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Industrialisation des processus d'extraction d'objets à partir de données photogrammétriques par drones / Jérémie Brossard in XYZ, n° 150 (mars - mai 2017)
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[article]
Titre : Industrialisation des processus d'extraction d'objets à partir de données photogrammétriques par drones Type de document : Article/Communication Auteurs : Jérémie Brossard, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 17 - 25 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] orthophotoplan numérique
[Termes IGN] photogrammétrie aérienne
[Termes IGN] point d'appui
[Termes IGN] précision centimétrique
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] voie ferréeRésumé : (Auteur) La photogrammétrie aérienne par drones permet aujourd'hui à la SNCF de réaliser des opérations de surveillance du Réseau Ferré National sans perturber l'exploitation ferroviaire. Les méthodes d'acquisition par aéronef télépiloté étant maîtrisées, ce travail se concentre sur la mise en place d'algorithmes permettant l'extraction d'objets sur la base de livrables photogrammétriques. Après avoir réalisé une étude pour valider la qualité des orthophotos (supports permettant l'identification et la caractérisation d'objets) nous avons développé un algorithme d'extraction automatique de rails. Ce programme a été scindé en 3 blocs distincts : le découpage de l'orthophoto selon l'emprise de l'étude, sa segmentation en bandes régulières et enfin l'extraction automatique des rails. L'analyse qualitative et quantitative a démontré que l'outil développé répond aux exigences de précision requises par la SNCF. Sur la base de la méthode déployée durant ce projet, SNCF Réseau pourra développer de nouveaux outils permettant l'automatisation de la caractérisation de l'environnement ferroviaire. Numéro de notice : A2017-090 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84428
in XYZ > n° 150 (mars - mai 2017) . - pp 17 - 25[article]Réservation
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Industrialisation des processus - pdf éditeurAdobe Acrobat PDFNew point matching algorithm using sparse representation of image patch feature for SAR image registration / Jianwei Fan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 3 (March 2017)
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[article]
Titre : New point matching algorithm using sparse representation of image patch feature for SAR image registration Type de document : Article/Communication Auteurs : Jianwei Fan, Auteur ; Yan Wu, Auteur ; Fan Wang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1498 - 1510 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] alignement
[Termes IGN] appariement de points
[Termes IGN] chatoiement
[Termes IGN] erreur de discrétisation
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] reconstruction d'image
[Termes IGN] représentation parcimonieuseRésumé : (Auteur) Image registration is an important preprocessing step in many synthetic aperture radar (SAR) image applications. A key issue in image registration is to reliably establish the correspondences between the feature points extracted from the reference and sensed images. A new point matching algorithm is proposed in this paper to align two SAR images. In the proposed method, by considering image patches as the basic units, a novel local descriptor including the intensity and geometric information is assigned to each feature point, which is more robust to speckle noise. Furthermore, a correspondence establishment scheme is introduced based on the reconstruction errors between feature points calculated by the sparse representation (SR) technique, which is designed for achieving accurate matches. Based on the obtained SR coefficients, a coordinate correction procedure is further proposed for improving the localization accuracy of the obtained correspondences. Both simulated deformed and real SAR images are utilized to evaluate the performance. The experimental results indicate that the proposed method yields a better registration performance in terms of both accuracy and robustness. Numéro de notice : A2017-156 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2016.2626373 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2016.2626373 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84692
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 3 (March 2017) . - pp 1498 - 1510[article]Robust sparse hyperspectral unmixing with ℓ2,1 norm / Yong Ma in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 3 (March 2017)
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[article]
Titre : Robust sparse hyperspectral unmixing with ℓ2,1 norm Type de document : Article/Communication Auteurs : Yong Ma, Auteur ; Chang Li, Auteur ; Xiaoguang Mei, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1227 - 1239 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse linéaire des mélanges spectraux
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] matrice creuse
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] pondérationRésumé : (Auteur) Sparse unmixing (SU) of hyperspectral data have recently received particular attention for analyzing remote sensing images, which aims at finding the optimal subset of signatures to best model the mixed pixel in the scene. However, most SU methods are based on the commonly admitted linear mixing model, which ignores the possible nonlinear effects (i.e., nonlinearity), and the nonlinearity is merely treated as outlier. Besides, the traditional SU algorithms often adopt the ℓ2 norm loss function, which makes them sensitive to noises and outliers. In this paper, we propose a robust SU (RSU) method with ℓ2,1 norm loss function, which is robust for noises and outliers. Then, the RSU can be solved by the alternative direction method of multipliers. Finally, the experiments on both synthetic data sets and real hyperspectral images demonstrate that the proposed RSU is efficient for solving the hyperspectral SU problem compared with the state-of-the-art algorithms. Numéro de notice : A2017-150 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2016.2616161 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2016.2616161 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84681
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 3 (March 2017) . - pp 1227 - 1239[article]Spatial-spectral unsupervised convolutional sparse auto-encoder classifier for hyperspectral imagery / Xiaobing Han in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 3 (March 2017)
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[article]
Titre : Spatial-spectral unsupervised convolutional sparse auto-encoder classifier for hyperspectral imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiaobing Han, Auteur ; Yanfei Zhong, Auteur ; Liangpei Zhang, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 195 - 206 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classificateur non paramétrique
[Termes IGN] cohérence (physique)
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image hyperspectraleRésumé : (Auteur) The traditional spatial-spectral classification methods applied to hyperspectral remote sensing imagery are conducted by combining the spatial information vector and the spectral information vector in a separate manner, which may cause information loss and concatenation deficiency between the spatial and spectral information. In addition, the traditional morphological-based spatial-spectral classification methods require the design of handcrafted features according to experience, which is far from automatic and lacks generalization ability. To automatically represent the spatial-spectral features around the central pixel within a spatial neighborhood window, a novel spatial-spectral feature classification method based on the unsupervised convolutional sparse auto-encoder (UCSAE) with a window-in-window strategy is proposed in this study. The UCSAE algorithm features a unique spatial-spectral feature extraction approach which is executed in two stages. The first stage represents the spatial-spectral features within a spatial neighborhood window on the basis of spatial-spectral feature extraction of sub-windows with a sparse auto-encoder (SAE). The second stage exploits the spatial-spectral feature representation with a convolution mechanism for the larger outer windows. The UCSAE algorithm was validated by two widely used hyperspectral imagery datasets (the Pavia University dataset and the Washington DC Mall dataset) obtaining accuracies of 90.03 percent and 96.88 percent, respectively, which are better results than those obtained by the traditional hyperspectral spatial-spectral classification approaches. Numéro de notice : A2017-088 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.83.3.195 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.83.3.195 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84423
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 83 n° 3 (March 2017) . - pp 195 - 206[article]Unsupervised object-based differencing for land-cover change detection / Jinxia Zhu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 3 (March 2017)
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[article]
Titre : Unsupervised object-based differencing for land-cover change detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Jinxia Zhu, Auteur ; Yanjun Su, Auteur ; Qinghua Guo, Auteur ; Thomas C. Harmon, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 225 - 236 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algorithme espérance-maximisation
[Termes IGN] altération
[Termes IGN] autocorrélation
[Termes IGN] changement d'occupation du sol
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] image SPOT-HRV
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] traitement d'imageRésumé : (Auteur) One main problem of the spectral decomposition-based change detection method is the lack of efficient automatic techniques for developing the difference image. Traditional techniques generally assume that gray-level values in a difference image are independent and multitemporal images are co-registered/rectified perfectly without error. However, such assumptions are often violated because of the inevitable image misregistration and the interference of correlations between spectral bands. This study proposes an automated method based on the object-based multivariate alteration detection/maximum autocorrelation factor approach and the Gaussian mixture model-expectation maximization algorithm to obtain unsupervised difference images. This procedure is applied to bi-temporal (2005 and 2006) SPOT-HRV images at Panyu District Ponds, China. Results show that the proposed method successfully excludes the correlations of spectral bands and the influence of misregistration, as evidenced by a higher accuracy (up to 93.6 percent). These unique technical characteristics make this analytical framework suitable for detecting changes. Numéro de notice : A2017-089 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.83.3.225 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.83.3.225 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84424
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 83 n° 3 (March 2017) . - pp 225 - 236[article]Agricultural cropland mapping using black-and-white aerial photography, Object-Based Image Analysis and Random Forests / M.F.A. Vogels in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 54 (February 2017)
PermalinkBuilding occlusion detection from ghost images / Guoqing Zhou in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 2 (February 2017)
PermalinkMulti-objective based spectral unmixing for hyperspectral images / Xia Xu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 124 (February 2017)
PermalinkObject-based water body extraction model using Sentinel-2 satellite imagery / Gordana Kaplan in European journal of remote sensing, vol 50 n° 1 (2017)
PermalinkOn the fusion of lidar and aerial color imagery to detect urban vegetation and buildings / Madhurima Bandyopadhyay in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 2 (February 2017)
PermalinkPermalinkPermalinkCartographie et interprétation de l'environnement par drone / Martial Sanfourche in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 213 - 214 (janvier - avril 2017)
PermalinkContributions méthodologiques pour la caractérisation des milieux par imagerie optique et lidar / Nesrine Chehata (2017)
PermalinkPermalinkFully automatic analysis of archival aerial images : Current status and challenges / Sébastien Giordano (2017)
PermalinkFusion of multi-temporal Sentinel-2 image series and very-high spatial resolution images for detection of urban areas / Cyril Wendl (2017)
PermalinkPermalinkMise en place d’un processus de dessin automatisé de plans d’intérieurs à partir de nuages de points acquis par LIDAR / Léa Talec (2017)
PermalinkModeling spatial and temporal variabilities in hyperspectral image unmixing / Pierre-Antoine Thouvenin (2017)
PermalinkPermalinkRaft cultivation area extraction from high resolution remote sensing imagery by fusing multi-scale region-line primitive association features / Wang Min in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 123 (January 2017)
PermalinkPermalinkPermalinkSegmentation sémantique de peuplements forestiers par analyse conjointe d’imagerie multispectrale très haute résolution et de données 3D Lidar aéroportées / Clément Dechesne (2017)
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