Informations générales¶
a été réalisé dans le cadre du projet « Permettre l’utilisation de sources de données mondiales pour évaluer et surveiller la dégradation des terres à différentes échelles », financé par le Fonds pour l’environnement mondial.
Contacter l’équipe¶
Contactez l’équipe Trends.Earth avec vos commentaires ou suggestions. Si vous avez des bugs spécifiques à signaler ou des améliorations à apporter à l’outil que vous souhaitez suggérer, vous pouvez également les soumettre dans le track tracker sur Github pour | trends.earth |.
Auteurs¶
Le Projet de surveillance de la dégradation des terres est un partenariat entre Conservation International, l’Université de Lund et l’Administration nationale de l’aéronautique et de l’espace (NASA), et est financé par le Fonds pour l’environnement mondial (FEM).
Contributeurs à la documentation et à Yengoh Genesis, Lennart Olsson, Mariano Gonzalez-Roglich, Monica Noon, Tristan Schnader, Anna Tengberg et Alex Zvoleff.
utilise Google Earth Engine pour calculer les indicateurs dans le cloud.
Le projet Tools4LDN est un partenariat entre Conservation International, l’Université de Berne, l’Université du Colorado en partenariat avec l’USDA et l’USAID, l’Université de Californie - Santa Barbara en partenariat avec l’Université de Caroline du Nord - Wilmington et l’Université de Brown et est financé par le Fonds pour l’environnement mondial (FEM).
Les contributeurs à la documentation et à sont Gabriel Daldegan, Mariano Gonzalez-Roglich, Monica Noon et Alex Zvoleff, en partenariat avec Jeff Herrick, Tatenda Lemann, Hanspeter Liniger, David Lopez-Carr, Kevin Mwenda, Jason Neff, George Peacock, Narcisa Pricope, Sanna Sokolow et Ingrid Teich.
Remerciements¶
Les commentaires fournis par les premiers utilisateurs de et par les participants aux webinaires et aux ateliers organisés par le Projet de surveillance de la dégradation des terres du FEM ont été déterminants pour le développement de l’outil.
Neil Sims, Sasha Alexander, Renato Cumani et Sara Minelli ont apporté leur contribution à la mise en œuvre des indicateurs ODD 15.3 et NDT dans , sur la structure de l’outil et sur le processus de notification de la CNULCD, ainsi que sur le test de l’outil.
Le projet remercie les participants à l’atelier tenu à Morogoro en Tanzanie en octobre 2017, pour avoir partagé leurs commentaires et suggestions sur l’outil : Jones Agwata, le colonel Papa Assane Ndiour, le lieutenant Fendama Baldé, Papa Nékhou Diagne, Abdoul Aziz Diouf, Richard Alphonce Giliba, Moïse Isabirye, Vettes Kalema, Joseph Kihaule, Prof. DN Kimaro, James Lwasa, Paulo Mandela, Modou Moustapha Sarr, Joseph Mutyaba, Stephen Muwaya, Joseph Mwalugelo, Prof Majaliwa Mwanjalolo, Edson Aspon Mwijage, Jérôme Nchimbi, Elibariki Ngowi , Tabby Njunge, Daniel Nkondola, Blaise Okinyi, Joseph Opio, Rozalia Rwegasira, Ndeye Kany Sarr, Mamadou Adama Sarr, Edward Senyonjo, Olipa Simon, Samba Sow, Felly Mugizi Tusiime et John Wasige.
Citation¶
Si vous souhaitez citer | trends.earth |, veuillez utiliser la citation suivante:
Trends.Earth. Conservation International. Disponible en ligne à l’adresse suivante : http://trends.earth. 2022.
Licence¶
est gratuit et open-source. Il est sous licence GNU General Public License, version 2.0 ou ultérieure.
Ce site et les produits de sont mis à disposition en vertu des modalités de la Licence internationale Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0). Les frontières et les noms employés, ainsi que les désignations dans n’impliquent ni reconnaissance ni acceptation officielles de la part de Conservation International Foundation ou de ses organisations partenaires et contributeurs.
Marque déposée¶
est une marque de service enregistrée le 9 juin 2020 (reg. No. 6,074,442 et Int. Cl. : 9,35,42) par le United States Patent and Trademark Office.
Publications¶
Publications évaluées par les pairs¶
Les publications évaluées par des pairs ci-dessous utilisent ou se rapportent à .
Alamanos, A. and Linnane, S., 2021. Estimating SDG Indicators in Data-Scarce Areas: The Transition to the Use of New Technologies and Multidisciplinary Studies. Earth, 2(3), pp.635-652.
Dong, J., Metternicht, G., Hostert, P., Fensholt, R., Chowdhury, R.R., 2019. Remote sensing and geospatial technologies in support of a normative land system science: status and prospects. Curr. Opin. Environ. Sustain. 38, 44–52. https://doi.org/10.1016/j.cosust.2019.05.003
Easdale, M.H., Fariña, C., Hara, S., Pérez León, N., Umaña, F., Tittonell, P., Bruzzone, O., 2019. Trend-cycles of vegetation dynamics as a tool for land degradation assessment and monitoring. Ecol. Indic. 107, 105545. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.105545
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Giuliani, G., Mazzetti, P., Santoro, M., Nativi, S., Van Bemmelen, J., Colangeli, G., Lehmann, A., 2020b. Knowledge generation using satellite earth observations to support sustainable development goals (SDG): A use case on Land degradation. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinformation 88, 102068. https://doi.org/10.1016/j.jag.2020.102068
Gonzalez-Roglich, M., Zvoleff, A., Noon, M., Liniger, H., Fleiner, R., Harari, N., Garcia, C., 2019. Synergizing global tools to monitor progress towards land degradation neutrality: Trends.Earth and the World Overview of Conservation Approaches and Technologies sustainable land management database. Environ. Sci. Policy 93, 34–42. https://doi.org/10.1016/j.envsci.2018.12.019
Jiang, L., Bao, A., Jiapaer, G., Liu, R., Yuan, Y. and Yu, T., 2022. Monitoring land degradation and assessing its drivers to support sustainable development goal 15.3 in Central Asia. Science of The Total Environment, 807, p.150868. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.150868
Kadaverugu, A., Nageshwar Rao, C. and Viswanadh, G.K., 2021. Quantification of flood mitigation services by urban green spaces using InVEST model: a case study of Hyderabad city, India. Modeling Earth Systems and Environment, 7(1), pp.589-602. https://doi.org/10.1007/s40808-020-00937-0
Kust, G.S., Andreeva, O.V., Lobkovskiy, V.A., 2020. Land Degradation Neutrality: the Modern Approach to Research on Arid Regions at the National Level. Arid Ecosyst. 10, 87–92. https://doi.org/10.1134/S2079096120020092
Hu, Y., Wang, C., Yu, X. and Yin, S., 2021. Evaluating Trends of Land Productivity Change and Their Causes in the Han River Basin, China: In Support of SDG Indicator 15.3. 1. Sustainability, 13(24), p.13664. https://doi.org/10.3390/su132413664
Li, Z., Lun, F., Liu, M., Xiao, X., Wang, C., Wang, L., Xu, Y., Qi, W., Sun, D., 2021. Rapid diagnosis of agricultural soil health: A novel soil health index based on natural soil productivity and human management. J. Environ. Manage. 277, 111402. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2020.111402
Liniger, H., Harari, N., van Lynden, G., Fleiner, R., de Leeuw, J., Bai, Z., Critchley, W., 2019. Achieving land degradation neutrality: The role of SLM knowledge in evidence-based decision-making. Environ. Sci. Policy 94, 123–134. https://doi.org/10.1016/j.envsci.2019.01.001
Mariathasan, V., Bezuidenhoudt, E., Olympio, K.R., 2019. Evaluation of Earth Observation Solutions for Namibia’s SDG Monitoring System. Remote Sens. 11, 1612. https://doi.org/10.3390/rs11131612
Mazzetti, P., Nativi, S., Santoro, M., Giuliani, G., Rodila, D., Folino, A., Caruso, S., Aracri, G. and Lehmann, A., 2022. Knowledge formalization for Earth Science informed decision-making: The GEOEssential Knowledge Base. Environmental Science & Policy, 131, pp.93-104. https://doi.org/10.1016/j.envsci.2021.12.023
Meyer, D. & Riechert, M. Open source QGIS toolkit for the Advanced Research WRF modelling system. Environmental Modelling & Software 112, 166–178 (2019). https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2018.10.018
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Ogorodnikov, S.S., 2021, March. Land Degradation Neutrality in the Tula region. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (Vol. 723, No. 4, p. 042053). IOP Publishing. doi:10.1088/1755-1315/723/4/042053
Prakash, M., Ramage, S., Kavvada, A., Goodman, S., 2020. Open Earth Observations for Sustainable Urban Development. Remote Sens. 12, 1646. https://doi.org/10.3390/rs12101646
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Rowe, H.I., Gruber, D. and Fastiggi, M., 2021. Where to start? A new citizen science, remote sensing approach to map recreational disturbance and other degraded areas for restoration planning. Restoration Ecology, 29(6), p.e13454. https://doi.org/10.1111/rec.13454
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Timm Hoffman, M., Skowno, A., Bell, W. & Mashele, S. Long-term changes in land use, land cover and vegetation in the Karoo drylands of South Africa: implications for degradation monitoring. African Journal of Range & Forage Science 35, 209–221 (2018). https://doi.org/10.2989/10220119.2018.1516237
Trifonova, T.A., Mishchenko, N.V., Shutov, P.S. et al. Estimation of the Dynamics of Production Processes in Landscapes of the South Taiga Subzone of the Eastern European Plain by Remote Sensing Data. Moscow Univ. Soil Sci. Bull. 76, 11–18 (2021). https://doi.org/10.3103/S0147687421010063
Venter, Z.S., Scott, S.L., Desmet, P.G., Hoffman, M.T., 2020. Application of Landsat-derived vegetation trends over South Africa: Potential for monitoring land degradation and restoration. Ecol. Indic. 113, 106206. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.106206
von Maltitz, G.P., Gambiza, J., Kellner, K., Rambau, T., Lindeque, L., Kgope, B., 2019. Experiences from the South African land degradation neutrality target setting process. Environ. Sci. Policy 101, 54–62. https://doi.org/10.1016/j.envsci.2019.07.003
Mémoires académiques¶
Mahlaba, B., 2022. The assessment of degradation state in Ecological Infrastructure and prioritisation for rehabilitation and drought mitigation in the Tsitsa River Catchment (Mémoire de maîtrise, Université de Rhodes).
Owuor, G.O., 2021. Monitoring Land Degradation Neutrality using Geospatial Techniques in Support of Sustainable Land Management: A Case Study of Narok County (Thèse de doctorat, Université de Nairobi).
Autres ressources¶
La documentation imprimée du projet Trends.Earth (y compris les fiches d’information, les rapports et autres documents) est répertoriée ci-dessous.