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Assessment of the image misregistration effects on object-based change detection / Gang Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 87 (January 2014)
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[article]
Titre : Assessment of the image misregistration effects on object-based change detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Gang Chen, Auteur ; Kaiguang Zhao, Auteur ; Ryan Powers, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 19 - 27 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] estimation de précision
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] image SPOT 5Résumé : (Auteur) High-spatial resolution remote sensing imagery provides unique opportunities for detailed characterization and monitoring of landscape dynamics. To better handle such data sets, change detection using the object-based paradigm, i.e., object-based change detection (OBCD), have demonstrated improved performances over the classic pixel-based paradigm. However, image registration remains a critical pre-process, with new challenges arising, because objects in OBCD are of various sizes and shapes. In this study, we quantified the effects of misregistration on OBCD using high-spatial resolution SPOT 5 imagery (5 m) for three types of landscapes dominated by urban, suburban and rural features, representing diverse geographic objects. The experiments were conducted in four steps: (i) Images were purposely shifted to simulate the misregistration effect. (ii) Image differencing change detection was employed to generate difference images with all the image-objects projected to a feature space consisting of both spectral and texture variables. (iii) The changes were extracted using the Mahalanobis distance and a change ratio. (iv) The results were compared to the ‘real’ changes from the image pairs that contained no purposely introduced registration error. A pixel-based change detection method using similar steps was also developed for comparisons. Results indicate that misregistration had a relatively low impact on object size and shape for most areas. When the landscape is comprised of small mean object sizes (e.g., in urban and suburban areas), the mean size of ‘change’ objects was smaller than the mean of all objects and their size discrepancy became larger with the decrease in object size. Compared to the results using the pixel-based paradigm, OBCD was less sensitive to the misregistration effect, and the sensitivity further decreased with an increase in local mean object size. However, high-spatial resolution images typically have higher spectral variability within neighboring pixels than the relatively low resolution datasets. As a result, accurate image registration remains crucial to change detection even if an object-based approach is used. Numéro de notice : A2014-008 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2013.10.007 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.10.007 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32913
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 87 (January 2014) . - pp 19 - 27[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2014011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Caractérisation et cartographie de la structure forestière à partir d'images satellitaires à très haute résolution spatiale / Benoit Beguet (2014)
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Titre : Caractérisation et cartographie de la structure forestière à partir d'images satellitaires à très haute résolution spatiale Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Benoit Beguet, Auteur Editeur : Talence : Université de Bordeaux 3 Michel de Montaigne Année de publication : 2014 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Sciences de la Terre, Université Michel de Montaigne - Bordeaux IIILangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse texturale
[Termes IGN] caractérisation
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] densité de la végétation
[Termes IGN] forêt tempérée
[Termes IGN] hauteur des arbres
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image panchromatique
[Termes IGN] image Pléiades-HR
[Termes IGN] image Quickbird
[Termes IGN] Landes (40)
[Termes IGN] Pinus pinaster
[Termes IGN] régression multiple
[Termes IGN] structure d'un peuplement forestierIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les images à très haute résolution spatiale (THR) telles que les images Pléiades (50 cm en Panchromatique, 2m en multispectral) rendent possible une description fine de la structure forestière (distribution et dimensions des arbres) à l'échelle du peuplement, en exploitant la relation entre la structure spatiale des arbres et la texture d'image quand la taille du pixel est inférieure à la dimension des arbres. Cette attente répond au besoin d'inventaire spatialisé de la ressource forestière à l'échelle du peuplement et de ses changements dus à la gestion forestière, à l'aménagement du territoire ou aux événements catastrophiques. L'objectif est double: (1) évaluer le potentiel de la texture d'images THR pour estimer les principales variables de structure forestière (diamètre des couronnes, diamètre du tronc, hauteur, densité ou espacement des arbres) à l'échelle du peuplement; (2) sur ces bases, classer les données image, au niveau pixel, par types de structure forestière afin de produire l'information spatialisée la plus fine possible. Les principaux développements portent sur l'automatisation du paramètrage, la sélection de variables, la modélisation par régression multivariable et une approche de classification par classifieurs d'ensemble (Forêts Aléatoires ou Random Forests). Ils sont testés et évalués sur deux sites de la forêt landaise de pin maritime à partir de trois images Pléiades et une Quickbird, acquises dans diverses conditions (saison, position du soleil, angles de visée). La méthodologie proposée est générique. La robustesse aux conditions d'acquisition des images est évaluée. Les résultats montrent que des variations fines de texture caractéristiques de celles de la structure forestière sont bien identifiables. Les performances en terme d'estimation des variables forestières (RMSE) : ~1.1 m pour le diamètre des couronnes, ~3 m pour la hauteur des arbres ou encore ~0.9 m pour leur espacement, ainsi qu'en cartographie des structures forestières (~82 % de taux de bonne classification pour la reconnaissance des 5 classes principales de la structure forestière) sont satisfaisantes d'un point de vue opérationnel. L'application à des images multi-annuelles permettra d'évaluer leur capacité à détecter et cartographier des changements tels que coupe forestière, mitage urbain ou encore dégâts de tempête. Numéro de notice : 17119 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Sciences de la Terre : Bordeaux 3 : 2014 Organisme de stage : Géoressources et Environnement nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-02800745v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80289 Combining top-down and bottom-up approaches for building detection in a single very high resolution satellite image / Mahmoud Mohammed Sidi Youssef (2014)
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Titre : Combining top-down and bottom-up approaches for building detection in a single very high resolution satellite image Type de document : Article/Communication Auteurs : Mahmoud Mohammed Sidi Youssef, Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Nesrine Chehata
, Auteur ; Arnaud Le Bris
, Auteur ; Adrien Gressin
, Auteur
Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2014 Conférence : IGARSS 2014, International Geoscience And Remote Sensing Symposium 13/07/2014 18/07/2014 Québec Québec - Canada Proceedings IEEE Importance : pp 4820 - 4823 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image Pléiades-HR
[Termes IGN] pansharpening (fusion d'images)
[Termes IGN] reconnaissance de formesRésumé : (auteur) Building detection from geospatial optical images has been a popular topic of research for the last twenty years and in particular with the emergence of very high resolution satellites. Existing methods exhibit various flaws and prevent them from being efficient at large scales of space and time: they are context-dependent, require a tedious parameter tuning or several data sources. In this paper, we propose a fully automatic method that alleviates some of these issues by combining the strengths of bottom-up and top-down approaches, i.e., of both classification and pattern recognition algorithms. This allows to correctly detect the objects by geometric prior knowledge while finely delineating their borders and preserving their shapes. The method is evaluated over a complex area of more than 230 buildings using a 0.5 m multispectral pansharpened Pleiades image. Numéro de notice : C2014-028 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2014.6947573 Date de publication en ligne : 10/11/2014 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/IGARSS.2014.6947573 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83398
Titre : Connaissance de la biodiversité végétale : démarches et outils technologiques Type de document : Monographie Auteurs : Jan-Bernard Bouzillé, Auteur Editeur : Paris : Lavoisier Année de publication : 2014 Collection : Tec & Doc Importance : 304 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7430-1537-4 Note générale : Annexes et bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] base de données thématiques
[Termes IGN] biodiversité végétale
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification floue
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] données environnementales
[Termes IGN] GRASS
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] image SPOT
[Termes IGN] photo-interprétation
[Termes IGN] phytosociologie
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] traitement d'imageIndex. décimale : 35.41 Applications de télédétection - végétation Résumé : (Editeur) La cartographie des habitats fait partie des opérations engagées dans un grand nombre de pays, comme en France le programme CarHAB mis en place par le ministère de l’Écologie, du Développement durable et de l’Énergie, dans les buts d’améliorer les connaissances sur la biodiversité et de surveiller l’état de conservation des habitats d’intérêt communautaire. Cet ouvrage est le 1er en français qui propose des démarches de traitement des données de végétation permettant notamment l’élaboration de documents cartographiques. Il s’inscrit dans un contexte technologique encore très peu exploré en France dans le domaine de la biodiversité végétale, à travers une orientation double : présenter les fondements théoriques des opérations à mettre en œuvre et fournir des informations précises permettant de réaliser pratiquement les différentes étapes technologiques. Clair, didactique et richement illustré, il expose en trois grandes parties : – les démarches modernes d’analyse et de classification des communautés végétales et les outils technologiques disponibles et validés par l’International Association of Vegetation Science ; – l’identification des unités de végétation ; – la cartographie des habitats grâce à l’utilisation des images satellites. Des informations précises sont exposées afin de développer l’imagerie écologique dans le cadre de la connaissance de la dynamique spatio-temporelle de la biodiversité, notamment pour l’établissement de diagnostics d’état de conservation des habitats. Quelques logiciels d’accès libre, comme GRASS®, QGis®, Gingko® et Juice®, font l’objet de présentations détaillées permettant au lecteur de les utiliser au fi l de sa lecture. Des explications statistiques sont également proposées pour faciliter la compréhension des méthodes utilisées dans le cadre de la chaîne de traitement des données, ainsi que les bases requises de géomatique pour permettre aux praticiens travaillant sur les couverts végétaux de conduire une opération cartographique pertinente sur la dynamique de la biodiversité. Cet ouvrage s’adresse aux étudiants de licence et master en sciences de la vie, mais aussi en géographie, ainsi qu’aux étudiants des formations professionnelles en environnement (BTS, DUT, écoles d’ingénieurs, licences et masters) avec une spécialisation en biodiversité. Il répond également aux préoccupations des praticiens chargés d’étude du patrimoine naturel. Note de contenu : Introduction : démarches technologiques et scientifiques pour la connaissance de la biodiversité végétale
1. Démarches technologiques
2. Démarches scientifiques
Première partie : classification de la végétation
Chapitre 1. Problématiques relatives aux démarches de classification
Chapitre 2. Méthodes de classification hiérarchique
Chapitre 3. Évaluation et comparaison des classifications de la végétation
Chapitre 4. Classifications non hiérarchiques ou de partitionnements
Deuxième partie : du relevé de terrain à l’identification des communautés végétales
Chapitre 5. Relevés de terrain et leur intégration dans une base de données
Chapitre 6. Identification phytosociologique des communautés végétales
Chapitre 7. Extraction d’informations
Troisième partie : cartographie de la végétation et utilisation des images satellites
Chapitre 8. Considérations générales sur l’imagerie satellitaire
Chapitre 9. Classification des images
Chapitre 10. Analyses spatiales – imagerie écologique
Conclusion généraleNuméro de notice : 22256 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75995 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 22256-01 35.41 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible Détection de bâtiments à partir d’une image satellitaire par combinaison d’approches ascendante et descendante / Mohamed Mahmoud Sidi Yousseff (2014)
Titre : Détection de bâtiments à partir d’une image satellitaire par combinaison d’approches ascendante et descendante Type de document : Article/Communication Auteurs : Mohamed Mahmoud Sidi Yousseff, Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Nesrine Chehata
, Auteur ; Arnaud Le Bris
, Auteur ; Adrien Gressin
, Auteur
Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2014 Conférence : RFIA 2014, 19e conférence Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle 30/06/2014 04/07/2014 Rouen France programme Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image panchromatique
[Termes IGN] image Pléiades-HR
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) La détection de bâtiments à partir d’imagerie géospatiale a été un sujet de recherche très populaire ces vingt dernières années et en particulier avec l’émergence des satellites à très haute résolution. Les méthodes existantes présentent diverses limitations les empêchant d’être efficaces à grandes échelles spatiales et temporelles : elles dépendent du contexte, d’un paramétrage fastidieux ou nécessitent plusieurs sources de données. Dans ce travail, nous proposons une méthode automatique qui répond en partie à ces problèmes en combinant les avantages des méthodes descendantes et ascendantes d’extraction de bâtiments, i.e., à la fois des algorithmes de classification et de reconnaissance des formes. Cela permet de détecter correctement les objets grâce à des connaissances géométriques a priori tout en délimitant de façon précise leurs frontières et en préservant leur forme. La méthode est évaluée sur une zone semi-urbaine de plus de 230 bâtiments en utilisant une image fusionnée PAN+XS Pléiades de 0,5 m de résolution. Numéro de notice : C2014-041 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99585 Documents numériques
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Détection de bâtiments ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
peut être téléchargé
Détection de bâtiments ... - poster auteurAdobe Acrobat PDFEarthEnv-DEM90: A nearly-global, void-free, multi-scale smoothed, 90m digital elevation model from fused ASTER and SRTM data / Natalie Robinson in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 87 (January 2014)
PermalinkEvaluation of MODIS data for improved monitoring of the Caspian Sea / Ayoub Moradi in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 35 n° 16 (January 2014)
PermalinkFast hierarchical segmentation of high-resolution remote sensing images with adaptative edge penalty / Xuellang Zhang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 1 (January 2014)
PermalinkFrom image to substance / Jérôme Soubirane in GEO: Geoconnexion international, vol 13 n° 1 (january 2014)
PermalinkGénération de modèles numériques de surface et détection de changements 3D à partir d'imagerie satellite stéréoscopique très haute résolution / Cyrielle Guerin (2014)
PermalinkGeospatial analysis of urban landscape patterns in three major cities of Southeast Asia / Ronald C. Estoque in Tsukuba geoenvironmental sciences, vol 10 (december 2014)
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PermalinkHierarchical extraction of landslides from multiresolution remotely sensed optical images / Camille Kurtz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 87 (January 2014)
PermalinkIndividual tree segmentation over large areas using airborne LiDAR point cloud and very high resolution optical imagery / Yuchu Qin (2014)
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PermalinkIntegrating environmental variables and WorldView-2 image data to improve the prediction and mapping of Thaumastocoris peregrinus (bronze bug) damage in plantation forests / Zakariyyaa Oumar in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 87 (January 2014)
PermalinkMind the gap / Charlotte Gabriel-Robez in GEO: Geoconnexion international, vol 13 n° 1 (january 2014)
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