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{"sheet":"report2","index":0,"n_rows":16,"n_cols":5,"rows_kept":16,"cut":false,"hidden":false,"merged":[[0,2,0,3],[0,4,0,5],[1,2,1,3],[1,4,1,5],[2,2,2,3],[2,4,2,5],[3,2,3,3],[4,2,4,3],[5,2,5,3],[6,2,6,3],[7,2,7,3],[8,2,8,3],[10,2,10,3],[11,2,11,3],[13,2,13,3]],"flags":["formulas_cached_only"]}
[null,"1.","Record Nr.",null,"UNINA9910774725503321"]
[null,null,"Autore",null,"Tran Annelise"]
[null,null,"Titolo",null,"Télédétection et modélisation spatiale : applications à la surveillance et au contrôle des maladies liées aux moustiques / / Annelise Tran, Éric Daudé, Thibault Catry"]
[null,null,"Pubbl/distr/stampa",null,"Versailles : , : Éditions Quæ, , 2022"]
[null,null,"ISBN",null,"2-7592-3764-8"]
[null,null,"Descrizione fisica",null,"1 online resource (147 pages)"]
[null,null,"Collana",null,"Update Sciences and Technologies Series"]
[null,null,"Disciplina",null,"621.3678"]
[null,null,"Soggetti",null,"Remote-sensing images"]
[{"$nulls":4},"Remote-sensing images - Data processing"]
[null,null,"Lingua di pubblicazione",null,"Francese"]
[null,null,"Formato",null,"Materiale a stampa"]
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[null,null,"Nota di contenuto",null,"Préface 7 -- Introduction générale.11 -- Notions de télédétection12 -- Introduction aux systèmes d'information géographique.15 -- Partie 1 Informations spatiales pour la surveillance des moustiques vecteurs et des maladies associées -- Chapitre 1. Liens entre moustiques vecteurs et environnement : apport des méthodes de télédétection satellite.19 -- Liens entre moustiques vecteurs et environnement22 -- Description de l'environnement par des approches de télédétection satellite 27 -- Références 37 -- Chapitre 2. Indices spectraux et classifications d'images multispectrales pour la cartographie du risque vectoriel 43 -- Cartographie de l'occupation du sol par télédétection pour modéliser la distribution des moustiques Anopheles en Camargue.45 -- Indices spectraux dérivés d'images de télédétection, comme facteurs environnementaux des cas humains de fièvre du Nil occidental en Europe.47 -- Production automatisée d'indices spectraux : exemple de l'outil Sen2Extract49 -- Références 51 -- Chapitre 3. Estimation des températures de l'air à partir d'images satellite et de stations météorologiques .53 -- Des données pour mesurer les températures 53 -- Estimation des températures de l'air : différentes méthodes.54 -- Applications à Bangkok56 -- Conclusion .61 -- Références 61 -- Chapitre 4. Du recensement au bâtiment : génération de populations synthétiques.63 -- Désagréger et redistribuer la population .64 -- Population synthétique, une méthodologie au service d'une analyse spatiale fine des problématiques de santé 69 -- Conclusion .71 -- Références 71 -- Chapitre 5. Texture des images satellite et caractérisation des milieux urbains favorables aux moustiques vecteurs "]
[{"$nulls":4},"73 -- Différentes méthodes pour caractériser la texture d'une image74 -- Étude des relations entre variables urbaines et distribution des cas de dengue à Brasília par une approche texturale 76 -- Cartographie de la distribution des gîtes larvaires potentiels du moustique-tigre à La Réunion 79 -- Conclusion .82 -- Références 83 -- Partie 2 Analyser et prédire l'effet de variables environnementales sur la distribution et la dynamique des moustiques vecteurs -- Chapitre 6. Modèles basés sur les données : cartographier la distribution spatiale des vecteurs87 -- Les modèles de distribution d'espèces.87 -- Le modèle Maxent89 -- Biais d'échantillonnage et minimisation de leurs impacts sur la modélisation .89 -- Application au principal vecteur du paludisme en Guyane française .90 -- Conclusion .95 -- Références 97 -- Chapitre 7. Modèles fondés sur les connaissances : exemple d'un outil d'évaluation multicritère pour la santé publique99 -- L'approche multicritère spatialisée, une approche fondée sur les connaissances .100 -- Exemple d'application sur le risque de paludisme dans les Hautes Terres centrales de Madagascar.102 -- Conclusion .107 -- Références 107 Chapitre 8. Arbocarto : un modèle mécaniste fondé sur le cycle de vie des moustiques Aedes.109 -- Un modèle générique construit sur le cycle de vie du moustique.110 -- Adaptation du modèle aux espèces Aedes albopictus et Aedes aegypti et spatialisation.112 -- Implémentation, initialisation et simulation des abondances de moustiques Aedes 113 -- Arbocarto : une interface adaptée aux actions de la lutte antivectorielle116 -- Références 118 -- Chapitre 9. Simulation spatiale du risque de propagation de la dengue à partir de modèles comportementaux vecteurs et hôtes.119 -- Modèles individus-centrés et spatialisés120 -- Application à la dengue à Bangkok : MO3, méthodes et données.122 -- Simulations du modèle MO3127 -- Conclusion .129 -- Références 130 -- Conclusion générale et perspectives .131 -- Références 135 -- Remerciements.137 -- Glossaire 139 -- Liste des sigles 141 -- Les auteurs 145."]
[null,null,null,"Sommario/riassunto","Les moustiques sont vecteurs de nombreux agents pathogènes responsables de maladies, telles que le paludisme, la dengue, le chikungunya ou la fièvre jaune. Selon l'Organisation mondiale de la santé, ils provoquent plusieurs centaines de milliers de décès chaque année. Ils sont aussi à l'origine de zoonoses, comme la fièvre de la vallée du Rift et la fièvre du Nil occidental. Dans ce contexte, les besoins en outils opérationnels permettant d'orienter les actions de surveillance et de contrôle sont importants, à la fois dans les pays du Sud - les zones tropicales et subtropicales sont les plus touchées par les maladies causées par les moustiques -, mais également dans les pays du Nord, où l'installation de nouvelles espèces comme le moustique-tigre augmente le risque d'émergence de maladies. Pour répondre à ces besoins, les images d'observation de la Terre présentent un fort intérêt : la distribution dans l'espace et la dynamique temporelle des moustiques sont influencées par des variables climatiques (températures, précipitations, humidité) et environnementales (disponibilité de zones en eau, végétation), dont les indicateurs peuvent être dérivés d'images satellite. De nombreuses études récentes ont permis de développer des méthodes innovantes couplant télédétection et modélisation spatiale pour prédire la dynamique spatiale et temporelle des moustiques vecteurs et des maladies associées. Au-delà de l'étude de faisabilité, certaines de ces méthodes ont abouti à des outils et à des chaînes de traitement aujourd'hui opérationnels, utilisés par les acteurs de santé publique et les opérateurs chargés de la lutte antivectorielle. Cet ouvrage, destiné aux étudiants et aux chercheurs comme aux acteurs de santé publique, présente une synthèse de ces travaux de recherche et de ces outils."]