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Titre : Modélisation temporelle du fouillis forestier radar Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Xavier Husson, Auteur ; Fabrice Boust, Directeur de thèse Editeur : Bures-sur-Yvette : Université Paris-Saclay Année de publication : 2022 Importance : 157 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse soutenue pour obtenir le grade de Docteur à l'Université Paris-Saclay, spécialité PhysiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] acquisition d'images
[Termes IGN] fouillis d'échos
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] implémentation (informatique)
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] modélisation de la forêt
[Termes IGN] modélisation spatio-temporelle
[Termes IGN] vent
[Termes IGN] visibilité spatio-temporelleIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) La végétation est un élément important pour le radar car elle est omniprésente et met en échec de nombreux algorithmes. Cela provient avant tout du mouvement de la végétation, sous l’effet du vent, qui induit un décalage Doppler. Dans cette thèse, nous avons développé un modèle de fouillis de végétation pour l’imagerie SAR. Pour ce modèle de fouillis, nous avons décidé de travailler sur la base de 3 hypothèses. Premièrement, nous avons choisi une modélisation géotypique au travers d’une approche procédurale de création d’arbres et de leur représentation par des maillages surfaciques. Deuxièmement, nous avons opté pour une modélisation électromagnétique asymptotique compatible des fréquences supérieures à 10 GHz, typiques des systèmes d’acquisition haute résolution. Troisièmement, nous avons retenu une modélisation animée constituée d’un maillage surfacique déformable à même de rendre compte du décalage Doppler. Pour cela, nous avons adapté un simulateur ONERA permettant la génération de données radars brutes. La première amélioration réside dans le choix d’une approche asymptotique en 2 étapes (optique géométrique et physique), détermination de la visibilité des facettes du maillage et évaluation du champ rétrodiffusé correspondant. La deuxième amélioration réside dans le développement d’une méthode d’interpolation afin de limiter le nombre de calculs de visibilité, point crucial pour l’imagerie SAR haute résolution. La formation d’images SAR pour différentes intensité de vents nous a permis d’observer la défocalisation due aux mouvements des arbres au cours d’une acquisition. Une analyse de la DSP, par comparaison avec le modèle de Billingsley, confirme la capacité de notre modèle à restituer le décalage Doppler. Note de contenu : 1. Introduction
1.1 Imagerie SAR
1.2 Simulation d’acquisitions SAR
1.3 Bibliographie sur les modèles d’arbres
2. Incorporation d’un modèle de végétation à un processus de simulation existant
2.1 Travaux antérieurs : simulateur EDGE
2.2 Adaptation de la chaîne de modélisation
2.3 Mise en avant de différentes échelles de temps
3. Mise en place de la chaîne de modélisation
3.1 Préparation de données d’entrée
3.2 Description du script maître
4. Evaluation du champ rétrodiffusé
4.1 Calcul de SER de polygones
4.2 Validation de l’implémentation de l’optique physique
4.3 Développement d’une approche prenant en compte la visibilité
4.4 Développement d’une approche prenant en compte la visibilité partielle
5. Génération de données simulées
5.1 Impact des paramètres de modélisation
5.2 Impact des paramètres de la végétation
6. Conclusion
6.1 Contributions
6.2 PerspectivesNuméro de notice : 26823 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Physique : Paris-Saclay : 2022 Organisme de stage : ONERA nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 25/03/2022 En ligne : https://tel.hal.science/tel-03620307 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100640 Modélisations des écoulements fluviaux adaptées aux observations spatiales et assimilations de données altimétriques / Thibault Malou (2022)
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Titre : Modélisations des écoulements fluviaux adaptées aux observations spatiales et assimilations de données altimétriques Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Thibault Malou, Auteur ; Jérôme Monnier, Directeur de thèse ; Pierre-André Garambois, Directeur de thèse Editeur : Toulouse [France] : Institut National des Sciences Appliquées INSA Toulouse Année de publication : 2022 Importance : 207 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Toulouse, Spécialité : Mathématiques et ApplicationsLangues : Français (fre) Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale
[Termes IGN] altimétrie satellitaire par radar
[Termes IGN] assimilation des données
[Termes IGN] débit
[Termes IGN] données altimétriques
[Termes IGN] données Jason
[Termes IGN] écoulement des eaux
[Termes IGN] image Sentinel-3
[Termes IGN] modélisation spatio-temporelle
[Termes IGN] niveau de l'eau
[Termes IGN] problème inverse
[Termes IGN] réseau hydrographique
[Termes IGN] rivièreIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Ces travaux de thèse portent sur la modélisation des rivières adaptée à l'altimétrie spatiale, qui permet de mesurer la hauteur d'eau des rivières. Pour estimer le débit sur la base de ces données, les modèles mathématiques ont besoin d'être consistants avec l'échelle spatio-temporelle des observations (centaines de mètres et dizaines de jours) ainsi qu'une estimation de certaines grandeurs non-mesurées par ces satellites d'altimétrie, notamment la hauteur du fond et une paramétrisation physique (coefficient de friction).La difficulté de l'estimation du débit à partir des données altimétriques vient notamment de la pente de la surface libre, qui n'est pas non plus mesurée à une échelle assez fine. Une nouvelle méthodologie pour déterminer des lois algébriques locales d'estimation de débit (lois dites Stage-Fall-Discharge, SFD) à partir des données altimétriques issues de plusieurs satellites (e.g. Jason-3, Sentinel-3A et Sentinel-3B) est alors proposée. La méthode se base sur une modélisation hydrodynamique calibrée par assimilation des données altimétriques. Ces lois SFD sont déterminées de manière à reproduire le débit estimé par la modélisation hydrodynamique à partir de données altimétriques et de grandeurs hydrauliques simulées.Ces lois sont obtenues avec succès sur le réseau hydrographique complexe du Rio Negro-Rio Branco.La méthode devrait être applicable pour estimer le débit de manière opérationnelle.La modélisation adaptée aux observations spatiales nécessite donc de choisir des modèles cohérents avec les données disponibles et les échelles spatio-temporelles observées. De ce fait, l'équation de l'onde diffusante a l'avantage d'avoir comme variable d'état la hauteur d'eau de la rivière qui est directement mesurée contrairement au débit.Dans ces travaux, une double échelle spatio-temporelle est introduite pour prendre en compte l'échelle de la physique (petite échelle) et celle des observations (grande échelle). Les variations de la largeur sont négligeables à l'échelle de la physique, ce qui n'est pas le cas à l'échelle des observations. Une équation de l'onde diffusante adaptée à l'échelle des observations spatiales est établie. Cette nouvelle équation de l'onde diffusante prend en compte les variations de la largeur grâce à deux termes additionnels par rapport à l'équation classique.Une étude numérique met en avant que l'équation à l'échelle des observations estime avec une meilleure précision la pente de la surface libre et donc le débit par rapport à l'équation classique. Un des termes additionnels de l'équation à l'échelle des observations est aussi mis en avant grâce à une quantification de l'importance des termes d'un dictionnaire basée sur une régression parcimonieuse.Pour obtenir une estimation de la hauteur du fond et du coefficient de friction (non-observés par les satellites d'altimétrie), les données altimétriques sont assimilées dans les modèles hydrodynamiques en minimisant une fonction coût basée sur l'écart entre la hauteur modélisée et la hauteur mesurée. La qualité de cette assimilation de données dépend notamment de l'estimation de la covariance de l'erreur d'ébauche, i.e. erreur entre la valeur d'ébauche et la vraie valeur du paramètre, qui préconditionne la hessienne de la fonction coût. Cependant, cette covariance est couramment définie de manière empirique.Ainsi, ces travaux proposent une méthode pour estimer la covariance de l'erreur d'ébauche et la longueur de corrélation à partir des équations de la physique (équations de l'onde diffusante dans le cas présent) en utilisant les noyaux de Green.Ces nouveaux opérateurs ainsi que la longueur de corrélation consistante avec la physique couplée avec un noyau exponentiel décroissant donnent de meilleurs résultats que les opérateurs empiriques. Note de contenu : Introduction
1. Données satellitaires, modélisations d’écoulements fluviaux et problèmes inverses
1.1 Altimétrie spatiale et données satellitaires
1.2 Modélisation mathématique des écoulements
1.3 Problèmes inverses et assimilation de données
2. Generation and analysis of stage-fall-discharge laws from coupled hydrological-hydraulic river network model integrating sparse multi-satellite data
2.1 Introduction
2.2 Flow models and observables
2.3 Study zone and calibrated river network model
2.4 SFD calibration and analysis
2.5 Discussions
2.6 Conclusion
3. Double-scale diffusive wave equations dedicated to spatial rivers observations
3.1 Introduction
3.2 Derivation of the double-scale diffusive wave model
3.3 Numerical results
3.4 Quantification of each term importance
3.5 Conclusion
4. Covariance operators investigation from diffusive wave equations for data assimilation in hydrology
4.1 Introduction
4.2 Variational Data Assimilation based on classical covariance operators
4.3 Covariance operators from Green-like kernels of the double scale diffusive wave equations
4.4 Inference of the bathymetry zb(x) using the physically-derived covariance operators
4.5 Inference of the pair (zb, Ks)(x) from lower quality data
4.6 Conclusion
5. Travaux en perspectives et conclusion générale
5.1 Travaux en perspectives
5.2 ConclusionNuméro de notice : 26907 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Mathématiques et Applications : Toulouse : 2022 Organisme de stage : Institut de Mathématiques de Toulouse IMT nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 14/10/2022 En ligne : https://hal.science/tel-03630148v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101921 Monitoring and analysis of crop irrigation dynamics in Central Italy through the use of MODIS NDVI data / Marta Chiesi in European journal of remote sensing, vol 55 n° 1 (2022)
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[article]
Titre : Monitoring and analysis of crop irrigation dynamics in Central Italy through the use of MODIS NDVI data Type de document : Article/Communication Auteurs : Marta Chiesi, Auteur ; Luca Angeli, Auteur ; Piero Battista, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 23 - 36 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] bilan hydrique
[Termes IGN] carte agricole
[Termes IGN] cultures irriguées
[Termes IGN] image Aqua-MODIS
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] irrigation
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] Toscane (Italie)Résumé : (auteur) A recent study has proposed and tested a semi-empirical method to estimate crop irrigation based on a water balance logic and Sentinel-2 Multi Spectral Instrument (MSI) NDVI imagery. The current paper aims at extending the same approach to the analysis of the main irrigation patterns occurred in Tuscany (Central Italy) during the 2000–2019 period. This operation was made possible by feeding the irrigation water (IW) estimation method with 250-m spatial resolution Terra/Aqua Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) NDVI images. The results of this operation were first assessed versus various reference datasets available for the region; next, the annual maps of IW estimated for the 20 study years were analyzed at province scale in conjunction with relevant agricultural statistics. The use of MODIS in place of MSI images reduces the IW estimation accuracy irregularly at local scale, depending on the size and spatial arrangement of irrigated and non-irrigated fields; the reduction in accuracy is, however, marginal over relatively large areas. Irrigated crops are decreasing throughout most Tuscany provinces, while they are increasing in the most southern and driest province. The possible reasons and implications of these findings are finally discussed in relation to the main environmental issues affecting the region. Numéro de notice : A2022-099 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/22797254.2021.2013735 Date de publication en ligne : 05/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/22797254.2021.2013735 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99549
in European journal of remote sensing > vol 55 n° 1 (2022) . - pp 23 - 36[article]Monitoring forest-savanna dynamics in the Guineo-Congolian transition area of the centre region of Cameroon / Le Bienfaiteur Sagang Takougoum (2022)
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Titre : Monitoring forest-savanna dynamics in the Guineo-Congolian transition area of the centre region of Cameroon Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Le Bienfaiteur Sagang Takougoum, Auteur ; Bonaventure Sonké, Directeur de thèse ; Nicolas Barbier, Directeur de thèse Editeur : Yaoundé : Université de Yaoundé Année de publication : 2022 Importance : 166 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Yaoundé 1, Spécialité Botanique-EcologieLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] Cameroun
[Termes IGN] carte d'utilisation du sol
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] dynamique de la végétation
[Termes IGN] écotone
[Termes IGN] flore locale
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] Google Earth Engine
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] image SPOT 7
[Termes IGN] incendie de forêt
[Termes IGN] modèle statistique
[Termes IGN] savane
[Termes IGN] surveillance forestièreIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Understanding the effects of global change (combining anthropic and climatic pressures) on biome distribution needs innovative approaches allowing to address the large spatial scales involved and the scarcity of available ground data. Characterizing vegetation dynamics at landscape to regional scale requires both a high level of spatial detail (resolution), generally obtained through precise field measurements, and a sufficient coverage of the land surface (extent) provided by satellite images. The difficulty usually lies between these two scales as both signal saturation from satellite data and ground sampling limitations contribute to inaccurate extrapolations. Airborne laser scanning (ALS) data has revolutionized the trade-off between spatial detail and landscape coverage as it gives accurate information of the vegetation’s structure over large areas which can be used to calibrate satellite data. Also recent satellite data of improved spectral and spatial resolutions (Sentinel 2) allow for detailed characterizations of compositional gradients in the vegetation, notably in terms of the abundance of broad functional/optical plant types. Another major obstacle comes from the lack of a temporal perspective on dynamics and disturbances. Growing satellite imagery archives over several decades (45 years; Landsat) and available computing facilities such as Google Earth Engine (GEE) provide new possibilities to track long term successional trajectories and detect significant disturbances (i.e. fire) at a fine spatial detail (30m) and relate them to the current structure and composition of the vegetation. With these game changing tools our objective was to track long-term dynamics of forest-savanna ecotone in the Guineo-Congolian transition area of the Central Region of Cameroon with induced changes in the vegetatio structure and composition within two contrasted scenarios of anthropogenic pressures: 1) the Nachtigal area which is targeted for the dam construction and subject to intense agricultural activities and 2) the Mpem et Djim National Park (MDNP) which has no management plan. The maximum likelihood classification of the Spot 6/7 image aided with the information from the canopy height derived from ALS data discriminated the vegetation types within the Nachtigal area with good accuracy (96.5%). Using field plots data in upscaling aboveground biomass (AGB) form field plots estimates to the satellite estimates with model-based approaches lead to a systematic overestimation in AGB density estimates and a root mean squared prediction error (RMSPE) of up to 65 Mg.ha−1 (90%), whereas calibration with ALS data (AGBALS) lead to low bias and a drop of ~30% in RMSPE (down to 43 Mg.ha−1, 58%) with little effect of the satellite sensor used. However, these results also confirm that, whatever the spectral indices used and attention paid to sensor quality and pre-processing, the signal is not sufficient to warrant accurate pixel wise predictions, because of large relative RMSPE, especially above (200–250 Mg.ha−1). The design-based approach, for which average AGB density values were attributed to mapped land cover classes, proved to be a simple and reliable alternative (for landscape to region level estimations), when trained with dense ALS samples. AGB and species diversity measured within 74 field inventory plots (distributed along a savanna to forest successional gradient) were higher for the vegetation located in the MDNP compared to their pairs in the Nachtigal area. The automated unsupervised long-term (45 years) land cover change monitoring from Landsat image archives based on GEE captured a consistent and regular pattern of forest progression into savanna at an average rate of 1% (ca. 6 km².year-1). No fire occurrence was captured for savanna that transited to forest within five years of monitoring. Distinct assemblages of spectral species are apparent in forest vegetation which is consistent with the age of transition. As forest gets older AGBALS recovers at a rate of 4.3 Mg.ha-1.year-1 in young forest stands ( Note de contenu : Chapter 1. Generalities
1.1 Introduction
1.2 Literature Review
Chapter 2. Material And Methods
2.1 Material
2.2 Methods
Chapter 3. Results And Discussion
3.1 Results
3.2 Discussion
Chapter 4. Conclusion And Perspectives
4.1 Conclusion
4.2 PerspectivesNuméro de notice : 26820 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET/IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : Thèse de doctorat : Botanique-Ecologie : Yaoundé : 2022 Organisme de stage : Institut de Recherche pour le Développement IRD nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 13/04/2022 En ligne : https://hal.inrae.fr/tel-03528875/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100465 Monitoring grassland dynamics by exploiting multi-modal satellite image time series / Anatol Garioud (2022)
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Titre : Monitoring grassland dynamics by exploiting multi-modal satellite image time series Titre original : Suivi de la dynamique des prairies permanentes par analyse des séries temporelles multi-modales Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Anatol Garioud , Auteur ; Clément Mallet
, Directeur de thèse ; Silvia Valero, Directeur de thèse
Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2022 Importance : 194 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse présentée et soutenue en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université Gustave Eiffel, Spécialité Sciences et Technologies de l'Information GéographiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] analyse multivariée
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par Perceptron multicouche
[Termes IGN] données auxiliaires
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] Mâcon
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] prairie
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] seuillage d'image
[Termes IGN] superpixel
[Termes IGN] surveillance agricole
[Termes IGN] ToulouseIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) The vast grassland surfaces as well as the growing recognition of the ecosystem services thez provide have revealed urgent needs for their conservation and sutainable management. Despite the acknowledged importance of grassland management practices, there are currently no large-scale efforts reporting on their frequency and nature. Satellite remote sensing time series appear to be a suitable tool for efficient grassland monitoring and allow synoptic and regular analysis. The research conducted in this PhD aims to develop methods for the detection of grassland management practices from complementary optical and SAR multivariate time series. Advances in deep learning are employed to regress multivariate SAR time series and contextual knowledge towards optical NDVI. Resulting gap-free time series are used to efficiently explore methods aiming to detect vegetation status changes related to management practices on grasslands. Note de contenu : INTRODUCTION
1. Grasslands and remote sensing: context, diversity and challenges
1.1 Definition, extent and importance of grasslands
1.2 Earth observation from space: principles and applications over grasslands
1.3 Problem statement and objectives
1.4 Outline of the manuscript
2. Study areas and datasets
2.1 Study areas
2.2 Satellite data
2.3 Reference and ancillary datasets
2.4 Feature derived from sentinel images for grassland monitoring
2.5 Description of the feature engineering steps
2.6 Exploring the relationships between derived satellite features
2.7 Concluding remarks
HIGH-TEMPORAL SAMPLED TIME-SERIES
3. Sentinels regression for vegetation monitoring
3.1 Monitoring vegetation through optical-SAR synergy
3.2 Retrieving missing data in optical time series
3.3 SenRVM: a deep learning-based regression framework
3.4 Concluding remarks
4. Outcomes of the SenRVM approach
4.1 Experimental design for training and evaluating SenRVM models
4.2 Assessment of SenRVM predictions
4.3 Empirical analysis of the SenRVM results
4.4 Generalization capabilities of single-class grassland SenRVM models
4.5 Further post-processing of SenRVM results
4.6 Concluding remarks
MONITORING GRASSLANDS
5. Detecting and quantifying grassland management practices
5.1 Challenges and related work
5.2 The proposed methodology
5.3 Description of validation data
5.4 Experimental setup
5.5 Assessment of the proposed method
5.6 Potential outcomes
5.7 Concluding remarks
GENERAL CONCLUSION
6. Conclusion and perspectives
6.1 Summary
6.2 PerspectivesNuméro de notice : 26831 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : FORET/IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences et Technologies de l'Information Géographique : Gustave Eiffel : 2022 Organisme de stage : LASTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://theses.hal.science/tel-03843683 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100728 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 26831-01 THESE Livre Centre de documentation Thèses Disponible Multi-view urban scene classification with a complementary-information learning model / Wanxuan Geng in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 88 n° 1 (January 2022)
PermalinkA novel unmixing-based hypersharpening method via convolutional neural network / Xiaochen Lu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 60 n° 1 (January 2022)
PermalinkA PCA-PD fusion method for change detection in remote sensing multi temporal images / Soltana Achour in Geocarto international, vol 37 n° 1 ([01/01/2022])
PermalinkPreparation of the VENµS satellite data over Israel for the input into the GRASP data treatment algorithm / Maeve Blarel (2022)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkSalt tectonic imaging at crustal and experimental scales by seismic migration and adjoint method / Javier Abreu-Torres (2022)
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