Descripteur
Termes IGN > imagerie > image numérique > image optique > image multibande
image multibandeSynonyme(s)Image xs ;Image multispectrale donnees multispectralesVoir aussi |
Documents disponibles dans cette catégorie (914)
![](./images/expand_all.gif)
![](./images/collapse_all.gif)
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Models and methods for automated background density estimation in hyperspectral anomaly detection / Stefania Matteoli in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 5 Tome 1 (May 2013)
![]()
[article]
Titre : Models and methods for automated background density estimation in hyperspectral anomaly detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Stefania Matteoli, Auteur ; Tiziana Veracini, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 2837 - 2852 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] automatisation
[Termes IGN] détection d'anomalie
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] prise en compte du contexteRésumé : (Auteur) Anomaly detection (AD) in remotely sensed hyperspectral images has been proven to be valuable in many applications. In this paper, we propose a scheme for detecting global anomalies in which a likelihood ratio test-based decision rule is applied in conjunction with automated data-driven estimation of the background probability density function (PDF). Specifically, the use of both semiparametric (finite mixtures) and nonparametric (Parzen windows) models is investigated for background PDF estimation. Although such approaches are well known in multivariate data analysis, they have been very seldom applied to estimate the hyperspectral image background PDF, mostly due to the difficulty of reliably learning the model parameters without operator intervention. In this paper, semi and nonparametric estimators have been successfully employed to estimate the image background PDF with the aim of detecting global anomalies in a scene benefiting from the application of ad hoc Bayesian learning strategies. Two real hyperspectral images have been used to experimentally evaluate the ability of the proposed AD scheme resulting from the application of different global background PDF models and learning methods. Numéro de notice : A2013-260 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2012.2214392 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2012.2214392 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32398
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 51 n° 5 Tome 1 (May 2013) . - pp 2837 - 2852[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2013051A RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Piecewise convex multiple-model endmember detection and spectral unmixing / Alina Zare in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 5 Tome 1 (May 2013)
![]()
[article]
Titre : Piecewise convex multiple-model endmember detection and spectral unmixing Type de document : Article/Communication Auteurs : Alina Zare, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 2853 - 2862 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse de mélange spectral d’extrémités multiples
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] image hyperspectraleRésumé : (Auteur) A hyperspectral endmember detection and spectral unmixing algorithm that finds multiple sets of endmembers is presented. Hyperspectral data are often nonconvex. The Piecewise Convex Multiple-Model Endmember Detection algorithm accounts for this using a piecewise convex model. Multiple sets of endmembers and abundances are found using an iterative fuzzy clustering and spectral unmixing method. The results indicate that the piecewise convex representation estimates endmembers that better represent hyperspectral imagery composed of multiple regions where each region is represented with a distinct set of endmembers Numéro de notice : A2013-261 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2012.2219058 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2012.2219058 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32399
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 51 n° 5 Tome 1 (May 2013) . - pp 2853 - 2862[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2013051A RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible An experimental comparison of semi-supervised learning algorithms for multispectral image classification / Enmei Tu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 4 (April 2013)
![]()
[article]
Titre : An experimental comparison of semi-supervised learning algorithms for multispectral image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Enmei Tu, Auteur ; Jie Yang, Auteur ; Jiangxiong Fang, Auteur ; Zhenghong Jia, Auteur ; Nikola Kasabov, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 347 - 357 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algorithme d'apprentissage
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] série de TaylorRésumé : (Auteur) Semi-Supervised Learning (SSL) method has recently caught much attention in the fields of machine learning and computer vision owing to its superiority in classifying abundant unlabelled samples using a few labeled samples. The goal of this paper is to provide an experimental efficiency comparison between graph based SSL algorithms and traditional supervised learning algorithms (e.g., support vector machines) for multispectral image classification. This research shows that SSL algorithms generally outperform supervised learning algorithms in both classification accuracy and anti-noise ability. In the experiments carried out on two data sets (hyperspectral image and Landsat image), the mean overall accuracies (OAs) of supervised learning algorithms are 15 percent and 86 percent, while the mean oas of SSL algorithms are 26 percent and 99 percent. To overcome the polynomial complexity of SSL algorithms, we also developed a linear-complexity algorithm by employing multivariate Taylor Series Expansion (TSE) and Woodbury Formula. Numéro de notice : A2013-205 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.79.4.347 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.79.4.347 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32343
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 79 n° 4 (April 2013) . - pp 347 - 357[article]Description de la campagne aéroportée UMBRA : étude de l'impact anthropique sur les écosystèmes urnbains et naturels avec des images THR multispectrales et hyperspectrales / Karine R.M. Adeline in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 202 (Avril 2013)
![]()
![]()
[article]
Titre : Description de la campagne aéroportée UMBRA : étude de l'impact anthropique sur les écosystèmes urnbains et naturels avec des images THR multispectrales et hyperspectrales Type de document : Article/Communication Auteurs : Karine R.M. Adeline, Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Fabien Coubard
, Auteur ; Xavier Briottet
, Auteur ; Nicolas Paparoditis
, Auteur ; Françoise Viallefont, Auteur ; Nicolas Rivière, Auteur ; Jean-Pierre Papelard
, Auteur ; Nicolas David
, Auteur ; Philippe Déliot, Auteur ; Joël Duffaut, Auteur ; Laurent Poutier, Auteur ; Pierre-Yves Foucher, Auteur ; Véronique Achard, Auteur ; Jean-Philippe Souchon
, Auteur ; Christian Thom
, Auteur ; Sylvain Airault
, Auteur ; Grégoire Maillet
, Auteur
Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 79 - 92 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes IGN] acquisition d'images
[Termes IGN] capteur optique
[Termes IGN] correction atmosphérique
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image panchromatique
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] modèle stéréoscopique
[Termes IGN] ombre
[Termes IGN] propriété optique des matériauxRésumé : (Auteur) Durant ces dernières décennies, l'imagerie par télédétection aéroportée des milieux urbains reste un enjeu scientifique majeur. L'arrivée d'une nouvelle génération de caméras aéroportées permettant d'effectuer des acquisitions à très haute résolution spatiale et possédant un meilleur rapport signal sur bruit ouvre de nouvelles perspectives pour extraire l'infor-mation de ces environnements. En effet, la principale limitation de la plupart des méthodes de traitement des images dans ces milieux est due à la grande variété des matériaux qui les compose et à la géométrie dense et complexe qui les carac-térise et peut induire de larges zones d'ombre. La campagne (UMBRA) a pour but d'acquérir un nouveau jeu de données de référence représentatif de deux villes françaises distinctes en vue de développer de nouvelles méthodes de correction atmosphérique au soleil et à l'ombre, de concevoir de futures caméras superspectrales dédiées à des applications de télédétection urbaine, et d'étudier des applications pour "ré-éclairer" des scènes à partir d'images urbaines terrestres. Ce papier détaille cette campagne ainsi que les prétraitements qui ont été effectués sur les différentes données acquises. De premiers résultats sont également présentés Numéro de notice : A2013-318 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2013.53 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2013.53 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32456
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 202 (Avril 2013) . - pp 79 - 92[article]Documents numériques
en open access
Description de la campagne aéroportée UmbraAdobe Acrobat PDFMultiple-spectral-band CRFs for denoising junk bands of hyperspectral imagery / Ping Zhong in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 4 Tome 2 (April 2013)
![]()
[article]
Titre : Multiple-spectral-band CRFs for denoising junk bands of hyperspectral imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Ping Zhong, Auteur ; Runsheng Wang, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 2260 - 2275 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] spectroscopieRésumé : (Auteur) Denoising of hyperspectral imagery in the domain of imaging spectroscopy by conditional random fields (CRFs) is addressed in this work. For denoising of hyperspectral imagery, the strong dependencies across spatial and spectral neighbors have been proved to be very useful. Many available hyperspectral image denoising algorithms adopt multidimensional tools to deal with the problems and thus naturally focus on the use of the spectral dependencies. However, few of them were specifically designed to use the spatial dependencies. In this paper, we propose a multiple-spectral-band CRF (MSB-CRF) to simultaneously model and use the spatial and spectral dependencies in a unified probabilistic framework. Furthermore, under the proposed MSB-CRF framework, we develop two hyperspectral image denoising algorithms, which, thanks to the incorporated spatial and spectral dependencies, can significantly remove the noise, while maintaining the important image details. The experiments are conducted in both simulated and real noisy conditions to test the proposed denoising algorithms, which are shown to outperform the popular denoising methods described in the previous literatures Numéro de notice : A2013-224 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2012.2209656 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2012.2209656 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32362
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 51 n° 4 Tome 2 (April 2013) . - pp 2260 - 2275[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2013041B RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Object-based fusion of multitemporal multiangle ENVISAT ASAR and HJ-1B multispectral data for urban land-cover mapping / Yifang Ban in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 4 Tome 1 (April 2013)
PermalinkSegmentation hyperspectrale de forêts tropicales par arbres de partition binaires / Guillaume Tochon in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 202 (Avril 2013)
PermalinkSTARS : A new method for multitemporal remote sensing / Marcio Pupin Mello in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 4 Tome 1 (April 2013)
PermalinkAssessment of spectral, misregistration, and spatial uncertainties inherent in the cross-calibration study / Gyanesh Chander in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 3 Tome 1 (March 2013)
PermalinkGSICS inter-calibration of infrared channels of geostationary imagers using Metop-IASI / Tim J. Hewison in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 3 Tome 1 (March 2013)
PermalinkSampling piecewise convex unmixing and endmember extraction / Alina Zare in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 3 Tome 2 (March 2013)
PermalinkClassification and reconstruction from random projections for hyperspectral imagery / W. Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 2 (February 2013)
PermalinkA graph-based classification method for hyperspectral images / J. Bai in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 2 (February 2013)
PermalinkSpectral angle mapper and object-based classification combined with hyperspectral remote sensing imagery for obtaining land use/cover mapping in a Mediterranean region / George P. Petropoulos in Geocarto international, vol 28 n° 1-2 (February - May 2013)
PermalinkSpectral material mapping using hyperspectral imagery : a review of spectral matching and library search methods / Sennaraj Vishnu in Geocarto international, vol 28 n° 1-2 (February - May 2013)
Permalink