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Titre : Study of land cover datasets : shore-line qualification Type de document : Mémoire Auteurs : Jean Portemer, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2013 Importance : 71 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Internship report, 2nd year of engineer courses, ENSGLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] données localisées de référence
[Termes IGN] Geospatial data abstraction library
[Termes IGN] Mapserver
[Termes IGN] matrice de confusion
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] trait de côteIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) L'objectif de ce projet était de qualifier et de comparer la ligne de ravage de différents jeux de données d'occupation du sol, et de faire le lien avec la réalité terrain. Une prévisualisation des jeux de données sans traitement particulier a permis d'élaborer une ligne de conduite en choisissant des jeux de données de référence représentant la ligne de rivage telle qu'elle existe sur le terrain. Ceci permet de transformer toute mesure de cohérence impliquant une référence en mesure de précision terrain sur l'autre jeu de données. Puis ladite méthode de mesure de cohérence a été appliquée entre chaque couple de jeux de données. Un décalage anormal a été corrigé pour l'un d'entre eux. Les résultats obtenus permettent d'identifier et de comprendre les sources d'erreur, ainsi que d'estimer une valeur de cohérence de la ligne de rivage pour chaque paire de jeux de données. Enfin une méthode a été proposée et testée pour améliorer la qualité de la ligne de rivage d'un jeu de données particulier en utilisant une méthode de fusion avec les lignes de rivage des autres jeux de données en prenant en compte les valeurs de cohérence précédemment calculées. Note de contenu : Introduction
1. BACKGROUND
1.1. The project
1.2. The tools
1.3. The datasets
2. PRESENTATION OF THE PROCESS
2.1. Strategy of the work
2.2. Consistency measurements between datasets
2.3. Shift correction
3. RESULTS
3.1. Qualification of the datasets
3.2. Quality of the prototypes
3.3. Use of the proceeded datasets
Conclusion and perspectivesNuméro de notice : 11962 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Finnish meteorological institute Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=49809 Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 11962-01 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
peut être téléchargé
11962_mem_pp_study_land_cover_datasets_portemer.pdf.pdfAdobe Acrobat PDF Traitements numériques des images de télédétection, Vol. 3. Traitements appliqués à la photo-interprétation / Olivier de Joinville (2012)
Titre de série : Traitements numériques des images de télédétection, Vol. 3 Titre : Traitements appliqués à la photo-interprétation Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Olivier de Joinville , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut Géographique National - IGN (2008-2011) Année de publication : 2012 Importance : 32 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] classification ascendante hiérarchique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par nuées dynamiques
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] classification Spectral angle mapper
[Termes IGN] extraction de la végétation
[Termes IGN] matrice de confusion
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] réalité de terrainIndex. décimale : 35.20 Traitement d'image Note de contenu : 1 - L'analyse en composantes principales
2 - La détection de la végétation
3 - Les méthodes de classificationNuméro de notice : 21596C Affiliation des auteurs : ENSG (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Manuel de cours IGN DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90639 Voir aussiClassification orientée-objet supervisée d'une forêt avec une sélection guidée d'attributs personnalisés / Olivier de Joinville in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 195 (Novembre 2011)
[article]
Titre : Classification orientée-objet supervisée d'une forêt avec une sélection guidée d'attributs personnalisés Type de document : Article/Communication Auteurs : Olivier de Joinville , Auteur Année de publication : 2011 Article en page(s) : pp 2 - 10 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] ajustement de paramètres
[Termes IGN] attribut
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] forêt tempérée
[Termes IGN] image infrarouge couleur
[Termes IGN] image SPOT-Végétation
[Termes IGN] matrice de confusion
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] Somme (80)
[Termes IGN] texture d'image
[Termes IGN] valeur radiométriqueRésumé : (Auteur) Cet article présente une méthode semi-automatique pour optimiser une classification supervisée orientée objet par sélection guidée d'attributs, sans recours immédiat à la photo-interprétation. Les tests ont été réalisés sur une image SPOT 2 à 20 m de résolution spatiale en infrarouge couleurs sur la forêt de Crécy, dans le nord de la France. Les méthodes actuelles classent de moins en moins des pixels, mais plutôt des régions issues d'une segmentation. Nous avons donc fait le choix d'une méthode orientée-objet. La première étape consiste à réaliser une segmentation d'images basée sur plusieurs critères : un paramètre d'échelle et un facteur d'homogénéité composé de deux facteurs complémentaires : la forme et la radiométrie. Puis vient l'étape de classification supervisée proprement dite. Pour chaque zone d'apprentissage choisie, les attributs sont sélectionnés automatiquement parmi trois critères : la radiométrie, la forme et la texture. Ensuite, trois classifications au plus proche voisin ont été appliquées à l'image, chacune d'elles utilisant pour chaque zone d'apprentissage la combinaison d'attributs sélectionnée automatiquement au cours de l'étape précédente. Une matrice de confusion est calculée pour chacune de ces trois classifications à partir de zones tests sélectionnées sur l'image et, pour chaque zone d'apprentissage, le critère adopté correspond au taux de confusion le plus bas. La classification a été évaluée par un calcul de taux de confusion de chaque classe avec les autres, ce dernier diminuant de manière significative par rapport à une approche orientée objet utilisant des attributs standardisés, et par des cartes de fiabilité. Les résultats des tests sont encourageants. La principale originalité de cet article est de personnaliser les attributs des classes considérées. Numéro de notice : A2011-389 Affiliation des auteurs : ENSG (1941-2011) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31168
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 195 (Novembre 2011) . - pp 2 - 10[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 018-2011031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Consistency of accuracy assessment indices for soft classification: simulation analysis / J. Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 65 n° 2 (March - April 2010)
[article]
Titre : Consistency of accuracy assessment indices for soft classification: simulation analysis Type de document : Article/Communication Auteurs : J. Chen, Auteur ; X. Zhu, Auteur ; H. Imura, Auteur ; X. Chen, Auteur Année de publication : 2010 Article en page(s) : pp 156 - 164 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] erreur moyenne quadratique
[Termes IGN] estimation de précision
[Termes IGN] Kappa de Cohen
[Termes IGN] matrice de confusion
[Termes IGN] niveau d'analyse
[Termes IGN] précision cartographique
[Termes IGN] précision décimétrique
[Termes IGN] simulationRésumé : (Auteur) Accuracy assessment plays a crucial role in the implementation of soft classification. Even though many indices of accuracy assessment for soft classification have been proposed, the consistencies among these indices are not clear, and the impact of sample size on these consistencies has not been investigated. This paper examines two kinds of indices: map-level indices, including root mean square error (rmse), kappa, and overall accuracy (oa) from the sub-pixel confusion matrix (SCM); and category-level indices, including crmse, user accuracy (ua) and producer accuracy (pa). A careful simulation was conducted to investigate the consistency of these indices and the effect of sample size. The major findings were as follows: (1) The map-level indices are highly consistent with each other, whereas the category-level indices are not. (2) The consistency among map-level and category-level indices becomes weaker when the sample size decreases. (3) The rmse is more affected by error distribution among classes than are kappa and oa. Based on these results, we recommend that rmse can be used for map-level accuracy due to its simplicity, although kappa and oa may be better alternatives when the sample size is limited because the two indices are affected less by the error distribution among classes. We also suggest that crmse should be provided when map users are not concerned about the error source, whereas ua and pa are more useful when the complete information about different errors is required. The results of this study will be of benefit to the development and application of soft classifiers. Copyright ISPRS Numéro de notice : A2010-090 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2009.10.003 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2009.10.003 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30286
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 65 n° 2 (March - April 2010) . - pp 156 - 164[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2010021 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Forest object-oriented classification with customized and automatic attribute selection / Olivier de Joinville (2010)
Titre : Forest object-oriented classification with customized and automatic attribute selection Type de document : Article/Communication Auteurs : Olivier de Joinville , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2010 Collection : International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, ISSN 0252-8231 num. 38-8 Conférence : ISPRS 2010, Technical Commission 8 Symposium, Networking the World with Remote Sensing 02/08/2010 12/08/2010 Kyoto Japon ISPRS OA Archives Commission 8 Importance : pp 669 - 674 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] composition colorée
[Termes IGN] forêt domaniale
[Termes IGN] image SPOT
[Termes IGN] matrice de confusion
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] Somme (80)Résumé : (auteur) This paper presents a semi-automatic method to optimize object-oriented classification without photointerpretation. The thematic studied is the forest (Crecy forest in the north of France). A SPOT 2 image at 20 m spatial resolution was analysed in a near infrared colour composite (green, red and infrared). New classification methods no longer work with pixels, but with regions derived from the previously segmented image [TRIAS 2006], [BENCHERIF 2009].The first step consists in image segmentation based on several criteria, a scale parameter and an homogeneity factor made up of two complementary factors: shape and radiometry. Two segmentations have been computed: one at very large scale (no more than 20 regions) in order to establish a manually made classification with only 2 classes: forest and no forest (this latter will not be classified). Another one at a smaller scale which will be used to select the test samples (also called training area) on the forest area. Once both segmentations and manual classification are completed and validated (essentially visually), the objective of this study is to determine semi automatically the most adapted attributes for each training area (5 training areas have been selected). Therefore, for all selected training areas, attributes are automatically selected, consecutively based on three criteria: radiometry, shape and texture. For each of these criteria, a maximum number of attributes is fixed among all potentially interesting attributes and the optimum attribute combination is automatically selected with respect to a statistical parameter derived from a distance matrix. The distance matrix optimizes the separation between the training areas. Then, 3 classifications were set up, each of them with the optimum automatically selected attribute combination derived from the previous step. For each of these classifications, a confusion matrix will be computed. For each training area its confusion rate with other training areas was computed and the lowest confusion rate was selected as the criterion. For instance, if there is a training area which has 35 % of confusion pixels with other classes for a radiometric combination, 25% for a textural combination and 5 % for a morphologic one (shape criterion), this training area will be affected with a morphologic attribute combination. The result is thus a new classification with the new customized attributes for each training area. In the assessment of this classification, the confusion rate for each class decreases significantly. Then, reliability maps are built to determine the risk of confusion between the classes. Test results are so far encouraging. Due to this new method, the confusion rates decrease significantly with respect to a standard nearest neighbour approach. Numéro de notice : C2010-032 Affiliation des auteurs : ENSG (1941-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans En ligne : http://www.isprs.org/proceedings/XXXVIII/part8/pdf/W07P02_20100218000017.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90642 Documents numériques
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Forest object-oriented classification ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Determination of robust spectral features for identification of urban surface materials in hyperspectral remote sensing data / U. Heiden in Remote sensing of environment, vol 111 n° 4 (28/12/2007)PermalinkOptimizing image resolution to maximize the accuracy of hard classification / K.R. Mccloy in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 73 n° 8 (August 2007)PermalinkCan error explain map differences over time? / Robert Gilmore Pontius in Cartography and Geographic Information Science, vol 33 n° 2 (April 2006)PermalinkEtude de différents facteurs influant les classifications d'images multi-résolution / F. Kazemipour (2006)PermalinkMesures et caractérisation des changements d'occupation des sols à partir de l'analyse diachronique de données satellitales : application à la zone humide d'Akgöl (Turquie) / D. Gramond in Photo interprétation, vol 41 n° 4 (Novembre 2005)PermalinkUtilisation des images satellitaires Spot pour la cartographie des types de peuplements de la forêt de la Mamora (Maroc) / Abderrahman Aafi in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 178 (Septembre 2005)PermalinkL'apport des données du satellite SPOT 5 à l'étude des zones humides en Bretagne nord : application au bassin versant du Jaudy-Guindy-Bizien / S. Saloum in Photo interprétation, vol 41 n° 1 (Mars 2005)PermalinkPermalinkQualité de l'occupation des sols / José Devers (1998)PermalinkFiltrage du speckle dans les images radar à synthèse d'ouverture polarimétriques et classification supervisée multi-source / Franck Sery (1997)Permalink