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Water quality retrievals from combined Landsat TM data and ERS-2 SAR data in the Gulf of Finland / Y. Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 3 (March 2003)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 41 n° 3 (March 2003) . - pp 622 - 629 Titre : Water quality retrievals from combined Landsat TM data and ERS-2 SAR data in the Gulf of Finland Type de document : Article/Communication Auteurs : Y. Zhang, Auteur ; J.T. Pulliainen, Auteur ; S.S. Koponen, Auteur ; M.T. Hallikainen, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 622 - 629 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] Baltique, mer [Termes IGN] image ERS-SAR [Termes IGN] image Landsat-TM [Termes IGN] qualité des eaux [Termes IGN] réseau neuronal artificiel [Termes IGN] turbidité océanique Résumé : (Auteur) This paper presents the applicability of combined Landsat Thematic Mapper and European Remote Sensing 2 synthetic aperture radar (SAR) data to turbidity, Secchi disk depth, and suspended sediment concentration retrievals in the Gulf of Finland. The results show that the estimated accuracy of these water quality variables using a neural network is much higher than the accuracy using simple and multivariate regression approaches. The results also demonstrate that SAR is only a marginally helpful to improve the estimation of these three variables for the practical use in the study area. However, the method still needs to be refined in the area under study. Numéro de notice : A2003-117 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2003.808906 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.808906 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22413 [article]

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Retrievals of low integrated water vapor using MIR and SSM/T-2 measurements / J.R. Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 3 (March 2003)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 41 n° 3 (March 2003) . - pp 630 - 639 Titre : Retrievals of low integrated water vapor using MIR and SSM/T-2 measurements Type de document : Article/Communication Auteurs : J.R. Wang, Auteur ; W. Manning, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 630 - 639 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] Antarctique [Termes IGN] emissivité [Termes IGN] rayonnement infrarouge thermique [Termes IGN] Special Sensor Microwave/Temperature [Termes IGN] télédétection aérienne [Termes IGN] télédétection en hyperfréquence [Termes IGN] télédétection spatiale [Termes IGN] température de surface [Termes IGN] vapeur d'eau Résumé : (Auteur) Satellite radiometric measurements at 150, 183.3+3, and 183.3+7 GHz have previously been used to retrieve integrated water vapor Numéro de notice : A2003-118 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2003.809933 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.809933 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22414 [article]

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Unsupervised classification of radar images using hidden Markov chains and hidden Markov random fields / R. Fjortoft in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 3 (March 2003)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 41 n° 3 (March 2003) . - pp 675 - 686 Titre : Unsupervised classification of radar images using hidden Markov chains and hidden Markov random fields Type de document : Article/Communication Auteurs : R. Fjortoft, Auteur ; Y. Delignon, Auteur ; W. Pieczynski, Auteur ; M. Sigelle, Auteur ; Florence Tupin, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 675 - 686 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] chaîne de Markov [Termes IGN] champ aléatoire de Markov [Termes IGN] classification non dirigée [Termes IGN] estimation statistique [Termes IGN] image radar Résumé : (Auteur) Due to the enormous quantity of radar images acquired by satellites and through shuttle missions, there is an evident need for efficient automatic analysis tools. This paper describes unsupervised classification of radar images in the framework of hidden Markov models and generalized mixture estimation. Hidden Markov chain models, applied to a Hilbert-Peano scan of the image, constitute a fast and robust alternative to hidden Markov random field models for spatial regularization of image analysis problems, even though the latter provide a finer and more intuitive modeling of spatial relationships. We here compare the two approaches and show that they can be combined in a way that conserves their respective advantages. We also describe how the distribution families and parameters of classes with constant or textured radar reflectivity can he determined through generalized mixture estimation. Sample results obtained on real and simulated radar images are presented. Numéro de notice : A2003-119 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2003.809940 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.809940 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22415 [article]

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Principal-components-based display strategy for spectral imagery / J.S. Tyo in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 3 (March 2003)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 41 n° 3 (March 2003) . - pp 708 - 718 Titre : Principal-components-based display strategy for spectral imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : J.S. Tyo, Auteur ; A. Konsolakis, Auteur ; D.I. Diersen, Auteur ; R.C. Olsen, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 708 - 718 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] analyse en composantes principales [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] image en pseudo-couleur [Termes IGN] image hyperspectrale [Termes IGN] image multidimensionnelle [Termes IGN] image spectrale [Termes IGN] teinte Résumé : (Auteur) A new pseudocolor mapping strategy for use with spectral imagery is presented. This strategy is based on a principal components analysis of spectral data, and it capitalizes on the similarities between three-color human vision and high-dimensional hyperspectral datasets. The mapping is closely related to three-dimensional versions of scatter plots that are commonly used in remote sensing to visualize the data cloud. The transformation results in final images where the color assigned to each pixel is solely determined by the position within the data cloud. Materials with similar spectral characteristics are presented in similar hues, and basic classification and clustering decisions can be made by the observer. Final images tend to have large regions of desaturated pixels that make the image more readily interpretable. The data cloud is shown here to be conical in nature, and materials with common spectral signatures radiate from the origin of the cone, which is not (in general) at the origin of the spectral data. A supervised method for locating the origin of the cone based on identification of clusters in the data is presented, and the effects of proper origin orientation are illustrated. Numéro de notice : A2003-120 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2003.808879 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.808879 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22416 [article]

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