Centre de documentation
scientifique

Dépouillements

Road detection in dense urban areas using SAR imagery and the usefulness of multiple views / Florence Tupin in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 40 n° 11 (November 2002)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 40 n° 11 (November 2002) . - pp 2405 - 2414 Titre : Road detection in dense urban areas using SAR imagery and the usefulness of multiple views Type de document : Article/Communication Auteurs : Florence Tupin, Auteur ; B. Housmand, Auteur ; M. Datcu, Auteur Année de publication : 2002 Article en page(s) : pp 2405 - 2414 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] analyse multiéchelle [Termes IGN] champ aléatoire de Markov [Termes IGN] extraction automatique [Termes IGN] extraction du réseau routier [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] milieu urbain [Termes IGN] multiscopie [Termes IGN] prise de vue aérienne [Termes IGN] réseau routier [Termes IGN] zone urbaine dense Résumé : (Auteur) This paper deals with the automatic extraction of the road network in dense urban areas using a few-meters resolution synthetic aperture radar (SAR) images. The first part presents the proposed method, which is an adaptation of previous work to the specific case of urban areas. The major modifications are 1) the clique potentials of the Markov random field that extracts the road network are adapted and 2) a multiscale framework is used. Results on shutle mission and aerial SAR images with different resolutions are presented. The second part is dedicated to road extraction combining two SAR images taken with different flight directions (orthogonal and antiparallel passes), and the obtained improvement is analyzed. Numéro de notice : A2002-357 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2002.803732 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2002.803732 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22268 [article]

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
065-02111	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Topographic SAR interferometry formulation for high-précision DEM generation / R. Abdelfattah in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 40 n° 11 (November 2002)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 40 n° 11 (November 2002) . - pp 2415 - 2426 Titre : Topographic SAR interferometry formulation for high-précision DEM generation Type de document : Article/Communication Auteurs : R. Abdelfattah, Auteur ; Jean-Marie Nicolas, Auteur Année de publication : 2002 Article en page(s) : pp 2415 - 2426 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] cartographie thématique [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] incertitude géométrique [Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique [Termes IGN] ligne de base [Termes IGN] modèle numérique de surface [Termes IGN] modèle numérique de terrain [Termes IGN] montagne [Termes IGN] Népal [Termes IGN] orbitographie [Termes IGN] précision géométrique (imagerie) [Termes IGN] représentation du relief [Termes IGN] simulation [Termes IGN] trajectographie (positionnement) Résumé : (Auteur) In repeat-pass synthetic aperture radar (SAR) interferometry, the aproximations, allowing the phase-to-eight conversion, prevent high-resolution mapped relief. In this paper, we present a more general and exact formulation giving a new relationship between the interferogram phase and the target height. It is based on the interferometric SAR geometry and on a better expansion of the path length difference between the sensor and the target. This formulation emphasizes the impact of baseline uncertainties on digital elevation model (DEM) accuracy. A quantitative assessment of the required baseline accuracy is computed. The impact of orbital parameters, used in the new formulation, on interferogram generation is studied. Thus, a new simulator algorithm is developed and tested on a set of reference and simulated DEM examples. Examples of interferogram simulation and DEM generation validate this new approach in the case of a mountainous area in Mustang (Nepal). Numéro de notice : A2002-358 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2002.805071 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2002.805071 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22269 [article]

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
065-02111	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

A robust classification procedure based on mixture classifiers and nonparametric weighted feature extraction / B.C. Kuo in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 40 n° 11 (November 2002)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 40 n° 11 (November 2002) . - pp 2486 - 2494 Titre : A robust classification procedure based on mixture classifiers and nonparametric weighted feature extraction Type de document : Article/Communication Auteurs : B.C. Kuo, Auteur ; D.A. Landgrebe, Auteur Année de publication : 2002 Article en page(s) : pp 2486 - 2494 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique [Termes IGN] classificateur non paramétrique [Termes IGN] classification [Termes IGN] extraction automatique [Termes IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes IGN] image hyperspectrale [Termes IGN] méthode robuste Résumé : (Auteur) There are many factors to consider in carrying out a hyperspectral data classification. Perhaps chief among them are class training sample size, dimensionality, and distribution separability. The intent of this study is to design a classification procedure that is robust and maximally effective, but which provides the analyst with significant assists, thus simplifying the analyst's task. The result is a quadratic mixture classifier based on Mixed-LOOC2 regulized discriminant analysis and nonparametric weighted feature extraction. This procedure has the advantage of providing improved classification accuracy compared to typical previous methods but requires minimal need to consider the factor mentioned above. Experimental results demonstrating these properties are presented. Numéro de notice : A2002-359 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2002.805088 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2002.805088 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22270 [article]

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
065-02111	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible