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Spatial-aware dictionary learning for hyperspectral image classification / Ali Soltani-Farani in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 1 (January 2015)
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[article]
Titre : Spatial-aware dictionary learning for hyperspectral image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Ali Soltani-Farani, Auteur ; Hamid R. Rabiee, Auteur ; Seyyed Abbas Hosseini, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 527 - 541 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algorithme d'apprentissage
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] limite de résolution radiométrique
[Termes IGN] prise en compte du contexte
[Termes IGN] voisinage (relation topologique)Résumé : (Auteur) This paper presents a structured dictionary-based model for hyperspectral data that incorporates both spectral and contextual characteristics of spectral samples. The idea is to partition the pixels of a hyperspectral image into a number of spatial neighborhoods called contextual groups and to model the pixels inside a group as members of a common subspace. That is, each pixel is represented using a linear combination of a few dictionary elements learned from the data, but since pixels inside a contextual group are often made up of the same materials, their linear combinations are constrained to use common elements from the dictionary. To this end, dictionary learning is carried out with a joint sparse regularizer to induce a common sparsity pattern in the sparse coefficients of a contextual group. The sparse coefficients are then used for classification using a linear support vector machine. Experimental results on a number of real hyperspectral images confirm the effectiveness of the proposed representation for hyperspectral image classification. Moreover, experiments with simulated multispectral data show that the proposed model is capable of finding representations that may effectively be used for classification of multispectral resolution samples. Numéro de notice : A2015-037 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2014.2325067 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2014.2325067 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75119
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 53 n° 1 (January 2015) . - pp 527 - 541[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2015011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Spectral–spatial classification of hyperspectral data via morphological component analysis-based image separation / Zhaohui Xue in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 1 (January 2015)
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[article]
Titre : Spectral–spatial classification of hyperspectral data via morphological component analysis-based image separation Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhaohui Xue, Auteur ; Jun Li, Auteur ; Liang Cheng, Auteur ; Peijun Du, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 70 - 84 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse en composantes indépendantes
[Termes IGN] classification spectrale
[Termes IGN] image hyperspectraleRésumé : (Auteur) This paper presents a new spectral-spatial classification method for hyperspectral images via morphological component analysis-based image separation rationale in sparse representation. The method consists of three main steps. First, the high-dimensional spectral domain of hyperspectral images is reduced into a low-dimensional feature domain by using minimum noise fraction (MNF). Second, the proposed separation method is acted on each features to generate the morphological components (MCs), i.e., the content and texture components. To this end, the dictionaries for these two components are built by using local curvelet and Gabor wavelet transforms within the randomly chosen image partitions. Then, sparse coding of one of the MCs and update of the associated dictionary are sequentially performed with the other one fixed. To better direct the separation process, an undecimated Haar wavelet with soft threshold is performed for the content component to make it smooth. This process is repeated until some stopping criterion is met. Finally, a support vector machine is adopted to obtain the classification maps based on the MCs. The experimental results with hyperspectral images collected by the National Aeronautics and Space Administration Jet Propulsion Laboratory's Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer and the Reflective Optics Spectrographic Imaging System indicate that the proposed scheme provides better performance when compared with other widely used methods. Numéro de notice : A2015-029 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2014.2318332 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2014.2318332 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75110
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 53 n° 1 (January 2015) . - pp 70 - 84[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2015011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A three-dimensional model-based approach to the estimation of the tree top height by fusing low-density LiDAR data and very high resolution optical images / Claudia Paris in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 1 (January 2015)
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[article]
Titre : A three-dimensional model-based approach to the estimation of the tree top height by fusing low-density LiDAR data and very high resolution optical images Type de document : Article/Communication Auteurs : Claudia Paris, Auteur ; Lorenzo Bruzzone, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 467 - 480 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] arbre (flore)
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] hauteur des arbres
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] modélisation 3DRésumé : (Auteur) Light detection and ranging (LiDAR) technology has been extensively used for estimating forest attributes. Although high-spatial-density LiDAR data can be used to accurately derive attributes at single tree level, low-density LiDAR data are usually acquired for reducing the cost. However, a low density strongly affects the estimation accuracy due to the underestimation of the tree top and the possible loss of crowns that are not hit by any LiDAR point. In this paper, we propose a 3-D model-based approach to the estimation of the tree top height based on the fusion between low-density LiDAR data and high-resolution optical images. In the proposed approach, the integration of the two remotely sensed data sources is first exploited to accurately detect and delineate the single tree crowns. Then, the LiDAR vertical measures are associated to those crowns hit by at least one LiDAR point and used together with the radius of the crown and the tree apex location derived from the optical image for reconstructing the tree top height by a properly defined parametric model. For the remaining crowns detected only in the optical image, we reconstruct the tree top height by proposing a k-nearest neighbor trees technique that estimates the height of the missed trees as the average of the k reconstructed height values of the trees having most similar crown properties. The proposed technique has been tested on a coniferous forest located in the Italian Alps. The experimental results confirmed the effectiveness of the proposed method. Numéro de notice : A2015-035 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2014.2324016 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2014.2324016 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75117
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 53 n° 1 (January 2015) . - pp 467 - 480[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2015011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Manifold-based sparse representation for hyperspectral image classification / Yuan Yan Tang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 12 (December 2014)
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[article]
Titre : Manifold-based sparse representation for hyperspectral image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Yuan Yan Tang, Auteur ; Haoliang Yuan, Auteur ; Luoqing Li, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 7606 - 7618 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification spectrale
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] représentation multipleRésumé : (Auteur) A sparsity-based model has led to interesting results in hyperspectral image (HSI) classification. Sparse representation from a test sample is used to identify the class label. However, an ℓ1-based sparse algorithm sometimes yields unstable sparse representation. Inspired by recent progress in manifold learning, two manifold-based sparse representation algorithms are proposed to exploit the local structure of the test samples in corresponding sparse representations for enforcing smoothness across neighboring samples' sparse representations. Using techniques from regularization and local invariance, two manifold-based regularization terms are incorporated into the ℓ1-based objective function. Extensive experiments show that our proposed algorithms obtain excellent classification performance on three classic HSIs. Numéro de notice : A2014-637 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2014.2315209 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2014.2315209 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75053
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 52 n° 12 (December 2014) . - pp 7606 - 7618[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2014121 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Orthophotographie nocturne à haute résolution : la nuit, vue du ciel / Eva Frangiamone in Géomatique suisse, vol 112 n° 12 (décembre 2014)
[article]
Titre : Orthophotographie nocturne à haute résolution : la nuit, vue du ciel Type de document : Article/Communication Auteurs : Eva Frangiamone, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 526 - 531 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Orthophotographie, orthoimage
[Termes IGN] ArcMap
[Termes IGN] éclairage public
[Termes IGN] FME
[Termes IGN] image aérienne à axe vertical
[Termes IGN] image infrarouge couleur
[Termes IGN] intensité lumineuse
[Termes IGN] orthoimage couleur
[Termes IGN] prise de vue nocturneRésumé : (auteur) En un peu plus d'un siècle et demi, la photographie aérienne est devenue un outil incontournable d'aide à la décision. Riche d'informations, elle se révèle précieuse pour étudier, projeter et communiquer sur les projets d'aménagement de l'espace urbain. De plus en plus nombreuses et variées (photographies d'hiver, d'été, infrarouge...), ces photographies aériennes ne permettent pourtant actuellement qu'une visualisation partielle du territoire et de son activité. En effet, les prises de vue étant aujourd'hui exclusivement effectuées de jour, cet outil de travail ne permet pas d'appréhender l'image de la ville durant sa période nocturne. La photographie aérienne nocturne pourrait être un outil permettant aux acteurs de l'aménagement de l'espace public de saisir et de partager la portée des installations d'éclairage sur le territoire. Grâce à un partenariat avec l'IGN, la DMO (Direction de la Mensuration Officielle) du Canton de Genève a fait réaliser une photographie nocturne du territoire genevois dans la nuit du 14 au 15 avril 2013. Ce partenariat devait permettre d'étudier dans quelle mesure l'acquisition de photos aériennes nocturnes pourrait répondre aux besoins des gestionnaires de l'éclairage public et de l'aménagement du territoire nocturne de façon générale. Quelles données et quelles informations est-il possible de tirer de cette nouvelle visualisation de la nuit ? De quelle façon utiliser ce nouvel outil ? Quel rôle la photographie aérienne nocturne peut-elle jouer dans l'aménagement durable de la ville ? Numéro de notice : A2014-592 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=74853
in Géomatique suisse > vol 112 n° 12 (décembre 2014) . - pp 526 - 531[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 136-2014121 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Retrieval of spectral reflectance of high resolution multispectral imagery acquired with an autonomous unmanned aerial vehicle: AggieAir™ / Bushra Zaman in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 12 (December 2014)
PermalinkRevue des méthodes de prétraitement des données d'imagerie hyperspectrale acquises depuis un drone / Hachem Agili in Geomatica, vol 68 n° 4 (December 2014)
PermalinkSpectral–spatial hyperspectral image classification via multiscale adaptive sparse representation / Leyuan Fang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 12 (December 2014)
PermalinkAdaptive non-local Euclidean medians sparse unmixing for hyperspectral imagery / Ruyi Feng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 97 (November 2014)
PermalinkA fast volume-gradient-based band selection method for hyperspectral image / X. Geng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 11 tome 1 (November 2014)
PermalinkHyperspectral unmixing with [lq] regularization / Jakob Sigurdsson in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 11 tome 1 (November 2014)
PermalinkSemi-supervised classification for hyperspectral imagery based on spatial-spectral Label Propagation / L. Wang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 97 (November 2014)
PermalinkTracking seasonal changes of leaf and canopy light use efficiency in a Phlomis fruticosa Mediterranean ecosystem using field measurements and multi-angular satellite hyperspectral imagery / S. Stagakis in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 97 (November 2014)
PermalinkPermalinkAdaptive MAP sub-pixel mapping model based on regularization curve for multiple shifted hyperspectral imagery / Yanfei Zhong in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 96 (October 2014)
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