Centre de documentation
scientifique

A hybrid classification scheme for mining multisource geospatial data / R. Vatsavai in Geoinformatica, vol 15 n° 1 (January 2011)  

Public [article]  inGeoinformatica > vol 15 n° 1 (January 2011) . - pp 29 - 47 Titre : A hybrid classification scheme for mining multisource geospatial data Type de document : Article/Communication Auteurs : R. Vatsavai, Auteur ; B. Bhaduri, Auteur Année de publication : 2011 Article en page(s) : pp 29 - 47 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] apprentissage semi-dirigé [Termes IGN] classification de Dempster-Shafer [Termes IGN] classification hybride [Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance [Termes IGN] données auxiliaires [Termes IGN] exploration de données géographiques [Termes IGN] image Landsat [Termes IGN] image multibande [Termes IGN] précision de la classification Résumé : (Auteur) Supervised learning methods such as Maximum Likelihood (ML) are often used in land cover (thematic) classification of remote sensing imagery. ML classifier relies exclusively on spectral characteristics of thematic classes whose statistical distributions (class conditional probability densities) are often overlapping. The spectral response distributions of thematic classes are dependent on many factors including elevation, soil types, and ecological zones. A second problem with statistical classifiers is the requirement of the large number of accurate training samples (10 to 30 * |dimensions|), which are often costly and time consuming to acquire over large geographic regions. With the increasing availability of geospatial databases, it is possible to exploit the knowledge derived from these ancillary datasets to improve classification accuracies even when the class distributions are highly overlapping. Likewise newer semi-supervised techniques can be adopted to improve the parameter estimates of the statistical model by utilizing a large number of easily available unlabeled training samples. Unfortunately, there is no convenient multivariate statistical model that can be employed for multisource geospatial databases. In this paper we present a hybrid semi-supervised learning algorithm that effectively exploits freely available unlabeled training samples from multispectral remote sensing images and also incorporates ancillary geospatial databases. We have conducted several experiments on Landsat satellite image datasets, and our new hybrid approach shows over 24% to 36% improvement in overall classification accuracy over conventional classification schemes. Numéro de notice : A2011-027 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-010-0113-4 Date de publication en ligne : 22/07/2010 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-010-0113-4 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30808 [article]

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
057-2011011	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Land cover classification of cloud-contaminated multitemporal high-resolution images / A. Salberg in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 49 n° 1 Tome 2 (January 2011)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 49 n° 1 Tome 2 (January 2011) . - pp 377 - 387 Titre : Land cover classification of cloud-contaminated multitemporal high-resolution images Type de document : Article/Communication Auteurs : A. Salberg, Auteur Année de publication : 2011 Article en page(s) : pp 377 - 387 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] classificateur non paramétrique [Termes IGN] classification barycentrique [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance [Termes IGN] image Landsat-ETM+ [Termes IGN] image Landsat-TM [Termes IGN] image multitemporelle [Termes IGN] image optique [Termes IGN] Norvège [Termes IGN] occupation du sol Résumé : (Auteur) We show how methods proposed in the statistical community dealing with missing data may be applied for land cover classification, where optical observations are missing due to clouds and snow. The proposed method is divided into two stages: 1) cloud/snow classification and 2) training and land cover classification. The purpose of the cloud/snow classification stage is to determine which pixels are missing due to clouds and snow. All pixels in each optical image are classified into the classes cloud, snow, water, and vegetation using a suitable classifier. The pixels classified as cloud or snow are labeled as missing, and this information is used in the subsequent training and classification stage, which deals with classification of the pixels into various land cover classes. For land cover classification, we apply the maximum-likelihood (assuming normal distributions), -nearest neighbor, and Parzen classifiers, all modified to handle missing features. The classifiers are evaluated on Landsat (both Thematic Mapper and Enhanced Thematic Mapper Plus) images covering a scene at about 900 m a.s.l. in the Hardangervidda mountain plateau in Southern Norway, where 4869 in situ samples of the land cover classes water, ridge, leeside, snowbed, mire, forest, and rock are obtained. The results show that proper modeling of the missing pixels improves the classification rate by 5%-10%, and by using multiple images, we increase the chance of observing the land cover type substantially. The nonparametric classifiers handle nonignorable missing-data mechanisms and are therefore particularly suitable for remote sensing applications where the pixels covered by snow and cloud may depend on the land cover type. Numéro de notice : A2011-052 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2010.2052464 Date de publication en ligne : 26/07/2010 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2010.2052464 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30833 [article]

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
065-2011011B	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Robust Kalman filtering with constraints: a case study for integrated navigation / Y. Yang in Journal of geodesy, vol 84 n° 6 (June 2010)  

Public [article]  inJournal of geodesy > vol 84 n° 6 (June 2010) . - pp 373 - 381 Titre : Robust Kalman filtering with constraints: a case study for integrated navigation Type de document : Article/Communication Auteurs : Y. Yang, Auteur ; Wenxiu Gao, Auteur ; X. Zhang, Auteur Année de publication : 2010 Article en page(s) : pp 373 - 381 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Navigation et positionnement [Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance [Termes IGN] données multicapteurs [Termes IGN] estimation statistique [Termes IGN] filtre de Kalman [Termes IGN] matrice de covariance [Termes IGN] méthode robuste [Termes IGN] positionnement cinématique [Termes IGN] positionnement intégré [Termes IGN] résidu Résumé : (Auteur) When certain constraints in the kinematic state parameters of a multi-sensor navigation system exist, they should be taken into account for the improvement of the positioning accuracy and reliability. In this paper, two types of robust estimators for integrated and two stages of Kalman filtering with state parameter constraints are derived based on the generalized maximum likelihood Lagrangian condition, respectively. The properties of the two estimators are discussed. The changes of the state estimates and their covariance matrices as well as the residual vector caused by the constraints are derived and analyzed. It is shown by a simulated example that the precision of the state estimates provided by the Kalman filtering with constraints is better than that provided by the Kalman filtering without considering the state parameter constraints; and the robust Kalman filtering with constraints further improves the reliability and robustness of the state estimates. Numéro de notice : A2010-281 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s00190-010-0374-6 Date de publication en ligne : 23/03/2010 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00190-010-0374-6 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30475 [article]

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
266-2010061	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Traitement des données de télédétection / Michel-Claude Girard (2010)

Public Titre : Traitement des données de télédétection : environnement et ressources naturelles Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Michel-Claude Girard, Auteur ; C.M. Girard, Auteur Mention d'édition : 2 Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2010 Collection : Technique et ingénierie Sous-collection : Série Environnement et sécurité Importance : 553 p. Format : 17 x 25 cm - sans cédérom ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-054850-7 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] aménagement du littoral [Termes IGN] capteur (télédétection) [Termes IGN] chromatopsie [Termes IGN] classification [Termes IGN] classification ascendante hiérarchique [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] classification hypercube [Termes IGN] classification non dirigée [Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance [Termes IGN] classification par nuées dynamiques [Termes IGN] Corine Land Cover [Termes IGN] correction géométrique [Termes IGN] couleur à l'écran [Termes IGN] cultures [Termes IGN] détection de contours [Termes IGN] filtrage du bruit [Termes IGN] filtrage linéaire [Termes IGN] filtrage non linéaire [Termes IGN] géologie [Termes IGN] herbe [Termes IGN] indice de végétation [Termes IGN] mine [Termes IGN] paysage [Termes IGN] pédologie [Termes IGN] photo-interprétation [Termes IGN] prairie [Termes IGN] qualité des données [Termes IGN] rayonnement électromagnétique [Termes IGN] rayonnement infrarouge thermique [Termes IGN] restauration d'image [Termes IGN] télédétection en hyperfréquence [Termes IGN] traitement d'image [Termes IGN] vecteur (télédétection) [Termes IGN] zone humide Index. décimale : 35.20 Traitement d'image Résumé : (Editeur) Cet ouvrage propose un panorama complet du traitement des données issues des images satellitales et aéroportées. II aborde les bases physiques de la télédétection, les capteurs et satellites, et les comportements spectraux des objets et de la couleur, avant de détailler les différents traitements des données de télédétection : l'interprétation visuelle et le classement automatique ; les traitements textural et structural ; la photogrammétrie ; la transformation géométrique des images. L'ouvrage traite également de l'étude de la qualité des images et des critères de choix des données pour l'utilisateur, et présente un large panorama des nombreuses applications de la télédétection (visible, infrarouge, hyperfréquences, CORINE Land Cover, gestion du littoral, etc.). Cette seconde édition apporte des mises à jour sur les satellites d'observation de la Terre, ainsi que de nouveaux éléments sur l'étude des sols (données hyperspectrales, aménagement du littoral et cartographie rapide de l'impact des catastrophes naturelles, étude du climat et de son évolution, interférométrie utilisée pour suivre les déformations du terrain). Véritable outil de travail, ce livre s'adresse aux professionnels qui utilisent la télédétection et veulent trouver des solutions pour traiter leurs données numériques spatialisées. II constitue également une référence utile aux chercheurs et étudiants du domaine. Note de contenu : - Les sources de données - Interprétation physique des données - Traitement et interprétation - Applications Numéro de notice : 20451 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=46773

Riparian buffer evaluation, remote sensing for environmental protection at CFB Gagetow / J. Leclerc in GIM international, vol 23 n° 9 (September 2009)

Public [article]  inGIM international > vol 23 n° 9 (September 2009) . - 3 p. ; pp 13 - 17 Titre : Riparian buffer evaluation, remote sensing for environmental protection at CFB Gagetow Type de document : Article/Communication Auteurs : J. Leclerc, Auteur ; K. Pegler, Auteur ; David Coleman, Auteur Année de publication : 2009 Article en page(s) : 3 p. ; pp 13 - 17 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance [Termes IGN] déboisement [Termes IGN] forêt [Termes IGN] image à ultra haute résolution [Termes IGN] image aérienne [Termes IGN] image infrarouge couleur [Termes IGN] Nouveau-Brunswick (Canada) [Termes IGN] rivage [Termes IGN] zone tampon Résumé : (Auteur) Years of environmental neglect and deforestation on CFB Gagetown have unfortunately caused sedimentation in the more than 2,400km of streams on the base. In an effort to control this and maintain environmental sustainability, vegetation reforestation is needed to create ‘riparian buffers’. These are vegetated areas, usually forested, near a stream, which help shade and protect it from the impact of adjacent land use. The size of the area makes it important to optimise the reforestation process by identifying those areas requiring most attention. This project was initiated to find a way of identifying these critical riparian buffers using aerial imagery and off-the-shelf software. Copyright Reed Business Numéro de notice : A2009-311 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29941 [article]

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
061-09091	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Optimizing Support Vector Machine learning for semi-arid vegetation mapping by using clustering analysis / L. Su in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 64 n° 4 (July - August 2009)  

Permalink

Evaluating AISA+ hyperspectral imagery for mapping black mangrove along the South Texas gulf coast / C. Yang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 75 n° 4 (April 2009)  

Permalink

A knowledge-based approach to urban feature classification using aerial imagery with Lidar data / M. Huang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 74 n° 12 (December 2008)  

Permalink

Probabilities and Multipath : Multipath mitigation techniques using maximum-likelihood principle / Mohamed Sahmoudi in Inside GNSS, vol 3 n° 8 (November - December 2008)    

Permalink

Using texture analysis to improve per-pixel classification of very high resolution images for mapping plastic greenhouses / F. Aguera in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 63 n° 6 (November - December 2008)  

Permalink

Apport de deux méthodes de suivi d'évolution de la zone urbaine par imagerie / R. Bouchiha in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 190 (Septembre 2008)

Permalink

A standardized probability comparison approach for evaluating and combining pixel-based classification procedures / D. Chen in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 74 n° 5 (May 2008)  

Permalink

Urban-trees extraction from Quickbird imagery using multiscale spectex-filtering and non-parametric classification / Y.O. Ouma in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 63 n° 3 (May - June 2008)  

Permalink

Artificial immune-based supervised classifier for land-cover classification / M. Pal in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 29 n° 7 (April 2008)  

Permalink

Mapping dominant vegetation communities at Meili Snow Mountain, Yunnan Province, China using satellite imagery and plant community data / Z. Zhang in Geocarto international, vol 23 n° 2 (April - May 2008)  

Permalink

Analyse spatio-temporelle de l'occupation du sol dans le parc national de Waza entre 1986 et 2001 (Nord Cameroun) / G. Wafo Tabopda in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 189 (Mars 2008)

Permalink

Fast error analysis of continuous GPS observations / M. Bos in Journal of geodesy, vol 82 n° 3 (March 2008)  

Permalink

Multispectral land use classification using neural networks and support vector machines: one or the other, or both? / B. Dixon in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 29 n°3-4 (February 2008)  

Permalink

Fusion of support vector machines for classification of multisensor data / Björn Waske in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 45 n° 12 Tome 1 (December 2007)  

Permalink

Land-cover classification in the Brazilian Amazon with the integration of Landsat ETM+ and Radarsat data / Dong Lu in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°23-24 (December 2007)  

Permalink

Modelling and mapping potential hooded warbler (Wilsonia citrina) habitat using remotely sensed imagery / J. Pasher in Remote sensing of environment, vol 107 n° 3 (12 April 2007)  

Permalink

Comparison between several feature extraction/classification methods for mapping complicated agricultural land use patches using airborne hyperspectral data / S. Lu in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°5-6 (March 2007)  

Permalink

MERIS-FR potential for land use-land cover mapping / S. Garcia-Gigorro in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°5-6 (March 2007)  

Permalink

An experiment using a circular neighborhood to calculate slope gradient from a DEM / X. Shi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 73 n° 2 (February 2007)  

Permalink

Mapping salt-marsh vegetation by multispectral and hyperspectral remote sensing / E. Belluco in Remote sensing of environment, vol 105 n° 1 (15/11/2006)  

Permalink

A novel method for mapping land cover changes: Incorporating time and space with geostatistics / A. Boucher in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 44 n° 11 Tome 2 (November 2006)  

Permalink

Comparison of pixel-based and object-oriented image classification approaches: a case study in a coal fire area, Wuda, Inner Mongolia, China / G. Yan in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 27 n°18 - 19 - 20 (October 2006)  

Permalink

Fuzzy classification: a case study using Landsat TM images in Iran / A.M. Lak in GIM international, vol 20 n° 7 (July 2006)

Permalink

Incorporating domain knowledge and spatial relationships into land cover classifications: a rule-based approach / A.E. Daniels in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 27 n°12-13-14 (July 2006)  

Permalink

Some issues in the classification of DAIS hyperspectral data / M. Pal in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 27 n°12-13-14 (July 2006)  

Permalink

Apport de la classification combinée supervisée et non supervisée d'une image Landsat ETM+ à la cartographie géologique de la boutonnière de Kerdous, anti-atlas, Maroc / M. Hakdaoui in Photo interprétation, vol 42 n° 2 (Juin 2006)

Permalink

Automatic building detection using the Dempster-Shafer algorithm / Y.H. Lu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 72 n° 4 (April 2006)  

Permalink

Caractérisation d'un habitat forestier tempéré par télédétection satellitale pour le suivi de populations aviennes : cas des mésanges en forêt de Larivour (Aube, France) / V. Godard in Photo interprétation, vol 41 n° 4 (Novembre 2005)

Permalink

On the relationship between training sample size data dimensionality: Monte Carlo analysis of broadland multi-temporal classification / T.G. Van Niel in Remote sensing of environment, vol 98 n° 4 (30/10/2005)  

Permalink

Typologie des paysages forestiers du sud du massif de Fontainebleau après la tempête de décembre 1999 / V. Godard in Revue internationale de géomatique, vol 15 n° 3 (septembre – novembre 2005)  

Permalink

Cloud-free satellite image mosaics with regression trees and histogram matching / E.H. Helmert in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 71 n° 9 (September 2005)  

Permalink

Utilisation des images satellitaires Spot pour la cartographie des types de peuplements de la forêt de la Mamora (Maroc) / Abderrahman Aafi in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 178 (Septembre 2005)

Permalink

Estimating and accommodating uncertainty through the soft classification of remote sensing data / M.A. Ibrahim in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 14 (July 2005)  

Permalink

Radial basis function neural networks classification using very high spatial resolution satellite imagery: an application to the habitat area of Lake Kerkini (Greece) / Iphigenia Keramitsoglou in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 9 (May 2005)  

Permalink

Satellite remote sensing for detailed landslide inventories using change detection and image fusion / J. Nichol in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 9 (May 2005)  

Permalink

A comparison of local variance, fractal dimension, and Moran's index as aids to multispectral image classification / C.W. Emerson in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 8 (April 2005)  

Permalink

Use of the Bradley-Terry model to quantify association in remotely sensed images / Alfred Stein in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 43 n° 4 (April 2005)  

Permalink

L'apport des données du satellite SPOT 5 à l'étude des zones humides en Bretagne nord : application au bassin versant du Jaudy-Guindy-Bizien / S. Saloum in Photo interprétation, vol 41 n° 1 (Mars 2005)

Permalink

Apport de la polarimétrie radar pour la cartographie thématique en Polynésie française / Cédric Lardeux (2005)

Permalink

Road extraction using SVM and image segmentation / M. Song in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 70 n° 12 (December 2004)  

Permalink

Application d'une méthode de classification orientée objet pour la cartographie de l'occupation du sol : résultats sur ASTER et Landsat ETM / Christina Corbane in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 175 (Septembre 2004)

Permalink

Le boosting : essai d'une méthode de classification adaptée à la télédétection / David Levrel in Revue internationale de géomatique, vol 14 n° 3 - 4 (septembre 2004 – février 2005)  

Permalink

Spectral mixture analysis of the urban landscape in Indianapolis with Landsat ETM+ imagery / Dong Lu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 70 n° 9 (September 2004)  

Permalink

Mapping vegetation in a heterogeneous mountain rangeland using Landsat data: an alternative method to define and classify land-cover units / A.M. Cingolani in Remote sensing of environment, vol 92 n° 1 (15 July 2004)  

Permalink

Examining the effect of spatial resolution and texture window size on classification accuracy: an urban environment case / D. Chen in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 25 n° 11 (June 2004)  

Permalink