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Auteur Nesrine Chehata
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PhD student at MATIS, from 2001 to 2005 - then, research fellow at LASTIG
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Fusion tardive d’images SPOT 6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine / Cyril Wendl in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 217-218 (juin - septembre 2018)
[article]
Titre : Fusion tardive d’images SPOT 6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine Type de document : Article/Communication Auteurs : Cyril Wendl, Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur ; Anne Puissant, Auteur ; Tristan Postadjian , Auteur Année de publication : 2018 Projets : GeoSud / Article en page(s) : pp 87 - 97 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] contraste local
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] image SPOT 7
[Termes IGN] régularisation
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] surface imperméableRésumé : (auteur) La fusion d'images multispectrales à très haute résolution spatiale (THR) avec des séries temporelles d'images moins résolues spatialement mais comportant plus de bandes spectrales permet d'améliorer la classification de l'occupation du sol. Elle permet en effet de tirer le meilleur parti des points forts, respectivement, géométriques et sémantiques de ces deux sources. Le travail proposé ici s'intéresse à un processus d'extraction automatique de la tache urbaine fondé sur la fusion tardive de classifications obtenues respectivement à partir d'images satellitaires Sentinel-2 et SPOT 6/7. Ces deux sources sont d'abord analysées indépendamment selon 5 classes, respectivement par Forêt Aléatoire et réseaux de neurones convolutifs. Les résultats sont alors fusionnés afin d'extraire les bâtiments le plus finement possible. Cette étape de fusion inclut une fusion au niveau pixellaire, suivie d'une étape de régularisation spatiale intégrant un terme lié au contraste de l'image. Le résultat obtenu connaît ensuite une seconde fusion afin d'en déduire la-tache urbaine en elle-même : une mesure a priori de zone urbaine est calculée à partir des objets bâtiments détectés au préalable, puis fusionnée avec une classification binaire dérivée de la classification originale des données Sentinel-2. Les résultats montrent bien la complémentarité des deux sources de données ainsi que la pertinence de l'adoption d'une stratégie de fusion tardive. Numéro de notice : A2018-512 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2018.415 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2018.415 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91266
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 217-218 (juin - septembre 2018) . - pp 87 - 97[article]
Titre : Classification of land use from high resolution satellite imagery Type de document : Mémoire Auteurs : Yasser Kotrsi, Auteur ; Arnaud Le Bris , Encadrant ; Nesrine Chehata , Encadrant ; Anne Puissant, Encadrant ; Tristan Postadjian , Encadrant Editeur : Tunis [Tunisie] : Ecole nationale d'ingénieurs de Carthage Année de publication : 2018 Importance : 112 p. Note générale : bibliographie
End Of Studies Project Report, in fulfillment of the requirements for the degree of National engineering diploma in software engineeringLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] bibliothèque logicielle
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] Finistère (29)
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] OpenCV
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) The MATIS team of the LaSTIG Laboratory of the french mapping agency (IGN) has for several years conducted research activities in the field of classification of remote sensing data (aerial or satellite optical images and point clouds 3D lidar) for land use (OCS), in urban and rural areas. With the arrival of the new Sentinel S1 (radar) and S2 (optical) sensors, time series of images are now available free of charge with a high temporal resolution (between 10 and 15 days) and a high spectral resolution for optical images. In addition, the national territory is covered annually by acquisition of SPOT 6-7 images. The CES Artificialisation-urbanization pole Theia aims at the production of a map of land use in urban environment, with a resolution of 10m. Early work based on the fusion of Sentinel 2 time series with very high resolution data (THR) SPOT 6-7, Pleiades led to the detection of artifical spots, as well as well shaped urban objects. It is now a question of better characterizing this urban space by investigating about the relations between those image regions as well as each one’s spatial properties in order to produce a detailed cartography classified into different types of urban fabrics (residential, dense urban, non-dense, industrial, ...). In this study we dive deep through the problematic of the land use classification, its aspects as well the different approaches to characterize the extracted information about it in order to obtain an accurate classification that corresponds well to the expected results. This study therefore focuses on the continuation of previous work and consists in obtaining a detailed cartography in different types of urban fabrics (residential, dense urban, non-dense, industrial, ..). For that, several scientific locks are raised: • Test the data fusion methods previously used for fine mapping of the urban environment. • Develop different multiscale spatial indicators (size of objects, distance between objects, density of objects, presence of vegetation, ...) to describe the city. • Exploit these indicators in order to find different types of neighborhoods and to characterize land use. The calculation of indicators is based in part on SPOT image classifications 6-7 obtained during previous work. Also the Urban Atlas database, which also details urban spaces in urban classes, is used in the learning stage as well as the Corine Land Cover database. Note de contenu : Introduction
1- Project introduction
2- State of the art and background material
3- Available data and study areas
4- Methodology
5- Results and discussions
Conclusion and perspectivesNuméro de notice : 17187 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire ingénieur Organisme de stage : LaSTIG (IGN) DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98348 Documents numériques
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Classification of land use ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Crop-rotation structured classification using multi-source sentinel images and LPIS for crop type mapping / Simon Bailly (2018)
Titre : Crop-rotation structured classification using multi-source sentinel images and LPIS for crop type mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Simon Bailly , Auteur ; Sébastien Giordano , Auteur ; Loïc Landrieu , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2018 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : IGARSS 2018, IEEE International Geoscience And Remote Sensing Symposium, observing, understanding and forecasting the dynamics of our planet 22/07/2018 27/07/2018 Valencia Espagne Proceedings IEEE Importance : pp 1950 - 1953 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] champ aléatoire conditionnel
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] surveillance agricoleRésumé : (auteur) Automatic analysis of Sentinel image time series is recommended for monitoring agricultural land use in Europe. To improve classification capacities, we propose a temporal structured classification combining Sentinel images and former vintages of the Land-Parcel IdentAutomatic analysis of Sentinel image time series is recommended for monitoring agricultural land use in Europe. To improve classification capacities, we propose a temporal structured classification combining Sentinel images and former vintages of the Land-Parcel Identification System. Inter-annual crop rotations are learned and combined with the satellite images using a Conditional Random Field. The proposed methodology is tested on a 233 km2 study area located in France and with a 25 categories national nomenclature. The classification results are globally improved.ification System. Inter-annual crop rotations are learned and combined with the satellite images using a Conditional Random Field. The proposed methodology is tested on a 233 km2 study area located in France and with a 25 categories national nomenclature. The classification results are globally improved. Numéro de notice : C2018-054 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2018.8518427 Date de publication en ligne : 05/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS.2018.8518427 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91343 Decision fusion of SPOT6 and multitemporal Sentinel2 images for urban area detection / Cyril Wendl (2018)
Titre : Decision fusion of SPOT6 and multitemporal Sentinel2 images for urban area detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Cyril Wendl, Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur ; Anne Puissant, Auteur ; Tristan Postadjian , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2018 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : IGARSS 2018, IEEE International Geoscience And Remote Sensing Symposium, observing, understanding and forecasting the dynamics of our planet 22/07/2018 27/07/2018 Valencia Espagne Proceedings IEEE Importance : pp 1734 - 1737 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] réseau neuronal convolutifRésumé : (auteur) Fusion of very high spatial resolution multispectral (VHR) images and lower spatial resolution image time series with more spectral bands can improve land cover classification’ combining geometric and semantic advantages of both sources. This study presents a workflow to extract the extent of urban areas using decision-level fusion of individual classifications on Sentine12 (S2) and SPOT6 satellite images. First, both sources are classified individually in five classes, using state-of-the-art supervised classification approaches and Convolutional Neural Networks. Obtained results are merged in order to extract buildings as accurately as possible. Then, detected buildings are merged again with the S2 classification to extract urban area; a prior to be in an urban area is derived from these building objects and merged with a binary classification derived from the original S2 classification. Both fusions involve a per pixel decision level fusion followed by a contrast sensitive regularization. Numéro de notice : C2018-046 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2018.8517476 Date de publication en ligne : 05/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS.2018.8517476 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91269 Fusion de classifications de données SPOT 6/7 et SENTINEL 2 pour la détection des zones artificialisées / Arnaud Le Bris (2018)
Titre : Fusion de classifications de données SPOT 6/7 et SENTINEL 2 pour la détection des zones artificialisées Type de document : Article/Communication Auteurs : Arnaud Le Bris , Auteur ; Cyril Wendl, Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur ; Anne Puissant, Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Conférence : TEMU 2018, l'Atelier Télédétection pour l'Etude des Milieux Urbains 19/03/2018 20/03/2019 Strasbourg France Open Access Proceedings Langues : Français (fre) Numéro de notice : C2018-075 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans En ligne : https://seafile.unistra.fr/d/9253f57d93884312bca6/files/?p=%2FS2-02_Presentation [...] Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91471 Fusion tardive d’images SPOT-6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine / Cyril Wendl (2018)PermalinkPermalinkAnalyse de séries temporelles d’images Sentinel et intégration de connaissances pour la classification en milieu agricole / Simon Bailly (2017)PermalinkContributions méthodologiques pour la caractérisation des milieux par imagerie optique et lidar / Nesrine Chehata (2017)PermalinkHierarchically exploring the width of spectral bands for urban material classification / Arnaud Le Bris (2017)PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, ch. 1. Application de l'optique aux milieux urbains / Xavier Briottet (2017)PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, ch. 6. Méthodes de traitement de données lidar / Clément Mallet (2017)PermalinkA two-step decision fusion strategy: application to hyperspectral and multispectral images for urban classification / Walid Ouerghemmi (2017)PermalinkSpectral band selection for urban material classification using hyperspectral libraries / Arnaud Le Bris in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol III-7 (July 2016)PermalinkLarge-scale road detection in forested mountainous areas using airborne topographic lidar data / António Ferraz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 112 (February 2016)Permalink