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This dataset provides georeferenced polygon vectors of individual tree canopy geometries for dryland areas in West African Sahara and Sahel that were derived using deep learning applied to 50 cm resolution satellite imagery. More than 1.8 billion non-forest trees (i.e., woody plants with a crown size over 3 m2) over about 1.3 million km2 were identified from panchromatic and pansharpened normalized difference vegetation index (NVDI) images at 0.5 m spatial resolution using an automatic tree detection framework based on supervised deep-learning techniques. Combined with existing and future fieldwork, these data lay the foundation for a comprehensive database that contains information on all individual trees outside of forests and could provide accurate estimates of woody carbon in arid and semi-arid areas throughout the Earth for the first time.
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Un barrage bloque le passage de nombreuses espèces de poissons migrateurs, mais certaines pas totalement. L’effet de fragmentation sur la diversité génétique des espèces qui en résulte va dépendre de l’ancienneté du barrage et de la taille efficace de la population de l’espèce considérée. Pour quantifier cet effet de manière standardisée, un nouvel indice de différenciation génétique, nommé 'F Index' pour 'Fragmentation index' a été récemment proposé (Prunier et al., 2020). Ce 'F Index' va être calculé pour 5 espèces de poissons (goujon, vairon, chevesne, chabot et loche franche) échantillonnées sur la Sélune en amont et en aval des barrages de Vezins et La Roche-qui-Boit, et ce avant et après l’effacement des barrages. Les résultats devraient aider à mesurer l’effet de restauration de la connectivité entre populations, la vitesse de cet effet, et aussi de le comparer entre espèces. Cette couche donne la localisation des secteurs d'étude utilisés dans le cadre du projet de recherche "Mesure de la restauration de la connectivité entre populations de poissons suite à l’arasement des barrages de la Sélune", dit "F Index".
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A very high spatial resolution Land Use and Land Cover map was produced for the greater Marino watershed (Peru) using the MORINGA processing chain. The methods involved multisource satellite imagery and a random forest model, as well as manual post-treatment. The final map provides important information for environmental management and monitoring and contributes to developing standardized methodologies for accurate LULC mapping. Classification 2019 – Level 2
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A very high spatial resolution Land Use and Land Cover map was produced for the greater Marino watershed (Peru) using the MORINGA processing chain. The methods involved multisource satellite imagery and a random forest model, as well as manual post-treatment. The final map provides important information for environmental management and monitoring and contributes to developing standardized methodologies for accurate LULC mapping. Classification 2019 – Level 1
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La vallée de la Sélune subit actuellement d’importants changements dans la morphologie de ses berges et de son cours d’eau. Ainsi, l’analyse des interactions entre zone aquatique et zone riveraine dans ce contexte de restauration représente une opportunité scientifique unique de compréhension des mécanismes écologiques qui sous-tendent non seulement la résilience, mais aussi le fonctionnement global des écosystèmes. Le projet « interaction entre zones aquatiques et riveraines » (RestaurE) étudie le rétablissement du fonctionnement des écosystèmes de la Sélune (résilience). Il considère les interactions entre la morphologie du fleuve, la recolonisation de l’eau et des berges par la végétation et par les espèces d’invertébrés aquatiques et terrestres. Ce projet de recherche a pour objectif d’amorcer l’analyse des néo-habitats issus de la restauration de la Sélune en se concentrant sur les interactions terrestres/aquatiques au niveau des interfaces riveraines. Il permettra ainsi de comprendre le rôle spécifique de ces interactions dans le processus de résilience des écosystèmes en restauration. L’étude des interactions entre zones aquatiques et riveraines sur la Sélune est réalisée sous deux angles : (1) Caractériser le fonctionnement bio-géo-morphologique du cours d’eau et de ses berges ; (2) Étudier le fonctionnement des réseaux trophiques (aquatiques et terrestres). Cette couche donne la localisation des secteurs d'étude utilisés dans le cadre du projet "RestaurE".
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L’effacement des barrages de la Sélune a pour objectif de restaurer les écosystèmes aquatiques dans le bassin versant et les populations animales et végétales aquatiques. Une des conditions du succès de l’opération est la réapparition de formes fluviales diversifiées et d’habitats aquatiques diversifiés. Idéalement, le cours d’eau reprendrait son tracé et sa dynamique initiale. Cependant, la nécessaire gestion des sédiments a impliqué des interventions humaines de degrés variables selon les secteurs, avec des conséquences probables sur la morphologie du cours d’eau (sinuosité, géométrie) et sur la nature du substrat du lit (granulométrie). La lamproie marine et le saumon, candidats à la recolonisation, façonnent le substrat des cours d’eau en construisant des nids où ils déposent et recouvrent leurs œufs. Cette activité peut significativement et durablement modifier la répartition des sédiments dans les zones de reproduction et augmenter la complexité des habitats aquatiques. Le projet « rôle des espèces ingénieures dans la restauration des habitats » étudie l’influence de ces deux espèces de poissons migrateurs sur la mobilité des sédiments et la morphologie du cours d’eau dans leurs zones de reproduction. Comprendre le rôle de ces espèces est important pour suivre la restauration de la vallée de la Sélune après sa remise en continuité et le retour des grands migrateurs. Cette couche donne la localisation des secteurs d'étude utilisés dans le cadre du projet de recherche "Espèces ingénieures" ("rôles des espèces ingénieures dans la restauration des habitats").
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Survol d'une partie du Ru des Effervettes,en limite des communes de Nangis et Fontains, dans le département de la Seine et Marne. Les données ont été acquises par drone anafiet restituées en un maillaige tridimentionnel (mesh).
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A very high spatial resolution Land Use and Land Cover map was produced for the greater Marino watershed (Peru) using the MORINGA processing chain. The methods involved multisource satellite imagery and a random forest model, as well as manual post-treatment. The final map provides important information for environmental management and monitoring and contributes to developing standardized methodologies for accurate LULC mapping. Training Dataset
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A very high spatial resolution Land Use and Land Cover map was produced for the greater Marino watershed (Peru) using the MORINGA processing chain. The methods involved multisource satellite imagery and a random forest model, as well as manual post-treatment. The final map provides important information for environmental management and monitoring and contributes to developing standardized methodologies for accurate LULC mapping. Classification 2019 – Level 3
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"Irstea a développé une méthode efficace pour détecter les coupes rases en forêt à partir d’images satellites. A la disposition des services de l’État : des images, un guide méthodologique, une formation labellisée, un traitement automatisé et bientôt un service web de calcul à distance et un forum d’échanges.Les services de l’Etat sont chargés de vérifier, sur le terrain, que les déclarations de coupes rases des gestionnaires de forêt privée soumises à une réglementation sont respectées. Il s'agit d'un travail de terrain fastidieux, réalisé sur environ 75 % des 16 millions d'hectares de forêt française métropolitaine, avec des résultats imparfaits. Depuis 2011, à la demande du ministère de l’Agriculture, Irstea a développé une méthode cartographique pour détecter les coupes rases à partir d’images satellitaires. Testée sur deux sylvoécorégions1, en Rhônes-Alpes et Bourgogne, elle est désormais opérationnelle via un logiciel libre, dont la prise en main est décrite dans un guide. Environ 30 agents de Directions Régionales de l’Alimentation, de l’Agriculture et de la Forêt (DRAAF) et Directions Départementales des Territoires (DDT) ont déjà été formés (formation labellisée).Les images de 2 années différentes sont analysées par un algorithme de traitement d’images : elles sont converties en valeurs d’indice de végétation pour détecter et classifier les changements interannuels et en extraire les coupes rases. Les agents de l’Etat sont ainsi plus efficaces - 90 % de bonne détection selon les premiers retours - et plus exhaustifs que dans leurs contrôles sur le terrain. Irstea développe par ailleurs un service web en ligne pour effectuer le traitement des données sur des clusters de calcul distants. Un pas de plus vers la simplification pour les services de l’Etat intéressés.Des portails de téléchargement d’images Cette application préfigure l'exploitation des images satellitaires au service de la gestion et de l'aménagement du territoire qu'Irstea et ses partenaires mettent en place depuis la fin des années 2000 avec le projet GEOSUD, renforcé par un Equipex2 en 2011 et plus largement grâce au consortium Theia qui réunit 11 organismes nationaux depuis 2013. Des portails simplifiés ont été développés permettant à tout acteur public d’accéder gratuitement à différents types d’images, comme par exemple la couverture annuelle du territoire national (y compris dans les territoires d’outre-mer) avec des images haute résolution (1,5 à 6 m). Depuis 2015, des images du monde entier sont accessibles sur commande grâce au contrat de télémesure et à la station de réception directe GEOSUD de Montpellier. Les DRAAF et DDT téléchargent de plus en plus d’images via ces portails pour la détection des coupes rases. La méthode exploitera bientôt les images Sentinel à 10 m dont l'avantage est la forte répétitivité temporelle. La résolution plus fine de Spot 6-7 permettra de développer de nouvelles applications, comme la détection des éclaircies. Partenaires : Irstea (UMR TETIS), MAAF, DRAAF Rhône-Alpes, DRAAF Bourgogne, Geosud 1Nouveau découpage de la France métropolitaine réalisé en 2009 en zones homogènes en relation avec les facteurs de répartition (altitude, caractéristiques des sols et du climat) et de production des écosystèmes forestiers.2Equipement d’excellence, financé par le programme investissement d’avenir (PIA)"