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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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Contextual reconstruction of cloud-contaminated multitemporal multispectral image / F. Melgani in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 44 n° 2 (February 2006)
[article]
Titre : Contextual reconstruction of cloud-contaminated multitemporal multispectral image Type de document : Article/Communication Auteurs : F. Melgani, Auteur Année de publication : 2006 Article en page(s) : pp 442 - 455 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] filtrage du rayonnement
[Termes IGN] image Landsat-ETM+
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] nébulosité
[Termes IGN] prévision linéaire
[Termes IGN] prévision non-linéaire
[Termes IGN] prise en compte du contexte
[Termes IGN] reconstruction d'imageRésumé : (Auteur) The frequent presence of clouds in passive remotely sensed imagery severely limits its regular exploitation in various application fields. Thus, the removal of cloud cover from this imagery represents an important preprocessing task consisting in the reconstruction of cloud-contaminated data. The intent of this study is to propose two novel general methods for the reconstruction of areas obscured by clouds in a sequence of multitemporal multispectral images. Given a cloud-contaminated image of the sequence, each area of missing measurements is reconstructed through an unsupervised contextual prediction process that reproduces the local spectro-temporal relationships between the considered image and an opportunely selected subset of the remaining temporal images. In the first method, the contextual prediction process is implemented by means of an ensemble of linear predictors, each trained over a local multitemporal region that is spectrally homogeneous in each temporal image of the selected subset. In order to obtain such regions, each temporal image is locally classified by an unsupervised classifier based on the expectation-maximization (EM) algorithm. In the second method, the local spectro-temporal relationships are reproduced by a single nonlinear predictor based on the support vector machines (SVM) approach. To illustrate the performance of the two proposed methods, an experimental analysis on a sequence of three temporal images acquired by the Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus sensor over a total period of four months is reported and discussed. It includes a detailed simulation study that aims at assessing with different reconstruction quality criteria the accuracy of the methods in different qualitative and quantitative cloud contamination conditions. Compared with two techniques based on compositing algorithms for cloud removal, the proposed methods show a clear superiority, which makes them a promising and useful tool in solving the considered problem, whose great complexity is commensurate with its practical importance. Numéro de notice : A2006-126 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2005.861929 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2005.861929 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27853
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 44 n° 2 (February 2006) . - pp 442 - 455[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-06021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Noise 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)
[article]
Titre : Noise reduction of hyperspectral imagery using hybrid spatial-spectral derivative-domain wavelet shrinkage Type de document : Article/Communication Auteurs : H. Othman, Auteur ; S.E. Qian, Auteur Année de publication : 2006 Article en page(s) : pp 397 - 408 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification hypercube
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] image AVIRIS
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] ondelette
[Termes IGN] seuillage d'imageRésumé : (Auteur) In this paper, a new noise reduction algorithm is introduced and applied to the problem of denoising hyperspectral imagery. This algorithm resorts to the spectral derivative domain, where the noise level is elevated, and benefits from the dissimilarity of the signal regularity in the spatial and the spectral dimensions of hyperspectral images. The performance of the new algorithm is tested on two different hyperspectral datacubes : an Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) datacube that is acquired in a vegetation-dominated site and a simulated AVIRIS datacube that simulates a geological site. The new algorithm provides signal-to-noise-ratio improvement up to 84.44% and 98.35% in the first and the second datacubes, respectively. Numéro de notice : A2006-125 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2005.860982 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2005.860982 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27852
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 44 n° 2 (February 2006) . - pp 397 - 408[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-06021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible An 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)
[article]
Titre : An empirical investigation of cross-sensor relationships of NDVI and red/near-infrared reflectance using EO-1 Hyperion data Type de document : Article/Communication Auteurs : T. Miura, Auteur ; A. Huete, Auteur ; Hiroki Yoshioka, Auteur Année de publication : 2006 Article en page(s) : pp 223 - 236 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] bande rouge
[Termes IGN] Brésil
[Termes IGN] étalonnage des données
[Termes IGN] filtre passe-bande
[Termes IGN] flore locale
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] image EO1-Hyperion
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image Landsat-ETM+
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] rayonnement proche infrarouge
[Termes IGN] réflectance spectrale
[Termes IGN] savaneRésumé : (Auteur) Long term observations of global vegetation from multiple satellites require much effort to ensure continuity and compatibility due to differences in sensor characteristics and product generation algorithms. In this study, we focused on the band-pass filter differences and empirically investigated cross-sensor relationships of the normalized difference vegetation index (NDVI) and reflectance. The specific objectives were: 1) to understand the systematic trends in cross-sensor relationships of the NDVI and reflectance as a function of spectral band-passes, 2) to examine/ identify the relative importance of the spectral features (i.e., the green peak, red edge, and leaf liquid water absorption regions) in and the mechanism(s) of causing the observed systematic trends, and 3) to evaluate the performance of several empirical cross-calibration methods in modelling the observed systematic trends. A Level 1A Hyperion hyperspectral image acquired over a tropical forest-savanna transitional region in Brazil was processed to simulate atmospherically corrected reflectances and NDVI for various band-passes, including Terra Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer (MODIS), NOAA-14 Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR), and Landsat7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+). Data were extracted from various land cover types typically found in tropical forest and savanna biomes and used for analyses. Both NDVI and reflectance relationships among the sensors were neither linear nor unique and were found to exhibit complex patterns and band-pass dependencies. The reflectance relationships showed strong land cover dependencies. The NDVI relationships, in contrast, did not show land cover dependencies, but resulted in non-linear forms. From sensitivity analyses, the green peak (550 nm) and red-NIR transitional (680780 nm) features were identified as the key factors in producing the observed land cover dependencies and non-linearity in cross-sensor relationships. In particular, differences in the extents to which the red and/or NIR band-passes included these features significantly influenced the forms and degrees of non-linearity in the relationships. Translation of MODIS NDVI to "AVHRR Iike" NDVI using a weighted average of MODIS green and red bands performed very poorly, resulting in no reduction of overall discrepancy between MODIS and AVHRR NDVI. Cross-calibration of NDVI and reflectance using NDVI-based quadratic functions performed well, reducing their differences to +.025 units for the NDVI and +.01 units for the reflectances; however, many of the translation results suffered from bias errors. The present results suggest that distinct translation equations and coefficients need to be developed for every sensor pairs and that land cover-dependency need to be explicitly accounted for to reduce bias errors. Numéro de notice : A2006-034 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.rse.2005.10.010 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2005.10.010 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27761
in Remote sensing of environment > vol 100 n° 2 (30 January 2006) . - pp 223 - 236[article]Compression des images hyperspectrales et son impact sur la qualité des données / E. Christophe (2006)
Titre : Compression des images hyperspectrales et son impact sur la qualité des données Type de document : Thèse/HDR Auteurs : E. Christophe, Auteur ; P. Duhamel, Directeur de thèse ; Corinne Mailhes, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Ecole Nationale Supérieure de l'Aéronautique et de l'Espace ENSAE Année de publication : 2006 Importance : 210 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse présentée en vue de l'obtention du titre de docteur de l'Ecole nationale supérieure de l'aéronautique et de l'espace, école doctorale informatique et télécommunications, spécialité signal et imageLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] compression d'image
[Termes IGN] contrôle qualité
[Termes IGN] évaluation des données
[Termes IGN] format JPEG2000
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] qualité d'image
[Termes IGN] transformation en ondelettesIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Suivant l'évolution générale des technologies, l'observation de la Terre par les satellites fournit des données de plus en plus précises, détaillées, mais aussi complexes. Au coeur de cette thèse sont les images hyperspectrales. Leur apparition, liée à l'amélioration des capteurs et à la volonté de voir toujours plus depuis l'espace, crée de nouvelles problématiques. La quantité importante d'information générée par ces capteurs, la forte redondance entre ces informations et l'importance des détails requiert un système de compression adapté.
Le premier chapitre présente les prérequis pour comprendre le contexte de la compression des images hyperspectrales. Le mode d'acquisition de ces images est expliqué, ce qui permet d'en comprendre leur origine. Les contraintes spécifiques du traitement embarqué sur satellite sont également expliquées, ces limitations vont peser sur le choix de l'algorithme de compression. On étudie ensuite les propriétés statistiques des images hyperspectrales. En effet, il est important de bien connaître ces propriétés pour en tirer parti lors de la compression. Enfin, les bases des techniques de compression sont exposées et le choix d'une compression par transformée justifié par rapport à une compression par quantification vectorielle.
Le modèle de compression choisi va introduire des dégradations sur les images hyperspectrales. L'intérêt de ces images résidant dans leurs détails, il faut s'assurer que ces dégradations ne mettent pas en péril les applications qui utilisent ces données. Le second chapitre détermine des critères de qualité adaptés aux images hyperspectrales. Un grand nombre de critères plus ou moins classiques sont adaptés aux images hyperspectrales. Une démarche est définie pour déterminer les propriétés de ces critères, en terme de sensibilité spécifique à un type de dégradation. Enfin, cinq critères sont finalement conservés pour leur bonne complémentarité.
Cette étude sur les critères de qualité ayant permis de se familiariser un peu plus avec les propriétés des images hyperspectrales, on peut maintenant étudier la compression dans le troisième chapitre. D'abord le standard récent JPEG 2000, toujours en cours de définition pour certaines parties, est appliqué aux images hyperspectrales. Différentes méthodes de décorrélation interbandes sont appliquées pour finalement retenir une transformée en ondelettes en raison d'un bon compromis performances/complexité. JPEG 2000, utilisé dans une configuration difficilement compatible avec les contraintes du spatial, mais présentant d'excellentes performances, sert de référence pour les performances que nous proposons dans cette thèse. Dans un premier temps, nous nous intéressons à la recherche d'une décomposition en ondelettes 3D optimale en termes de débit-distorsion pour les images hyperspectrales. Nous montrons l'apport d'une telle décomposition anisotropique pour la compression des images hyperspectrales. Comme une telle décomposition est dépendante de l'image et du débit visé, ce qui pose des problèmes d'implémentation, nous proposons une décomposition anisotropique fixe, assurant des performances proches de la décomposition optimale pour une large variété d'images hyperspectrales. Dans un deuxième temps, nous étudions le codage des coefficients d'ondelettes obtenus après la décomposition proposée. Les méthodes de compression par arbres de zéros donnent des bons résultats sur les images 2D tout en gardant une complexité raisonnable. On adapte donc ces méthodes, EZW et SPIHT, aux images hyperspectrales. Ainsi, on compare différentes structures d'arbres possibles en fonction de leur capacité à regrouper les zéros. Enfin, les résultats sont présentés pour diverses images, démontrant l'intérêt des méthodes de compression proposées qui approchent celles de JPEG2000, avec un coût calculatoire plus raisonnable. Pour conclure, une utilisation originale de la notation binaire signée est proposée pour tirer parti au mieux des propriétés des arbres de zéros. Cette innovation conduit à proposer une version simplifiée et parallélisable de EZW sans pertes majeures de qualité.
L'évolution des algorithmes de compression ne se fait pas nécessairement seulement vers une augmentation brute des performances. La flexibilité de ces algorithmes est aussi un point important. Une adaptation est donc faite dans le quatrième chapitre pour permettre l'accès aléatoire à une partie déterminée de l'image et pour permettre également de décoder des versions à basse résolution en spatial et en spectral tout en lisant un nombre minimum de bits dans le train binaire. On détaille donc le rassemblement des coefficients d'ondelettes correspondant à la même zone de l'image par groupes pour permettre l'accès aléatoire et par la même occasion pour introduire une certaine résistance aux erreurs. Une allocation de débit doit être réalisée entre les différents groupes pour garder une progression en qualité. La séparation des différentes résolutions pour permettre le décodage progressif en résolution ainsi que les problèmes posés par cette organisation sont expliqués ensuite. Enfin, les résultats et la flexibilité de cet algorithme sont illustrés sur des images hyperspectrales.
Finalement, pour vérifier l'impact de l'algorithme de compression sur la qualité des images, une méthode originale est définie dans le cinquième chapitre pour utiliser les cinq critères de qualité sélectionnés. Cette méthode est ensuite validée numériquement sur différents exemples. Elle montre des performances satisfaisantes pour identifier le type de dégradation et l'impact probable sur une application. La compression définie montre ainsi un diagramme d'erreur très semblable à celui de JPEG 2000 tout en gardant une erreur maximale plus faible et un coût calculatoire moindre.Numéro de notice : 10614 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique et télécommunications. Signal et image : Toulouse, Ecole Nationale Supérieure de l'Aéronautique et de l’Espace : 2006 Organisme de stage : ONERA nature-HAL : Thèse DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=45142 Documents numériques
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10614_these2006_hyperspectral_christophe.pdfAdobe Acrobat PDF Etude de différents facteurs influant les classifications d'images multi-résolution / F. Kazemipour (2006)
Titre : Etude de différents facteurs influant les classifications d'images multi-résolution Type de document : Mémoire Auteurs : F. Kazemipour, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2006 Importance : 63 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de master 2ème année, spécialité : sciences de l'information géographiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] ENVI
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] Kappa de Cohen
[Termes IGN] limite de résolution géométrique
[Termes IGN] limite de résolution spectrale
[Termes IGN] matrice de confusion
[Termes IGN] précision de la classificationIndex. décimale : DSIG Mémoires du master 2 IG, du master 2 SIG, de l'ex DEA SIG Résumé : (Auteur) Au cours des dernières années, les satellites d'observation de la terre ainsi que leurs capteurs embarqués ont pris un réel essor. Selon les domaines d'applications, diverses images satellites sont disponibles avec une large panoplie de résolutions spectrales et spatiales. Ce développement offre des changements significatifs et permet de développer des méthodes d'analyse, d'intégration et de modélisation efficace des données d'observation de la terre. La classification est une technique informatique très pratique pour faire de l'analyse spatiale à partir de ces données d'observation de la terre. Le but du stage est d'étudier l'influence des paramètres intrinsèques à l'image, telles que la résolution spatiale ou la résolution spectrale, sur les classifications. Naturellement, la classification est basée sur la qualité radiométrique des images, mais cela ne veut pas dire que la résolution spatiale ne joue pas un rôle sur la qualité de la classification, c'est ce que nous avons voulu montrer. Le choix de la résolution la mieux adaptée pour arriver à une classification parfaitement fiable, dépend de la nature de chaque objet à classifier. Ce travail présente une analyse et une classification des données multi-résolution pour trouver la relation entre les résolutions spectrales/spatiales et la précision de classification. Il a fallu également choisir et intégrer la résolution la plus convenable à partir des données disponibles, en considérant les différentes techniques de classification. Note de contenu : 1 INTRODUCTION
2 GENERALITES
2.1 Contexte et objectifs du stage
2.2 Les outils utilisés
- Logiciel ENVI
- Logiciel eCognition
2.3 Les données disponibles
2.4 Classification
- Matrice de confusion
3 DEROULEMENT
3.1 Choix des types de données à tester
3.2 Préparation des données
3.3 Classification des images
- Classification des images multi-capteur et calcul des statistiques sur les images entières
- Classification des images multi-capteur avec les statistiques sur les zones d'intérêts
- Classification d'une image recalée sur les autres images
- Classification d'une image sous-échantillonnée
- Classification d'une image multi-spectrale sur les canaux séparés
3.4 Présentation des résultats
- Pourcentage de superficie des objets (classes) : la résulution spatiale
- Réponses spectrales
3.5 Explications et commentaires sur les résultats
4 CONCLUSION ET PERSPECTIVESNuméro de notice : 23646 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire Master 2 IG Organisme de stage : DIAS ; ENSG Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=51547 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 23646-01 DSIG Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Extraction of tidal channel networks from aerial photographs alone and combined with laser altimetry / Bharat Lohani in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 27 n°1-2 (January 2006)PermalinkOn the optimization and selection of wavelet texture for feature extraction from high-resolution satellite imagery with application towards urban-tree delineation / Y.O. Ouma in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 27 n°1-2 (January 2006)PermalinkResource management information systems / K.R. Mccloy (2006)PermalinkSampling scheme optimization from hyperspectral data / Pravesh Debba (2006)PermalinkIntegrating LIDAR elevation data, multi-spectral imagery and neural network modelling for marsh characterization / J.T. Morris in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 23 (December 2005)PermalinkASTER geometric performance / A. Iwasaki in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 43 n° 12 (December 2005)PermalinkMapping impervious surface type and sub-pixel abundance using Hyperion hyperspectral imagery / J. Falcone in Geocarto international, vol 20 n° 4 (December 2005 - February 2006)PermalinkA method for the surface reflectance retrieval from PROBA/CHRIS data over land: application to ESA SPARC campaigns / L. Guanter in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 43 n° 12 (December 2005)PermalinkA change detection model based on neighborhood correlation image analysis and decision tree classification / J. Im in Remote sensing of environment, vol 99 n° 3 (30/11/2005)PermalinkMesures et caractérisation des changements d'occupation des sols à partir de l'analyse diachronique de données satellitales : application à la zone humide d'Akgöl (Turquie) / D. Gramond in Photo interprétation, vol 41 n° 4 (Novembre 2005)Permalink