Nous utilisons des cookies pour améliorer votre expérience. Pour nous conformer à la nouvelle directive sur la vie privée, nous devons demander votre consentement à l’utilisation de ces cookies. En savoir plus.
Apport des donnees ASTER a la modelisation de la degradation du sol
Univ Europeenne - EAN : 9786138437345
Édition papier
EAN : 9786138437345
Paru le : 1 déc. 2018
71,90 €
68,15 €
Disponible
Pour connaître votre prix et commander, identifiez-vous
Notre engagement qualité
-
Livraison gratuite
en France sans minimum
de commande -
Manquants maintenus
en commande
automatiquement -
Un interlocuteur
unique pour toutes
vos commandes -
Toutes les licences
numériques du marché
au tarif éditeur -
Assistance téléphonique
personalisée sur le
numérique -
Service client
Du Lundi au vendredi
de 9h à 18h
- EAN13 : 9786138437345
- Réf. éditeur : 5270912
- Editeur : Univ Europeenne
- Date Parution : 1 déc. 2018
- Disponibilite : Disponible
- Barème de remise : NS
- Nombre de pages : 168
- Format : H:229 mm L:152 mm E:10 mm
- Poids : 256gr
- Interdit de retour : Retour interdit
- Résumé : L'étude des phénomènes de dégradation du sol nécessite la caractérisation des propriétés de la surface. Au Maroc, l'extension spectaculaire des processus d'érosion des sols révèle de plus en plus des aspects inquiétants. La problématique de notre projet de recherche s'inscrit dans l'optique de développer une approche géomatique pour cartographier et déterminer les états de surface. Pour atteindre les objectifs assignés à notre étude, nous avons adopté deux approches. La première est spectrale et se base sur les indices spectraux, la méthode SAM (Spectral Angle Mapping) et le démixage spectral. Ce procédé nous a permis de comprendre la relation de synergie entre les propriétés spectrales des sols et leur état de dégradation. Aussi, nous avons élaboré un nouvel indice spectral nommé LDI (Land Degradation Index) dérivé des données ASTER et la fraction argileuse de l'horizon de surface des sols. La deuxième approche repose sur la modélisation de données multisources à travers un réseau de neurones à rétropropagation. La validation des résultats est basée sur la photo-interprétation, la vérité de terrain et l'analyse de la variabilité spatiale des données par l'approche géostatistique