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imagerie
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Terme regroupant photographies et images issues de différents capteurs.
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Apport de la télédétection et des variables auxiliaires dans l'étude de l'évolution des périodes de sécheresse / Nesrine Farhani (2022)
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Titre : Apport de la télédétection et des variables auxiliaires dans l'étude de l'évolution des périodes de sécheresse Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Nesrine Farhani, Auteur ; Gilles Boulet, Directeur de thèse ; Zohra Lili-Chabaane, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2022 Importance : 194 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université Toulouse délivré par l'Université Toulouse 3 - Paul Sabatier, spécialité Surfaces et Interfaces Continentales, HydrologieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] albedo
[Termes IGN] capteur actif
[Termes IGN] capteur passif
[Termes IGN] données météorologiques
[Termes IGN] évapotranspiration
[Termes IGN] gestion de l'eau
[Termes IGN] image Landsat-ETM+
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] image thermique
[Termes IGN] indice de stress
[Termes IGN] Leaf Area Index
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] sécheresse
[Termes IGN] stress hydrique
[Termes IGN] température de surface
[Termes IGN] Tunisie
[Termes IGN] zone arideIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La surveillance des sécheresses dans les régions arides et semi-arides est cruciale car ses conséquences pour l'agriculture peuvent être dramatiques. Afin d'aider les décideurs à établir de bonnes pratiques de gestion de la ressource en eau et d'atténuation du risque des sécheresses, nous nous intéressons à l'analyse des indices de stress hydriques. À cette fin, un modèle de bilan d'énergie à double source permet, en combinant de l'information satellitaire (température de surface, NDVI, albédo et LAI) et de l'information météorologique (température de l'air, humidité relative de l'air, vitesse du vent et rayonnement global), de simuler l'évapotranspiration ainsi que le stress hydrique. Ces deux variables doivent être fournies d'une façon continue et sur une longue période temporelle pour une analyse adéquate des périodes de sécheresses. Or, les réseaux d'observations météorologiques sont parfois insuffisants (faible densité des sites instrumentés et périodes d'observation courtes et souvent non-concomitantes). Notre premier objectif est alors de simuler des scénarios de différentes variables climatiques afin de les prolonger. Nous avons adapté un générateur de conditions météorologiques "MetGen" qui permet de combler les lacunes présentes sur une période d'observation et de projeter des scénarios sur une période distincte de la période d'observation. MetGen exploite parmi ses co-variables, les données de réanalyses qui fournissent des variables à faible résolution spatiale (environ 31 km), comme source d'information importante. Nous comparons cette méthode avec des méthodes de correction de biais (univariée et multivariée) qui exploitent également les données de réanalyses. Cette approche statistique est validée selon deux volets : l'évaluation de la capacité (1) à bien reproduire les variables météorologiques et (2) à bien restituer les variables de bilan d'énergie. Les analyses, menées avec les données des stations météorologiques du système d'observations, ont permis de valider MetGen sur une période de validation (2011-2016). Nous avons utilisé alors cette méthode afin de simuler des données climatiques sur toute la période d'étude (2000-2019). Cette série ainsi que celle provenant des réanalyses brutes sont utilisées comme forçages climatiques du modèle d'énergie à double source SPARSE, afin de simuler deux indices de stress thermiques SI(SWG) et SI(ERA5) issus du générateur et des réanalyses ERA5 respectivement, à une échelle kilométrique. Ces deux indices sensibles aux anomalies de température de surface, sont comparés avec d'autres indices standardisés issus de différentes longueurs d'onde : le NDVI issu du visible/proche infrarouge, SWI du micro-onde et un indice standardisé de précipitations UPI qui est utilisé comme une référence pour notre analyse. Cette analyse est effectuée en termes de pertinence, de cohérence et de précocité pour la détection d'une sécheresse agronomique. Les deux indices thermiques ont montré des bonnes performances pour la détection du stress, notamment SI(SWG) qui a montré plus de précision et de capacité à détecter le stress hydrique d'une façon précoce. Ces analyses et tous ces approches statistiques sont effectuées au niveau du bassin versant de Merguellil situé au centre de la Tunisie et qui présente un modèle typique des régions semi-arides. Note de contenu : 1- Introduction
2- Partie A
2.1 Etat de l'art
2.2 Matériel et méthodes
2.3 Conclusion partielle et synthèse
3- Partie B
3.1 Introduction
3.2 Développement de la méthode statistique
3.3 Résultats complémentaires
3.4 Conclusion partielle et synthèse
4- Partie C
4.1 Introduction
4.2 Interpolation journalière de l’évapotranspiration
4.3 Indice de sécheresse
4.4 Utilisation de l’indice thermique pour le stress de la végétation
4.5 Comparaison SI et ESI
4.6 Conclusion partielle et synthèse
Conclusion et perspectivesNuméro de notice : 28880 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Surfaces et Interfaces Continentales, Hydrologie : Toulouse 3 : 2022 Organisme de stage : CESBIO DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2022TOU30022 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101529 Apprentissage profond pour l'imagerie SAR : du débruitage à l'interprétation de scène / Emanuele Dalsasso (2022)
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Titre : Apprentissage profond pour l'imagerie SAR : du débruitage à l'interprétation de scène Titre original : Deep Learning for SAR Imagery: from denoising to scene understanding Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Emanuele Dalsasso, Auteur ; Florence Tupin, Directeur de thèse ; Loïc Denis, Directeur de thèse Editeur : Paris [France] : Télécom ParisTech Année de publication : 2022 Autre Editeur : Paris : Institut Polytechnique de Paris Importance : 165 p. Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] chatoiement
[Termes IGN] image radar moiréeIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Le Radar à Synthèse d’Ouverture (RSO, aussi appelé SAR en anglais) permet d’acquérir des données pour l’observation de la Terre de jour comme de nuit, quelles que soient les conditions météorologiques. Grâce notamment au programme Copernicus de l’Agence Spatiale Européenne, nous disposons aujourd’hui d’un grand nombre de données distribuées librement. Cependant, l’exploitation de données satellitaires radar est limitée par la présence de très fortes fluctuations du signal rétrodiffusé par la scène imagée. En effet, les images SAR sont entachées par un phénomène intrinsèque aux systèmes d’imagerie cohérente : le chatoiement, communément appelé speckle. Dans cette thèse, nous visons à faciliter l’interprétation des images SAR grâce au développement de techniques de réduction de speckle. Les approches existantes reposent sur le modèle de Goodman, décrivant le speckle comme un bruit multiplicatif et spatialement non corrélé. Dans le domaine de la vision par ordinateur, les méthodes de débruitage s’appuyant sur un réseau neuronal convolutif (approches d’apprentissage profond) ont permis des grandes avancées et représentent aujourd’hui l’état de l’art. Nous proposons donc d’utiliser les techniques de débruitage basées sur les algorithmes d’apprentissage profond pour la réduction de speckle dans les images SAR (méthodes de despeckling). Premièrement, nous étudions l’adaptation des techniques dites supervisées, c.à.d. visant à minimiser l’écart, selon un certain critère, entre l’estimation fournie par le réseau et une image de référence, dite vérité terrain. Nous proposons la création d’une base de données d’images de référence en moyennant des piles d’images multi-temporelles acquises sur la même zone. Des paires d’images pour entraîner un réseau peuvent être générées en synthétisant du speckle selon le modèle de Goodman. Cependant, dans les images réelles le speckle est spatialement corrélé. La corrélation peut être typiquement réduite par un sous-échantillonnage d’un facteur 2, mais cela engendre une perte de résolution. Au vu des limites des approches supervisées, inspirés par la méthode auto-supervisée noise2noise, nous proposons d’apprendre un réseau directement sur des données réelles. Le principe des méthodes de débruitage auto-supervisées est le suivant : si un signal contient une composante déterministe et une composante aléatoire, un réseau entraîné à prédire une nouvelle réalisation de ce signal à partir d’une première réalisation indépendante ne pourra prédire que la composante déterministe, c.à.d. la scène sous-jacente, supprimant ainsi le speckle. Dans la méthode que nous développons, SAR2SAR, nous utilisons des séries multi-temporelles sous hypothèse de speckle temporellement décorrélé pour obtenir des réalisations indépendantes. Les changements sont compensés en recourant à une stratégie d’entraînement itérative. Le réseau SAR2SAR est donc entraîné sur des images dont le speckle est corrélé spatialement et peut être par conséquent appliqué directement sur les images radar, donnant des performances de très bonne qualité en termes de préservation de la résolution spatiale. L’apprentissage de SAR2SAR reste cependant lourd : la stratégie se déroule en plusieurs étapes pour compenser les changements et un jeu de données contenant des piles d’images doit être constitué. Avec l’approche MERLIN, nous relâchons ces contraintes en proposant une méthode d’apprentissage auto-supervisée mono-image. En effet dans les images SAR complexes, les partie réelles et imaginaires sont mutuellement indépendantes et elles peuvent être naturellement utilisées pour apprendre un réseau de manière auto-supervisée. Nous montrons la simplicité de mise en œuvre d’un tel cadre en entraînant un réseau pour trois modalités d’acquisitions, présentant des différences en termes de résolution spatiale, de textures et de corrélation spatiale du speckle. Numéro de notice : 17717 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse : Signal, Images, Automatique et robotique : Institut Polytechnique de Paris : 2022 Organisme de stage : Laboratoire Traitement et Communication de l'Information LTCI DOI : sans Date de publication en ligne : 12/05/2022 En ligne : https://theses.hal.science/tel-03666646 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100034 Automatic algorithm for georeferencing historical-to-nowadays aerial images acquired in natural environments / Daniela Craciun (2022)
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Titre : Automatic algorithm for georeferencing historical-to-nowadays aerial images acquired in natural environments Type de document : Article/Communication Auteurs : Daniela Craciun , Auteur ; Arnaud Le Bris
, Auteur
Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2022 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B2 Projets : HIATUS / Giordano, Sébastien Conférence : ISPRS 2022, Commission 2, 24th ISPRS international congress, Imaging today, foreseeing tomorrow 06/06/2022 11/06/2022 Nice France OA ISPRS Archives Importance : pp 21 - 28 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] géoréférencement
[Termes IGN] gradient
[Termes IGN] histogramme
[Termes IGN] image ancienne
[Termes IGN] milieu naturel
[Termes IGN] modèle numérique de surfaceRésumé : (auteur) Automatic georeferencing for historical-to-nowadays aerial images represents the main ingredient for supplying territory evolution analysis and environmental monitoring. Existing georeferencing methods based on feature extraction and matching reported successful results for multi-epoch aerial images acquired in structured and man-made environments. While improving the state-of-the-art of the multi-epoch georeferencing problem, such frameworks present several limitations when applied to unstructured scenes, such as natural feature-less environments, characterized by homogenous or texture-less areas. This is mainly due to the lack of structured areas which often results in sparse and ambiguous feature matches, introducing inconsistencies during the pose estimation process. This paper addresses the automatic georeferencing problem for historical aerial images acquired in unstructured natural environments. The research work presented in this paper introduces a feature-less algorithm designed to perform historical-to-nowadays image matching for pose estimation in a fully automatic fashion. The proposed algorithm operates within two stages: (i) 2D patch extraction and matching and (ii) 3D patch-based local alignment. The final output is a set of 3D patch matches and the 3D rigid transformation relating each homologous patches. The obtained 3D point matches are designed to be injected into traditional multi-views pose optimisation engines. Experimental results on real datasets acquired over Fabas area situated in France demonstrate the effectiveness of the proposed method. Our findings illustrate that the proposed georeferencing technique provides accurate results in presence of large periods of time separating historical from nowadays aerial images (up to 48 years time span). Numéro de notice : C2022-020 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2022-21-2022 Date de publication en ligne : 30/05/2022 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2022-21-2022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100846 BuyTheDips : PathLoss for improved topology-preserving deep learning-based image segmentation / Minh On Vu Ngoc (2022)
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Titre : BuyTheDips : PathLoss for improved topology-preserving deep learning-based image segmentation Type de document : Article/Communication Auteurs : Minh On Vu Ngoc, Auteur ; Yizi Chen , Auteur ; Nicolas Boutry, Auteur ; Jonathan Fabrizio, Auteur ; Clément Mallet
, Auteur
Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Année de publication : 2022 Projets : SODUCO / Perret, Julien Importance : 13 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] chemin le plus court, algorithme du
[Termes IGN] fonction de perte
[Termes IGN] image numérique
[Termes IGN] proximité sémantique
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (auteur) Capturing the global topology of an image is essential for proposing an accurate segmentation of its domain. However, most of existing segmentation methods do not preserve the initial topology of the given input, which is detrimental for numerous downstream object-based tasks. This is all the more true for deep learning models which most work at local scales. In this paper, we propose a new topology-preserving deep image segmentation method which relies on a new leakage loss: the Pathloss. Our method is an extension of the BALoss [1], in which we want to improve the leakage detection for better recovering the closeness property of the image segmentation. This loss allows us to correctly localize and fix the critical points (a leakage in the boundaries) that could occur in the predictions, and is based on a shortest-path search algorithm. This way, loss minimization enforces connectivity only where it is necessary and finally provides a good localization of the boundaries of the objects in the image. Moreover, according to our research, our Pathloss learns to preserve stronger elongated structure compared to methods without using topology-preserving loss. Training with our topological loss function, our method outperforms state-of-the-art topology-aware methods on two representative datasets of different natures: Electron Microscopy and Historical Map. Numéro de notice : P2022-005 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Preprint nature-HAL : Préprint DOI : 10.48550/arXiv.2207.11446 En ligne : https://doi.org/10.48550/arXiv.2207.11446 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101338 Calibration radiométrique et géométrique d'une caméra fish-eye pour la mesure de l'hémisphère de luminance incidente / Manchun Lei (2022)
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Titre : Calibration radiométrique et géométrique d'une caméra fish-eye pour la mesure de l'hémisphère de luminance incidente Type de document : Rapport Auteurs : Manchun Lei ; Christophe Meynard
, Auteur ; Jean-Michaël Muller
, Auteur ; Christian Thom
, Auteur
Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2022 Importance : 34 p. Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes IGN] caméra numérique
[Termes IGN] étalonnage géométrique
[Termes IGN] étalonnage radiométrique
[Termes IGN] image hémisphérique
[Termes IGN] MicMacRésumé : (auteur) [introduction] [...] Nous avons développé un imageur hémisphérique de luminance incidente basé sur une caméra légère fish-eye. La particularité de cet imageur est sa légèreté et donc sa mobilité, ce qui est pratique pour mesurer l’hémisphère de luminance incidente des différentes surfaces (sol et façade) dans l’environnement. Ce rapport a pour objectif de documenter la procédure de calibration radiométrique et géométrique réalisée, depuis la description théorique jusqu’aux considérations pratiques. La phase de validation est aussi présentée. Note de contenu : 1 Introduction
2 Description des instruments
3 Calibration de bruit d'obscurité
4 Calibration radiométrique
5 Calibration géométriqueNuméro de notice : 17734 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Rapport nature-HAL : Rapport DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-03665394v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100625 Documents numériques
peut être téléchargé
Calibration radiométrique et géométrique... - pdf auteurAdobe Acrobat PDFCartographie dynamique de la topographie de l'océan de surface par assimilation de données altimétriques / Florian Le Guillou (2022)
PermalinkCharacteristics of taiga and tundra snowpack in development and validation of remote sensing of snow / Henna-Reetta Hannula (2022)
PermalinkClassification of mediterranean shrub species from UAV point clouds / Juan Pedro Carbonell-Rivera in Remote sensing, vol 14 n° 1 (January-1 2022)
PermalinkContribution to object extraction in cartography : A novel deep learning-based solution to recognise, segment and post-process the road transport network as a continuous geospatial element in high-resolution aerial orthoimagery / Calimanut-Ionut Cira (2022)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkDetection and biomass estimation of phaeocystis globosa blooms off Southern China from UAV-based hyperspectral measurements / Xue Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 60 n° 1 (January 2022)
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