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Automated extraction of buildings from Ikonos imagery by integrating spectral and spatial information / X. Wang in Geomatica, vol 63 n° 3 (September 2009)  

Public [article]  inGeomatica > vol 63 n° 3 (September 2009) . - 10 p. ; pp 193 - 202 Titre : Automated extraction of buildings from Ikonos imagery by integrating spectral and spatial information Type de document : Article/Communication Auteurs : X. Wang, Auteur ; J. Li, Auteur ; Y. Li, Auteur Année de publication : 2009 Article en page(s) : 10 p. ; pp 193 - 202 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] classe d'objets [Termes IGN] classification non dirigée [Termes IGN] détection du bâti [Termes IGN] extraction automatique [Termes IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes IGN] image Ikonos [Termes IGN] objet homogène [Termes IGN] reconstruction 2D du bâti [Termes IGN] segmentation d'image [Termes IGN] toit Résumé : (Auteur) Cet article présente une nouvelle approche à l'extraction de bâtiments pour la détection et l'extraction de contours à deux dimensions (2-D) des toits de bâtiments à partir de l'imagerie (pan-sharpened) couleur IKONOS en utilisant des algorithmes améliorés d'intégration spectrale et spatiale. En se basant sur l'algorithme d'extraction et de classification des objets homogènes (ECHO) et sur l'algorithme d'extraction et de classification non supervisées des objets homogènes (UnECHO), trois nouveaux algorithmes pour l'extraction des bâtiments sont proposés. Il s'agit de la segmentation supervisée à multisommets (SSMS), l'analyse du voisinage couvert (AVC) et la détection de la structure transvoisinage (DSTV). Les étapes fondamentales de l'approche proposée sont les suivantes : (1) la segmentation spectrale par la SSMS, (2) l'intégration de l'information spectrale et spatiale par l'AVC et la DSTV et (3) la délimitation du contour des toits des bâtiments. La performance de l'approche proposée est évaluée en réalisant des essais des différentes scènes des images IKONOS et en la comparant avec d'autres algorithmes. Copyright Geomatica Numéro de notice : A2009-457 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.5623/geomat-2009-0028 En ligne : https://cdnsciencepub.com/doi/abs/10.5623/geomat-2009-0028 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30087 [article]

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
035-09031	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Rewiew of non-parametric models for dam deformation analysis in China / N. Deng in Geomatica, vol 63 n° 3 (September 2009)  

Public [article]  inGeomatica > vol 63 n° 3 (September 2009) . - 9 p. ; pp 211 - 219 Titre : Rewiew of non-parametric models for dam deformation analysis in China Type de document : Article/Communication Auteurs : N. Deng, Auteur ; Y. Zhang, Auteur ; Szostak-chrzanowski, Auteur ; J.G. Wang, Auteur Année de publication : 2009 Article en page(s) : 9 p. ; pp 211 - 219 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques [Termes IGN] analyse de données [Termes IGN] barrage [Termes IGN] Chine [Termes IGN] classificateur non paramétrique [Termes IGN] classification par réseau neuronal [Termes IGN] déformation d'édifice [Termes IGN] méthode des moindres carrés [Termes IGN] modèle de déformation tectonique [Termes IGN] régression [Termes IGN] surveillance d'ouvrage Résumé : (Auteur) L'analyse de la déformation d'un barrage est l'une des composantes essentielles de la surveillance et de la gestion de la sécurité du barrage. En général, les modèles dynamiques utilisés pour l'analyse de la déformation du barrage englobent des modèles paramétriques et non paramétriques. En Chine, une grande partie de l'effort de recherche en matière d'analyse de données a été dirigée vers le développement de nouveaux modèles non paramétriques comme la « régression pas à pas », la « régression partielle par moindres carrés », le « réseau neuronal artificiel », la « série chronologique », le « système Grey » et leurs combinaisons. Ces méthodes ont été utilisées pour effectuer des analyses de déformation de barrage et ont obtenu des résultats satisfaisants tant pour la modélisation que pour la prédiction des déformations. Cet article débute par une discussion sur la sélection des variables environnementales pour la modélisation de la déformation. Les principes des différentes méthodes des modèles non paramétriques utilisés en Chine sont ensuite présentés accompagnés d'un examen des applications de ces modèles pour la surveillance de la sécurité du barrage. Enfin, l'intégration des différents modèles pour la surveillance du barrage est évaluée. Copyright Geomatica Numéro de notice : A2009-459 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Article DOI : 10.5623/geomat-2009-0030 En ligne : https://cdnsciencepub.com/doi/abs/10.5623/geomat-2009-0030 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30088 [article]

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