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Automated extraction of buildings from Ikonos imagery by integrating spectral and spatial information / X. Wang in Geomatica, vol 63 n° 3 (September 2009)  

Public [article]  inGeomatica > vol 63 n° 3 (September 2009) . - 10 p. ; pp 193 - 202 Titre : Automated extraction of buildings from Ikonos imagery by integrating spectral and spatial information Type de document : Article/Communication Auteurs : X. Wang, Auteur ; J. Li, Auteur ; Y. Li, Auteur Année de publication : 2009 Article en page(s) : 10 p. ; pp 193 - 202 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] classe d'objets [Termes IGN] classification non dirigée [Termes IGN] détection du bâti [Termes IGN] extraction automatique [Termes IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes IGN] image Ikonos [Termes IGN] objet homogène [Termes IGN] reconstruction 2D du bâti [Termes IGN] segmentation d'image [Termes IGN] toit Résumé : (Auteur) Cet article présente une nouvelle approche à l'extraction de bâtiments pour la détection et l'extraction de contours à deux dimensions (2-D) des toits de bâtiments à partir de l'imagerie (pan-sharpened) couleur IKONOS en utilisant des algorithmes améliorés d'intégration spectrale et spatiale. En se basant sur l'algorithme d'extraction et de classification des objets homogènes (ECHO) et sur l'algorithme d'extraction et de classification non supervisées des objets homogènes (UnECHO), trois nouveaux algorithmes pour l'extraction des bâtiments sont proposés. Il s'agit de la segmentation supervisée à multisommets (SSMS), l'analyse du voisinage couvert (AVC) et la détection de la structure transvoisinage (DSTV). Les étapes fondamentales de l'approche proposée sont les suivantes : (1) la segmentation spectrale par la SSMS, (2) l'intégration de l'information spectrale et spatiale par l'AVC et la DSTV et (3) la délimitation du contour des toits des bâtiments. La performance de l'approche proposée est évaluée en réalisant des essais des différentes scènes des images IKONOS et en la comparant avec d'autres algorithmes. Copyright Geomatica Numéro de notice : A2009-457 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.5623/geomat-2009-0028 En ligne : https://cdnsciencepub.com/doi/abs/10.5623/geomat-2009-0028 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30087 [article]

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
035-09031	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Integration of spatial and spectral information by means of unsupervised extraction and classification for homogenous objects applied to multispectral and hyperspectral data / L.O. Jimenez in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 43 n° 4 (April 2005)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 43 n° 4 (April 2005) . - pp 844 - 851 Titre : Integration of spatial and spectral information by means of unsupervised extraction and classification for homogenous objects applied to multispectral and hyperspectral data Type de document : Article/Communication Auteurs : L.O. Jimenez, Auteur ; J.L. Rivera-Medina, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 844 - 851 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse multivariée [Termes IGN] classification contextuelle [Termes IGN] classification non dirigée [Termes IGN] classification orientée objet [Termes IGN] extraction automatique [Termes IGN] image à haute résolution [Termes IGN] image hyperspectrale [Termes IGN] image multibande [Termes IGN] intégration de données [Termes IGN] objet homogène Résumé : (Auteur) This paper presents a method of unsupervised enhancement of pixels homogeneity in a local neighborhood. This mechanism will enable an unsupervised contextual classification of multispectral data that integrates the spectral and spatial information producing results that are more meaningful to the human analyst. This unsupervised classifier is an unsupervised development of the well-known supervised extraction and classification for homogenous objects (ECHO) classifier. One of its main characteristics is that it simplifies the retrieval process of spatial structures. This development is specially relevant for the new generation of airborne and spaceborne sensors with high spatial resolution. Numéro de notice : A2005-192 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2004.843193 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2004.843193 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27329 [article]

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065-05042	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible