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Semi-supervised PolSAR image classification based on improved tri-training with a minimum spanning tree / Shuang Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 58 n° 12 (December 2020)
[article]
Titre : Semi-supervised PolSAR image classification based on improved tri-training with a minimum spanning tree Type de document : Article/Communication Auteurs : Shuang Wang, Auteur ; Yanhe Guo, Auteur ; Wenqiang Hua, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 8583 - 8597 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] arbre aléatoire minimum
[Termes IGN] classification semi-dirigée
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] polarimétrie radar
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] voisinage (relation topologique)Résumé : (auteur) In this article, the terrain classifications of polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) images are studied. A novel semi-supervised method based on improved Tri-training combined with a neighborhood minimum spanning tree (NMST) is proposed. Several strategies are included in the method: 1) a high-dimensional vector of polarimetric features that are obtained from the coherency matrix and diverse target decompositions is constructed; 2) this vector is divided into three subvectors and each subvector consists of one-third of the polarimetric features, randomly selected. The three subvectors are used to separately train the three different base classifiers in the Tri-training algorithm to increase the diversity of classification; and 3) a help-training sample selection with the improved NMST that uses both the coherency matrix and the spatial information is adopted to select highly reliable unlabeled samples to increase the training sets. Thus, the proposed method can effectively take advantage of unlabeled samples to improve the classification. Experimental results show that with a small number of labeled samples, the proposed method achieves a much better performance than existing classification methods. Numéro de notice : A2020-743 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.2988982 Date de publication en ligne : 14/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2988982 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96374
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > Vol 58 n° 12 (December 2020) . - pp 8583 - 8597[article]Understanding the role of individual units in a deep neural network / David Bau in Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America PNAS, vol 117 n° 48 (1 December 2020)
[article]
Titre : Understanding the role of individual units in a deep neural network Type de document : Article/Communication Auteurs : David Bau, Auteur ; Jun-Yan Zhu, Auteur ; Hendrik Strobelt, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : n° 30071-30078 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] cadre conceptuel
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] réseau antagoniste génératif
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] scèneRésumé : (auteur) Deep neural networks excel at finding hierarchical representations that solve complex tasks over large datasets. How can we humans understand these learned representations? In this work, we present network dissection, an analytic framework to systematically identify the semantics of individual hidden units within image classification and image generation networks. First, we analyze a convolutional neural network (CNN) trained on scene classification and discover units that match a diverse set of object concepts. We find evidence that the network has learned many object classes that play crucial roles in classifying scene classes. Second, we use a similar analytic method to analyze a generative adversarial network (GAN) model trained to generate scenes. By analyzing changes made when small sets of units are activated or deactivated, we find that objects can be added and removed from the output scenes while adapting to the context. Finally, we apply our analytic framework to understanding adversarial attacks and to semantic image editing. Numéro de notice : A2020-864 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1073/pnas.1907375117 En ligne : https://doi.org/10.1073/pnas.1907375117 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99086
in Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America PNAS > vol 117 n° 48 (1 December 2020) . - n° 30071-30078[article]Understanding the synergies of deep learning and data fusion of multispectral and panchromatic high resolution commercial satellite imagery for automated ice-wedge polygon detection / Chandi Witharana in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 170 (December 2020)
[article]
Titre : Understanding the synergies of deep learning and data fusion of multispectral and panchromatic high resolution commercial satellite imagery for automated ice-wedge polygon detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Chandi Witharana, Auteur ; Md Abul Ehsan Bhuiyan, Auteur ; Anna K. Liljedahl, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 174-191 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algorithme de fusion
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] Arctique
[Termes IGN] artefact
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] glace
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] pergélisol
[Termes IGN] texture d'imageRésumé : (Auteur) The utility of sheer volumes of very high spatial resolution (VHSR) commercial imagery in mapping the Arctic region is new and actively evolving. Commercial satellite sensors typically record image data in low-resolution multispectral (MS) and high-resolution panchromatic (PAN) mode. Spatial resolution is needed to accurately describe feature shapes and textural patterns, such as ice-wedge polygons (IWPs) that are rapidly transforming surface features due to degrading permafrost, while spectral resolution allows capturing of land-use and land-cover types. Data fusion, the process of combining PAN and MS images with complementary characteristics often serves as an integral component of remote sensing mapping workflows. The fusion process generates spectral and spatial artifacts that may affect the classification accuracies of subsequent automated image analysis algorithms, such as deep learning (DL) convolutional neural nets (CNN). We employed a detailed multidimensional assessment to understand the performances of an array of eight application-oriented data fusion algorithms when applied to VHSR image scenes for DLCNN-based mapping of ice-wedge polygons. Our findings revealed the scene dependency of data fusion algorithms and emphasized the need for careful selection of the proper algorithm. Results suggested that the fusion algorithms that preserve spatial character of original PAN imagery favor the DLCNN model performances. The choice of fusion approach needs to be considered of equal importance to the required training dataset for successful applications using DLCNN on VHRS imagery in order to enable an accurate mapping effort of permafrost thaw across the Arctic region. Numéro de notice : A2020-705 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2020.10.010 Date de publication en ligne : 01/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.10.010 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96232
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 170 (December 2020) . - pp 174-191[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2020121 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Unsupervised deep joint segmentation of multitemporal high-resolution images / Sudipan Saha in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 58 n° 12 (December 2020)
[article]
Titre : Unsupervised deep joint segmentation of multitemporal high-resolution images Type de document : Article/Communication Auteurs : Sudipan Saha, Auteur ; Lichao Mou, Auteur ; Chunping Qiu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 8780 - 8792 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] extraction de données
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] itération
[Termes IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (auteur) High/very-high-resolution (HR/VHR) multitemporal images are important in remote sensing to monitor the dynamics of the Earth’s surface. Unsupervised object-based image analysis provides an effective solution to analyze such images. Image semantic segmentation assigns pixel labels from meaningful object groups and has been extensively studied in the context of single-image analysis, however not explored for multitemporal one. In this article, we propose to extend supervised semantic segmentation to the unsupervised joint semantic segmentation of multitemporal images. We propose a novel method that processes multitemporal images by separately feeding to a deep network comprising of trainable convolutional layers. The training process does not involve any external label, and segmentation labels are obtained from the argmax classification of the final layer. A novel loss function is used to detect object segments from individual images as well as establish a correspondence between distinct multitemporal segments. Multitemporal semantic labels and weights of the trainable layers are jointly optimized in iterations. We tested the method on three different HR/VHR data sets from Munich, Paris, and Trento, which shows the method to be effective. We further extended the proposed joint segmentation method for change detection (CD) and tested on a VHR multisensor data set from Trento. Numéro de notice : A2020-744 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.2990640 Date de publication en ligne : 11/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2990640 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96375
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > Vol 58 n° 12 (December 2020) . - pp 8780 - 8792[article]Forêt d'arbres aléatoires et classification d'images satellites : relation entre la précision du modèle d'entraînement et la précision globale de la classification / Aurélien N.G. Matsaguim in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 222 (novembre 2020)
[article]
Titre : Forêt d'arbres aléatoires et classification d'images satellites : relation entre la précision du modèle d'entraînement et la précision globale de la classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Aurélien N.G. Matsaguim, Auteur ; Emmanuel D. Tiomo, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 3 - 14 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] arbre de décision
[Termes IGN] Cameroun
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] image Landsat-OLI
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] qualité d'imageRésumé : (Auteur) En télédétection, il existe un grand nombre d'algorithmes permettant de classifier une image satellite. Parmi ces algorithmes de classification, la Forêt d'Arbres Aléatoires apparait comme particulièrement performant. Cette étude a pour objectifs d'évaluer (1) l'importance de la sélection des images pour le niveau de précision du modèle d'entrainement et (2) la nature de la relation qui existe entre le niveau de précision du modèle et celui de la précision globale de la carte thématique résultant de la classification de l'image satellite avec cet algorithme de classification. A partir d'une image Landsat 8 OLI prise au-dessus d'une zone de montagne tropicale : la région de l'Ouest Cameroun, 35 modèles ont été construits et testés. Les résultats montrent que le niveau de la précision globale des résultats de la Forêts d'Arbres Aléatoires est étroitement dépendant d'une part de la précision du modèle d'entrainement utilisé pour classifier l'image satellite, et d'autre part du choix des images utilisées pour entrainer ce modèle. De plus, la sélection de ces images est elle-même dépendante de la qualité des zones d'entrainement qui servirontà la construction du modèle. Il est donc important de mettre en accent particulier sur la qualité des données d'entrée afin de garantir des résultats satisfaisants avec cet algorithme. Mots clés : Forêt d’Arbres Aléatoires ; précision ; modèle d’entrainement ; télédétection ; Cameroun Numéro de notice : A2020-760 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2020.477 Date de publication en ligne : 25/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2020.477 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96400
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 222 (novembre 2020) . - pp 3 - 14[article]Active and incremental learning for semantic ALS point cloud segmentation / Yaping Lin in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 169 (November 2020)PermalinkBayesian-deep-learning estimation of earthquake location from single-station observations / S. Mostafa Mousavi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 11 (November 2020)PermalinkBayesian transfer learning for object detection in optical remote sensing images / Changsheng Zhou in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 11 (November 2020)PermalinkA deep learning framework for matching of SAR and optical imagery / Lloyd Haydn Hughes in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 169 (November 2020)PermalinkEvaluating geo-tagged Twitter data to analyze tourist flows in Styria, Austria / Johannes Scholz in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 11 (November 2020)PermalinkHigh-resolution remote sensing image scene classification via key filter bank based on convolutional neural network / Fengpeng Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 11 (November 2020)PermalinkLandslide susceptibility mapping using Naïve Bayes and Bayesian network models in Umyeonsan, Korea / Sunmin Lee in Geocarto international, vol 35 n° 15 ([01/11/2020])PermalinkLearning-based hyperspectral imagery compression through generative neural networks / Chubo Deng in Remote sensing, vol 12 n° 21 (November 2020)PermalinkOptimizing local geoid undulation model using GPS/levelling measurements and heuristic regression approaches / Mosbeh R. Kaloop in Survey review, vol 52 n° 375 (November 2020)PermalinkRiver ice segmentation with deep learning / Abhineet Singh in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 11 (November 2020)PermalinkSea surface temperature and high water temperature occurrence prediction using a long short-term memory model / Minkyu Kim in Remote sensing, vol 12 n° 21 (November 2020)PermalinkThe construction of sound speed field based on back propagation neural network in the global ocean / Junting Wang in Marine geodesy, vol 43 n° 6 (November 2020)PermalinkUrban expansion in Auckland, New Zealand: a GIS simulation via an intelligent self-adapting multiscale agent-based model / Tingting Xu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 11 (November 2020)PermalinkApplication of convolutional and recurrent neural networks for buried threat detection using ground penetrating radar data / Mahdi Moalla in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 10 (October 2020)PermalinkChoosing an appropriate training set size when using existing data to train neural networks for land cover segmentation / Huan Ning in Annals of GIS, vol 26 n° 4 (October 2020)PermalinkComparative analysis of index and chemometric techniques-based assessment of leaf area index (LAI) in wheat through field spectroradiometer, Landsat-8, Sentinel-2 and Hyperion bands / Bappa Das in Geocarto international, vol 35 n° 13 ([01/10/2020])PermalinkCompensation of geometric parameter errors for terrestrial laser scanner by integrating intensity correction / Wanli Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 10 (October 2020)PermalinkExploring multiscale object-based convolutional neural network (multi-OCNN) for remote sensing image classification at high spatial resolution / Vitor Martins in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 168 (October 2020)PermalinkGround-based remote sensing of forests exploiting GNSS signals / Leila Guerriero in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 10 (October 2020)PermalinkHierarchical instance recognition of individual roadside trees in environmentally complex urban areas from UAV laser scanning point clouds / Yongjun Wang in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 10 (October 2020)Permalink