidemic intelligence systems

Author: Nejat Arinik, Roberto Interdonato, Mathieu Roche, Maguelonne Teisseire, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Département Environnements et Sociétés (Cirad-ES), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), and European Project: 874850,H2020-SC1-2019-Single-Stage-RTD,MOOD(2020)
Subjects: FOS: Computer and information sciences, Retrospective Analysis, Epidemic Intelligence, Epidemic Intelligence Event-Based Surveillance Retrospective Analysis, General Computer Science, L73 - Maladies des animaux, [INFO.INFO-SI]Computer Science [cs]/Social and Information Networks [cs.SI], Computer Science - Information Retrieval, Event-Based Surveillance, Grippe aviaire, Prévention des maladies, General Materials Science, Surveillance épidémiologique, Electrical and Electronic Engineering, analyse spatiale, Social and Information Networks (cs.SI), General Engineering, Computer Science - Social and Information Networks, Épidémiologie, [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], [SDV.SPEE]Life Sciences [q-bio]/Santé publique et épidémiologie, Information Retrieval (cs.IR)
Abstract: International audience; In the context of Epidemic Intelligence, many Event-Based Surveillance (EBS) systems have been proposed in the literature to promote the early identification and characterization of potential health threats from online sources of any nature. Each EBS system has its own surveillance definitions and priorities, therefore this makes the task of selecting the most appropriate EBS system for a given situation a challenge for end-users. In this work, we propose a new evaluation framework to address this issue. It first transforms the raw input epidemiological event data into a set of normalized events with multi-granularity, then conducts a descriptive retrospective analysis based on four evaluation objectives: spatial, temporal, thematic and source analysis. We illustrate its relevance by applying it to an Avian Influenza dataset collected by a selection of EBS systems, and show how our framework allows identifying their strengths and drawbacks in terms of epidemic surveillance.
Published: 2023
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31. Animal disease surveillance: How to represent textual data for classifying epidemiological information

Author: Sarah Valentin, Rémy Decoupes, Renaud Lancelot, Mathieu Roche, Animal, Santé, Territoires, Risques et Ecosystèmes (UMR ASTRE), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Département Systèmes Biologiques (Cirad-BIOS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Université de Sherbrooke (UdeS), Département Environnements et Sociétés (Cirad-ES), This work was funded by the French General Directorate for Food (DGAL), the French Agricultural Research Centre for International Development (CIRAD). This work was also supported by the French National Research Agency under the Investments for the Future Program, referred to as ANR-16-CONV-0004. This study was partially funded by EU grant 874850 MOOD and is catalogued as MOOD008., ANR-16-CONV-0004,DIGITAG,Institut Convergences en Agriculture Numérique(2016), and European Project: 874850,H2020-SC1-2019-Single-Stage-RTD,MOOD(2020)
Subjects: Food Animals, [SDV]Life Sciences [q-bio], Word embedding, Animal Science and Zoology, [SDV.SPEE]Life Sciences [q-bio]/Santé publique et épidémiologie, Classification, Animal disease surveillance
Abstract: International audience; The value of informal sources in increasing the timeliness of disease outbreak detection and providing detailed epidemiological information in the early warning and preparedness context is recognized. This study evaluates machine learning methods for classifying information from animal disease-related news at a fine-grained level (i. e., epidemiological topic). We compare two textual representations, the bag-of-words method and a distributional approach, i.e., word embeddings. Both representations performed well for binary relevance classification (F-measure of 0.839 and 0.871, respectively). Bag-of-words representation was outperformed by word embedding representation for classifying sentences into fine-grained epidemiological topics (F-measure of 0.745). Our results suggest that the word embedding approach is of interest in the context of low-frequency classes in a specialized domain. However, this representation did not bring significant performance improvements for binary relevance classification, indicating that the textual representation should be adapted to each classification task.
Published: 2023
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32. Imagerie Hyperspectrale Et Zones Urbaines: Résultats Du Projet HYEP

Author: Weber, Christiane, Briottet, Xavier, Houet, Thomas, Gadal, Sébastien, Aguejdad, Rahim, Deville, Y., Mura, Mauro Dalla, Mallet, Clément, Le Bris, Arnaud, Karoui, Moussa Sofiane, Benhalouche, Fatima Zohra, Djerriri, Khelifa, Fabre, Sophie, Aval, Josselin, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), ONERA / DOTA, Université de Toulouse [Toulouse], ONERA-PRES Université de Toulouse, Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique (LETG - Rennes ), Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2)-Nantes Université (Nantes Univ)-Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique UMR 6554 (LETG), Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (Nantes Univ - IGARUN), Nantes Université - pôle Humanités, Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université - pôle Humanités, Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (Nantes Univ - IGARUN), Nantes Université (Nantes Univ), Aix Marseille Université (AMU), Études des Structures, des Processus d’Adaptation et des Changements de l’Espace (ESPACE), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Avignon Université (AU)-Aix Marseille Université (AMU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA), North-Eastern Federal University, Institut de recherche en astrophysique et planétologie (IRAP), 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), 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)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-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), GIPSA - Signal Images Physique (GIPSA-SIGMAPHY), GIPSA Pôle Sciences des Données (GIPSA-PSD), Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Université Grenoble Alpes (UGA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Université Grenoble Alpes (UGA)-Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab), Université Grenoble Alpes (UGA), Institut Universitaire de France (IUF), Ministère de l'Education nationale, de l’Enseignement supérieur et de la Recherche (M.E.N.E.S.R.), Laboratoire sciences et technologies de l'information géographique (LaSTIG), Ecole des Ingénieurs de la Ville de Paris (EIVP)-École nationale des sciences géographiques (ENSG), Institut National de l'Information Géographique et Forestière [IGN] (IGN)-Université Gustave Eiffel-Institut National de l'Information Géographique et Forestière [IGN] (IGN)-Université Gustave Eiffel, Université des sciences et de la Technologie d'Oran Mohamed Boudiaf [Oran] (USTO MB), Agence Spatiale Algérienne = Algerian Space Agency (ASAL), Centre National des Techniques Spatiales, Light Scatter Learning (LABISEN-LSL), Laboratoire ISEN (L@BISEN), Institut supérieur de l'électronique et du numérique (ISEN)-YNCREA OUEST (YO)-Institut supérieur de l'électronique et du numérique (ISEN)-YNCREA OUEST (YO), and ANR-14-CE22-0016,HYEP,Imagerie hyperspectrale pour la planification urbaine environnementale(2014)
Subjects: surfaces imperméables, fusion, impervious surface, panneaux photovoltaïques, Toulouse, [SHS]Humanities and Social Sciences, classification, vegetation, Hyperspectral imagery, [SDE]Environmental Sciences, Image Hyperspectrale, [INFO]Computer Science [cs], végétation, solar panels
Abstract: International audience; he HYEP project (ANR HYEP 14-CE22-0016-01 Hyperspectral imagery for Environmental urban Planning - Mobility and Urban Systems Programme - 2014) confirmed the interest of a global approach to the urban environment by remote sensing and in particular by using hyperspectral imaging (HI). The interest of hyperspectral images lies in the range of information provided over wavelengths from 0.4 to 4 μm; they thus provide access to spectral quantities of interest and to chemical or biophysical parameters of the surface. HYEP's objective was to specify this and to propose a panel of methods and treatments taking into account the characteristics of other existing sensors in order to compare their performance. The developments carried out were applied and evaluated on hyperspectral airborne images acquired in Toulouse and Kaunas (Lithuania), also used to synthesize space systems: Sentinel-2, Hypxim/Biodiversity and Pleiades. Among the locks identified were those related to improving the spatial capabilities of the sensors and spatial scale changes, which were partially overcome by fusion and sharpening approaches, which proved to be successful. After a description of our hyperspectral data set acquired over Toulouse, an analysis is conducted on several existing and accessible spectral databases. Then, the chosen methods are presented. They include extraction, fusion and classification methods, which are then applied on our dataset synthetized at different spatial resolution to evaluate the benefits and the complementarity of hyperspectral imagery in comparison with other traditional sensors. Some specific applications are investigated of interest for urban planners: impervious soil map, vegetation species cartography and detection of solar panels. Finally, discussion and perspectives are presented.; Le projet HYEP (ANR HYEP 14-CE22-0016-01 HYperspectral imagery for Environmental urban Planning - Programme Mobilité et systèmes urbains - 2014) a permis de confirmer l’intérêt d’une approche globale du milieu urbain par télédétection et notamment en utilisant l’imagerie hyperspectrale (IH). L’intérêt des images hyperspectrales réside dans la gamme d’informations fournies sur des longueurs d’onde de 0,4 à 4 μm ; elles fournissent ainsi un accès aux grandeurs spectrales d'intérêt et aux paramètres chimiques ou biophysiques de la surface. HYEP avait pour objectif de préciser ceci et de proposer un panel de méthodes et de traitements en tenant compte des caractéristiques des autres capteurs existants afin d’en comparer les performances. Les développements réalisés ont été appliqués et évalués sur des images aéroportées hyperspectrales acquises sur Toulouse (France) et Kaunas (Lituania), utilisées également pour synthétiser des systèmes spatiaux : Sentinel-2, Hypxim/Biodiversity et Pleiades. Parmi les verrous identifiés, ceux liés à l'amélioration des capacités spatiales des capteurs et aux changements d’échelle spatiale ont été en partie levés par des approches de fusion, qui se sont avérées concluantes. Des méthodes d’extraction, de fusion ou de classification ont été appliquées à différentes résolutions spatiales afin de qualifier les gains et la complémentarité de l’IH par rapport à d’autres capteurs. Ces évaluations ont ainsi porté sur des « objets » d’intérêt pour les gestionnaires et aménageurs du milieu urbain : les surfaces imperméables, la végétation ou encore la détection de panneaux solaires.
Published: 2022
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33. Predicting the Effects of Climate Change on Dengue Vector Densities in Southeast Asia through Process-Based Modeling

Author: Lucas Bonnin, Annelise Tran, Vincent Herbreteau, Sébastien Marcombe, Sébastien Boyer, Morgan Mangeas, Christophe Menkes, Ecologie marine tropicale des océans Pacifique et Indien (ENTROPIE [Nouvelle-Calédonie]), Institut de Recherche pour le Développement (IRD [Nouvelle-Calédonie])-Ifremer - Nouvelle-Calédonie, Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Université de la Nouvelle-Calédonie (UNC), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Animal, Santé, Territoires, Risques et Ecosystèmes (UMR ASTRE), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), UMR 228 Espace-Dev, Espace pour le développement, Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Avignon Université (AU)-Université de La Réunion (UR)-Université de Guyane (UG)-Université des Antilles (UA)-Université de Montpellier (UM), Univ Réunion espace-dev IRD Univ Guyane Uiv Montpellier (Espace Dev), Institut Pasteur du Laos, Réseau International des Instituts Pasteur (RIIP), Institut Pasteur du Cambodge, and Agence Française de Développement (AFD)
Subjects: Risk, Chikundunya, albopictus skuse, Aedes-aegypti diptera, Culicidae, Mosquito, Fever, Health, Toxicology and Mutagenesis, Population, [SDE]Environmental Sciences, Public Health, Environmental and Occupational Health, Temperature, Driven abundance model
Abstract: Background: Aedes aegypti and Ae. albopictus mosquitoes are major vectors for several human diseases of global importance, such as dengue and yellow fever. Their life cycles and hosted arboviruses are climate sensitive and thus expected to be impacted by climate change. Most studies investigating climate change impacts on Aedes at global or continental scales focused on their future global distribution changes, whereas a single study focused on its effects on Ae. aegypti densities regionally. Objectives: A process-based approach was used to model densities of Ae. aegypti and Ae. albopictus and their potential evolution with climate change using a panel of nine CMIP6 climate models and climate scenarios ranging from strong to low mitigation measures at the Southeast Asian scale and for the next 80 y. Methods: The process-based model described, through a system of ordinary differential equations, the variations of mosquito densities in 10 compartments, corresponding to 10 different stages of mosquito life cycle, in response to temperature and precipitation variations. Local field data were used to validate model outputs. Results: We show that both species densities will globally increase due to future temperature increases. In Southeast Asia by the end of the century, Ae. aegypti densities are expected to increase from 25% with climate mitigation measures to 46% without; Ae. albopictus densities are expected to increase from 13%–21%, respectively. However, we find spatially contrasted responses at the seasonal scales with a significant decrease in Ae. albopictus densities in lowlands during summer in the future. Discussion: These results contrast with previous results, which brings new insight on the future impacts of climate change on Aedes densities. Major sources of uncertainties, such as mosquito model parametrization and climate model uncertainties, were addressed to explore the limits of such modeling. https://doi.org/10.1289/EHP11068
Published: 2022
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34. How do various maize crop models vary in their responses to climate change factors?

Author: Federico Sau, Sjaak Conijn, Delphine Deryng, Jean-Louis Durand, Katharina Waha, Edmar Teixeira, Iurii Shcherbak, R.E.E. Jongschaap, James W. Jones, Kenneth J. Boote, Maria Virginia Pravia, Jerry L. Hatfield, Alex C. Ruane, Christian Biernath, Patricio Grassini, H.L. Boogaard, Steven Hoek, K. Christian Kersebaum, Fulu Tao, Christian Baron, David Makowski, Claas Nendel, Sebastian Gayler, Dennis Timlin, Marc Corbeels, Christoph Müller, Nadine Brisson, Jon I. Lizaso, Naresh S. Kumar, Cynthia Rosenzweig, Simona Bassu, Armen R. Kemanian, Cesar Izaurralde, Bruno Basso, Giacomo De Sanctis, Myriam Adam, Soo-Hyung Kim, Eckart Priesack, Agronomie, AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité de Recherche Pluridisciplinaire Prairies et Plantes Fourragères (P3F), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Department of agronomy, University of Florida [Gainesville], Department Produccion vegetal, Fitotecnia, Universidad Politécnica de Madrid (UPM), Department of agricultural and biological engineering, GISS Climate impacts group, NASA Goddard Institute for Space Studies (GISS), NASA Goddard Space Flight Center (GSFC)-NASA Goddard Space Flight Center (GSFC), Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), 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), Department of geological sciences, Michigan State University [East Lansing], Michigan State University System-Michigan State University System, Department crop systems, forestry and environmental sciences, University of Basilicata, Centre for Geo-Information, ALTERRA, WUR-Plant research international, Wageningen University and Research Centre [Wageningen] (WUR), Agroécologie et Intensification Durables des cultures annuelles (Cirad-Persyst-UPR 115 AIDA), Département Performances des systèmes de production et de transformation tropicaux (Cirad-PERSYST), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Tyndall Centre for Climate Change Research, University of East Anglia [Norwich] (UEA), School of Environmental Sciences [Norwich], UE Agroclim (UE AGROCLIM), Water and earth system science [Tübingen] (WESS), Eberhard Karls Universität Tübingen, Department of agronomy and horticulture, University of Nebraska [Lincoln], University of Nebraska System-University of Nebraska System, Department of plant science, University of Pensylvania, Institute of Lanscape Systems Analysis, Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung = Leibniz Centre for Agricultural Landscape Research (ZALF), School of environmental and forest sciences, University of Washington [Seattle], Centre for Environment Science and Climate Resilient Agriculture (CESCRA), Indian Agricultural Research Institute (IARI), Institute of landscape systems analysis, Institute of geographical sciences and natural resources research, Chinese Academy of Sciences [Changchun Branch] (CAS), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité de Recherche Pluridisciplinaire Prairies et Plantes Fourragères ( P3F ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Universidad Politécnica de Madrid ( UPM ), NASA Goddard Institute for Space Studies ( GISS ), NASA Goddard Space Flight Center ( GSFC ) -NASA Goddard Space Flight Center ( GSFC ), Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales ( UMR AGAP ), Institut national de la recherche agronomique [Montpellier] ( INRA Montpellier ) -Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques ( Montpellier SupAgro ) -Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement ( CIRAD ) -Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier ( Montpellier SupAgro ), 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 ), Wageningen University and Research Centre [Wageningen] ( WUR ), Annual cropping systems, Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement, Tyndall Centre for climate change research and school of environmental sciences, University of East Anglia [Norwich] ( UEA ), UE Agroclim ( UE AGROCLIM ), Water and earth system science (WESS) competence cluster, University of Nebraska-Lincoln, Leibniz Centre for Agricultural Landscape Research, Centre for Environment Science and Climate Resilient Agriculture ( CESCRA ), Indian Agricultural Research Institute ( IARI ), Chinese Academy of Sciences [Changchun Branch] ( CAS ), University of Florida [Gainesville] (UF), Department of Agricultural and Biological Engineering [Gainesville] (UF|ABE), Institute of Food and Agricultural Sciences [Gainesville] (UF|IFAS), University of Florida [Gainesville] (UF)-University of Florida [Gainesville] (UF), 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), Wageningen University and Research [Wageningen] (WUR), Agroécologie et Intensification Durables des cultures annuelles (UPR AIDA), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Agroclim (AGROCLIM), and Eberhard Karls Universität Tübingen = Eberhard Karls University of Tuebingen
Subjects: [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, 010504 meteorology & atmospheric sciences, nitrogen dynamics, Atmospheric sciences, maize, 01 natural sciences, Standard deviation, F01 - Culture des plantes, wheat, Aardobservatie en omgevingsinformatica, water-use efficiency, uncertainty, [ SDV.SA ] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, General Environmental Science, agriculture, 2. Zero hunger, Global and Planetary Change, elevated co2, Ecology, Geography, Phenology, U10 - Informatique, mathématiques et statistiques, Agricultura, 04 agricultural and veterinary sciences, simulation, Rendement des cultures, model intercomparison, climate change, CO2, Crop simulation model, Modèle mathématique, Crops, Agricultural, simulation-model, Earth Observation and Environmental Informatics, air co2 enrichment, P40 - Météorologie et climatologie, Agmip, Climate, Maize, Model Intercomparison, Simulation, Temperature, Uncertainty, Climate change, carbon-dioxide, Models, Biological, Zea mays, Agro Water- en Biobased Economy, Environmental Chemistry, Water-use efficiency, climate, 0105 earth and related environmental sciences, Changement climatique, systems simulation, Modélisation des cultures, Crop yield, Simulation modeling, Water, temperature, Modèle de simulation, Carbon Dioxide, yield, Température, Agronomy, 13. Climate action, Yield (chemistry), 040103 agronomy & agriculture, AgMIP, 0401 agriculture, forestry, and fisheries, Environmental science, Dioxyde de carbone
Abstract: Comments This article is a U.S. government work, and is not subject to copyright in the United States. Abstract Potential consequences of climate change on crop production can be studied using mechanistic crop simulation models. While a broad variety of maize simulation models exist, it is not known whether different models diverge on grain yield responses to changes in climatic factors, or whether they agree in their general trends related to phenology, growth, and yield. With the goal of analyzing the sensitivity of simulated yields to changes in temperature and atmospheric carbon dioxide concentrations [CO2], we present the largest maize crop model intercomparison to date, including 23 different models. These models were evaluated for four locations representing a wide range of maize production conditions in the world: Lusignan (France), Ames (USA), Rio Verde (Brazil) and Morogoro (Tanzania). While individual models differed considerably in absolute yield simulation at the four sites, an ensemble of a minimum number of models was able to simulate absolute yields accurately at the four sites even with low data for calibration, thus suggesting that using an ensemble of models has merit. Temperature increase had strong negative influence on modeled yield response of roughly 0.5 Mg ha 1 per °C. Doubling [CO2] from 360 to 720 lmol mol 1 increased grain yield by 7.5% on average across models and the sites. That would therefore make temperature the main factor altering maize yields at the end of this century. Furthermore, there was a large uncertainty in the yield response to [CO2] among models. Model responses to temperature and [CO2] did not differ whether models were simulated with low calibration information or, simulated with high level of calibration information.
Published: 2014
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35. Social process of adaptation to environmental changes: How eastern african societies intervene between crops and climate

Author: Christian Leclerc, Joseph Boyard-Micheau, Christian Baron, Caroline Mwongera, Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales ( UMR AGAP ), Institut national de la recherche agronomique [Montpellier] ( INRA Montpellier ) -Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques ( Montpellier SupAgro ) -Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement ( CIRAD ) -Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier ( Montpellier SupAgro ), Biogéosciences [Dijon] ( BGS ), Université de Bourgogne ( UB ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), 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 ), ANR 08-VULN-01-008,ANR 08-VULN-01-008, Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Biogéosciences [UMR 6282] [Dijon] (BGS), Université de Bourgogne (UB)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), 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 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), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bourgogne (UB)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroParisTech-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), French National Research Agency (ANR 08-VULN-01-008), ANR-08-VULN-0001,ACOCLI,Adaptations cognitives aux changements climatiques(2008), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-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)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)
Subjects: 0106 biological sciences, Atmospheric Science, Ensemencement, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Environmental change, F08 - Systèmes et modes de culture, adaptation aux changements climatiques, 01 natural sciences, 2. Zero hunger, Global and Planetary Change, Agroforestry, Ecology, Agriculture, [ SDE.MCG ] Environmental Sciences/Global Changes, Pratique culturale, Geography, [SDU.STU.CL]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Climatology, Crop growth, [ SDU.STU.CL ] Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Climatology, P40 - Météorologie et climatologie, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, Climate change, Growing season, Societal impacts, Weather station, Altitude, E50 - Sociologie rurale, Adaptation, Climate variability, 0105 earth and related environmental sciences, Changement climatique, business.industry, Sowing, 15. Life on land, 13. Climate action, Sociologie, Africa, business, Social Sciences (miscellaneous), 010606 plant biology & botany
Abstract: Studies on climate change can only be conducted on a long time scale, and observing how societies adapt their sowing practices to climate variability is challenging and costly. As an alternative, a space and time substitution design was used, changes in space corresponding to that induced in time by environmental change. On the eastern slope of Mount Kenya, the Tharaka community, originating from the lowlands (750 m), moved up to the midlands (950 m) with their lowland-adapted resources, whereas the Mwimbi, originating from wetter upland (1100 m), moved down to the midlands with their highland-adapted genetic resources. A weather station was installed at 950 and 1100 m, and a logistic model was used to analyze the probability of sowing failure as a function of the length of dry spells after sowing. A total of 1691 plots in 40 surveyed farms were surveyed to compare the Mwimbi and Tharaka during 2 yr and four growing seasons, controlling crops and altitude. Although seed-sowing practices were similar in both communities, the relative risk of sowing failure was 3.3 times more for the Mwimbi than for the Tharaka during the Short Rains, and 1.5 times more during the Long Rains. This difference can be explained by within-community seed exchanges, as Tharaka seeds, originally from the lowlands, are adapted to drier conditions, whereas Mwimbi seeds are adapted to wetter conditions. The findings suggest an impact of historical and social factors on the mitigation of sowing failure risk. Thus, they must be considered as an integral part of the adaptation process to climate variability and change.
Published: 2014
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36. A CNN-based methodology for cow heat analysis from endoscopic images

Author: Agathe Decherf, Dominique Collard, Christophe Audebert, Ruiwen He, Abdelmalik Taleb-Ahmed, Feryal Windal, Halim Benhabiles, Gaël Even, Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 (IEMN), Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Polytechnique Hauts-de-France (UPHF)-JUNIA (JUNIA), Université catholique de Lille (UCL)-Université catholique de Lille (UCL), Bio-Micro-Electro-Mechanical Systems - IEMN (BIOMEMS - IEMN), Université catholique de Lille (UCL)-Université catholique de Lille (UCL)-Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Polytechnique Hauts-de-France (UPHF)-JUNIA (JUNIA), JUNIA (JUNIA), Université catholique de Lille (UCL), Gènes Diffusion [Douai], Laboratory for Integrated Micro Mechatronics Systems (LIMMS), The University of Tokyo (UTokyo)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), COMmunications NUMériques - IEMN (COMNUM - IEMN), INSA Institut National des Sciences Appliquées Hauts-de-France (INSA Hauts-De-France), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 (IEMN), This project has been funded by the FEDER European program, JUNIA French Engineering school and Genes Diffusion French company., Centrale Lille-Institut supérieur de l'électronique et du numérique (ISEN)-Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis (UVHC)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Polytechnique Hauts-de-France (UPHF)-Centrale Lille-Institut supérieur de l'électronique et du numérique (ISEN)-Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis (UVHC)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Polytechnique Hauts-de-France (UPHF), Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Polytechnique Hauts-de-France (UPHF)-JUNIA (JUNIA)-Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Polytechnique Hauts-de-France (UPHF)-JUNIA (JUNIA), 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)
Subjects: Endoscopic image, Computer science, Machine vision, Context (language use), Artificial insemination, 02 engineering and technology, Machine learning, computer.software_genre, 030218 nuclear medicine & medical imaging, Upsampling, [SPI]Engineering Sciences [physics], 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, Artificial Intelligence, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Android (operating system), Quantization (image processing), 2. Zero hunger, business.industry, Response time, Deep learning, Android CNN optimization, Software deployment, Cow heat, 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, State (computer science), business, computer
Abstract: International audience; In cattle farming, the artificial insemination technique is a biotechnology that brings to farmers a wide range of benefits namely health security, genetic gain and economic costs. The main condition for the success of artificial insemination within cattle is the heat (or estrus) detection. In this context, several cow heat detection systems have been recently proposed in the literature to assist the farmer in this task. Nevertheless, they are mainly based on the analysis of the physical behavior of the cow which may be affected by several factors related to its health and its environment. In this paper, we present a new vision system for cow heat detection which is based on the analysis of the genital tract of the cow. The main core of our system is a CNN model that has been designed and tailored for analyzing endoscopic images collected using an innovative insemination technology named Eye breed. The conducted experiments on two datasets namely our own dataset and a public dataset show the high accuracy of our CNN model (more than 97% for both datasets) outperforming 19 methods from the state of the art. Moreover, we propose an optimized version of our model for an Android deployment by exploiting several techniques namely quantization, GPU acceleration and video downsampling. The conducted tests on a smart-phone shows that our heat detection system has a response time of a few seconds.
Published: 2021
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37. Humans in the upstream can exacerbate climate change impacts on water birds’ habitat in the downstream

Author: Saeideh Maleki, Vahid Rahdari, Nicolas Baghdadi, University of Zabol, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), and University of Zabol - UOZ-GR-1348
Subjects: 010504 meteorology & atmospheric sciences, Climate Change, Entropy, Ecosystem ecology, Science, 0207 environmental engineering, Climate change, 02 engineering and technology, 01 natural sciences, Article, Birds, Effects of global warming, Animals, Humans, Human Activities, Ecosystem, Water bird, 020701 environmental engineering, skin and connective tissue diseases, 0105 earth and related environmental sciences, Downstream (petroleum industry), 2. Zero hunger, Upstream (petroleum industry), Multidisciplinary, Ecology, business.industry, Afghanistan, Agriculture, 15. Life on land, 6. Clean water, Habitat, 13. Climate action, [SDE]Environmental Sciences, Environmental science, Medicine, sense organs, business
Abstract: The present paper aims to quantify how human-made changes in the upstream exacerbate climate change impacts on water birds’ habitat in the downstream. To reduce climate change effects and design adaptation policies, it is important to identify whether human activities understate or overstate the effects of climate change in a region on its inhabitants. This paper also shows how human activities may magnify climate change impacts both locally and regionally. Land-use/land-cover change as the important sign of human-made destruction in an ecosystem was detected in the upstream of the Helmand basin over 40 years. Owing to conflicts in Afghanistan, studies on this basin are rare. The water bird’s habitat suitability maps during the study period were created using the maximum entropy model and the multi-criteria evaluation method. The post-classification method was applied to show the land-use/land-cover change over 40 years. These results were compared to the area of suitable habitat for water birds. The findings of these analyses indicated that the irrigated farming was expanded in the upstream despite climate change and water limitation, while the water birds’ habitat in the downstream was declined. These results revealed that the unsustainable pattern of farming and blocking water behind dams in the upstream exacerbated the negative effects of climate change on water birds’ habitat in the downstream. The significance of this study is to demonstrate the role of human in exacerbating climate change impacts both locally and regionally.
Published: 2021
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38. Detecting Irrigation Events over Semi-Arid and Temperate Climatic Areas Using Sentinel-1 Data: Case of Several Summer Crops

Author: Hassan Bazzi, Nicolas Baghdadi, Sami Najem, Hadi Jaafar, Michel Le Page, Mehrez Zribi, Ioannis Faraslis, Marios Spiliotopoulos, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Atos [Bezons], ATOS Origin, American University of Beirut [Beyrouth] (AUB), 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), University of Thessaly [Larissa], University of Thessaly [Volos] (UTH), and This research received funding from the French Space Study Center (CNES, TOSCA 2022 project), the French Agency for Ecological Transition (ADEME, RSEAU project) and the National Research Institute for Agriculture, Food and the Environment (INRAE). H.J. acknowledges funds from Google.org and the Tides Foundation, award 103808. This research was also funded by the project HubIS under the PRIMA 2019 program of the European Commission (HORIZON EUROPE).
Subjects: remote sensing, precision agriculture, sustainability, climate change, [SDE]Environmental Sciences, Agronomy and Crop Science
Abstract: International audience; Irrigation monitoring is of great importance in agricultural water management to guarantee better water use efficiency, especially under changing climatic conditions and water scarcity. This study presents a detailed assessment of the potential of the Sentinel-1 (S1) Synthetic Aperture Radar (SAR) data to detect irrigation events at the plot scale. The potential of the S1 data to detect the irrigation events was carried out using the Irrigation Event Detection Model (IEDM) over semi-arid and temperate oceanic climates in five study sites in south Europe and the Middle East. The IEDM is a decision tree model initially developed to detect irrigation events using the change detection algorithm applied to the S1 time series data. For each study site and at each agricultural plot, all available S1 images during the period of irrigation were used to construct an S1 time series and apply the IEDM. Different types of major summer irrigated crops were analyzed in this study, including Maize, Soybean, Sorghum and Potato, mainly with the sprinkler irrigation technique. The irrigation detection accuracy was evaluated using S1 images and the IEDM against the climatic condition of the studied area, the vegetation development (by means of the normalized difference vegetation index, NDVI) and the revisit time of the S1 sensor. The main results showed generally good overall accuracy for irrigation detection using the S1 data, reaching 67% for all studied sites together. This accuracy varied according to the climatic conditions of the studied area, with the highest accuracy for semi-arid areas and lowest for temperate areas. The analysis of the irrigation detection as a function of the crop type showed that the accuracy of irrigation detection decreases as the vegetation becomes well developed. The main findings demonstrated that the density of the available S1 images in the S1 time series over a given area affects the irrigation detection accuracy, especially for temperate areas. In temperate areas the irrigation detection accuracy decreased from 70% when 15 to 20 S1 images were available per month to reach less than 56% when less than 10 S1 images per month were available over the study sites.
Published: 2022
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39. Potentialités des frises chrono-systémiques et des cartographies narratives pour communiquer sur les trajectoires des socio-écosystèmes

Author: Arnaud, Fanny, Charpentier, Isabelle, Chery, Jean-Pierre, Gradeler, Marie, Bonnal, Vincent, Dunesme, Samuel, Environnement, Ville, Société (EVS), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-École des Mines de Saint-Étienne (Mines Saint-Étienne MSE), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Université Jean Moulin - Lyon 3 (UJML), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-École nationale supérieure d'architecture de Lyon (ENSAL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Zone Atelier Bassin du Rhône, Zone Atelier Basson du Rhône, Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (ICube), École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Les Hôpitaux Universitaires de Strasbourg (HUS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Matériaux et Nanosciences Grand-Est (MNGE), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Réseau nanophotonique et optique, Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Zone Atelier Environnementale Urbaine, LTSER France, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Département Environnements et Sociétés (Cirad-ES), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), ANR-11-LABX-0010,DRIIHM / IRDHEI,Dispositif de recherche interdisciplinaire sur les Interactions Hommes-Milieux(2011), and ANR-17-EURE-0018,H2O'LYON,School of Integrated Watershed Sciences(2017)
Subjects: Cartographie narrative, Plateforme web, Chronosystemic timeline, Frise chrono-systémique, Story map, [SHS.GEO]Humanities and Social Sciences/Geography, Web platform, [SHS.HIST]Humanities and Social Sciences/History, [SDE.ES]Environmental Sciences/Environmental and Society, Valorisation, OHM Vallée du Rhône
Abstract: International audience; La recherche menée sur les socio-écosystèmes au sein des dispositifs de l'INEE (notamment le Réseau des Zones Ateliers et les Observatoires Hommes-Milieux) est largement interdisciplinaire. Les projets de recherche génèrent par ailleurs une grande quantité de données spatio-temporelles et hétérogènes, ce qui rend complexe la synthèse des résultats de recherche et leur communication. Il apparaît ainsi nécessaire de développer des outils offrant une vue d'ensemble des différentes composantes des socio-écosystèmes (spatiales, temporelles et/ou thématiques) an de faciliter le dialogue entre les disciplines, recueillir et diffuser les connaissances auprès des acteurs des territoires et des citoyens, et stimuler des approches transdisciplinaires.Les frises chrono-systémiques et les cartographies narratives sont des exemples d'outils numériques utilisés afin de restituer les trajectoires spatio-temporelles des socio-écosystèmes. Dans cette communication, nous présenterons trois outils :* ZA Timeline : logiciel développé en 2020 pour le Réseau des Zones Ateliers. Ce logiciel possède une interface graphique permettant à l'utilisateur de représenter en temps réel (lors d'ateliers) des données temporelles hétérogènes encodées dans un tableur sous la forme d'une frise chronologique. Il est utilisé par plusieurs Zones Ateliers pour la modélisation de leurs socio-écosystèmes ;* Chrono-Rhône : application web interactive conçue en 2020 pour les besoins de l'Observatoire Hommes-Milieux Vallée du Rhône. Ce prototype comprend une interface Frise chrono-systémique et une interface Carte, ce qui permet à l'utilisateur de découvrir les évènements historiques qui ont marqué l'évolution socio-environnementale du fleuve Rhône à la fois dans le temps et l'espace. La base de données contient 331 évènements répartis dans 31 thèmes et six thématiques, ainsi qu'une base relationnelle représentant les liens de causalité entre les évènements ;* NAMO GéoWeb : plateforme de conception d'atlas web interactifs développée en 2020-2021 dans le cadre du programme Littoral de la Fondation de France (projet RestEAUr'lag) et d'un projet soutenu par le FEDER et la Région Guadeloupe. Cette plateforme propose aux utilisateurs un module de rédaction de cartes narratives. Elle permet de regrouper les données de différentes infrastructures de données géographiques impliquées dans un projet, et offre également la valorisation et la diffusion de cartographies thématiques via une rédaction collaborative et une publication en ligne.Nous aborderons les points communs entre ces outils (par ex. leur mode collaboratif, la libre utilisation du code source et/ou du logiciel, leur caractère extensible avec de nouveaux modules), leurs spécificités (par ex. fonctionnalités et utilisateurs cibles) et leurs complémentarités potentielles. Nous discuterons aussi l'appropriation des outils par la communauté. Comment optimiser les temps de développement et d'animation versus les retours utilisateurs, pour ne pas créer des outils "de plus" et diffuser efficacement les produits de la science ?
Published: 2022

40. Innovative education for sustainable development in peripheral rural areas

Author: Gaki, D., Felekis, S., Vlahos, G., Herzon, I., Morales Fusté, M. P., Tristan Berchoux, Bennettcoady, R., Jitea, I. M., Kazakova, Y., Kessari, M., Klepac, O., Mihai, V., Moran, J., Tolic, S., Roglic, M., University of Thessaly [Volos] (UTH), Agricultural University of Athens, TKK Helsinki University of Technology (TKK), Centre International de Hautes Etudes Agronomiques Méditerranéennes - Institut Agronomique Méditerranéen de Montpellier (CIHEAM-IAMM), Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Galway-Mayo Institute of Technology, University of Agricultural Sciences and Veterinary Medicine Cluj Napoca = Universitatea de Științe Agricole și Medicină Veterinară Cluj-Napoca, University of National and World Economy [Sofia] (UNWE), Montpellier Interdisciplinary center on Sustainable Agri-food systems (Social and nutritional sciences) (UMR MoISA), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre International de Hautes Etudes Agronomiques Méditerranéennes - Institut Agronomique Méditerranéen de Montpellier (CIHEAM-IAMM), Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, 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), University of Osijek, and Theodoridis A. (ed.), Koutsou S. (ed.)
Subjects: [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, BULGARIA, FRANCE, ENSEIGNEMENT A DISTANCE, DISTANCE STUDY, DATABASES, BULGARIE, ACTOR, BANQUE DE DONNEES, GRECE, GREECE, RURAL AREAS, INNOVATION PEDAGOGIQUE, CROATIA, CROATIE, ACTEUR, ROUMANIE, ROUMANIA, PROGRAMME ERASMUS, FORMATION AGRICOLE, CONSEILLER AGRICOLE, FINLANDE, ADVISORY OFFICERS, FINLAND, ZONE RURALE, AGRICULTURAL TRAINING, CASE STUDIES, ETUDE DE CAS, IRELANDE, DEVELOPPEMENT DURABLE, SUSTAINABLE DEVELOPMENT, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, HIGH NATURE VALUE, IRLANDE, EDUCATIONAL INNOVATION, ERASMUS PROGRAMME, HAUTE VALEUR NATURELLE
Abstract: International audience; This paper aims to present the results of the Erasmus + RUR'UP project that developed educational tools for scientists, public managers, practitioners, and agricultural advisors living and working in peripheral rural areas. Based on the assessment of the educational needs and gaps for the sustainable development of the EU peripheral rural areas of Greece.
Published: 2022

41. Adapter localement les prévisions climatiques saisonnières : désagrégation stochastique et interpolation spatiale

Author: Camberlin , Pierre, Baron , C., Bois , Benjamin, Boyard-Micheau , Joseph, Gitau , Wilson, Moron , Vincent, Oettli , Pascal, Ogallo , Laban, Philippon , Nathalie, Biogéosciences [UMR 6282] [Dijon] (BGS), Université de Bourgogne (UB)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), 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), Department of Meteorology, University of Nairobi (UoN), Centre européen de recherche et d'enseignement des géosciences de l'environnement (CEREGE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Collège de France (CdF)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Aix Marseille Université (AMU)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Department of Earth and Planetary Science [Tokyo], The University of Tokyo, Climate Prediction and Applications Centre (ICPAC), IGAD, M. Boko, E.W. Vissin & F. Afouda, Aix Marseille Université (AMU)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Collège de France (CdF (institution))-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), The University of Tokyo (UTokyo), Biogéosciences [UMR 6282] (BGS), Université de Bourgogne (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département Environnements et Sociétés (Cirad-ES), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Aix Marseille Université (AMU)-Collège de France (CdF (institution))-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Graduate School of Science [Tokyo], The University of Tokyo (UTokyo)-The University of Tokyo (UTokyo), Laffont, Rémi, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bourgogne (UB)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Biogéosciences [Dijon] ( BGS ), AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Université de Bourgogne ( UB ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), 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 ), University of Nairobi ( UoN ), Centre européen de recherche et d'enseignement de géosciences de l'environnement ( CEREGE ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Institut de Recherche pour le Développement ( IRD ) -Aix Marseille Université ( AMU ) -Collège de France ( CdF ) -Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Institut national des sciences de l'Univers ( INSU - CNRS ), and Climate Prediction and Applications Centre ( ICPAC )
Subjects: P40 - Météorologie et climatologie, F01 - Culture des plantes, U10 - Informatique, mathématiques et statistiques, [SDU.STU.GC]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Geochemistry, [SDU.STU.GC] Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Geochemistry, désagrégation, générateur stochastique, précipitations, rendements, prévision saisonnière, [ SDU.STU.GC ] Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Geochemistry
Abstract: 6 pages; International audience; Un panorama est fait des méthodes de descente d’échelles permettant de passer de prévisions climatiques saisonnières de large-échelle à des séries locales journalières. L’exemple des générateurs stochastiques de temps est appliqué à la prévision des récoltes de sorgho au Kenya, dans le cadre du programme ANR PICREVAT. Une méthode d’interpolation spatiale des paramètres des générateurs est testée, pour obtenir des séries journalières de précipitations en tout point du territoire. Les séries générées sont utilisées en entrée du modèle agronomique SARRA-H.
Published: 2013

42. Governance Across Multiple Levels of Agri-environmental Measures in France

Author: Xavier Augusseau, Olivier Aznar, Armelle Caron, William's Daré, Caroline Maury, Murielle Bonin, Philippe Jeanneaux, Mélanie Decamps, Philippe Bonnal, CFort, Mutations des activités des espaces et des formes d'organisation dans les territoires ruraux (UMR METAFORT), AgroParisTech-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroParisTech-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Gestion de l'Eau, Acteurs, Usages (UMR G-EAU), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud]), AgroParisTech-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), 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), Acteurs, Ressources et Territoires dans le Développement (UMR ART-Dev), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Université de Montpellier (UM)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM), Gestion des ressources renouvelables et environnement (UPR GREEN), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Muradian R. & Rival L., Mutations des activités des espaces et des formes d'organisation dans les territoires ruraux (METAFORT), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroParisTech, Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroParisTech, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UM3)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Gestion des ressources renouvelables et environnement (Cirad-Es-UPR 47 GREEN), Département Environnements et Sociétés (Cirad-ES), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-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)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Mutations des activités des espaces et des formes d'organisation dans les territoires ruraux ( METAFORT ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech-VetAgro Sup ( VAS ) -Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture ( IRSTEA ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech-VetAgro Sup ( VAS ) -Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture ( IRSTEA ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Gestion de l'Eau, Acteurs, Usages ( UMR G-EAU ), 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 International des Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes ( CIHEAM ) -Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier ( Montpellier SupAgro ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech-VetAgro Sup ( VAS ) -Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture ( IRSTEA ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, 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 ), Acteurs, Ressources et Territoires dans le Développement ( ART-Dev ), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement ( CIRAD ) -Université Paul-Valéry - Montpellier 3 ( UM3 ) -Université de Perpignan Via Domitia ( UPVD ) -Université de Montpellier ( UM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Gestion des ressources renouvelables et environnement ( GREEN ), and Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement ( CIRAD )
Subjects: 010504 meteorology & atmospheric sciences, media_common.quotation_subject, 010501 environmental sciences, 01 natural sciences, Ecosystem services, E14 - Économie et politique du développement, Political science, Regional science, Gouvernance, Politique de l'environnement, service, Union européenne, 0105 earth and related environmental sciences, media_common, E10 - Économie et politique agricoles, [ SDE.BE ] Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, business.industry, Corporate governance, OS, Payment, Metropolitan area, [SDE.ES]Environmental Sciences/Environmental and Society, Economy, Agriculture, P01 - Conservation de la nature et ressources foncières, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, business, Politique agricole, Administration (government), [ SDE.ES ] Environmental Sciences/Environmental and Society, Écosystème
Abstract: Chapitre 13; International audience; After explaining why agri-environmental measures (AEMs) can be regarded as payment for environmental services (PES), this chapter focuses on the governance issues arising from the introduction of AEMs in France. These issues are examined in several territorial contexts: a metropolitan region (Auvergne) and two overseas regions (Guadeloupe and Réunion). Analysis of the national governance of AEMs highlights the weak communication between the different administrations in charge of agriculture and environment. The design of the AEM instruments was led by a highly centralised administration, in cooperation with the majority farmers' union, promoting a mass mechanism in favour of farmers. At the regional level, agricultural stakeholders are not yet convinced of the effectiveness of the measures and seek above all to maintain their income. The three case studies underline the strategic role of intermediate actors in the implementation of AEMs at the local level.
Published: 2013
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43. Co2Vis: A Visual Analytics Tool for Mining Co-Expressed and Co-Regulated Genes Implied in HIV Infections

Author: Zine El Aabidine, Amal, Sallaberry, Arnaud, Bringay, Sandra, Fabrègue, Mickaël, Lecellier, Charles-Henri, Hai, Phan Nhat, Poncelet, Pascal, Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), 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), ADVanced Analytics for data SciencE (ADVANSE), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM), Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (ICube), Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Réseau nanophotonique et optique, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Matériaux et nanosciences d'Alsace (FMNGE), Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), 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), Institut de Génétique Moléculaire de Montpellier (IGMM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM), Université de Montpellier (UM), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UM3), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Matériaux et nanosciences d'Alsace, Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales ( UMR AGAP ), Institut national de la recherche agronomique [Montpellier] ( INRA Montpellier ) -Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques ( Montpellier SupAgro ) -Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement ( CIRAD ) -Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier ( Montpellier SupAgro ), ADVanced Analytics for data SciencE ( ADVANSE ), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier ( LIRMM ), Université de Montpellier ( UM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Montpellier ( UM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 ( UM3 ), Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie ( ICube ), Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg ( INSA Strasbourg ), Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Strasbourg ( UNISTRA ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg ( ENGEES ) -Réseau nanophotonique et optique, Université de Strasbourg ( UNISTRA ) -Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar ( Université de Haute-Alsace (UHA) ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Strasbourg ( UNISTRA ) -Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar ( Université de Haute-Alsace (UHA) ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Matériaux et nanosciences d'Alsace, Université de Strasbourg ( UNISTRA ) -Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar ( Université de Haute-Alsace (UHA) ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Strasbourg ( UNISTRA ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ), 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 ), Institut de Génétique Moléculaire de Montpellier ( IGMM ), Université de Montpellier ( UM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Université de Montpellier ( UM ), École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Les Hôpitaux Universitaires de Strasbourg (HUS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Matériaux et Nanosciences Grand-Est (MNGE), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Réseau nanophotonique et optique, Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [ INFO ] Computer Science [cs], [INFO]Computer Science [cs]
Abstract: International audience; One of the key challenges in human health is the identification of disease-causing genes like AIDS (Acquired ImmunoDeficiency Syndrome). Numerous studies have addressed this challenge through gene expression analysis. Due to the amount of data available, processing DNA microarrays in a way that makes biomedical sense is still a major issue.Statistical methods and data mining techniques play a key role in discovering previously unknown knowledge. However, applying such techniques in this context is difficult because the number of measurement points (i.e., gene expression levels) is much higher than the number of samples resulting in the well-known curse of dimensionality problem also called the high feature-to-sample ratio.We propose a combination of data mining and visual analytics methods to identify and render groups of genes implied in HIV infections and sharing common behaviors.
Published: 2013

44. Detection of irrigation dates and amounts on maize plots from the integration of Sentinel-2 derived Leaf Area Index values in the Optirrig crop model

Author: Mohamad Hamze, Bruno Cheviron, Nicolas Baghdadi, Madiop Lo, Dominique Courault, Mehrez Zribi, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Gestion de l'Eau, Acteurs, Usages (UMR G-EAU), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Bureau de Recherches Géologiques et Minières (BRGM) (BRGM)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-AgroParisTech-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, 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), Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), 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), and French Space Study Center (CNES, TOSCA 2022 project)National Research Institute for Agriculture Food and the Environment (INRAE)French Environment and Energy Management Agency (ADEME)European Space Agency (ESA) for the Sentinel-1 data
Subjects: Leaf Area Index, [SDE]Environmental Sciences, Soil Science, Optirrig, Crop growth model, Sentinel-2, Irrigation, Agronomy and Crop Science, Maize, Earth-Surface Processes, Water Science and Technology
Abstract: International audience
Published: 2023
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45. Émergence de la notion de service environnemental dans les politiques agricoles en France : l'ébauche d'un changement de paradigme?

Author: Marie Hrabanski, Olivier Aznar, Caroline Maury, Armelle Caron, Elodie Valette, Mélanie Decamps, Gestion de l'Eau, Acteurs, Usages (UMR G-EAU), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud]), Mutations des activités des espaces et des formes d'organisation dans les territoires ruraux (METAFORT), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Acteurs, Ressources et Territoires dans le Développement (UMR ART-Dev), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UM3)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), CFort, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Gestion de l'Eau, Acteurs, Usages ( UMR G-EAU ), 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 International des Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes ( CIHEAM ) -Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier ( Montpellier SupAgro ), Mutations des activités des espaces et des formes d'organisation dans les territoires ruraux ( METAFORT ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech-VetAgro Sup ( VAS ) -Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture ( IRSTEA ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Acteurs, Ressources et Territoires dans le Développement ( ART-Dev ), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement ( CIRAD ) -Université Paul-Valéry - Montpellier 3 ( UM3 ) -Université de Perpignan Via Domitia ( UPVD ) -Université de Montpellier ( UM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech-VetAgro Sup ( VAS ) -Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture ( IRSTEA ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech-VetAgro Sup ( VAS ) -Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture ( IRSTEA ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech, Mutations des activités des espaces et des formes d'organisation dans les territoires ruraux (UMR METAFORT), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Université de Montpellier (UM)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM), AgroParisTech-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), AgroParisTech-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroParisTech-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre national du machinisme agricole, du génie rural, des eaux et forêts (CEMAGREF), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech-Centre national du machinisme agricole, du génie rural, des eaux et forêts (CEMAGREF)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS), Mutations des activités, des espaces et des formes d'organisation dans les territoires ruraux (METAFORT), Centre national du machinisme agricole, du génie rural, des eaux et forêts (CEMAGREF)-ENITA Clermont-AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroParisTech, Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Irstea Publications, Migration, Estel, Fanny, 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 ), Mutations des activités, des espaces et des formes d'organisation dans les territoires ruraux ( METAFORT ), and Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech-ENITA Clermont-CEMAGREF-UR MECF
Subjects: [SDE] Environmental Sciences, Social Sciences and Humanities, 0211 other engineering and technologies, 02 engineering and technology, 010501 environmental sciences, 01 natural sciences, agricultural policy, Politique de l'environnement, service, GE1-350, COM, lcsh:Environmental sciences, 0105 earth and related environmental sciences, E10 - Économie et politique agricoles, politique agricole, 2. Zero hunger, lcsh:GE1-350, agri-environment schemes, [ SDE.BE ] Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, service environnemental, Enquête, ACL, 021107 urban & regional planning, 15. Life on land, PAC, [SDE.ES]Environmental Sciences/Environmental and Society, environmental service, Environmental sciences, [SDE]Environmental Sciences, Sciences Humaines et Sociales, P01 - Conservation de la nature et ressources foncières, [SDE.ES] Environmental Sciences/Environmental and Society, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, mesures agrienvironnementales, [ SDE.ES ] Environmental Sciences/Environmental and Society
Abstract: Cet article traite des modalités d’importation de la notion de service environnemental dans les politiques agricoles en France. Le travail est basé sur une analyse bibliographique et sur des entretiens semi-directifs réalisés de septembre 2009 à mai 2010 auprès de 62 représentants des institutions du monde agricole en France.Née dans l’univers anglo-saxon, et popularisée à l’occasion du Millennium Ecosystem Assessment (2005), la notion de SE est apparue tardivement en France, qui lui y est restée longtemps réticente, préférant défendre jusqu’en 2002 la notion de multifonctionnalité de l’agriculture. La diffusion de la notion (qu’elle recouvre l’acception de services rendus par les écosystèmes ou de services environnementaux rendus par les acteurs) qui s’ébauche à partir de 2005 connaît une accélération en 2008-2009 dans le monde agricole. Nous posons l’hypothèse de l’ouverture d’une fenêtre d’opportunité française, à la conjonction des trois courants évoqués par Kingdon (1984). Outre le rôle évident de la diffusion de la notion à l’échelle internationale, l’émergence de la notion de SE en France s’inscrit en effet dans le cadre d’un agenda politique particulier : national avec la réflexion sur la biodiversité engagée dans le cadre du Grenelle de l'Environnement, et la création de la Fondation pour la Recherche sur la Biodiversité (FRB) et de divers dispositifs, mais surtout européen avec les enjeux de la renégociation de la PAC à l’horizon 2013., This article deals with the transfer of environmental service’s concept in agricultural policies in France. It is based on a document and literature review and on semi-directive interviews conducted from September 2009 to April 2010 with 62 key stakeholders in the French agriculture sector.The notion of environmental services and ecosystem services has been gathering strength since the 1970s and has been popularized with the Millennium Ecosystem Assessment in 2005. Yet the concepts appeared late in France. Until 2003 France was arguing for the idea of multifunctionality in agriculture. The concept came on the national political scene from 2005. At the same time the idea was spreading in the farming world that agriculture renders environmental services. Agricultural circles are concerned with environmental services rather than ecosystem services, and the idea gathered steam in 2008 and 2009 with publications and symposiums on the subject by the agriculture ministry. Although there is no explicit reference to environmental services or payments for environmental services (PES) in French laws and regulations governing agricultural provisions, the ES concept was introduced in legal renditions of the commitments made under the French Grenelle environment agreement and they feature prominently in the discussions towards the CAP reform in 2013. The growing prevalence of the PES idea in French and European debates on agriculture (CAP-2013) seems to herald a renewal of agri-environmental provisions in France.
Published: 2012
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46. H-TFIDF: What makes areas specific over time in the massive flow of tweets related to the covid pandemic?

Author: Rodrique Kafando, Maguelonne Teisseire, Rémy Decoupes, Mathieu Roche, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Département Environnements et Sociétés (Cirad-ES), and Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)
Subjects: 050101 languages & linguistics, Coronavirus disease 2019 (COVID-19), Computer science, Pandemic situation, 02 engineering and technology, Waiting period, Pandemic, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Hierarchical analysis, [INFO]Computer Science [cs], 0501 psychology and cognitive sciences, tf–idf, Adaptation (computer science), General Environmental Science, Focus (computing), Information retrieval, Social network, business.industry, 05 social sciences, TF-IDF, Flow (mathematics), H-TFIDF, [SDE]Environmental Sciences, General Earth and Planetary Sciences, 020201 artificial intelligence & image processing, business
Abstract: Data produced by social networks may contain weak signals of possible epidemic outbreaks. In this paper, we focus on Twitter data during the waiting period before the appearance of COVID-19 first cases outside China. Among the huge flow of tweets that reflects a global growing concern in all countries, we propose to analyze such data with an adaptation of the TF-IDF measure. It allows the users to extract the discriminant vocabularies used across time and space. The results are then discussed to show how the specific spatio-temporal anchoring of the extracted terms make it possible to follow the crisis dynamics on different scales of time and space.
Published: 2021
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47. COMBINED USE OF REMOTE SENSING AND SPATIAL MODELLING: WHEN SURFACE WATER IMPACTS BUFFALO (SYNCERUS CAFFER CAFFER) MOVEMENTS IN SAVANNA ENVIRONMENTS

Author: F. Rumiano, C. Gaucherel, P. Degenne, E. Miguel, S. Chamaillé-Jammes, H. Valls-Fox, D. Cornélis, M. de Garine-Wichatitsky, H. Fritz, A. Caron, A. Tran, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Botanique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des Végétations (UMR AMAP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Département Environnements et Sociétés (Cirad-ES), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Maladies infectieuses et vecteurs : écologie, génétique, évolution et contrôle (MIVEGEC), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud]), Centre de Recherche en Ecologie et Evolution de la Santé (CREES), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (CEFE), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-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)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Mammal Research Institute, Department of Zoology and Entomology [Pretoria], University of Pretoria [South Africa]-University of Pretoria [South Africa], Systèmes d'élevage méditerranéens et tropicaux (UMR SELMET), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Forêts et Sociétés (UPR Forêts et Sociétés), Animal, Santé, Territoires, Risques et Ecosystèmes (UMR ASTRE), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Département Systèmes Biologiques (Cirad-BIOS), CNRS Zone Atelier Hwange, Institut cellule souche et cerveau (U846 Inserm - UCBL1), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), World Wildlife Fund, Universidade Eduardo Mondlane (UEM), N. Paparoditis, C. Mallet, F. Lafarge, M. Y. Yang, J. Jiang, A. Shaker, H. Zhang, X. Liang, B. Osmanoglu, U. Soergel, E. Honkavaara, M. Scaioni, J. Zhang, A. Peled, L. Wu, R. Li, M. Yoshimura, K. Di, O. Altan, H. M. Abdulmuttalib, and F. S. Faruque, Paparoditis, N., Mallet, C., Lafarge, F., Yang, M. J., Raynaud, Christelle, Génétique et évolution des maladies infectieuses (GEMI), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - 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), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), and Institut cellule souche et cerveau (SBRI)
Subjects: Technology, 010504 meteorology & atmospheric sciences, [SDV]Life Sciences [q-bio], Combined use, 0211 other engineering and technologies, 02 engineering and technology, Ungulates, 01 natural sciences, Syncerus caffer caffer, Savanna, Applied optics. Photonics, Animal movement, 021101 geological & geomatics engineering, 0105 earth and related environmental sciences, Remote sensing, African buffalo, National park, Spatial modelling, Surface water, Engineering (General). Civil engineering (General), Random forest, TA1501-1820, [SDV] Life Sciences [q-bio], Remote sensing (archaeology), Environmental science, Mechanistic model, Satellite, TA1-2040, Scale (map)
Abstract: In semi-arid savannas, the availability of surface water constrains movements and space-use of wild animals. To accurately model their movements in relation to water selection at a landscape scale, innovative methods have to be developed to i) better discriminate water bodies in space while characterizing their seasonal occurrences and ii) integrate this information in a spatially-explicit model to simulate animal movements according to surface water availability. In this study, we propose to combine satellite remote sensing (SRS) and spatial modelling in the case of the African buffalo (Syncerus caffer caffer) movements at the periphery of Hwange National Park (Zimbabwe).An existing classification method of satellite Sentinel-2 time-series images has been adapted to produce monthly surface water maps at 10 meters spatial resolution. The resulting water maps have then been integrated into a spatialized mechanistic movement model based on a collective motion of self-propelled individuals to simulate buffalo movements in response to surface water.The use of spectral indices derived from Sentinel-2 in combination with the short-wave infrared (SWIR) band in a Random Forest (RF) classifier provided robust results with a mean Kappa index, over the time series, of 0.87 (max = 0.98, min = 0.65). The results highlighted strong space and time variabilities of water availability in the study area. The mechanistic movement model showed a positive and significant correlation between observations/simulations movements and space-use of buffalo’s herds (Spearman r = 0.69, p-value -114) despite overestimating the presence of buffalo individuals at proximity of the surface water.
Published: 2021
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48. Amélioration de l'estimation de la biomasse à l'échelle de la placette forestière à partir de données Lidar aérien

Author: Bouvier, M., Durrieu, S., Fournier, R.A., 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 de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Centre d'Applications et de Recherches en TELédétection [Sherbrooke] (CARTEL), Département de géomatique appliquée [Sherbrooke] (UdeS), Université de Sherbrooke (UdeS)-Université de Sherbrooke (UdeS), 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), Université de Sherbrooke (UdeS), IRSTEA MONTPELLIER UMR TETIS FRA, and UNIVERSITÉ DE SHERBROOKE CARTEL CAN
Subjects: FOREST INVENTORY, MESURE FORESTIERE, FORET, SUSTAINABLE MANAGEMENT, FOREST BIOMASS, AREA-BASED APPROACH, CARTOGRAPHY, RADAR, REMOTE SENSING, BIOMASS, LIDAR, TRAITEMENT DU SIGNAL, BIOMASSE FORESTIERE, FORESTS, AIRBORNE LIDAR, GESTION DURABLE, SIGNAL PROCESSING, [SDE]Environmental Sciences, TELEDETECTION, CARTOGRAPHIE
Abstract: International audience; Aboveground biomass (AGB) estimates are required to improve our knowledge on carbon cycle and for ecosystem modelling. Suitable mapping of AGB also supports the implementation of sustainable management strategies and practices that will contribute to forest ecosystem preservation and climate change mitigation. The potential of Lidar to assess AGB at plot level is widely acknowledge [Nelson et al. 1988, Næsset 2004, Van Leeuwen and Nieuwenhuis 2010]. In most studies, biomass estimation are estimated from statistical relationships linking biomass values measured in field inventory, to Lidar metrics extracted from the point cloud data. In general, several height percentiles are selected to describe tree height distribution, and only a few of them remain in the final model. In such approaches, biomass estimations do not take into account horizontal heterogeneity of canopy. The aim of this study is to improve AGB estimation for mono-layer stands by including indicators of the spatial heterogeneity of tree height distribution derived from Airborne Laser Scanning (ALS) data. As part of the FORESEE project (www.fcba.fr/foresee/), a 70 km2 area covered mainly by Maritime Pine (Pinus pinaster) in the Landes forest (South-Western France) was sampled by an ALS system. This ALS has a small footprint and a full-waveform signal. Sixty circular plots (0.1 ha or 0.7 ha each depending on tree heights) were inventoried by traditional field measurements and/or using a terrestrial laser scanner (TLS). Reference biomasses were derived from tree height and diameter at breast height (DBH) measurements using allometric equations. The current estimates of AGB from statistical relationships do not provide satisfactory results. It is hypothesized that spatial metrics describing local heterogeneity will allow improving AGB in mono-layer stands. Therefore, we investigated field data in order to determine key parameters that could complement those usually derived from Lidar. We identified new parameters allowing to correct the bias due to the extrapolation at plot-level of allometric equations that are valid for individual trees. Combining local stand density with tree mean height was insufficient to correct this bias primarily due to heterogeneity in tree heights. Conversely, adding the kurtosis and the skewness of the tree height distribution to the mean height values turned out useful to correct this bias. Consequently we defined new Lidar metrics aiming at quantifying spatial heterogeneity and skewness of tree height distribution. These metrics were then used to build a new AGB estimation model. The obtained model is compared to biomass estimation calculated from reference measurements. This model reduces error significantly (6%) compared to model based only on mean height. Further studies will be required to investigate the capacity of such kind of model to predict AGB in complex forest stands, especially in multi-layered forests. Full-waveforms data should also be analyzed to improve estimations.
Published: 2012

49. Analysis of Maize Sowing Periods and Cycle Phases Using Sentinel 1&2 Data Synergy

Author: Matteo Rolle, Stefania Tamea, Pierluigi Claps, Emna Ayari, Nicolas Baghdadi, Mehrez Zribi, Politecnico di Torino = Polytechnic of Turin (Polito), 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), Université de Carthage - University of Carthage, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), and This research was funded through the 4000126684/19/I-NB CCN3 ESA project. The research funds covered the visiting period spent by the first author at CESBIO (Centre d'Etudes Spatiales de la Biosphere, Toulouse, FR).
Subjects: irrigated croplands, [SDV]Life Sciences [q-bio], crop classification, General Earth and Planetary Sciences, Sentinel-1, crop phenology, Sentinel-2, soil moisture, sowing periods, crop monitoring, radar
Abstract: International audience; The reliability of crop-growth modelling is related to the accuracy of the information used to describe the agricultural growing phases. A proper knowledge of sowing periods has a significant impact on the effectiveness of any analysis based on modeled crop growth. In this work, an estimation of maize actual sowing periods for year 2019 is presented, combining the optical and radar information from Sentinel-1 and Sentinel-2. The crop classification was conducted according to the information provided by local public authorities over an area of 30 km × 30 km, and 1154 maize fields were considered within the analysis. The combined use of NDVI and radar time series enabled a high-resolution assessment of sowing periods and the description of maize emergence through the soil, by detecting changes in the ground surface geometry. A radar-based index was introduced to detect the periods when plants emerge through the soil, and the sowing periods were retrieved considering the thermal energy needed by seeds to germinate and the daily temperatures before the emergence. Results show that 52% of maize hectares were sowed in late April, while about 30% were sowed during the second half of May. Sentinel-1 appears more suitable to describe the late growing phase of maize, since the radar backscattering is sensitive to the dry biomass of plants while the NDVI decreases because of the chromatic change of leaves. This study highlights the potential of synergy between remote sensing sources for agricultural management policies and improving the accuracy of crop-related modelling.
Published: 2022
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50. Stability in time and consistency between atmospheric corrections: Assessing the reliability of Sentinel-2 products for biodiversity monitoring in tropical forests

Author: Eric Chraibi, Florian de Boissieu, Nicolas Barbier, Sandra Luque, Jean-Baptiste Féret, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Ecologie fonctionnelle et biogéochimie des sols et des agro-écosystèmes (UMR Eco&Sols), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, 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), Botanique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des Végétations (UMR AMAP), 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 [France-Sud])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université de Montpellier (UM), This research was supported by the Agence Nationale de la Recherche (France) (BioCop project-ANR-17-CE32-0001) and the TOSCA program grant of the French Space Agency (CNES) (HyperTropik/HyperBIO project) ., and ANR-17-CE32-0001,BioCop,Suivi de la biodiversité tropicale avec les satellites Sentinel-2 du programme Copernicus(2017)
Subjects: Global and Planetary Change, BOA reflectance, MAJA, biodivMapR, Imagerie par satellite, forêt tropicale, Management, Monitoring, Policy and Law, LaSRC, Surveillance de l’environnement, Sen2cor, [SDE]Environmental Sciences, Overland, P01 - Conservation de la nature et ressources foncières, Biodiversité, U30 - Méthodes de recherche, Computers in Earth Sciences, Zone tropicale, Earth-Surface Processes
Abstract: International audience; Earth observation satellite imagery is increasingly accessible, and has become a key component for vegetation mapping and monitoring. Sentinel-2 satellites acquire optical images with five days' revisit frequency, which is an important feature to increase the probability of acquisition with reasonable cloud cover in tropical regions. Regular and reliable satellite observations open perspectives for the monitoring of vegetation properties and biodiversity. Atmospheric correction methods (ACMs) producing bottom-of-atmosphere (BOA) reflectance are critical to ensure temporal consistency of higher-level products and optimal sensitivity to changes in vegetation properties. Still their application in tropical regions remains challenging due to complex atmospheric issues. This study aims at performing ACM inter-comparison in the context of tropical forest monitoring. We produced BOA reflectance for a set of Sentinel-2 acquisitions corresponding to a forested area in Cameroon, using four atmospheric correction methods: Sen2cor, MAJA, Overland and LaSRC. We selected five successive acquisitions with moderate to no cloud cover, and computed a set of spectral indices and spectral diversity metrics in order to compare the consistency of these products through time, under the hypothesis that they should remain stable over a short period. We also assessed the agreement between atmospheric correction methods. Two spatial extents were used for the computation of spectral diversity metrics to assess the robustness of the data-driven processes applied to compute spectral diversity. We found that the choice of an ACM did have a significant impact on BOA reflectance and higher-level products. In the visible domain, Overland and LaSRC produced consistent BOA reflectance values, while MAJA and Sen2Cor showed strong variability which could not be explained by changes in surface properties. This directly influenced the temporal consistency of NDVI. Yet, the influence on the temporal consistency for EVI and NDWI was moderate. Spectral diversity metrics were consistent through time for all methods, but to a lesser degree than vegetation indices. When comparing the mean values over the period considered, vegetation indices were stable across methods, but not diversity metrics. Spatial context changes had an impact on the Shannon index, but not on Bray-Curtis dissimilarity. These results suggest that the choice of ACM has major potential implications for tropical forest monitoring.
Published: 2022
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