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imagerie
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Terme regroupant photographies et images issues de différents capteurs.
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Évaluation de la dégradation des forêts primaires par télédétection dans un espace de front pionnier consolidé d’Amazonie orientale (Paragominas) / Ali Fadhil Hasan (2019)
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Titre : Évaluation de la dégradation des forêts primaires par télédétection dans un espace de front pionnier consolidé d’Amazonie orientale (Paragominas) Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ali Fadhil Hasan, Auteur ; François Laurent, Directeur de thèse ; Lilian Blanc, Directeur de thèse Editeur : Université Bretagne Loire Année de publication : 2019 Importance : 244 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat, Le Mans Université, Spécialité : Géographie physiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Amazonie
[Termes IGN] biodiversité
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] déboisement
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] surveillance forestièreIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La dégradation de la forêt est un changement de sa structure et de la composition floristique et faunistique, ce qui conduit à une perte de biodiversité, de production de biens et de services et à un accroissement de la vulnérabilité aux aléas climatiques et aux incendies. Elle concerne de vastes espaces en zone tropicale particulièrement dans les régions de fronts pionniers plus ou moins consolidés où la forêt primaire est soumise à l’extraction de bois, aux incendies et à la fragmentation. Pour évaluer son ampleur et son intensité, il est nécessaire de recourir à la télédétection. Mais les méthodologies disponibles restent encore insuffisantes. L’enjeu scientifique est de développer des méthodes adaptées à de grandes surfaces afin d’analyser l’effet de différentes perturbations sur les trajectoires suivies par le couvert forestier. Il s’agit également de distinguer différentes intensités de dégradation suite à l’accumulation de perturbations. C’est un préalable indispensable pour définir et mettre en œuvre des plans de gestion adaptés. Le premier axe de ce travail a pour objectif de cartographier annuellement l’ampleur des perturbations, d’identifier les principaux types de perturbations et de caractériser la trajectoire de restauration de l’activité photosynthétique. Il est réalisé à partir de séries temporelles d’images Landsat traitées au moyen du progiciel CLASlite. L’agrégation des couvertures annuelles résultant des traitements avec CLASlite a également permis de constituer un indicateur de dégradation résultant du cumul de processus de perturbations sur plusieurs années. Note de contenu : Introduction générale
1- La dégradation forestière, définitions et état de l'art sur son évaluation
2- Paragominas, un ancien front pionnier consolidé
3- Analyse des perturbations et de la dégradation avec CLASLITE
4- La sensibilité à la sécheresse de la forêt comme indicateur spécialisé de dégradation
5- Analyse territoriale de la dégradation des forêts à Paragominas
Conclusion généraleNuméro de notice : 25818 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géographie physique : Le Mans : 2019 Organisme de stage : Laboratoire ESO Espaces et société nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02275810/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95083 Evaluation of time-series SAR and optical images for the study of winter land-use / Julien Denize (2019)
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Titre : Evaluation of time-series SAR and optical images for the study of winter land-use Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Julien Denize, Auteur ; Eric Pottier, Directeur de thèse ; Laurence Hubert-Moy, Directeur de thèse Editeur : Rennes : Université de Rennes 1 Année de publication : 2019 Importance : 274 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Université Rennes 1, Mathématiques et Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication, Spécialité Signal Image Vision & GéomatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] agriculture
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] données polarimétriques
[Termes IGN] hiver
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Radarsat
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] nébulosité
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] télédétection spatiale
[Termes IGN] utilisation du solIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) The study of winter land-use is a major challenge in order to preserve and improve the quality of soils and surface water. However, knowledge of the spatio-temporal dynamics associated with winter land-use remains a challenge for the scientific community. In this context, the objective of this study is to evaluate the potential of time series of high spatial resolution optical and SAR images for the study of winter land-use at a local and regional scale. For that purpose, a methodology has been established to: (i) determine the most suitable classification method for identifying winter land-use ; (ii) compare Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 optical images; (iii) define the most suitable SAR configuration by comparing three image time-series (Alos-2, Radarsat-2 and Sentinel-1).The results first of all highlighted the interest of the Random Forest classification algorithm to discriminate at a fine scale the different types of land use in winter. Secondly, they showed the value of Sentinel-2 data for mapping winter land-use at a local and regional scale. Finally, they determined that a dense time series of Sentinel-1 images was the most appropriate SAR configuration to identify winter land-use. In general, while this thesis has shown that Sentinel-2 data are best suited to studying land use in winter, SAR images are of great interest in regions with significant cloud cover, dense Sentinel-1 time-series having being defined as the most efficient. Note de contenu : General Introduction
1- Winter land-use: concepts, data and methods
2- Classification procedure for the winter land-use study at a local scale
3- SAR configuration for the study of winter land-use at a local scale
4- The study of winter land-use at a regional scale
General conclusion and perspectivesNuméro de notice : 25710 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Signal Image Vision & Géomatique : Rennes1 : 2019 Organisme de stage : Institut d’Electronique et de Télécommunication de Rennes nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-02510333/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94858 Exploitation of hyperspectral data for assessing vegetation health under exposure to petroleum hydrocarbons / Guillaume Lassalle (2019)
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Titre : Exploitation of hyperspectral data for assessing vegetation health under exposure to petroleum hydrocarbons Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Guillaume Lassalle, Auteur ; Arnaud Elger, Directeur de thèse ; Sophie Fabre, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées Année de publication : 2019 Autre Editeur : Toulouse : Institut Supérieur de l’Aéronautique et de l’Espace Importance : 277 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse délivré par l'Institut Supérieur de l’Aéronautique et de l’Espace, spécialité : Surfaces et interfaces continentales, Hydrologie Agrosystèmes, écosystèmes et environnementLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] contamination
[Termes IGN] feuille (végétation)
[Termes IGN] hydrocarbure
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] modèle de transfert radiatif
[Termes IGN] pollution des sols
[Termes IGN] prospection pétrolière
[Termes IGN] réflectance spectrale
[Termes IGN] régression multiple
[Termes IGN] signature spectrale
[Termes IGN] surveillance de la végétationIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Oil exploration and contamination monitoring remain limited in regions covered by vegetation. Natural seepages and oil leakages due to facility failures are often masked by the foliage, making ineffective the current technologies used for detecting crude oil and petroleum products. However, the exposure of vegetation to oil affects its health and, consequently, its optical properties in the [400:2500] nm domain. This suggest being able to detect seepages and leakages indirectly, by analyzing vegetation health through its spectral reflectance. Based on this assumption, this thesis evaluates the potential of airborne hyperspectral imagery with high spatial resolution for detecting and quantifying oil contamination in vegetated regions. To achieve this, a three-step multiscale approach was adopted. The first step aimed at developing a method for detecting and characterizing the contamination under controlled conditions, by exploiting the optical properties of Rubus fruticosus L. The proposed method combines 14 vegetation indices in classification and allows detecting various oil contaminants accurately, from leaf to canopy scale. Its use under natural conditions was validated on a contaminated mud pit colonized by the same species. During the second step, a method for quantifying total petroleum hydrocarbons, based on inverting the PROSPECT model, was developed. The method exploits the pigment content of leaves, estimated from their spectral signature, for predicting the level of hydrocarbon contamination in soils accurately. The last step of the approach demonstrated the robustness of the two methods using airborne imagery. They proved performing for detecting and quantifying mud pit contamination. Another method of quantification, based on multiple regression, was proposed. At the end of this thesis, the three methods proposed were validated for use both on the field, at leaf and canopy scales, and on airborne hyperspectral images with high spatial resolution. Their performances depend however on the species, the season and the level of soil contamination. A similar approach was conducted under tropical conditions, allowing the development of a method for quantifying the contamination adapted to this context. In a perspective of operational use, an important effort is still required for extending the scope of the methods to other contexts and for anticipating their use on satellite- and drone-embedded hyperspectral sensors. Finally, the contribution of active remote sensing (radar and LiDAR) should be considered in further research, in order to overcome some of the limits specific to passive optical remote sensing. Note de contenu : General introduction
1- State-of-the-art of passive hyperspectral remote sensing for oil exploration and contamination monitoring in vegetated regions
2- Development of methods for detecting and quantifying oil contamination based on vegetation optical properties, under controlled conditions
3- Application and evaluation of the methods under natural conditions, from field scale to airborne hyperspectral imagery
General conclusionNuméro de notice : 25946 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Surfaces et interfaces continentales, Hydrologie Agrosystèmes, écosystèmes et environnement : Toulouse : 2019 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2019ESAE0030 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96343 Exploitation de séries temporelles d'images multi-sources pour la cartographie des surfaces en eau / Filsa Bioresita (2019)
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Titre : Exploitation de séries temporelles d'images multi-sources pour la cartographie des surfaces en eau Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Filsa Bioresita, Auteur ; Anne Puissant, Directeur de thèse Editeur : Strasbourg : Université de Strasbourg Année de publication : 2019 Importance : 214 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
PhD Thesis University of Strasbourg for obtaining the degree of Doctor of the University of Strasbourg, Speciality: Geography, GeomaticsLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] biodiversité
[Termes IGN] eau de surface
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] nutriment végétal
[Termes IGN] polarimétrie
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] service écosystémique
[Termes IGN] surveillance hydrologique
[Termes IGN] télédétection spatiale
[Termes IGN] traitement automatique de donnéesIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les eaux de surface sont des ressources importantes pour la biosphère et l'anthroposphère. Elles favorisent la préservation des habitats, le développement de la biodiversité et le maintien des services écosystémiques en contrôlant le cycle des nutriments et le carbone à l’échelle mondiale. Elles sont essentielles à la vie quotidienne de l’homme, notamment pour l'irrigation, la consommation d’eau potable, la production hydro-électrique, etc. Par ailleurs, lors des inondations, elles peuvent présenter des dangers pour l'homme, les habitations et les infrastructures. La surveillance des changements dynamiques des eaux de surface a donc un rôle primordial pour guider les choix des gestionnaires dans le processus d’aide à la décision. L’imagerie satellitaire constitue une source de données adaptée permettant de fournir des informations sur les eaux de surface. De nos jours, la télédétection satellitaire a connu une révolution avec le lancement des satellites Sentinel-1 (Radar) et Sentinel-2 (Optique) qui disposent d’une haute fréquence de revisite et d’une résolution spatiale moyenne à élevée. Ces données peuvent fournir des séries temporelles essentielles pour apporter davantage d'informations afin d'améliorer la capacité d'observation des eaux de surface. L’exploitation de telles données massives et multi-sources pose des défis en termes d’extraction de connaissances et de processus de traitement d’images car les chaines de traitement doivent être le plus automatiques possibles. Dans ce contexte, l'objectif de ce travail de thèse est de proposer de nouvelles approches permettant de cartographier l’extension spatiales des eaux de surface et des inondations, en explorant l'utilisation unique et combinée des données Sentinel-1 et Sentinel-2. Note de contenu : 1- Introduction, research questions and objectives
2- The state of the art
3- Study area, data sets and pre-processing of Sentinel 1 & 2
4- Detection of surface water area using mono-date Sentinel 1 amplitude data
5- Detection of surface water area using time series of Sentinel 1 amplitude data and Sentinel 2 data
6- Another methods and validation on different thematic context
7- General conclusions and perspectivesNuméro de notice : 25726 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : PhD Thesis : Geography, Geomatics : Strasbourg : 2019 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-03618382/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94887
Titre : Fast Image and LiDAR alignment based on 3D rendering in sensor topology Type de document : Article/Communication Auteurs : Pierre Biasutti , Auteur ; Jean-François Aujol, Auteur ; Mathieu Brédif
, Auteur ; Aurélie Bugeau, Auteur
Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2019 Projets : 1-Pas de projet / Importance : 9 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
This project has also received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme underthe Marie Skłodowska-Curie grant agreement No 777826.Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) Mobile Mapping Systems are now commonly used in large urban acquisition campaigns. They are often equiped with LiDAR sensors and optical cameras, providing very large multimodal datasets. The fusion of both modalities serves different purposes such as point cloud colorization, geometry enhancement or object detection. However, this fusion task cannot be done directly as both modalities are only coarsely registered. This paper presents a fully automatic approach for LiDAR projection and optical image registration refinement based on LiDAR point cloud 3D renderings. First, a coarse 3D mesh is generated from the LiDAR point cloud using the sensor topology. Then, the mesh is rendered in the image domain. After that, a variational approach is used to align the rendering with the optical image. This method achieves high quality results while performing in very low computational time. Results on real data demonstrate the efficiency of the model for aligning LiDAR projections and optical images. Numéro de notice : P2019-002 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : Préprint DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-02100715v1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93283 Documents numériques
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Fast Image and LiDAR alignment based on... - pdf preprintAdobe Acrobat PDF PermalinkForest inventory sensitivity to UAS-based image processing algorithms / Bonifasius Maturbongs in Annals of forest research, vol 62 n° 1 (January - June 2019)
PermalinkPermalinkGeographic Information Systems in Geospatial Intelligence, ch. 5. Spectral optimization of airborne multispectral camera for land cover classification: automatic feature selection and spectral band clustering / Arnaud Le Bris (2019)
PermalinkPermalinkPermalinkGlobal observations of ocean surface winds and waves using spaceborne synthetic aperture radar measurements / Huimin Li (2019)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkImproving the spatial bias correction algorithm in SMOS image reconstruction processor : validation of soil moisture retrievals with in situ data / Ali Khazaal in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 1 (January 2019)
PermalinkIndividual tree detection and crown delineation with 3D information from multi-view satellite Images / Changlin Xiao in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 1 (January 2019)
PermalinkPermalinkIntegration of lidar data and GIS data for point cloud semantic enrichment at the point level / Harith Aljumaily in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 1 (January 2019)
PermalinkPermalinkInternational workshop on large scale land cover mapping from remote sensing, 3 décembre 2019 / Mathieu Fauvel (2019)
PermalinkJoint analysis of SAR and optical satellite images time series for grassland event detection / Anatol Garioud (2019)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkMacroalgues intertidales : Apport de la télédétection hyperspectrale pour le suivi sectoriel dans le cadre de la DCE/DCSMM / Arnaud Le Bris (2019)
PermalinkMéthodes d'exploitation de données historiques pour la production de cartes d'occupation des sols à partir d'images de télédétection et en absence de données de référence de la période à cartographier / Benjamin Tardy (2019)
PermalinkMicrowave indices from active and passive sensors for remote sensing applications / Emanuele Santi (2019)
PermalinkMonitoring crops water needs at high spatio-temporal resolution by synergy of optical / thermal and radar observations / Abdelhakim Amazirh (2019)
PermalinkPermalinkA multi-faceted CNN architecture for automatic classification of mobile LiDAR data and an algorithm to reproduce point cloud samples for enhanced training / Bhavesh Kumar in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 147 (January 2019)
PermalinkMultimodal scene understanding: algorithms, applications and deep learning, ch. 11. Decision fusion of remote-sensing data for land cover classification / Arnaud Le Bris (2019)
PermalinkMultitemporal SAR images denoising and change detection : applications to Sentinel-1 data / Weiying Zhao (2019)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPotentialités de l’imagerie couleur embarquée pour la détection et la cartographie des maladies fongiques de la vigne / Florent Abdelghafour (2019)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkRetrieving relevant land cover and land use data to study urban climate change / Bénédicte Bucher (2019)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkSemantic aware quality evaluation of 3D building models : Modeling and simulation / Oussama Ennafii (2019)
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