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Satellite image time series classification with pixel-set encoders and temporal self-attention / Vivien Sainte Fare Garnot (2020)
Titre : Satellite image time series classification with pixel-set encoders and temporal self-attention Type de document : Article/Communication Auteurs : Vivien Sainte Fare Garnot , Auteur ; Loïc Landrieu , Auteur ; Sébastien Giordano , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur Editeur : Computer vision foundation CVF Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : CVPR 2020, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 14/06/2020 19/06/2020 en ligne Chine Open Access Proceedings Importance : pp 12325 - 12334 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] géocodage
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] politique agricole commune
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (auteur) Satellite image time series, bolstered by their growing availability, are at the forefront of an extensive effort towards automated Earth monitoring by international institutions. In particular, large-scale control of agricultural parcels is an issue of major political and economic importance. In this regard, hybrid convolutional-recurrent neural architectures have shown promising results for the automated classification of satellite image time series.We propose an alternative approach in which the convolutional layers are advantageously replaced with encoders operating on unordered sets of pixels to exploit the typically coarse resolution of publicly available satellite images. We also propose to extract temporal features using a bespoke neural architecture based on self-attention instead of recurrent networks. We demonstrate experimentally that our method not only outperforms previous state-of-the-art approaches in terms of precision, but also significantly decreases processing time and memory requirements. Lastly, we release a large openaccess annotated dataset as a benchmark for future work on satellite image time series. Numéro de notice : C2020-016 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers ArXiv/vers CVF Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/CVPR42600.2020.01234 Date de publication en ligne : 05/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.01234 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94225 Documents numériques
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Satellite image time series classification - pdf préprintAdobe Acrobat PDF Using remote sensing to assess the effect of time of day on the spatial and temporal variation of LST in urban areas / Akram Abdulla (2020)
Titre : Using remote sensing to assess the effect of time of day on the spatial and temporal variation of LST in urban areas Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Akram Abdulla, Auteur ; Kevin Tansey, Directeur de thèse ; Kristen Barrett, Directeur de thèse Editeur : Leicester [Royaume-Uni] : University of Leicester Année de publication : 2020 Importance : 128 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thesis submitted for the degree of Doctor of Philosophy at The University of Leicester, School of Geography, Geology and EnvironmentLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] ilot thermique urbain
[Termes IGN] image infrarouge
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] image thermique
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] phénomène climatique extrême
[Termes IGN] température au sol
[Termes IGN] variation diurne
[Termes IGN] variation saisonnière
[Termes IGN] variation temporelle
[Termes IGN] zone urbaineIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) This thesis seeks to add to the study of the relationship between land surface temperature (LST) and urban land cover by presenting a method to project Landsat LST data from the satellite overpass time (9:40 am) to a local peak of temperature (estimated to be around 1:15 pm locally), to investigate the impact of the time of image acquisition on modelling the spatial and temporal variations of LST. Additionally, it would also verify the effects of extreme temperature to reach more representative seasonal images.The study uses remote sensing data extracted from Landsat 5 and 8 (30 m resolution) and the Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager LST products (SEVIRI 3 km resolution), in addition to LST-based measurements collected from the ground. The study presented a method to convert Landsat images to be estimated during local peaks in LST with an accuracy of: standard error of 1.7°C and an R of 0.82 in comparison with actual ground-based measurements. This allowed an investigation of the effects of time of day on the spatial and temporal variation of LST, where it was found that this factor has clearly affected the relationship between LST and urban land cover. Similarly, the time of day has caused differences in estimating LST change over several years. It is also found that the extreme values of temperature can affect the trend of LST temporal variation, and which can be minimized by using the images in the form of the average of seasonal images for each year rather than images being used in a standalone manner. This study contributes to the improved study of LST by minimizing the uncertainty that can occur because of the angle of the sun and associated factors such as shadows, which has long been a controversial issue among researches due to the lack of appropriate satellite data. Note de contenu : 1- Introduction
2- Literature review
3- Study area
4- Converting Landsat LST data from morning to peak temperatures(9:40 am to 1:15 pm)
5- Assessing the effect of the time of day on the spatial variation of LST
6- Assessment and enhancement of the temporal variation of LST over a time series
7- General Discussion and ConclusionsNuméro de notice : 28304 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD thesis : Geography, Geology and Environment : University of Leicester : 2020 DOI : sans En ligne : https://doi.org/10.25392/leicester.data.14518848.v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98068 Uso de QGIS en la teledetección, Vol. 2. QGIS y sus aplicaciones en la agricultura y la silvicultura / Nicolas Baghdadi (2020)
Titre de série : Uso de QGIS en la teledetección, Vol. 2 Titre : QGIS y sus aplicaciones en la agricultura y la silvicultura Type de document : Monographie Auteurs : Nicolas Baghdadi, Éditeur scientifique ; Clément Mallet , Éditeur scientifique ; Mehrez Zribi, Éditeur scientifique Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2020 Importance : 368 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-80028-052-6 Note générale : Bibliographie Langues : Espagnol (spa) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] cartographie thématique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] télédétection spatialeIndex. décimale : 37.35 Logiciels SIG Résumé : (Editeur) La agricultura y la silvicultura son áreas fuertemente comprometidas con el uso de datos espaciales, que son esenciales para restaurar la variabilidad espacial y temporal de las condiciones de la superficie. Un muy buen conocimiento de estos entornos es fundamental tanto desde el punto de vista económico como medioambiental. En este contexto, el uso de herramientas GIS ha estado presente durante mucho tiempo en el apoyo de la explotación de imágenes espaciales. QGIS (Quantum Geographic Information System) y sus aplicaciones en la agricultura y la silvicultura presentan diferentes ejemplos en ambas áreas. Cuenta con el apoyo de científicos de renombre internacional en sus campos y está destinado a equipos de investigación en geomática, estudiantes de postgrado e ingenieros que se dedican a la monitorización y gestión de recursos agrícolas o forestales y, más fundamentalmente, a la extracción de los conocimientos necesarios para satisfacer estas necesidades. Este libro da acceso a datos y herramientas informáticas, así como a capturas de pantalla de todas las ventanas que ilustran las manipulaciones necesarias para crear cada aplicación. Note de contenu : 1. Estimación de la humedad del suelo mediante el acoplamiento de imágenes ópticas y de radar
2. Desintegración de imágenes térmicas
3. Extracción automática de la parcela agrícola a partir de imágenes de teledetección y del registro gráfico de la parcela en QGIS/OTB
4. Mapeo de la cubierta terrestre utilizando imágenes Sentinel-2 y el plugin de Clasificación Semi Automática: el ejemplo del norte de Burkina Faso
5. Detección y cartografía de los desmontes mediante teledetección óptica por satélite
6. Cartografía de la vegetación a partir de imágenes de radar del centinela 1
7. Detección remota de formaciones vegetales particulares en la selva amazónica de Guyana
8. Cartografía fisiográfica de la vegetación natural
9. Clasificación de la fisonomía del paisaje de montaña mediante la clasificación orientada a objetos supervisadaNuméro de notice : 14251B Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : FORET/GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif nature-HAL : DirectOuvrColl/Actes DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96572 Uso de QGIS en la teledetección, Vol. 4. QGIS y sus aplicaciones en agua y en gestion del riego / Nicolas Baghdadi (2020)
Titre de série : Uso de QGIS en la teledetección, Vol. 4 Titre : QGIS y sus aplicaciones en agua y en gestion del riego Type de document : Monographie Auteurs : Nicolas Baghdadi, Éditeur scientifique ; Clément Mallet , Éditeur scientifique ; Mehrez Zribi, Éditeur scientifique Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2020 Importance : 316 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-80028-056-4 Note générale : Bibliographie Langues : Espagnol (spa) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] aléa
[Termes IGN] anthropisation
[Termes IGN] carte bathymétrique
[Termes IGN] cartographie thématique
[Termes IGN] données bathymétriques
[Termes IGN] érosion hydrique
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] modèle numérique bathymétrique
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] modèle RUSLE
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] ressources en eau
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] télédétection spatiale
[Termes IGN] traitement d'imageIndex. décimale : 37.40 Applications SIG Résumé : (Editeur) En un contexto de cambios globales fuertemente vinculados (climáticos y antropogénicos), la comprensión y cuantificación de la dinámica y los riesgos de los recursos hídricos es esencial para los administradores. Este cuarto volumen de la serie muestra la presentación y práctica de QGIS y sus bibliotecas de aplicaciones que se ocupan de problemas de agua y riesgos. Las herramientas de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) son ampliamente utilizadas en estas áreas, debido al alto uso de datos de teledetección, redes de medición y productos de valor agregado disponibles para los usuarios finales. Las aplicaciones y riesgos del QGIS y del agua están destinados a los equipos de investigación en geomática, estudiantes de posgrado e ingenieros que participan en la gestión de los recursos hídricos y de la tierra. Este libro proporciona los datos y desarrollos informáticos, así como todas las capturas de pantalla relacionadas con la aplicación QGIS para llevar a cabo los diferentes pasos de cada aplicación. Note de contenu : 1. Cartografía batimétrica mediante teledetección multiespectral por satélite con alta resolución espacial
2. Contribuciones topo-batimétricas del MDT para la evolución biogeomorfológica de los humedales de Ichkeul (Túnez)
3. Seguimiento hidrológico de un embalse mediante análisis de imágenes satelitales
4. Análisis y enrutamiento de redes bajo QGIS
5. Representación de la red de saneamiento en zonas urbanas y periurbanas mediante una malla poligonal 2D formada por elementos pseudo-convexos
6. Cartografía de la sequía
7. Cuantificación del paisaje y realización de un plan de muestreo espacial para el estudio de la regulación natural de una plaga de los cultivos: el ejemplo del minador de hojas en el área de Bambey, Senegal
8. Modelización del peligro de erosión mediante el modelo RUSLENuméro de notice : 14251D Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif nature-HAL : DirectOuvrColl/Actes DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96571 A versatile and efficient data fusion methodology for heterogeneous airborne LiDAR and optical imagery data acquired under unconstrained conditions / Thanh Huy Nguyen (2020)
Titre : A versatile and efficient data fusion methodology for heterogeneous airborne LiDAR and optical imagery data acquired under unconstrained conditions Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Thanh Huy Nguyen, Auteur ; Jean-Marc Le Caillec, Directeur de thèse ; Sylvie Daniel, Directeur de thèse Editeur : Institut Mines-Télécom Atlantique IMT Atlantique Année de publication : 2020 Autre Editeur : Québec : Université Laval Importance : 173 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Ecole Nationale Supérieure des Mines-Telecom Atlantique Bretagne Pays de la Loire-IMT Atlantique, Spécialité : Signal, Image, VisionLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] recalage de données localisées
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] semis de pointsIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) The necessity and importance of representing a scene in 3-D have been exemplified through numerous remote sensing applications, such as urban planning, disaster management, etc. In these applications, LiDAR and optical imagery data have been used extensively. A complementarity existing between airborne LiDAR and aerial/satellite optical imagery datasets motivates the fusion between them, allowing to represent the observed scenes in 3-D with a better precision and completeness. In recent years, automatic building footprint extraction in urban and residential scenes has become a subject of growing interest among the field of 3-D scene representation and reconstruction. With the rising availability of massive amount of data captured by different LiDAR and imagery sensors onboard airborne and spaceborne platforms, new opportunities arise to perform this task on a large scale. However, existing fusion methods generally consider either hybrid acquisition systems consisting of LiDAR and optical cameras rigidly fixed, or datasets acquired from the same platform at identical or very close dates, and having the same spatial resolution. They do not intend to cope with datasets collected from different platforms with different acquisition configuration at different moments, having different spatial resolutions and levels of detail. Such a context is referred to as unconstrained acquisition context. Furthermore, extracting buildings on a large scale is a complex task. Existing methods reported over the years have achieved relatively significant results by assuming building shapes, enforcing geometrical constraints, or limiting on specific urban areas. Such assumptions are no longer applicable when dealing with large-scale datasets. This research work is devoted to the development of a versatile coarse-to-fine registration method between airborne LiDAR and aerial/satellite optical imagery datasets collected in an unsconstrained acquisition context. It aims at overcoming the challenges associated with this context such as the spatial shift between the datasets, the differences of spatial resolution and level of detail, etc. In addition, this research work elaborates an efficient building footprint extraction method, providing a high accuracy level while being an unsupervised method dedicated to largescale applications. The proposed method, called Super-Resolution-based Snake Model (SRSM), consists in an adaptation of snake models—a conventional image segmentation technique—to operate on high-resolution LiDAR-based elevation images generated by a super-resolution process. It pertains the unconstrained data acquisition context, serving as a prime application example. Relevant results have been achieved when rigorously assessing the proposed methods, namely a highly desirable accuracy level compared to existing methods. Note de contenu : Introduction
1- State of the art
2- Coarse-to-fine Registration of Airborne LiDAR and Optical Imagery Data on Urban Scenes
3- Building Extraction Based on the Fusion of Airborne LiDAR and Optical Imagery Data
4- Conclusions and PerspectivesNuméro de notice : 28327 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences Géomatiques : Mines-Télécom Atlantique : 2020 Organisme de stage : Lab-STICC DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03123328/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98401 Very high resolution land cover mapping of urban areas at global scale with convolutional neural network / Thomas Tilak (2020)PermalinkPermalinkAn implicit radar convolutional burn index for burnt area mapping with Sentinel-1 C-band SAR data / Puzhao Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkCombining Sentinel-1 and Sentinel-2 Satellite image time series for land cover mapping via a multi-source deep learning architecture / Dino Lenco in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkMatching of TerraSAR-X derived ground control points to optical image patches using deep learning / Tatjana Bürgmann in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkA two-scale approach for estimating forest aboveground biomass with optical remote sensing images in a subtropical forest of Nepal / Upama A. Koju in Journal of Forestry Research, vol 30 n° 6 (December 2019)PermalinkA double-strategy-check active learning algorithm for hyperspectral image classification / Ying Cui in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 11 (November 2019)PermalinkUnsupervised classification of multispectral images embedded with a segmentation of panchromatic images using localized clusters / Ting Mao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 11 (November 2019)PermalinkPotential of Landsat-8 and Sentinel-2A composite for land use land cover analysis / Divyesh Varade in Geocarto international, vol 34 n° 14 ([30/10/2019])PermalinkUn été brûlant sous l’oeil des satellites / Laurent Polidori in Géomètre, n° 2173 (octobre 2019)PermalinkA machine learning approach to detect crude oil contamination in a real scenario using hyperspectral remote sensing / Ran Pelta in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 82 (October 2019)PermalinkRobust multisource remote sensing image registration method based on scene shape similarity / Ming Hao in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 10 (October 2019)PermalinkUnmanned aerial vehicles (UAVs) for monitoring macroalgal biodiversity: comparison of RGB and multispectral imaging sensors for biodiversity assessments / Leigh Tait in Remote sensing, vol 11 n° 19 (October-1 2019)PermalinkMapping of forest tree distribution and estimation of forest biodiversity using Sentinel-2 imagery in the University Research Forest Taxiarchis in Chalkidiki, Greece / Maria Kampouri in Geocarto international, vol 34 n° 12 ([15/09/2019])PermalinkPartial linear NMF-based unmixing methods for detection and area estimation of photovoltaic panels in urban hyperspectral remote sensing data / Moussa Sofiane Karoui in Remote sensing, vol 11 n° 18 (September 2019)PermalinkExploring the synergy between Landsat and ASAR towards improving thematic mapping accuracy of optical EO data / Alexander Cass in Applied geomatics, vol 11 n° 3 (September 2019)PermalinkGeometric accuracy improvement of WorldView‐2 imagery using freely available DEM data / Mateo Gašparović in Photogrammetric record, vol 34 n° 167 (September 2019)PermalinkImplementing Moran eigenvector spatial filtering for massively large georeferenced datasets / Daniel A. Griffith in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 9 (September 2019)PermalinkIntegration of LiDAR and multispectral images for rapid exposure and earthquake vulnerability estimation. Application in Lorca, Spain / Yolanda Torres in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 81 (September 2019)PermalinkSentinel-2 sharpening using a reduced-rank method / Magnus Orn Ulfarsson in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 9 (September 2019)Permalink