Descripteur
Documents disponibles dans cette catégorie (1339)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Determination of robust spectral features for identification of urban surface materials in hyperspectral remote sensing data / U. Heiden in Remote sensing of environment, vol 111 n° 4 (28/12/2007)
[article]
Titre : Determination of robust spectral features for identification of urban surface materials in hyperspectral remote sensing data Type de document : Article/Communication Auteurs : U. Heiden, Auteur ; Karl Segl, Auteur ; S. Roessner, Auteur ; H. Kaufmann, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : pp 537 - 552 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] Allemagne
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] image HYMAP
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] matrice de confusion
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] surface du solRésumé : (Auteur) Hyperspectral remote sensing data open up new opportunities for analyzing urban areas characterized by a large variety of spectrally distinct surface materials. Spectroscopic analysis using diagnostic spectral features yields the potential for automated identification and mapping of these materials. This study proposes a new approach for the determination and evaluation of such spectral features that are robust against spectral overlap between material classes and within-class variability. Analysis is based on comprehensive field and image spectral libraries of more than 21,000 spectra of surface materials widely-used in German cities. The robustness of the interactively defined spectral features is evaluated by a separability analysis. This method is performed based on confusion matrices for each material computed from classification results. For comparison this analysis is also performed for material-specific gray values of selected bands. The obtained commission and omission errors show superiority of the spectral features compared to gray values for most of the investigated materials. The results indicate that robust spectral features yield the potential for unsupervised detection of endmembers in hyperspectral image data. Copyright Elsevier Numéro de notice : A2007-521 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.rse.2007.04.008 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2007.04.008 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28884
in Remote sensing of environment > vol 111 n° 4 (28/12/2007) . - pp 537 - 552[article]Applications de l'imagerie hyperspectrale à l'étude des planètes du système solaire : le cas de Mars et de Titan / S. Le Mouelic in Photo interprétation, vol 43 n° 4 (Décembre 2007)
[article]
Titre : Applications de l'imagerie hyperspectrale à l'étude des planètes du système solaire : le cas de Mars et de Titan Type de document : Article/Communication Auteurs : S. Le Mouelic, Auteur ; C. Sotin, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : pp 19 - 30 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Télédétection
[Termes IGN] climatologie
[Termes IGN] géologie
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] Mars (planète)
[Termes IGN] Mercure (planète)
[Termes IGN] minéralogie
[Termes IGN] Omega (système)
[Termes IGN] Saturne (planète)
[Termes IGN] sonde spatiale
[Termes IGN] spectromètre imageur
[Termes IGN] système solaire
[Termes IGN] TITANRésumé : (Auteur) Cet article a pour objectif d'illustrer les résultats acquis par différentes expériences d'imagerie hyperspectrale ayant été embarquées sur les sondes d'exploration du Système Solaire, avec pour but la détermination de la composition minéralogique des surfaces planétaires. Les cas de Mars et de Titan sont plus particulièrement détaillés. Sur Mars, le spectro-imageur OMEGA à bord de la sonde Mars Express arrivée en décembre 2003 (suivi par l'instrument CRISM sur la sonde américaine Mars Reconnaissance Orbiter en 2006), a permis de détecter directement la glace d'eau sur les calottes polaires, mais aussi de détecter et cartographier la distribution de miné-raux tels que les pyroxènes, les divines, des sul-fates, des oxydes de fer et surtout des phyllosilicates (argiles). La présence de ces minéraux four-nit des contraintes fortes sur le passé climatique de Mars. Depuis Octobre 2004, l'imageur hyperspectral VIMS à bord de la sonde CASSINI permet quant à lui de cartographier la surface de Titan, le plus gros satellite de Saturne, à travers son épais-se atmosphère constituée principalement d'azote et de méthane, qui est complètement opaque au rayonnement visible. Il permet également d'étu-dier Saturne et ses satellites de glace avec, notam-ment, la détection de CO2 sur Japet et de glace d'eau dans le panache d'Encelade.Copyright Editions Eska Numéro de notice : A2007-632 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28994
in Photo interprétation > vol 43 n° 4 (Décembre 2007) . - pp 19 - 30[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 104-07041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Border vector detection and adaptation for classification of multispectral and hyperspectral remote sensing images / N.G. Kasapoglu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 45 n° 12 Tome 1 (December 2007)
[article]
Titre : Border vector detection and adaptation for classification of multispectral and hyperspectral remote sensing images Type de document : Article/Communication Auteurs : N.G. Kasapoglu, Auteur ; O.K. Ersoy, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : pp 3880 - 3893 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] classification par arbre de décision
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] précision de la classificationRésumé : (Auteur) Effective partitioning of the feature space for high classification accuracy with due attention to rare class members is often a difficult task. In this paper, the border vector detection and adaptation (BVDA) algorithm is proposed for this purpose. The BVDA consists of two parts. In the first part of the algorithm, some specially selected training samples are assigned as initial reference vectors called border vectors. In the second part of the algorithm, the border vectors are adapted by moving them toward the decision boundaries. At the end of the adaptation process, the border vectors are finalized. The method next uses the minimum distance to border vector rule for classification. In supervised learning, the training process should be unbiased to reach more accurate results in testing. In the BVDA, decision region borders are related to the initialization of the border vectors and the input ordering of the training samples. Consensus strategy can be applied with cross validation to reduce these dependencies. The performance of the BVDA and consensual BVDA were studied in comparison to other classification algorithms including neural network with backpropagation learning, support vector machines, and some statistical classification techniques. Copyright IEEE Numéro de notice : A2007-582 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2007.900699 En ligne : https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=4378538 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28945
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 45 n° 12 Tome 1 (December 2007) . - pp 3880 - 3893[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-07121A RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Fusion of support vector machines for classification of multisensor data / Björn Waske in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 45 n° 12 Tome 1 (December 2007)
[article]
Titre : Fusion of support vector machines for classification of multisensor data Type de document : Article/Communication Auteurs : Björn Waske, Auteur ; Jon Atli Benediktsson, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : pp 3858 - 3866 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] classificateur non paramétrique
[Termes IGN] classificateur paramétrique
[Termes IGN] classification par arbre de décision
[Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image multicapteur
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image radarRésumé : (Auteur) The classification of multisensor data sets, consisting of multitemporal synthetic aperture radar data and optical imagery, is addressed. The concept is based on the decision fusion of different outputs. Each data source is treated separately and classified by a support vector machine (SVM). Instead of fusing the final classification outputs (i.e., land cover classes), the original outputs of each SVM discriminant function are used in the subsequent fusion process. This fusion is performed by another SVM, which is trained on the a priori outputs. In addition, two voting schemes are applied to create the final classification results. The results are compared with well-known parametric and nonparametric classifier methods, i.e., decision trees, the maximum-likelihood classifier, and classifier ensembles. The proposed SVM-based fusion approach outperforms all other approaches and significantly improves the results of a single SVM, which is trained on the whole multisensor data set. Copyright IEEE Numéro de notice : A2007-581 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2007.898446 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2007.898446 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28944
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 45 n° 12 Tome 1 (December 2007) . - pp 3858 - 3866[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-07121A RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Land-cover classification in the Brazilian Amazon with the integration of Landsat ETM+ and Radarsat data / Dong Lu in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°23-24 (December 2007)
[article]
Titre : Land-cover classification in the Brazilian Amazon with the integration of Landsat ETM+ and Radarsat data Type de document : Article/Communication Auteurs : Dong Lu, Auteur ; M. Batistella, Auteur ; E. Moran, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : pp 5447 - 5459 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] Amazonie
[Termes IGN] analyse texturale
[Termes IGN] Brésil
[Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image Landsat-ETM+
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image panchromatique
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] image Radarsat
[Termes IGN] niveau de gris (image)
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] transformation en ondelettes
[Termes IGN] zone tropicale humideRésumé : (Auteur) Land-cover classification with remotely sensed data in moist tropical regions is a challenge due to the complex biophysical conditions. This paper explores techniques to improve land-cover classification accuracy through a comparative analysis of different combinations of spectral signatures and textures from Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) and Radarsat data. A wavelet-merging technique was used to integrate Landsat ETM+ multispectral and panchromatic data or Radarsat data. Grey-level co-occurrence matrix (GLCM) textures based on Landsat ETM+ panchromatic or Radarsat data and different sizes of moving windows were examined. A maximum-likelihood classifier was used to implement image classification for different combinations. This research indicates the important role of textures in improving land-cover classification accuracies in Amazonian environments. The incorporation of data fusion and textures increases classification accuracy by approximately 5.8-6.9% compared to Landsat ETM+ data, but data fusion of Landsat ETM+ multispectral and panchromatic data or Radarsat data cannot effectively improve land-cover classification accuracies. Copyright Taylor & Francis Numéro de notice : A2007-538 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01431160701227596 En ligne : https://doi.org/10.1080/01431160701227596 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28901
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 28 n°23-24 (December 2007) . - pp 5447 - 5459[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 080-07131 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Measuring land development in urban regions using graph theoretical and conditional statistical features / C. Unsalan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 45 n° 12 Tome 1 (December 2007)PermalinkN-FindR method versus independent component analysis for lithological identification in hyperspectral imagery / C. Gomez in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°23-24 (December 2007)PermalinkA time-efficient method for anomaly detection in hyperspectral images / O. Duran in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 45 n° 12 Tome 1 (December 2007)PermalinkFusing Ikonos images by a four-band wavelet transformation method / Wei Shi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 73 n° 11 (November 2007)PermalinkIntegration of heterogeneous geospatial data in a federated database / Matthias Butenuth in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 62 n° 5 (October 2007)PermalinkMultispectral image classification: a supervised neural computation approach based on rough-fuzzy membership function and weak fuzzy similarity relation / A. Agrawal in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°19-20 (October 2007)PermalinkOptimization in multi-scale segmentation of high-resolution satellite images for artificial feature recognition / Jing Tian in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°19-20 (October 2007)PermalinkCharacterizing patterns of plant distribution in a southern California salt marsh using remotely sensed topographic and hyperspectral data and local tidal fluctuations / S. Sadro in Remote sensing of environment, vol 110 n° 2 (28/09/2007)PermalinkDerniers développements en télédétection hyperspectrale / V. Carrere in Photo interprétation, vol 43 n° 3 (Septembre 2007)PermalinkGeoeye's next-generation color satellite imagery / K. Corbley in Geoinformatics, vol 10 n° 6 (01/09/2007)Permalink