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Sep 30, 2022 -
Cartographie des unités paysagères à partir de données satellitaires à Madagascar entre 2016 et 2020
ZIP Archive - 396.3 MB -
MD5: 4c20c04af4aeb8951ea5c8d742b70815
Fichier .zip du raster NDVI Sentinel-2 du mois de novembre 2019 à une résolution de 10 m. Le NDVI S2 est mobilisé dans l'étude pour obtenir les indices de texture (Haralick et FOTOTEX). A l'inverse, le mois de novembre à Madagascar est représentatif du début de la saison froide o... |
Sep 30, 2022 -
Cartographie des unités paysagères à partir de données satellitaires à Madagascar entre 2016 et 2020
ZIP Archive - 628.0 MB -
MD5: 4f75fb402dd23ef4ed07b992fbba9525
Fichier .zip des indices de texture Haralick (entropy et Haralick's Correlation) du mois de mars 2019 avec le NDVI Sentinel-2 à une résolution de 10 m. Nous mobilisons ces données à la fois pour l'étape de segmentation (cf: le stack des données à la résolution 250 m) et pour l'ét... |
Sep 30, 2022 -
Cartographie des unités paysagères à partir de données satellitaires à Madagascar entre 2016 et 2020
ZIP Archive - 909.1 MB -
MD5: 03465201e560d7f380917eaafe0b1119
Fichier .zip des indices de texture Haralick (entropy et Haralick's Correlation) du mois de novembre 2019 avec le NDVI Sentinel-2 à une résolution de 10 m. Nous mobilisons ces données à la fois pour l'étape de segmentation (cf: le stack des données à la résolution 250 m) et pour... |
Sep 30, 2022 -
Cartographie des unités paysagères à partir de données satellitaires à Madagascar entre 2016 et 2020
TIFF Image - 3.1 MB -
MD5: f6667d3bc2ae0f0fc9cf4ca074caf180
Image raster du NDVI du mois de mars Sentinel-2 avec la méthode FOTO.
Données utilisées dans la méthode pour réaliser le clustering de la segmentation validée.
Paramètres : FOTO_method=block_wsize=21_dc=True_image=ndvi_mars_2019_rgb.tif |
Sep 30, 2022 -
Cartographie des unités paysagères à partir de données satellitaires à Madagascar entre 2016 et 2020
TIFF Image - 3.1 MB -
MD5: 45ad3041cbab971ca57c87f877bfa5b0
Image raster du NDVI du mois de novembre Sentinel-2 avec la méthode FOTO.
Données utilisées dans la méthode pour réaliser le clustering de la segmentation validée.
Paramètres : FOTO_method=block_wsize=21_dc=True_image=ndvi_novembre_2019_rgb.tif |
Sep 30, 2022 -
Cartographie des unités paysagères à partir de données satellitaires à Madagascar entre 2016 et 2020
Shapefile as ZIP Archive - 65.0 KB -
MD5: 30ab179e281f8b5dabef0cec40fc6310
Fichier .zip des données Shapefiles de la carte finale sur la zone d'étude. Cartographie en 6 unités paysagères radiométriques. Les données qui ont fait la segmentation sont : ACP MODIS NDVI (4CP) + Haralick NDVI S2 mars et novembre avec 2 indices par date.
Le clustering est ré... |
Sep 29, 2022 -
Plastic bag regulation database for cross-country analyses
Tabular Data - 1.3 KB - 14 Variables, 11 Observations - UNF:6:ilznrCDivqs4xYGOjAhxAg==
Raw export of the database in Excel format (file includes 11 sheets). |
Sep 29, 2022 -
Plastic bag regulation database for cross-country analyses
Unknown - 158.7 MB -
MD5: f6c63457f98d8e4600c70dcd25fb90cf
Original version of the database, created with FileMaker software (sign in as 'guest' on FileMaker login screen). File format: FileMaker Pro version 12. |
Tabular Data - 4.1 KB - 4 Variables, 57 Observations - UNF:6:6XhPE2A3ZC/WxUlI4UcuXg==
This Excel file "Data_Quercus_ilex_Tunisia_2020.xls" used in Amimi et al. includes: Sheet 1 (Info_legend): description of the variables used; sheet 2 (Quercus ilex coordinates): geographical coordinates, elevation of Quercus ilex subsp. rotundifolia distribution sites in Tunisia;... |
Tabular Data - 4.3 KB - 21 Variables, 24 Observations - UNF:6:/Diz8kQoyF9eN1vDG3xYQw==
Correlation matrix between seed morphophysiological traits and climatic variables at the site of harvest |
