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Auteur Clara Barbanson |
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Affiner la recherche Interroger des sources externesFusion of Lidar and SAR data for land-cover mapping in natural environments / Clara Barbanson (2015)
Titre : Fusion of Lidar and SAR data for land-cover mapping in natural environments Type de document : Article/Communication Auteurs : Clara Barbanson, Auteur ; Clément Mallet Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2015 Conférence : IGARSS 2015, International Geoscience And Remote Sensing Symposium 26/07/2015 31/07/2015 Milan Italie Proceedings IEEE Importance : pp 3715 - 3718 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) Land-cover geodatabases are key products for the understanding of environmental systems and for setting up national and international prevention and protection policies. However, their automatic generation and update remain complicated with high accuracy over large scales. In natural environments, most of the existing solutions are semi-automatic in order to achieve a suitable discrimation of the large number of forest and crop classes. A large amount of remote sensing possibilities is at the moment available and data fusion appears to be the most suitable solution for that purpose. The paper tackles the issue of land-cover mapping in such areas assuming the existence of a partly non-updated 5-class geodatabase: buildings, roads, water, crops, forests. Lidar point clouds and Radar images at two spatial resolutions and bands are merged at the feature level and fed into an efficient supervised classification framework. Results show that some classes benefit from the joint exploitation of multiple observations in terms of accuracy or recall. Numéro de notice : C2015-021 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2015.7326630 Date de publication en ligne : 12/11/2015 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/IGARSS.2015.7326630 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83228
Titre : Un-sensored very high resolution land-cover mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Adrien Gressin Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2015 Conférence : IGARSS 2015, International Geoscience And Remote Sensing Symposium 26/07/2015 31/07/2015 Milan Italie Proceedings IEEE Importance : pp 2939 - 2942 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] base de données d'occupation du sol
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] mise à jour de base de données
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) Land-Cover databases (LC-DB) are mandatory for environmental purposes, but need to be regularly updated to provide robust and instructive spatial indicators. Moreover, an increasing number of sensors, such as optical and SAR satellite images or Lidar point cloud, allow to cover large areas regularly, and with a very high precision. Thus, automatic methods have to be developed to take into account the complementarity of available observations. In this paper, several fusion methods are proposed and introduced in an existing Land-Cover mapping framework. Those methods are compared on several scenarii (based on optical, SAR and Lidar datasets), and evaluated thanks to a very high resolution LC-DB. Numéro de notice : C2015-018 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2015.7326431 Date de publication en ligne : 12/11/2015 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/IGARSS.2015.7326431 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83302 Documents numériques
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