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Spectral–spatial adaptive sparse representation for hyperspectral image denoising / Ting Lu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 1 (January 2016)
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[article]
Titre : Spectral–spatial adaptive sparse representation for hyperspectral image denoising Type de document : Article/Communication Auteurs : Ting Lu, Auteur ; Shutao Li, Auteur ; Leyuan Fang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 373 - 385 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] bruit blanc
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] image hyperspectraleRésumé : (Auteur) In this paper, a novel spectral-spatial adaptive sparse representation (SSASR) method is proposed for hyperspectral image (HSI) denoising. The proposed SSASR method aims at improving noise-free estimation for noisy HSI by making full use of highly correlated spectral information and highly similar spatial information via sparse representation, which consists of the following three steps. First, according to spectral correlation across bands, the HSI is partitioned into several nonoverlapping band subsets. Each band subset contains multiple continuous bands with highly similar spectral characteristics. Then, within each band subset, shape-adaptive local regions consisting of spatially similar pixels are searched in spatial domain. This way, spectral-spatial similar pixels can be grouped. Finally, the highly correlated and similar spectral-spatial information in each group is effectively used via the joint sparse coding, in order to generate better noise-free estimation. The proposed SSASR method is evaluated by different objective metrics in both real and simulated experiments. The numerical and visual comparison results demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed method. Numéro de notice : A2016-073 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2015.2457614 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2015.2457614 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79841
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 54 n° 1 (January 2016) . - pp 373 - 385[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2016011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Total-variation-regularized low-rank matrix factorization for hyperspectral image restoration / Wei He in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 1 (January 2016)
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[article]
Titre : Total-variation-regularized low-rank matrix factorization for hyperspectral image restoration Type de document : Article/Communication Auteurs : Wei He, Auteur ; Hongyan Zhang, Auteur ; Liangpei Zhang, Auteur ; Huanfeng Shen, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 178 - 188 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] factorisation
[Termes IGN] factorisation de matrice non-négative
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] matrice
[Termes IGN] restauration d'imageRésumé : (Auteur) In this paper, we present a spatial spectral hyperspectral image (HSI) mixed-noise removal method named total variation (TV)-regularized low-rank matrix factorization (LRTV). In general, HSIs are not only assumed to lie in a low-rank subspace from the spectral perspective but also assumed to be piecewise smooth in the spatial dimension. The proposed method integrates the nuclear norm, TV regularization, and L1-norm together in a unified framework. The nuclear norm is used to exploit the spectral low-rank property, and the TV regularization is adopted to explore the spatial piecewise smooth structure of the HSI. At the same time, the sparse noise, which includes stripes, impulse noise, and dead pixels, is detected by the L1-norm regularization. To tradeoff the nuclear norm and TV regularization and to further remove the Gaussian noise of the HSI, we also restrict the rank of the clean image to be no larger than the number of endmembers. A number of experiments were conducted in both simulated and real data conditions to illustrate the performance of the proposed LRTV method for HSI restoration. Numéro de notice : A2016-071 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2015.2452812 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2015.2452812 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79834
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 54 n° 1 (January 2016) . - pp 178 - 188[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2016011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible
Titre : UAV based landscape evolution in dangerous mining environments Type de document : Mémoire Auteurs : Charlotte Wolff, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2016 Importance : 59 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e annéeLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] Agisoft Photoscan
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] COSI-Corr
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] ENVI
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] mine
[Termes IGN] modèle 3D du site
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] OpenCV
[Termes IGN] Saxe (Allemagne)
[Termes IGN] structure-from-motion
[Termes IGN] test de performanceIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) L’équipe « Exploration Technology » de l’Helmholtz Institut Freiberg est une équipe qui a été formée très récemment et qui a pour but de créer et tester des outils permettant l’analyse et la surveillance de terrains d’étude en utilisant la photogrammétrie et la télédétection. Ce rapport présente les différents logiciels et scripts testés pour construire des modèles 3D et des Modèles Numériques de Terrain (MNT) avec la méthode de Structure from Motion, regarder les changements au cours du temps et analyser un terrain d’étude. Les principaux logiciels testés sont SURE, Photoscan, OpenCV, Cosi-Corr et ENVI Ces outils ont été utilisés afin d’étudier les changements au niveau de l’ancienne mine de Halle, au Nord de Leipzig. En effet, cette ancienne mine de lignite et de potasse présente un dôme de résidus avec des risques de glissement de terrain et un bassin drainant changeant très rapidement par cristallisation et dissolution de sels. Il s’agit donc d’un terrain idéal pour étudier les changements pouvant survenir au cours du temps. Note de contenu : 1. INTRODUCTION
2. AREA PRESENTATION
2.1. Presentation of the institute of Freiberg
2.2. The history of the open-mine of Halle
2.3. The geological interest of the area
3. PHOTOGRAMMETRIC DATA
3.1. Field acquisition
3.2. 3D-modelling and DEMs
3.3. Orthoimages comparison
4. HYPERSPECTRAL DATA
4.1. Field acquisition
4.2. Hyperspectral images treatment
4.3. Analysis of the images
5. CONCLUSIONNuméro de notice : 22620 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Helmholtz-Institut Freiberg für Ressourcentechnologie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83372 Documents numériques
peut être téléchargé
22620_UAV based landscape evolution in dangerous mining environments.pdfAdobe Acrobat PDFAn approach to fine coregistration between very high resolution multispectral images based on registration noise distribution / Youkyung Han in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 12 (December 2015)
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[article]
Titre : An approach to fine coregistration between very high resolution multispectral images based on registration noise distribution Type de document : Article/Communication Auteurs : Youkyung Han, Auteur ; Francesca Bovolo, Auteur ; Lorenzo Bruzzone, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 6650 - 6662 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement de points
[Termes IGN] bruit (théorie du signal)
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] point d'appui
[Termes IGN] raccord d'images
[Termes IGN] superposition d'imagesRésumé : (auteur) Even after applying effective coregistration methods, multitemporal images are likely to show a residual misalignment, which is referred to as registration noise (RN). This is because coregistration methods from the literature cannot fully handle the local dissimilarities induced by differences in the acquisition conditions (e.g., the stability of the acquisition platform, the off-nadir angle of the sensor, the structure of the considered scene, etc.). This paper addresses the problem of reducing such a residual misalignment by proposing a fine automatic coregistration approach for very high resolution (VHR) multispectral images. The proposed method takes advantage of the properties of the residual misalignment itself. To this end, RN is first extracted in the change vector analysis (CVA) polar domain according to the behaviors of the specific multitemporal images considered. Then, a local analysis of RN pixels (i.e., those showing residual misalignment) is conducted for automatically extracting control points (CPs) and matching them according to their estimated displacement. Matched CPs are used for generating a deformation map by interpolation. Finally, one VHR image is warped to the coordinates of the other through a deformation map. Experiments carried out on simulated and real multitemporal VHR images confirm the effectiveness of the proposed approach. Numéro de notice : A2015-846 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2015.2445632 Date de publication en ligne : 07/07/2015 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2015.2445632 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79196
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 53 n° 12 (December 2015) . - pp 6650 - 6662[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2015121 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Classification of hyperspectral images by exploiting spectral–spatial information of superpixel via multiple kernels / Leyuan Fang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 12 (December 2015)
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[article]
Titre : Classification of hyperspectral images by exploiting spectral–spatial information of superpixel via multiple kernels Type de document : Article/Communication Auteurs : Leyuan Fang, Auteur ; Shutao Li, Auteur ; Wuhui Duan, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 6663 - 6674 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] classification spectrale
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] pixelRésumé : (auteur) For the classification of hyperspectral images (HSIs), this paper presents a novel framework to effectively utilize the spectral-spatial information of superpixels via multiple kernels, which is termed as superpixel-based classification via multiple kernels (SC-MK). In the HSI, each superpixel can be regarded as a shape-adaptive region, which consists of a number of spatial neighboring pixels with very similar spectral characteristics. First, the proposed SC-MK method adopts an oversegmentation algorithm to cluster the HSI into many superpixels. Then, three kernels are separately employed for the utilization of the spectral information, as well as spatial information, within and among superpixels. Finally, the three kernels are combined together and incorporated into a support vector machine classifier. Experimental results on three widely used real HSIs indicate that the proposed SC-MK approach outperforms several well-known classification methods. Numéro de notice : A2015-847 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2015.2445767 Date de publication en ligne : 01/07/2015 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2015.2445767 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79197
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 53 n° 12 (December 2015) . - pp 6663 - 6674[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2015121 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Inelastic surface deformation during the 2013 Mw 7.7 Balochistan, Pakistan, earthquake / A. Vallage in Geology, vol 43 n° 12 (December 2015)
PermalinkMapping with small UAS: A point cloud accuracy assessment / Charles K. Toth in Journal of applied geodesy, vol 9 n° 4 (December 2015)
PermalinkSemi-supervised SVM for individual tree crown species classification / Michele Dalponte in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 110 (December 2015)
PermalinkUrban classification by the fusion of thermal infrared hyperspectral and visible data / Jiayi Li in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 81 n° 12 (December 2015)
PermalinkCombining leaf physiology, hyperspectral imaging and partial least squares-regression (PLS-R) for grapevine water status assessment / Tal Rapaport in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 109 (November 2015)
PermalinkSuperpixel-based graphical model for remote sensing image mapping / Guangyun Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 11 (November 2015)
PermalinkWide-area mapping of small-scale features in agricultural landscapes using airborne remote sensing / Jerome O’Connell in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 109 (November 2015)
PermalinkEfficient superpixel-level multitask joint sparse representation for hyperspectral image classification / Jiayi Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 10 (October 2015)
PermalinkFusion of waveform LiDAR data and hyperspectral imagery for land cover classification / Hongzhou Wang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 108 (October 2015)
PermalinkLeveraging in-scene spectra for vegetation species discrimination with MESMA-MDA / Brian D. Bue in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 108 (October 2015)
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