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Quantifying deforestation in the Brazilian Amazon using advanced land observing satellite phased array L-band synthetic aperture radar (ALOS PALSAR) and shuttle imaging radar (SIR)-C data / M. Rahman in Geocarto international, vol 27 n° 6 (October 2012)  

Public [article]  inGeocarto international > vol 27 n° 6 (October 2012) . - pp 463 - 478 Titre : Quantifying deforestation in the Brazilian Amazon using advanced land observing satellite phased array L-band synthetic aperture radar (ALOS PALSAR) and shuttle imaging radar (SIR)-C data Type de document : Article/Communication Auteurs : M. Rahman, Auteur ; J. Tetuko Sri Sumantyo, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 463 - 478 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] Amazonie [Termes IGN] bande L [Termes IGN] Brésil [Termes IGN] carte de la végétation [Termes IGN] couvert forestier [Termes IGN] déboisement [Termes IGN] image ALOS-PALSAR [Termes IGN] image radar [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] image SIR-C [Termes IGN] matrice [Termes IGN] zone intertropicale Résumé : (Auteur) The study examined the capability of dual-polarization SAR data for forest cover mapping and change assessment in the Brazilian Amazon Forest regions. Shuttle Imaging Radar (SIR)-C and Advanced Land Observing Satellite Phased Array L-band Synthetic Aperture Radar (ALOS PALSAR) data were analysed to map and quantify deforestation. The images were classified using hybrid classifier, where each land cover was grouped in various spectral sub-classes interpreted on the imagery and later merged together to generate the desired land cover classes. The classification accuracy for forest was reasonably high (>90%). The technique applied in this study can be extended for operational mapping and monitoring of deforestation in the tropics, particularly for those regions which are often covered by cloud. Numéro de notice : A2012-509 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2011.638987 Date de publication en ligne : 13/01/2012 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2011.638987 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31955 [article]

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Effect of SRTM resolution on morphometric feature identification using neural network - self organizing map / A. Ehsani in Geoinformatica, vol 14 n° 4 (October 2010)  

Public [article]  inGeoinformatica > vol 14 n° 4 (October 2010) . - pp 405 - 424 Titre : Effect of SRTM resolution on morphometric feature identification using neural network - self organizing map Type de document : Article/Communication Auteurs : A. Ehsani, Auteur ; F. Quiel, Auteur ; A. Malekian, Auteur Année de publication : 2010 Article en page(s) : pp 405 - 424 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] aire protégée [Termes IGN] Carpates [Termes IGN] carte de Kohonen [Termes IGN] classification par réseau neuronal [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] données topographiques [Termes IGN] géomorphométrie [Termes IGN] image SIR-C-X-SAR [Termes IGN] MNS SRTM Résumé : (Auteur) In this study, we present a semi-automatic procedure using Neural Networks—Self Organizing Map—and Shuttle Radar Topography Mission DEMs to characterize morphometric features of the landscape in the Man and Biosphere Reserve “Eastern Carpathians”. We investigate specially the effect of two resolutions, SIR-C with 3 arc seconds and X-SAR with 1 arc second for morphometric feature identification. Specifically we investigate how the SRTM/C band data with 30 m interpolated grid, corresponding to SRTM/X band 30 m, affect the morphometric characterization and topography derivatives. To reduce misregistration between the DEMs, spatial co-registration was performed and a RMSE of 0.48 pixel was achieved. Morphometric parameters such as slope, maximum curvature, minimum curvature and cross-sectional curvature are derived using a bivariate quadratic approximation on 90 m, 30 m and interpolated 30 m DEMs. Self Organizing Map (SOM) is used for the classification of morphometric parameters into ten exclusive and exhaustive classes. These classes were analyzed as morphometric features such as ridge, channel, crest line and planar for all data sets based on feature space (scatter plot), morphometric signatures and 3D inspection of the area. The map quality is analyzed by oblique views with contour lines overlaid. Using the X band DEM with 30 m grid as benchmark, a change detection technique was used to quantify differences in morphometric features and to assess the scale effect going from a 90 m (C-band) DEM to an interpolated 30 m DEM. The same procedure is used to study the effect of different resolutions on morphometric features. Morphometric parameters were computed by a moving window size 5 x 5 (corresponding to 450 m on the ground) over SRTM- 90 m. To cover the same ground area, a moving window size of 15 x 15 is used for the 30 m DEM. The change analysis showed the amount of resolution dependency of morphometric features. Overall, the results showed that the introduced method is very useful for identification of morphometric features based on SRTM resolution. Decreasing the grid size from 90 m to 30 m reveals considerably more detailed information emphasizing local conditions. Comparison between results from DEM-30 m as reference data set and interpolated 30 m, showed a rate of change of 31.5% which is negligible. About 17% of this rate correspond to classes with mean slope > 10°. Of the morphometric parameters, the cross sectional curvature is most sensitive to DEM resolution. Increasing spatial resolution reduces the main constrains for morphometric analysis with SRTM 90 m data, such as unrealistic features and isolated single elements in the output map. So in case of lack of high resolution data, the SRTM 90 m data could be interpolated and used for further geomorphic analysis. Copyright Springer Numéro de notice : A2010-302 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-009-0085-4 Date de publication en ligne : 29/04/2009 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-009-0085-4 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30496 [article]

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Apport de l'imagerie spatiale optique et radar pour la détection et le suivi des zones d'orpaillage en Guyane française / Nicolas Baghdadi in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 175 (Septembre 2004)

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 175 (Septembre 2004) . - pp 3 - 12 Titre : Apport de l'imagerie spatiale optique et radar pour la détection et le suivi des zones d'orpaillage en Guyane française Type de document : Article/Communication Auteurs : Nicolas Baghdadi, Auteur ; A. Bouguignon, Auteur ; J.L. Lasserre, Auteur Année de publication : 2004 Article en page(s) : pp 3 - 12 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] cartographie thématique [Termes IGN] contrôle par télédétection [Termes IGN] Guyane (département français) [Termes IGN] image Landsat [Termes IGN] image Radarsat [Termes IGN] image SIR-C [Termes IGN] image spatiale [Termes IGN] image SPOT [Termes IGN] impact sur l'environnement [Termes IGN] occupation du sol [Termes IGN] or [Termes IGN] prospection minérale [Termes IGN] surveillance écologique Résumé : (Auteur) Les activités minières, parfois clandestines, en Guyane Française sont mal ou pas contrôlées par les autorités. Elles causent des dégâts majeurs à la nature (déboisement sauvage, déversement de mercure, etc.) La recherche d'outils fiables et peu onéreux permettant la cartographie des zones d'orpaillage et le suivi de leurs évolutions dans le temps présente un grand intérêt local. L'objectif de cette étude est d'analyser le potentiel de l'imagerie satellitaire optique et radar pour l'identification et la cartographie des zones d'orpaillage en Guyane française. Des images acquises en entre 1990 et 2003 ont ainsi été analysées. L'information issue de l'imagerie satellitaire radar (RADARSAT, SIR-C) et optique (SPOT, LANDSAT) a été étudiée. Les résultats montrent la faible capacité du capteur RADARSAT (monobande) pour cette application. Quant aux images SIR-C (multi-bandes), elles fournissent une meilleure détection des zones d'orpaillage. L'interprétation réalisée sur les images SPOT et LANDSAT montre que les capteurs optiques constituent le meilleur outil pour la cartographie de cette activité. L'intérêt des séquences multi-dates pour cartographier l'évolution du paysage soumis depuis quelques années à d'importantes modifications dues à l'activité des orpailleurs a été démontré. De même, on peut procéder à des contrôles pour déterminer si les exploitations cartographiées sont légales ou clandestines et si le conscessionnaire exploite la surface allouée par le permis (localisation et étendue). Numéro de notice : A2004-614 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27130 [article]

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Multitemporal/multiband SAR classification of urban areas using spatial analysis: statistical versus neural kernel-based approach / T. Macri Pellizzei in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 10 (October 2003)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 41 n° 10 (October 2003) . - pp 2338 - 2353 Titre : Multitemporal/multiband SAR classification of urban areas using spatial analysis: statistical versus neural kernel-based approach Type de document : Article/Communication Auteurs : T. Macri Pellizzei, Auteur ; Paolo Gamba, Auteur ; P. Lombardo, Auteur ; F. Dell'acqua, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 2338 - 2353 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] classification floue [Termes IGN] classification par réseau neuronal [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] image SIR-C [Termes IGN] milieu urbain [Termes IGN] réalité de terrain [Termes IGN] segmentation d'image [Termes IGN] test de performance Résumé : (Auteur) In this paper, we derive two techniques for the classification of Multifrequency/multitemporal polarimetric SAR images, based respectively on a statistical and on a neural approach. Both techniques are especially designed to exploit the spatial structure of the observed scene, thus allowing more stable classification results. Such techniques are useful when looking at medium - to - scale features, like the boundaries between urban and non-urban areas. They are applied to a set of SIR-C images of a urban area, to test their effectiveness in the identification of the different classes that compose the observed scene. A lower and an upper bound to the classification performance are introduced to characterise their limits. They correspond respectively to pixel-by-pixel classification and to the joint classification of the pixels belonging to the different classes identified in the ground truth. The results achieved with the two approaches are quantitatively analysed by comparing them to the ground truth. Moreover, a hybrid approach is presented, where the homogeneous regions identified through statistical segmentation are classified using a neuro-fuzzy technique. Finally, a quantitative analysis of the results achieved with all the proposed techniques is carried out, showing that their classification performance is much higher than the lower bound and reasonably close to the upper bound. This is a consequence of their effectiveness in the exploitation of the spatial information. Numéro de notice : A2003-356 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2003.818762 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.818762 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=26436 [article]

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Land cover classification models using Shuttle Imaging Radar (SIR-C) data: a case study in New Hampshire, USA / R. Narayanan in Geocarto international, vol 17 n° 3 (September - November 2002)  

Public [article]  inGeocarto international > vol 17 n° 3 (September - November 2002) . - pp 57 - 65 Titre : Land cover classification models using Shuttle Imaging Radar (SIR-C) data: a case study in New Hampshire, USA Type de document : Article/Communication Auteurs : R. Narayanan, Auteur ; Jing Zhang, Auteur Année de publication : 2002 Article en page(s) : pp 57 - 65 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance [Termes IGN] classification par réseau neuronal [Termes IGN] covariance [Termes IGN] fréquence [Termes IGN] image radar [Termes IGN] image SIR-C [Termes IGN] New Hampshire (Etats-Unis) [Termes IGN] occupation du sol [Termes IGN] polarisation [Termes IGN] précision de la classification [Termes IGN] réalité de terrain [Termes IGN] variance Résumé : (Auteur) Spaceborne synthetic aperture radar (SAR) systems have the ability to provide high resolution information on land cover characteristics under adverse conditions such as darkness or cloud cover. The use of multiple frequencies and multiple polarizations yields better classification accuracies. The results of various land cover classification algorithms using Shuttle Imaging Radar (SIR-C) SAR data as applied to a site in Suncook, New Hampshire, are described in this paper. Three classification models were developed and tested: minimum distance classification, maximum a posteriori probability classification, and neural network classification. Using the available ground truth information, land cover was classified into five distinct regions: water, swamp, sand, trees, and grass. All three methods were applied to the same site and results compared. The maximum a posteriori probability approach yielded the highest overall classification accuracy on a pixelbypixel basis. Although the minimum distance approach was simpler than the maximum a posteriori approach, its performance was not as good as the latter since it did not use the covariance information between the data channels. The neural network approach performed well and its results were comparable to the maximum a posteriori approach when the variance of the data was small; however, its performance degraded rapidly when the variance of the data was high. Numéro de notice : A2002-286 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106040208542245 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106040208542245 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22197 [article]

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L'imagerie spatiale pour la mise à jour cartographique en Afrique : un cas d'étude en Guinée-Conakry / Nicolas Baghdadi in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 163 (Juillet 2001)

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Analyse du potentiel des images radar pour la cartographie et la mise à jour de cartes en Guinée-Conakry / Cédric Parent (2000)

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Advanced polarimetric SAR data classification for cartographic information extraction / Manfred F. Buchroithner (31/05/1999)

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Filtrage du speckle dans les images radar à synthèse d'ouverture polarimétriques et classification supervisée multi-source / Franck Sery (1997)

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Réalisation de spatiocartes radar à partir de données multifréquences / V. Frey (1997)

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IGARSS'88 remote sensing: Moving towards the 21st century: International Geosciences and remote sensing Symposium, Edinburgh (U.K.), 12-16 September 1988, 2. Volume 2 / T.D. Guyenne (1988)

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