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cours / présentation

Integrating Remote Sensing, GIS and Prediction Models to Monitor the Deforestation and Erosion in Peten Reserve, Guatemala

This contribution provides a strategy for studying and modelling the deforestation and soil deterioration in the natural forest reserve of Peten, Guatemala, using a poor spatial database. A Multispectral Image Processing of Spot and TM Landsat data permits to understand the behaviour of the past lan...

Date de création :

05.10.2011

Auteur(s) :

Martin Paegelow, Fernanda Renno, Nathalie Villa

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Présentation

Informations pratiques

Langue du document : Français
Type : cours / présentation
Temps d'apprentissage : 0
Niveau : licence
Durée d'exécution : 0
Langues : Français
Contenu : vidéo, son, texte
Public(s) cible(s) : enseignant, apprenant
Document : Document HTML
Droits d'auteur : pas libre de droits, gratuit
Licence Creative Commons : Attribution, Pas d'utilisation commerciale, Partage dans les mêmes conditions

Description de la ressource

Résumé

This contribution provides a strategy for studying and modelling the deforestation and soil deterioration in the natural forest reserve of Peten, Guatemala, using a poor spatial database. A Multispectral Image Processing of Spot and TM Landsat data permits to understand the behaviour of the past land cover dynamics; a multi-temporal analysis of Normalized Difference Vegetation and Hydric Stress index, most informative RGB (according to statistical criteria) and Principal Components, points out the importance and the direction of environmental impacts. We gain from the Remote Sensing images new environmental criteria (distance from roads, oil pipe-line, DEM, etc.) which influence the spatial allocation of predicted land cover probabilities. We are comparing the results of different prospective approaches (Markov Chains, Multi Criteria Evaluation and Cellular Automata; Neural Networks) analysing the residues for improving the final model of future deforestation risk.

  • Granularité : grain
  • Structure : collection

Intervenants, édition et diffusion

Intervenants

Créateur(s) de la métadonnée : UVED

Diffusion

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Fiche technique

Identifiant de la fiche : oai:uved.fr:3386.integrating-remote-sensing-gis-and-prediction-models-to-monitor-the-deforestation-and-erosion-in-peten-reserve-guatemala
Identifiant OAI-PMH : oai:uved.fr:3386.integrating-remote-sensing-gis-and-prediction-models-to-monitor-the-deforestation-and-erosion-in-peten-reserve-guatemala
Version : v1
Statut de la fiche : final
Schéma de la métadonnée : oai:uved:Cemagref-Marine-Protected-Areas
Entrepôt d'origine : UVED
remote sensing
change detection
GIS
predictive models
deforestation
peten
Guatemala
environnement
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  • ressources forestières
  • Amazonie
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