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Understanding the synergies of deep learning and data fusion of multispectral and panchromatic high resolution commercial satellite imagery for automated ice-wedge polygon detection / Chandi Witharana in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 170 (December 2020)
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[article]
Titre : Understanding the synergies of deep learning and data fusion of multispectral and panchromatic high resolution commercial satellite imagery for automated ice-wedge polygon detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Chandi Witharana, Auteur ; Md Abul Ehsan Bhuiyan, Auteur ; Anna K. Liljedahl, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 174-191 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algorithme de fusion
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] Arctique
[Termes IGN] artefact
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] glace
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] pergélisol
[Termes IGN] texture d'imageRésumé : (Auteur) The utility of sheer volumes of very high spatial resolution (VHSR) commercial imagery in mapping the Arctic region is new and actively evolving. Commercial satellite sensors typically record image data in low-resolution multispectral (MS) and high-resolution panchromatic (PAN) mode. Spatial resolution is needed to accurately describe feature shapes and textural patterns, such as ice-wedge polygons (IWPs) that are rapidly transforming surface features due to degrading permafrost, while spectral resolution allows capturing of land-use and land-cover types. Data fusion, the process of combining PAN and MS images with complementary characteristics often serves as an integral component of remote sensing mapping workflows. The fusion process generates spectral and spatial artifacts that may affect the classification accuracies of subsequent automated image analysis algorithms, such as deep learning (DL) convolutional neural nets (CNN). We employed a detailed multidimensional assessment to understand the performances of an array of eight application-oriented data fusion algorithms when applied to VHSR image scenes for DLCNN-based mapping of ice-wedge polygons. Our findings revealed the scene dependency of data fusion algorithms and emphasized the need for careful selection of the proper algorithm. Results suggested that the fusion algorithms that preserve spatial character of original PAN imagery favor the DLCNN model performances. The choice of fusion approach needs to be considered of equal importance to the required training dataset for successful applications using DLCNN on VHRS imagery in order to enable an accurate mapping effort of permafrost thaw across the Arctic region. Numéro de notice : A2020-705 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2020.10.010 Date de publication en ligne : 01/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.10.010 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96232
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 170 (December 2020) . - pp 174-191[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2020121 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Unsupervised deep joint segmentation of multitemporal high-resolution images / Sudipan Saha in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 58 n° 12 (December 2020)
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[article]
Titre : Unsupervised deep joint segmentation of multitemporal high-resolution images Type de document : Article/Communication Auteurs : Sudipan Saha, Auteur ; Lichao Mou, Auteur ; Chunping Qiu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 8780 - 8792 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] extraction de données
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] itération
[Termes IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (auteur) High/very-high-resolution (HR/VHR) multitemporal images are important in remote sensing to monitor the dynamics of the Earth’s surface. Unsupervised object-based image analysis provides an effective solution to analyze such images. Image semantic segmentation assigns pixel labels from meaningful object groups and has been extensively studied in the context of single-image analysis, however not explored for multitemporal one. In this article, we propose to extend supervised semantic segmentation to the unsupervised joint semantic segmentation of multitemporal images. We propose a novel method that processes multitemporal images by separately feeding to a deep network comprising of trainable convolutional layers. The training process does not involve any external label, and segmentation labels are obtained from the argmax classification of the final layer. A novel loss function is used to detect object segments from individual images as well as establish a correspondence between distinct multitemporal segments. Multitemporal semantic labels and weights of the trainable layers are jointly optimized in iterations. We tested the method on three different HR/VHR data sets from Munich, Paris, and Trento, which shows the method to be effective. We further extended the proposed joint segmentation method for change detection (CD) and tested on a VHR multisensor data set from Trento. Numéro de notice : A2020-744 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.2990640 Date de publication en ligne : 11/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2990640 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96375
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > Vol 58 n° 12 (December 2020) . - pp 8780 - 8792[article]Détection du changement de l'étalement urbain au bas-Sahara algérien : apport de la télédétection spatiale et des SIG, cas de la ville de Biskra (Algérie) / Assoule Dechaicha in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 222 (novembre 2020)
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[article]
Titre : Détection du changement de l'étalement urbain au bas-Sahara algérien : apport de la télédétection spatiale et des SIG, cas de la ville de Biskra (Algérie) Type de document : Article/Communication Auteurs : Assoule Dechaicha, Auteur ; Djamel Alkama, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 41 - 49 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Biskra (Algérie)
[Termes IGN] changement d'occupation du sol
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] étalement urbain
[Termes IGN] image LandsatRésumé : (Auteur) L’étalement urbain constitue un des problèmes majeurs que connaissant les oasis du Bas-Sahara algérien. Le suivi et la compréhension de son évolution spatiale demeurent une étape essentielle dans toute démarche de développement soutenable de la ville oasienne. Les autorités locales ne disposent pas d’outils appropriés, susceptibles d’être mis à jour régulièrement, pour leur permettre d’agir efficacement en matière de planification et d’aménagement spatial. La télédétection spatiale et les Systèmes d’Information Géographique (SIG) offrent des opportunités permettant de surmonter ces difficultés. La présente étude consiste en l’application d’une technique de détection du changement pour cartographier et quantifier l’étalement spatiotemporel de la ville de Biskra (Algérie) durant la période 1985 - 2000, en utilisant des images Landsat des années 1985, 2000 et 2015. La comparaison post-classification des cartes d’occupation du sol a révélé une croissance des surfaces bâties, allant jusqu’au-delà des limites communales en conurbation avec l’agglomération de Chetma, au détriment d’un recul progressif de la palmeraie. Cette dernière a subi un processus de morcellement et de mitage par le bâti, conduisant à la perte de l’identité oasienne de la ville. L’objectif de la présente étude est de mettre en évidence le processus de l’étalement urbain et les modifications d’occupation du sol qu’il engendre. Elle montre l’importance des méthodes de détection du changement pour la compréhension des formes d’urbanisation et l’évaluation de leurs impacts sur les écosystèmes oasiens. Numéro de notice : A2020-762 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2020.486 Date de publication en ligne : 25/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2020.486 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96416
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 222 (novembre 2020) . - pp 41 - 49[article]Forêt d'arbres aléatoires et classification d'images satellites : relation entre la précision du modèle d'entraînement et la précision globale de la classification / Aurélien N.G. Matsaguim in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 222 (novembre 2020)
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[article]
Titre : Forêt d'arbres aléatoires et classification d'images satellites : relation entre la précision du modèle d'entraînement et la précision globale de la classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Aurélien N.G. Matsaguim, Auteur ; Emmanuel D. Tiomo, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 3 - 14 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] arbre de décision
[Termes IGN] Cameroun
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] image Landsat-OLI
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] qualité d'imageRésumé : (Auteur) En télédétection, il existe un grand nombre d'algorithmes permettant de classifier une image satellite. Parmi ces algorithmes de classification, la Forêt d'Arbres Aléatoires apparait comme particulièrement performant. Cette étude a pour objectifs d'évaluer (1) l'importance de la sélection des images pour le niveau de précision du modèle d'entrainement et (2) la nature de la relation qui existe entre le niveau de précision du modèle et celui de la précision globale de la carte thématique résultant de la classification de l'image satellite avec cet algorithme de classification. A partir d'une image Landsat 8 OLI prise au-dessus d'une zone de montagne tropicale : la région de l'Ouest Cameroun, 35 modèles ont été construits et testés. Les résultats montrent que le niveau de la précision globale des résultats de la Forêts d'Arbres Aléatoires est étroitement dépendant d'une part de la précision du modèle d'entrainement utilisé pour classifier l'image satellite, et d'autre part du choix des images utilisées pour entrainer ce modèle. De plus, la sélection de ces images est elle-même dépendante de la qualité des zones d'entrainement qui servirontà la construction du modèle. Il est donc important de mettre en accent particulier sur la qualité des données d'entrée afin de garantir des résultats satisfaisants avec cet algorithme. Mots clés : Forêt d’Arbres Aléatoires ; précision ; modèle d’entrainement ; télédétection ; Cameroun Numéro de notice : A2020-760 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2020.477 Date de publication en ligne : 25/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2020.477 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96400
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 222 (novembre 2020) . - pp 3 - 14[article]Bayesian transfer learning for object detection in optical remote sensing images / Changsheng Zhou in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 11 (November 2020)
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[article]
Titre : Bayesian transfer learning for object detection in optical remote sensing images Type de document : Article/Communication Auteurs : Changsheng Zhou, Auteur ; Jiangshe Zhang, Auteur ; Junmin Liu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 7705 - 7719 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] distribution de Fisher
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] théorème de BayesRésumé : (auteur) In the literature of object detection in optical remote sensing images, a popular pipeline is first modifying an off-the-shelf deep neural network, then initializing the modified network by pretrained weights on a source data set, and finally fine-tuning the network on a target data set. The procedure works well in practice but might not make full use of underlying knowledge implied by pretrained weights. In this article, we propose a novel method, referred to as Fisher regularization, for efficient knowledge transferring. Based on Bayes’ theorem, the method stores underlying knowledge into a Fisher information matrix and fine-tunes parameters based on the knowledge. The proposed method would not introduce extra parameters and is less sensitive to hyperparameters than classical weight decay. Experiments on NWPUVHR-10 and DOTA data sets show that the proposed method is effective and works well with different object detectors. Numéro de notice : A2020-679 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.2983201 Date de publication en ligne : 14/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2983201 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96182
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 11 (November 2020) . - pp 7705 - 7719[article] PermalinkBuilding change detection using a shape context similarity model for LiDAR data / Xuzhe Lyu in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 11 (November 2020)
PermalinkBuilding facade reconstruction using crowd-sourced photos and two-dimensional maps / Wu Jie in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 11 (November 2020)
PermalinkCadastral development in Norway: the need for improvement / Leiv Bjarte Mjøs in Survey review, vol 52 n° 375 (November 2020)
PermalinkCombination of Landsat 8 OLI and Sentinel-1 SAR time-series data for mapping paddy fields in parts of West and Central Java provinces, Indonesia / Sanjiwana Arjasakusuma in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 11 (November 2020)
PermalinkA deep learning framework for matching of SAR and optical imagery / Lloyd Haydn Hughes in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 169 (November 2020)
PermalinkEffects of radiometric correction on cover type and spatial resolution for modeling plot level forest attributes using multispectral airborne LiDAR data / Wai Yeung Yan in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 169 (November 2020)
PermalinkA fractal projection and Markovian segmentation-based approach for multimodal change detection / Max Mignotte in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 11 (November 2020)
PermalinkA generic framework for improving the geopositioning accuracy of multi-source optical and SAR imagery / Niangang Jiao in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 169 (November 2020)
PermalinkGeostatistical analysis and mitigation of the atmospheric phase screens in Ku-band terrestrial radar interferometric observations of an alpine glacier / Simone Baffelli in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 11 (November 2020)
PermalinkHigh-resolution remote sensing image scene classification via key filter bank based on convolutional neural network / Fengpeng Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 11 (November 2020)
PermalinkIndoor point cloud segmentation using iterative Gaussian mapping and improved model fitting / Bufan Zhao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 11 (November 2020)
PermalinkIs field-measured tree height as reliable as believed – Part II, A comparison study of tree height estimates from conventional field measurement and low-cost close-range remote sensing in a deciduous forest / Luka Jurjević in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 169 (November 2020)
PermalinkLearning-based hyperspectral imagery compression through generative neural networks / Chubo Deng in Remote sensing, vol 12 n° 21 (November 2020)
PermalinkMacrozonation of seismic transient and permanent ground deformation of Iran / Saeideh Farahani in Natural Hazards and Earth System Sciences, vol 20 n° 11 (November 2020)
PermalinkMapping tree species deciduousness of tropical dry forests combining reflectance, spectral unmixing, and texture data from high-resolution imagery / Astrid Helena Huechacona-Ruiz in Forests, vol 11 n°11 (November 2020)
PermalinkRiver ice segmentation with deep learning / Abhineet Singh in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 11 (November 2020)
PermalinkStreets of London: Using Flickr and OpenStreetMap to build an interactive image of the city / Azam Raha Bahrehdar in Computers, Environment and Urban Systems, vol 84 (November 2020)
PermalinkTopographic connection method for automated mapping of landslide inventories, study case: semi urban sub-basin from Monterrey, Northeast of México / Nelly L. Ramirez Serrato in Geocarto international, vol 35 n° 15 ([01/11/2020])
PermalinkUrban tree species identification and carbon stock mapping for urban green planning and management / MD Abdul Choudhury in Forests, vol 11 n°11 (November 2020)
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