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imagerie
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Terme regroupant photographies et images issues de différents capteurs.
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Learning-based spatial-temporal superresolution mapping of forest cover with MODIS images / Yihang Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 1 (January 2017)
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[article]
Titre : Learning-based spatial-temporal superresolution mapping of forest cover with MODIS images Type de document : Article/Communication Auteurs : Yihang Zhang, Auteur ; Peter M. Atkinson, Auteur ; Xiaodong Li, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 600 - 614 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] algorithme d'apprentissage
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] déboisement
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image Aqua-MODIS
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] surveillance forestièreRésumé : (Auteur) Forest mapping from satellite sensor imagery provides important information for the timely monitoring of forest growth and deforestation, bioenergy potential assessment, and modeling of carbon flux, among others. Due to the daily global revisit rate and wide swath width, MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) images are used commonly for satellite-derived forest mapping at both regional and global scales. However, the spatial resolution of MODIS images is too coarse to observe fine spatial variation in forest cover. The last few decades have seen the production of several fine-spatial-resolution satellite-derived global forest cover maps, such as Hansen's global tree canopy cover map of 2000, which includes abundant spectral, temporal, and spatial prior information about forest cover at a fine spatial resolution. In this paper, a novel learning-based spatial-temporal superresolution mapping approach is proposed to integrate both current MODIS images and prior maps of Hansen's tree canopy cover, to map present forest cover with a fine spatial resolution. The novel approach is composed of three main stages: 1) automatic generation of 240-m forest proportion images from both 240- and 480-m MODIS images using a nonlinear learning-based spectral unmixing method; 2) downscaling the 240-m forest proportion images to 30 m to predict the class possibilities at the subpixel scale using a temporal-example learning-based downscaling method; and 3) final production of the fine-spatial-resolution forest map by solving a regularization-based optimization problem. The novel approach produced more accurate fine-spatial-resolution forest cover maps in terms of both visual and quantitative evaluation than traditional pixel-based classification and the latest subpixel based superresolution mapping methods. The results show the great efficiency and potential of the novel approach for producing fine-spatial-resolution forest maps from MODIS images. Numéro de notice : A2017-023 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2016.2613140 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2016.2613140 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83955
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 1 (January 2017) . - pp 600 - 614[article]Mise en place de l’utilisation d’instruments de mesure 3D dans le cadre d’auscultations de barrages / Cyril Cadiou (2017)
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Titre : Mise en place de l’utilisation d’instruments de mesure 3D dans le cadre d’auscultations de barrages Type de document : Mémoire Auteurs : Cyril Cadiou, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2017 Importance : 114 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de soutenance de Diplôme d’Ingénieur INSA Spécialité TopographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Topographie
[Termes IGN] auscultation d'ouvrage
[Termes IGN] barrage
[Termes IGN] détection d'erreur
[Termes IGN] géoréférencement
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] instrument de mesure
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] intersection spatiale
[Termes IGN] pendule
[Termes IGN] photogrammétrie aérienne
[Termes IGN] tachéomètre
[Termes IGN] télémètre laser terrestreRésumé : (auteur) Ce projet de fin d’études aborde le thème des auscultations de barrages sous deux aspects différents. Tout d’abord, nous nous sommes intéressés à des logiciels de compensation de réseaux d’auscultation, tels que Jag3D et CoMeT, qui permettent d’effectuer des ajustements dits robustes et qui permettent une analyse approfondie des résultats à l’aide d’outils statistiques. Le deuxième point de ce PFE concerne les mesures faites à l’aide de photogrammétrie par drone ou d’un scanner laser terrestre (SLT) permettant d’effectuer une analyse globale du comportement de la voûte du barrage et non plus une analyse ponctuelle à laquelle nous étions limités avec les mesures au tachéomètre. Ces outils ne peuvent être utilisés qu’en complément du tachéomètre mais les perspectives d’avenir sont prometteuses. Note de contenu : Introduction
1- Les barrages en France
2- Méthodes de prise de mesures
3- Méthodes de traitement
4- Organisation et réalisation des mesures
5- Traitement et analyse des données
Conclusion généraleNuméro de notice : 25706 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : dGEma (Montpellier) En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/2724/3/M%C3%A9moire_PFE_Cyril_Cadiou_2017.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94855 Modèle numérique de terrain par drone photogrammétrique sur le littoral de l’île d’Oléron / Steven Humbert (2017)
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Titre : Modèle numérique de terrain par drone photogrammétrique sur le littoral de l’île d’Oléron Type de document : Mémoire Auteurs : Steven Humbert, Auteur Editeur : Le Mans : Ecole Supérieure des Géomètres et Topographes ESGT Année de publication : 2017 Importance : 82 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire présenté en vue d'obtenir le diplôme d'Ingénieur CNAM, Spécialité Géomètre et TopographeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] acquisition d'images
[Termes IGN] Agisoft Photoscan
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] érosion côtière
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] MicMac
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] Oléron (Charente-maritime ; île)
[Termes IGN] surveillance du littoral
[Termes IGN] TapiocaRésumé : (auteur) Les récentes évolutions technologiques ont révolutionné les possibilités d’usage de la photogrammétrie. De nouvelles techniques d’acquisitions ont vu le jour. Le LIENSs [Laboratoires LIttoral ENvironnement et Sociétés] a acheté le drone photogrammétrique eBee de Sensefly. Il permet de suivre la côte sableuse du littoral sud-ouest de l’île d’Oléron, l’une des côtes où les plus forts reculs ont été mesurés en France. Cette technique nécessite la prise en compte de divers facteurs (météorologie, marée) lors de la phase de préparation. La plage étant uniforme, l’acquisition est contrainte par la mesure de cibles temporaires repositionnées sur site à chaque campagne. Elles sont nécessaires à l’amélioration de la précision du modèle. Les traitements sont réalisés sous PhotoScan. Diverses fonctionnalités de MicMac ont été testées en vue de comparer les résultats. Les fonctions et paramètres expérimentés ont permis d’obtenir des résultats intermédiaires relativement proches, mais le résultat issu de la reconstruction 3D semble moins fiable, et surtout moins complet avec MicMac. Plusieurs campagnes de mesures ont été menées au cours de l’hiver. Le suivi de l’évolution entre deux époques se fait actuellement par différence de MNS raster. D’autres opportunités sont envisageables, la méthode M3C2, permettant de mesurer des écarts entre deux nuages de points, est incluse dans le logiciel CloudCompare. Déjà approuvée pour comparer ce type d’évolution en milieu naturel, elle semble être une alternative intéressante à la méthode actuelle. Note de contenu : Introduction
1- Contexte : suivi de l’évolution topographique du littoral sud-ouest de l’Île d’Oléron
2- Acquisition de données sur le terrain par drone
3- Traitements photogrammétriques sous Agisoft PhotoScan et MicMac
4- Analyse comparative des logiciels
5- Analyse des changements temporels à partir de données 3D
ConclusionNuméro de notice : 24595 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur ESGT Organisme de stage : Laboratoires LIttoral ENvironnement et Sociétés LIENSs (Université de La Rochelle) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92165 Documents numériques
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Modèle numérique de terrain ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDFModeling spatial and temporal variabilities in hyperspectral image unmixing / Pierre-Antoine Thouvenin (2017)
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Titre : Modeling spatial and temporal variabilities in hyperspectral image unmixing Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Pierre-Antoine Thouvenin, Auteur ; Nicolas Dobigeon, Directeur de thèse ; Jean-Yves Tourneret, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2017 Importance : 191 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, Spécialité Signal, Image, Acoustique et OptimisationLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] amplitude
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] données multitemporelles
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] processus stochastique
[Termes IGN] séparation aveugle de source
[Termes IGN] signature spectrale
[Termes IGN] variabilitéIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Acquired in hundreds of contiguous spectral bands, hyperspectral (HS) images have received an increasing interest due to the significant spectral information they convey about the materials present in a given scene. However, the limited spatial resolution of hyperspectral sensors implies that the observations are mixtures of multiple signatures corresponding to distinct materials. Hyperspectral unmixing is aimed at identifying the reference spectral signatures composing the data – referred to as endmembers – and their relative proportion in each pixel according to a predefined mixture model. In this context, a given material is commonly assumed to be represented by a single spectral signature. This assumption shows a first limitation, since endmembers may vary locally within a single image, or from an image to another due to varying acquisition conditions, such as declivity and possibly complex interactions between the incident light and the observed materials. Unless properly accounted for, spectral variability can have a significant impact on the shape
and the amplitude of the acquired signatures, thus inducing possibly significant estimation errors during the unmixing process. A second limitation results from the significant size of HS data, which may preclude the use of batch estimation procedures commonly used in the literature, i.e., techniques exploiting all the available data at once. Such computational considerations notably become prominent to characterize endmember variability in multi-temporal HS (MTHS) images, i.e., sequences of HS images acquired over the same area at different time instants. The main objective of this thesis consists in introducing new models and unmixing procedures to account for spatial and temporal endmember variability. Endmember variability is addressed by considering an explicit variability model reminiscent of the total least squares problem, and later extended to account for time-varying signatures. The variability is first estimated using an unsupervised deterministic optimization procedure based on the Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM). Given the sensitivity of this approach to abrupt spectral variations, a robust model formulated within a Bayesian framework is introduced. This formulation enables smooth spectral variations to be described in terms of spectral variability, and abrupt changes in terms of outliers. Finally, the computational restrictions induced by the size of the data is tackled by an online estimation algorithm. This work further investigates an asynchronous distributed estimation procedure to estimate the parameters of the proposed models.Note de contenu : Introduction
1- Hyperspectral unmixing with spectral variability using a perturbed linear mixing model
2- A Bayesian model accounting for endmember variability and abrupt spectral changes to unmix multitemporal hyperspectral images
3- Online unmixing of multitemporal hyperspectral images
4- A partially asynchronous distributed unmixing algorithm
Conclusions et perspectivesNuméro de notice : 25812 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Signal, Image, Acoustique et Optimisation : Toulouse : 2017 Organisme de stage : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (I.R.I.T.) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2017INPT0068 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95075
Titre : Modélisation géométrique de scènes urbaines par imagerie satellitaire Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Liuyun Duan, Auteur ; Florent Lafarge, Directeur de thèse Editeur : Nice : Université de Nice - Sophia Antipolis Année de publication : 2017 Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse de doctorat en Automatique et traitement du signal et des images, École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] géomètrie algorithmique
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] méthode de réduction d'énergie
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] partition d'image
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] restitution numérique
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] stéréoscopie
[Termes IGN] urbanisme
[Termes IGN] ville
[Termes IGN] vision par ordinateurIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La modélisation automatique de villes à partir d’images satellites est l'un des principaux défis en lien avec la reconstruction urbaine. Son objectif est de représenter des villes en 3D de manière suffisamment compacte et précise. Elle trouve son application dans divers domaines, qui vont de la planification urbaine aux télécommunications, en passant par la gestion des catastrophes. L'imagerie satellite offre plusieurs avantages sur l'imagerie aérienne classique, tels qu'un faible coût d'acquisition, une couverture mondiale et une bonne fréquence de passage au-dessus des sites visités. Elle impose toutefois un certain nombre de contraintes techniques. Les méthodes existantes ne permettent que la synthèse de DSM (Digital Surface Models), dont la précision est parfois inégale. Cette dissertation décrit une méthode entièrement automatique pour la production de modèles 3D compacts, précis et répondant à une sémantique particulière, à partir de deux images satellites en stéréo. Cette méthode repose sur deux grands concepts. D'une part, la description géométrique des objets et leur assimilation à des catégories génériques sont effectuées simultanément, conférant ainsi une certaine robustesse face aux occlusions partielles ainsi qu'à la faible qualité des images. D'autre part, la méthode opère à une échelle géométrique très basse, ce qui permet la préservation de la forme des objets, avec finalement, une plus grande efficacité et un meilleur passage à l'échelle. Pour générer des régions élémentaires, un algorithme de partitionnement de l'image en polygones convexes est présenté. Note de contenu : Texte intégral disponible le 21-04-2019 Numéro de notice : 21576 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Automatique et traitement du signal et des images : Sophia Antipolis : 2017 Organisme de stage : INRIA nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2017AZUR4025 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90579 PermalinkPré-segmentation pour la classification faiblement supervisée de scènes urbaines à partir de nuages de points 3D LIDAR / Stéphane Guinard (2017)
PermalinkPrétraitement optimal des images radar et modélisation des dérives de nappes d'hydrocarbures pour l'aide à la photo-interprétation en exploration pétrolière et surveillance environnementale / Zhour Najoui (2017)
PermalinkRaft cultivation area extraction from high resolution remote sensing imagery by fusing multi-scale region-line primitive association features / Wang Min in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 123 (January 2017)
PermalinkRandom-walker-based collaborative learning for hyperspectral image classification / Bin Sun in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 1 (January 2017)
PermalinkRéalisation d'une caméra photogrammétrique ultralégère et de haute résolution / Olivier Martin in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 213 - 214 (janvier - avril 2017)
PermalinkSegmentation sémantique de données de télédétection multimodale : application aux peuplements forestiers / Clément Dechesne (2017)
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PermalinkSegmentation sémantique de peuplements forestiers par analyse conjointe d’imagerie multispectrale très haute résolution et de données 3D Lidar aéroportées / Clément Dechesne (2017)
PermalinkSingle Image Super-Resolution based on Neural Networks for text and face recognition / Clément Peyrard (2017)
PermalinkSVM et réseaux neuronaux convolutifs pour la classification de scènes urbaines / Amaury Zarzelli (2017)
PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, ch. 1. Application de l'optique aux milieux urbains / Xavier Briottet (2017)
PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Ch. 2. Analyse de scènes urbaines avec un véhicule de cartographie mobile / Bruno Vallet (2017)
PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 1. Observation des surfaces continentales par télédétection optique / Nicolas Baghdadi (2017)
PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 2. Observation des surfaces continentales par télédétection micro-onde / Nicolas Baghdadi (2017)
PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 3. Observation des surfaces continentales par télédétection 1 / Nicolas Baghdadi (2017)
PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 4. Observation des surfaces continentales par télédétection 2 / Nicolas Baghdadi (2017)
PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 5. Observation des surfaces continentales par télédétection 3 / Nicolas Baghdadi (2017)
PermalinkThe MODIS cloud optical and microphysical products : collection 6 updates and examples from Terra and Aqua / Steven Platnick in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 1 (January 2017)
PermalinkThe use of logistic model tree (LMT) for pixel- and object-based classifications using high-resolution WorldView-2 imagery / Ismail Colkesen in Geocarto international, vol 32 n° 1 (January 2017)
PermalinkA two-step decision fusion strategy: application to hyperspectral and multispectral images for urban classification / Walid Ouerghemmi (2017)
PermalinkUrban objects classification by spectral library: Feasibility and applications / Walid Ouerghemmi (2017)
PermalinkUtilisation de données satellites dans le combat contre l'esclavage moderne / Florent Negrel-Teodori (2017)
PermalinkUtilisation d’image THR et drone pour l’étude de la dynamique côtière d’Ouvéa (Île des Loyautés - Nouvelle Calédonie) / Sabrina Bosque (2017)
PermalinkPermalinkWeakly supervised segmentation-aided classification of urban scenes from 3D LIDAR point clouds / Stéphane Guinard (2017)
PermalinkAssessing the robustness of Random Forests to map land cover with high resolution satellite image time series over large areas / Charlotte Pelletier in Remote sensing of environment, vol 187 (15 December 2016)
PermalinkAn integrated framework for the spatio–temporal–spectral fusion of remote sensing images / Huanfeng Shen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)
PermalinkAn iterative interpolation deconvolution algorithm for superresolution land cover mapping / Feng Ling in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)
PermalinkPermalinkAutomated co-registration of satellite images through luminance transformation / Deniz Gerçek in Photogrammetric record, vol 31 n° 156 (December 2016 - February 2017)
PermalinkAutomatic parameter selection for intensity-based registration of imagery to LiDAR data / Ebadat Ghanbari Parmehr in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)
PermalinkBundle adjustment of spherical images acquired with a portable panoramic image mapping system (PPIMS) / Yi-Hsing Tseng in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 12 (December 2016)
PermalinkClass-specific sparse multiple kernel learning for spectral–spatial hyperspectral image classification / Tianzhu Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)
PermalinkDetection of ground surface deformation caused by the 2016 Kumamoto earthquake by InSAR using ALOS-2 data / Basara Miyahara in Bulletin of the GeoSpatial Information authority of Japan, vol 64 (December 2016)
PermalinkDetermination of a terrestrial reference frame via Kalman filtering of very long baseline interferometry data / Benedikt Soja in Journal of geodesy, vol 90 n° 12 (December 2016)
PermalinkDictionary learning for promoting structured sparsity in hyperspectral compressive sensing / Lei Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)
PermalinkExposure-related forest-steppe: A diverse landscape type determined by topography and climate / Martin Hais in Journal of Arid Environments, vol 135 (December 2016)
PermalinkHierarchical and adaptive phase correlation for precise disparity estimation of UAV images / Jie Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)
PermalinkHyperspectral feature extraction using total variation component analysis / Behnood Rasti in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)
PermalinkImage-based mobile mapping for 3D Urban data capture / Stefan Cavegn in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 12 (December 2016)
PermalinkImaging the internal structure of an alpine glacier via L-band airborne SAR tomography / Stefano Tebaldini in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)
PermalinkMRF-based segmentation and unsupervised classification for building and road detection in peri-urban areas of high-resolution satellite images / Ilias Grinias in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 122 (December 2016)
PermalinkMultiband image fusion based on spectral unmixing / Qi Wei in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)
PermalinkProgressive visualization of complex 3D models over the internet / Jing Chen in Transactions in GIS, vol 20 n° 6 (December 2016)
PermalinkA robust background regression based score estimation algorithm for hyperspectral anomaly detection / Zhao Rui in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 122 (December 2016)
PermalinkThe effects of temporal differences between map and ground data on map-assisted estimates of forest area and biomass / Ronald E. McRoberts in Annals of Forest Science, vol 73 n° 4 (December 2016)
PermalinkThe practical application of 3D vision in the field: Measuring reindeer (rangifer tarandus) antler growth velocities / Derek D. Lichti in Photogrammetric record, vol 31 n° 156 (December 2016 - February 2017)
PermalinkThree-dimensional deformation monitoring of urban infrastructure by tomographic SAR using multitrack TerraSAR-X data stacks / Sina Montazeri in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)
PermalinkUrban slum detection using texture and spatial metrics derived from satellite imagery / Divyani Kohli in Journal of spatial science, vol 61 n° 2 (December 2016)
PermalinkAssimilation of SMOS retrievals in the land information system / Clay B. Blankenship in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 11 (November 2016)
PermalinkBlind hyperspectral unmixing using total variation and ℓq sparse regularization / Jakob Sigurdsson in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 11 (November 2016)
PermalinkClose-range photogrammetric tools for epigraphic surveys / Mariam Samaan in Journal on Computing and Cultural Heritage, JOCCH, vol 9 n° 3 (November 2016)
PermalinkGeometric calibration of Ziyuan-3 three-line cameras using ground control lines / Jinshan Cao in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 11 (November 2016)
PermalinkA global study of NDVI difference among moderate-resolution satellite sensors / Xingwang Fan in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 121 (November 2016)
PermalinkA method for automated snow avalanche debris detection through use of synthetic aperture radar (SAR) imaging / Hannah Vickers in Earth and space science, vol 3 n° 11 (November 2016)
PermalinkMultiple kernel learning based on discriminative kernel clustering for hyperspectral band selection / Jie Feng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 11 (November 2016)
PermalinkRelevé topographique des environnements urbains [article originellement paru dans le numéro mai/juin 2016 de la revue italienne GEOMedia] / Luigi Colombo in Géomatique expert, n° 113 (novembre - décembre 2016)
PermalinkRobust multitask learning with three-dimensional empirical mode decomposition-based features for hyperspectral classification / Zhi He in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 121 (November 2016)
PermalinkSemi-supervised hyperspectral classification from a small number of training samples using a co-training approach / Michał Romaszewski in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 121 (November 2016)
PermalinkWave period and coastal bathymetry using wave propagation on optical images / Céline Danilo in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 11 (November 2016)
PermalinkAn operational high-resolution forest inventory / Julianno Sambatti in GIM international, vol 30 n° 10 (October 2016)
PermalinkAutomatic segment-level tree species recognition using high resolution aerial winter imagery / Anton Kuzmin in European journal of remote sensing, vol 49 n° 1 (2016)
PermalinkA Computationally efficient algorithm for fusing multispectral and hyperspectral images / Raúl Guerra in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 10 (October 2016)
PermalinkDeep feature extraction and classification of hyperspectral images based on convolutional neural networks / Yushi Chen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 10 (October 2016)
PermalinkDevelopment of a large-format UAS imaging system with the construction of a one sensor geometry from a multicamera array / Jiann-Yeou Rau in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 10 (October 2016)
PermalinkDisaster debris estimation using high-resolution polarimetric stereo-SAR / Christian N. Koyama in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 120 (october 2016)
PermalinkDistributed texture-based land cover classification algorithm using hidden Markov model for multispectral data / S. Jenicka in Survey review, vol 48 n° 351 (October 2016)
PermalinkEvaluating EO1-Hyperion capability for mapping conifer and broadleaved forests / Nicola Puletti in European journal of remote sensing, vol 49 n° 1 (2016)
PermalinkFast and accurate target detection based on multiscale saliency and active contour model for high-resolution SAR images / Song Tu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 10 (October 2016)
PermalinkHabitat change on Horn Island, Mississippi, 1940-2010, determined from textural features in panchromatic vertical aerial imagery / Guy W. Jeter Jr in Geocarto international, Vol 31 n° 9 - 10 (October - November 2016)
PermalinkImage processing and GIS techniques applied to high resolution satellite data for lineament mapping of thermal power plant site in Allahabad district, U.P., India / Aniruddha Uniyal in Geocarto international, Vol 31 n° 9 - 10 (October - November 2016)
PermalinkInfluence of tree species complexity on discrimination performance of vegetation indices / Azadeh Ghiyamat in European journal of remote sensing, vol 49 n° 1 (2016)
PermalinkObject-based morphological profiles for classification of remote sensing imagery / Christian Geiss in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 10 (October 2016)
PermalinkRelative importance analysis of Landsat, waveform LIDAR and PALSAR inputs for deciduous biomass estimation / Alyssa Endres in European journal of remote sensing, vol 49 n° 1 (2016)
PermalinkSAR image change detection based on correlation kernel and multistage extreme learning machine / Lu Jia in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 10 (October 2016)
PermalinkSemisupervised classification for hyperspectral image based on multi-decision labeling and deep feature learning / Xiaorui Ma in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 120 (october 2016)
PermalinkA tensor decomposition-based anomaly detection algorithm for hyperspectral image / Xing Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 10 (October 2016)
PermalinkAccuracy assessment of NOAA coastal change analysis program 2006 - 2010 land cover and land cover change data / John W. McCombs in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 9 (September 2016)
PermalinkAn individual tree-based automated registration of aerial images to LiDAR Data in a forested area / Jun-Hak Lee in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 9 (September 2016)
PermalinkAutomatic rough georeferencing of multiview oblique and vertical aerial image datasets of urban scenes / Styliani Verykokou in Photogrammetric record, vol 31 n° 155 (September - November 2016)
PermalinkBlending zone determination for aerial orthimage mosaicking / Chao-Hung Lin in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)
PermalinkPermalinkCorrection of ZY-3 image distortion caused by satellite jitter via virtual steady reimaging using attitude data / Mi Wang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)
PermalinkDistance measure based change detectors for polarimetric SAR imagery / Yonghong Zhang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 9 (September 2016)
PermalinkEstimating forest species abundance through linear unmixing of CHRIS/PROBA imagery / S. Stagakis in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)
PermalinkEvaluation par imagerie satellitaire de la dynamique spatiale du parc marin des mangroves de la république Démocratique du Congo entre 2006 et 2015 / B.M. Kalambay in Afrique Science, vol 12 n° 5 (septembre - octobre 2016)
PermalinkFloristic composition and across-track reflectance gradient in Landsat images over Amazonian forests / Javier Muro in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)
PermalinkGeometric calibration of a hyperspectral frame camera / Raquel A. de Oliveira in Photogrammetric record, vol 31 n° 155 (September - November 2016)
PermalinkMapping of land cover in northern California with simulated hyperspectral satellite imagery / Matthew L. Clark in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)
PermalinkA methodology for near real-time change detection between Unmanned Aerial Vehicle and wide area satellite images / Anastasios L. Fytsilis in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)
PermalinkNoise removal from hyperspectral image with joint spectral–spatial distributed sparse representation / Jie Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 9 (September 2016)
PermalinkRegression wavelet analysis for lossless coding of remote-sensing data / Naoufal Amrani in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 9 (September 2016)
PermalinkRemote sensing data as a potential source for establishment of the 3D cadastre in Slovenia / Petra Dobrež in Geodetski vestnik, vol 60 n° 3 (September - November 2016)
PermalinkRetrieval of leaf area index in different plant species using thermal hyperspectral data / Elnaz Neinavaz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)
PermalinkSatellite images analysis for shadow detection and building height estimation / Gregoris Liasis in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)
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