L'UMR ESPACE-DEV développe des recherches sur les dynamiques spatiales caractérisant les éco-sociosystèmes. Ses objectifs concernent la définition d’indicateurs de ces dynamiques : bio-géophysiques, évolutions des sociétés, risques liés aux maladies émergentes en fonction de paramètres environnementaux, changements et vulnérabilité des territoires aux changements globaux. Dans ce but, elle met au point des méthodologies en télédétection spatiale et en intégration des connaissances multidisciplinaires. L'objectif est de mettre en place des Observatoires de l’Environnement pour le développement.
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61 to 70 of 111 Results
Tabular Data - 3.0 KB - 3 Variables, 42 Observations - UNF:6:AgzmMagFbRYXBsRhoxX41Q==
Documentation
Some informations on headers used in LMIOCE_WQ_Curuai_Floodplain_sampledata.csv
Tabular Data - 697.6 KB - 1 Variables, 8323 Observations - UNF:6:VteW2Ah2s5WCuBDt09GYrw==
Data
Physico-chemical vertical profiles
Tabular Data - 127.1 KB - 42 Variables, 396 Observations - UNF:6:dwY+3qWii4CApl9i3YjTZg==
Data
Water quality data from water samples collected at surface and for some of the stations, at several depths
Sep 30, 2022 - CES-PAYSAGE
Lemettais, Louise; Bégué, Agnès; Luque, Sandra; Laques, Anne-Elisabeth; Alleaume, Samuel; Demagistri, Laurent; Delaitre, Eric, 2022, "Cartographie des unités paysagères à partir de données satellitaires à Madagascar entre 2016 et 2020", https://doi.org/10.23708/LBGQQU, DataSuds, V1
La cartographie des paysages est cruciale pour le suivi et la compréhension d'un large éventail de processus, et pour relever des défis tels que l'aménagement du territoire, l'évaluation de la biodiversité, les interactions santé-environnement, et le suivi/évaluation des impacts...
Adobe PDF - 264.1 KB - MD5: ce73b51a4ae73697984e1eae1b1b4bb3
Documentation
Schéma général de la méthode, présenté en 5 parties.
TIFF Image - 3.2 MB - MD5: 283dd032588cfcfb61fae97abeb2e3f1
Data
ACP des 4 premières composantes principales des données MODIS NDVI à la résolution spatiale 250 m sur la zone d'étude.
TIFF Image - 5.6 MB - MD5: c6e959d1f4ef618c5b01d079dff6b43e
Data
Concaténation (stack) des 4 composantes principales de l'ACP MODIS NDVI (2016-2020) et de 2 indices de texture Haralick (Entropy et Haralick's Correlation) de 2 images NDVI Sentinel-2 (obtenu en mars et novembre 2019). Cette concaténation est utilisée pour réaliser la segmentatio...
Shapefile as ZIP Archive - 295.4 KB - MD5: aba51b64cbee7932dca058b76b250b40
Data
Fichier .zip de la segmentation validée durant le projet au format Shapefile. La segmentation est réalisée à l'aide de données multi-sources (MODIS et Sentinel-2). C'est une combinaison de 8 bandes (4 composantes principales MODIS et 2 indices de texture Haralick sur 2 images NDV...
ZIP Archive - 386.2 MB - MD5: 3cf32b08f8a618e40f1884cedad291b2
Data
Fichier .zip du raster NDVI Sentinel-2 du mois de mars 2019 à une résolution de 10 m. Le NDVI S2 est mobilisé dans l'étude pour obtenir les indices de texture (Haralick et FOTOTEX). Le mois de mars à Madagascar est représentatif de la fin de la saison humide où la teneur en chlor...
ZIP Archive - 396.3 MB - MD5: 4c20c04af4aeb8951ea5c8d742b70815
Data
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...
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