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Area-based estimation of growing stock volume in Scots pine stands using ALS and airborne image-based point clouds / Paweł Hawryło in Forestry, an international journal of forest research, vol 90 n° 5 (December 2017)
[article]
Titre : Area-based estimation of growing stock volume in Scots pine stands using ALS and airborne image-based point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Paweł Hawryło, Auteur ; Piotr Tompalski, Auteur ; Piotr Wezyk, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 686 - 696 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image infrarouge couleur
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] Pinus sylvestris
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] régression multiple
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] volume en bois
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (Auteur) Recent research has shown that image-derived point clouds (IPCs) are a highly competitive alternative to airborne laser scanning (ALS) data in the context of selected forest inventory activities. However, there is still a need for investigating different kinds of aerial images used for point cloud generation. This study compares the effectiveness of IPCs derived from true colour (RGB) and colour infrared (CIR) aerial images with ALS data for growing stock volume estimation of single canopy layer Scots pine stands. A multiple linear regression method was used to create predictive models. All models predicted growing stock volume with low root mean square errors – ALS: 15.2%, IPC-CIR: 17.0% and IPC-RGB: 17.5%. The following variables for each data type were found to be the most robust: ALS – mean height of points, percentage of all returns above mean height of points, interquartile range of point heights; IPC-CIR – mean height of points, percentage of all returns above mode height of points, canopy relief ratio; IPC-RGB – mean height of points and canopy relief ratio. Our results show that for single canopy layer Scots pine dominated stands it is possible to predict growing stock volume using IPCs with a comparable accuracy as using ALS data. The comparable performance of IPC-RGB and IPC-CIR based models suggests that a mixed usage of RGB and CIR data in retrospective studies could be possible. Numéro de notice : A2017-904 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1093/forestry/cpx026 En ligne : https://doi.org/10.1093/forestry/cpx026 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93205
in Forestry, an international journal of forest research > vol 90 n° 5 (December 2017) . - pp 686 - 696[article]Building extraction from fused LiDAR and hyperspectral data using Random Forest Algorithm / Saeid Parsian in Geomatica, vol 71 n° 4 (December 2017)
[article]
Titre : Building extraction from fused LiDAR and hyperspectral data using Random Forest Algorithm Type de document : Article/Communication Auteurs : Saeid Parsian, Auteur ; Meisam Amani, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 185 - 193 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] analyse discriminante
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] toitRésumé : (Auteur) Dans le présent article, nous avons utilisé la fusion des données de la détection et de la télémétrie par ondes lumineuses (LiDAR) avec les données hyperspectrales afin de proposer une méthode pour la détection des édifices. Le nombre de bandes hyperspectrales a d’abord été réduit de 144 couches à 8 couches en utilisant l’algorithme d’analyse discriminante linéaire (ADL) pour enlever les bandes hautement redondantes et réduire les coûts de calcul. Puis, ces couches ont été intégrées à quatre couches de hauteurs et d’intensités obtenues des données LiDAR. Les couches fusionnées (12 couches) ont été appliquées à un algorithme de forêts aléatoires (FA) pour extraire les limites des édifices. Finalement, deux opérateurs morphologiques ont été appliqués pour enlever les ouvertures dans les toits des édifices et réparer leurs limites. Une comparaison a également été effectuée entre les résultats obtenus au moyen de la méthode proposée et l’étude de référence dans ce domaine [Debes et al. 2014]. La précision de la méthode proposée s’est avérée meilleure pour la détection des édifices en beaucoup moins de temps comparativement à la méthode de référence. Les valeurs de 97 % et de 96 % ont été obtenues pour la précision du producteur et de l’utilisateur respectivement. Dans l’ensemble, la méthode décrite dans le présent article s’est avérée avoir un potentiel élevé pour l’extraction des édifices. Numéro de notice : A2017-848 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.5623/cig2017-401 Date de publication en ligne : 27/02/2018 En ligne : https://doi.org/10.5623/cig2017-401 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89446
in Geomatica > vol 71 n° 4 (December 2017) . - pp 185 - 193[article]Multimorphological superpixel model for hyperspectral image classification / Tianzhu Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 12 (December 2017)
[article]
Titre : Multimorphological superpixel model for hyperspectral image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Tianzhu Liu, Auteur ; Yanfeng Gu, Auteur ; Jocelyn Chanussot, Auteur ; Mauro Dalla Mura, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 6950 - 6963 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] méthode fondée sur le noyauRésumé : (Auteur) With the development of hyperspectral sensors, nowadays, we can easily acquire large amount of hyperspectral images (HSIs) with very high spatial resolution, which has led to a better identification of relatively small structures. Owing to the high spatial resolution, there are much less mixed pixels in the HSIs, and the boundaries between these categories are much clearer. However, the high spatial resolution also leads to complex and fine geometrical structures and high inner-class variability, which make the classification results very “noisy.” In this paper, we propose a multimorphological superpixel (MMSP) method to extract the spectral and spatial features and address the aforementioned problems. To reduce the difference within the same class and obtain multilevel spatial information, morphological features (multistructuring element extended morphological profile or multiattribute filter extended multi-attribute profiles) are first obtained from the original HSI. After that, simple linear iterative clustering segmentation method is performed on each morphological feature to acquire the MMSPs. Then, uniformity constraint is used to merge the MMSPs belonging to the same class which can avoid introducing the information from different classes and acquire spatial structures at object level. Subsequently, mean filtering is utilized to extract the spatial features within and among MMSPs. At last, base kernels are obtained from the spatial features and original HSI, and several multiple kernel learning methods are used to obtain the optimal kernel to incorporate into the support vector machine. Experiments conducted on three widely used real HSIs and compared with several well-known methods demonstrate the effectiveness of the proposed model. Numéro de notice : A2017-767 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2017.2737037 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2017.2737037 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88806
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 12 (December 2017) . - pp 6950 - 6963[article]A batch-mode regularized multimetric active learning framework for classification of hyperspectral images / Zhou Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 11 (November 2017)
[article]
Titre : A batch-mode regularized multimetric active learning framework for classification of hyperspectral images Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhou Zhang, Auteur ; Melba M. Crawford, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 6594 - 6609 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] précision de la classificationRésumé : (Auteur) Techniques that combine multiple types of features, such as spectral and spatial features, for hyperspectral image classification can often significantly improve the classification accuracy and produce a more reliable thematic map. However, the high dimensionality of the input data and the typically limited quantity of labeled samples are two key challenges that affect classification performance of supervised methods. In order to simultaneously deal with these issues, a regularized multimetric active learning (AL) framework is proposed which consists of three main parts. First, a regularized multimetric learning approach is proposed to jointly learn distinct metrics for different types of features. The regularizer incorporates the unlabeled data based on the neighborhood relationship, which helps avoid overfitting at early stages of AL, when the quantity of training data is particularly small. Then, as AL proceeds, the regularizer is also updated through similarity propagation, thus taking advantage of informative labeled samples. Finally, multiple features are projected into a common feature space, in which a new batch-mode AL strategy combining uncertainty and diversity is utilized in conjunction with k-nearest neighbor classification to enrich the set of labeled samples. In order to evaluate the effectiveness of the proposed framework, the experiments were conducted on two benchmark hyperspectral data sets, and the results were compared to those achieved by several other state-of-the-art AL methods. Numéro de notice : A2017-760 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2017.2730583 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2017.2730583 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88788
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 11 (November 2017) . - pp 6594 - 6609[article]Fusing microwave and optical satellite observations to simultaneously retrieve surface soil moisture, vegetation water content, and surface soil roughness / Yohei Sawada in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 11 (November 2017)
[article]
Titre : Fusing microwave and optical satellite observations to simultaneously retrieve surface soil moisture, vegetation water content, and surface soil roughness Type de document : Article/Communication Auteurs : Yohei Sawada, Auteur ; Toshio Koike, Auteur ; Kentaro Aida, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 6195 - 6206 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] image Aqua-AMSR
[Termes IGN] image Aqua-MODIS
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] rugosité du sol
[Termes IGN] teneur en eau de la végétationRésumé : (Auteur) Uncertainty in surface soil roughness strongly degrades the performance of surface soil moisture (SSM) and vegetation water content (VWC) retrieval from passive microwave observations. This paper proposes an algorithm to objectively determine the surface soil roughness parameter of the radiative transfer model by fusing microwave and optical satellite observations. It is then demonstrated in a semiarid in situ observation site. The roughness correction of this new algorithm positively impacted the performance of SSM (root-mean-square error reduced from 0.088 to 0.070) and VWC retrieval from the Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer. Since this surface soil roughness correction may be transferrable to other microwave satellite retrieval algorithms such as those for the Soil Moisture and Ocean Salinity and Soil Moisture Active Passive satellites, this new algorithm can contribute to many microwave earth surface observation satellite missions. Numéro de notice : A2017-746 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2017.2722468 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2017.2722468 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88781
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 11 (November 2017) . - pp 6195 - 6206[article]Fusion of hyperspectral and LiDAR data using sparse and low-rank component analysis / Behnood Rasti in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 11 (November 2017)PermalinkRobust minimum volume simplex analysis for hyperspectral unmixing / Shaoquan Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 11 (November 2017)PermalinkSparse distributed multitemporal hyperspectral unmixing / Jakob Sigurdsson in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 11 (November 2017)PermalinkSpatial group sparsity regularized nonnegative matrix factorization for hyperspectral unmixing / Xinyu Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 11 (November 2017)PermalinkThe Naïve Overfitting Index Selection (NOIS): A new method to optimize model complexity for hyperspectral data / Alby D. Rocha in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 133 (November 2017)PermalinkHyperspectral dimensionality reduction for biophysical variable statistical retrieval / Juan Pablo Rivera-Caicedo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 132 (October 2017)PermalinkHyperspectral UAV-imagery and photogrammetric canopy height model in estimating forest stand variables / Sakari Tuominen in Silva fennica, vol 51 n° 5 (2017)PermalinkUnderstanding the temporal behavior of crops using Sentinel-1 and Sentinel-2-like data for agricultural applications / Amanda Veloso in Remote sensing of environment, vol 199 (15 September 2017)PermalinkBand subset selection for anomaly detection in hyperspectral imagery / Lin Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 9 (September 2017)PermalinkUnsupervised domain adaptation for early detection of drought stress in hyperspectral images / P. Schmitter in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 131 (September 2017)Permalink