Descripteur
Termes IGN > imagerie > image numérique
image numériqueSynonyme(s)image en mode mailléVoir aussi |
Documents disponibles dans cette catégorie (2492)
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
Super-resolution of VIIRS-measured ocean color products using deep convolutional neural network / Xiaoming Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 1 (January 2021)
[article]
Titre : Super-resolution of VIIRS-measured ocean color products using deep convolutional neural network Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiaoming Liu, Auteur ; Menghua Wang, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 114 - 127 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse spectrale
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] bande infrarouge
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] couleur de l'océan
[Termes IGN] image infrarouge couleur
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image NPP-VIIRS
[Termes IGN] rayonnementRésumé : (auteur) Since its launch in October 2011, the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) onboard the Suomi National Polar-orbiting Partnership (SNPP) satellite has provided high quality global ocean color products, which include normalized water-leaving radiance spectra nLw ( λ ) of six moderate (M) bands (M1–M6) at the wavelengths of 410, 443, 486, 551, 671, and 745 nm with a spatial resolution of 750-m, and one imagery (I) band at a wavelength of 638 nm with a spatial resolution of 375-m. Because the high-resolution I-band measurements are highly correlated spectrally to those of M-band data, it can be used as a guidance to super-resolve the M-band nLw ( λ ) imagery from 750- to 375-m spatial resolution. Super-resolving images from coarse spatial resolution to finer ones have been a field of very active research in recent years. However, no previous studies have been applied to satellite ocean color remote sensing, in particular, for VIIRS ocean color applications. In this study, we employ the deep convolutional neural network (CNN) technique to glean the high-frequency content from the VIIRS I1 band and transfer to super-resolved M-band ocean color images. The network is trained to super-resolve each of the VIIRS six M-bands nLw ( λ ) separately. In our results, the super-resolved (375-m) nLw ( λ ) images are much sharper and show finer spatial structures than the original images. Quantitative evaluations show that biases between the super-resolved and original nLw ( λ ) images are small for all bands. However, errors in the super-resolved nLw ( λ ) images are wavelength-dependent. The smallest error is found in the super-resolved nLw (551) and nLw (671) images, and error increases as the wavelength decreases from 486 to 410 nm. The results show that the networks have the capability to capture the correlations of the M-band and the I1 band images to super-resolved M-band images. Numéro de notice : A2021-031 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.2992912 Date de publication en ligne : 20/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2992912 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96726
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 59 n° 1 (January 2021) . - pp 114 - 127[article]Télédétection hyperspectrale pour l’identification et la caractérisation de minéraux industriels / Ronan Rialland (2021)
Titre : Télédétection hyperspectrale pour l’identification et la caractérisation de minéraux industriels Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ronan Rialland, Auteur ; Charles Soussen, Auteur ; Rodolphe Marion, Auteur ; V. Carrere, Auteur Editeur : Bures-sur-Yvette : Université Paris-Saclay Année de publication : 2021 Importance : 125 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat de l’Université Paris-Saclay, Spécialité Traitement du Signal et des ImagesLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] bruit (théorie du signal)
[Termes IGN] déconvolution
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] logique floue
[Termes IGN] minéral
[Termes IGN] minéralogie
[Termes IGN] rapport signal sur bruit
[Termes IGN] réflectance spectrale
[Termes IGN] spectroscopie
[Termes IGN] transfert radiatifIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La télédétection hyperspectrale permet l’étude de larges zones d’intérêt via la caractérisation physico-chimique des surfaces observées. Cette thèse concerne l’identification de minéraux rencontrés sur des sites industriels à partir de leurs spectres de réflectance observés dans le domaine réflectif [400-2500] nm. Un modèle physique paramétrique adapté est proposé pour représenter un spectre comme la somme d’un continuum et de formes spectrales localisées représentant les formes d’absorption. La première contribution est une procédure de déconvolution spectrale pour estimer adaptativement le nombre d’absorptions dans un spectre ainsi que les paramètres associés. Cette procédure est composée de trois étapes : retrait du continuum, pré-estimation des absorptions, ajustement conjoint du continuum et des absorptions. La pré-estimation des absorptions est l’étape clé, où les paramètres (positions, paramètres de formes) des absorptions sont estimés par un algorithme inspiré d’Orthogonal Matching Pursuit. Cette étape fournit des décompositions du spectre pour un nombre variable de formes d’absorption, rendant possible l’utilisation d’un critère de sélection d’ordre pour estimer leur nombre. La deuxième contribution concerne l’identification des minéraux pour des spectres demélanges, inspirée d’une méthode de logique floue et basée sur la comparaison des paramètres estimés avec ceux d’une base de données prédéfinie. Cette solution tient compte des incertitudes d’estimation et des possibles variations des spectres de réflectance des minéraux. Les méthodes proposées sont validées sur de nombreuses données synthétiques et réelles issues de mesures en laboratoire, posant des difficultés d’analyse du fait d’absorptions de formes variées, possiblement superposées, et positionnées sur une plage très étendue de longueurs d’onde. De plus, une validation extensive a été effectuée sur des images hyperspectrales acquises dans le cadre du survol de deux carrières de gypse et de kaolinite. Les minéraux présents sur les sites sont précisément identifiés. Note de contenu : 1- Introduction
2- Spectroscopie et imagerie hyperspectrale pour l’étude des minéraux
3- Modélisation d’un spectre de réflectance de minéral et prise en compte du bruit dans une image hyperspectrale
4- Déconvolution d’un spectre de réflectance de minéral : procédure greedy-AGM
5- Applications de la procédure greedy-AGM
6- Procédure d’identification de minéraux
7- Campagne d’acquisitions et applications
8- Conclusions et perspectivesNuméro de notice : 21705 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Traitement du Signal et des Images : Paris-Saclay : 2021 DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03508396 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100475 Télédétection synchronisée hyperspectrale et LiDAR à retour d’onde complet : application au suivi des littoraux sableux de la région Pays-de-la-Loire / Giovanni Frati (2021)
Titre : Télédétection synchronisée hyperspectrale et LiDAR à retour d’onde complet : application au suivi des littoraux sableux de la région Pays-de-la-Loire Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Giovanni Frati, Auteur ; Patrick Launeau, Directeur de thèse ; Marc Robin, Directeur de thèse Editeur : Nantes : Université de Nantes Année de publication : 2021 Importance : 262 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Université de Nantes, spécialité Sciences de la Terre et de l’environnementLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] correction géométrique
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] dune
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] lidar à retour d'onde complète
[Termes IGN] littoral
[Termes IGN] Pays de la Loire
[Termes IGN] signal lidar
[Termes IGN] télédétection aérienneIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La télédétection aéroportée permet un suivi très précis de la dynamique des cordons dunaires. Ces derniers jouent en autre un rôle de protection des zones rétro-littorales contre les risques de submersions marines. Dans le cadre du suivi des côtes sableuses des Pays-de-la-Loire, deux paramètres essentiels sont analysés : 1) la morphologie, donnant accès aux stocks et mouvements sédimentaires, et 2) le couvert de végétal, permettant d’évaluer les degrés de stabilité des cordons dunaires. Les morphologies des dunes et de leurs couvertures végétales sont étudiées par télémétrie laser (LiDAR) et leurs compositions chimiques et pigmentaires sont obtenues par imagerie hyperspectrale (HSI). Les données LiDAR à retour d’onde complet et hyperspectrales sont acquises via un avion bi-trappes. Le balayage latéral (whiskbroom) du faisceau laser à 1064 nm est synchronisé avec le balayage frontal (pushbroom) de la caméra. La typologie des dunes est déterminée par l’emploi de classifications hiérarchisées des images hyperspectrales, se basant sur les propriétés spectrales des couverts végétaux. La cartographie d’Ammophila arenaria (oyat), proxy de stabilisation de la dune blanche, est cependant parfois rendue difficile par sa proximité avec les signatures spectrales d’autres plantes ainsi que par sa forte variabilité d’états phénologiques d’une année à l’autre. La télémétrie laser des sols n’est possible que lorsque ceuxci peuvent être atteints, ce que ne permettent pas les groupement d’oyat, du fait de la densité de leur composante foliaire. L’analyse du retour d’onde complet montre cependant que la structure du feuillage induit une déformation caractéristique permettant d’identifier l’oyat parmi toute les autres plantes de la dune. Celle-ci peut alors être utilisée pour corriger l’erreur de détermination de la topographie des dunes. Note de contenu : 1- Introduction
2- Contexte géomorphologique
3- Etat de l'art de la télédétection
4- Développements méthodologiques
5- Application au suivi d'un cordon dunaire
6- Mise en évidence et caractérisation de la dynamique dunaire
7- Caractérisation du proxy oyat de la dynamique dunaire
8- Conclusion généraleNuméro de notice : 28634 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences de la Terre et de l’environnement : Nantes : 2021 Organisme de stage : Laboratoire de Planétologie et Géodynamique DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2021NANT4060 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99645 The challenge of robust trait estimates with deep learning on high resolution RGB images / Etienne David (2021)
Titre : The challenge of robust trait estimates with deep learning on high resolution RGB images Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Etienne David, Auteur ; Frédéric Baret, Directeur de thèse Editeur : Avignon : Université d'Avignon Année de publication : 2021 Importance : 145 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Université d'Avignon, spécialité Sciences AgronomiquesLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] base de données d'images
[Termes IGN] blé (céréale)
[Termes IGN] céréales
[Termes IGN] comptage
[Termes IGN] cultures
[Termes IGN] densité de la végétation
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] jeu de données
[Termes IGN] surveillance agricoleIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) High throughput plant phenotyping, especially in the context of open field acquisitions, relies on the interpretation of data from different sensors implemented on various vectors such as tractors, robots or drones. Initially, these data were interpreted using remote sensing algorithms that exploit the spatial resolution of the signal. Since 2015, however, progresses of ”Deep Learning”, based on the training on examples, has already obtained promising results for measuring the rate of cover, counting plants or organs. It uses learned convolution layers, can take advantage of the spatial organization of the signal. The advantage of these methods is that they are based on Red-Green-Blue (RGB) sensors, which are much less expensive than multi- or hyperspectral imagers. However, these methods are sensitive to changes in the distribution between the data used in training and the predicted data. In practice, variable prediction errors from site to site can be observed using these methods. The objective of the thesis is to understand the causes of these variations and propose solutions for reliable phenotypic trait estimates using Deep Learning. The study focuses on detecting plants and organs from high-resolution RGB images acquired in the field. Our work first focused on the constitution of diversified image databases from different locations and stages of development for plant emergence (maize, beet, sunflower) and wheat ears, which allowed the publication of two annotated databases, grouping 27 acquisition sessions for thedrone and 47 for the ear detection. The datasets demonstrate the performances difference between the published results and ours due to the change in distribution. To go beyond the limits of the usual methods, we organized two data competitions, the Global Wheat Challenges, in 2020 and 2021, which allowed us to obtain solutions trained for robustness on a different data set than the training one. The analysis of the solutions showed the importance of the training strategies for robustness beyond the architectures used. We have also shown that these solutions can be effectively deployed as a replacement for manual counting. Finally, we have demonstrated the inefficiency of training functions designed for robust training. Our work opens the prospect of a better evaluation of Deep Learning in the context of high-throughput phenotyping and thus of confidence in its use in real-life conditions. Note de contenu : 1- Introduction
2- Evaluation of the robustness of handcrafted and deep learning methods for plant density estimation
3- Design of a large and diverse dataset for training and evaluating deep learning models: application to wheat head detection
4- Competition design to train robust Deep Learn model: the example of the Global Wheat Challenges
5- GlobalWheat-Wilds: Global Wheat Head Dataset as a benchmark of in-the-wild distribution shifts
6- Conclusion and perspectivesNuméro de notice : 15244 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences Agronomiques : Avignon : 2021 Organisme de stage : Laboratoire EMMAH DOI : sans En ligne : https://hal.inrae.fr/tel-03431192v2/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100610 Visual exploration of historical image collections: An interactive approach through space and time / Evelyn Paiz-Reyes (2021)
Titre : Visual exploration of historical image collections: An interactive approach through space and time Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Evelyn Paiz-Reyes , Auteur ; Sidonie Christophe , Directeur de thèse ; Mathieu Brédif , Encadrant Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2021 Projets : Alegoria / Gouet-Brunet, Valérie Note générale : bibliographie
École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la CommunicationLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] convivialité
[Termes IGN] distorsion d'image
[Termes IGN] exploration d'images
[Termes IGN] image ancienne
[Termes IGN] image numérisée
[Termes IGN] interactivité
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] prototype
[Termes IGN] rendu (géovisualisation)
[Termes IGN] vision
[Termes IGN] visualisation 2D
[Termes IGN] visualisation de donnéesIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les représentations iconographiques, telles que les photos historiques d’espaces géographiques, sont des ressources précieuses du Patrimoine Culturel permettant la description de l’évolution d’une zone topographique au cours du temps. Avec l’avènement de l’ère numérique, nombre de ces documents ont été numérisés, spatialisés et sont désormais disponibles en ligne. Cependant, il reste difficile pour les utilisateurs de parcourir et de visualiser ces images dans l’espace et dans le temps. Le projet ANR ALEGORIA relève cet enjeu et s’oriente vers des collections photographiques retraçant le territoire français de l’entre-deux-guerres à nos jours, composées de photographies aériennes et terrestres fournies par le consortium (Archives Nationales, Musée Nicéphore Niépce, Institut National de l’Information Géographique et Forestière).
Cette thèse présente notre proposition pour une exploration visuelle des collections d’images historiques en utilisant une approche interactive à travers l’espace et le temps. Nous proposons de co-visualiser des photographies historiques à l’intérieur de modèles topographiques 3D contemporains, et nos deux contributions principales sont : (i) l’extrapolation du modèle de distorsion géométrique de la photographie pour permettre aux utilisateurs de visualiser le monde numérique 3D à travers le dispositif de capture de la photo à l’aide d’une méthodologie de Rendu Basée sur l’Image ; (ii) la proposition d’un ensemble de techniques de visualisation géographique basées sur la perception visuelle de l’utilisateur pour fournir une exploration interactive en 3D dans l’espace et dans le temps. Pour intégrer ces deux contributions et pour offrir des capacités d’interaction utilisateur, nous avons mis en place le prototype HISTOVIS. Il s’agit d’un système Web offrant une exploration visuelle interactive de vastes collections d’images historiques du projet ALEGORIA. Il combine plusieurs techniques de visualisation et d’interaction, par exemple, cartes thermiques, vignettes d’images, marqueurs de point de vue, etc. Trois scénarios d’usages (visualisation de fonds photographiques, exploration temporelle au niveau de la rue et navigation entre des photographies non spatialisées dans un environnement 3D) ont été évalués par une étude utilisateur et dans le cadre du projet, pour définir et évaluer son utilisabilité.Note de contenu : 1- Outline of work
2- Background and related work
3- Formalization of the problem
4- Extrapolation of the geometric distorsion for 3D visualization
5- Navigation techniques to reduce visual complexity
6- HISTOVIS: Co-Visualization of Historical Photos and 3D City Models
General Conclusions and PerspectivesNuméro de notice : 15811 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Organisme de stage : LASTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://theses.hal.science/tel-03697260 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99202 CNN-based tree species classification using high resolution RGB image data from automated UAV observations / Sebastian Egli in Remote sensing, vol 12 n° 23 (December-2 2020)PermalinkAutomatic building footprint extraction from UAV images using neural networks / Zoran Kokeza in Geodetski vestnik, vol 64 n° 4 (December 2020 - February 2021)PermalinkConvolutional Neural Networks accurately predict cover fractions of plant species and communities in Unmanned Aerial Vehicle imagery / Teja Kattenborn in Remote sensing in ecology and conservation, vol 6 n° 4 (December 2020)PermalinkA framework for unsupervised wildfire damage assessment using VHR satellite images with PlanetScope data / Minkyung Chung in Remote sensing, vol 12 n° 22 (December-1 2020)PermalinkHyperspectral band selection via optimal neighborhood reconstruction / Qi Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 58 n° 12 (December 2020)PermalinkMapping forest tree species in high resolution UAV-based RGB-imagery by means of convolutional neural networks / Felix Schiefer in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 170 (December 2020)PermalinkMS-RRFSegNetMultiscale regional relation feature segmentation network for semantic segmentation of urban scene point clouds / Haifeng Luo in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 58 n° 12 (December 2020)PermalinkMultistrategy ensemble regression for mapping of built-up density and height with Sentinel-2 data / Christian Geiss in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 170 (December 2020)PermalinkNonlocal graph convolutional networks for hyperspectral image classification / Lichao Mou in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 58 n° 12 (December 2020)PermalinkParsing very high resolution urban scene images by learning deep ConvNets with edge-aware loss / Xianwei Zheng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 170 (December 2020)Permalink