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Termes IGN > imagerie > image numérique
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Recalage d’images infrarouges thermiques sur un nuage de points issu d’un système laser mobile / Bertrand Ouvrard (2013)
Titre : Recalage d’images infrarouges thermiques sur un nuage de points issu d’un système laser mobile Type de document : Mémoire Auteurs : Bertrand Ouvrard, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2013 Importance : 69 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de soutenance de Diplôme d'Ingénieur INSA, Spécialité TopographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] géoréférencement
[Termes IGN] image infrarouge
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] qualité du processus
[Termes IGN] recalage d'image
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] système de numérisation mobileIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (Auteur) Le LNE (Laboratoire National de Métrologie et d’Essais) en collaboration avec l’INSA de Strasbourg a développé un système de cartographie mobile permettant l’acquisition de données thermiques en milieu urbain. Ce Projet de Fin d’Etudes s’est orienté autour du traitement et du recalage des données infrarouges et laser. Dans un premier temps, les données ont été orientées et géoréférencées. De plus, un grand nombre de traitements ont été effectués de manière à corriger les erreurs inhérentes au système (détection des erreurs compteurs, détection et segmentation des façades du nuage de points). La méthode de recalage proposée va géoréférencer chaque direction associée à chaque pixel IR et attribuer au point laser le plus proche la valeur IR du pixel. Evidemment, l’algorithme développé traite préalablement le nuage de points en fonction des différents temps d’acquisition afin de réduire le volume à traiter. En définitive, une étude est réalisée sur la qualité et l’exactitude du recalage IR effectué. Note de contenu : Introduction
1- Etat de l'art
2- Le système SYSCAM
3- Géoréférencement des données
4- Méthode de recalage entre les données laser et infrarouge
5- Evaluation de la qualité des modèles produits
Conclusion générale et perspectivesNuméro de notice : 11798 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : LSIIT Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=49748 Documents numériques
peut être téléchargé
11798_mem_insas_2013__ouvrard.pdfAdobe Acrobat PDF Les résolutions des bases de données "occupation du sol" et la mesure du changement / Aurélie Bousquet in Espace géographique, vol 42 n° 1 (janvier - mars 2013)
[article]
Titre : Les résolutions des bases de données "occupation du sol" et la mesure du changement Type de document : Article/Communication Auteurs : Aurélie Bousquet, Auteur ; Laurent Couderchet, Auteur ; Anne Gassiat, Auteur ; Baptiste Hautdidier, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 61 - 76 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] Arcachon (bassin d')
[Termes IGN] base de données d'occupation du sol
[Termes IGN] base de données thématiques
[Termes IGN] Corine Land Cover
[Termes IGN] données multitemporelles
[Termes IGN] Inventaire permanent du Littoral
[Termes IGN] limite de résolution géométrique
[Termes IGN] littoral
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (Auteur) Les bases de données d'occupation et d'usage du sol, produites par les services publics, sont communément utilisées pour étudier les thématiques aussi différentes que la déprise agricole, l'étalement urbain ou les trames écologiques. Bien que les fournisseurs avertissent sur les limites de leurs produit, les utilisateurs se posent peu de questions sur la performance des résolutions spatiale, temporelle ou thématique de ces bases. En comparant trois bases de données (CorineLand Cover, LittoMOS et IPLI) sur un espace littoral (bassin d'Arcachon, France), nous montrons l'importance de la prise en compte de ces résolutions pour valider l'état et les changements d'occupation et d'usage du sol. Numéro de notice : A2013-209 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3917/eg.421.0061 En ligne : http://dx.doi.org/10.3917/eg.421.0061 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32347
in Espace géographique > vol 42 n° 1 (janvier - mars 2013) . - pp 61 - 76[article]Semisupervised learning of hyperspectral data with unknown land-cover classes / G. Jun in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 1 Tome 1 (January 2013)
[article]
Titre : Semisupervised learning of hyperspectral data with unknown land-cover classes Type de document : Article/Communication Auteurs : G. Jun, Auteur ; J. Ghosh, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 273 - 282 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] apprentissage semi-dirigé
[Termes IGN] Botswana
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] réponse spectrale
[Termes IGN] variationRésumé : (Auteur) Both supervised and semisupervised algorithms for hyperspectral data analysis typically assume that all unlabeled data belong to the same set of land-cover classes that is represented by labeled data. This is not true in general, however, since there may be new classes in the unexplored regions within an image or in areas that are geographically near but topographically distinct. This problem is more likely to occur when one attempts to build classifiers that cover wider areas; such classifiers also need to address spatial variations in acquired spectral signatures if they are to be accurate and robust. This paper presents a semisupervised spatially adaptive mixture model (SESSAMM) to identify land covers from hyperspectral images in the presence of previously unknown land-cover classes and spatial variation of spectral responses. SESSAMM uses a nonparametric Bayesian framework to apply spatially adaptive mechanisms to the mixture model with (potentially) infinitely many components. In this method, each component in the mixture has spatially adapted parameters estimated by Gaussian process regression, and spatial correlations between indicator variables are also considered. The proposed SESSAMM algorithm is applied to hyperspectral data from Botswana and from the DC Mall, where some classes are present only in the unlabeled data. SESSAMM successfully differentiates unlabeled instances of previously known classes from unknown classes and provides better results than the standard Dirichlet process mixture model and other alternatives. Numéro de notice : A2013-014 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2012.2198654 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2012.2198654 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32152
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 51 n° 1 Tome 1 (January 2013) . - pp 273 - 282[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2013011A RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Semisupervised local discriminant analysis for feature extraction in hyperspectral images / W. Liao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 1 Tome 1 (January 2013)
[article]
Titre : Semisupervised local discriminant analysis for feature extraction in hyperspectral images Type de document : Article/Communication Auteurs : W. Liao, Auteur ; A. Pizurica, Auteur ; Paul Scheunders, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 184 - 198 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse discriminante
[Termes IGN] classification semi-dirigée
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] matriceRésumé : (Auteur) We propose a novel semisupervised local discriminant analysis method for feature extraction in hyperspectral remote sensing imagery, with improved performance in both ill-posed and poor-posed conditions. The proposed method combines unsupervised methods (local linear feature extraction methods and supervised method (linear discriminant analysis) in a novel framework without any free parameters. The underlying idea is to design an optimal projection matrix, which preserves the local neighborhood information inferred from unlabeled samples, while simultaneously maximizing the class discrimination of the data inferred from the labeled samples. Experimental results on four real hyperspectral images demonstrate that the proposed method compares favorably with conventional feature extraction methods. Numéro de notice : A2013-013 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2012.2200106 Date de publication en ligne : 28/06/2012 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2012.2200106 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32151
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 51 n° 1 Tome 1 (January 2013) . - pp 184 - 198[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2013011A RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Super-resolution image analysis as a means of monitoring bracken (Pteridium aquilinum) distributions / Jennie Holland in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 75 (January 2013)
[article]
Titre : Super-resolution image analysis as a means of monitoring bracken (Pteridium aquilinum) distributions Type de document : Article/Communication Auteurs : Jennie Holland, Auteur ; Paul Alpin, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 48 - 63 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] Filicophyta
[Termes IGN] image Ikonos
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] plante non ligneuse
[Termes IGN] surveillance de la végétationRésumé : (Auteur) The bracken (Pteridium aquilinum) fern is environmentally significant due to its great abundance and swift colonisation, and its perception as a problem plant in degrading agricultural or ecologically sensitive land. Various attempts have been made to map bracken using remote sensing, but these have proved relatively unsuccessful, often apparently constrained by the lack of spatial detail associated with medium spatial resolution satellite sensors such as the Landsat series. In this study, bracken was characterised using a combination of 30 m Landsat sensor imagery and 4 m IKONOS imagery. Different classification techniques were compared, including hard maximum likelihood classification and a super-resolution approach comprising soft classification and sub-pixel contouring. These techniques were applied to a range of image dates, including summer, winter and multitemporal images. Image analysis was supported by extensive field data collection, comprising both a land cover survey and stakeholder interviews. For the hard classified Landsat sensor imagery, the summer image proved least able to characterise bracken, due largely to the spectral similarity between (green) growing bracken and grasses and other vegetation. The winter images were more successful for identifying bracken due to the strong contrast between dead (brown/red) bracken and other vegetation. However, the multitemporal Landsat image was considerably more accurate than any of the single date images. The hard classified IKONOS image was more accurate overall than the Landsat sensor images for classifying land cover. Surprisingly, though, it was not comprehensively more accurate for mapping the bracken class. Notably, the producers accuracy of bracken was lower for the IKONOS image than the Landsat sensor images. This suggests image spatial resolution, although influential on the success of bracken characterisation, is not necessarily the sole or main determinant of classification accuracy. Also important are the temporal nature of image acquisition (here the multitemporal Landsat sensor image proved of considerable benefit) and the spectral characteristics of the imagery (here IKONOS’s four visible and near infrared spectral wavebands proved limited compared to the Landsat sensors’ six visible, near and shortwave infrared bands). Following soft classification of the multitemporal Landsat image, super-resolution sub-pixel contouring was applied to identify the boundary of bracken patches. Predicted bracken boundaries were assessed against actual boundaries identified using field observation and IKONOS image interpretation. For comparison, the bracken boundaries identified through hard classification (i.e. using pixel edges) were also assessed against the actual boundaries. Overall, the spatial accuracy of the super-resolution approach proved considerably higher than that of hard classification. Numéro de notice : A2013-032 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2012.10.002 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2012.10.002 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32170
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 75 (January 2013) . - pp 48 - 63[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2013011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Tree species discrimination in tropical forests using airborne imaging spectroscopy / Jean-Baptiste Féret in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 1 Tome 1 (January 2013)PermalinkUpdating land-cover maps by classification of image time series : A novel change-detection-driven transfer learning approach / Begüm Demir in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 1 Tome 1 (January 2013)PermalinkVery high resolution urban land cover extraction using airborne hyperspectral images / Arnaud Le Bris (April 2013)PermalinkOrthophoto : toujours plus, mais pas toujours mieux / Françoise de Blomac in SIG la lettre, n° 142 (décembre 2012)PermalinkEdge-guided multiscale segmentation of satellite multispectral imagery / J. Chen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 11 Tome 1 (November 2012)PermalinkHYPXIM, an innovative spectroimager for science, security and defence requirements / M.J. Lefevre-Fonollosa in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 200 (Novembre 2012)PermalinkTotal variation spatial regularization for sparse hyperspectral unmixing / M. Iordache in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 11 Tome 1 (November 2012)PermalinkTriangular factorization-based simplex algorithms for hyperspectral unmixing / W. Xia in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 11 Tome 1 (November 2012)PermalinkA vector sift detector for interest point detection in hyperspectral imagery / L. Dorado-Munoz in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 11 Tome 1 (November 2012)PermalinkDimensionality reduction of hyperspectral data using spectral fractal feature / K. Mukherjee in Geocarto international, vol 27 n° 6 (October 2012)PermalinkHyperspectral image denoising employing a spectral-spatial adaptive total variation model / Q. Yuan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 10 Tome 1 (October 2012)PermalinkSemisupervised classification of remote sensing images with active queries / Jordi Munoz-Mari in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 10 Tome 1 (October 2012)PermalinkA supervised and fuzzy-based approach determine optimal multi-resolution image segmentation parameters / H. Tong in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 78 n° 10 (October 2012)PermalinkDetection of areas for rainwater harvesting using airborne laser scanner and aerial imagery / Jorge Antonio Silva Centeno in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 198 - 199 (Septembre 2012)PermalinkInformation fusion in the redundant-wavelet-transform domain for noise-robust hyperspectral classification / S. Prasad in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 9 (October 2012)PermalinkThe influence of subpixel measurement on digital camera calibration / Mauricio Galo in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 198 - 199 (Septembre 2012)PermalinkApplying six classifiers to airborne hyperspectral imagery for detecting giant reed / C. Yang in Geocarto international, vol 27 n° 5 (August 2012)PermalinkAutomatic detection and segmentation of orchards using very high resolution imagery / Selim Aksoy in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 8 (August 2012)PermalinkClassification of urban tree species using hyperspectral imagery / R. Jensen in Geocarto international, vol 27 n° 5 (August 2012)PermalinkCreating large-scale city models from 3D-Point clouds : a robust approach with hybrid representation / Florent Lafarge in International journal of computer vision, vol 99 n° 1 (August 2012)PermalinkEvaluating classification techniques for mapping vertical geology using field-based hyperspectral sensors / R.J. Murphy in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 8 (August 2012)PermalinkFusion of feature selection and optimized immune networks for hyperspectral image classification of urban landscapes / J. Im in Geocarto international, vol 27 n° 5 (August 2012)PermalinkHyperspectral band clustering and band selection for urban land cover classification / H. Su in Geocarto international, vol 27 n° 5 (August 2012)PermalinkLocal coregistration adjustment for anomalous change detection / J. Theiler in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 8 (August 2012)PermalinkMemory-based cluster sampling for remote sensing image classification / Michele Volpi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 8 (August 2012)PermalinkSatellite image time series analysis under time warping / F. Petitjean in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 8 (August 2012)PermalinkTemporal mixture analysis for estimating impervious surface area from multi-temporal MODIS NDVI data in Japan / F. Yang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 72 (August 2012)PermalinkDetecting and correcting motion blur from images shot with channel-dependent exposure time / Lâmân Lelégard in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol I-3 (2012)PermalinkTrees detection from laser point clouds acquired in dense urban areas by a mobile mapping system / Fabrice Monnier in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol I-3 (2012)PermalinkA proposed framework to unmix scattering mechanisms of polarimetric radar images using very high resolution optical images / Sébastien Giordano in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol I-7 (2012)PermalinkEnabling UAV-based 3D mapping, Pix4D / Anonyme in GIM international, vol 26 n° 7 (July 2012)PermalinkMonitoring water stress and fruit quality in an orange orchard under regulated deficit irrigation using narrow-band structural and physiological remote sensing indices / S. Stagakis in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 71 (July 2012)PermalinkRepresentative multiple Kernel learning for classification in hyperspectral imagery / Y. Gu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 7 Tome 2 (July 2012)PermalinkCorrelation of multi-temporal ground-based optical images for landslide monitoring: Application, potential and limitations / J. Travelleti in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 70 (June 2012)PermalinkEstimating tropical forest biomass with a combination of SAR image texture and Landsat TM data: An assessment of predictions between regions / M. Cutler in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 70 (June 2012)PermalinkA framework for automatic and unsupervised detection of multiple changes in multitemporal images / Francesca Bovolo in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 6 (June 2012)PermalinkGeometric unmixing of large hyperspectral images: A barycentric coordinate approach / Paul Honeine in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 6 (June 2012)PermalinkModeling and simulation of polarimetric hyperspectral imaging process / Junping Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 6 (June 2012)PermalinkOutils de prétraitements des images optiques Kalideos / Bruno Lafrance in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 197 (Juin 2012)PermalinkUse of high-resolution satellite imagery for investigating acid mine drainage from artisanal coal mining in North-Eastern India / B. Blahwar in Geocarto international, vol 27 n° 3 (June 2012)PermalinkVariations saisonnière et annuelle de l'indice NDVI en relation avec les herbiers de zosteres (zostera noltii) par images satellites Spot : exemple du Bassin d'Arcachon (France) / J.M. Froidefond in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 197 (Juin 2012)PermalinkDétermination de la ligne de côte par des images multi-spectrales haute résolution / Valerio Baiocchi in Géomatique expert, n° 86 (01/05/2012)PermalinkEstimating urban leaf area index (LAI) of individual trees with hyperspectral data / R. Jensen in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 78 n° 5 (May 2012)PermalinkView generation for multiview maximum disagreement based active learning for hyperspectral image classification / W. Di in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 5 Tome 2 (May 2012)PermalinkClassification of savanna tree species, in the Greater Kruger National Park region, by integrating hyperspectral and LiDAR data in a Random Forest data mining environment / Laven Naidoo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 69 (April 2012)Permalink