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ISRV: an improved synthetic variable ratio method for image fusion / L. Wang in Geocarto international, vol 23 n° 2 (April - May 2008)
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[article]
Titre : ISRV: an improved synthetic variable ratio method for image fusion Type de document : Article/Communication Auteurs : L. Wang, Auteur ; X. Cao, Auteur ; J. Chen, Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 155 - 165 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] affinage d'image
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] ENVI
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image à résolution métrique
[Termes IGN] image Ikonos
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image panchromatiqueRésumé : (Auteur) An Improved Synthetic Variable Ratio (ISVR) fusion method is proposed to merge high spatial resolution panchromatic (Pan) images and multispectral (MS) images based on a simulation of the panchromatic image from the multispectral bands. Compared to the existing SVR (Synthetic Variable Ratio) family methods, the ISVR method manifests two major improvements: a simplified and physically meaningful scheme to derive the parameters necessary as required by SVR, and less computing power. Two sets of IKONOS Pan and MS images: one in urban area and another one in a forest area, were used to evaluate the effectiveness of classification-oriented ISVR method in comparison to the Principal Component Substitution (PCS), Synthetic Variable Ratio (SVR) and Gram-Schmidt Spectral Sharpening (GS) methods that are available in the ENVI software package. Results indicate the ISVR method achieves the best spectral fidelity to facilitate classification compared to PCS, SVR, and GS methods. Copyright Taylor & Francis Numéro de notice : A2008-079 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106040701204198 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106040701204198 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29074
in Geocarto international > vol 23 n° 2 (April - May 2008) . - pp 155 - 165[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-08021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Species identification of individual trees by combining high resolution LiDAR data with multi-spectral images / Johan Holmgren in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 29 n° 5 (March 2008)
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[article]
Titre : Species identification of individual trees by combining high resolution LiDAR data with multi-spectral images Type de document : Article/Communication Auteurs : Johan Holmgren, Auteur ; A. Persson, Auteur ; U. Sodermans, Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 1537 - 1552 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] analyse discriminante
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] flore locale
[Termes IGN] houppier
[Termes IGN] identification automatique
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] Picea abies
[Termes IGN] Pinus sylvestris
[Termes IGN] Suède
[Termes IGN] sylviculture
[Termes IGN] traitement du signalRésumé : (Auteur) The objectives of this study were to identify useful predictive factors for tree species identification of individual trees and to compare classifications based on a combination of LiDAR data and multi-spectral images with classification by the use of each individual data source. Crown segments derived from LiDAR data were mapped to multi-spectral images for extraction of spectral data within individual tree crowns. Several features, related to height distribution of laser returns in the canopy, canopy shape, proportion of different types of laser returns, and intensity of laser returns, were derived from LiDAR data. Data from a test site in southern Sweden were used (lat. 58°30' N, long. 13°40' E). The forest consisted of Norway spruce (Picea abies), Scots pine (Pinus sylvestris), and deciduous trees. Classification into these three tree species groups was validated for 1711 trees that had been detected in LiDAR data within 14 field plots (sizes of 20x50 m or 80x80 m). The LiDAR data were acquired by the TopEye MkII system (50 LiDAR measurements per m) and the multi-spectral images were taken by the Zeiss/Intergraph Digital Mapping Camera. The overall classification accuracy was 96% when both data sources were combined. Copyright Taylor & Francis Numéro de notice : A2008-083 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01431160701736471 En ligne : https://doi.org/10.1080/01431160701736471 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29078
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 29 n° 5 (March 2008) . - pp 1537 - 1552[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 080-08031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Exclu du prêt Land-cover classification using ASTER: multi-band combinations based on wavelet fusion and SOM neural network / H. Bagan in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 74 n° 3 (March 2008)
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[article]
Titre : Land-cover classification using ASTER: multi-band combinations based on wavelet fusion and SOM neural network Type de document : Article/Communication Auteurs : H. Bagan, Auteur ; Q. Wang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 333 - 342 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] carte de Kohonen
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image Terra-ASTER
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] précision de la classificationRésumé : (Auteur) In this study, we developed a land-cover classification methodology using Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) visible near-infrared (VNIR), shortwave infrared (SWIR), and thermal infrared (TIR) band combinations based on wavelet fusion and the selforganizing map (SOM) neural network methods, and compared the classification accuracies of different combinations of ASTER multi-band data. A wavelet fusion concept named ARSIS (Amélioration de la Résolution Spatiale par Injection de Structures) was used to fuse ASTER data in the preprocessing stage. In order to apply the wavelet fusion method to ASTER data, the principal components of ASTER VNIR data were computed. The first principal component was used as the base image for wavelet fusion. In our experiments, the spatial resolution of ASTER VNIR, SWIR, and TIR data was adjusted to the same 15 m. SOM classification accuracy was increased from 83 percent to 93 percent by this fusion, and classification accuracy increased along with the increase of band numbers. Classification accuracy reaches the highest value when all 14 bands are used, but classification accuracy closely approached the highest value when three VNIR bands, three SWIR bands, and two TIR bands were used. A similar tendency was also obtained by the maximum likelihood classification (MLC) method, but the classification accuracies of MLC over all band combinations were considerably obviously lower than those obtained by the SOM method. Copyright ASPRS Numéro de notice : A2008-075 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.74.3.333 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.74.3.333 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29070
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 74 n° 3 (March 2008) . - pp 333 - 342[article]Modélisation de la végétation en milieu urbain : détection et caractérisation à partir d'images aériennes haute résolution couleur et infra-rouge / Corina Iovan in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 189 (Mars 2008)
[article]
Titre : Modélisation de la végétation en milieu urbain : détection et caractérisation à partir d'images aériennes haute résolution couleur et infra-rouge Type de document : Article/Communication Auteurs : Corina Iovan , Auteur ; Didier Boldo
, Auteur ; Matthieu Cord, Auteur
Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 17 - 39 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse texturale
[Termes IGN] arbre (flore)
[Termes IGN] caractérisation
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] extraction de la végétation
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] houppier
[Termes IGN] image à ultra haute résolution
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image infrarouge
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] modèle mathématique
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] peuplement végétal
[Termes IGN] reconnaissance de formesRésumé : (Auteur) Nous présentons dans ce papier un système hiérarchique d'analyse d'images aériennes couleur et infrarouge pour la détection et la caractérisation de la végétation en vue de la modélisation 3D des milieux urbains. Le processus développé commence par une étape de détection de zones de végétation. Nous présentons ensuite une approche reposant sur une méthode de classification supervisée utilisant les Séparateurs à Vastes Marges (SVM) que nous allons comparer aux approches traditionnelles de télédétection utilisant des indices spectraux. Les zones de végétation ainsi localisées sont caractérisées par la suite en fonction de leur morphologie et espèce. La séparation en végétation haute (arbre) et végétation basse (pelouse) repose sur un critère de texture calculé sur le modèle numérique d'élévation (MME). Ensuite, une étape d'extraction de houppiers faisant intervenir un algorithme de croissance de régions intégrant des caractéristiques géométriques des arbres est présentée. Les houppiers ainsi identifiés sont ensuite caractérisés par un ensemble d'indices de texture, qui constitueront les vecteurs de caractéristiques du système de classification d'espèces. La dernière étape de modélisation consiste à extraire des informations géométriques telles que le diamètre de la couronne et la hauteur de l'arbre. L'ensemble des informations ainsi extraites est utilisé pour enrichir un modèle 3D de ville avec des modèles réalistes de végétation. Numéro de notice : A2008-546 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29616
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 189 (Mars 2008) . - pp 17 - 39[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 018-08011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible IFN-001-P000586 PER Revue Nogent-sur-Vernisson Salle périodiques Disponible Using colour, texture, and hierarchical segmentation for high-resolution remote sensing / Roger Trias-Sanz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 63 n° 2 (March - April 2008)
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[article]
Titre : Using colour, texture, and hierarchical segmentation for high-resolution remote sensing Type de document : Article/Communication Auteurs : Roger Trias-Sanz , Auteur ; Georges Stamon, Auteur ; Jean Louchet, Auteur
Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 156 - 168 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] approche hiérarchique
[Termes IGN] espace colorimétrique
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] objet cartographique
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] texture d'image
[Termes IGN] zone ruraleRésumé : (Auteur) Image segmentation can be performed on raw radiometric data, but also on transformed colour spaces, or, for high-resolution images, on textural features. We review several existing colour space transformations and textural features, and investigate which combination of inputs gives best results for the task of segmenting high-resolution multispectral aerial images of rural areas into its constituent cartographic objects such as fields, orchards, forests, or lakes, with a hierarchical segmentation algorithm. A method to quantitatively evaluate the quality of a hierarchical image segmentation is presented, and the behaviour of the segmentation algorithm for various parameter sets is also explored. Copyright ISPRS Numéro de notice : A2008-113 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (1940-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2007.08.005 Date de publication en ligne : 24/10/2007 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2007.08.005 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29108
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 63 n° 2 (March - April 2008) . - pp 156 - 168[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-08021 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Automatic registration of optical images, a stake for future missions: Application to ortho-rectification, time series and mosaic products / Simon Baillarin (2008)
PermalinkDetection, segmentation and characterisation of vegetation in high-resolution aerial images for 3D city modelling / Corina Iovan (2008)
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PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkDetermination of robust spectral features for identification of urban surface materials in hyperspectral remote sensing data / U. Heiden in Remote sensing of environment, vol 111 n° 4 (28/12/2007)
PermalinkApplications de l'imagerie hyperspectrale à l'étude des planètes du système solaire : le cas de Mars et de Titan / S. Le Mouelic in Photo interprétation, vol 43 n° 4 (Décembre 2007)
PermalinkBorder vector detection and adaptation for classification of multispectral and hyperspectral remote sensing images / N.G. Kasapoglu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 45 n° 12 Tome 1 (December 2007)
PermalinkFusion of support vector machines for classification of multisensor data / Björn Waske in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 45 n° 12 Tome 1 (December 2007)
PermalinkLand-cover classification in the Brazilian Amazon with the integration of Landsat ETM+ and Radarsat data / Dong Lu in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°23-24 (December 2007)
PermalinkMeasuring land development in urban regions using graph theoretical and conditional statistical features / C. Unsalan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 45 n° 12 Tome 1 (December 2007)
PermalinkN-FindR method versus independent component analysis for lithological identification in hyperspectral imagery / C. Gomez in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°23-24 (December 2007)
PermalinkA time-efficient method for anomaly detection in hyperspectral images / O. Duran in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 45 n° 12 Tome 1 (December 2007)
PermalinkFusing Ikonos images by a four-band wavelet transformation method / Wei Shi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 73 n° 11 (November 2007)
PermalinkIntegration of heterogeneous geospatial data in a federated database / Matthias Butenuth in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 62 n° 5 (October 2007)
PermalinkMultispectral image classification: a supervised neural computation approach based on rough-fuzzy membership function and weak fuzzy similarity relation / A. Agrawal in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°19-20 (October 2007)
PermalinkOptimization in multi-scale segmentation of high-resolution satellite images for artificial feature recognition / Jing Tian in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°19-20 (October 2007)
PermalinkCharacterizing patterns of plant distribution in a southern California salt marsh using remotely sensed topographic and hyperspectral data and local tidal fluctuations / S. Sadro in Remote sensing of environment, vol 110 n° 2 (28/09/2007)
PermalinkDerniers développements en télédétection hyperspectrale / V. Carrere in Photo interprétation, vol 43 n° 3 (Septembre 2007)
PermalinkGeoeye's next-generation color satellite imagery / K. Corbley in Geoinformatics, vol 10 n° 6 (01/09/2007)
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