Descripteur
Documents disponibles dans cette catégorie (1466)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Fast SAR image restoration, segmentation, and detection of high-reflectance regions / E. Bratsolis in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 12 (December 2003)
[article]
Titre : Fast SAR image restoration, segmentation, and detection of high-reflectance regions Type de document : Article/Communication Auteurs : E. Bratsolis, Auteur ; M. Sigelle, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 2890 - 2899 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] chatoiement
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] filtre numérique
[Termes IGN] histogramme
[Termes IGN] image ERS-SAR
[Termes IGN] itération
[Termes IGN] réflectance
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (Auteur) An iterative filter that can be used for speckle reduction and restoration of synthetic aperture radar (SAR) images is presented here. This method can be considered as a first step in the extraction of other important information. The second step is the detection of high-reflectance regions and continues with the segmentation of the total image. We have worked in three-look simulated and real European Remote Sensing 1 satellite amplitude images. The iterative filter is based on a membrane model Markov random field approximation optimized by a synchronous local iterative method. The final form of restoration gives a total sum-preserving regularization for the pixel values of our image. The high-reflectance regions are defined as the brightest regions of the restored image. After the separation of this extreme class, we give a fast segmentation method using the histogram of the restored image. Numéro de notice : A2003-383 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2003.817222 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.817222 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=26463
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 41 n° 12 (December 2003) . - pp 2890 - 2899[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-03121 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Photogrammetric and laser altimetric reconstruction of water levels for extreme flood event analysis / S.N. Lane in Photogrammetric record, vol 18 n° 104 (December 2003 - February 2004)
[article]
Titre : Photogrammetric and laser altimetric reconstruction of water levels for extreme flood event analysis Type de document : Article/Communication Auteurs : S.N. Lane, Auteur ; T.D. James, Auteur ; Helen Pritchard, Auteur ; M. Saunders, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 293 - 307 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] niveau de l'eau
[Termes IGN] photographie aérienne
[Termes IGN] restitution numérique
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (Auteur) Cet article étudie la faisabilité d'estimer des niveaux d'eau à l'aide de la photogrammétrie numérique. Un problème récurrent lors d'inondations importantes est que les appareils de mesure ne peuvent enregistrer le niveau d'eau maximal suite à des défaillances du matériel. Cet article explore deux solutions possibles à ce problème, toutes deux basées sur l'exploitation de données de télédétection. La première méthode nécessite (a) des données altimétriques à haute résolution (par exemple sous la forme d'un modèle numérique d'élévations de la zone inondable) et (b) des informations sur la position planimétrique de la zone inondée, qui peuvent provenir des débris déposés par l'eau et visibles sur des photographies aériennes après la crue. Ces données planimétriques peuvent alors être utilisées pour segmenter les données topographiques de manière à évaluer les hauteurs d'eau. La seconde méthode utilise la photogrammétrie numérique et est efficace quand on ne dispose pas de données topographiques mais qu'il existe des photographies aériennes acquises après la crue. Si ces images sont à une échelle adaptée, la photogrammétrie numérique permet de mesurer l'altitude des débris visibles sur les images. On compare dans cet article les résultats des deux méthodes. On montre ainsi que la méthode photogrammétrique, en utilisant une prise de vue à l'échelle de 1:4500, permet d'obtenir une précision de +0,147 m sur l'estimation des niveaux d'eau, par comparaison à des données de référence obtenues par un lidar. Il s'agit d'une estimation pessimiste de la précision, compte tenu de l'incertitude que l'on a sur les données lidar. Comparée à la première méthode, basée sur la segmentation des données lidar à partir des limites de la zone inondée, la méthode photogrammétrique est jugée préférable du fait à la fois de l'imprécision des données lidar et des interrogations sur la manière de les segmenter. Numéro de notice : A2003-344 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1046/j.0031-868X.2003.00022.x En ligne : https://doi.org/10.1046/j.0031-868X.2003.00022.x Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=26424
in Photogrammetric record > vol 18 n° 104 (December 2003 - February 2004) . - pp 293 - 307[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 106-03041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A Markov random field approach to spatio-temporal contextual image classification / F. Melgani in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 11 (November 2003)
[article]
Titre : A Markov random field approach to spatio-temporal contextual image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : F. Melgani, Auteur ; S.B. Serpico, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 2478 - 2487 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] classificateur paramétrique
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image ERS-SAR
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] précision de la classificationRésumé : (Auteur) Markov random fields (MRFs) provide a useful and theoretically well-established tool for integrating temporal contextual information into the classification process. In particular, when dealing with a sequence of temporal images, the usual MRF-based approach consists in adopting a "cascade" scheme, i.e., in propagating the temporal information from the current image to the next one of the sequence. The simplicity of the cascade scheme makes it attractive ; on the other hand, it does not fully exploit the temporal information available in a sequence of temporal images. In this paper, a "mutual" MRF approach is proposed that aims at improving both the accuracy and the reliability of the classification process by means of a better exploitation of the temporal information. It involves carrying out a bidirectional exchange of the temporal information between the defined single-time MRF models of consecutive images. A difficult issue related to MRFs is the determination of the MRF model parameters that weight the energy terms related to the available information sources. To solve this problem, we propose a simple and fast method based on the concept of "minimum perturbation" and implemented with the pseudo-inverse technique for the minimization of the sum of squared errors. Experimental results on a multitemporal dataset made up of two multisensor (Landsat Thematic Mapper and European Remote Sensing 1 synthetic aperture radar) images are reported. The results obtained by the proposed "mutual" approach show a clear improvement in terms of classification accuracy over those yielded by a reference MRF-based classifier. The presented method to automatically estimate the MRF parameters yielded significant results that make it an attractive alternative to the usual trial-and-error search procedure. Numéro de notice : A2003-317 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2003.817269 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.817269 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22613
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 41 n° 11 (November 2003) . - pp 2478 - 2487[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-03111 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A new maximum-likelihood joint segmentation technique for multitemporal SAR and multiband optical images / P. Lombardo in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 11 (November 2003)
[article]
Titre : A new maximum-likelihood joint segmentation technique for multitemporal SAR and multiband optical images Type de document : Article/Communication Auteurs : P. Lombardo, Auteur ; C.J. Oliver, Auteur ; T.M. Pellizzeri, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2003 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image ERS-SAR
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] méthode de Monte-CarloRésumé : (Auteur) In this paper, we devise a new technique for the fusion of a sequence of multitemporal single-channel synthetic aperture radar (SAR) images of a given area with a single multiband optical image. Unlike for SAR, the availability of optical images is largely affected by atmospheric conditions, so that this is a case of practical interest. First, a statistical model for the joint distribution of SAR and optical data is provided. Then, a split-merge test based on this model is derived, and its performance is evaluated both analytically and using a Monte Carlo simulation. A new segmentation technique is introduced (OPT MUM), based on the test and on a region-growing scheme. The effectiveness of the proposed technique for the fusion of multitemporal SAR and multiband optical images is tested on synthetic and real images. Results show that the proposed scheme allows to both 1) discriminate characteristics that would be impossible to distinguish using only a single sensor and 2) increase the overall discrimination performance, even when each sensor has its own discrimination capability. Numéro de notice : A2003-319 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2003.818814 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.818814 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22615
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 41 n° 11 (November 2003)[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-03111 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Bayesian classification by data augmentation / B. Regguzoni in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 24 n° 20 (October 2003)
[article]
Titre : Bayesian classification by data augmentation Type de document : Article/Communication Auteurs : B. Regguzoni, Auteur ; Fernando Sanso, Auteur ; Giovanna Venuti, Auteur ; P.A. Brivio, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 3961 - 3981 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] axiome de Bayes
[Termes IGN] classification automatique d'objets
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] classification par maximum de vraisemblanceRésumé : (Auteur) A typical remote sensing data clustering is the maximum likelihood supervised procedure. It consists of the estimation of a suitable mixture of distributions, based on training samples only, and in the subsequent pixelbypixel classification, performed by maximizing the likelihood ratio. In this way all the information on the parameters of the distributions, contained in the unsurveyed samples, is lost. In the paper it is proposed to apply a suitable Bayesian method, known as a data augmentation algorithm, to fully exploit the information contained in the data. The method is presented in detail and applied to an elementary simulated example proving its capability of achieving almost the theoretical limit for the classification error. Comparisons with current classification methods as well as an application to a real dataset are reported. Numéro de notice : A2003-286 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/0143116031000103817 En ligne : https://doi.org/10.1080/0143116031000103817 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22581
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 24 n° 20 (October 2003) . - pp 3961 - 3981[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 080-03201 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Exclu du prêt Retrieval of atmospheric water vapour using a ground-based single-channel microwave radiometer / P. Jarlemark in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 24 n° 19 (October 2003)PermalinkAssimilation de données in situ et télédétection pour la modélisation hydrologique / W. Castaings in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 172 (Octobre 2003)PermalinkA comparison of two methods to create tracks of moving objects: linear weighted distance and constrained random walk [distance linéaire pondérée et trajet aléatoire contraint] / E.A. Wentz in International journal of geographical information science IJGIS, vol 17 n° 7 (october 2003)PermalinkIncreasing the spatial resolution of agricultural land cover maps using a Hopfield neural network / A.J. Tatem in International journal of geographical information science IJGIS, vol 17 n° 7 (october 2003)PermalinkA Markov random field-based approach to decision-level fusion for remote sensing image classification / Ryuei Nishii in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 10 (October 2003)PermalinkIntegrating interferometric SAR data with levelling measurements of land subsidence using geostatistic / Y. Zhou in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 24 n° 18 (September 2003)PermalinkArrêté sur les classes de précision applicables aux catégories de travaux topographiques : quelques aspects statistiques [projet d'arrêté, texte soumis au visa du ministre et approuvé par le CNIG] / Patrick Sillard in XYZ, n° 96 (septembre - novembre 2003)PermalinkEfficient estimation of qualitative topological relations based on the weighted walkthroughs model / S. Cicerone in Geoinformatica, vol 7 n° 3 (September - November 2003)PermalinkGeometric information from Ikonos: strict and highly accurate solution based on VirtuoZo / Z. Hu in GIM international, vol 17 n° 9 (September 2003)PermalinkMeasuring the physical composition of urban morphology using multiple endmember spectral mixture models / T. Rashed in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 69 n° 9 (September 2003)PermalinkMapping multiple variables for predicting soil loss by geostatistical methods with TM images and a slop map / G. Wang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 69 n° 8 (August 2003)PermalinkAbsolute calibration of Jason-1 and TOPEX/Poseidon altimeters in Corsica / Pascal Bonnefond in Marine geodesy, vol 26 n°3-4 (July - December 2003)PermalinkMultitemporal repeat-pass SAR interferometry of boreal forests / J. Askne in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 7 (July 2003)PermalinkEstimating local variations in land use statistics / A. Geddes in International journal of geographical information science IJGIS, vol 17 n° 4 (june 2003)PermalinkPractical experiences with automatic aerial triangulation using different software packages / G. Buyuksalih in Photogrammetric record, vol 18 n° 102 (June - August 2003)PermalinkFuzzy set approach to assessing similarity of categorical maps / Alex Hagen-Zanker in International journal of geographical information science IJGIS, vol 17 n° 3 (may 2003)PermalinkImage calibration to like-values in mapping shallow water quality from multitemporal data / M.A.. Islam in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 69 n° 5 (May 2003)PermalinkQuantitative assessment of a haze suppression methodology for satellite imagery: effect on land cover classification performance / Y. Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 5 (May 2003)PermalinkThe effect of modified Markov random fields on the local minima occurrence in microwave imaging / G. Ferraiuolo in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 5 (May 2003)PermalinkExtraction automatique des réseaux linéiques a partir d'images satellitaires et aériennes par processus Markov objet / C. Lacoste in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 170 (Avril 2003)Permalink