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Mapping burned areas and land-uses in Kangaroo Island using an object-based image classification framework and Landsat 8 Imagery from Google Earth Engine / Jiyu Liu in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)
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[article]
Titre : Mapping burned areas and land-uses in Kangaroo Island using an object-based image classification framework and Landsat 8 Imagery from Google Earth Engine Type de document : Article/Communication Auteurs : Jiyu Liu, Auteur ; David Freudenberger, Auteur ; Lim Samsung, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 1867 - 1897 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] analyse spectrale
[Termes IGN] approche hiérarchique
[Termes IGN] Australie
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] écosystème forestier
[Termes IGN] Google Earth Engine
[Termes IGN] image infrarouge
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] incendie
[Termes IGN] Indien (océan)
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] utilisation du sol
[Termes IGN] zone sinistréeRésumé : (auteur) In Australia, fire has become part of the natural ecosystem. Severe fires have devastated Australia's unique forest ecosystems due to the global climate change. In this study, we integrated a multi-resolution segmentation method and a hierarchical classification framework based on expert-based knowledge to classify the burned areas and land-uses in Kangaroo Island, South Australia. Using an object-based image classification framework that combines colour and shape features from input layers, we demonstrated that the objects segmented from the multi-source data lead to a higher accuracy in classification with an overall accuracy of 90.2% and a kappa coefficient of 85.2%. On the other hand, the single source data from post-fire Landsat-8 imagery showed an overall accuracy of 87.4% which is also statistically acceptable. According to our experiment results, more than 30.44% of the study area was burned during the 2019–2020 ‘Black-Summer’ fire season in Australia. Among the burned areas, high severity accounted for 12.14%, moderate severity for 11.48%, while low severity was 6.82%. For unburned areas, farmland accounted for 45.52% of the study area, of which about one-third was affected by the disturbances other than fire. The remaining area consists of 19.42% unaffected forest, 3.48% building and bare land, and 1.14% water. The comparison analysis shows that our object-based image classification framework takes full advantage of the multi-source data and generates the edges of burned areas more clearly, which contributes to the improved fire management and control. Numéro de notice : A2022-873 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/19475705.2022.2098066 Date de publication en ligne : 02/08/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/19475705.2022.2098066 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102171
in Geomatics, Natural Hazards and Risk > vol 13 (2022) . - pp 1867 - 1897[article]MLMT-CNN for object detection and segmentation in multi-layer and multi-spectral images / Majedaldein Almahasneh in Machine Vision and Applications, vol 33 n° 1 (January 2022)
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[article]
Titre : MLMT-CNN for object detection and segmentation in multi-layer and multi-spectral images Type de document : Article/Communication Auteurs : Majedaldein Almahasneh, Auteur ; Adeline Paiement, Auteur ; Xianghua Xie, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 9 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] atmosphère solaire
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] couche thématique
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (auteur) Precisely localising solar Active Regions (AR) from multi-spectral images is a challenging but important task in understanding solar activity and its influence on space weather. A main challenge comes from each modality capturing a different location of the 3D objects, as opposed to typical multi-spectral imaging scenarios where all image bands observe the same scene. Thus, we refer to this special multi-spectral scenario as multi-layer. We present a multi-task deep learning framework that exploits the dependencies between image bands to produce 3D AR localisation (segmentation and detection) where different image bands (and physical locations) have their own set of results. Furthermore, to address the difficulty of producing dense AR annotations for training supervised machine learning (ML) algorithms, we adapt a training strategy based on weak labels (i.e. bounding boxes) in a recursive manner. We compare our detection and segmentation stages against baseline approaches for solar image analysis (multi-channel coronal hole detection, SPOCA for ARs) and state-of-the-art deep learning methods (Faster RCNN, U-Net). Additionally, both detection and segmentation stages are quantitatively validated on artificially created data of similar spatial configurations made from annotated multi-modal magnetic resonance images. Our framework achieves an average of 0.72 IoU (segmentation) and 0.90 F1 score (detection) across all modalities, comparing to the best performing baseline methods with scores of 0.53 and 0.58, respectively, on the artificial dataset, and 0.84 F1 score in the AR detection task comparing to baseline of 0.82 F1 score. Our segmentation results are qualitatively validated by an expert on real ARs. Numéro de notice : A2022-089 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007/s00138-021-01261-y Date de publication en ligne : 29/11/2021 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00138-021-01261-y Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99500
in Machine Vision and Applications > vol 33 n° 1 (January 2022) . - n° 9[article]Modalités et rythmes d'évolution des falaises des Vaches Noires (Normandie, France) : caractérisation et quantification des dynamiques hydrogravitaires par approches multi-scalaires / Thomas Roulland (2022)
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Titre : Modalités et rythmes d'évolution des falaises des Vaches Noires (Normandie, France) : caractérisation et quantification des dynamiques hydrogravitaires par approches multi-scalaires Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Thomas Roulland, Auteur ; Olivier Maquaire, Directeur de thèse ; Stéphane Costa, Directeur de thèse Editeur : Caen [France] : Université de Caen Normandie Année de publication : 2022 Importance : 357 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le diplôme de Doctorat, préparée au sein de l'Université de Caen Normandie, spécialité GéographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] Calvados (14)
[Termes IGN] carte géomorphologique
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] érosion hydrique
[Termes IGN] falaise
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] mouvement de terrain
[Termes IGN] structure-from-motion
[Termes IGN] trait de côteIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Parmi les côtes rocheuses sédimentaires à recul rapide du littoral normand, les falaises des Vaches Noires constituent un secteur original à la morphologie de badlands, affecté par des processus hydrogravitaires de diverses natures (coulées de boue, glissements de terrain, chutes de blocs calcaires et crayeux, ravinement, …) emboités dans le temps et dans l’espace. Ce travail de thèse vise à améliorer les connaissances sur le fonctionnement et les modalités d’évolution passée et présente des falaises des Vaches Noires. En cela, l’étude a porté sur la caractérisation et la formalisation des relais des processus hydrogravitaires, sur la détermination des modalités et vitesses/rythmes d’évolution des différents compartiments des falaises, puis sur la définition des forçages hydro-météo-marins responsables du déclenchement. Par approche systémique, une analyse multi-méthodes a été mise en place en emboitant les échelles spatiales et temporelles (1) de la plus globale (sur l’intégralité du linéaire côtier) à des pas de temps historiques (1759 et 2016), mais également récents (1947/1955 et 2016) en comparant divers documents géo-spatiaux et d’archives afin d’analyser les dynamiques de mobilité de trois marqueurs morphologiques (escarpement principal, escarpement secondaire, escarpement basal), puis d’élaborer un inventaire des mouvements de terrain couplé à une analyse diachronique de l’occupation du sol pour formaliser les trajectoires d’évolution des falaises sur la base de cartes morphodynamiques ; (2) à la plus locale (comprenant une bande de 200 m correspondant à un site SNO DYNALIT entre 2014 et 2019) afin de suivre les déformations et déplacements de surface par scanner laser terrestre (TLS), photogrammétrie « structure from motion » (SfM), et suivi en continu à l’aide de capteurs GNSS Géocube à des pas de temps pluriannuels, saisonniers et journaliers. Note de contenu : Introduction générale
1- Contexte morpho-structural et processus hydrogravitaires des falaises des Vaches Noires
2- Les facteurs de déclenchement des mouvements gravitaires : les conditions météo-marines et hydrogéologiques
3- Analyse des vitesses d’évolution à échelle historique (257 ans) et récente (69 ans)
4- État d’activité et trajectoire d’évolution des versants à échelle récente (1955 – 2016) : mobilisation de la cartographie morphodynamique
5- Quantification des dynamiques hydrogravitaires saisonnières des ravines par suivi TLS
6- Analyse des dynamiques hydrogravitaires par la photogrammétrie « SfM » terrestre
7- Les cinématiques de versant à échelle journalière et détermination de seuils de déclenchement
Conclusion généraleNuméro de notice : 24075 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géographie : Caen : 2022 Organisme de stage : IDEES DOI : sans En ligne : https://theses.hal.science/tel-03827251 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102198 Modélisation du lien entre éruptions et glissements de flancs au Piton de la Fournaise / Quentin Dumont (2022)
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Titre : Modélisation du lien entre éruptions et glissements de flancs au Piton de la Fournaise Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Quentin Dumont, Auteur ; Valérie Cayol, Directeur de thèse Editeur : Clermont-Ferrand : Université Clermont Auvergne Année de publication : 2022 Importance : 621 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse présentée pour l'obtention du grade de Docteur de l'Université Clermont-Auvergne, Spécialité Terre Solide : géodynamique des enveloppes supérieures / paléobiologieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] aléa
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] déformation de la croute terrestre
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] données GNSS
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] faille géologique
[Termes IGN] instabilité
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] modèle de déformation tectonique
[Termes IGN] Piton de la Fournaise (volcan)
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] séisme
[Termes IGN] surveillance géologique
[Termes IGN] tsunamiIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Le Piton de la Fournaise est l'un des volcans les plus actifs au monde avec en moyenne 2.3 éruptions/an depuis 1998. L'activité typique est caractérisée par l'ouverture de fissures éruptives le long d'une rift zone principale arquée vers le NE et le SE du cratère sommital. En mars-avril 2007, la plus grande éruption des cent dernières années a eu lieu. Elle s'est caractérisée par l'émission de 220x106 m3 de lave et par un effondrement du cratère sommital de 300 m. Pendant l'éruption, un glissement asismique du Flanc Est de 1.4 m vers la mer a été mesuré par interférométrie RADAR (InSAR). Depuis lors, les données InSAR et GNSS montrent que le glissement se poursuit à un taux de 1.4 cm/an. Le glissement a été relié à une faille ou à une intrusion cisaillée suivant les auteurs. Afin d'estimer l'impact de l'activité intrusive sur les mouvements du flanc Est et les mécanismes liés aux instabilités, une analyse des champs de déplacements et des modélisations inverses ont été réalisées pour 60 événements intrusifs survenus entre 1998 et 2021. Les intrusions modélisées révèlent une zone intrusive majeure orientée NE-SE, une zone de sills et quatre zones d'intrusions secondaires rayonnant à partir du cône sommital. La zone intrusive majeure NE-SE est connectée en profondeur à la zone de sills se localisant sous le flanc est. Ensemble, elles forment une zone intrusive continue caractérisée par une forme de cuillère convexe, orientée vers la mer. Elle présente des parois sub-verticales à sa tête, accommodant l'ouverture des dykes. Vers l'est, la structure intrusive s'horizontalise et accommode des intrusions associées à du cisaillement indiquant une discontinuité préexistante guidant leur mise en place. A l'extrémité est de la structure, deux régimes de glissement séparés par un axe N60° sont identifiés: des sills cisaillés (cisaillement synchrone de l'ouverture) au nord de l'axe; et un comportement de failles (≈purement en cisaillement) au sud. De plus, la modélisation des contraintes associées aux intrusions montre que la mise en place des intrusions dans les zones d'intrusions préférentielles est contrôlée par l'historique des contraintes héritées des intrusions précédentes et qu'il existe une rétroaction positive entre l'ouverture des dykes dans les rift zones et le glissement le long des sills et de la faille. Ainsi, la structure majeure en forme de cuillère agit probablement comme une surface de déstabilisation. A l'échelle des temps géologiques, les intrusions répétées dans la structure peuvent conduire à un effondrement catastrophique des flancs générant des séismes et des tsunamis. Ce modèle d'évolution long terme de l'édifice est en accord avec la présence de dépôts d'avalanche de débris dans la bathymétrie et permet d'expliquer la formation de l'Enclos Fouqué. Note de contenu : 1. Introduction générale
1.1 Système d’alimentation et activité intrusive des volcans
1.2 Déstabilisation des flancs des édifices volcaniques
1.3 Interactions entre activité intrusive et déstabilisations de flancs
1.4 Cas du Piton de la Fournaise
1.5 Objectif de la thèse
1.6 Plan du manuscrit
2. Le Piton de la Fournaise
2.1 L’île de la Réunion
2.2 L’édifice du Piton de la Fournaise
2.3 L’éruption de Mars-Avril 2007 : impact pour la structure interne du volcan
3. Mesure et analyse des déformations du Piton de la Fournaise
3.1 Surveillance volcanique
3.2 L’Interférométrie Radar à Synthèse d’ouverture (InSAR)
3.3 Le service OI2
3.4 Champs de déformations associés à l’activité éruptive du Piton de la Fournaise
4. Modélisation inverse des déformations
4.1 Introduction à la modélisation des déformations
4.2 Procédure de modélisation inverse par éléments frontières mixtes
4.3 Modélisation des éruptions 1998-2021
5. Apport de la modélisation des déformations pour la compréhension du système d’alimen?tation et la stabilité du Piton de la Fournaise
5.1 Un système d’alimentation superficiel associé à une surface de déstabilisation révélé par les modèles dérivés des données InSAR
6. Reconstruction de l’évolution des contraintes dans les 23 dernières années
6.1 Importance de l’évolution temporelle du champ de contraintes pour l’estimation des aléas
6.2 Critères de ruptures utilisés pour le suivi de l’évolution des contraintes
6.3 Calcul des contraintes et modèle de rift zones
6.4 Évolution des contraintes sur la période 1998-2007
6.5 Évolution des contraintes sur la période 2007-2021
6.6 Implication pour les cycles intrusifs
6.7 Implication pour la sismicité du Flanc Est
7. Implications morpho-structurales et aléas
7.1 Ré-interprétation de la genèse de l’Enclos Fouqué
7.2 Modes de glissement et liens avec la structure interne du flanc est
7.3 Aléa tsunami
8. Conclusion
9. Perspectives
9.1 Amélioration des modèles de déformation pour plus de flexibilité
9.2 Compréhension de la structure des Grandes Pentes
9.3 Application de l’évolution des contraintes à l’anticipation de la localisation des éruptions
9.4 Évaluation de l’activité sismique potentielle du flanc EstNuméro de notice : 26943 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Terre Solide, géodynamique des enveloppes supérieures, paléobiologie : Clermont-Auvergne : 2022 Organisme de stage : Laboratoire Magmas et Volcans DOI : sans Date de publication en ligne : 18/11/2022 En ligne : https://tel.hal.science/tel-03859171 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102140
Titre : Modélisation temporelle du fouillis forestier radar Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Xavier Husson, Auteur ; Fabrice Boust, Directeur de thèse Editeur : Bures-sur-Yvette : Université Paris-Saclay Année de publication : 2022 Importance : 157 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse soutenue pour obtenir le grade de Docteur à l'Université Paris-Saclay, spécialité PhysiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] acquisition d'images
[Termes IGN] fouillis d'échos
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] implémentation (informatique)
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] modélisation de la forêt
[Termes IGN] modélisation spatio-temporelle
[Termes IGN] vent
[Termes IGN] visibilité spatio-temporelleIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) La végétation est un élément important pour le radar car elle est omniprésente et met en échec de nombreux algorithmes. Cela provient avant tout du mouvement de la végétation, sous l’effet du vent, qui induit un décalage Doppler. Dans cette thèse, nous avons développé un modèle de fouillis de végétation pour l’imagerie SAR. Pour ce modèle de fouillis, nous avons décidé de travailler sur la base de 3 hypothèses. Premièrement, nous avons choisi une modélisation géotypique au travers d’une approche procédurale de création d’arbres et de leur représentation par des maillages surfaciques. Deuxièmement, nous avons opté pour une modélisation électromagnétique asymptotique compatible des fréquences supérieures à 10 GHz, typiques des systèmes d’acquisition haute résolution. Troisièmement, nous avons retenu une modélisation animée constituée d’un maillage surfacique déformable à même de rendre compte du décalage Doppler. Pour cela, nous avons adapté un simulateur ONERA permettant la génération de données radars brutes. La première amélioration réside dans le choix d’une approche asymptotique en 2 étapes (optique géométrique et physique), détermination de la visibilité des facettes du maillage et évaluation du champ rétrodiffusé correspondant. La deuxième amélioration réside dans le développement d’une méthode d’interpolation afin de limiter le nombre de calculs de visibilité, point crucial pour l’imagerie SAR haute résolution. La formation d’images SAR pour différentes intensité de vents nous a permis d’observer la défocalisation due aux mouvements des arbres au cours d’une acquisition. Une analyse de la DSP, par comparaison avec le modèle de Billingsley, confirme la capacité de notre modèle à restituer le décalage Doppler. Note de contenu : 1. Introduction
1.1 Imagerie SAR
1.2 Simulation d’acquisitions SAR
1.3 Bibliographie sur les modèles d’arbres
2. Incorporation d’un modèle de végétation à un processus de simulation existant
2.1 Travaux antérieurs : simulateur EDGE
2.2 Adaptation de la chaîne de modélisation
2.3 Mise en avant de différentes échelles de temps
3. Mise en place de la chaîne de modélisation
3.1 Préparation de données d’entrée
3.2 Description du script maître
4. Evaluation du champ rétrodiffusé
4.1 Calcul de SER de polygones
4.2 Validation de l’implémentation de l’optique physique
4.3 Développement d’une approche prenant en compte la visibilité
4.4 Développement d’une approche prenant en compte la visibilité partielle
5. Génération de données simulées
5.1 Impact des paramètres de modélisation
5.2 Impact des paramètres de la végétation
6. Conclusion
6.1 Contributions
6.2 PerspectivesNuméro de notice : 26823 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Physique : Paris-Saclay : 2022 Organisme de stage : ONERA nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 25/03/2022 En ligne : https://tel.hal.science/tel-03620307 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100640 Monitoring grassland dynamics by exploiting multi-modal satellite image time series / Anatol Garioud (2022)
PermalinkMonitoring leaf phenology in moist tropical forests by applying a superpixel-based deep learning method to time-series images of tree canopies / Guangqin Song in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 183 (January 2022)
PermalinkPermalinkMulti-view urban scene classification with a complementary-information learning model / Wanxuan Geng in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 88 n° 1 (January 2022)
PermalinkA multipath and thermal noise joint error characterization and exploitation for low-cost GNSS PVT estimators in urban environment / Eustachio Roberto Matera (2022)
PermalinkNon-linear GNSS signal processing applied to land observation with high-rate airborne reflectometry / Hamza Issa (2022)
PermalinkNovel fuzzy clustering algorithm with variable multi-pixel fitting spatial information for image segmentation / Hang Zhang in Pattern recognition, vol 121 (January 2022)
PermalinkA novel unmixing-based hypersharpening method via convolutional neural network / Xiaochen Lu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 60 n° 1 (January 2022)
PermalinkA PCA-PD fusion method for change detection in remote sensing multi temporal images / Soltana Achour in Geocarto international, vol 37 n° 1 ([01/01/2022])
PermalinkPhotogrammetric 3D mobile mapping of rail tracks / Philipp Glira in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 183 (January 2022)
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