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Estimation automatique de l'orientation relative : une approche directe basée sur la résolution de systèmes polynomiaux multivariables / Mahzad Kalantari in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 189 (Mars 2008)
[article]
Titre : Estimation automatique de l'orientation relative : une approche directe basée sur la résolution de systèmes polynomiaux multivariables Type de document : Article/Communication Auteurs : Mahzad Kalantari , Auteur ; Franck Jung
, Auteur ; Jean Pierre Guedon, Auteur ; Nicolas Paparoditis
, Auteur
Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 3 - 16 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] image panoramique
[Termes IGN] orientation relative
[Termes IGN] Ploynôme
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] vision par ordinateurRésumé : (Auteur) Le calcul de l'orientation relative entre deux positions successives d'une caméra, à l'aide des points d'intérêts, est un problème clé aussi bien en photogrammétrie qu'en vision par ordinateur. Dans cet article, une nouvelle méthode de résolution directe de la rotation et la translation, à partir de 5 points, est présentée. Cette méthode ne passe pas par un calcul de la matrice essentielle, mais plutôt par une résolution polynomiale directe dont les paramètres sont la rotation et la translation, en utilisant les bases de Gröbner, et se comporte correctement même avec des points coplanaires. Cette méthode est également satisfaisante pour des images panoramiques, ce qui représente un réel avantage par rapport à la plupart des techniques basées sur la matrice essentielle. Copyright SFPT Numéro de notice : A2008-545 Affiliation des auteurs : LGA+Ext (2009-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29615
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 189 (Mars 2008) . - pp 3 - 16[article]Exemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 018-08011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible IFN-001-P000586 PER Revue Nogent-sur-Vernisson Salle périodiques Disponible
[article]
Titre : 3D : l'incontournable révolution Type de document : Article/Communication Auteurs : Françoise de Blomac, Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 9 - 11 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] aménagement du territoire
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] géoportail
[Termes IGN] information géographique
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] outil d'aide à la décision
[Termes IGN] visualisation 3DRésumé : (Auteur) Le salon Imagina dédié à la 3D s'est tenu du 30 janvier au 1er février 2008 à Monaco. Si les meilleurs créateurs de films et d'animations sont toujours à l'honneur, Imagina se concentre aussi sur les aspects industriels et laisse la parole aux urbanistes, architectes, paysagistes et... géomaticiens. Conférenciers et exposants ont prouvé que la révolution de la 3D ne se conjugue plus au futur ! Copyright SIG La Lettre Numéro de notice : A2008-057 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29052
in SIG la lettre > n° 94 (février 2008) . - pp 9 - 11[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 286-08021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Adjusting for long term anomalous trends in NOAA's Global Vegetation Index datasets / L. Jiang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 46 n° 2 (February 2008)
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[article]
Titre : Adjusting for long term anomalous trends in NOAA's Global Vegetation Index datasets Type de document : Article/Communication Auteurs : L. Jiang, Auteur ; D. Tarpley, Auteur ; K. Mitchell, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 409 - 422 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] correction
[Termes IGN] erreur systématique
[Termes IGN] image NOAA-AVHRR
[Termes IGN] modèle météorologique
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] sécheresse
[Termes IGN] stabilitéRésumé : (Auteur) The weekly 0.144° resolution global vegetation index from the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) National Environmental Satellite, Data, and Information Service (NESDIS) has a long history, starting late 1981, and has included data derived from Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) sensors onboard NOAA-7, -9, -11, -14, -16, -17, and -18 satellites. Even after postlaunch calibration and mathematical smoothing and filtering of the normalized difference vegetation index (NDVI) derived from AVHRR visible and near-infrared channels, the time series of global smoothed NDVI (SMN) still has apparent discontinuities and biases due to sensor degradation, orbital drift [equator crossing time (ECT)], and differences from instrument to instrument in band response functions. To meet the needs of the operational weather and climate modeling and monitoring community for a stable long-term global NDVI data set, we investigated adjustments to substantially reduce the bias of the weekly global SMN series by simple and efficient algorithms that require a minimum number of assumptions about the statistical properties of the interannual global vegetation changes. Of the algorithms tested, we found the adjusted cumulative distribution function (ACDF) method to be a well-balanced approach that effectively eliminated most of the long-term global-scale interannual trend of AVHRR NDVI. Improvements to the global and regional NDVI data stability have been demonstrated by the results of ACDF-adjusted data set evaluated at a global scale, on major land classes, with relevance to satellite ECT, at major continental regions, and at regional drought detection applications. Copyright IEEE Numéro de notice : A2008-072 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2007.902844 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2007.902844 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29067
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 46 n° 2 (February 2008) . - pp 409 - 422[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-08021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A method for soil moisture estimation in Western Africa based on the ERS scatterometer / Mehrez Zribi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 46 n° 2 (February 2008)
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[article]
Titre : A method for soil moisture estimation in Western Africa based on the ERS scatterometer Type de document : Article/Communication Auteurs : Mehrez Zribi, Auteur ; C. André, Auteur ; B. Decharme, Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 438 - 457 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] Afrique occidentale
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] diffusomètre
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] image ERS
[Termes IGN] Niger
[Termes IGN] radiomètre à hyperfréquence
[Termes IGN] réalité de terrain
[Termes IGN] rugosité du solRésumé : (Auteur) The analysis of feedback phenomena, which occur between continental surfaces and the atmosphere, is one of the keys to an improved understanding of African monsoon dynamics. For this reason, the monitoring of surface parameters, particularly soil moisture, is very important. This paper presents a new methodology for the estimation of surface soil moisture over Western Africa based on the data provided by the European Remote Sensing wind scatterometer instrument, in which an empirical model is used to estimate volumetric soil moisture. This approach takes into account the effects of vegetation and soil roughness in the soil moisture estimation process. The proposed estimations have been validated using different methods, and a good degree of coherence has been observed between satellite estimations and ground truth measurements over the Banizambou site in Niger. Moisture and rainfall estimations for the same site are shown to be strongly correlated. Comparison with the multimodel analysis product provided by the Global Soil Wetness Project, Phase 2, indicates that their estimations are well correlated, although land surface models provide slightly overestimated levels of soil moisture. Copyright IEEE Numéro de notice : A2008-073 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2007.904582 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2007.904582 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29068
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 46 n° 2 (February 2008) . - pp 438 - 457[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-08021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Multisource classification using Support Vector Machines: an empirical comparison with Decision Tree and Neural Network classifiers / P. Watanachaturaporn in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 74 n° 2 (February 2008)
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[article]
Titre : Multisource classification using Support Vector Machines: an empirical comparison with Decision Tree and Neural Network classifiers Type de document : Article/Communication Auteurs : P. Watanachaturaporn, Auteur ; M. Arora, Auteur ; K. Varshney, Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 239 - 246 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] classification par arbre de décision
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] données multisources
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] Himalaya
[Termes IGN] image IRS-LISS
[Termes IGN] Kappa de Cohen
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] occupation du solRésumé : (Auteur) Remote sensing image classification has proven to be attractive for extracting useful thematic information such as landcover. However, often for a given application, spectral information acquired by a remote sensing sensor may not be sufficient to derive accurate information. Incorporation of data from other sources such as a digital elevation model (DEM), and geophysical and geological data may assist in achieving more accurate land-cover classification from remote sensing images. Recently, support vector machines (SVM) have been proposed as an alternative for classification of remote sensing data, and the results are promising. In this paper, we employ the SVM algorithm to perform multisource classification. An IRS–1C LISS III image along with normalized differenced vegetation index (NDVI) image and DEM are used to produce a land-cover classification for a region in the Himalayas. The accuracy of SVM-based multisource classification is compared with several other nonparametric algorithms namely a decision tree classifier, and back propagation and radial basis function neural network classifiers. The well-known kappa coefficient of agreement is used to assess classification accuracy. The differences in the kappa coefficient of classifiers have been statistically evaluated using a pairwise Z-test. The results show a significant increase in the accuracy of the SVM based classifier on incorporation of ancillary data over classification performed solely on the basis of spectral data from remote sensing sensors. Copyright ASPRS Numéro de notice : A2008-048 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.74.2.239 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.74.2.239 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29043
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 74 n° 2 (February 2008) . - pp 239 - 246[article]Multispectral land use classification using neural networks and support vector machines: one or the other, or both? / B. Dixon in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 29 n°3-4 (February 2008)
PermalinkThe application of artificial neural networks to the analysis of remotely sensed data / J.F. Mas in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 29 n°3-4 (February 2008)
PermalinkAn efficient approach to building superstructure reconstruction using digital elevation maps / Fadi Dornaika (2008)
PermalinkCAMPINO, a skeletonization method for point cloud processing / Alexander Bucksch in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 63 n° 1 (January - February 2008)
PermalinkPermalinkPermalinkGeostatistical solutions for super-resolution land cover mapping / A. Boucher in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 46 n° 1 (January 2008)
PermalinkGlobal elevation ancillary data for land-use classification using granular neural networks / D. Stathakis in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 74 n° 1 (January 2008)
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