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Termes IGN > imagerie > image spatiale > image satellite > image SPOT
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Automatic production of large-scale cloud-free orthomosaics from multitemporal satellite images / Nicolas Champion (2017)
Titre : Automatic production of large-scale cloud-free orthomosaics from multitemporal satellite images Type de document : Article/Communication Auteurs : Nicolas Champion , Auteur ; Emilie Le Hir, Auteur ; Stéphane Massera , Auteur ; Nicolas Bellaiche , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2017 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : Multitemp 2017, 9th International Workshop on the Analysis of Multitemporal Remote Sensing Images 27/06/2017 29/06/2017 Brugge Belgique Proceedings IEEE Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] continuité cartographique
[Termes IGN] harmonisation des données
[Termes IGN] image Pléiades-HR
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] image SPOT 7
[Termes IGN] masque
[Termes IGN] orthophotoplan numériqueRésumé : (auteur) The main goal of this paper is to present the automatic pipeline designed at IGN-France to produce automatic large-scale cloud-free orthomosaics from multiple Spot 6/7 and Pléiades-HR satellite images. Our pipeline is composed of three steps: the radiometric harmonisation of satellite images, the automatic production of cloud masks and the stitching procedure. Our evaluation shows that our pipeline is capable to remove all clouds in a given scene and produce seamless orthomosaics. Numéro de notice : C2017-058 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/Multi-Temp.2017.8035214 Date de publication en ligne : 14/09/2017 En ligne : https://doi.org/10.1109/Multi-Temp.2017.8035214 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97496 Cartographie de l'occupation des sols à partir de séries temporelles d'images satellitaires à hautes résolutions : identification et traitement des données mal étiquetées / Charlotte Pelletier (2017)
Titre : Cartographie de l'occupation des sols à partir de séries temporelles d'images satellitaires à hautes résolutions : identification et traitement des données mal étiquetées Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Charlotte Pelletier, Auteur ; Gérard Dedieu, Directeur de thèse ; Silvia Valero, Directeur de thèse ; Nicolas Champion , Encadrant Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2017 Importance : 289 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université Paul Sabatier de ToulouseLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] échantillonnage
[Termes IGN] erreur de classification
[Termes IGN] étiquette de classe
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image SPOT
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] télédétection spatialeIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L'étude des surfaces continentales est devenue ces dernières années un enjeu majeur à l'échelle mondiale pour la gestion et le suivi des territoires, notamment en matière de consommation des terres agricoles et d'étalement urbain. Dans ce contexte, les cartes d'occupation du sol caractérisant la couverture biophysique des terres émergées jouent un rôle essentiel pour la cartographie des surfaces continentales. La production de ces cartes sur de grandes étendues s'appuie sur des données satellitaires qui permettent de photographier les surfaces continentales fréquemment et à faible coût. Le lancement de nouvelles constellations satellitaires - Landsat-8 et Sentinel-2 - permet depuis quelques années l'acquisition de séries temporelles à hautes résolutions. Ces dernières sont utilisées dans des processus de classification supervisée afin de produire les cartes d'occupation du sol. L'arrivée de ces nouvelles données ouvre de nouvelles perspectives, mais questionne sur le choix des algorithmes de classification et des données à fournir en entrée du système de classification. Outre les données satellitaires, les algorithmes de classification supervisée utilisent des échantillons d'apprentissage pour définir leur règle de décision. Dans notre cas, ces échantillons sont étiquetés, \ie{} la classe associée à une occupation des sols est connue. Ainsi, la qualité de la carte d'occupation des sols est directement liée à la qualité des étiquettes des échantillons d'apprentissage. Or, la classification sur de grandes étendues nécessite un grand nombre d'échantillons, qui caractérise la diversité des paysages. Cependant, la collecte de données de référence est une tâche longue et fastidieuse. Ainsi, les échantillons d'apprentissage sont bien souvent extraits d'anciennes bases de données pour obtenir un nombre conséquent d'échantillons sur l'ensemble de la surface à cartographier. Cependant, l'utilisation de ces anciennes données pour classer des images satellitaires plus récentes conduit à la présence de nombreuses données mal étiquetées parmi les échantillons d'apprentissage. Malheureusement, l'utilisation de ces échantillons mal étiquetés dans le processus de classification peut engendrer des erreurs de classification, et donc une détérioration de la qualité de la carte produite. L'objectif général de la thèse vise à améliorer la classification des nouvelles séries temporelles d'images satellitaires à hautes résolutions. Le premier objectif consiste à déterminer la stabilité et la robustesse des méthodes de classification sur de grandes étendues. Plus particulièrement, les travaux portent sur l'analyse d'algorithmes de classification et la sensibilité de ces algorithmes vis-à-vis de leurs paramètres et des données en entrée du système de classification. De plus, la robustesse de ces algorithmes à la présence des données imparfaites est étudiée. Le second objectif s'intéresse aux erreurs présentes dans les données d'apprentissage, connues sous le nom de données mal étiquetées. Dans un premier temps, des méthodes de détection de données mal étiquetées sont proposées et étudiées. Dans un second temps, un cadre méthodologique est proposé afin de prendre en compte les données mal étiquetées dans le processus de classification. L'objectif est de réduire l'influence des données mal étiquetées sur les performances de l'algorithme de classification, et donc d'améliorer la carte d'occupation des sols produite. Note de contenu : 1- Introduction
2- Méthodes et données
3- Stabilité et robustesse des algorithmes de classification
4- Détection des données mal étiquetées
5- ConclusionNuméro de notice : 25734 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Surfaces et interfaces continentales, Hydrologie : Toulouse 3 : 2017 Organisme de stage : Centre d’Études Spatiales de la Biosphère (CESBIO) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2017TOU30241 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94923 Fusion of multi-temporal Sentinel-2 image series and very-high spatial resolution images for detection of urban areas / Cyril Wendl (2017)
Titre : Fusion of multi-temporal Sentinel-2 image series and very-high spatial resolution images for detection of urban areas Type de document : Mémoire Auteurs : Cyril Wendl, Auteur ; Arnaud Le Bris , Encadrant Editeur : Lausanne : Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne EPFL Année de publication : 2017 Importance : 67 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de stage, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne EPFLLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] théorie de Dempster-ShaferIndex. décimale : MASTX Mémoires de masters divers Résumé : (auteur) Fusion of very high spatial resolution multispectral images with lower spatial resolution image time series having a higher number of bands can improve land use classification, combining geometric and semantic advantages of both sources. This study presents a workflow to extract the extent of urbanized ground using decision-level fusion and regularization of individual classifications on Sentinel-2 and SPOT-6 satellite images. First, both images are classified individually in five classes, using state-of-the-art supervised classification approaches and Convolutional Neural Networks. Decision-level fusion and regularization are used to combine the spatial and spectral advantages of both sources: First, both sources are merged in order to extract building labels with as high semantic and spatial precision as possible. Second, the building labels are used together with the Sentinel-2 classification as input for a binary classification of the artificialized area; the building labels from the regularization are dilated in order to connect the building objects and a binary classification is derived from the original Sentinel-2 classification before these two separate binary classifications are reintroduced in a fusion and regularization to find the artificialized area. Segmentation of the Sentinel-2 satellite image and majority voting of the object-level classification are also used to refine the contours of the artificialized area. Note de contenu : Introduction
1 - Methodology
2 - Artificialized area
3 - Results
ConclusionNuméro de notice : 21702 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Rapport de stage Organisme de stage : MATIS (IGN) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90951 Documents numériques
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Fusion of Multi-Temporal ... pdf auteur -Adobe Acrobat PDF peut être téléchargé
Fusion of Multi-Temporal... - pdf auteur -Adobe Acrobat PDF Assessing the robustness of Random Forests to map land cover with high resolution satellite image time series over large areas / Charlotte Pelletier in Remote sensing of environment, vol 187 (15 December 2016)
[article]
Titre : Assessing the robustness of Random Forests to map land cover with high resolution satellite image time series over large areas Type de document : Article/Communication Auteurs : Charlotte Pelletier, Auteur ; Silvia Valero, Auteur ; Jordi Inglada, Auteur ; Nicolas Champion , Auteur ; Gérard Dedieu, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 156 - 168 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] caractérisation
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] France (administrative)
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image Sentinel
[Termes IGN] image SPOT 4
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (Auteur) New remote sensing sensors will acquire High spectral, spatial and temporal Resolution Satellite Image Time Series (HR-SITS). These new data are of great interest to map land cover thanks to the combination of the three high resolutions that will allow a depiction of scene dynamics. However, their efficient exploitation involves new challenges, especially for adapting traditional classification schemes to data complexity. More specifically, it requires: (1) to determine which classifier algorithms can handle the amount and the variability of data; (2) to evaluate the stability of classifier parameters; (3) to select the best feature set used as input data in order to find the good trade-off between classification accuracy and computational time; and (4) to establish the classifier accuracy over large areas. This work aims at studying these different issues, and more especially at demonstrating the ability of state-of-the-art classifiers, such as Random Forests (RF) or Support Vector Machines (SVM), to classify HR-SITS. For this purpose, several studies are carried out by using SPOT-4 and Landsat-8 HR-SITS in the south of France. Firstly, the choice of the classifier is discussed by comparing RF and SVM algorithms on HR-SITS. Both classifiers show their ability to tackle the classification problem with an Overall Accuracy (OA) of 83.3 % for RF and 77.1 % for SVM. But RF have some advantages such as a small training time, and an easy parameterization. Secondly, the stability of RF parameters is appraised. RF parameters appear to cause little influence on the classification accuracy, about 1% OA difference between the worst and the best parameter configuration. Thirdly, different input data – composed of spectral bands with or without spectral and/or temporal features – are proposed in order to enhance the characterization of land cover. The addition of features improves the classification accuracy, but the gain in OA is weak compared with the increase in the computational cost. Eventually, the classifier accuracy is assessed on a larger area where the landscape variabilities affect the classification performances. Numéro de notice : A2016--109 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.rse.2016.10.010 Date de publication en ligne : 15/10/2016 En ligne : http://doi.org/10.1016/j.rse.2016.10.010 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84726
in Remote sensing of environment > vol 187 (15 December 2016) . - pp 156 - 168[article]Earth observation-based multi-scale impact assessment of internally displaced person (IDP) camps on wood resources in Zalingei, Darfur / Kristin Spröhnle in Geocarto international, vol 31 n° 5 - 6 (May - June 2016)
[article]
Titre : Earth observation-based multi-scale impact assessment of internally displaced person (IDP) camps on wood resources in Zalingei, Darfur Type de document : Article/Communication Auteurs : Kristin Spröhnle, Auteur ; Olaf Kranz, Auteur ; Elisabeth Schoepfer, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 575 - 595 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] Darfour
[Termes IGN] déboisement
[Termes IGN] image Ikonos
[Termes IGN] image Quickbird
[Termes IGN] image SPOT 4
[Termes IGN] impact sur l'environnement
[Termes IGN] migration humaine
[Termes IGN] SoudanRésumé : (Auteur) This study describes the development of a semi-automatic object-based image analysis approach for the detection and quantification of deforestation in Zalingei, Darfur, in consequence of the increasing concentration of refugees or internally displaced persons (IDPs) in the region. The classification workflow is based on a multi-scale approach, ranging from the analysis of high resolution SPOT-4 to very high resolution IKONOS and QuickBird satellite imagery between 2003 and 2008. The overall accuracy rates for the classification of the SPOT 4 data ranged from 92% up to 95%, while those for the QuickBird and IKONOS classification have shown values of 88 and 87%, respectively. The resulting trends in woody vegetation cover were compared with the development of the local population and the variability of precipitation. The results show that the strong increase in human population in the Zalingei IDP camps can be associated with considerable decrease in woody vegetation in the camp vicinity. Numéro de notice : A2016-171 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2015.1062053 Date de publication en ligne : 03/08/2015 En ligne : http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10106049.2015.1062053 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80512
in Geocarto international > vol 31 n° 5 - 6 (May - June 2016) . - pp 575 - 595[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2016031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible An assessment of image features and random forest for land cover mapping over large areas using high resolution Satellite Image Time Series / Charlotte Pelletier (2016)PermalinkObservation spatiale de la terre optique et radar / Gérard Brachet (2016)PermalinkA moving weighted harmonic analysis method for reconstructing high-quality SPOT VEGETATION NDVI time-series data / Gang Yang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 11 (November 2015)PermalinkCaring for the planet’s lungs / Judith Metschies in GEO: Geoconnexion international, vol 14 n° 9 (October 2015)PermalinkDistinctive order based self-similarity descriptor for multi-sensor remote sensing image matching / Amin Sedaghat in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 108 (October 2015)PermalinkMonitoring of chronological stages of deforestation-afforestation: the case of Southern Chile / Nicolas Maestripieri in Photo interprétation, European journal of applied remote sensing, vol 51 n° 3 (septembre 2015)PermalinkBRDF-corrected vegetation indices confirm seasonal pattern in greening of French Guiana's forests / Emil A. Cherrington in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 211 - 212 (juillet - décembre 2015)PermalinkCartographie du châtaignier en Alsace par imagerie satellite multi-date / Colette Meyer in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 211 - 212 (juillet - décembre 2015)PermalinkEstimation de la déforestation des forêts humides à Madagascar utilisant une classification multidate d'images Landsat entre 2005, 2010 et 2013 / F.A. Rakotomala in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 211 - 212 (juillet - décembre 2015)PermalinkMTF-adjusted pansharpening approach based on coupled multiresolution decompositions / Abdelaziz Kallel in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 6 (June 2015)PermalinkUtilisation des données des capteurs MODIS et SPOT-VGT pour l'analyse de la dynamique des feux dans deux territoires (réserve protégée et unités pastorales) au Ferlo (Sénégal) / Mamadou Adama Sarr in Photo interprétation, European journal of applied remote sensing, vol 51 n° 2 (juin 2015)PermalinkImproving the spatial resolution of landsat TM/ETM+ through fusion with SPOT5 images via learning-based super-resolution / Huihui Song in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 3 (March 2015)PermalinkMeasurement of ground displacement from optical satellite image correlation using the free open-source software MicMac / Ana-Maria Rosu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 100 (February 2015)PermalinkUsing geographically weighted regression kriging for crop yield mapping in West Africa / Muhammad Imran in International journal of geographical information science IJGIS, vol 29 n° 2 (February 2015)PermalinkVulnérabilités liées à l’eau dans les Andes vénézuéliennes : influences des relations sociétés/hydrosystèmes dans le cas de Santa-Cruz-de-Mora / Frédérique Blot in L'ordinaire des Amériques, n° 218 (2015)PermalinkEtude de l'évolution de l'utilisation du sol dans le district Sunsari (plaine du Népal) depuis les années 1950 / Mathilde Dumont-Aublin (2015)PermalinkEtude expérimentale en cartographie de la végétation par télédétection / Vanessa Sellin in Cybergeo, European journal of geography, n° 2015 ([01/01/2015])PermalinkNote technique : note sur l’utilisation du logiciel CROP-VGT appliqué aux images NDVI du capteur SPOT-Végétation / Natacha Volto in Photo interprétation, European journal of applied remote sensing, vol 51 n° 1 (janvier 2015)PermalinkPer-pixel and object-oriented classification methods for mapping urban land cover extraction using SPOT 5 imagery / Mustafa Neamah Jebur in Geocarto international, vol 29 n° 7 - 8 (November - December 2014)PermalinkApport de l'imagerie satellitaire à haute et très haute résolution pour la recherche d'indices de drainage superficiel : Application aux aires d'alimentation de captage (AAC) d'eau potable / Sébastien Rucquoi in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 208 (Octobre 2014)PermalinkFusion of airborne LiDAR with multispectral SPOT 5 image for enhancement of feature extraction using dempster–shafer theory / Vahideh Saeidi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 10 tome 1 (October 2014)PermalinkQuantification of L-band InSAR coherence over volcanic areas using LiDAR and in situ measurements / Mélanie Arab-Sedze in Remote sensing of environment, vol 152 (September 2014)PermalinkAn effective morphological index in automatic recognition of built-up area suitable for high spatial resolution images as ALOS and SPOT data / Bo Yu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 6 (June 2014)PermalinkDetecting winter wheat phenology with SPOT-VEGETATION data in the North China Plain / Linlin Lu in Geocarto international, vol 29 n° 3 - 4 (June - July 2014)PermalinkAssessment of the image misregistration effects on object-based change detection / Gang Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 87 (January 2014)PermalinkConnaissance de la biodiversité végétale / Jan-Bernard Bouzillé (2014)PermalinkMind the gap / Charlotte Gabriel-Robez in GEO: Geoconnexion international, vol 13 n° 1 (january 2014)PermalinkSynergetic use of optical and polSAR imagery for urban impervious surface estimation / Huadong Guo in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 1 (January 2014)PermalinkParcel-level identification of crop types using different classification algorithms and multi-resolution imagery in southeastern Turkey / Ugur Alganci in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 11 (November 2013)PermalinkThe new inteligence / Jonathan Shears in GEO: Geoconnexion international, vol 12 n° 10 (november – december 2013)PermalinkLa combinaison d'indicateurs de changement pour le suivi de l'évolution de l'occupation du sol à partir d'imagerie satellitale / Faten Katlane in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 203 (Juillet 2013)PermalinkMissing-area reconstruction in multispectral images under a compressive sensing perspective / Luca Lorenzi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 7 Tome 1 (July 2013)PermalinkLearning with transductive SVM for semisupervised pixel classification of remote sensing imagery / Ujjwal Maulik in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 77 (March 2013)PermalinkEstimation de la qualité des résultats [d'une] classification sous ENVI / Nidal Aburajab (2013)PermalinkImproved nonsubsampled contourlet transform for multi-sensor image registration / R. Wang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 1 (January 2013)PermalinkCartographie des zones humides de montagne par télédétection : Potentialités des images à très haute résolution spatiale / L. Vacquié in Revue internationale de géomatique, vol 22 n° 4 (décembre 2012 – février 2013)PermalinkLes premières images de Spot 6 / Astrium in Géomètre, n° 2097 (novembre 2012)PermalinkLandscape controls over major nutrients and primary productivity of Arctic lakes / P. Pathak in Cartography and Geographic Information Science, vol 39 n° 4 (October 2012)PermalinkSpatial modelling of wildland fire danger for risk analysis and conflict resolution in Malaysia : linking Fire Danger Rating Systems (FDRS) with Wildfire Threat Rating Systems (WTRS) / H. Assilzadeh in Geocarto international, vol 27 n° 4 (July 2012)PermalinkEvolution morphodynamique interannuelle du littoral sud sur la Gironde / A. Dehouck in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 197 (Juin 2012)PermalinkKalideos ADAM : synthèse et retour d'expérience / R. Vintila in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 197 (Juin 2012)Permalinkn° 197 - Juin 2012 - Kalideos, des images pour la science (Bulletin de Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection) / Société française de photogrammétrie et de télédétectionPermalinkKalideos OSR MiPy : un observatoire pour la recherche et la démonstration des applications de la télédétection à la gestion des territoires / Jean-Français Dejoux in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 197 (Juin 2012)PermalinkUn modèle de prévision de rendement de la canne à sucre basé sur des images satellitaires SPOT : l'exemple de la Réunion / N. Boyer in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 197 (Juin 2012)PermalinkOutils de prétraitements des images optiques Kalideos / Bruno Lafrance in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 197 (Juin 2012)Permalink