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Titre : Contribution of band selection and fusion for hyperspectral classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Nesrine Chehata , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Safa Najjar, Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2014 Conférence : WHISPERS 2014, 6th Workshop on Hyperspectral Image and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing 24/06/2014 27/06/2014 Lausanne Suisse Proceedings IEEE Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image hyperspectraleRésumé : (auteur) For some specific land cover classification problems, it may be interesting to design superspectral camera systems with reduced numbers of bands (∼ 20) and optimized band widths. This paper assesses the contribution of band selection and band fusion processes separately and jointly for dimensionality reduction. The proposed approach is fully automatic and based on a wrapper feature selection using Random forest classifier and a similarity-based fusion process. While combining both processes, selection before fusion gave the best results, reducing by almost 91% the number of bands while keeping satisfying accuracies. Results are presented on Indian Pines, Salinas and Pavia Centre hyperspectral datasets. Numéro de notice : C2014-040 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/WHISPERS.2014.8077484 Date de publication en ligne : 26/10/2017 En ligne : https://doi.org/10.1109/WHISPERS.2014.8077484 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99582 Documents numériques
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Contribution of band selection ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF peut être téléchargé
Contribution of band selection ... - poster auteurAdobe Acrobat PDF 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 PDF Evaluation 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)
[article]
Titre : Evaluation of MODIS data for improved monitoring of the Caspian Sea Type de document : Article/Communication Auteurs : Ayoub Moradi, Auteur ; Laurent Métivier , Auteur ; Olivier de Viron, Auteur ; Stéphane Calmant, Auteur ; Catherine Mering, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 6060 - 6075 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Caspienne, mer
[Termes IGN] image infrarouge
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] trait de côteRésumé : (auteur) Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) optical and infrared data are used to monitor changes in the Caspian Sea coastline. The information extracted from MODIS images is converted into total water volume and mean lake level by combining a digital elevation model (DEM) with remote-sensing data. The elevation estimates were enhanced by reprocessing the MODIS data at the sub-pixel scale. The water volume variations estimated from MODIS data along with DEM are compared to other estimations derived from altimetry data sets, and show fair agreement. Numéro de notice : A2014-779 Affiliation des auteurs : LASTIG LAREG+Ext (2012-mi2018) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01431161.2014.943324 Date de publication en ligne : 22/08/2014 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/01431161.2014.943324 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=78507
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 35 n° 16 (January 2014) . - pp 6060 - 6075[article]Hierarchical extraction of landslides from multiresolution remotely sensed optical images / Camille Kurtz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 87 (January 2014)
[article]
Titre : Hierarchical extraction of landslides from multiresolution remotely sensed optical images Type de document : Article/Communication Auteurs : Camille Kurtz, Auteur ; André Stumpf, Auteur ; Jean-Philippe Malet, Auteur ; Pierre Gançarski, Auteur ; Anne Puissant, Auteur ; Nicolas Passat, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 122 - 136 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] Barcelonnette
[Termes IGN] corrélation par régions de niveaux de gris
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] image à résolution submétrique
[Termes IGN] image à ultra haute résolution
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image RapidEye
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] niveau de détail
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (Auteur) The automated detection and mapping of landslides from Very High Resolution (VHR) images present several challenges related to the heterogeneity of landslide sizes, shapes and soil surface characteristics. However, a common geomorphological characteristic of landslides is to be organized with a series of embedded and scaled features. These properties motivated the use of a multiresolution image analysis approach for their detection. In this work, we propose a hybrid segmentation/classification region-based method, devoted to this specific issue. The method, which uses images of the same area at various spatial resolutions (Medium to Very High Resolution), relies on a recently introduced top-down hierarchical framework. In the specific context of landslide analysis, two main novelties are introduced to enrich this framework. The first novelty consists of using non-spectral information, obtained from Digital Terrain Model (DTM), as a priori knowledge for the guidance of the segmentation/classification process. The second novelty consists of using a new domain adaptation strategy, that allows to reduce the expert’s interaction when handling large image datasets. Experiments performed on satellite images acquired over terrains affected by landslides demonstrate the efficiency of the proposed method with different hierarchical levels of detail addressing various operational needs. Numéro de notice : A2014-016 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2013.11.003 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.11.003 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32921
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 87 (January 2014) . - pp 122 - 136[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2014011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Hyperspectral image classification using nearest feature line embedding approach / Yang-Lang Chang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 1 tome 1 (January 2014)
[article]
Titre : Hyperspectral image classification using nearest feature line embedding approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Yang-Lang Chang, Auteur ; Jan-Nan Liu, Auteur ; Chin-Chuan Han, Auteur ; Ying-Nong Chen, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 278 - 287 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse discriminante
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] image AVIRIS
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image MASTER
[Termes IGN] Indiana (Etats-Unis)
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] réduction géométriqueRésumé : (Auteur) Eigenspace projection methods are widely used for feature extraction from hyperspectral images (HSI) for the classification of land cover. Projection transformation is used to reduce higher dimensional feature vectors to lower dimensional vectors for more accurate classification of land cover types. In this paper, a nearest feature line embedding (NFLE) transformation is proposed for the dimension reduction (DR) of an HSI. The NFL measurement is embedded in the transformation during the discriminant analysis phase, instead of the matching phase. Three factors, including class separability, neighborhood structure preservation, and NFL measurement, are considered simultaneously to determine an effective and discriminating transformation in the eigenspaces for land cover classification. Three state-of-the-art classifiers, the nearest-neighbor, support vector machine, and NFL classifiers, were used to classify the reduced features. The proposed NFLE transformation is compared with different feature extraction approaches and evaluated using two benchmark data sets, the MASTER set at Au-Ku and the AVIRIS set at Northwest Tippecanoe County. The experimental results demonstrate that the NFLE approach is effective for DR in land cover classification in the field of Earth remote sensing. Numéro de notice : A2014-036 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2013.2238635 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2013.2238635 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32941
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 52 n° 1 tome 1 (January 2014) . - pp 278 - 287[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2014011A RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Imagerie de télédétection / Florence Tupin (2014)PermalinkImages virtuelles et horizons du regard / Jean-François Coulais (2014)PermalinkIndividual tree segmentation over large areas using airborne LiDAR point cloud and very high resolution optical imagery / Yuchu Qin (2014)PermalinkA local contrast method for small infrared target detection / C.L. Philip Chen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 1 tome 2 (January 2014)PermalinkMapping a priori defined plant associations using remotely sensed vegetation characteristics / Hans D. Rölofsen in Remote sensing of environment, vol 140 (January 2014)PermalinkReconstruction de modèles 3D photoréalistes de façades à partir de données image et laser terrestre / Jérôme Demantké (2014)PermalinkRemote sensing image segmentation by combining spectral and texture features / H. Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 1 tome 1 (January 2014)PermalinkPermalinkSynergetic use of optical and polSAR imagery for urban impervious surface estimation / Huadong Guo in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 1 (January 2014)PermalinkUse intermediate results of wrapper band selection methods: A first step toward the optimization of spectral configuration for land cover classifications / Arnaud Le Bris (2014)PermalinkAutomated detection of buildings from single VHR multispectral images using shadow information and graph cuts / Ali Ozgun Ok in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 86 (December 2013)PermalinkGeneration and validation of high-resolution DEMs from Worldview-2 stereo data / Umut Gunes Sefercik in Photogrammetric record, vol 28 n° 144 (December 2013 - February 2014)PermalinkTemperature and emissivity separation from Thermal Airborne Hyperspectral Imager (TASI) data / Yang Hang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 12 (December 2013)PermalinkThe use of single-date MODIS imagery for estimating large-scale urban impervious surface fraction with spectral mixture analysis and machine learning techniques / Chengbin Deng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 86 (December 2013)PermalinkA comprehensive review of earthquake-induced building damage detection with remote sensing techniques / Laigen Dong in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 84 (October 2013)PermalinkMéthode de sélection des bandes à base de l'analyse en composantes indépendantes appliquée aux images hyperspectrales de télédétection / Seloua Chouaf in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 204 (Octobre 2013)PermalinkAssessing the relationship between ground measurements and object-based image analysis of land cover classes in Pinyon and Juniper Woodlands / April Hulet in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 9 (September 2013)PermalinkAutomatic extraction of building roofs using LIDAR data and multispectral imagery / Mohammad Awrangjeb in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 83 (September 2013)PermalinkGeneralized composite kernel framework for hyperspectral image classification / J. Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 9 (September 2013)PermalinkHyperspectral image noise reduction based on rank-1 tensor decomposition / Xian Guoa in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 83 (September 2013)Permalink