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Détection et identification de zones de végétation arborée: utilisation conjointe d'images satellite RapidEye et de données BDOrtho / François Tassin (2012)
Titre : Détection et identification de zones de végétation arborée: utilisation conjointe d'images satellite RapidEye et de données BDOrtho Type de document : Mémoire Auteurs : François Tassin, Auteur ; Arnaud Le Bris , Encadrant ; Clément Mallet
, Encadrant
Editeur : Lyon : Ecole Centrale de Lyon Année de publication : 2012 Importance : 48 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de Stage, Ecole Centrale LyonLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse discriminante
[Termes IGN] bande rouge
[Termes IGN] BD ortho
[Termes IGN] classificateur paramétrique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] détection d'arbres
[Termes IGN] extraction de la végétation
[Termes IGN] filtre de Gabor
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image infrarouge couleur
[Termes IGN] image RapidEye
[Termes IGN] orthoimage couleur
[Termes IGN] peuplement végétal
[Termes IGN] texture d'imageRésumé : (auteur) La production des bases de données géographiques nationales par l'IGN repose en grande partie sur le travail de photo-interprètes. Le laboratoire MATIS poursuit des recherches pour automatiser partiellement certaines étapes de la chaine de production, notamment la saisie initiale des zones de végétation arborée. L'objet de cette étude est d'étudier l'apport du satellite RapidEye, utilisé conjointement avec les images aériennes produites par l'IGN, pour deux problématiques : la détection de la végétation arborée d'une part et la discrimination des types de peuplements d'autre part. L'étude repose sur l'utilisation des images satellite RapidEye (résolution 5m) et des images aériennes de l'IGN (résolution 50cm). Deux classifieurs sont comparés, un classifieur probabiliste (modélisation statistique de la radiométrie des différentes classes) développé en interne et les "Support Vector Machines". Plusieurs combinaisons de canaux radiométriques, d'indices de végétation et d'attributs texturaux sont étudiés et l'apport de la bande spectrale red edge est discuté. Il apparait que la détection de la végétation arborée est plus efficace quand les images RapidEye sont associées à des informations texturales obtenues grâce aux images aériennes, tandis que la discrimination des espèces est plus efficace avec les images satellite. Enfin des pistes de réflexion sur la possibilité de mise à jour automatique de la base de données sont aussi abordées. Note de contenu : Introduction
1 - Organisation de l'entreprise
2 - Présentation du stage
3 - Méthodologie
4 - Détection de la végétation arborée : séparation forêt/non-forêt
5 - Discrimination des Espèces
ConclusionNuméro de notice : 21687 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Rapport de stage Organisme de stage : MATIS (IGN) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90925 Documents numériques
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Titre : Etude de l'évolution de la température de surface du volcan Santorin (Grèce) Type de document : Mémoire Auteurs : L. Jean-Louis, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2012 Importance : 61 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle 2ème année du cycle ingénieurLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] Cyclades (îles)
[Termes IGN] image Landsat-ETM+
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] image thermique
[Termes IGN] surveillance géologique
[Termes IGN] température au sol
[Termes IGN] volcanIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Le volcan Santorin, dans les Cyclades, montre depuis quelques années des signes de réveil. Dans cette étude, des images satellites Landsat en bande thermique ont été utilisées pour étudier l'évolution de la température de la zone entre juillet 2008 et juin 2012. Les images ont été divisées en différentes zones, dont l'évolution thermique a été comparée. Ces zones ont été définies de différentes manières : par classification automatique, par découpage manuel en zones concentriques autour du centre du volcan et par grille à maillage large et à maillage fin. La classification automatique permet de distinguer les différences d'évolution de la température notamment en fonction de la nature de la surface (mer, terre, village...), mais ne permet pas de mettre en évidence une activité quelconque du volcan. Au contraire, le découpage manuel en zones semble confirmer l'éveil du volcan. En effet, en comparant, les évolutions des différentes zones entre différentes périodes (de juillet 2008 à juin 2011 et de juillet 2010 à juin 2012) montrent que le centre du volcan est la zone où la tendance augmente le plus entre les deux périodes. La grille à maille large n'apporte aucune information supplémentaire alors que la grille à maillage serrée permet d'étudier sans a priori l'évolution de toute la zone. Tout d'abord, nous avons cherché à déterminer l'emplacement de points chauds, puis nous avons étudié l'évolution des différentes mailles. Dans les deux cas, il s'avère que le centre du volcan fait partie des points chauds et des zones dont la tendance augmente entre les deux périodes. Néanmoins, on peut souligner que certaines zones apparaissent plus chaudes tandis que d'autres connaissent une évolution de la tendance plus importante. Il s'agit généralement de zones à l'intérieur ou à proximité des villages, l'activité humaine semble donc à l'origine de ces observations. Les résultats obtenus semblent confirmer un éveil du volcan, mais met également en évidence la nécessité d'avoir un certain nombre de connaissances sur la zone pour pouvoir distinguer activité volcanique et activité humaine. Note de contenu : 1. État de l'art des études thermiques de phénomènes géophysiques
1.1. Études postérieures aux phénomènes
1.1.1. Similitudes entre éruptions et seismes
1.1.2. Caractéristiques des différentes études
1.1.3. Difficultés existantes
1.2. La méthode RST : surveillance en temps quasi-réel des volcans actifs Italiens
1.2.1. Présentation de la méthode
1.2.2. Résultats
2. Présentation du problème
2.1. Présentation de la zone d'étude
2.1.1. Présentation de l'archipel
2.1.2. Caractéristiques volcaniques et sismiques
2.2. Données
2.2.1. Choix des données
2.2.2. Prétraitements nécessaires
3. Découpage par zones
3.1. Zones définies par une classification automatique
3.1.1. Classification
3.1.3. Résultats
3.2. Zones définies manuellement
3.2.1. Définition des zones
3.2.3 Résultats
3.3 Conclusion
4. Découpage selon une grille régulière
4.1. Grille à maille large : découpage en 7 x 7 vignettes
4.1.1. Grille
4.1.2. Résultats
4.2. Grille à maillage fin : découpage par blocs de 7x7 pixels
4.2.1. Détection de points chauds
4.2.2 Estimation des tendances
4.3 ConclusionNuméro de notice : 14549 Affiliation des auteurs : ENSG (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Technical University of Crete Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=50502 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 14549-01 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
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14549_mem_pp_2012_rapport-stage_jean-louis.pdfAdobe Acrobat PDFExtracting precise and affordable DEMs despite of the clouds. Ajax: the joining of radar and optical strengths / Laurent Cunin (2012)
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Titre : Extracting precise and affordable DEMs despite of the clouds. Ajax: the joining of radar and optical strengths Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Cunin , Auteur ; Philippe Nonin, Auteur ; Juergen Janoth, Auteur ; Marc Bernard, Auteur
Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2012 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 39-B4 Conférence : ISPRS 2012, Commission 4, 22th international congress 25/08/2012 01/09/2012 Melbourne Australie OA ISPRS Archives Commission 4 Importance : pp 271 - 274 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] Colombie
[Termes IGN] Congo
[Termes IGN] Elevation30/Reference3D
[Termes IGN] image SPOT-HRS
[Termes IGN] image TerraSAR-X
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] nuage
[Termes IGN] Référence-3DRésumé : (auteur) On the one hand, onboard SPOT 5, the HRS instrument systematically collects stereopairs around the Globe since 2002. Each stereopair can encompass an area up to 600 km x 120 km within a single pass (i.e. 72 000 km² stereoscopic strips). Covering now more than 120 millions sq.km of the Earth landmasses, SPOT 5 stereoscopic imagery has become one of main satellite data sources for accurate DEM extraction, at least where the cloud coverage leaves a chance to do so ! On the other hand, the TerraSAR-X satellite, launched in June 2007, is able to collect radar data through the clouds in several modes. An approach to extract height information by radargrammetry was developed, and the commercial distribution of Digital Elevation Models based on TerraSAR-X StripMap and SpotLight Modes (resp. 3m and 1m resolution) has started in 2010. To improve the overall height accuracy of the DEM, acquisitions from both orbit directions are utilised, each point on the ground being thus imaged at least 4 times by TerraSAR-X. Since 2002, Spot Image and French National Cartographic Institute (IGN) are building a worldwide database called Elevation30/Reference3D™, which includes a Digital Elevation Model at 1-arc-second resolution (DTED level 2) extracted from HRS stereopairs. To answer the wide demand of precise DEMs over Tropical and Northern areas, frequently covered by clouds, a study was performed to integrate StripMap radargrammetric TerraSAR-X data into the Reference3D process, and two prototype products were issued, over Colombia and Congo areas. During this experiment, efforts have been made to stick to technical steps that could be integrated within a standardized production process, in order to keep offering affordable prices while maintaining a high standard of horizontal and vertical accuracy. The DEMs extracted from TerraSAR-X and HRS proved extremely consistent with each other, showing a mean difference of 0.80m. This allows to propose a unified Elevation30 product to the users, with a guaranteed accuracy materialized into the product through a dedicated vertical Accuracy Commitment Mask. Numéro de notice : C2012-018 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprsarchives-XXXIX-B4-271-2012 Date de publication en ligne : 31/07/2012 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-XXXIX-B4-271-2012 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94283 Génération et qualification de modèles numériques de surface de haute résolution spatiale par interférométrie radar à synthèse d'ouverture / Paul Landel (2012)
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Titre : Génération et qualification de modèles numériques de surface de haute résolution spatiale par interférométrie radar à synthèse d'ouverture Type de document : Mémoire Auteurs : Paul Landel, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2012 Importance : 104 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de soutenance de diplôme d’ingénieur INSA, spécialité TopographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] image Envisat-ASAR
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image TanDEM-X
[Termes IGN] image TerraSAR-X
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] N'Djaména (Tchad)Index. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (Auteur) Récemment, le lancement du satellite TanDEM-X a apporté un nouvel essor dans le monde du radar, et plus particulièrement pour les techniques d'interférométrie radar à synthèse d'ouverture (InSAR). C'est dans cette perspective qu'est né ce PFE proposé par le SERTIT, qui souhaite tirer profit de cette méthode et l'appliquer dans le cadre de divers projets. Ce travail porte sur la génération et la qualification de modèles numériques de surface (MNS) issus de cette technique. La méthode de traitement InSAR est tout d'abord étudiée, puis les MNS générés à partir d'images issues du satellite ENVISAT sont qualifiés grâce à diverses analyses (visuelle, étude des erreurs théoriques, confrontation avec des données de référence). Cette étude, qui se veut à la fois pratique et didactique, permet de comprendre l'influence du choix des images, du type d'occupation du sol ou des conditions météorologiques sur la qualité des résultats. La mise en place de procédures de traitements InSAR et de contrôle qualité pourra être appliquée et adaptée lors de la mise à disposition des données TerraSAR-X/TanDEM-X. Note de contenu : 1 Introduction
1.1 Présentation de l'organisme d'accueil, le SERTIT
1.2 Contexte et objectifs du stage
2 État de l'art
2.1 Les modèles numériques de surface
2.2 Notions essentielles sur l'imagerie radar
2.2.1 Principe de l'imagerie radar
2.2.2 Les images complexes : la matière première des traitements InSAR
2.3 Applications et évolution des traitements InSAR
2.4 Obtention et qualification des données
2.4.1 Soumission de projets de recherche
2.4.2 Le capteur ASAR du satellite ENVISAT
2.4.3 Les capteurs embarqués sur TerraSAR-X et TanDEM-X
3 Génération de modèles numériques de surface par interférométrie SAR
3.1 Principes de l'InSAR
3.1.1 L'acquisition des couples InSAR
3.1.2 Du déphasage à la mesure d'élévation
3.1.3 La ligne de base
3.2 Méthodologie de traitement
3.2.1 Le recalage géométrique des images
3.2.2 Génération de l'interférogramme complexe et applatissement
3.2.3 Génération de la carte de cohérence de phase
3.2.4 Filtrage de l'interférogramme
3.2.5 Déroulement de la phase
3.2.6 Affinage de la ligne de base
3.2.7 Calcul des altitudes et géocodage
3.3 Choix du logiciel
4 Qualification des paires interférométriques et des MNS InSAR
4.1 Bilan des erreurs et contraintes liées aux acquisitions InSAR
4.1.1 Bruit sur la mesure de la phase
4.1.2 Erreurs dues à la géométrie d'acquisition
4.1.3 Erreurs atmosphériques
4.2 Limites et contraintes dans la production et l'utilisation de MNS InSAR
4.2.1 Ombre radar, repliement, raccourci et réflexion multiples
4.2.2 Longueur d'onde du capteur
4.2.3 Les étendues d'eau
4.2.4 La résolution spatiale
4.3 Étude sur la zone du lac Poyang
4.3.1 Commande d'images TerraSAR-X/TanDEM-X
4.4 Étude sur la ville de N'Djaména
4.4.1 Localisation de la zone d'étude
4.4.2 Choix des images ASAR et traitements InSAR
4.4.3 Validation interne des MNS bruts
4.4.4 Édition du MNS
4.4.5 Présentation du MNS InSAR
4.4.6 Validation du MNS
4.4.7 Commande d'images TerraSAR-X/TanDEM-X
4.5 Bilan
5 Conclusions et perspectivesNuméro de notice : 21396 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : SERTIT Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=51206 Documents numériques
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21396_mem_insas_2012__landel.pdfAdobe Acrobat PDFA genetic fuzzy-rule-based classifier for land cover classification from hyperspectral imagery / Dimitris G. Stavrakoudis in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 1 (January 2012)
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[article]
Titre : A genetic fuzzy-rule-based classifier for land cover classification from hyperspectral imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Dimitris G. Stavrakoudis, Auteur ; G. Galidaki, Auteur ; Ioannis Z. Gitas, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 130 - 148 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification par algorithme génétique
[Termes IGN] image EO1-Hyperion
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] occupation du solRésumé : (Auteur) This paper proposes the use of a genetic fuzzy-rule-based classification system for land cover classification from hyperspectral images. The proposed classifier, namely, Feature Selective Linguistic Classifier, is constructed through a three-stage learning process. The first stage produces a preliminary fuzzy rule base in an iterative fashion. During this stage, a local feature selection scheme is employed, designed to guide the genetic evolution, through the evaluation of deterministic information about the relevance of each feature with respect to its classification ability. The structure of the model is then simplified in a subsequent postprocessing stage. The performance of the classifier is finally optimized through a genetic tuning stage. An extensive comparative analysis, using an Earth Observing-1 Hyperion satellite image, highlights the quality advantages of the proposed system, when compared with nonfuzzy classifiers, commonly employed in hyperspectral classification tasks. Numéro de notice : A2012-032 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2011.2159613 Date de publication en ligne : 29/07/2011 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2011.2159613 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31480
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 50 n° 1 (January 2012) . - pp 130 - 148[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2012011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Joint processing of Landsat and ALOS-PALSAR data for forest mapping and monitoring / E. Lehmann in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 1 (January 2012)
PermalinkLong-term consecutive DInSAR for volume change estimation of land deformation / S. Sumantyo in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 1 (January 2012)
PermalinkPléiades plus près, plus vite, plus précis : des demandes prioritaires / B. Thomas in CNES Mag, n° 52 (01/01/2012)
PermalinkPermalinkPermalinkUpdating and improving the accuracy of a large 3D database through the careful use of GCPs and Icesat data : Example of REFERENCE3D / Emilie Le Hir in Journal of The Remote Sensing Society of Japan, vol 32 n° 1 (January 2012)
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PermalinkAn assessment of internal neural network parameters affecting image classification accuracy / L. Zhou in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 77 n° 12 (December 2011)
PermalinkClustering of detected changes in high-resolution satellite imagery using a stabilized competitive agglomeration algorithm / O. Sjahputera in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 49 n° 12 Tome 1 (December 2011)
PermalinkDevelopment of an open-source toolbox for the analysis and visualization of remotely sensed time series / C. Block in Cartographica, vol 46 n° 4 (December 2011)
PermalinkObject-based image analysis of high-resolution satellite images using modified cloud basis function neural network and probabilistic relaxation labeling process / A. Rizvi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 49 n° 12 Tome 1 (December 2011)
PermalinkParametric, bootstrap, and jackknife variance estimators for the k-Nearest Neighbors technique with illustrations using forest inventory and satellite image data / Ronald E. McRoberts in Remote sensing of environment, vol 115 n° 12 (december 2011)
PermalinkRecherche de motifs et cartographie des surfaces agricoles : Des relevés de terrain aux données satellitaires : application au Mali / E. Vintrou in Revue internationale de géomatique, vol 21 n° 4 (décembre 2011 – février 2012)
PermalinkRéduction du chatoiement et apport des données ASAR Envisat et MNE SRTM à la cartographie hydrostructurale du bassin côtier de l'Agnéby (Sud-Est de la côte d'Ivoire) / T. Assoma in Photo interprétation, European journal of applied remote sensing, vol 47 n° 4 (décembre 2011)
PermalinkThe crustal deformation and fault model of the 2011 off the Pacific coast of Tohoku earthquake / T. Imakiire in Bulletin of the GeoSpatial Information authority of Japan, vol 59 (December 2011)
PermalinkUne approche parallèle d'évaluation des paramètres de texture pour l'analyse d'images de grande taille / N. Talla Tankam in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 195 (Novembre 2011)
PermalinkCartographie des linéaments et lithologique dans le secteur de Sebt Brikyne (jonction Doukkala-Rehamna, Maroc) par l'utilisation de l'imagerie satellitaire optique et radar / K. Labassi in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 195 (Novembre 2011)
PermalinkClassification orientée-objet supervisée d'une forêt avec une sélection guidée d'attributs personnalisés / Olivier de Joinville in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 195 (Novembre 2011)
PermalinkAutomatic georeferencing of aerial images using stereo high-resolution satellite images / J. Oh in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 77 n° 11 (November 2011)
PermalinkPhosphate mine subsidences deduced from differential interferometry (DInSAR): The Moulares case example (southern Atlas of Tunisia) / Mehdi Ben Hassen in Comptes rendus : Géoscience, vol 343 n° 11-12 (November - December 2011)
PermalinkPixel unmixing in hyperspectral data by means of neural networks / Giorgio Licciardi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 49 n° 11 Tome 1 (November 2011)
PermalinkDamage assessment of 2010 Haïti earthquake with post-earthquake satellite image by support vector selection and adaptation / Gülsen Taskin Kaya in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 77 n° 10 (October 2011)
PermalinkDevelopment of a modified neural network-based land cover classification system using automated data selector and multiresolution remotely sensed data / S. Khorram in Geocarto international, vol 26 n° 6 (October 2011)
PermalinkEstimation of forest stand volume, tree density and biodiversity using Landsat ETM + Data, comparison of linear and regression tree analyses / Jahangir Mohammadi in Procedia Environmental Sciences, vol 7 (2011)
PermalinkGeolocation and stereo height estimation using TerraSAR-X spotlight image data / K. Eldhuset in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 49 n° 10 Tome 1 (October 2011)
PermalinkRadar backscatter mapping using TerraSAR-X / P. Rizzoli in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 49 n° 10 Tome 1 (October 2011)
PermalinkAutomated damage indication for rapid geospatial reporting / D. Tiede in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 77 n° 9 (September 2011)
PermalinkLes cartes dasymétriques et l’apport des images satellitaires dans la représentation de la densité de la population dans le gouvernorat élargi de Kairouan en Tunisie / Aziz Serradj (01/09/2011)
PermalinkÉvaluation des changements d’occupation des sols en zone côtière à partir de données hétérogènes / L. Sparfel in Revue internationale de géomatique, vol 21 n° 3 (septembre - novembre 2011)
PermalinkFusion de données topographiques pour la réalisation d'un modèle numérique de terrain : Application à la modélisation de la crue du Niger / Elodie Paris in XYZ, n° 128 (septembre - novembre 2011)
PermalinkPrediction of the error induced by topography in satellite microwave radiometric observations / Luca Pulvirenti in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 49 n° 9 (September 2011)
PermalinkSeismic-zonation of Port-au-Prince using pixel- object-based imaging analysis methods on Aster GDEM / S. Yong in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 77 n° 9 (September 2011)
PermalinkUse of geo-spatial information and technologies for analyzing morphological changes in the Greater Visakhapatnal coastal region east coast of India / P. Latha in Geocarto international, vol 26 n° 5 (August 2011)
PermalinkA multispectral and multiscale morphological index for automatic building extraction from multispectral GeoEye-1 imagery / X. Huang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 77 n° 7 (July 2011)
PermalinkGeoreferencing performance of THEOS satellite imagery / S. Liu in Photogrammetric record, vol 26 n° 134 (June - August 2011)
PermalinkMission d'acquisition aérienne lidar pour les applications thématiques en écologie du paysage : le cas des coteaux de Gascogne / Sylvie Ladet in Collection EDYTEM. cahiers de géographie, n° 12 (01/06/2011)
PermalinkA "new hybrid" modelling for geometric processing of Radarsat-2 data without user's GCP / Thierry Toutin in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 77 n° 6 (June 2011)
PermalinkOverview and applications of RADARSAT-1 and RADARSAT-2 / R. Magagi in Photo interprétation, European journal of applied remote sensing, vol 47 n° 2 - 3 (juin 2011)
PermalinkThe application of ASTER imageries and mathematical evaluation method in detecting cyanobacteria in biological soil crust, Chadormalu area, Central Iran / A. Moghtaderi in Photo interprétation, European journal of applied remote sensing, vol 47 n° 2 - 3 (juin 2011)
PermalinkApproche non supervisée par processus ponctuels marqués pour l'extraction d'objets à partir d'images aériennes et satellitaires / S. Ben Hadj in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 194 (Mai 2011)
PermalinkDétection de bateaux dans les images satellitaires optiques panchromatiques / N. Proia in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 194 (Mai 2011)
PermalinkExtraction of cartographic contour lines using digital terrain Model (DTM) / Kusay Jaara in Cartographic journal (the), vol 48 n° 2 (May 2011)
PermalinkImage fusion by spatially adaptive filtering using downscaling cokriging / E. Pardo-Iguzquiza in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 66 n° 3 (May - June 2011)
PermalinkIntegrating remote sensing in Natura 2000 habitat monitoring: Prospects on the way forward / Jeroen Vanden Borre in Journal for nature conservation, vol 19 n° 2 (May 2011)
PermalinkMonitoring Japan's triple disasters from space / Anonyme in GEO: Geoconnexion international, vol 10 n° 5 (may 2011)
PermalinkA new pan-sharpening method using multiobjective particle swarm optimization and the shiftable contourlet transform / J. Saeedi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 66 n° 3 (May - June 2011)
PermalinkElectromagnetic land surface classification through integration of optical and radar remote sensing data / J. Baek in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 49 n° 4 (April 2011)
PermalinkHigh definition surveying and laser scanning : Leica Geosystems' Geoff Jacobs / J. Triglav in Geoinformatics, vol 14 n° 3 (01/04/2011)
PermalinkPermalinkPermalinkApport de l'image satellitaire à l'analyse de la tectonique active dans les confins d'Aurès-Hodna (Atlas saharien, Algérie) / R. Marmi in Photo interprétation, European journal of applied remote sensing, vol 47 n° 1 (mars 2011)
PermalinkApproches par télédétection et cartographie des espaces sahéliens mauritaniens / A. Cotonnec in Le monde des cartes, n° 207 (mars 2011)
PermalinkPermalinkEstimation des changements de la ligne de rivage sur un littoral sableux par l'imagerie Corona et Spot-5 : cas de la région d'Abidjan (Sud de la Côte d'Ivoire) / B. Touré in Photo interprétation, European journal of applied remote sensing, vol 47 n° 1 (mars 2011)
PermalinkIt's all about elevation: Radar satellites cover our Earth in 3D / Gertrud Riegler in Geoinformatics, vol 14 n° 2 (01/03/2011)
PermalinkNew data sources for completing national topographic mapping of Northern Canada at 1:50,000 / D. Clavet in Geomatica, vol 65 n° 1 (March 2011)
PermalinkLa télédétection et son application à l'étude de la végétation : quelques principes / Anne Jolly in Rendez-vous techniques, n° 31 (hiver 2011)
PermalinkMonitoring elevation variations in leaf phenology of deciduous broadleaf forests from SPOT/VEGETATION time-series / Dominique Guyon in Remote sensing of environment, vol 115 n° 2 ([15/02/2011])
PermalinkConstruction of digital 3D highway model using stereo IKONOS satellite imagery / Ahmed Shaker in Geocarto international, vol 26 n° 1 (February 2011)
PermalinkA genetic algorithm approach to moving threshold optimization for binary change detection / J. Im in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 77 n° 2 (February 2011)
PermalinkPermalinkImpervious surface area extraction from IKONOS imagery using an object-based fuzzy method / Xuefei Hu in Geocarto international, vol 26 n° 1 (February 2011)
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Permalink2D change detection from satellite imagery: Performance analysis and impact of the spatial resolution of input images / Nicolas Champion (2011)
PermalinkChange detection in a topographic building database using submetric satellite images / Arnaud Le Bris (2011)
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PermalinkDétection de changement 2D à partir d’imagerie satellitaire : Application à la mise à jour des bases de données géographiques / Nicolas Champion (2011)
PermalinkElaboration d'une carte dynamique des dégâts causés par les lahars au Merapi (Java centre, Indonésie) dans le cadre du programme MIA VITA / A.K. Robin (2011)
PermalinkPermalinkGIS integration dream: former raster nightmare / K. Jones in Geoinformatics, vol 14 n° 1 (01/01/2011)
PermalinkA hybrid classification scheme for mining multisource geospatial data / R. Vatsavai in Geoinformatica, vol 15 n° 1 (January 2011)
PermalinkIntégration de la géophysique et de la télédétection pour la cartographie des sols à haute résolution spatiale : exemple de la reconnaissance de paléochenaux historiques dans les marais charentais / A. Camus in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 193 (Janvier 2011)
PermalinkLand 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)
PermalinkPermalinkA new standard for analyzing geospatial intelligence, Geo-fused video / W. Smith in Geoinformatics, vol 14 n° 1 (01/01/2011)
PermalinkL'occupation du sol fait ses preuves en région / Françoise de Blomac in SIG la lettre, n° 123 (janvier 2011)
PermalinkOn the capability of very high resolution satellite and ground probing radar techniques for detecting buried archaeological adobe structures / Rosa Lasaponara in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 193 (Janvier 2011)
PermalinkOrthorectification of VHR optical satellite data exploiting the geometric accuracy of TerraSAR-X data / Peter Reinartz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 66 n° 1 (January - February 2011)
PermalinkL'outil SIG pour la gestion de crise et la reconstruction, métropole de Port-au-Prince, Haïti, post-séisme du 12 janvier 2010 / M. Leguillier (2011)
PermalinkParameterizing support vector machines for land cover classification / X. Yang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 77 n° 1 (January 2011)
PermalinkPrecise georeferencing of long strips of ALOS imagery / Clive Simpson Fraser in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 77 n° 1 (January 2011)
PermalinkPermalinkPermalink3D SAR simulation of urban areas based on detailed building models / Stefan Auer in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 76 n° 12 (December 2010)
PermalinkPermalinkEpipolar arrangement of satellite imagery by projection trajectory simplification / M. Wang in Photogrammetric record, vol 25 n° 132 (December 2010 - February 2011)
PermalinkGeodetically accurate InSAR data processor / H. Zebker in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 48 n° 12 (December 2010)
PermalinkMétrologie satellitaire et évaluation des risques liés aux instabilités des sols et des structures : une innovation au service de la ville durable / F. Ranvier in Travaux, n° 877 (01/12/2010)
PermalinkGeographic information system (GIS)-aided per-segment scene analysis of multi-temporal spaceborne synthetic aperture radar (SAR) series with application to urban areas / G. Trianni in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 31 n° 22 (November 2010)
PermalinkPM10 remote sensing from geostationary SEVIRI and polar-orbiting MODIS sensors over the complex terrain of the European Alpine region / E. Emili in Remote sensing of environment, vol 114 n° 11 (15/11/2010)
PermalinkUse of high-resolution satellite imagery in an integrated model to predict the distribution of shade coffee tree hybrid zones / C. Gomez in Remote sensing of environment, vol 114 n° 11 (15/11/2010)
PermalinkAtmospheric correction to IRS-P6 AWiFS data and its validation with ground measurements: a study over the semi-arid region / Ashu Sharma in Geocarto international, vol 25 n° 7 (November 2010)
PermalinkLocal manifold learning-based k-Nearest-Neighbor for hyperspectral image classification / Li Ma in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 48 n° 11 (November 2010)
PermalinkPositional accuracy analysis of satellite imagery by circular statistics / A. Cuartero in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 76 n° 11 (November 2010)
PermalinkPermalinkEffect of SRTM resolution on morphometric feature identification using neural network - self organizing map / A. Ehsani in Geoinformatica, vol 14 n° 4 (October 2010)
PermalinkGeometric rectification of satellite imagery with ground control using space oblique mercator projection theory / L. Ren in Cartography and Geographic Information Science, vol 37 n° 4 (October 2010)
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