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Soil moisture estimation in Ferlo region (Senegal) using radar (ENVISAT/ASAR) and optical (SPOT/VEGETATION) data / Gayane Faye in The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, Vol. 21 suppl.1 (juillet 2018)
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[article]
Titre : Soil moisture estimation in Ferlo region (Senegal) using radar (ENVISAT/ASAR) and optical (SPOT/VEGETATION) data Type de document : Article/Communication Auteurs : Gayane Faye, Auteur ; Pierre-Louis Frison , Auteur ; Abdou-Aziz Diouf, Auteur ; Souleye Wade, Auteur ; Cheikh Amidou Kane, Auteur ; Fabio Fussi, Auteur ; Lionel Jarlan, Auteur ; Magatte Fary Kani Niang, Auteur ; Jacques André Ndione, Auteur ; Eric Mougin, Auteur
Année de publication : 2018 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 13 - 22 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Ferlo
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] image Envisat-ASAR
[Termes IGN] image SPOT-Végétation
[Termes IGN] SénégalRésumé : (auteur) The sensitivity of the radar signal to the seasonal dynamics in the Sahel region is a considerable asset for monitoring surface parameters including soil moisture. Given the sensitivity of the radar signal to vegetation mass production, roughness and soil moisture, the main problem has been to estimate the contribution of these three parameters to the signal. This study aims to circumvent this problem by combining radar with optical data. The DMP (Dry Mater Product) extracted from SPOT data allowed to estimate vegetation mass production. Surface roughness was estimated from radar data during the dry season. Because during the dry season, radar signal is only conditioned by soil roughness in this region a Radiative Transfer Model (RTM) was used: it consists in a microwave scattering model of layered vegetation based on the first-order solution of the radiative transfer equation and it accounts for multiple scattering within the canopy, surface roughness of the soil, and the interaction between canopy surface and soil. This model was designed to account for the branch size distribution, leaf orientation distribution, and branch orientation distribution for each size. In this study, the RTM has been calibrated with ESCAT (European Radar Satellite Scatterometer) data, and has been used in order to estimate soil moisture. The results obtained have allowed to track the spatial and temporal dynamics of soil moisture on the one hand, and on the other hand the influence of geology and morphopedology on the spatial dynamics of the soil moisture variability. These results are promising despite the fact that the inversed RTM often faces difficulties to interpret the signal for saturated soils, giving an aberrant value of soil moisture more often than not. Numéro de notice : A2018-677 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.ejrs.2017.11.005 Date de publication en ligne : 18/07/2017 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2017.11.005 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91943
in The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science > Vol. 21 suppl.1 (juillet 2018) . - pp 13 - 22[article]Assessment of Sentinel-1A data for rice crop classification using random forests and support vector machines / Nguyen-Thanh Son in Geocarto international, vol 33 n° 6 (June 2018)
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[article]
Titre : Assessment of Sentinel-1A data for rice crop classification using random forests and support vector machines Type de document : Article/Communication Auteurs : Nguyen-Thanh Son, Auteur ; Chi-Farn Chen, Auteur ; Cheng-Ru Chen ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 587 - 601 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] Oryza (genre)
[Termes IGN] polarimétrie radar
[Termes IGN] production agricole végétale
[Termes IGN] Viet NamRésumé : (Auteur) This study developed an approach to map rice-cropping systems in An Giang and Dong Thap provinces, South Vietnam using multi-temporal Sentinel-1A (S1A) data. The data were processed through four steps: (1) data pre-processing, (2) constructing smooth time series VH backscatter data, (3) rice crop classification using random forests (RF) and support vector machines (SVM) and (4) accuracy assessment. The results indicated that the smooth VH backscatter profiles reflected the temporal characteristics of rice-cropping patterns in the study region. The comparisons between the classification results and the ground reference data indicated that the overall accuracy and Kappa coefficient achieved from RF were 86.1% and 0.72, respectively, which were slightly more accurate than SVM (overall accuracy of 83.4% and Kappa coefficient of 0.67). These results were reaffirmed by the government’s rice area statistics with the relative error in area (REA) values of 0.2 and 2.2% for RF and SVM, respectively. Numéro de notice : A2018-142 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2017.1289555 Date de publication en ligne : 13/02/2017 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2017.1289555 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89700
in Geocarto international > vol 33 n° 6 (June 2018) . - pp 587 - 601[article]Classification à très large échelle d’images satellites à très haute résolution spatiale par réseaux de neurones convolutifs / Tristan Postadjian in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 217-218 (juin - septembre 2018)
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[article]
Titre : Classification à très large échelle d’images satellites à très haute résolution spatiale par réseaux de neurones convolutifs Type de document : Article/Communication Auteurs : Tristan Postadjian , Auteur ; Arnaud Le Bris
, Auteur ; Hichem Sahbi, Auteur ; Clément Mallet
, Auteur
Année de publication : 2018 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 73 - 86 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] image SPOT 7
[Termes IGN] réseau neuronal convolutifRésumé : (auteur) Les algorithmes de classification supervisée d'images satellites constituent un outil fondamental pour le calcul de cartes d'occupation des sols, à toutes les résolutions spatiales existantes. Ils ont permis d'établir la télédétection comme moyen le plus fiable pour la génération de ces cartes. Les récents progrès en apprentissage automatique ont montré les très grandes performances des réseaux de neurones convolutifs pour de nombreuses applications, y compris l'interprétation d'images aériennes et satellites. Le travail présenté dans cet article établit une stratégie quant à l'utilisation d'un réseau de neurone convolutifs pour la classification d'images satellites à très haute résolution spatiale (à savoir SPOT 6/7), couvrant de très larges régions géographiques, avec pour perspective future le calcul de cartes d'occupation des sols à l'échelle d'un pays. Numéro de notice : A2018-514 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2018.418 Date de publication en ligne : 21/09/2018 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2018.418 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91268
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 217-218 (juin - septembre 2018) . - pp 73 - 86[article]Fusion tardive d’images SPOT 6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine / Cyril Wendl in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 217-218 (juin - septembre 2018)
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[article]
Titre : Fusion tardive d’images SPOT 6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine Type de document : Article/Communication Auteurs : Cyril Wendl, Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Nesrine Chehata
, Auteur ; Anne Puissant, Auteur ; Tristan Postadjian
, Auteur
Année de publication : 2018 Projets : GeoSud / Article en page(s) : pp 87 - 97 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] contraste local
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] image SPOT 7
[Termes IGN] régularisation
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] surface imperméableRésumé : (auteur) La fusion d'images multispectrales à très haute résolution spatiale (THR) avec des séries temporelles d'images moins résolues spatialement mais comportant plus de bandes spectrales permet d'améliorer la classification de l'occupation du sol. Elle permet en effet de tirer le meilleur parti des points forts, respectivement, géométriques et sémantiques de ces deux sources. Le travail proposé ici s'intéresse à un processus d'extraction automatique de la tache urbaine fondé sur la fusion tardive de classifications obtenues respectivement à partir d'images satellitaires Sentinel-2 et SPOT 6/7. Ces deux sources sont d'abord analysées indépendamment selon 5 classes, respectivement par Forêt Aléatoire et réseaux de neurones convolutifs. Les résultats sont alors fusionnés afin d'extraire les bâtiments le plus finement possible. Cette étape de fusion inclut une fusion au niveau pixellaire, suivie d'une étape de régularisation spatiale intégrant un terme lié au contraste de l'image. Le résultat obtenu connaît ensuite une seconde fusion afin d'en déduire la-tache urbaine en elle-même : une mesure a priori de zone urbaine est calculée à partir des objets bâtiments détectés au préalable, puis fusionnée avec une classification binaire dérivée de la classification originale des données Sentinel-2. Les résultats montrent bien la complémentarité des deux sources de données ainsi que la pertinence de l'adoption d'une stratégie de fusion tardive. Numéro de notice : A2018-512 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2018.415 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2018.415 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91266
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 217-218 (juin - septembre 2018) . - pp 87 - 97[article]Mapping rubber trees based on phenological analysis of Landsat time series data-sets / Janatul Aziera binti Abd Razak in Geocarto international, vol 33 n° 6 (June 2018)
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[article]
Titre : Mapping rubber trees based on phenological analysis of Landsat time series data-sets Type de document : Article/Communication Auteurs : Janatul Aziera binti Abd Razak, Auteur ; Abdul Rashid bin M. Shariff, Auteur ; Noordin bin Ahmad, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 627 - 650 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] arbre sempervirent
[Termes IGN] Arecaceae
[Termes IGN] carte agricole
[Termes IGN] hevea (genre)
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] Malaisie
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] phénologie
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (Auteur) This study proposes a strategy for accurate mapping of rubber trees through the analysis of Landsat time series datasets. The phenological dynamics of rubber trees were derived from the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to verify the three important phenological metrics of rubber trees; defoliation, foliation and their growing stages. A decade (2006–2015) ago, Landsat time series NDVIs were used to study the strength of relationship between rubber trees, evergreen trees and oil palm trees. Two important results that could discriminate these three types of vegetation were found; firstly, a weak relationship of NDVIs between rubber trees and evergreen trees during the defoliation period (r2 = 0.1358) and secondly between rubber trees and oil palm trees during the growing period (r2 = 0.2029). This analysis was verified using Support Vector Machine to map the distribution of the three types of vegetation. An accurate mapping strategy of rubber trees was successfully formulated. Numéro de notice : A2018-143 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2017.1289559 Date de publication en ligne : 13/02/2017 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2017.1289559 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89701
in Geocarto international > vol 33 n° 6 (June 2018) . - pp 627 - 650[article]Modeling of inland flood vulnerability zones through remote sensing and GIS techniques in the highland region of Papua New Guinea / Porejane Harley in Applied geomatics, vol 10 n° 2 (June 2018)
PermalinkSpatially sensitive statistical shape analysis for pedestrian recognition from LIDAR data / Michalis A. Savelonas in Computer Vision and image understanding, vol 171 (June 2018)
PermalinkUncertainties in tree cover maps of Sub-Saharan Africa and their implications for measuring progress towards CBD Aichi Targets / Dorit Gross in Remote sensing in ecology and conservation, vol 4 n° 2 (June 2018)
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Permalink3D reconstruction from multi-view VHR-satellite images in MicMac / Ewelina Rupnik in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 139 (May 2018)
PermalinkAn object-based approach for mapping forest structural types based on low-density LiDAR and multispectral imagery / Luis Angel Ruiz in Geocarto international, vol 33 n° 5 (May 2018)
PermalinkComparison of total water vapour content in the Arctic derived from GNSS, AIRS, MODIS and SCIAMACHY / Dunya Alraddawi in Atmospheric measurement techniques, vol 11 n° 5 (May 2018)
PermalinkImproving the analysis of biogeochemical patterns associated with internal waves in the strait of Gibraltar using remote sensing images / Gabriel Navarro in Estuarine, Coastal and Shelf Science, vol 204 (May 2018)
PermalinkA new scheme for urban impervious surface classification from SAR images / Hongsheng Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 139 (May 2018)
PermalinkCartographie des défoliations du massif forestier du Pays des étangs en Lorraine : Apports potentiels de la télédétection / Thierry Bélouard in Revue forestière française, vol 70 n° 5 (2018)
PermalinkGeneric rule-sets for automated detection of urban tree species from very high-resolution satellite data / Razieh Shojanoori in Geocarto international, vol 33 n° 4 (April 2018)
PermalinkMapping spatial variability of foliar nitrogen in coffee (Coffea arabica L.) plantations with multispectral Sentinel-2 MSI data / Abel Chemura in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 138 (April 2018)
PermalinkTowards automatic SAR-optical stereogrammetry over urban areas using very high resolution imagery / Chunping Qiu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 138 (April 2018)
PermalinkAccuracy assessment of different digital surface models / Ugur Alganci in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 3 (March 2018)
PermalinkActive tectonics of the onshore Hengchun Fault using UAS DSM combined with ALOS PS-InSAR time series (Southern Taiwan) / Benoit Deffontaines in Natural Hazards and Earth System Sciences, vol 18 n° 3 ([01/03/2018])
PermalinkGenerative street addresses from satellite imagery / İlke Demir in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 3 (March 2018)
PermalinkHarmonic regression of Landsat time series for modeling attributes from national forest inventory data / Barry T. Wilson in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 137 (March 2018)
PermalinkMapping tree cover with Sentinel-2 data using the Support Vector Machine (SVM) / Anna Mirończuk in Geoinformation issues, Vol 9 n° 1 (2017)
PermalinkRemote estimation of canopy leaf area index and chlorophyll content in Moso bamboo (Phyllostachys edulis (Carrière) J. Houz.) forest using MODIS reflectance data / Xiaojun Xu in Annals of Forest Science, vol 75 n° 1 (March 2018)
PermalinkSensitivity analysis of pansharpening in hyperspectral change detection / Seyd Teymoor Seydi in Applied geomatics, vol 10 n° 1 (March 2018)
PermalinkUnderstanding the temporal dimension of the red-edge spectral region for forest decline detection using high-resolution hyperspectral and Sentinel-2a imagery / Pablo J. Zarco-Tejada in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 137 (March 2018)
PermalinkAnalyse de l'incertitude et de la précision thématique de classifications GEOBIA d'une image WorldView-2 / François Messner in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 216 (février 2018)
PermalinkEstimating forest standing biomass in savanna woodlands as an indicator of forest productivity using the new generation WorldView-2 sensor / Timothy Dube in Geocarto international, vol 33 n° 2 (February 2018)
PermalinkEstimation of forest aboveground biomass from HJ1B imagery using a canopy reflectance model and a forest growth model / Xinyun Wang in Geocarto international, vol 33 n° 2 (February 2018)
PermalinkNouvelle méthode en cascade pour la classification hiérarchique multi-temporelle ou multi-capteur d'images satellitaires haute résolution / Ihsen Hedhli in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 216 (février 2018)
PermalinkAdapting an existing semi-automatized image processing chain to enable Sentinel-2 data classification. / Hiyam Elbadri (2018)
PermalinkPermalinkAutomated delineation of wildfire areas using Sentinel-2 satellite imagery / Mira Weirather in GI Forum, vol 2018 n° 1 ([01/01/2018])
PermalinkCartographie des déformations de surface sur l’île de Taiwan par interférométrie RADAR Sentinel-1 / Miloud Fekaouni (2018)
PermalinkCartographier l'occupation du sol à grande échelle : optimisation de la photo-interprétation par segmentation d'image / Maxime Vitter (2018)
PermalinkPermalinkClassification à très haute résolution (THR) spatiale et fusion d'occupation des sols (OCS) / Tristan Postadjian (2018)
PermalinkClassification à très large échelle d'images satellite à très haute résolution spatiale par réseaux de neurones convolutifs / Tristan Postadjian (2018)
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PermalinkA comparative analysis of the NDVIg and NDVI3g in monitoring vegetation phenology changes in the Northern Hemisphere / Qing Chang in Geocarto international, vol 33 n° 1 (January 2018)
PermalinkConception d’une méthode radar de suivi bimensuel des déforestations et d’une méthode optique de classification d’occupation des sols / Luc Baudoux (2018)
PermalinkContribution actuelle de la calotte Antarctique à la variation du niveau marin / Clémence Chupin (2018)
PermalinkCrop-rotation structured classification using multi-source sentinel images and LPIS for crop type mapping / Simon Bailly (2018)
PermalinkDecision fusion of SPOT6 and multitemporal Sentinel2 images for urban area detection / Cyril Wendl (2018)
PermalinkDétection de changement par imagerie radar sur les zones naturelles et agricoles en milieu tropical / Jérôme Lebreton (2018)
PermalinkEstimation of surface roughness over bare agricultural soil from Sentinel-1 data / Mohammad Choker (2018)
PermalinkEtude préalable à l'installation d'un coin radar sur le site de co-localisation de Calern / Guillaume Schmidt (2018)
PermalinkEvaluation des performances des modèles numérique d’élévation issus de l’imagerie tri-stéréo Pléiades pour le suivi de l’évolution morphologique des dunes littorales / Mannaïg L'haridon (2018)
PermalinkExploring image fusion of ALOS/PALSAR data and LANDSAT data to differentiate forest area / Saygin Abdikan in Geocarto international, vol 33 n° 1 (January 2018)
PermalinkExploring the impact of seasonality on urban land-cover mapping using multi-season sentinel-1A and GF-1 WFV images in a subtropical monsoon-climate region / Tao Zhou in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 1 (January 2018)
PermalinkPermalinkFusion tardive d’images SPOT-6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine / Cyril Wendl (2018)
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