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Analyse par télédétection des paysages agraires des villages de Barani, Sampieri et Orodara (Burkina Faso) / Marius Yao (2013)
Titre : Analyse par télédétection des paysages agraires des villages de Barani, Sampieri et Orodara (Burkina Faso) Type de document : Mémoire Auteurs : Marius Yao, Auteur Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Marne-la-Vallée UPEM Année de publication : 2013 Importance : 50 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de master 2ème année Electronique, Télécommunication, Géomatique, spécialité Information géographiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] Burkina Faso
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification ISODATA
[Termes IGN] composition colorée
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] paysage agricole
[Termes IGN] villageIndex. décimale : DSIG Mémoires du master 2 IG, du master 2 SIG, de l'ex DEA SIG Résumé : (Auteur) Cette étude a été réalisée dans le cadre d'un projet de recherche, financé par la région Centre, intitulé « Stimulation biologique des sols et gestion socio-économique des agrosystèmes au Burkina Faso ». Une analyse des paysages agraires a été réalisée pour les 3 villages étudiés. Ils sont localisés dans différentes régions du Burkina Faso (villages de Sampieri à l'Est, Barani à l'Ouest et Orodara au Sud) et dans des contextes pédoclimatiques et culturels variés. L'étude a consisté à analyser les différentes données disponibles en télédétection (images satellites) afin de réaliser une cartographie de l'occupation des sols, connaître les paysages actuels puis passés et suivre ainsi leur évolution. Ce travail avait deux objectifs : alimenter un système d'information géographique nécessaire au projet de recherche et mener plus spécifiquement une réflexion sur l'évolution des paysages suite à des événements climatiques (sécheresse et inondation) ou des aménagements (pratiques agricoles avec des cultures de rendement, construction de routes). Note de contenu : INTRODUCTION
CHAPITRE 1 : CADRE GENERAL DE L'ETUDE
1. Localisation des zones d'étude
2. Climatologie
CHAPITRE 2: MATERIELS ET METHODE
1. Matériels utilisés
2. Méthodes de travail
CHAPITRE 3 : TRAITEMENTS NUMERIQUES DES DONNEES ET INTERPRETATION
1. Composition colorée des images Landsat TM de 2009 (aux deux saisons)
2. Courbes de réponses spectrales des échantillons de parcelles
3. Confrontation de la composition colorée aux données terrain
4. Discussion sur les compositions colorées des images Landsat TM de 1986 et de 2009
5. Résultats des classifications
CONCLUSIONNuméro de notice : 18957 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : Ecole nationale Supérieure de la Nature et du Paysage Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=51023 Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 18957-01 DSIG Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible
Titre : Classification grande échelle de surfaces d’eau par lidar aéroporté Type de document : Article/Communication Auteurs : Nicolas David , Auteur ; Julien Smeeckaert, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2013 Conférence : GRETSI 2013, 24e colloque du Groupe de Recherche et d'Etude du Traitement du Signal et des Images 03/09/2013 06/09/2013 Brest France OA proceedings Importance : 4 p. Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] eau de surface
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] hauteur de vol
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] plan de volRésumé : (auteur) La gestion des zones littorales utilise aujourd’hui de plus en plus de Modèles Numérique de Terrain (MNT) issus de données laser aéroportées. Afin d’obtenir des MNT fiables sur ces zones il est nécessaire d’extraire les surfaces d’eau des nuages de points. Pour cela, cet article propose une méthode automatique, robuste et générique de classification supervisée fondée sur les séparateurs à vaste marge (SVM). Premièrement, un jeu de descripteurs utilisant seulement les coordonnées 3D des points laser et l’information de ligne de vol est élaboré. Puis des zones d’apprentissage SVM fiables sont sélectionnées automatiquement par une croissance de régions. Enfin, les erreurs de classification pixellaires sont filtrées par une relaxation probabiliste utilisant les scores de classification SVM. Les résultats montrent que d’importants chantiers lasers (> 100 M pts) de faible densité (2-3 pts/m²) sont classés avec une forte précision globale ( > 95%) tout en préservant les objets de petites tailles ayant une importance topographique (ponts, canaux, rochers).
Cet article aborde le problème de détection automatique de zones d'eau dans des grands volumes de nuages de points 3D lidar. L'approche proposée est uniquement fondée sur l'analyse de descripteurs locaux géométriques 2D et 3D. Une méthode d'apprentissage actif est proposée pour sélectionner un ensemble réduit mais performant de pixels (Numéro de notice : C2013-034 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80101 Documents numériques
en open access
Classification grande échelle de surfaces d’eauAdobe Acrobat PDF
Titre : Classification of water surfaces using airborne topographic lidar data Type de document : Article/Communication Auteurs : Julien Smeeckaert, Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Nicolas David , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2013 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 40-1/W1 Conférence : ISPRS 2013, Hannover Workshop 21/05/2013 24/05/2013 Hanovre Allemagne OA ISPRS Archives Importance : pp 321 - 326 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] cours d'eau
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] eau de surface
[Termes IGN] interpolation
[Termes IGN] littoral
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] rivage
[Termes IGN] segmentation en régions
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) Accurate Digital Terrain Models (DTM) are inevitable inputs for mapping areas subject to natural hazards. Topographic airborne laser scanning has become an established technique to characterize the Earth surface: lidar provides 3D point clouds allowing a fine reconstruction of the topography. For flood hazard modeling, the key step before terrain modeling is the discrimination of land and water surfaces within the delivered point clouds. Therefore, instantaneous shoreline, river borders, inland waters can be extracted as a basis for more reliable DTM generation. This paper presents an automatic, efficient, and versatile workflow for land/water classification of airborne topographic lidar data. For that purpose, a classification framework based on Support Vector Machines (SVM) is designed. First, a restricted set of features, based only 3D lidar point coordinates and flightline information, is defined. Then, the SVM learning step is performed on small but well-targeted areas thanks to an automatic region growing strategy. Finally, label probabilities given by the SVM are merged during a probabilistic relaxation step in order to remove pixel-wise misclassification. Results show that survey of millions of points are labelled with high accuracy (>95% in most cases for coastal areas, and >89% for rivers) and that small natural and anthropic features of interest are still well classified though we work at low point densities (0.5-4 pts/m2). Our approach is valid for coasts and rivers, and provides a strong basis for further discrimination of land-cover classes and coastal habitats. Numéro de notice : C2013-055 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprsarchives-XL-1-W1-321-2013 Date de publication en ligne : 02/05/2013 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprsarchives-XL-1-W1-321-2013 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92183 Comparaison et évaluation de méthodes d'extraction automatique d'objets sur des images optique et radar / Charlotte Benedetto (2013)
Titre : Comparaison et évaluation de méthodes d'extraction automatique d'objets sur des images optique et radar : étude de cas sur la ville de Lomé (Togo) Type de document : Mémoire Auteurs : Charlotte Benedetto, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2013 Importance : 108 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de stage de fin d'études, Cycle Ingénieur 3ème année, [M2IG]Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] classification automatique d'objets
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image Pléiades
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Radarsat
[Termes IGN] Lomé (Togo)
[Termes IGN] polarimétrie radar
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] trait de côteIndex. décimale : DSIG Mémoires du master 2 IG, du master 2 SIG, de l'ex DEA SIG Résumé : (Auteur) Ce rapport résume les travaux effectués dans le cadre d'un stage sur des images optiques Pléiades et des images radar polarimétriques Radarsat-2. Il traite de méthodes d'extraction automatique. On s'intéresse à l'extraction du trait de côte à partir de ces deux types d'images, et à la caractérisation d'une zone de végétation. Les résultats issus de classifications automatiques sur ces images y sont présentés. Ce rapport comporte aussi des parties théoriques concernant le radar polarimétrique nécessaires aux prétraitements effectués sur les images radar. Les travaux effectués sur le trait de côte ont permis de conclure que les image optiques sont très adaptées et permettent d'obtenir un résultat précis. Au contraire, les images radar ne permettent pas de déterminer le trait de côte de manière automatique. Les tests de classification effectués ont montré la complémentarité des images optiques et radar et ont permis de déterminer les types d'objets que l'on peut détecter avec chacune de ces images. Note de contenu : Introduction
1 - Présentation du sujet
1.1. - Objectifs
1.2. - Données disponibles
1.2.1 - Images optiques
1.2.2 - Images Radar
1.2.3 - Logiciels utilisés
2 - Prétraitements des images radar
2.1 - La polarimétrie
2.1.2 - Le speckle
2.2 - Géoréférencement des données radar
2.2.1 - Méthodologie
2.2.2 - Résultats
2.3 Conclusions sur le prétraitement des images radar
3 - Extraction du trait de côte
3.1 - Méthodologie
3.2 - Résultats obtenus à partir des images Pléiades
3.2.1. - Classification Terre-Mer
3.2.2 - Traitement des données vecteur
3.3 - Résultats obtenus à partir des images Radarsat-2
4 - Extraction par Classification
4.1 - Méthodologie
4.1.1 - Choix d'une zone d'intérêt
4.1.2 - Algorithmes de classification testés
4.1.3 - Méthode de validation des résultats
4.2 - Application aux données du Togo
4.2.1 - Classification à partir des images optique Pléiades
4.2.1 - Classification à partir des images radar Radarsat-2
4.2.2 - Conclusions sur les résultats obtenus avec l'image radar
ConclusionNuméro de notice : 11992 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Laboratoire Esycom (UPE MLV) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=49818 Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 11992-01 DSIG Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
peut être téléchargé
11992_mem_dsig_extraction_automatique_d'objets_benedetto.pdfAdobe Acrobat PDF Contribution à la mise en place d'un SIG fédérateur des données géographiques pour l'aménagement et les infrastructures / Mustapha Mimouni (2013)
Titre : Contribution à la mise en place d'un SIG fédérateur des données géographiques pour l'aménagement et les infrastructures Type de document : Mémoire Auteurs : Mustapha Mimouni, Auteur Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Marne-la-Vallée UPEM Année de publication : 2013 Importance : 98 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] Cameroun
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] catalogue de données localisées
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] Geonetwork
[Termes IGN] GeoServer
[Termes IGN] Leica Photogrammetry Suite
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] OpenLayers
[Termes IGN] PostGIS
[Termes IGN] serveur cartographique (programme)
[Termes IGN] test de performance
[Termes IGN] Web Feature Service
[Termes IGN] Web Map ServiceIndex. décimale : DSIG Mémoires du master 2 IG, du master 2 SIG, de l'ex DEA SIG Résumé : (auteur) La société SGDS est un cabinet d'études en ingénierie & études techniques en topographie, SIC, Géodésie,.., basé à Evry. Mon stage de master dans ce cabinet avait pour objectif d'enrichir une base de données cartographique, couvrant quelques localités du Cameroun, d'étudier les possibilités de cataloguer et de diffuser en ligne ces données.
Dans une première phase, j'ai généré des MNS à partir des chantiers de prises de vue aériennes, en intégrant le rapport de calibration de la caméra numérique, les relevés géodésiques, les restitutions photogrammétriques comme données de contrôle. J'ai utilisé LPS pour cette partie de travail.
La deuxième phase consistait à réaliser des cartes d'occupation du sol à partir des données de restitution photogrammétrique et, en parallèle, par classification automatique supervisée et non supervisée, en testant les différentes variantes, et évaluant la qualité des résultats (matrice d'erreur, précision totale et rapport statistique kappa).
La troisième phase consistait à rassembler les données du projet Cameroun, les organiser et les stocker dans une base de données fédérative. Ce travail d'organisation avait pour finalité la réalisation d'une maquette d'infrastructure de données spatiales (IDS), conforme à la norme INSPIRE pour la catalogage des données. Cette IDS implémentée avec la solution GeoNetwork permet de créer et de stocker des métadonnées, d'effectuer des recherches, ainsi que visualiser les données sans avoir à les télécharger.
La dernière étape était de concevoir et réaliser un serveur web cartographique pour la diffusion des données géographiques, en utilisant des solutions libres. Le choix a été porté sur la librairie OpenLayers coté client, avec Geoserver comme serveur cartographique de diffusion des données.Note de contenu : Introduction
1. Génération des MNS/Orthophotos à partir des chantiers de prise de vue aériennes
1.1. Présentation du logiciel LPS
1.2. Architecture
1.3. Données auxiliaires
1.4. Mise en œuvre
2. Carte d'occupation du sol par classification
2.1. Données et Logiciels
2.2. Classification
2.3. Traitements des données & Analyse des résultats
3. Gestion et catalogage des données/métadonnées
3.1. L'inventaire de l'existant
3.2. Le classement et l'harmonisation des données
3.3. Base de données
3.4. Métadonnées et géocatalogage
4. Conception et réalisation d'un serveur web cartographique pour la publication des données géographiques
4.1. Service Web
4.2. Critères de Choix:
4.3. Choix de la solution
4.4. Mise en œuvre
ConclusionNuméro de notice : 14804 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Mémoire Master 2 IG Organisme de stage : SGDS International Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=73838 Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 14804-01 DSIG Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Contribution of texture and red-edge band for vegetated areas detection and identification / Arnaud Le Bris (2013)PermalinkCrop yield estimation based on unsupervised linear unmixing of multidate hyperspectral imagery / B. Luo in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 1 Tome 1 (January 2013)PermalinkDéveloppement d'outils et de méthodes pour l'estimation de la qualité des résultats de classification / Zhour Najoui (2013)PermalinkEstimation de la qualité des résultats [d'une] classification sous ENVI / Nidal Aburajab (2013)PermalinkEvaluation absolue de méthodes de localisation et de reconstruction panoramique et photogrammétrique d'un tunnel à partir d'un nuage de points de référence appliquée au tunnel-canal de Niderviller / Paul Chavant (2013)PermalinkEvaluation de l'apport de la télédétection radar pour la cartographie des végétations dans le Parc du Pilat / Cécile Cazals (2013)PermalinkPermalinkPermalinkLarge-scale water classification of coastal areas using airborne topographic lidar data / Julien Smeeckaert (juillet 2013)PermalinkManual of photogrammetry, sixth edition / J. Chris Mcglone (2013)PermalinkOutils de modélisation SIG pour l'étude de la vulnérabilité côtière / Elmdari Souhail (2013)PermalinkPredicting surface fuel models and fuel metrics using Lidar and CIR imagery in a dense, mountainous forest / Marek Jakubowksi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 1 (January 2013)PermalinkSemisupervised learning of hyperspectral data with unknown land-cover classes / G. Jun in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 1 Tome 1 (January 2013)PermalinkSemisupervised local discriminant analysis for feature extraction in hyperspectral images / W. Liao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 1 Tome 1 (January 2013)PermalinkSuper-resolution image analysis as a means of monitoring bracken (Pteridium aquilinum) distributions / Jennie Holland in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 75 (January 2013)PermalinkTree species discrimination in tropical forests using airborne imaging spectroscopy / Jean-Baptiste Féret in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 1 Tome 1 (January 2013)PermalinkUpdating land-cover maps by classification of image time series : A novel change-detection-driven transfer learning approach / Begüm Demir in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 1 Tome 1 (January 2013)PermalinkVery high resolution urban land cover extraction using airborne hyperspectral images / Arnaud Le Bris (April 2013)PermalinkEvaluation of the spatial changes in seagrass cover in the lagoons of Lakshadweep islands, India, using IRS LISS III satellite images / E.P. Nobi in Geocarto international, vol 27 n° 8 (December 2012)PermalinkLa télédétection pour la cartographie de la trame verte en milieu agricole : Évaluation des potentialités d’images multi-angulaires à très haute résolution spatiale / David Sheeren in Revue internationale de géomatique, vol 22 n° 4 (décembre 2012 – février 2013)PermalinkTélédétection de la trame verte arborée en haute résolution par morphologie mathématique / E. Maire in Revue internationale de géomatique, vol 22 n° 4 (décembre 2012 – février 2013)PermalinkLiDAR-Landsat data fusion for large-area assessment of urban land cover: Balancing spatial resolution, data volume and mapping accuracy / K. Singh in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 74 (Novembrer 2012)PermalinkMapping nighttime flood from MODIS observations using support vector machines / R. Zhang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 78 n° 11 (November 2012)PermalinkMapping tropical forests and rubber plantations in complex landscapes by integrating PALSAR and MODIS imagery / J. Dong in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 74 (Novembrer 2012)PermalinkSemisupervised classification of remote sensing images with active queries / Jordi Munoz-Mari in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 10 Tome 1 (October 2012)PermalinkA supervised and fuzzy-based approach determine optimal multi-resolution image segmentation parameters / H. Tong in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 78 n° 10 (October 2012)PermalinkCombined use of Quickbird and lidar data for mapping a urban environment / N.B. Da Luz in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 198 - 199 (Septembre 2012)PermalinkA complete processing chain for shadow detection and reconstruction in VHR images / L. Lorenzi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 9 (October 2012)PermalinkDetection of areas for rainwater harvesting using airborne laser scanner and aerial imagery / Jorge Antonio Silva Centeno in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 198 - 199 (Septembre 2012)PermalinkInformation fusion in the redundant-wavelet-transform domain for noise-robust hyperspectral classification / S. Prasad in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 9 (October 2012)PermalinkA multi-resolution hybrid approach for building model reconstruction from lidar data / M. Satari in Photogrammetric record, vol 27 n° 139 (September - November 2012)PermalinkApplying six classifiers to airborne hyperspectral imagery for detecting giant reed / C. Yang in Geocarto international, vol 27 n° 5 (August 2012)PermalinkEvaluating classification techniques for mapping vertical geology using field-based hyperspectral sensors / R.J. Murphy in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 8 (August 2012)PermalinkExploring geomorphometry through user generated content: Comparing an unsupervised geomorphometric classification with terms attached to georeferenced images in Great Britain / C. Gschwend in Transactions in GIS, vol 16 n° 4 (August 2012)PermalinkFusion of feature selection and optimized immune networks for hyperspectral image classification of urban landscapes / J. Im in Geocarto international, vol 27 n° 5 (August 2012)PermalinkHyperspectral band clustering and band selection for urban land cover classification / H. Su in Geocarto international, vol 27 n° 5 (August 2012)PermalinkMapping crop types, irrigated areas, and cropping intensities in heterogeneous landscapes of southern India using multi-temporal medium-resolution imagery: implications for assessing water use in agriculture / E. Heller in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 78 n° 8 (August 2012)PermalinkMapping fragmented agricultural systems in the Sudano-Sahelian environments of Africa using random forest and ensemble metrics of coarse resolution MODIS imagery / E. Vintrou in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 78 n° 8 (August 2012)PermalinkMemory-based cluster sampling for remote sensing image classification / Michele Volpi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 8 (August 2012)PermalinkPhenology-based crop classification algorithm and its implications on agricultural water use assessments in California's central valley / L. Zhong in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 78 n° 8 (August 2012)PermalinkSpatio-temporal MODIS EVI gap filling under cloud cover: An example in Scotland / L. Poggio in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 72 (August 2012)PermalinkSynthesizing urban remote sensing through application, scale, data and case studies / E.A. Wentz in Geocarto international, vol 27 n° 5 (August 2012)PermalinkApplication of time series Landsat images to examining land-use/land-cover dynamic change / Dong Lu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 78 n° 7 (July 2012)PermalinkDynamics of coastal landform features along the southern Tamil Nadu of India by using remote sensing and Geographic Information System / P. Mujabar in Geocarto international, vol 27 n° 4 (July 2012)PermalinkLatent class modeling for site- and non-site-specific classification accuracy assessment without ground data / Giles M. Foody in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 7 Tome 2 (July 2012)Permalink