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Exploring image fusion of ALOS/PALSAR data and LANDSAT data to differentiate forest area / Saygin Abdikan in Geocarto international, vol 33 n° 1 (January 2018)
[article]
Titre : Exploring image fusion of ALOS/PALSAR data and LANDSAT data to differentiate forest area Type de document : Article/Communication Auteurs : Saygin Abdikan, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 21 - 37 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] transformation en ondelettesRésumé : (Auteur) Remote sensing data utilize valuable information via various satellite sensors that have different specifications. Image fusion allows the user to combine different spatial and spectral resolutions to improve the information for purposes such as forest monitoring and land cover mapping. In this study, I assessed the contribution of dual-polarized Advanced Land Observing Satellite/Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar data to multispectral Landsat imagery. The research investigated the separability of forested areas using different image fusion techniques. Quality analysis of the fused images was conducted using qualitative and quantitative analyses. I applied the support vector machine image classification method for land cover mapping. Among all methods examined, the à trous wavelet transform method best differentiated the forested area with an overall accuracy (OA) of 94.316%, while Landsat had an OA of 92.626%. The findings of this study indicated that optical-SAR-fused images improve land cover classification, which results in higher quality forest inventory data and mapping. Numéro de notice : A2018-030 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2016.1222635 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2016.1222635 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89199
in Geocarto international > vol 33 n° 1 (January 2018) . - pp 21 - 37[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2018011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible
Titre : Forest stand extraction: which optimal remote sensing data source(s)? Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Dechesne , Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2018 Projets : HYEP / Weber, Christiane Conférence : IGARSS 2018, IEEE International Geoscience And Remote Sensing Symposium, observing, understanding and forecasting the dynamics of our planet 22/07/2018 27/07/2018 Valencia Espagne Proceedings IEEE Importance : pp 7283 - 7285 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] Abies (genre)
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] Fagus (genre)
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] Picea abies
[Termes IGN] Pinus sylvestris
[Termes IGN] Pseudotsuga menziesii
[Termes IGN] Quercus (genre)
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] Vosges, massif desRésumé : (auteur) It has been now widely assessed in the literature that both multi/hyperspectral optical images and 3D lidar point clouds are necessary inputs for tree species based forest stand detection. Nevertheless, no comprehensive analysis of the genuine relevance of each data source has been performed so far: existing strategies are limited to a single spatial and spectral resolution. This paper investigates which is the optimal combination of geospatial optical images and lidar point clouds. A supervised semantic segmentation framework is fed with various sources (multispectral satellite and airborne images, hyperspectral airborne images, low, medium and high density lidar point clouds), ablation cases are defined, and the discrimination performance of several fusion schemes is assessed under a challenging mountainous area in France. Numéro de notice : C2018-049 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2018.8518803 Date de publication en ligne : 05/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS.2018.8518803 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91272 Documents numériques
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Titre : Fusion de données de télédétection haute résolution pour le suivi de la neige Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Théo Masson, Auteur ; Jocelyn Chanussot, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2018 Importance : 180 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de la Communauté Université Grenoble Alpes, spécialité : Signal Image Parole TelecomsLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] manteau neigeux
[Termes IGN] neige
[Termes IGN] Normalized Difference Snow Index
[Termes IGN] problème inverse
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] variabilitéIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les acquisitions de télédétection ont des caractéristiques complémentaires en termes de résolution spatiale et temporelle et peuvent mesurer différents aspects de la couverture neigeuse (propriétés physiques de surface, type de neige, etc.). En combinant plusieurs acquisitions, il devrait être possible d'obtenir un suivi précis et continu de la neige. Cependant, cet objectif se heurte à la complexité du traitement des images satellites et à la confusion possible entre les différents matériaux observés. Plus particulièrement, l’accès à l’information fractionnelle, c’est-à-dire à la proportion de neige dans chaque pixel, nécessite de retrouver la proportion de l’ensemble des matériaux qui se trouvent dans celui-ci. Ces proportions sont accessibles via des méthodes d’inversions ou démélange spectral se basant sur la résolution spectrale des images obtenues. Le défi général est alors d’arriver à exploiter correctement les différentes informations de natures différentes qui nous sont apportées par les différentes acquisitions afin de produire des cartes d’enneigement précises. Les objectifs de la thèse sont alors au nombre de trois et peuvent se résumer par trois grandes interrogations qui permettent de traiter les différents points évoqués:- Quelles sont les limitations actuelles de l’état de l'art pour l’observation spatiale optique de la neige ?- Comment exploiter les séries temporelles pour s’adapter à la variabilité spectrale des matériaux ?- Est-il possible de généraliser la fusion de données pour une acquisition multimodale à partir de capteurs optiques ?Une étude complète des différents produits de neige issus du satellite MODIS est ainsi proposée, permettant l’identification des nombreuses limitations dont la principale est le haut taux d’erreurs lors de la reconstitution de la fraction (environ 30%). Parmi ces résultats sont notamment identifiés des problèmes liés aux méthodes de démélange face à la variabilité spectrale des matériaux. Face à ces limitations nous avons exploité les séries temporelles MODIS pour proposer une nouvelle approche d’estimation des endmembers, étape critique du démélange spectral. La faible évolution temporelle du milieu (hors neige) est alors utilisée pour contraindre l’estimation des endmembers non seulement sur l’image d’intérêt, mais également sur les images des jours précédents. L’efficacité de cette approche bien que démontrée ici reste sujette aux limitations de résolution spatiale intrinsèques au capteur. Des expérimentations sur la fusion de donnée, à même de pouvoir améliorer la qualité des images, ont par conséquent été réalisées. Devant les limitations de ces méthodes dans le cas des capteurs multispectraux utilisés, une nouvelle approche de fusion a été proposée. Via la formulation d’un nouveau modèle et sa résolution, la fusion entre des capteurs optiques de tous types peut être réalisée sans considération de recouvrement spectral. Les différentes expérimentations sur l’estimation de cartes de neige montrent un intérêt certain d’une meilleure résolution spatiale pour isoler les zones enneigées. Ce travail montre ainsi les nouvelles possibilités de développement pour l’observation de la neige, mais également les évolutions de l’utilisation combinée des images satellites pour l’observation de la Terre en général. Note de contenu : 1- Introduction
2- Télédétection optique des surfaces enneigées
3- Le démélange spectral sur des images multispectrales
4- La fusion d’images optiques
5- Conclusions et perspectivesNuméro de notice : 25732 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Signal, Image, Parole, Télécoms : Grenoble : 2018 Organisme de stage : GIPSA-lab nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02157972 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94916
Titre : Image processing in agriculture and forestry Type de document : Monographie Auteurs : Gonzalo Pajares Martinsanz, Éditeur scientifique ; Francisco Rovira-Más, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2018 Importance : 222 p. Format : 17 x 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 9783038970972 9783038970989 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] changement d'occupation du sol
[Termes IGN] chlorophylle
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] indice foliaire
[Termes IGN] instrument embarqué
[Termes IGN] phénologie
[Termes IGN] positionnement en intérieur
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] teneur en eau de la végétation
[Termes IGN] traitement automatique de données
[Termes IGN] vision par ordinateurRésumé : (édition) Image processing in agriculture and forestry represents a challenge towards the automation of tasks for better performances. Agronomists, computer and robotics engineers, and agricultural machinery industry manufacturers now have at their disposal a book containing a collection of methods, procedures, designs, and descriptions at the technological forefront, which serves as an important support and aid for the implementation and development of their own ideas.The book describes: (1) Applications (canopy on trees, aboveground biomass, phenotyping, chlorophyll, leaf area index, water and nutrient content, land cover change, soil properties, and secure autonomous navigation); (2) Imaging devices onboard robots, unmanned aerial vehicles (UAVs), and satellites operating at different spectral ranges (visible, infrared, hyper-multispectral bands, and radar), as well as guidelines for selecting machine vision systems in outdoor environments; and (3) (Specific computer vision methods (generic and convolutional neural networks, machine learning, specific segmentation approaches, vegetation indices, and three-dimensional (3D) reconstruction). Note de contenu : Preface
1- Machine-vision systems selection for agricultural vehicles
2- Precise navigation of small agricultural robots in sensitive areas with a smart plant camera
3- Using deep learning to challenge safety standard for highly autonomous machines in agriculture
4- 3D reconstruction of plant/tree canopy using monocular and binocular vision
5- Peach flower monitoring using aerial multispectral imaging
6- Early yield prediction using image analysis of apple fruit and tree canopy features with neural networks
7- Non-parametric retrieval of aboveground biomass in Siberian boreal forests with ALOS PALSAR interferometric coherence and backscatter intensity
8- Imaging for high-throughput phenotyping in energy sorghum
9- Viewing geometry sensitivity of commonly used vegetation indices towards the estimation of biophysical variables in orchards
10- Estimating mangrove biophysical variables using WorldView-2 satellite data: Rapid creek, Northern Territory, Australia
11- Land cover change image analysis for Assateague Island National Seashore following hurricane Sandy
12- Automated soil physical parameter assessment using smartphone and digital camera imageryNuméro de notice : 25921 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Monographie En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03897-098-9 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96137
Titre : Imagerie radar en ondes millimétriques appliquée à la viticulture Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Dominique Henry, Auteur ; Hervé Aubert, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2018 Importance : 212 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, spécialité : Electromagnétisme et Systèmes Haute FréquenceLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] agriculture de précision
[Termes IGN] données GPS
[Termes IGN] estimation quantitative
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] Leaf Area Index
[Termes IGN] logistique
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] optimisation (gestion)
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] pesticide
[Termes IGN] rendement agricole
[Termes IGN] ressources humaines
[Termes IGN] rétrodiffusion
[Termes IGN] stress hydrique
[Termes IGN] viticulture
[Termes IGN] volume (grandeur)Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Avec l’expansion des exploitations agricoles, le principe d’homogénéité du rendement (céréales, fruits…) devient de moins en moins pertinent. Ce phénomène de variabilité spatiale implique des conséquences économiques et environnementales avec le développement de nouveaux concepts agricoles comme les « site-specific management » (gestion spécifique des parcelles). Les traitements tels que les fertilisants, les intrants et autres pesticides doivent être utilisés de manière différente en les appliquant au bon endroit, à la bonne période et au bon taux. Cette nouvelle façon de penser l’agriculture fait partie de l’agriculture de précision (PA) et se concentre en quatre domaines technologiques : (i) la télédétection, (ii) la navigation et guidage, (iii) la gestion des données et (iv) les technologies à taux variable. Initiée à la fin des années 1990, la viticulture de précision (PV) est une branche particulière de la PA, caractérisée par des problématiques spécifiques à la viticulture. Les travaux effectués durant cette thèse entrent dans le cadre de la télédétection (ou détection proche) appliquée à la PV. Ils se focalisent sur une nouvelle méthode d’estimation de la quantité de grappes (masse ou volume) directement sur les plants de vignes. Pouvoir estimer le rendement des vignes plusieurs semaines avant la récolte offre de nombreux avantages avec des impacts économiques et qualitatifs, avec par exemple : (i) l’amélioration du rapport rendement/qualité en supprimant au plut tôt une partie de la récolte, (ii) l’optimisation des ressources humaines et la logistique à la récolte, (iii) un remboursement le plus équitable par les assurances en cas d’intempéries qui endommageraient les pieds de vignes. La méthode proposée ici repose sur l’imagerie microondes (à 24GHz ou des fréquences plus élevées) générée par un radar FM-CW. Elle implique la mise en place d’un système d’interrogation intra-parcellaire « pied par pied » à distance basé au sol, et en particulier : (i) l’évaluation de la précision des mesures et les limites du système, (ii) le développement d’algorithmes spécifiques pour l’analyse de données tridimensionnelles, (iii) la construction d’estimateurs pour retrouver le volume des grappes, et finalement (iv) l’analyse des données recueillies pendant les campagnes de mesures. Dû au caractère saisonnier des récoltes, les mesures sont en premier lieu effectuées sur des cibles canoniques, des charges variables et des capteurs passifs en laboratoire. Pour mettre en avant la flexibilité de cette interrogation radar, le même système est utilisé en parallèlement dans le cadre du projet régional PRESTIGE, pour compter à distance le nombre de pommes présentes sur les pommiers en verger. Ces travaux ont été financés par l’entreprise Ovalie-Innovation et l’ANRT (Agence Nationale de la Recherche Technologique). Note de contenu : Introduction générale
1- Agriculture de précision
2- Viticulture de précision
3- Application pour l’estimation de volumes et l’interrogation de capteurs passifs
Conclusion généraleNuméro de notice : 25755 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Electromagnétisme et Systèmes Haute Fréquence : Toulouse : 2018 Organisme de stage : Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2018INPT0044 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94953 Multiobjective subpixel land-cover mapping / Ailong Ma in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 1 (January 2018)PermalinkQGIS in Remote Sensing, Volume 2. QGIS and applications in agriculture and forest / Nicolas Baghdadi (2018)PermalinkQGIS in Remote Sensing, Volume 4. QGIS and Applications in Water and Risks / Nicolas Baghdadi (2018)PermalinkSuperpixel partitioning of very high resolution satellite images for large-scale classification perspectives with deep convolutional neural networks / Tristan Postadjian (2018)PermalinkTélédétection multispectrale et hyperspectrale des eaux littorales turbides / Morgane Larnicol (2018)PermalinkTERRISCOPE, une nouvelle plateforme mutualisée de recherche en télédétection optique à partir d’avions et de drones / Yannick Boucher (2018)PermalinkPermalinkUtilisation de QGIS en télédétection, Ch. 2. Apports du MNT topo-bathymétrique pour l'évolution bio-géomorphologique des marais d'Ichkeul (Tunisie) / Zeineb Kassouk (2018)PermalinkUtilisation de QGIS en télédétection, Volume 2. QGIS et applications en agriculture et forêt / Nicolas Baghdadi (2018)PermalinkUtilisation de QGIS en télédétection, Volume 4. QGIS et applications en eau et risques / Nicolas Baghdadi (2018)Permalink