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Supervised change detection in satellite imagery using super pixels and relevance feedback / Surender Varma Gadhiraju in Geomatica, vol 68 n° 1 (March 2014)
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[article]
Titre : Supervised change detection in satellite imagery using super pixels and relevance feedback Type de document : Article/Communication Auteurs : Surender Varma Gadhiraju, Auteur ; Hichem Sahbi, Auteur ; Biplab Banerjee, Auteur ; Krishna Mohan Buddhiraju, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 5 - 14 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] classificateur paramétrique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] pertinence
[Termes IGN] pixelRésumé : (auteur) Les données provenant des satellites de télédétection offrent la possibilité de recueillir de l’information au sujet des terres selon diverses résolutions et ont été largement utilisées dans le cadre des études de détection de changements. Un grand nombre de méthodologies et de techniques de détection de changements utilisant les données de télédétection ont été développées et de nouvelles techniques font encore leur apparition. Dans le présent article, nous proposons une nouvelle approche supervisée de détection de changements qui utilise une Machine à vecteurs de support (SVM) et des super pixels. Dans la formulation de la détection de changements, les SVM sont modélisés comme un classificateur binaire afin d’obtenir l’extrant final « Changement » et « Pas de changement » comme information. Un mécanisme de contrôle de pertinence est également inclus dans la stratégie de détection de changements de façon à ce qu’elle s’adapte aux préférences de l’utilisateur. La réalité de terrain et le contrôle de pertinence sont tous deux collectés en utilisant les IUG développés. Une comparaison de l’approche proposée avec trois autres techniques de détection de changements est effectuée au moyen des expériences réalisées sur trois jeux de données multitemporelles. On observe que la stratégie de détection de changements supervisée et axée sur les super pixels donne des résultats supérieurs comparativement aux approches traditionnelles de détection de changements. On observe également que l’utilisation du contrôle de pertinence affine les résultats de la détection de changements et agit comme un processus souhaitable de suivi de la détection de changements. Numéro de notice : A2014-666 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.5623/cig2014-001 En ligne : https://doi.org/10.5623/cig2014-001 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75354
in Geomatica > vol 68 n° 1 (March 2014) . - pp 5 - 14[article]Adaptive subpixel mapping based on a multiagent system for remote-sensing imagery / Xiong Xu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 2 (February 2014)
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[article]
Titre : Adaptive subpixel mapping based on a multiagent system for remote-sensing imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiong Xu, Auteur ; Yanfei Zhong, Auteur ; Liangpei Zhang, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 787 - 804 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] analyse infrapixellaire
[Termes IGN] image à ultra haute résolution
[Termes IGN] système multi-agentsRésumé : (Auteur) The existence of mixed pixels is a major problem in remote-sensing image classification. Although the soft classification and spectral unmixing techniques can obtain an abundance of different classes in a pixel to solve the mixed pixel problem, the subpixel spatial attribution of the pixel will still be unknown. The subpixel mapping technique can effectively solve this problem by providing a fine-resolution map of class labels from coarser spectrally unmixed fraction images. However, most traditional subpixel mapping algorithms treat all mixed pixels as an identical type, either boundary-mixed pixel or linear subpixel, leading to incomplete and inaccurate results. To improve the subpixel mapping accuracy, this paper proposes an adaptive subpixel mapping framework based on a multiagent system for remote-sensing imagery. In the proposed multiagent subpixel mapping framework, three kinds of agents, namely, feature detection agents, subpixel mapping agents and decision agents, are designed to solve the subpixel mapping problem. Experiments with artificial images and synthetic remote-sensing images were performed to evaluate the performance of the proposed subpixel mapping algorithm in comparison with the hard classification method and other subpixel mapping algorithms: subpixel mapping based on a back-propagation neural network and the spatial attraction model. The experimental results indicate that the proposed algorithm outperforms the other two subpixel mapping algorithms in reconstructing the different structures in mixed pixels. Numéro de notice : A2014-072 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2013.2244095 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2013.2244095 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32977
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 52 n° 2 (February 2014) . - pp 787 - 804[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2014021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Application of frequency ratio and likelihood ratio model for geo-spatial modelling of landslide hazard vulnerability assessment and zonation: a case study from the Sikkim Himalayas in India / L.P. Sharma in Geocarto international, vol 29 n° 1 - 2 (February - April 2014)
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[article]
Titre : Application of frequency ratio and likelihood ratio model for geo-spatial modelling of landslide hazard vulnerability assessment and zonation: a case study from the Sikkim Himalayas in India Type de document : Article/Communication Auteurs : L.P. Sharma, Auteur ; Nilanchal Patel, Auteur ; Mrinal K. Ghose, Auteur ; P. Debnath, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 128 - 146 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] ArcGIS
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] fréquence
[Termes IGN] Himalaya
[Termes IGN] Inde
[Termes IGN] modélisation spatiale
[Termes IGN] partition d'image
[Termes IGN] risque majeur
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] vulnérabilité
[Termes IGN] zone à risqueRésumé : (Auteur) The Likelihood Ratio (LR) Model has been applied as an improvement upon the Frequency Ratio (FR) that computes the ratio of the percentage of the landslide pixels to the percentage of the non-landslide pixels instead of the total number of pixels used in the denominator as in case of the FR. The comparative assessment of the two techniques is made through spatial modelling of GIS vector data using the ArcGIS software. Two different Landslide Information Values were computed for each polygon element of the study area employing the two FR techniques that categorized the study area into five classes of vulnerability using natural breaks (Jenks) technique. Subsequently, vulnerability zonation maps were prepared showing the different levels of landslide vulnerability. The LR technique yielded significantly higher vulnerability assessment accuracy (77%) as compared to the standard FR (71%). Numéro de notice : A2014-237 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2012.748830 Date de publication en ligne : 06/02/2013 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2012.748830 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=33140
in Geocarto international > vol 29 n° 1 - 2 (February - April 2014) . - pp 128 - 146[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2014011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Automated parameterisation for multi-scale image segmentation on multiple layers / L. Drăguț in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 88 (February 2014)
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[article]
Titre : Automated parameterisation for multi-scale image segmentation on multiple layers Type de document : Article/Communication Auteurs : L. Drăguț, Auteur ; O. Csillik, Auteur ; C. Eisank, Auteur ; D. Tiede, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 119 - 127 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] eCognition
[Termes IGN] facteur d'échelle
[Termes IGN] résolution multiple
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] varianceRésumé : (Auteur) We introduce a new automated approach to parameterising multi-scale image segmentation of multiple layers, and we implemented it as a generic tool for the eCognition® software. This approach relies on the potential of the local variance (LV) to detect scale transitions in geospatial data. The tool detects the number of layers added to a project and segments them iteratively with a multi-resolution segmentation algorithm in a bottom-up approach, where the scale factor in the segmentation, namely, the scale parameter (SP), increases with a constant increment. The average LV value of the objects in all of the layers is computed and serves as a condition for stopping the iterations: when a scale level records an LV value that is equal to or lower than the previous value, the iteration ends, and the objects segmented in the previous level are retained. Three orders of magnitude of SP lags produce a corresponding number of scale levels. Tests on very high resolution imagery provided satisfactory results for generic applicability. The tool has a significant potential for enabling objectivity and automation of GEOBIA analysis. Numéro de notice : A2014-088 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2013.11.018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.11.018 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32993
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 88 (February 2014) . - pp 119 - 127[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2014021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Bi-temporal texton forest for land cover transition detection on remotely sensed imagery / Zhen Lei in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 2 (February 2014)
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[article]
Titre : Bi-temporal texton forest for land cover transition detection on remotely sensed imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhen Lei, Auteur ; Tao Fang, Auteur ; Hong Huo, Auteur ; Deren Li, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 1227 - 1237 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] arbre de décision
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] gradient
[Termes IGN] occupation du solRésumé : (Auteur) With the advancement of machine learning, classification methods have been increasingly used in change (or transition) detection. The texton forest (TF)-based method has received increasing research attention because of its speed, good generalization characteristics, stability, and especially its ability to capture spatial contextual information. In this paper, we propose a TF-based method for transition detection in remotely sensed imagery. We investigate a maximal joint-information gain criterion for random forests to better capture combined information in the bi-temporal images in transition detection, which is implemented by a natural extension of binary-trees in traditional methods into a quad-decision tree structure. We also utilize color-invariant gradient as a feature to help alleviate the impact of difference in imaging conditions on bi-temporal transition detection. The experimental results for transition detection show that our bi-temporal TF classifier achieves better performance than a post-classification comparison method and several other alternative methods. Numéro de notice : A2014-075 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2013.2248738 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2013.2248738 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32980
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 52 n° 2 (February 2014) . - pp 1227 - 1237[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2014021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Blind speckle decorrelation for SAR image despeckling / Alessandro Lapini in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 2 (February 2014)
PermalinkDetecting subcanopy invasive plant species in tropical rainforest by integrating optical and microwave (InSAR/PolInSAR) remote sensing data, and a decision tree algorithm / Abduwasit Ghulam in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 88 (February 2014)
PermalinkA fully constrained linear spectral unmixing algorithm based on distance geometry / Hanye Pu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 2 (February 2014)
PermalinkModel-based analysis–synthesis for realistic tree reconstruction and growth simulation / Corina Iovan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 2 (February 2014)
PermalinkMulti-agent recognition system based on object based image analysis using WorldView-2 / Fatemeh Tabib Mahmoudi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 2 (February 2014)
PermalinkMultiagent object-based classifier for high spatial resolution imagery / Yanfei Zhong in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 2 (February 2014)
PermalinkMultiple-entity based classification of airborne laser scanning data in urban areas / S. Xu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 88 (February 2014)
PermalinkNonlinear unmixing of hyperspectral data using semi-nonnegative matrix factorization / Naoto Yokoya in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 2 (February 2014)
PermalinkStructured sparse method for hyperspectral unmixing / Feiyun Zhu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 88 (February 2014)
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