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Titre : Drones for biodiversity conservation and ecological monitoring Type de document : Monographie Auteurs : Ricardo Díaz-Delgado, Éditeur scientifique ; Caspar A. Mücher, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2019 Importance : 176 p. Format : 17 x 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03921-981-0 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] cartographie écologique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] écosystème
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] politique de conservation (biodiversité)
[Termes IGN] protection de la biodiversité
[Termes IGN] surveillance écologiqueRésumé : (éditeur) Unmanned aerial vehicles (UAV) have already become an affordable and cost-efficient tool to quickly map a targeted area for many emerging applications in the arena of ecological monitoring and biodiversity conservation. Managers, owners, companies, and scientists are using professional drones equipped with high-resolution visible, multispectral, or thermal cameras to assess the state of ecosystems, the effect of disturbances, or the dynamics and changes within biological communities inter alia. We are now at a tipping point on the use of drones for these type of applications over natural areas. UAV missions are increasing but most of them are testing applicability. It is time now to move to frequent revisiting missions, aiding in the retrieval of important biophysical parameters in ecosystems or mapping species distributions. This Special Issue shows UAV applications contributing to a better understanding of biodiversity and ecosystem status, threats, changes, and trends. It documents the enhancement of knowledge in ecological integrity parameters mapping, long-term ecological monitoring based on drones, mapping of alien species spread and distribution, upscaling ecological variables from drone to satellite images: methods and approaches, rapid risk and disturbance assessment using drones, mapping albedo with UAVs, wildlife tracking, bird colony and chimpanzee nest mapping, habitat mapping and monitoring, and a review on drones for conservation in protected areas. Note de contenu : Editorial
1- Calibrating Sentinel-2 imagery with multispectral UAV derived information to quantify damages in mediterranean rice crops caused by western Swamphen (Porphyrio porphyrio)
2- A UAV-based sensor system for measuring land surface Albedo: tested over a boreal peatland ecosystem
3- Drones for conservation in protected areas: present and future
4- Enhancement of ecological field experimental research by means of UAV multispectral sensing
5- Greenness indices from a low-Cost UAV imagery as tools for monitoring post-fire forest recovery
6- Classification of lowland native grassland communities using hyperspectral unmanned aircraft system (UAS) imagery in the tasmanian midlands
7- Rapid assessment of ecological integrity for LTER wetland Sites by using UAV multispectral mapping
8- Estimating wildlife tag location errors from a VHF receiver mounted on a drone
9- Drone Monitoring of Breeding waterbird populations: The case of the glossy ibis
10- Assessment of chimpanzee nest detectability in drone-acquired imagesNuméro de notice : 25886 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Monographie DOI : 10.3390/books978-3-03921-981-0 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03921-981-0 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95786
Titre : Entropy in image analysis Type de document : Monographie Auteurs : Amelia Carolina Sparavigna, Auteur Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2019 Importance : 456 p. Format : 17 x 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03921-093-0 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] carte de profondeur
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] cryptage
[Termes IGN] entropie
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image infrarouge
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenu
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (éditeur) Image analysis is a fundamental task for extracting information from images acquired across a range of different devices. Since reliable quantitative results are requested, image analysis requires highly sophisticated numerical and analytical methods--particularly for applications in medicine, security, and remote sensing, where the results of the processing may consist of vitally important data. The contributions to this book provide a good overview of the most important demands and solutions concerning this research area. In particular, the reader will find image analysis applied for feature extraction, encryption and decryption of data, color segmentation, and in the support new technologies. In all the contributions, entropy plays a pivotal role. Note de contenu : 1- An adaptive weight method for image retrieval based multi-feature fusion
2- A New Image Encryption
3- Algorithm Based on Chaos and Secure Hash SHA-256
4- Video summarization for sign languages using the median of entropy of mean frames method
5- Encryption algorithm of multiple-image using mixed image elements and two dimensional chaotic economic map
6- Improved cryptanalysis and enhancements of an image encryption scheme using combined 1D chaotic maps
7- Blind image quality assessment of natural scenes based on entropy differences in the DCT domain
8- A novel multi-exposure image fusion method based on adaptive patch structure
9- An image encryption algorithm based on time-delay and random insertion
10- Uncertainty assessment of hyperspectral image classification: Deep learning vs. random forest
11- Reconstruction of PET images using cross-entropy and field of experts
12- Objective 3D printed surface quality assessment based on entropy of depth maps
13- Non rigid medical image registration using an information theoretic measure based on arimoto entropy with gradient distributions
14- Study on asphalt pavement surface texture degradation using 3-D image processing techniques and entropy theory
15- Entropy and contrast enhancement of infrared thermal images using the multiscale top-hat transform
16- Breaking an image encryption algorithm based on DNA encoding and spatiotemporal chaosNuméro de notice : 28553 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Monographie DOI : 10.3390/books978-3-03921-093-0 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03921-093-0 Format de la ressource électronique : url Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97428 Estimation de profondeur à partir d'images monoculaires par apprentissage profond / Michel Moukari (2019)
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Titre : Estimation de profondeur à partir d'images monoculaires par apprentissage profond Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Michel Moukari, Auteur ; Frédéric Jurie, Directeur de thèse Editeur : Caen [France] : Université de Caen Normandie Année de publication : 2019 Importance : 182 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le diplôme de Doctorat, Spécialité Informatique, préparée au sein de l'Université Caen NormandieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] acuité stéréoscopique
[Termes IGN] analyse multiéchelle
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] carte de profondeur
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] compréhension de l'image
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] image 3D
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] incertitude des données
[Termes IGN] traitement d'image
[Termes IGN] vision monoculaire
[Termes IGN] vision par ordinateurIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La vision par ordinateur est une branche de l'intelligence artificielle dont le but est de permettre à une machine d'analyser, de traiter et de comprendre le contenu d'images numériques. La compréhension de scène en particulier est un enjeu majeur en vision par ordinateur. Elle passe par une caractérisation à la fois sémantique et structurelle de l'image, permettant d'une part d'en décrire le contenu et, d'autre part, d'en comprendre la géométrie. Cependant tandis que l'espace réel est de nature tridimensionnelle, l'image qui le représente, elle, est bidimensionnelle. Une partie de l'information 3D est donc perdue lors du processus de formation de l'image et il est d'autant plus complexe de décrire la géométrie d'une scène à partir d'images 2D de celle-ci.Il existe plusieurs manières de retrouver l'information de profondeur perdue lors de la formation de l'image. Dans cette thèse nous nous intéressons à l’estimation d'une carte de profondeur étant donné une seule image de la scène. Dans ce cas, l'information de profondeur correspond, pour chaque pixel, à la distance entre la caméra et l'objet représenté en ce pixel. L'estimation automatique d'une carte de distances de la scène à partir d'une image est en effet une brique algorithmique critique dans de très nombreux domaines, en particulier celui des véhicules autonomes (détection d’obstacles, aide à la navigation).Bien que le problème de l'estimation de profondeur à partir d'une seule image soit un problème difficile et intrinsèquement mal posé, nous savons que l'Homme peut apprécier les distances avec un seul œil. Cette capacité n'est pas innée mais acquise et elle est possible en grande partie grâce à l'identification d'indices reflétant la connaissance a priori des objets qui nous entourent. Par ailleurs, nous savons que des algorithmes d'apprentissage peuvent extraire ces indices directement depuis des images. Nous nous intéressons en particulier aux méthodes d’apprentissage statistique basées sur des réseaux de neurones profond qui ont récemment permis des percées majeures dans de nombreux domaines et nous étudions le cas de l'estimation de profondeur monoculaire. Note de contenu : 1- Introduction
2- État de l’art
3- Influence des hyperparamètres
4- Analyse multi-échelle
5- Évaluation de l’incertitude prédictive
6- Complétion de profondeur et estimation de confiance
7- Conclusions et perspectivesNuméro de notice : 25834 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Caen-Normandie : 2019 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://theses.hal.science/tel-02426260/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95172 Evaluating the capability of the Sentinel 2 data for soil organic carbon prediction in croplands / Fabio Castaldi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 147 (January 2019)
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[article]
Titre : Evaluating the capability of the Sentinel 2 data for soil organic carbon prediction in croplands Type de document : Article/Communication Auteurs : Fabio Castaldi, Auteur ; Andreas Hueni, Auteur ; Sabine Chabrillat, Auteur ; Kathrin Ward, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 267 - 282 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Allemagne
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse multivariée
[Termes IGN] Belgique
[Termes IGN] bilan du carbone
[Termes IGN] capacité de stockage
[Termes IGN] image APEX
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] Luxembourg
[Termes IGN] puits de carbone
[Termes IGN] rapport signal sur bruit
[Termes IGN] sol
[Termes IGN] surface cultivéeRésumé : (auteur) The short revisit time of the Sentinel-2 (S2) constellation entails a large availability of remote sensing data, but S2 data have been rarely used to predict soil organic carbon (SOC) content. Thus, this study aims at comparing the capability of multispectral S2 and airborne hyperspectral remote sensing data for SOC prediction, and at the same time, we investigated the importance of spectral and spatial resolution through the signal-to-noise ratio (SNR), the variable importance in the prediction (VIP) models and the spatial variability of the SOC maps at field and regional scales. We tested the capability of the S2 data to predict SOC in croplands with quite different soil types and parent materials in Germany, Luxembourg and Belgium, using multivariate statistics and local ground calibration with soil samples. We split the calibration dataset into sub-regions according to soil maps and built a multivariate regression model within each sub-region. The prediction accuracy obtained by S2 data is generally slightly lower than that retrieved by airborne hyperspectral data. The ratio of performance to deviation (RPD) is higher than 2 in Luxembourg (2.6) and German (2.2) site, while it is 1.1 in the Belgian area. After the spectral resampling of the airborne data according to S2 band, the prediction accuracy did not change for four out of five of the sub-regions. The variable importance values obtained by S2 data showed the same trend as the airborne VIP values, while the importance of SWIR bands decreased using airborne data resampled according the S2 bands. These differences of VIP values can be explained by the loss of spectral resolution as compared to APEX data and the strong difference in terms of SNR between the SWIR region and other spectral regions. The investigation on the spatial variability of the SOC maps derived by S2 data has shown that the spatial resolution of S2 is adequate to describe SOC variability both within field and at regional scale. Numéro de notice : A2019-037 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.11.026 Date de publication en ligne : 06/12/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.11.026 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91974
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 147 (January 2019) . - pp 267 - 282[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2019011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2019013 DEP-EXM Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2019012 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Exploitation of hyperspectral data for assessing vegetation health under exposure to petroleum hydrocarbons / Guillaume Lassalle (2019)
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Titre : Exploitation of hyperspectral data for assessing vegetation health under exposure to petroleum hydrocarbons Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Guillaume Lassalle, Auteur ; Arnaud Elger, Directeur de thèse ; Sophie Fabre, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées Année de publication : 2019 Autre Editeur : Toulouse : Institut Supérieur de l’Aéronautique et de l’Espace Importance : 277 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse délivré par l'Institut Supérieur de l’Aéronautique et de l’Espace, spécialité : Surfaces et interfaces continentales, Hydrologie Agrosystèmes, écosystèmes et environnementLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] contamination
[Termes IGN] feuille (végétation)
[Termes IGN] hydrocarbure
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] modèle de transfert radiatif
[Termes IGN] pollution des sols
[Termes IGN] prospection pétrolière
[Termes IGN] réflectance spectrale
[Termes IGN] régression multiple
[Termes IGN] signature spectrale
[Termes IGN] surveillance de la végétationIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Oil exploration and contamination monitoring remain limited in regions covered by vegetation. Natural seepages and oil leakages due to facility failures are often masked by the foliage, making ineffective the current technologies used for detecting crude oil and petroleum products. However, the exposure of vegetation to oil affects its health and, consequently, its optical properties in the [400:2500] nm domain. This suggest being able to detect seepages and leakages indirectly, by analyzing vegetation health through its spectral reflectance. Based on this assumption, this thesis evaluates the potential of airborne hyperspectral imagery with high spatial resolution for detecting and quantifying oil contamination in vegetated regions. To achieve this, a three-step multiscale approach was adopted. The first step aimed at developing a method for detecting and characterizing the contamination under controlled conditions, by exploiting the optical properties of Rubus fruticosus L. The proposed method combines 14 vegetation indices in classification and allows detecting various oil contaminants accurately, from leaf to canopy scale. Its use under natural conditions was validated on a contaminated mud pit colonized by the same species. During the second step, a method for quantifying total petroleum hydrocarbons, based on inverting the PROSPECT model, was developed. The method exploits the pigment content of leaves, estimated from their spectral signature, for predicting the level of hydrocarbon contamination in soils accurately. The last step of the approach demonstrated the robustness of the two methods using airborne imagery. They proved performing for detecting and quantifying mud pit contamination. Another method of quantification, based on multiple regression, was proposed. At the end of this thesis, the three methods proposed were validated for use both on the field, at leaf and canopy scales, and on airborne hyperspectral images with high spatial resolution. Their performances depend however on the species, the season and the level of soil contamination. A similar approach was conducted under tropical conditions, allowing the development of a method for quantifying the contamination adapted to this context. In a perspective of operational use, an important effort is still required for extending the scope of the methods to other contexts and for anticipating their use on satellite- and drone-embedded hyperspectral sensors. Finally, the contribution of active remote sensing (radar and LiDAR) should be considered in further research, in order to overcome some of the limits specific to passive optical remote sensing. Note de contenu : General introduction
1- State-of-the-art of passive hyperspectral remote sensing for oil exploration and contamination monitoring in vegetated regions
2- Development of methods for detecting and quantifying oil contamination based on vegetation optical properties, under controlled conditions
3- Application and evaluation of the methods under natural conditions, from field scale to airborne hyperspectral imagery
General conclusionNuméro de notice : 25946 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Surfaces et interfaces continentales, Hydrologie Agrosystèmes, écosystèmes et environnement : Toulouse : 2019 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2019ESAE0030 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96343 PermalinkPermalinkGeographic Information Systems in Geospatial Intelligence, ch. 5. Spectral optimization of airborne multispectral camera for land cover classification: automatic feature selection and spectral band clustering / Arnaud Le Bris (2019)
PermalinkPermalinkPermalinkIndividual tree detection and crown delineation with 3D information from multi-view satellite Images / Changlin Xiao in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 1 (January 2019)
PermalinkIntegration of lidar data and GIS data for point cloud semantic enrichment at the point level / Harith Aljumaily in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 1 (January 2019)
PermalinkPermalinkInternational workshop on large scale land cover mapping from remote sensing, 3 décembre 2019 / Mathieu Fauvel (2019)
PermalinkJoint analysis of SAR and optical satellite images time series for grassland event detection / Anatol Garioud (2019)
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