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Termes IGN > imagerie > image numérique
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Comparative study of visual saliency maps in the problem of classification of architectural images with Deep CNNs / Abraham Montoya Obeso (2018)
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Titre : Comparative study of visual saliency maps in the problem of classification of architectural images with Deep CNNs Type de document : Article/Communication Auteurs : Abraham Montoya Obeso, Auteur ; Jenny Benois-Pineau, Auteur ; Kamel Guissous , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet
, Auteur ; Mireya S. García Vázquez, Auteur ; Alejandro A. Ramírez Acosta, Auteur
Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2018 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : IPTA 2018, 8th International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications 07/11/2018 10/11/2018 Xi'an Chine Proceedings IEEE Importance : pp 1 - 6 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] Bootstrap (statistique)
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] compréhension de l'image
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenu
[Termes IGN] saillance
[Termes IGN] scène urbaineRésumé : (auteur) Incorporating Human Visual System (HVS) models into building of classifiers has become an intensively researched field in visual content mining. In the variety of models of HVS we are interested in so-called visual saliency maps. Contrarily to scan-paths they model instantaneous attention assigning the degree of interestingness/saliency for humans to each pixel in the image plane. In various tasks of visual content understanding, these maps proved to be efficient stressing contribution of the areas of interest in image plane to classifiers models. In previous works saliency layers have been introduced in Deep CNNs, showing that they allow reducing training time getting similar accuracy and loss values in optimal models. In case of large image collections efficient building of saliency maps is based on predictive models of visual attention. They are generally bottom-up and are not adapted to specific visual tasks. Unless they are built for specific content, such as "urban images"-targeted saliency maps we also compare in this paper. In present research we propose a "bootstrap" strategy of building visual saliency maps for particular tasks of visual data mining. A small collection of images relevant to the visual understanding problem is annotated with gaze fixations. Then the propagation to a large training dataset is ensured and compared with the classical GBVS model and a recent method of saliency for urban image content. The classification results within Deep CNN framework are promising compared to the purely automatic visual saliency prediction. Numéro de notice : C2018-097 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IPTA.2018.8608125 Date de publication en ligne : 14/01/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/IPTA.2018.8608125 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95885 Crop-rotation structured classification using multi-source sentinel images and LPIS for crop type mapping / Simon Bailly (2018)
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Titre : Crop-rotation structured classification using multi-source sentinel images and LPIS for crop type mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Simon Bailly , Auteur ; Sébastien Giordano
, Auteur ; Loïc Landrieu
, Auteur ; Nesrine Chehata
, Auteur
Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2018 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : IGARSS 2018, IEEE International Geoscience And Remote Sensing Symposium, observing, understanding and forecasting the dynamics of our planet 22/07/2018 27/07/2018 Valencia Espagne Proceedings IEEE Importance : pp 1950 - 1953 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] champ aléatoire conditionnel
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] surveillance agricoleRésumé : (auteur) Automatic analysis of Sentinel image time series is recommended for monitoring agricultural land use in Europe. To improve classification capacities, we propose a temporal structured classification combining Sentinel images and former vintages of the Land-Parcel IdentAutomatic analysis of Sentinel image time series is recommended for monitoring agricultural land use in Europe. To improve classification capacities, we propose a temporal structured classification combining Sentinel images and former vintages of the Land-Parcel Identification System. Inter-annual crop rotations are learned and combined with the satellite images using a Conditional Random Field. The proposed methodology is tested on a 233 km2 study area located in France and with a 25 categories national nomenclature. The classification results are globally improved.ification System. Inter-annual crop rotations are learned and combined with the satellite images using a Conditional Random Field. The proposed methodology is tested on a 233 km2 study area located in France and with a 25 categories national nomenclature. The classification results are globally improved. Numéro de notice : C2018-054 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2018.8518427 Date de publication en ligne : 05/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS.2018.8518427 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91343 Detection and area estimation for photovoltaic panels in urban hyperspectral remote sensing data by an original NMF-based unmixing method / Moussa Sofiane Karoui (2018)
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Titre : Detection and area estimation for photovoltaic panels in urban hyperspectral remote sensing data by an original NMF-based unmixing method Type de document : Article/Communication Auteurs : Moussa Sofiane Karoui, Auteur ; Fatima Zohra Benhalouche, Auteur ; Yannick Deville, Auteur ; Khelifa Djerriri, Auteur ; Xavier Briottet , Auteur ; Arnaud Le Bris
, Auteur
Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2018 Projets : HYEP / Weber, Christiane Conférence : IGARSS 2018, IEEE International Geoscience And Remote Sensing Symposium, observing, understanding and forecasting the dynamics of our planet 22/07/2018 27/07/2018 Valencia Espagne Proceedings IEEE Importance : pp 1640 - 1643 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] factorisation de matrice non-négative
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] panneau photovoltaïque
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) Hyperspectral remote sensing data offer unique opportunities for the characterization of land surface in urban areas. However, no hyperspectral-unmixing based studies have been conducted to automatically detect photovoltaic panels, which represent one of the important components of energy systems in such areas. In this paper, a hyperspectral-unmixing based method is proposed to detect photovoltaic panels and to estimate their areas. This approach is based on an original multiplicative nonnegative matrix factorization (NMF) algorithm with some known photovoltaic panel spectra. The proposed method can be considered as a partial/informed NMF approach. Experiments are conducted on realistic synthetic and real data to evaluate the performance of the proposed approach. In both cases, obtained results show that the proposed method yields much better overall performance than a method from the literature. Numéro de notice : C2018-047 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2018.8518204 Date de publication en ligne : 05/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS.2018.8518204 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91270
Titre : Estimation à la volée du vignettage par ajustement local du gain Type de document : Article/Communication Auteurs : Lâmân Lelégard , Auteur ; Manchun Lei
, Auteur ; Bruno Vallet
, Auteur ; Mathieu Brédif
, Auteur
Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Projets : 1-Pas de projet / Weber, Christiane Conférence : CFPT 2018, Conférence Française de Photogrammétrie et de Télédétection 25/06/2018 28/06/2018 Champs-sur-Marne France Open Access Proceedings Importance : 3 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] correction radiométrique
[Termes IGN] distorsion d'image
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] image numériqueRésumé : (auteur) Les images acquises par tout système imageur présentent des distorsions radiométriques plus ou moins importantes se traduisant dans une grande majorité des cas par un assombrissement systématique en bord de champ, aussi appelé vignettage. Ce vignettage pose problème dès lors que l'on cherche à fusionner des images d’une même scène, que ce soit pour la texturation de modèles 3D, le rendu d’images panoramiques ou l’élaboration d’orthophotographies. Alors que ce vignettage est d'habitude estimé en laboratoire par une procédure de calibration radiométrique, on propose ici de l’estimer et de le corriger a posteriori, c'est à dire en utilisant uniquement des images acquises dans des conditions normales. Numéro de notice : C2018-007 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans Date de publication en ligne : 28/06/2018 En ligne : https://rfiap2018.ign.fr/programmeCFPT Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90340 Documents numériques
en open access
Estimation à la volée ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDFExploring image fusion of ALOS/PALSAR data and LANDSAT data to differentiate forest area / Saygin Abdikan in Geocarto international, vol 33 n° 1 (January 2018)
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[article]
Titre : Exploring image fusion of ALOS/PALSAR data and LANDSAT data to differentiate forest area Type de document : Article/Communication Auteurs : Saygin Abdikan, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 21 - 37 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] transformation en ondelettesRésumé : (Auteur) Remote sensing data utilize valuable information via various satellite sensors that have different specifications. Image fusion allows the user to combine different spatial and spectral resolutions to improve the information for purposes such as forest monitoring and land cover mapping. In this study, I assessed the contribution of dual-polarized Advanced Land Observing Satellite/Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar data to multispectral Landsat imagery. The research investigated the separability of forested areas using different image fusion techniques. Quality analysis of the fused images was conducted using qualitative and quantitative analyses. I applied the support vector machine image classification method for land cover mapping. Among all methods examined, the à trous wavelet transform method best differentiated the forested area with an overall accuracy (OA) of 94.316%, while Landsat had an OA of 92.626%. The findings of this study indicated that optical-SAR-fused images improve land cover classification, which results in higher quality forest inventory data and mapping. Numéro de notice : A2018-030 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2016.1222635 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2016.1222635 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89199
in Geocarto international > vol 33 n° 1 (January 2018) . - pp 21 - 37[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2018011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible PermalinkPermalinkPermalinkFusion tardive d’images SPOT-6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine / Cyril Wendl (2018)
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PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkMachine learning and pose estimation for autonomous robot grasping with collaborative robots / Victor Talbot (2018)
PermalinkMultiobjective subpixel land-cover mapping / Ailong Ma in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 1 (January 2018)
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