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Traitement d'image radar et applications |
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Compressive Sensing appliqué au traitement de données InSAR pour le suivi de la déformation des zones urbaines / Matthieu Rebmeister in XYZ, n° 166 (mars 2021)
[article]
Titre : Compressive Sensing appliqué au traitement de données InSAR pour le suivi de la déformation des zones urbaines Type de document : Article/Communication Auteurs : Matthieu Rebmeister, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 50 - 56 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] acquisition comprimée
[Termes IGN] estimation des paramètres
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image TerraSAR-X
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] site urbain
[Termes IGN] télédétection en hyperfréquenceRésumé : (Auteur) Les méthodes de traitement du signal, dites de“Compressive Sensing”, ont été développées vers la fin des années 1990 afin de résoudre des systèmes linéaires sous-déterminés. Il est envisageable d’appliquer ces nouveaux algorithmes aux images SAR à cause de leur géométrie d’acquisition particulière. À partir de plusieurs scènes SAR, il est possible de reconstruire la hauteur de chaque pixel possédant au minimum un réflecteur dominant et d’estimer la vitesse de déformation linéaire ainsi que la dilatation thermique des points concernés. Le problème est mal conditionné, ce qui signifie que sa résolution via les algorithmes de Compressive Sensing ne suffit pas à obtenir une solution robuste et plusieurs traitements doivent être effectués pour améliorer le résultat fourni. Un algorithme de traitement complet a été développé et est présenté dans cet article. Afin de tester son efficacité, celui-ci est appliqué sur des données issues du satellite TerraSAR-X. Les résultats montrent que l’estimation est cohérente avec le contexte topographique et urbain. L’algorithme développé permet ainsi de reconstruire en 3D et de suivre le déplacement des zones étudiées. Numéro de notice : A2021-248 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97327
in XYZ > n° 166 (mars 2021) . - pp 50 - 56[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 112-2021011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Damage detection using SAR coherence statistical analysis, application to Beirut, Lebanon / Tamer ElGharbawi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 173 (March 2021)
[article]
Titre : Damage detection using SAR coherence statistical analysis, application to Beirut, Lebanon Type de document : Article/Communication Auteurs : Tamer ElGharbawi, Auteur ; Fawzi Zarzoura, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 1 - 9 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] Beyrouth
[Termes IGN] corrélation
[Termes IGN] décorrélation
[Termes IGN] dommage matériel
[Termes IGN] étude d'impact
[Termes IGN] filtre passe-haut
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] risque technologiqueRésumé : (auteur) Early well-coordinated response during unexpected catastrophes can define the near future of the stricken regions. Beirut city, Lebanon, was one of the unfortunate regions to endure the horrific ordeal of an unexpected explosion that caused thousands of human casualties, billions of dollars’ worth of property damage, and destroyed its main maritime entry point. In this paper, we identify damaged regions and classify their severity using a simple and robust SAR correlation technique. We employ phase coherence and amplitude correlation of a SAR stack to estimate pixels’ damage probability using hypothesis testing. We use a spatial phase filter applied in the frequency domain to improve the estimated coherence by removing the spatial decorrelation component of the total estimated coherence. Using this filter improved the coherence of nearly 44.2% of pixels identified with coherence less than 0.25 in our study area. The estimated damaged regions are presented and compared against a damage map issued by Advanced Rapid Imaging and Analysis (ARIA) which shows an average agreement of 68.3%. Also, a fine agreement was observed when compared to optical satellite images. Numéro de notice : A2021-100 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2021.01.00 Date de publication en ligne : 15/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.01.001 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96871
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 173 (March 2021) . - pp 1 - 9[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2021031 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 081-2021033 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2021032 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Denoising Sentinel-1 extra-wide mode cross-polarization images over sea ice / Yan Sun in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 59 n° 3 (March 2021)
[article]
Titre : Denoising Sentinel-1 extra-wide mode cross-polarization images over sea ice Type de document : Article/Communication Auteurs : Yan Sun, Auteur ; Xiao-Ming Li, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 2116 - 2131 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] Austral (océan)
[Termes IGN] bruit thermique
[Termes IGN] étalonnage radiométrique
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] glace de mer
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] image TOPSAR
[Termes IGN] polarisation croisée
[Termes IGN] rapport signal sur bruitRésumé : (Auteur) Sentinel-1 (S1) extra-wide (EW) swath data in cross-polarization (horizontal–vertical, HV or vertical–horizontal, VH) are strongly affected by the scalloping effect and thermal noise, particularly over areas with weak backscattered signals, such as sea surfaces. Although noise vectors in both the azimuth and range directions are provided in the standard S1 EW data for subtraction, the residual thermal noise still significantly affects sea ice detection by the EW data. In this article, we improve the denoising method developed in previous studies to remove the additive noise for the S1 EW data in cross-polarization. Furthermore, we propose a new method for eliminating the residual noise (i.e., multiplicative noise) at the subswath boundaries of the EW data, which cannot be well processed by simply subtracting the reconstructed 2-D noise field. The proposed method of removing both the additive and multiplicative noise was applied to EW HV-polarized images processed using different Instrument Processing Facility (IPF) versions. The results suggest that the proposed algorithm significantly improves the quality of EW HV-polarized images under various sea ice conditions and sea states in the marginal ice zone (MIZ) of the Arctic. This is of great support for the utilization of cross-polarization synthetic aperture radar (SAR) images in wide swaths for intensive sea ice monitoring in polar regions. Numéro de notice : A2021-214 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.3005831 Date de publication en ligne : 09/07/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.3005831 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97202
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > Vol 59 n° 3 (March 2021) . - pp 2116 - 2131[article]Passive radar imaging of ship targets with GNSS signals of opportunity / Debora Pastina in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 59 n° 3 (March 2021)
[article]
Titre : Passive radar imaging of ship targets with GNSS signals of opportunity Type de document : Article/Communication Auteurs : Debora Pastina, Auteur ; Fabrizio Santi, Auteur ; Federica Pieralice, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 2627 - 2742 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] capteur passif
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] détection de cible
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] navigation maritime
[Termes IGN] navire
[Termes IGN] objet mobile
[Termes IGN] radar bistatique
[Termes IGN] signal GNSS
[Termes IGN] télédétection spatialeRésumé : (Auteur) This article explores the possibility to exploit global navigation satellite systems (GNSS) signals to obtain radar imagery of ships. This is a new application area for the GNSS remote sensing, which adds to a rich line of research about the alternative utilization of navigation satellites for remote sensing purposes, which currently includes reflectometry, passive radar, and synthetic aperture radar (SAR) systems. In the field of short-range maritime surveillance, GNSS-based passive radar has already proven to detect and localize ship targets of interest. The possibility to obtain meaningful radar images of observed vessels would represent an additional benefit, opening the doors to noncooperative ship classification capability with this technology. To this purpose, a proper processing chain is here conceived and developed, able to achieve well-focused images of ships while maximizing their signal-to-background ratio. Moreover, the scaling factors needed to map the backscatter energy in the range and cross-range domain are also analytically derived, enabling the estimation of the length of the target. The effectiveness of the proposed approach at obtaining radar images of ship targets and extracting relevant features is confirmed via an experimental campaign, comprising multiple Galileo satellites and a commercial ferry undergoing different kinds of motion. Numéro de notice : A2021-218 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.3005306 Date de publication en ligne : 16/07/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.3005306 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97210
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > Vol 59 n° 3 (March 2021) . - pp 2627 - 2742[article]Radar measurements of snow depth over sea ice on an unmanned aerial vehicle / Adrian Eng-Choon Tan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 59 n° 3 (March 2021)
[article]
Titre : Radar measurements of snow depth over sea ice on an unmanned aerial vehicle Type de document : Article/Communication Auteurs : Adrian Eng-Choon Tan, Auteur ; Josh McCulloch, Auteur ; Wolfgang Rack, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 1868 - 1875 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] Austral (océan)
[Termes IGN] épaisseur
[Termes IGN] glace de mer
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] manteau neigeux
[Termes IGN] précision centimétrique
[Termes IGN] rapport signal sur bruit
[Termes IGN] variation saisonnièreRésumé : (Auteur) We propose a lightweight radar that autonomously measures snow depth over sea ice from an unmanned aerial vehicle (UAV). Development of this snow radar and its integration with an octocopter UAV is presented. Field trials of the UAV-mounted snow radar, conducted in Antarctica during the summer season of 2017/2018, are also described. The radar allows measurements of snow depths on sea ice between 10 and 100 cm. Additional reflections due to internal layers within the snow are evident at a few measurement points. The snow radar is evaluated for various flight parameters: stationary; flying at speeds between 1 and 3 m/s, and at heights from 5 to 15 m. Evaluation of snow-depth results indicates that a depth accuracy of ±3.2 cm is achieved with stationary measurements, and of ±9.1 cm with measurements at the various flight speeds. Numéro de notice : A2021-212 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.3006182 Date de publication en ligne : 14/07/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.3006182 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97197
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > Vol 59 n° 3 (March 2021) . - pp 1868 - 1875[article]Robust unsupervised small area change detection from SAR imagery using deep learning / Xinzheng Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 173 (March 2021)PermalinkSaline-soil deformation extraction based on an improved time-series InSAR approach / Wei Xiang in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 3 (March 2021)PermalinkSimple method for identification of forest windthrows from Sentinel-1 SAR data incorporating PCA / Milan Lazecky in Procedia Computer Science, vol 181 (2021)PermalinkComprehensive time-series analysis of bridge deformation using differential satellite radar interferometry based on Sentinel-1 / Matthias Schlögl in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 172 (February 2021)PermalinkForest height estimation using a single-pass airborne L-band polarimetric and interferometric SAR system and tomographic techniques / Yue Huang in Remote sensing, Vol 13 n° 3 (February 2021)PermalinkG-band radar for humidity and cloud remote sensing / Ken B. Cooper in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 2 (February 2021)PermalinkMultiscale CNN with autoencoder regularization joint contextual attention network for SAR image classification / Zitong Wu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 2 (February 2021)PermalinkReclaimed-airport surface-deformation monitoring by improved permanent-scatterer interferometric synthetic-aperture radar: a case study of Shenzhen Bao'an international airport, China / Lu Miao in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 2 (February 2021)PermalinkSAR image speckle reduction based on nonconvex hybrid total variation model / Yuli Sun in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 2 (February 2021)PermalinkStudy of systematic bias in measuring surface deformation with SAR interferometry / Homa Ansari in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 2 (February 2021)PermalinkEvaluation of a neural network with uncertainty for detection of ice and water in SAR imagery / Nazanin Asadi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 1 (January 2021)PermalinkEvaluation du stock de carbone aérien dans la végétation à partir de multiples observations satellites micro-ondes / Martin Cubaud (2021)PermalinkHolographic SAR tomography 3-D reconstruction based on iterative adaptive approach and generalized likelihood ratio test / Dong Feng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 1 (January 2021)PermalinkImpact of forest disturbance on InSAR surface displacement time series / Paula M. Bürgi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 1 (January 2021)PermalinkPermalinkPermalinkSAR data for tropical forest disturbance alerts in French Guiana: Benefit over optical imagery / Marie Ballère in Remote sensing of environment, Vol 252 (January 2021)PermalinkSemantic segmentation of sea ice type on Sentinel-1 SAR data using convolutional neural networks / Alissa Kouraeva (2021)PermalinkSuivi de la déforestation à partir de données Sentinel-1 en contexte tropical / Lucile Auzeméry (2021)PermalinkMonitoring of wheat crops using the backscattering coefficient and the interferometric coherence derived from Sentinel-1 in semi-arid areas / Nadia Ouaadi in Remote sensing of environment, Vol 251 (15 December 2020)Permalink