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Evaluation of pan-sharpening methods for spatial and spectral quality / Jagalingam Pushparaj in Applied geomatics, vol 9 n° 1 (March 2017)  

Public [article]  inApplied geomatics > vol 9 n° 1 (March 2017) . - pp 1 - 12 Titre : Evaluation of pan-sharpening methods for spatial and spectral quality Type de document : Article/Communication Auteurs : Jagalingam Pushparaj, Auteur ; Arkal Vittal Hegde, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1 - 12 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] algorithme de Gram-Schmidt [Termes IGN] analyse en composantes principales [Termes IGN] classification Spectral angle mapper [Termes IGN] évaluation [Termes IGN] filtre passe-haut [Termes IGN] image multibande [Termes IGN] image panchromatique [Termes IGN] image Quickbird [Termes IGN] ondelette [Termes IGN] pansharpening (fusion d'images) [Termes IGN] qualité géométrique (image) [Termes IGN] qualité radiométrique (image) [Termes IGN] transformation de Brovey [Termes IGN] transformation intensité-teinte-saturation Résumé : (auteur) Many pan-sharpening methods have been proposed to fuse the high spectral and low spatial resolution of multispectral (MS) image with the high spatial resolution of panchromatic (PAN) image to produce a multispectral image with improved spatial resolution. In this study, the effectiveness of pan-sharpening methods such as principal component analysis (PCA), brovey transform (BT), modified intensity hue saturation (M-IHS), multiplicative, wavelet-intensity-hue-saturation (W-IHS), wavelet principal component analysis (W-PCA), hyperspectral colour space (HCS), high-pass filter (HPF), gram-schmidt (GS), subtractive resolution merge (SRM), Fuze Go and Ehlers was assessed and compared by fusing the PAN and MS imagery of Quickbird-2. The qualities of the pan-sharpening methods were evaluated by both visual and quantitative analyses with respect to spatial and spectral fidelity. In quantitative analysis, the spectral indices such as spectral angle mapper (SAM), relative dimensionless global error in synthesis (ERGAS), structural similarity index method (SSIM), relative average spectral error (RASE), correlation coefficient (CC) and universal image quality index (Q) were used. The spatial indices such as spatial correlation coefficient (SCC), gradient and image entropy (E) were used. The result of both analyses revealed that the Ehlers and Fuze Go methods performed better than the other methods. The Ehlers method was superior by retaining the colour information, and Fuze Go best enhanced the spatial details in the fused image. Numéro de notice : A2017-357 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007/s12518-016-0179-2 Date de publication en ligne : 13/12/2016 En ligne : http://doi.org/10.1007/s12518-016-0179-2 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85763 [article]

Pan-sharpening quality investigation of PLÉIADES-1A images / Mustafa Ozendi in Geocarto international, vol 31 n° 7 - 8 (July - August 2016)  

Public [article]  inGeocarto international > vol 31 n° 7 - 8 (July - August 2016) . - pp 881 - 890 Titre : Pan-sharpening quality investigation of PLÉIADES-1A images Type de document : Article/Communication Auteurs : Mustafa Ozendi, Auteur ; Hyseyin Topan, Auteur ; Murat Oruc, Auteur ; Ali Cam, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 881 - 890 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] affinage d'image [Termes IGN] analyse en composantes principales [Termes IGN] coefficient de corrélation [Termes IGN] évaluation des données [Termes IGN] image Pléiades-HR [Termes IGN] pansharpening (fusion d'images) [Termes IGN] qualité du processus [Termes IGN] transformation de Brovey [Termes IGN] transformation intensité-teinte-saturation Résumé : (Auteur) Optical remote sensing satellites obtain MS and Pan images simultaneously over the same coverage area. Remote sensing and image processing communities are working on different pan-sharpening methods capable of taking advantage of MS and Pan images. Each remote sensing system has its own advantages and disadvantages, leading to the question ‘Which pan-sharpening method should be used for which type of imagery?’ The aim of this research is to investigate the pan-sharpening performance of PLÉIADES-1A images. For this purpose, pan-sharpened images were generated using PCA, IHS and Brovey Transform which are the most popular pan-sharpening methods. Then, the pan-sharpened images were evaluated quantitatively using Correlation Coefficient, Root Mean Square Error, Relative Average Spectral Error, Spectral Angle Mapper and Erreur Relative Globale Adimensionnelle de Synthése. In addition, pan-sharpened images were evaluated qualitatively by taking object availability and completeness into consideration. Numéro de notice : A2016-459 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2015.1094520 Date de publication en ligne : 20/10/2015 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/10106049.2015.1094520 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81383 [article]

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Utilisation conjointe d'mageries optique et radar haute résolution spatiale pour la cartographie de l'occupation du sol dans un contexte tropical / Mohamed Sebane (2010)

Public Titre : Utilisation conjointe d'mageries optique et radar haute résolution spatiale pour la cartographie de l'occupation du sol dans un contexte tropical Type de document : Mémoire Auteurs : Mohamed Sebane, Auteur Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Marne-la-Vallée UPEM Année de publication : 2010 Autre Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Importance : 66 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Rapport de stage de fin d'études pour l'obtention du diplôme de master 2ème année spécialité Sciences de l'Information Géographique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte [Termes IGN] Abidjan (Côte d'Ivoire) [Termes IGN] analyse en composantes principales [Termes IGN] filtre de déchatoiement [Termes IGN] image optique [Termes IGN] image radar [Termes IGN] image Radarsat [Termes IGN] image SPOT 5 [Termes IGN] occupation du sol [Termes IGN] pansharpening (fusion d'images) [Termes IGN] transformation de Brovey [Termes IGN] transformation en ondelettes [Termes IGN] transformation intensité-teinte-saturation Index. décimale : DSIG Mémoires du master 2 IG, du master 2 SIG, de l'ex DEA SIG Résumé : (auteur) Le but de ce travail est d'utiliser la fusion entre la télédétection optique et radar pour la cartographie de l'occupation du sol dans un contexte tropical, les images ayant servi à cette étude proviennent du satellite optique Spot 5 et du capteur radar Radarsat 2. Le site test est situé en Côte d'ivoire, incluant la capitale Abidjan. Le pansharpening est une technique utilisée pour combiner la structure spatiale de l'image panchromatique de haute résolution spatiale et l'information spectrale de l'image mufti-spectrale de basse résolution spatiale pour produire une image multi-spectrale de haute résolution spatiale. Beaucoup de travaux se focalisent sur cette technique, mais peu d'études utilisent cette technique pour la fusion des données radar et optique simultanément. Nous avons testé plusieurs algorithmes et techniques de fusion entre les deux types d'images, ce travail est nécessaire car actuellement la fusion intervient plus particulièrement dans le domaine des faibles longueurs d'ondes (domaine optique) entre l'image multi-spectrale et l'image panchromatique. Le radar imageur offre une mesure différente des capteurs optiques qui effectuent des mesures de réflectance solaire par la surface terrestre. La fusion multi-source sera donc intéressante pour bénéficier des deux mesures à la fois et ainsi optimiser au mieux l'interprétation des images résultantes. La première approche utilisée est la fusion par procédé combinatoire des deux images où nous avons exploité le maximum d'algorithmes de transformation et d'amélioration spatiale présents actuellement dans la littérature et les plus récents en particulier avec différents tests et configurations en mentionnant les résultats obtenus et des suggestions à proposer. Une comparaison entre les résultats de fusion obtenus et l'image d'origine est ensuite présentée, cette comparaison est sous forme d'une évaluation visuelle basée sur la variation des couleurs et la préservation des caractéristiques spectrales et une évaluation statistique basée sur le calcul des indicateurs statistiques pour estimer la qualité de chaque algorithme. Nous voulions aussi essayer une autre approche basée sur un processus de fusion d'information basé sur la classification des modes d'occupation du sol, en testant des méthodes récentes de classification pour voir l'efficacité et l'adéquation de ces méthodes à chaque type d'image en possession. Parmi ces algorithmes on trouve la classification FCM (Fuzzy C-Means) qui semble intéressante. Note de contenu : Introduction générale 1. Présentation de la zone d'étude 1.1. Situation géographique 1.2. Topographie et caractéristiques du terrain 1.3. Données utilisées 1.4. Outils et matériels utilisés 2. Traitements de l'image SPOT 2.1. Préparation et prétraitement 2.2. Superposition sur Google Earth et contrôle de géoréférencement 3. Traitement des images radar 3.1. Préparation et prétraitement 3.2. Normalisation des images 3.3. Superposition sur Google Earth et contrôle de géoréférencement 4. Techniques de fusion en télédétection 4.1. Méthode de la transformée de couleurs : RVB (Rouge, Vert, Bleu) en TSV (Teinte, Saturation, Valeur) 4.2. Méthode de la transformée ITS modifiée 4.3. Méthode de l'analyse en composantes principales (CP Spectral Sharpening) 4.4. Méthode des couleurs normalisées (Brovey) 4.5. Méthode de normalisation des couleurs (CN Spectral Sharpening) 4.6. Méthode de Gram Schmidt (GS Spectral Sharpening) 4.7. Méthode de fusion par les ondelettes 4.8. Méthode de fusion par HPF (High Pass Filter) 4.9. Méthode de fusion par l'algorithme d'Ehlers 5. Résultats des tests de fusion 5.1. Fusion optique-radar mono polarisation HH 5.2. Fusion optique-radar (quadri polarisation et indices polarimétriques) 6. Evaluation de la qualité des fusions 6.1. Evaluation visuelle 6.2. Evaluation statistique 7. Approche classificatoire 7.1. Classification non supervisée 7.2. Classification de l'image SPOT 7.3. Classification de l'image radar Conclusion générale et perspectives Numéro de notice : 19390 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire Master 2 IG Organisme de stage : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82311

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Comparison of nine fusion techniques for very high resolution data / K.G. Nikolapoulos in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 74 n° 5 (May 2008)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 74 n° 5 (May 2008) . - pp 647 - 659 Titre : Comparison of nine fusion techniques for very high resolution data Type de document : Article/Communication Auteurs : K.G. Nikolapoulos, Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 647 - 659 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] analyse en composantes principales [Termes IGN] distorsion d'image [Termes IGN] fusion d'images [Termes IGN] image à résolution submétrique [Termes IGN] image à très haute résolution [Termes IGN] image multibande [Termes IGN] image panchromatique [Termes IGN] image Quickbird [Termes IGN] pansharpening (fusion d'images) [Termes IGN] qualité des données [Termes IGN] transformation de Brovey [Termes IGN] transformation en ondelettes [Termes IGN] transformation intensité-teinte-saturation Résumé : (Auteur) The term “image fusion” covers multiple techniques used to combine the geometric detail of a high-resolution panchromatic image and the color information of a low-resolution multispectral image to produce a final image with the highest possible spatial information content while still preserving good spectral information quality. During the last twenty years, many methods such as Principal Component Analysis (PCA), Multiplicative Transform, Brovey Transform, and IHS Transform have been developed producing good quality fused images. Despite the quite good visual results, many research papers have reported the limitations of the above fusion techniques. The most significant problem is color distortion. Another common problem is that the fusion quality often depends upon the operator’s fusion experience and upon the data set being fused. In this study, we compare the efficiency of nine fusion techniques and more specifically the efficiency of IHS, Modified IHS, PCA, Pansharp, Wavelet, LMM (Local Mean Matching), LMVM (Local Mean and Variance Matching), Brovey, and Multiplicative fusion techniques for the fusion of QuickBird data. The suitability of these fusion techniques for various applications depends on the spectral and spatial quality of the fused images. In order to quantitatively measure the quality of the fused images, we have made the following controls. First, we have examined the visual qualitative result. Then, we examined the correlation between the original multispectral and the fused images and all the statistical parameters of the histograms of the various frequency bands. Finally, we performed an unsupervised classification, and we compared the resulting images. All the fusion techniques improve the resolution and the visual result. The resampling method practically has no effect on the final visual result. The LMVM, the LMM, the Pansharp, and the Wavelet merging technique do not change the statistical parameters of the original images. The Modified IHS provokes minor changes to the statistical parameters than the classical IHS or than the PCA. After all the controls, the LMVM, the LMM, the Pansharp, and the Modified IHS algorithm seem to gather the more advantages in fusion panchromatic and multispectral data. Copyright ASPRS Numéro de notice : A2008-178 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.74.5.647 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.74.5.647 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29173 [article]

Integration of panchromatic and SAR features into multispectral spot images using the "à trous" wavelet decomposition / Y. Chibani in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n° 10 (May 2007)  

Public [article]  inInternational Journal of Remote Sensing IJRS > vol 28 n° 10 (May 2007) . - pp 2295 - 2307 Titre : Integration of panchromatic and SAR features into multispectral spot images using the "à trous" wavelet decomposition Type de document : Article/Communication Auteurs : Y. Chibani, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : pp 2295 - 2307 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte [Termes IGN] algorithme à trous [Termes IGN] fusion d'images [Termes IGN] fusion de données multisource [Termes IGN] image multibande [Termes IGN] image panchromatique [Termes IGN] image radar [Termes IGN] image Radarsat [Termes IGN] image SPOT [Termes IGN] radar à antenne synthétique [Termes IGN] transformation de Brovey [Termes IGN] transformation en ondelettes Résumé : (Auteur) A method is described for integrating panchromatic (P) and synthetic aperture radar (SAR) features into multispectral (XS) images using conjointly the modified Brovey transform (MBT) and the 'à trous' wavelet decomposition (ATDW). The MBT is based on the local modulation of each multispectral image by the ratio of the new and initial intensity components to produce new multispectral images directly. The ATWD allows extraction of features from P and SAR images, which are combined through a feature selection rule to integrate into the initial intensity component. For evaluating the effect of each feature selection on new XS images, experimental results are conducted on SPOT (XS, P) and Radarsat (SAR) images using both visual inspection and many refined statistical measures. Copyright Taylor & Francis Numéro de notice : A2007-291 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01431160600606874 En ligne : https://doi.org/10.1080/01431160600606874 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28654 [article]

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Additive integration of SAR features into multispectral SPOT images by means of the à trous wavelet decomposition / Y. Chibani in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 60 n° 5 (August 2006)  

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High-resolution image fusion: methods to preserve spectral and spatial resolution / A. Svab in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 72 n° 5 (May 2006)  

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Recognition of gypsum geohorizons in the Sivas Basin (Turkey) using ASTER and Landsat ETM+ images / K.S. Kavak in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 20 (October 2005)  

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A comparative analysis of image fusion methods / Z. Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 43 n° 6 (June 2005)  

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