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Utilisation des images satellitaires Spot pour la cartographie des types de peuplements de la forêt de la Mamora (Maroc) / Abderrahman Aafi in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 178 (Septembre 2005)
[article]
Titre : Utilisation des images satellitaires Spot pour la cartographie des types de peuplements de la forêt de la Mamora (Maroc) Type de document : Article/Communication Auteurs : Abderrahman Aafi, Auteur ; A. Benabid, Auteur ; A. El Kadmiri Achhal, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 29 - 35 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] données vectorielles
[Termes IGN] ENVI
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image SPOT
[Termes IGN] Kappa de Cohen
[Termes IGN] Maroc
[Termes IGN] matrice de confusion
[Termes IGN] Quercus (genre)
[Termes IGN] traitement d'imageRésumé : (Auteur) L'étude vise l'élaboration de la carte des types de peuplements de la forêt de la Mamora qui s'étend sur 132.053 ha en utilisant une image multispectrale. Les zones à chêne-liège et à terrains vides ont fait l'objet d'une classification automatique sur la base de l'algorithme du maximum de vraisemblance. Cette classification a donné lieu à l'identification: (i) une zone à chêne-liège qui s'étend sur 58.396 ha, soit 44,3% de la superficie totale de la forêt et se répartit sur trois classes de densité : le chêne-liège dense, le chêne-liège moyennement dense et le chêne-liège clair avec respectivement 4110 ha, 16.665 ha et 37.621 ha, soit 7%, 29% et 64% de la superficie totale du chêne-liège et (ii) la zone des terrains vides qui occupe 7.350 ha, soit 5,6% de la superficie totale de la forêt de la Mamora. L'évaluation de la qualité de cette classification a été approchée par la matrice de confusion dont le la précision totale est de 94% et par le coefficient Kappa (K) qui est égal à 84%. La zone reboisée qui s'étend sur 66.307 ha, soit 50,2% de la superficie totale de la forêt et qui est répartie entre les reboisements en feuillus et en résineux avec respectivement 60.621 ha et 5.686 ha, soit 91,4% et 8,6% de la superficie totale reboisée, a été numérisée à l'écran (PIAO). Par ailleurs, deux couches vectorielles ont été créées pour la représentation des réseaux routier et hydrographique de la zone d'étude. Numéro de notice : A2005-553 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27689
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 178 (Septembre 2005) . - pp 29 - 35[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 018-05021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible De-shadowing of satellite/airborne imagery / R. Richter in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 15 (August 2005)
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[article]
Titre : De-shadowing of satellite/airborne imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : R. Richter, Auteur ; A. Muller, Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 3137 - 3148 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] bande visible
[Termes IGN] correction des ombres
[Termes IGN] filtre numérique
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image spatiale
[Termes IGN] matrice de covariance
[Termes IGN] rayonnement proche infrarouge
[Termes IGN] seuillage d'imageRésumé : (Auteur) A de-shadowing technique is presented for multispectral and hyperspectral imagery over land acquired by satellite/airborne sensors. The method requires a channel in the visible and at least one spectral band in the near-infrared (0.8-1um) region, but performs much better if bands in the short-wave infrared region (around 1.6 and 2.2 um) are available as well. The algorithm consists of these major components: (i) calculation of the covariance matrix and zero-reflectance matched filter vector, (ii) derivation of the unsealed and scaled shadow function, (iii) histogram thresholding of the unscaled shadow function to define the core shadow areas, (iv) region growing to include the surroundings of the core shadow areas for a smooth shadowlclear transition, and (v) de-shadowing of the pixels in the final shadow mask. The critical parameters of the method are discussed. Example images from different climates and landscapes are presented to demonstrate the successful performance of the shadow removal process over land surfaces. Numéro de notice : A2005-323 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01431160500114664 En ligne : https://doi.org/10.1080/01431160500114664 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27459
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 26 n° 15 (August 2005) . - pp 3137 - 3148[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 080-05151 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Exclu du prêt
[article]
Titre : Clever imaging with Smartscan Type de document : Article/Communication Auteurs : V. Tchernykh, Auteur ; S. Dyblenko, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 41 - 45 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes IGN] capteur en peigne
[Termes IGN] capteur imageur
[Termes IGN] distorsion d'image
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] numériseur à balayage
[Termes IGN] orientation du capteur
[Termes IGN] satellite d'observation de la Terre
[Termes IGN] temps réelRésumé : (Auteur) The cameras commonly used for Earth observation from satellites require high attitude stability during the image acquisition. For some types of cameras (high-resolution 'pushbroom' scanners in particular), instantaneous attitude changes of even less than one arcsecond result in significant image distortion and blurring. Especially problematic are the effects of high-frequency attitude variations originating from micro-shocks and vibrations produced by the momentum and reaction wheels, mechanically activated coolers, and steering and deployment mechanisms on board. The resulting high attitude-stability requirements for Earth-observation satellites are one of the main reasons for their complexity and high cost. The novel SmartScan imaging concept, based on an opto-electronic system with no moving parts, offers the promise of high-quality imaging with only moderate satellite attitude stability. SmartScan uses real-time recording of the actual image motion in the focal plane of the camera during frame acquisition to correct the distortions in the image. Exceptional real-time performances with subpixel-accuracy image-motion measurement are provided by an innovative high-speed onboard opto-electronic correlation processor. SmartScan will therefore allow pushbroom scanners to be used for hyperspectral imaging from satellites and other space platforms not primarily intended for imaging missions, such as micro- and nano-satellites with simplified attitude control, low-orbiting communications satellites, and manned space stations. Numéro de notice : A2005-404 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans En ligne : http://www.esa.int/esapub/bulletin/bulletin123/bul123f_tchernykh.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27540
in ESA bulletin > n° 123 (August 2005) . - pp 41 - 45[article]A statistical self-organizing learning system for remote sensing classification / H.M. Chi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 43 n° 8 (August 2005)
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[article]
Titre : A statistical self-organizing learning system for remote sensing classification Type de document : Article/Communication Auteurs : H.M. Chi, Auteur ; O.K. Ersoy, Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 1890 - 1900 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] carte de Kohonen
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] méthode des moindres carrés
[Termes IGN] noeud
[Termes IGN] système expert
[Termes IGN] transformation non linéaireRésumé : (Auteur) A new learning system called a statistical self-organizing learning system (SSOLS), combining functional-link neural networks, statistical hypothesis testing, and self-organization of a number of enhancement nodes, is introduced for remote sensing applications. Its structure consists of two stages, a mapping stage and a learning stage. The input training vectors are initially mapped to the enhancement vectors in the mapping stage by multiplying with a random matrix, followed by pointwise nonlinear transformations. Starting with only one enhancement node, the enhancement layer incrementally adds an extra node in each iteration. The optimum dimension of the enhancement layer is determined by using an efficient leave-one-out cross-validation method. In this way, the number of enhancement nodes is also learned automatically. A t-test algorithm can also be applied to the mapping stage to mitigate the effect of overfitting and to further reduce the number of enhancement nodes required, resulting in a more compact network. In the learning stage, both the input vectors and the enhancement vectors are fed into a least squares learning module to obtain the estimated output vectors. This is made possible by choosing the output layer linear. In addition, several SSOLSs can be trained independently in parallel to form a consensual SSOLS, whose final output is a linear combination of the outputs of each SSOLS module. The SSOLS is simple, fast to compute, and suitable for remote sensing applications, especially with hyperspectral image data of high dimensionality. Numéro de notice : A2005-393 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2005.851188 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2005.851188 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27529
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 43 n° 8 (August 2005) . - pp 1890 - 1900[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-05081 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Multivariate texture-based segmentation of remotely sensed imagery for extraction of objects and their uncertainty / Arko Lucieer in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 14 (July 2005)
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[article]
Titre : Multivariate texture-based segmentation of remotely sensed imagery for extraction of objects and their uncertainty Type de document : Article/Communication Auteurs : Arko Lucieer, Auteur ; Alfred Stein, Auteur ; Peter F. Fisher, Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 2917 - 2936 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse multivariée
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] image CASI
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] incertitude des données
[Termes IGN] niveau de gris (image)
[Termes IGN] objet géographique
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] texture d'imageRésumé : (Auteur) In this study, a segmentation procedure is proposed, based on grey-level and multivariate texture to extract spatial objects from an image scene. Object uncertainty was quantified to identify transitions zones of objects with indeterminate boundaries. The Local Binary Pattern (LBP) operator, modelling texture, was integrated into a hierarchical splitting segmentation to identifiy homogeneous texture regions in an image. We proposed a multivariate extension of the standard univariate LBP operator to describe colour texture. The paper is illustrated with two case studies. The first considers an image with a composite of texture regions. The two LBP operators provided good segmentation results on both grey-scale and colour textures, depicted by accuracy values of 96% and 98% respectively. The second case study involved segmentation of coastal land cover objects from a multispectral Compact Airborne Spectral Imager (CASI) image, of a coastal area in the UK. Segmentation based on the univariate LBP measure provided unsatisfactory segmentation results from a single CASI band (70% accuracy). A multivariate LBP-based segmentation of three CASI bands improved segmentation results considerably (77% accuracy). Uncertainty values for object building blocks provided valuable information for identification of object transition zones. We conclude that the multivariate LBP texture model in combinaison with a hierarchical splitting segmentation framework is suitable for identifying objects and for quantifying their uncertainty. Numéro de notice : A2005-294 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01431160500057723 En ligne : https://doi.org/10.1080/01431160500057723 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27430
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 26 n° 14 (July 2005) . - pp 2917 - 2936[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 080-05141 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Exclu du prêt A comparative analysis of image fusion methods / Z. Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 43 n° 6 (June 2005)
PermalinkDesigning fuzzy rule based classifier using self-organizing feature map for analysis of multispectral satellite images / Nikhil R. Pal in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 10 (May 2005)
PermalinkNeural network model for standard PCA and its variants applied to remote sensing / S. Chitroub in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 10 (May 2005)
PermalinkA robust technique for precise registration of radar and optical satellite images / T.D. Hong in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 71 n° 5 (May 2005)
PermalinkA comparison of local variance, fractal dimension, and Moran's index as aids to multispectral image classification / C.W. Emerson in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 8 (April 2005)
PermalinkA whole image approach using field measurements for transforming EO1 Hyperion hyperspectral data into canopy reflectance spectra / E.W. Ramsey in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 8 (April 2005)
PermalinkLand covers update by supervised classification of segmented ASTER images / A.R.S. Marcal in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 7 (April 2005)
PermalinkSPOT-4 Vegetation multi-temporal compositing for land cover change studies over tropical regions / João M.B. Carreiras in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 7 (April 2005)
PermalinkUpdating land cover classification using a rule-based decision system / Damien Raclot in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 7 (April 2005)
PermalinkIntegration of spatial and spectral information by means of unsupervised extraction and classification for homogenous objects applied to multispectral and hyperspectral data / L.O. Jimenez in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 43 n° 4 (April 2005)
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