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Approche d’estimation du volume-tige de peuplements forestiers par combinaison de données Landsat et données terrain : Application à la pineraie de Tlemcen-Algérie / Kada Bencherif in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 215 (mai - août 2017)
[article]
Titre : Approche d’estimation du volume-tige de peuplements forestiers par combinaison de données Landsat et données terrain : Application à la pineraie de Tlemcen-Algérie Type de document : Article/Communication Auteurs : Kada Bencherif, Auteur ; Houari Tadj, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 3 - 11 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] Algérie
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] inventaire forestier étranger (données)
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] pineraie
[Termes IGN] placette d'échantillonnage
[Termes IGN] strate végétale
[Termes IGN] volume en bois
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (auteur) Une approche méthodologique s’appuyant sur la combinaison de données satellitaires et données de terrain est proposée pour l‘estimation du volume-tige de peuplements forestiers hétérogènes ou peu homogènes. L’objectif est d’évaluer la disponibilité forestière, en inventoriant moins de 1% de la surface étudiée et avec une erreur max. de 15%. L’approche consiste en la réalisation de trois étapes principales : i) Analyse de la variance sur le volume-tige, ii) classification des données satellitaires et iii) Désignation et inventaire des pixels-échantillons. L’analyse et le calcul de la variance permet d’orienter les calculs du volume en fonction de sa variabilité dans les différentes strates de la forêt alors que la classification des données satellitaires vise à obtenir une stratification de la forêt. La troisième étape consiste en la sélection de pixels-échantillons sur l’image classifiée puis la géolocalisation, l’installation et le cubage des placettes-terrain correspondantes (même dimension spatiale que le pixel de l’image utilisée). Appliquée sur une futaie peu homogène de pin d’Alep (forêt de Tlemcen, Nord-Ouest algérien), l’approche a permis d’estimer un volume global sur pied du peuplement égal à 30 595 m3 m3±15.6% et ce en inventoriant 0.4% seulement de la surface totale. L’analyse de variance sur 12 placettes-échantillons a mis en évidence le caractère peu homogène de la forêt et la faible variabilité du volume-tige. Cependant, Elle fait apparaître aussi que la stratification apporte une légère amélioration à la précision (15.6%) contre 17.6% sans stratification. La classification supervisée d’une image Landsat (Mai 2002) par la méthode du maximum de vraisemblance (précision moyenne de 96%) a permis de stratifier la zone étudiée en six classes (forêt très dense, forêt dense, forêt claire, matorral, herbacées, autres). Pour chaque strate de forêt, le cubage complet de 4 placettes-échantillons comparables en dimension au pixel (30m×30m), a fourni le volume-tige moyen par pixel alors que la généralisation de celui-ci à l’ensemble des pixels a permis de déterminer le volume total de chaque strate. Vu les confusions générées par la classification supervisée au profit des objets pistes, routes et matorral, le volume global a été revu à la baisse (taux de réduction de 10%) et la valeur du volume total corrigé était de 27 535 m3±15.6%, une erreur, bien que non conforme à celle exigée par l’aménagement forestier (max ±10%), s’approche de celle généralement admise (une moyenne de ±15%) pour certains inventaires simplifiés. Numéro de notice : A2017-524 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article DOI : 10.52638/rfpt.2017.343 Date de publication en ligne : 10/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2017.343 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86545
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 215 (mai - août 2017) . - pp 3 - 11[article]Dimensionality reduction and classification of hyperspectral images using ensemble discriminative local metric learning / Yanni Dong in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 5 (May 2017)
[article]
Titre : Dimensionality reduction and classification of hyperspectral images using ensemble discriminative local metric learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Yanni Dong, Auteur ; Bo Du, Auteur ; Liangpei Zhang, Auteur ; Lefei Zhang, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 2509 - 2524 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] réductionRésumé : (Auteur) The high-dimensional data space of hyperspectral images (HSIs) often result in ill-conditioned formulations, which finally leads to many of the high-dimensional feature spaces being empty and the useful data existing primarily in a subspace. To avoid these problems, we use distance metric learning for dimensionality reduction. The goal of distance metric learning is to incorporate abundant discriminative information by reducing the dimensionality of the data. Considering that global metric learning is not appropriate for all training samples, this paper proposes an ensemble discriminative local metric learning (EDLML) algorithm for HSI analysis. The EDLML algorithm learns robust local metrics from both the training samples and the relative neighborhood of them and considers the different local discriminative distance metrics by dealing with the data region by region. It aims to learn a subspace to keep all the samples in the same class are as near as possible, while those from different classes are separated. The learned local metrics are then used to build an ensemble metric. Experiments on a number of different hyperspectral data sets confirm the effectiveness of the proposed EDLML algorithm compared with that of the other dimension reduction methods. Numéro de notice : A2017-465 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2016.2645703 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2016.2645703 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86388
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 5 (May 2017) . - pp 2509 - 2524[article]Evaluation of multisource data for glacier terrain mapping : a neural net approach / Aparna Shukla in Geocarto international, vol 32 n° 5 (May 2017)
[article]
Titre : Evaluation of multisource data for glacier terrain mapping : a neural net approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Aparna Shukla, Auteur ; Bisma Yousuf, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 569 - 587 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] bande infrarouge
[Termes IGN] carte topographique
[Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] couche thématique
[Termes IGN] données auxiliaires
[Termes IGN] données multisources
[Termes IGN] glacier
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] image multibandeRésumé : (Auteur) Spectrally similar nature of land covers in a glacierized terrain hampers their automated mapping from multispectral satellite data, which may be overcome by using multisource data. In the present study, an artificial neural network (ANN)-based information extraction approach was applied for mapping the Kolahoi glacier and adjoining areas, using Landsat TM (Thematic Mapper) data and several ancillary layers such as image transformations and topographic attributes. Results reveal that ANN (highest overall accuracy (OA): 83.74%) outperforms maximum likelihood classifier (highest OA: 66.90%) and the incorporation of ancillary data into the classification process significantly enhances the mapping accuracy (>9%), particularly the addition of Near Infrared Red/Short Wave Infrared (NIR/SWIR) data to the spectral data. A nine-band combination dataset (spectral data, slope, Red/NIR and decorrelation stretch) was found to be the best multisource dataset. Results of the Z-tests (at 95% confidence level) also corroborate and statistically validate the above findings. Numéro de notice : A2017-274 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2016.1161078 Date de publication en ligne : 28/03/2016 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/10106049.2016.1161078 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85303
in Geocarto international > vol 32 n° 5 (May 2017) . - pp 569 - 587[article]Mapping fine-scale population distributions at the building level by integrating multisource geospatial big data / Yao Yao in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 5-6 (May-June 2017)
[article]
Titre : Mapping fine-scale population distributions at the building level by integrating multisource geospatial big data Type de document : Article/Communication Auteurs : Yao Yao, Auteur ; Xiaoping Liu, Auteur ; Xia Li, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1220 - 1244 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] bâtiment
[Termes IGN] Canton (Kouangtoung)
[Termes IGN] cartographie statistique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] densité de population
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] données statistiques
[Termes IGN] habitat collectif
[Termes IGN] habitat urbain
[Termes IGN] intégration de données
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] population urbaine
[Termes IGN] répartition géographiqueRésumé : (auteur) Fine-scale population distribution data at the building level play an essential role in numerous fields, for example urban planning and disaster prevention. The rapid technological development of remote sensing (RS) and geographical information system (GIS) in recent decades has benefited numerous population distribution mapping studies. However, most of these studies focused on global population and environmental changes; few considered fine-scale population mapping at the local scale, largely because of a lack of reliable data and models. As geospatial big data booms, Internet-collected volunteered geographic information (VGI) can now be used to solve this problem. This article establishes a novel framework to map urban population distributions at the building scale by integrating multisource geospatial big data, which is essential for the fine-scale mapping of population distributions. First, Baidu points-of-interest (POIs) and real-time Tencent user densities (RTUD) are analyzed by using a random forest algorithm to down-scale the street-level population distribution to the grid level. Then, we design an effective iterative building-population gravity model to map population distributions at the building level. Meanwhile, we introduce a densely inhabited index (DII), generated by the proposed gravity model, which can be used to estimate the degree of residential crowding. According to a comparison with official community-level census data and the results of previous population mapping methods, our method exhibits the best accuracy (Pearson R = .8615, RMSE = 663.3250, p Numéro de notice : A2017-245 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2017.1290252 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2017.1290252 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85188
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 31 n° 5-6 (May-June 2017) . - pp 1220 - 1244[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2017031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Rule-guided human classification of Volunteered Geographic Information / Ahmed Loai Ali in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 127 (May 2017)
[article]
Titre : Rule-guided human classification of Volunteered Geographic Information Type de document : Article/Communication Auteurs : Ahmed Loai Ali, Auteur ; Zoe Falomir, Auteur ; Falko Schmid, Auteur ; Christian Freksa, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 3 – 15 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] données descriptives
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] données multisources
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] imprécision des données
[Termes IGN] production participative
[Termes IGN] règle d'association
[Termes IGN] relation topologiqueRésumé : (auteur) During the last decade, web technologies and location sensing devices have evolved generating a form of crowdsourcing known as Volunteered Geographic Information (VGI). VGI acted as a platform of spatial data collection, in particular, when a group of public participants are involved in collaborative mapping activities: they work together to collect, share, and use information about geographic features. VGI exploits participants’ local knowledge to produce rich data sources. However, the resulting data inherits problematic data classification. In VGI projects, the challenges of data classification are due to the following: (i) data is likely prone to subjective classification, (ii) remote contributions and flexible contribution mechanisms in most projects, and (iii) the uncertainty of spatial data and non-strict definitions of geographic features. These factors lead to various forms of problematic classification: inconsistent, incomplete, and imprecise data classification. This research addresses classification appropriateness. Whether the classification of an entity is appropriate or inappropriate is related to quantitative and/or qualitative observations. Small differences between observations may be not recognizable particularly for non-expert participants. Hence, in this paper, the problem is tackled by developing a rule-guided classification approach. This approach exploits data mining techniques of Association Classification (AC) to extract descriptive (qualitative) rules of specific geographic features. The rules are extracted based on the investigation of qualitative topological relations between target features and their context. Afterwards, the extracted rules are used to develop a recommendation system able to guide participants to the most appropriate classification. The approach proposes two scenarios to guide participants towards enhancing the quality of data classification. An empirical study is conducted to investigate the classification of grass-related features like forest, garden, park, and meadow. The findings of this study indicate the feasibility of the proposed approach. Numéro de notice : A2017-218 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2016.06.003 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.06.003 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85093
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 127 (May 2017) . - pp 3 – 15[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2017051 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2017053 DEP-EXM Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2017052 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Self-taught feature learning for hyperspectral image classification / Ronald Kemker in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 5 (May 2017)PermalinkA simplified linear feature matching method using decision tree analysis, weighted linear directional mean, and topological relationships / Ick-Hoi Kim in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 5-6 (May-June 2017)PermalinkSuperpixel-based multitask learning framework for hyperspectral image classification / Sen Jia in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 5 (May 2017)PermalinkTélédétection et photogrammétrie pour l'étude de la dynamique de l’occupation du sol dans le bassin versant de l’oued Chiba (Cap-Bon, Tunisie) / Anis Gasmi in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 215 (mai - août 2017)PermalinkDeep supervised and contractive neural network for SAR image classification / Jie Geng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 4 (April 2017)PermalinkEvaluation of pan-sharpening methods for spatial and spectral quality / Jagalingam Pushparaj in Applied geomatics, vol 9 n° 1 (March 2017)PermalinkForestry applications of UAVs in Europe: a review / Chiara Torresan in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 38 n° 8-10 (April 2017)PermalinkA GIS-based comparative study of Dempster-Shafer, logistic regression and artificial neural network models for landslide susceptibility mapping / Wei Chen in Geocarto international, vol 32 n° 4 (April 2017)PermalinkHyperspectral band selection from statistical wavelet models / Siwei Feng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 4 (April 2017)PermalinkImproving large area population mapping using geotweet densities / Nirav N. Patel in Transactions in GIS, vol 21 n° 2 (April 2017)PermalinkSemantic segmentation of forest stands of pure species combining airborne lidar data and very high resolution multispectral imagery / Clément Dechesne in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 126 (April 2017)PermalinkSpatiotemporal downscaling approaches for monitoring 8-day 30 m actual evapotranspiration / Yinghai Ke in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 126 (April 2017)PermalinkToward optimum fusion of thermal hyperspectral and visible images in classification of urban area / Farhad Samadzadegan in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 4 (April 2017)PermalinkTrace coherence : a new operator for polarimetric and interferometric SAR images / Armando Marino in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 4 (April 2017)PermalinkTransferability of multi- and hyperspectral optical biocrust indices / Emilio Rodríguez-Caballero in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 126 (April 2017)PermalinkAirborne Lidar/INS/GNSS : algorithm uses fuzzy controlled Scale Invariant Feature Transform (SIFT) / Haowei Xu in GPS world, vol 28 n° 3 (March 2017)PermalinkAttribute profiles on derived features for urban land cover classification / Bharath Bhushan Damodaran in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 3 (March 2017)PermalinkA classification-segmentation framework for the detection of individual trees in dense MMS point cloud data acquired in urban areas / Martin Weinmann in Remote sensing, vol 9 n° 3 (March 2017)PermalinkClassifying natural-language spatial relation terms with random forest algorithm / Shihong Du in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 3-4 (March-April 2017)PermalinkDictionary learning-based feature-level domain adaptation for cross-scene hyperspectral image classification / Minchao Ye in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 3 (March 2017)PermalinkDiscriminative low-rank Gabor filtering for spectral–spatial hyperspectral image classification / Lin He in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 3 (March 2017)PermalinkExtracting target spectrum for hyperspectral target detection : an adaptive weighted learning method using a self-completed background dictionary / Yubin Niu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 3 (March 2017)PermalinkSpatial-spectral unsupervised convolutional sparse auto-encoder classifier for hyperspectral imagery / Xiaobing Han in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 3 (March 2017)PermalinkUnsupervised object-based differencing for land-cover change detection / Jinxia Zhu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 3 (March 2017)PermalinkAgricultural 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)PermalinkEffect of training class label noise on classification performances for land cover mapping with satellite image time series / Charlotte Pelletier in Remote sensing, vol 9 n° 2 (February 2017)PermalinkAmélioration de la vitesse et de la qualité d'image du rendu basé image / Rodrigo Ortiz Cayón (2017)PermalinkPermalinkAnalyse de séries temporelles d’images Sentinel et intégration de connaissances pour la classification en milieu agricole / Simon Bailly (2017)PermalinkPermalinkCartographie de l'occupation des sols à partir de séries temporelles d'images satellitaires à hautes résolutions : identification et traitement des données mal étiquetées / Charlotte Pelletier (2017)PermalinkCombination of image descriptors for the exploration of cultural photographic collections / Neelanjan Bhowmik in Journal of Electronic Imaging, vol 26 n° 1 (January - February 2017)PermalinkComparison of belief propagation and graph-cut approaches for contextual classification of 3D LIDAR point cloud data / Loïc Landrieu (2017)PermalinkComputationally efficient hyperspectral data learning based on the doubly stochastic dirichlet process / Xing Sun in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 1 (January 2017)PermalinkDéveloppement d'un outil cartographique dasymétrique pour la modélisation de la répartition de densité de population / Safa Fennia (2017)PermalinkPermalinkFusion of graph embedding and sparse representation for feature extraction and classification of hyperspectral imagery / Fulin Luo in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 1 (January 2017)PermalinkFusion of multi-temporal Sentinel-2 image series and very-high spatial resolution images for detection of urban areas / Cyril Wendl (2017)PermalinkA hierarchical methodology for urban facade parsing from TLS point clouds / Zhuqiang Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 123 (January 2017)PermalinkHigh-quality seamless DEM generation blending SRTM-1, ASTER GDEM v2 and ICESat/GLAS observations / Linwei Yue in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 123 (January 2017)PermalinkHyperspectral image classification with canonical correlation forests / Junshi Xia in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 1 (January 2017)PermalinkPermalinkJoint analysis of passive and active land surface responses for Global Precipitation Measurement / Iris de Gelis (2017)PermalinkNew iterative learning strategy to improve classification systems by using outlier detection techniques / Charlotte Pelletier (2017)PermalinkPré-segmentation pour la classification faiblement supervisée de scènes urbaines à partir de nuages de points 3D LIDAR / Stéphane Guinard (2017)Permalink