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Region-kernel-based support vector machines for hyperspectral image classification / Jiangtao Peng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 9 (September 2015)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 53 n° 9 (September 2015) . - pp 4810 - 4824 Titre : Region-kernel-based support vector machines for hyperspectral image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Jiangtao Peng, Auteur ; C.L. Philip Chen, Auteur ; Yicong Zhou, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 4810 - 4824 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] classification barycentrique [Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes IGN] fonction régionalisée [Termes IGN] image hyperspectrale [Termes IGN] méthode fondée sur le noyau Résumé : (Auteur) This paper proposes a region kernel to measure the region-to-region distance similarity for hyperspectral image (HSI) classification. The region kernel is designed to be a linear combination of multiscale box kernels, which can handle the HSI regions with arbitrary shape and size. Integrating labeled pixels and labeled regions, we further propose a region-kernel-based support vector machine (RKSVM) classification framework. In RKSVM, three different composite kernels are constructed to describe the joint spatial-spectral similarity. Particularly, we design a desirable stack composite kernel that consists of the point-based kernel, the region-based kernel, and the cross point-to-region kernel. The effectiveness of the proposed RKSVM is validated on three benchmark hyperspectral data sets. Experimental results show the superiority of our region kernel method over the classical point kernel methods. Numéro de notice : A2015-526 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2015.2410991 Date de publication en ligne : 06/04/2015 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2015.2410991 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=77554 [article]

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065-2015091	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Region-based automatic building and forest change detection on Cartosat-1 stereo imagery / Jing Tian in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 79 (May 2013)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 79 (May 2013) . - pp 226 - 239 Titre : Region-based automatic building and forest change detection on Cartosat-1 stereo imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Jing Tian, Auteur ; Peter Reinartz, Auteur ; Pablo d' Angelo, Auteur ; Manfred Ehlers, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 226 - 239 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse diachronique [Termes IGN] bâtiment industriel [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] fonction régionalisée [Termes IGN] forêt [Termes IGN] image Cartosat-1 [Termes IGN] image panchromatique [Termes IGN] modèle numérique de surface [Termes IGN] orthorectification Résumé : (Auteur) In this paper a novel region-based method is proposed for change detection using space borne panchromatic Cartosat-1 stereo imagery. In the first step, Digital Surface Models (DSMs) from two dates are generated by semi-global matching. The geometric lateral resolution of the DSMs is 5 m x 5 m and the height accuracy is in the range of approximately 3 m (RMSE). In the second step, mean-shift segmentation is applied on the orthorectified images of two dates to obtain initial regions. A region intersection following a merging strategy is proposed to get minimum change regions and multi-level change vectors are extracted for these regions. Finally change detection is achieved by combining these features with weighted change vector analysis. The result evaluations demonstrate that the applied DSM generation method is well suited for Cartosat-1 imagery, and the extracted height values can largely improve the change detection accuracy, moreover it is shown that the proposed change detection method can be used robustly for both forest and industrial areas. Numéro de notice : A2013-239 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2013.02.017 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.02.017 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32377 [article]

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081-2013051	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Orthogonal polynomials supported by regional growing segmentation for the extraction of terrain from lidar data / N.A. Akel in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 73 n° 11 (November 2007)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 73 n° 11 (November 2007) . - pp 1253 - 1266 Titre : Orthogonal polynomials supported by regional growing segmentation for the extraction of terrain from lidar data Type de document : Article/Communication Auteurs : N.A. Akel, Auteur ; S. Filin, Auteur ; Y. Doytsher, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : pp 1253 - 1266 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] décomposition [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] filtrage du rayonnement [Termes IGN] fonction régionalisée [Termes IGN] modèle numérique de terrain [Termes IGN] modèle par fonctions rationnelles [Termes IGN] segmentation Résumé : (Auteur) Light Detection and Ranging (lidar) systems supply a massive amount points in 3D space with no semantic information helping knowing the objects they represent. To identify points that were reflected from the terrain, numerous algorithms have been developed in recent years. Many of them apply local operators that tend to face difficulties with complex scenes while their performance also varies between landscapes. In this paper, we present a filtering method that integrates a global approach using orthogonal polynomials with a local one that is region-based. The algorithm makes use of only a few parameters, and no fine-tuning is required between landscapes. Applying the algorithm over areas with varying topography and objects such as bridges, tunnels, and complex building, shows an improved performance compared to results obtained by others. This improvement is reflected in a lower than usual rate of misclassification errors for data acquired over different landscapes. Copyright ASPRS Numéro de notice : A2007-516 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.73.11.1253 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.73.11.1253 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28879 [article]

La représentation du potentiel terrestre par des fonctions régionalisées / Henri Marcel Dufour (01/09/1971)

Public Titre : La représentation du potentiel terrestre par des fonctions régionalisées Type de document : Article/Communication Auteurs : Henri Marcel Dufour (1924 -) , Auteur Congrès : Congrès: IUGG 1971, 15th general assembly UGGI (2 - 13 août 1971; Moscou, URSS), Auteur Editeur : Paris : Institut Géographique National - IGN (1940-2007) Année de publication : 01/09/1971 Conférence : IUGG - IAG 1971, 15th general assembly, UGGI - AIG 02/08/1971 13/08/1971 Moscou URSS Importance : 13 p. Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie physique [Termes IGN] fonction régionalisée [Termes IGN] potentiel de pesanteur terrestre [Termes IGN] variable régionalisée Index. décimale : 30.40 Géodésie physique Numéro de notice : 47354 Affiliation des auteurs : IGN (1940-2011) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Communication DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64576

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
47354-01	30.40	Tiré à part	Centre de documentation	Géodésie	Disponible
47354-02	30.40	Tiré à part	Centre de documentation	Géodésie	Disponible