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A review of image fusion techniques for pan-sharpening of high-resolution satellite imagery / Farzaneh Dadrass Javan in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 171 (January 2021)
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[article]
Titre : A review of image fusion techniques for pan-sharpening of high-resolution satellite imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Farzaneh Dadrass Javan, Auteur ; Farhad Samadzadegan, Auteur ; Soroosh Mehravar, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 101 - 117 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] affinage d'image
[Termes IGN] analyse de variance
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image Kompsat
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image Geoeye
[Termes IGN] image Ikonos
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image panchromatique
[Termes IGN] image Pléiades-HR
[Termes IGN] image Quickbird
[Termes IGN] image Worldview
[Termes IGN] netteté
[Termes IGN] pansharpening (fusion d'images)
[Termes IGN] pouvoir de résolution spectraleRésumé : (auteur) Pan-sharpening methods are commonly used to synthesize multispectral and panchromatic images. Selecting an appropriate algorithm that maintains the spectral and spatial information content of input images is a challenging task. This review paper investigates a wide range of algorithms, including 41 methods. For this purpose, the methods were categorized as Component Substitution (CS-based), Multi-Resolution Analysis (MRA), Variational Optimization-based (VO), and Hybrid and were tested on a collection of 21 case studies. These include images from WorldView-2, 3 & 4, GeoEye-1, QuickBird, IKONOS, KompSat-2, KompSat-3A, TripleSat, Pleiades-1, Pleiades with the aerial platform, and Deimos-2. Neural network-based methods were excluded due to their substantial computational requirements for operational mapping purposes. The methods were evaluated based on four Spectral and three Spatial quality metrics. An Analysis Of Variance (ANOVA) was used to statistically compare the pan-sharpening categories. Results indicate that MRA-based methods performed better in terms of spectral quality, whereas most Hybrid-based methods had the highest spatial quality and CS-based methods had the lowest results both spectrally and spatially. The revisited version of the Additive Wavelet Luminance Proportional Pan-sharpening method had the highest spectral quality, whereas Generalized IHS with Best Trade-off Parameter with Additive Weights showed the highest spatial quality. CS-based methods generally had the fastest run-time, whereas the majority of methods belonging to MRA and VO categories had relatively long run times. Numéro de notice : A2021-014 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2020.11.001 Date de publication en ligne : 21/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.11.001 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96418
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 171 (January 2021) . - pp 101 - 117[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2021011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 081-2021013 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2021012 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt SAR data for tropical forest disturbance alerts in French Guiana: Benefit over optical imagery / Marie Ballère in Remote sensing of environment, Vol 252 (January 2021)
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[article]
Titre : SAR data for tropical forest disturbance alerts in French Guiana: Benefit over optical imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Marie Ballère , Auteur ; Alexandre Bouvet, Auteur ; Stéphane Mermoz, Auteur ; Thuy Le Toan, Auteur ; Thierry Koleck, Auteur ; Caroline Bedeau, Auteur ; Mathilde André, Auteur ; Elodie Forestier, Auteur ; Pierre-Louis Frison
, Auteur ; Cédric Lardeux, Auteur
Année de publication : 2021 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : n° 112159 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] Guyane (département français)
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] surveillance forestière
[Termes IGN] temps réelRésumé : (auteur) French Guiana forests cover 8 million hectares. With 98% of emerged land covered by forests, French Guiana is the area with the highest proportion of forest cover in the world. These forests are home to an exceptionally rich and diverse wealth of biodiversity that is both vulnerable and under threat due to high levels of pressure from human activity. As part of the French territory, French Guiana benefits from determined and continuous national efforts in the preservation of biodiversity and the environmental functionalities of ecosystems. The loss and fragmentation of forest cover caused by gold mining (legal and illegal), smallholder agriculture and forest exploitation, are considered as small-scale disturbances, although representing strong effects to vulnerable natural habitats, landscapes, and local populations. To monitor forest management programs and combat illegal deforestation and forest opening near-real time alerts system based on remote sensing data are required. For this large territory under frequent cloud cover, Synthetic-Aperture Radar (SAR) data appear to be the best adapted. In this paper, a method for forest alerts in a near-real time context based on Sentinel-1 data over the whole of French Guiana (83,534 km2) was developed and evaluated. The assessment was conducted for 2 years between 2016 and 2018 and includes comparisons with reference data provided by French Guiana forest organizations and comparisons with the existing University of Maryland Global Land Analysis and Discovery Forest Alerts datasets based on Landsat data. The reference datasets include 1,867 plots covering 2,124.5 ha of gold mining, smallholder agriculture and forest exploitation. The validation results showed high user accuracies (96.2%) and producer accuracies (81.5%) for forest loss detection, with the latter much higher than for optical forest alerts (36.4%). The forest alerts maps were also compared in terms of detection timing, showing systematic temporal delays of up to one year in the optical method compared to the SAR method. These results highlight the benefits of SAR over optical imagery for forest alerts detection in French Guiana. Finally, the potential of the SAR method applied to tropical forests is discussed. The SAR-based map of this study is available on http://cesbiomass.net/. Numéro de notice : A2021-066 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.rse.2020.112159 Date de publication en ligne : 05/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.112159 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96937
in Remote sensing of environment > Vol 252 (January 2021) . - n° 112159[article]
Titre : Satellite systems : design, modeling, simulation and analysis Type de document : Monographie Auteurs : Tien M. Nguyen, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2021 ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83968-374-9 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Technologies spatiales
[Termes IGN] compression d'image
[Termes IGN] données GNSS
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] microsatellite
[Termes IGN] télédétection spatiale
[Termes IGN] température de surface de la mer
[Termes IGN] véhicule spatialIndex. décimale : 21.00 Technologies spatiales Résumé : (Editeur) This book provides a high-level overview of the current state of the art and future of satellite systems, satellite control systems, and satellite systems design. Chapters cover such topics as existing and future satellite systems, satellite communication subsystems, space control and Space Situation Awareness (SAA), machine learning methods with novel neural networks, data measurements in Global Navigation Satellite Systems, and much more. This volume is a practical reference for system engineers, design engineers, system analysts, and researchers in satellite engineering and advanced mathematical modeling fields. Note de contenu : 1. Communication Subsystems for Satellite Design / By Hung H. Nguyen and Peter S. Nguyen
2. Overview of Existing and Future Advanced Satellite Systems / By John Nguyen
3. Game Theoretic Training Enabled Deep Learning Solutions for Rapid Discovery of Satellite Behaviors / By Dan Shen, Carolyn Sheaff, Genshe Chen, Jingyang Lu, Mengqing Guo, Erik Blasch and Khanh Pham
4. Future Satellite System Architectures and Practical Design Issues: An Overview / By Tien M. Nguyen
5. System Designs of Microsatellites: A Review of Two Schools of Thoughts / By Triharjanto Robertus
6. Design of Intelligent and Open Avionics System Onboard / By Changqing Wu, Xiaodong Han and Yakun Wang
7. Dynamic Link from Liftoff to Final Orbital Insertion for a MEO Space Vehicle / By Jack K. Kreng and Gleason Q. Chen
8. Effective Algorithms for Detection Outliers and Cycle Slip Repair in GNSS Data Measurements / By Igor V. Bezmenov
9. Analysis of Spatiotemporal Variability of Surface Temperature of Okhotsk Sea and Adjacent Waters Using Satellite Data / By Dmitry Lozhkin
10. Compression of High-Resolution Satellite Images Using Optical Image Processing / By Anirban Patra, Arijit Saha, Debasish Chakraborty and Kallol BhattacharyaNuméro de notice : 26712 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.73789 Date de publication en ligne : 14/04/2021 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.73789 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99491 Seasonal flow variability of Greenlandic glaciers : satellite observations and numerical modeling to study driving processes / Anna Derkacheva (2021)
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Titre : Seasonal flow variability of Greenlandic glaciers : satellite observations and numerical modeling to study driving processes Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Anna Derkacheva, Auteur ; Jérémie Mouginot, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2021 Importance : 151 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université Grenoble Alpes, Spécialité Sciences de la Terre et de l’Univers et de l’EnvironnementLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] fonte des glaces
[Termes IGN] glacier
[Termes IGN] Groenland
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] modèle numérique
[Termes IGN] précision métrique
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] variation saisonnière
[Termes IGN] vitesse de déplacementIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Les changements récents de la vitesse d'écoulement des glaciers ont une grande influence sur la perte de masse actuelle de la calotte glaciaire du Groenland. Les processus à l'origine de la variabilité de l'écoulement à différentes échelles de temps, ainsi que les conséquences et les rétroactions associées, ne sont pas encore entièrement compris. Ceci est partiellement dû au fait que le manque d'observations fréquentes, précises et à grande échelle limite le développement des modèles numériques. Il est particulièrement difficile de résoudre les fluctuations saisonnières de vitesse, mais il est crucial de mieux contraindre les processus physiques contrôlant l'écoulement de la glace.Cette thèse se concentre donc sur (i) les difficultés qui existent dans l'établissement de séries temporelles saisonnières robustes de la vitesse de surface des glaciers du Groenland à partir d'observations satellitaires, et (ii) l'utilisation de ces séries temporelles dans les modèles numériques pour une meilleure compréhension des facteurs affectant l'écoulement.Les satellites sont capables de couvrir de vastes zones en un temps relativement court et de manière uniforme. Les séries temporelles continues avec une résolution temporelle saisonnière n'ont commencé à être utilisées que récemment, en raison du nombre limité d'acquisitions d'images réalisées auparavant. De plus, les séries temporelles des vitesses dérivées de capteurs individuels restent temporellement incomplètes et relativement bruitées. En combinant trois satellites appropriés (Landsat-8, Sentinel-2 et Sentinel-1) sur trois sites d'étude au Groenland (le secteur de Russell, Upernavik Isstrøm et Petermann Gletscher), nous démontrons qu'il est possible d'obtenir des séries temporelles continues sur toute l'année. Nous montrons également ici qu'en appliquant un post-traitement basé sur la redondance des données à ces ensembles de mesures multi-capteurs, nous sommes en mesure d'obtenir un suivi du mouvement de la surface de la glace avec une résolution temporelle d'environ 2 semaines et une précision moyenne d'environ 10 m/an. Avec de tels paramètres, nous pouvons résoudre la variabilité saisonnière des glaciers du Groenland où les études précédentes n'ont eu qu'un succès limité.L'élaboration de modèles numériques fiables représentant correctement les processus affectant l’écoulement de la glace nécessite des observations appropriées pour leurs calibrations et validations. Dans le secteur autour de Russell Gletscher, nous explorons la capacité d'une méthode de modélisation numérique existante à utiliser avantageusement les séries temporelles obtenues précédemment pour en déduire les variations saisonnières des conditions sous-glaciaires. Il est largement reconnu qu'ils exercent un contrôle majeur sur la variabilité des débits, cependant, malgré des développements théoriques et de modélisation récente, la contrainte du processus in situ reste une question clé en glaciologie. En appliquant la méthode de contrôle inverse mis en œuvre en modèle d’écoulement glaciaire Elmer/Ice sur des cartes de vitesse bimensuel, nous estimons l'évolution tout au long de l'année de la vitesse de glissement basale des glaciers, de la traction basale et de la pression d'eau sous-glaciaire avec une résolution spatiale détaillée. Notre analyse montre que ces résultats peuvent être utilisés avec succès pour révéler le fonctionnement de l'environnement sous-glaciaire sur différentes échelles de temps et son influence sur la vitesse des glaciers. Ces résultats pourraient également servir de validation intermédiaire pour des modèles couplés plus complexes entre l'écoulement glaciaire et l’hydrologie sous-glaciaire. Note de contenu : Introduction
1. Glaciers
1.1 Glacier definitions
1.2 Glacier motion
1.3 Drivers of velocity change over time
1.4 Summary
2. Satellite observations of the surface ice speed
2.1 Study areas
2.2 Velocity database
2.3 Seasonal variations in surface speed on selected glacier in 2015-2019
3. Modelling of seasonal dynamics of glacier basal environment
3.1 Modelling approaches
3.2 Case study of the Russell sector: ice flow seasonal dynamics
Conclusion & perspectivesNuméro de notice : 26804 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences de la Terre et de l’Univers et de l’Environnement : Grenoble Alpes : 2021 Organisme de stage : Institut des Géosciences de l’Environnement IGE nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 03/01/2022 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03508093/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100129 Semantic segmentation of sea ice type on Sentinel-1 SAR data using convolutional neural networks / Alissa Kouraeva (2021)
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Titre : Semantic segmentation of sea ice type on Sentinel-1 SAR data using convolutional neural networks Type de document : Mémoire Auteurs : Alissa Kouraeva, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 40 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] eau de mer
[Termes IGN] géovisualisation
[Termes IGN] glace de mer
[Termes IGN] image Aqua-AMSR
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] matrice de confusion
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] segmentation sémantiqueIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) La classification des types de glace marine est une composante essentielle de l’observation de la banquise dans les régions polaires. La présente étude cherche à améliorer l’automatisation de la construction de cartes de type de glace (ice charts), d’habitude manuellement réalisées par des experts, en utilisant des réseaux de neurones convolutifs (CNN). Les réseaux utilisent des données radar issues des missions Sentinel-1, et des données micro-ondes passif (AMSR2) en entrée. La cible de ces réseaux est composée de cartes de type de glace utilisées pour la navigation. Une carte de types de glace se présente sous la forme de multiples polygones. Elle montre les concentrations partielles, les stades de développement ainsi que les formes des trois types de glaces dominants. La glace est considérée comme uniforme au sein d’un polygone. Cependant, les cartes de type de glaces ne sont pas une fidèle représentation de la réalité, car les pixels au sein d’un polygone appartiennent à différentes classes. De plus, le niveau de détail d’un polygone est grossier et les experts peuvent faire des erreurs dans la classification du type de glace. Afin de minimiser ce type d’erreur, nous utilisons deux types d’encodage one-hot (binaire et continu) qui améliorent la représentation des types de glace et prennent en compte les incertitudes. Plusieurs configurations de réseaux de neurones sont testées lors de tests de sensibilité. Parmi elles, deux sont retenues car les plus performantes pour trois types de surfaces (eau, glace de première année, glace de plusieurs années) en termes de valeur de précision, de fonction de perte et de visualisation. Note de contenu :
Introduction
1. Data
1.1 Sentinel-1 SAR data
1.2 AMSR2 PMW data
1.3 Ice charts
2. Methods
2.1 Data preprocessing
2.2 Experiments with CNN architecture
3. Results
3.1 Evolution of validation loss
3.2 Evolution of accuracy
3.3 Optimal CNN architectures
3.4 Individual patches inferred from a test image
3.5 Maps of sea ice types inferred from test images
4. Discussion
4.1 Interpretation of SIGRID codes
4.2 Evaluation of CNN performance
4.3 Selection of the best network
4.4 Future work
5. Internship feedback
5.1 General feedback
5.2 Organisation during the internship
A Confusion Matrices
B FiguresNuméro de notice : 26608 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Nansen Environmental and Remote Sensing Center NERSC Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98534 Documents numériques
peut être téléchargé
Semantic segmentation of sea ice type on Sentinel-1 SAR data... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF PermalinkSpatio-temporal analysis of urbanization using GIS and remote sensing in developing countries / Yuji Murayama (2021)
PermalinkSteps-based tree crown delineation by analyzing local minima for counting the trees in very high resolution satellite imagery / Debasish Chakraborty in Geocarto international, vol 36 n° 1 ([01/01/2021])
PermalinkSuivi de la déforestation à partir de données Sentinel-1 en contexte tropical / Lucile Auzeméry (2021)
PermalinkSuivi de la rotation des cultures à partir de séries temporelles d’images satellite / Félix Quinton (2021)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkTélédétection et intégration de connaissances via la modélisation spatiale pour une cartographie plus cohérente des systèmes agricoles complexes / Arthur Crespin-Boucaud (2021)
PermalinkThe challenge of robust trait estimates with deep learning on high resolution RGB images / Etienne David (2021)
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