7 resultados para Forêts--Exploitation--Automatisation

em BORIS: Bern Open Repository and Information System - Berna - Suiça


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L’estimation du stock de carbone contenu dans les forêts peut être effectuée de plusieurs manières. Les méthodes les plus connues sont destructives et nécessitent l’abattage d’un grand nombre représentatif d’arbres. Cette représentativité est difficilement atteinte dans les forêts tropicales, présentant une diversité d’espèces exceptionnelles, comme à Madagascar. Afin d’évaluer le niveau de dégradation des forêts, une étude d'images par télédétection est effectuée au moyen de l’analyse du signal radiométrique, combinée à un inventaire non destructif de biomasse. L’étude de la dynamique du paysage proposé est alors basée sur une correction atmosphérique d’une image SPOT 5, de l’année 2009, et sur une classification semi supervisée de l’occupation des sols, combinant une classification préliminaire non supervisée, un échantillonnage aléatoire des classes et une classification supervisée avec un maximum de vraisemblance. La validation est effectuée à l’aide de points indépendants relevés lors des inventaires de biomasse avec des valeurs du stock de carbone bien précises. La classification non supervisée a permis de ressortir deux classes de forêt dénommées « peu dégradée » et « dégradée ». La première désigne l’état climax (le stock de carbone a atteint une valeur qui varie peu) alors que la seconde est caractérisée par un taux de carbone plus faible que le niveau climax, mais qui peut être atteint sans perturbation. Cette première classification permet alors de répartir les placettes d’inventaire dans chaque classe. La méthode d’inventaire recueille à la fois des données dendrométriques classiques (espèce, densité, hauteur totale, hauteur fût, diamètre) et des échantillons représentatifs de branches et de feuilles sur un arbre. Ces différents paramètres avec la densité de bois permettent d’établir une équation allométrique de laquelle est estimée la biomasse totale d’un arbre et conséquemment de la formation forestière. Par la suite, la classification supervisée a été effectuée à partir d’échantillons aléatoires donnant la valeur de séparabilité des classes, de la classification finale. De plus, les valeurs de stocks de carbone à l’hectare, estimées de chaque placette, ont permis de valider cette classification et d’avoir une évaluation de la précision. La connaissance de ce niveau de dégradation issue de données satellitaires à haute résolution spatiale, combinées à des données d’inventaire, ouvre le champ du suivi interannuel du stock de carbone et subséquemment de la modélisation de la situation future du stock de carbone dans différents types de forêts.

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Using molecular building blocks to self-assemble lattices supporting long-range magnetic order is currently an active area of solid-state chemistry. Consequently, it is the realm of supramolecular chemistry that synthetic chemists are turning to in order to develop techniques for the synthesis of structurally well-defined supramolecular materials. In recent years we have investigated the versatility and usefulness of two classes of molecular building blocks, namely, tris-oxalato transition-metal (M. Pilkington and S. Decurtins, in “Magnetoscience—From Molecules to Materials,” Wiley–VCH, 2000), and octacyanometalate complexes (Pilkington and Decurtins, Chimia 54, 593 (2001)), for applications in the field of molecule-based magnets. Anionic, tris-chelated oxalato building blocks are able to build up two-dimensional honeycomb-layered structural motifs as well as three-dimensional decagon frameworks. The discrimination between the crystallization of the two- or three-dimensional structures relies on the choice of the templating counterions (Decurtins, Chimia 52, 539 (1998); Decurtins et al. Mol. Cryst. Liq. Cryst. 273, 167 (1995); New J. Chem. 117 (1998)). These structural types display a range of ferro, ferri, and antiferromagnetic properties (Pilkington and Decurtins, in “Magnetoscience—From Molecules to Materials”). Octacyanometalate building blocks self-assemble to afford two new classes of cyano-bridged compounds namely, molecular clusters and extended three dimensional networks (J. Larionova et al., Angew. Chem. Int. Ed. 39, 1605 (2000); Pilkington et al., in preparation). The molecular cluster with a MnII9MoV6 core has the highest ground state spin value, S=51/2, reported to-date (Larionova et al., Angew. Chem. Int. Ed. 39, 1605 (2000)). In the high-temperature regime, the magnetic properties are characterized by ferromagnetic intracluster coupling. In the magnetic range below 44 K, the magnetic cluster signature is lost as possibly a bulk behavior starts to emerge. The three-dimensional networks exhibit both paramagnetic and ferromagnetic behavior, since the magnetic properties of these materials directly reflect the electronic configuration of the metal ion incorporated into the octacyanometalate building blocks (Pilkington et al., in preparation). For both the oxalate- and cyanide-bridged materials, we are able to manipulate the magnetic properties of the supramolecular assemblies by tuning the electronic configurations of the metal ions incorporated into the appropriate molecular building blocks (Pilkington and Decurtins, in “Magnetoscience—From Molecules to Materials,” Chimia 54, 593 (2000)).