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Termes IGN > imagerie > image numérique > image optique > image multibande
image multibandeSynonyme(s)Image xs ;Image multispectrale donnees multispectralesVoir aussi |
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The Pleiades-HR mosaic system product / Françoise de Lussy in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 184 (Décembre 2006)
[article]
contenu dans ISPRS Commission 1 Symposium 2006, Paris, Marne-la-Vallée, 3-6 Juillet 2006: Des capteurs à l'imagerie, 2. Tome 2 / Alain Baudoin (2006)
Titre : The Pleiades-HR mosaic system product Type de document : Article/Communication Auteurs : Françoise de Lussy, Auteur ; Patrick Gigord, Auteur ; Sylvain Airault , Auteur Année de publication : 2006 Conférence : ISPRS 2006, Commission 1 Symposium, From sensors to imagery 03/07/2006 06/07/2006 Champs-sur-Marne [Paris Marne-la-Vallée] France OA ISPRS Archives Article en page(s) : pp 70 - 75 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes IGN] image à résolution submétrique
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image panchromatique
[Termes IGN] image Pléiades-HR
[Termes IGN] limite de résolution géométrique
[Termes IGN] mosaïquage d'images
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] orthophotoplan numérique
[Termes IGN] Pleiades-HR
[Termes IGN] satellite agile
[Termes IGN] valeur radiométriqueRésumé : (Auteur) Pleiades is the highest resolution civilian earth observing system ever developed in Europe. This imagery program is conducted by the French National Space Agency, CNES. It will operate in 2009-2010 two agile satellites designed to provide optical images to civilian and defense users. Images will be simultaneously acquired in Panchromatic (PA) and multispectral (XS) mode, which allows, in Nadir acquisition condition, to deliver 20 km wide, false or natural colored scenes with a 70 cm ground sampling distance after PA+XS fusion. Imaging capabilities have been highly optimized in order to acquire along-track stereo pairs and triplets, multi-targets and mosaics. The automatic orthomosaic product is the most ambitious innovation of the PHR ground image processing. Starting from an overview of the system characteristics enabling acquisition suitable for mosaic, this paper presents the geometric, radiometric and topological issues of the automatic ortho-mosaic and then focuses on the processing flow. It details the different steps: strategy, bundle adjustment, DEM refining, radiometric adjustment, seam line computation, a helped and quick image quality check and finally mosaic rectification. The process capabilities are illustrated with different sensor images. And finally the ortho-mosaic product content is described. Copyright SFPT Numéro de notice : A2006-639 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (1940-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans En ligne : https://www.isprs.org/proceedings/XXXVI/part1/Papers/T02-09.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28362
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 184 (Décembre 2006) . - pp 70 - 75[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 018-06041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Documents numériques
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The Pleiades-HR mosaic... - pdf editeur ISPRSAdobe Acrobat PDF Mapping salt-marsh vegetation by multispectral and hyperspectral remote sensing / E. Belluco in Remote sensing of environment, vol 105 n° 1 (15/11/2006)
[article]
Titre : Mapping salt-marsh vegetation by multispectral and hyperspectral remote sensing Type de document : Article/Communication Auteurs : E. Belluco, Auteur ; M. Camuffo, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2006 Article en page(s) : pp 54 - 67 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance
[Termes IGN] flore locale
[Termes IGN] image CASI
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image Ikonos
[Termes IGN] image MIVIS
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image Quickbird
[Termes IGN] image ROSIS
[Termes IGN] marais salé
[Termes IGN] plante halophile
[Termes IGN] VeniseRésumé : (Auteur) Tidal marshes are characterized by complex patterns both in their geomorphic and ecological features. Such patterns arise through the elaboration of a network structure driven by the tidal forcing and through the interaction between hydrodynamical, geophysical and ecological components (chiefly vegetation). Intertidal morphological and ecological structures possess characteristic extent (order of kilometers) and small-scale features (down to tens of centimeters) which are not simultaneously accessible through field observations, thus making remote sensing a necessary observation tool. This paper describes a set of remote sensing observations from several satellite and airborne platforms, the collection of concurrent ground reference data and the vegetation distributions that may be inferred from them, with specific application to the Lagoon of Venice (Italy). The data set comprises ROSIS, CASI, MIVIS, IKONOS and QuickBird acquisitions, which cover a wide range of spatial and spectral resolutions. We show that spatially-detailed and quantitatively reliable vegetation maps may be derived from remote sensing in tidal environments through unsupervised (K-means) and supervised algorithms (Maximum Likelihood and Spectral Angle Mapper). We find that, for the objective of intertidal vegetation classification, hyperspectral data contain largely redundant information. This in particular implies that a reduction of the spectral features is required for the application of the Maximum Likelihood classifier. A large number of experiments with different feature extraction/selection algorithms show that the use of four bands derived from Maximum Noise Fraction transforms and four RGBI broad bands obtained by spectral averaging yield very similar classification performances. The classifications from hyperspectral data are somewhat superior to those from multispectral data, but the close performance and the results of the features reduction experiments show that spatial resolution affects classification accuracy much more importantly than spectral resolution. Monitoring schemes of tidal environment vegetation may thus be based on high-resolution satellite acquisitions accompanied by systematic ancillary field observations at a relatively limited number of reference sites, with practical consequences of some relevance. Copyright Elsevier Numéro de notice : A2006-502 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.rse.2006.06.006 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2006.06.006 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28226
in Remote sensing of environment > vol 105 n° 1 (15/11/2006) . - pp 54 - 67[article]Exploiting class hierarchies for knowledge transfer in hyperspectral data / S. Rajan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 44 n° 11 Tome 2 (November 2006)
[article]
Titre : Exploiting class hierarchies for knowledge transfer in hyperspectral data Type de document : Article/Communication Auteurs : S. Rajan, Auteur ; J. Ghosh, Auteur ; Melba M. Crawford, Auteur Année de publication : 2006 Article en page(s) : pp 3408 - 3417 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification ascendante hiérarchique
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] données multitemporelles
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] signature spectraleRésumé : (Auteur) Obtaining ground truth for classification of remotely sensed data is time consuming and expensive, resulting in poorly represented signatures over large areas. In addition, the spectral signatures of a given class vary with location and/or time. Therefore, successful adaptation of a classifier designed from the available labeled data to classify new hyperspectral images acquired over other geographic locations or subsequent times is difficult, if minimal additional labeled data are available. In this paper, the binary hierarchical classifier is used to propose a knowledge transfer framework that leverages the information extracted from the existing labeled data to classify spatially separate and multitemporal test data. Experimental results show that in the absence of any labeled data in the new area, the approach is better than a direct application of the original classifier on the new data. Moreover, when small amounts of the labeled data are available from the new area, the framework offers further improvements through semisupervised learning mechanisms and compares favorably with previously proposed methods. Copyright IEEE Numéro de notice : A2006-528 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2006.878442 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2006.878442 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28251
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 44 n° 11 Tome 2 (November 2006) . - pp 3408 - 3417[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-06111B RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible La transformation en ondelettes pour l'extraction de la texture-couleur : application à la classification combinée des images (HRV) de SPOT / A. Safia in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 27 n°18 - 19 - 20 (October 2006)
[article]
Titre : La transformation en ondelettes pour l'extraction de la texture-couleur : application à la classification combinée des images (HRV) de SPOT Type de document : Article/Communication Auteurs : A. Safia, Auteur ; T. Iftene, Auteur ; M.F. Belbachir, Auteur Année de publication : 2006 Article en page(s) : pp 3977 - 3990 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] amélioration du contraste
[Termes IGN] analyse texturale
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] couleur (variable spectrale)
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image SPOT-HRV
[Termes IGN] Oran (Algérie)
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] transformation en ondelettesRésumé : (Auteur) L'objectif de ce travail est de tester l'apport de l'information texture-couleur à la classification des images SPOT (une seule date) pour l'établissement de cartes d'occupation du sol. Souvent la texture et la couleur sont abordées d'une façon complètement séparée. Dans ce travail, elles sont intégrées dans un seul modèle dit modèle de texture-couleur, afin d'étendre efficacement l'analyse de la texture pour les images multispectrales. Pour cela, la représentation habituelle de la texture, fondée sur la prise en compte des variations locales de contraste, est enrichie par l'adjonction d'une connaissance sur ses variations spectrales. Afin de tester l'apport de cette information, deux classifications ont été réalisées sur des images HRV (XS) de SPOT de la région d'Oran prise comme zone test pour la variété des thèmes en présence et son relief relativement accidenté. La première est purement spectrale et la seconde utilise en plus des canaux bruts, ceux de la texture-couleur. Les résultats montrent, qu'en plus d'une amélioration significative de 18.9% du taux global de bonne classification obtenu par rapport à celui de 75.9% donné par l'approche purement spectrale, l'information de texture-couleur a permis une meilleure discrimination entre les thèmes présentant une importante confusion après classification. Copyright Taylor & Francis Numéro de notice : A2006-459 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01431160500444798 En ligne : https://doi.org/10.1080/01431160500444798 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28183
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 27 n°18 - 19 - 20 (October 2006) . - pp 3977 - 3990[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 080-06101 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A pixel shape index coupled with spectral information for classification of high spatial resolution remotely sensed imagery / L. Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 44 n° 10 Tome 2 (October 2006)
[article]
Titre : A pixel shape index coupled with spectral information for classification of high spatial resolution remotely sensed imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : L. Zhang, Auteur ; X. Huang, Auteur Année de publication : 2006 Article en page(s) : pp 2950 - 2961 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse en composantes indépendantes
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] matrice de co-occurrence
[Termes IGN] niveau de gris (image)
[Termes IGN] pixel
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] précision géométrique (imagerie)
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] transformation en ondelettesRésumé : (Auteur) Shape and spectra are both important features of high spatial resolution remotely sensed (HSRRS) imagery, and they are concrete manifestation of textures on such imagery. This paper presents a spatial feature index, pixel shape index (PSI), to describe the shape feature in a local area surrounding a pixel. PSI is a pixel-based feature which measures the gray similarity distance in every direction. As merely the shape feature is inadequate for classifying HSRRS imagery, a transformed spectral feature extracted by independent component analysis is added to the input vectors of our classifier, and this replaces the original multispectral bands. Meanwhile, a fast fusion algorithm that integrates both shape and spectral features using the support vector machine has been developed to interpret the complex input vectors. The results by PSI are compared with some spatial features extracted using wavelet transform, gray level co-occurrence matrix, and the length–width extraction algorithm to test its effectiveness. The experiments demonstrate that PSI is capable of describing shape features effectively and result in more accurate classifications than other methods. While it is found that spectral and shape features can complement each other and their integration can improve classification accuracy, the transformed spectral components are also found to be more suitable for classification. Copyright IEEE Numéro de notice : A2006-504 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2006.876704 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2006.876704 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28228
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 44 n° 10 Tome 2 (October 2006) . - pp 2950 - 2961[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-06101B RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Cartographie géologique télé-analytique, influence de la résolution spatiale : application à la région de Kawkaban-Sana'a-Ma'rib (Republique du Yemen) / J.P. Deroin in Photo interprétation, vol 42 n° 3 (Septembre 2006)PermalinkEvaluation of hyperspectral data for geological mapping / Muneendra Kumar in Geoinformatics, vol 9 n° 6 (01/09/2006)PermalinkGeoEye-1 satellite coming / K. Corbley in GEO: Geoconnexion international, vol 5 n° 8 (september 2006)PermalinkHigh-end aerial digital cameras and their impact on the automation and quality of the production workflow / Nicolas Paparoditis in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 60 n° 6 (September 2006)PermalinkTowards 3D map generation from digital aerial images / L. Zebelin in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 60 n° 6 (September 2006)PermalinkMapping carbon and water vapor fluxes in a chaparral ecosystem using vegetation indices derived from AVIRIS / D.A. Fuentes in Remote sensing of environment, vol 103 n° 3 (15 August 2006)PermalinkA patch-based image classification by integrating hyperspectral data with GIS / B. Zhang in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 27 n°15-16 (August 2006)PermalinkA support vector method for anomaly detection in hyperspectral imagery / Amit Banerjee in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 44 n° 8 (August 2006)PermalinkSome issues in the classification of DAIS hyperspectral data / M. Pal in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 27 n°12-13-14 (July 2006)PermalinkA new intensity-hue-saturation fusion approach to image fusion with a tradeoff parameter / M. Choi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 44 n° 6 (June 2006)PermalinkHigh-resolution image fusion: methods to preserve spectral and spatial resolution / A. Svab in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 72 n° 5 (May 2006)PermalinkMTF-tailored multiscale fusion of high-resolution multispectral and panchromatic imagery / B. Aiazzi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 72 n° 5 (May 2006)PermalinkConsideration of smoothing techniques for hyperspectral remote sensing / C. Vaiphasa in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 60 n° 2 (April 2006)PermalinkRelevance of hyperspectral data for natural resources management / T.V. Ramachandra in GIS development, vol 10 n° 4 (April 2006)PermalinkSpectral or spatial quality for used satellite imagery? A trade-off solution using the wavelet a trous algorithm / M. Lillo-Saavedra in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 27 n°7-8 (April 2006)PermalinkContextual reconstruction of cloud-contaminated multitemporal multispectral image / F. Melgani in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 44 n° 2 (February 2006)PermalinkNoise reduction of hyperspectral imagery using hybrid spatial-spectral derivative-domain wavelet shrinkage / H. Othman in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 44 n° 2 (February 2006)PermalinkAn empirical investigation of cross-sensor relationships of NDVI and red/near-infrared reflectance using EO-1 Hyperion data / T. Miura in Remote sensing of environment, vol 100 n° 2 (30 January 2006)PermalinkCompression des images hyperspectrales et son impact sur la qualité des données / E. Christophe (2006)PermalinkEtude de différents facteurs influant les classifications d'images multi-résolution / F. Kazemipour (2006)Permalink