Descripteur
Documents disponibles dans cette catégorie (1547)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Semi-automatic rural land cover classification from high-resolution remote sensing images = Classification semi-automatique du terrain en zone rurale par télédétection à haute résolution / Roger Trias-Sanz (2006)
Titre : Semi-automatic rural land cover classification from high-resolution remote sensing images = Classification semi-automatique du terrain en zone rurale par télédétection à haute résolution Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Roger Trias-Sanz , Auteur ; Jean Louchet, Directeur de thèse ; Georges Stamon, Directeur de thèse Editeur : Paris : Université de Paris 5 René Descartes Année de publication : 2006 Importance : 374 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse de doctoratLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] fiabilité des données
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image en couleur
[Termes IGN] indicateur de qualité
[Termes IGN] milieu rural
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] parcelle cadastrale
[Termes IGN] recalage d'image
[Termes IGN] segmentation d'imageIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) De nombreux travaux d'analyse d'image ont été et continuent d'être menés pour tenter de déterminer automatiquement l'occupation du sol en milieu rural, mais aucun n'a encore produit de résultats assez fiables pour être exploitables dans une chaîne de production industrielle. L'Institut Géographique National français (IGN) s'intéresse à la classification automatique du terrain pour accélérer la production de cartes topographiques à grande échelle. Le contexte à l'IGN est, cependant, différent de celui de la plupart des recherches dans la classification automatique : D'abord, on dispose d'images numériques à très haute résolution spatiale (50cm par pixel), mais ces images sont à faible résolution spectrale (canaux rouge, vert, bleu et, dans certains cas, proche-infrarouge), ce qui rend impossible l'utilisation de techniques classiques de classification de données hyperspectrales. De plus, on dispose des données cadastrales, qu'on peut utiliser pour obtenir une information grossière de la position des champs. Finalement, l'IGN n'est pas particulièrement intéressé à obtenir des classifications automatiques de qualité moyenne sur l'ensemble du territoire, classifications qui devraient être vérifiées, à grand coût en temps, par un photo-interprète. Par contre, l'IGN voudrait obtenir une classification de très haute qualité, même si c'est sur seulement une partie du territoire, car cette classification n'aurait pas à être vérifiée manuellement, et les photo-interprètes pourraient concentrer leur temps à classer la partie restante. Dans cette thèse, je présente une chaîne d'analyse d'image qui, à partir d'images numériques à haute résolution et à trois ou quatre canaux (50 cm, couleur et, dans certains cas, proche infrarouge), mais aussi en m'appuyant sur le parcellaire cadastral, rend une segmentation des images en parcelles agraires (champs, forêts, vignes, ...), et une classification de celles-ci, avec une très haute fiabilité, et attribue à chaque segment classifié une mesure qui indique la confiance que le système a en cette classification. Une phase initiale de segmentation hiérarchique de l'image, qui utilise un espace de couleur, des paramètres de texture, et des critères de forme adaptés à la segmentation de parcelles agraires, permet de recaler le cadastre sur l'image, produisant des régions grandes et en général homogènes. Ce recalage permet aussi d'utiliser le système pour la mise à jour de classifications anciennes. Ensuite, chacune de ces régions de cadastre recalées .ou, si les données cadastrales ne sont pas disponibles, des petites régions issues d'une segmentation par ligne de partage des eaux. est classifiée au moyen de nouveaux algorithmes probabilistes de classification par régions qui, à la différence des algorithmes classiques par pixels, ne produisent pas du bruit poivre-et-sel, et qui génèrent aussi une mesure de confiance pour chaque région classifiée. Les régions classifiées avec une trop faible confiance peuvent ensuite, selon les besoins de l'application, être rejetées et classifiées manuellement par des photo-interprètes. Ces algorithmes doivent être entraînés auparavant à partir d'une vérité terrain définie manuellement. A la fin, on obtient une segmentation de l'image en parcelles agraires homogènes, une classification de celles-ci, et des indicateurs de confiance sur chaque partie de la segmentation, ce qui permet à un photo-interprète de réaliser les corrections nécessaires et de concentrer son temps limité sur les zones qui plus vraisemblablement contiennent des erreurs. Note de contenu : 1 Introduction
2 Literature review
2.1 Colour, texture, and shape
2.2 Segmentation
2.3 Registration
2.4 Classification
2.5 Data fusion, decision
2.6 Optimization methods
2.7 Complete systems
3 Image segmentation
3.1 Hierarchical segmentation
3.2 Segmentation energy
3.3 Evaluating the quality of a multiscale segmentation
3.4 Choosing the best segmentation parameters
3.5 Conclusion
4 Registration of external terrain partitions
4.1 Introduction
4.2 Image over-segmentation and input graphs
4.3 Edge-based registration algorithm
4.4 Region-based registration algorithm
4.5 Experiments and evaluation
4.6 Homogeneity tests
4.7 Discussion and conclusion
5 Classification
5.1 Introduction
5.2 Flat models
5.3 Nested models
5.4 Classification of nested models
5.5 Model estimation
5.6 Implementation details
5.7 Evaluation of the model estimation
5.8 Classification into forest and non-forest
5.9 Evaluation
5.10 Conclusion
6 Texture orientation and period estimation
6.1 Introduction
6.2 Algorithm
6.3 Watershed-based extrema detection
6.4 Evaluation
6.5 Conclusion
7 Conclusion
7.1 Land cover analysis
7.2 Contributions
7.3 Perspectives for future research
7.4 Concluding remarksNuméro de notice : 10652 Affiliation des auteurs : MATIS (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Mathématiques-Informatique : Paris 5 : 2006 Organisme de stage : MATIS (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=45143 Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 10652-01 K317 Livre LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt Documents numériques
peut être téléchargé
10652_these2006_trias-sanz.pdfAdobe Acrobat PDF The recognition of road network from high-resolution satellite remotely sensed data using image morphological characteristics / C. Zhu in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 24 (December 2005)
[article]
Titre : The recognition of road network from high-resolution satellite remotely sensed data using image morphological characteristics Type de document : Article/Communication Auteurs : C. Zhu, Auteur ; Wei Shi, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 5493 - 5508 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse visuelle
[Termes IGN] appariement de formes
[Termes IGN] échelle d'intensité
[Termes IGN] extraction du réseau routier
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image Ikonos
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] niveau de gris (image)
[Termes IGN] précision géométrique (imagerie)
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] segment de droiteRésumé : (Auteur) With the development of remote sensors and satellite technologies, high-resolution satellite data such as IKONOS images have been available recently. By these new high resolution satellite data, remote sensing technologies can be successfully applied to more application areas such as extracting road network from high resolution satellite images. This paper proposes a newly developed approach to extract a road network from high resolution satellite images. The approach is based on the binary and greyscale mathematical morphology and a line segment match method. First, the outline of road network is detected based on the grey morphological characteristics. Then, the basic road network is detected by the line segment match method. Next, the detected basic road network is processed based on the knowledge about the roads and binary mathematical morphological methods. Finally, visual analysis and three indicators are used to evaluate the accuracy of the extracted road networks. The results of the accuracy evaluation demonstrate that the developed road network extraction approach can provide both good visual effect and high positional accuracy. Numéro de notice : A2005-523 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01431160500300354 En ligne : https://doi.org/10.1080/01431160500300354 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27659
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 26 n° 24 (December 2005) . - pp 5493 - 5508[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 080-05241 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Exclu du prêt Detecting major terrain parameters relating to mass movements' occurrence using GIS, remote sensing and statistical correlations, case study Lebanon / C. Abdallah in Remote sensing of environment, vol 99 n° 4 (15/12/2005)
[article]
Titre : Detecting major terrain parameters relating to mass movements' occurrence using GIS, remote sensing and statistical correlations, case study Lebanon Type de document : Article/Communication Auteurs : C. Abdallah, Auteur ; Jean Chorowicz, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 448 - 461 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] corrélation
[Termes IGN] drainage
[Termes IGN] gradient de pente
[Termes IGN] image SPOT-HRS
[Termes IGN] Liban
[Termes IGN] lithologie
[Termes IGN] mouvement de terrain
[Termes IGN] pente
[Termes IGN] photo-interprétation
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (Auteur) Among the various natural hazards, mass movements (MM) are probably the most damaging to the natural and human environment in Mediterranean countries, including Lebanon which represents a good case study. This research deals with how to use Geographic Information Systems (GIS) for establishing the relationships between MM occurrence and different factor terrain parameters over a representative region of Lebanon. Parameters expressed by: 1-ancillary data like lithology, proximity to fault zone, soil type, land cover/use, distance to drainage line and rainfall quantity, and 2-derived data like slope gradient and slope aspect, were correlated with MM using GIS-approaches. The MM were first detected through visual interpretation of two stereo-pairs of SPOT 4 images (anaglyph) at 10 m resolution. This study indicates, depending on bivariate Remote Sensing and GIS statistical correlations (Kendall Tau-b correlation), that the lithology is the most influencing factor on MM occurrence. It also shows that statistical correlations to mass movements exist best between factors at the following decreasing order of importance: lithology-proximity to fault line, lithology-soil type and lithology- distance to drainage line at 1% level of significance, and soil-land cover/use, slope aspect-land cover/use, and soil-slope gradient at 5% level of significance. These correlations were verified and checked through field observations and explained using univariate statistical correlations. Therefore, they could be extrapolated to other Mediterranean countries having similar geoenvironmental conditions. Numéro de notice : A2005-203 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.rse.2005.09.014 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2005.09.014 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27340
in Remote sensing of environment > vol 99 n° 4 (15/12/2005) . - pp 448 - 461[article]Application of multiple endmember spectral mixture analysis (MESMA) to AVIRIS imagery for coastal salt marsh mapping: a case study in China Camp, CA, USA / L. Li in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 23 (December 2005)
[article]
Titre : Application of multiple endmember spectral mixture analysis (MESMA) to AVIRIS imagery for coastal salt marsh mapping: a case study in China Camp, CA, USA Type de document : Article/Communication Auteurs : L. Li, Auteur ; S.L. Ustin, Auteur ; M. Lay, Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 5193 - 5207 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse de mélange spectral d’extrémités multiples
[Termes IGN] analyse discriminante
[Termes IGN] analyse multibande
[Termes IGN] bande infrarouge
[Termes IGN] Californie (Etats-Unis)
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] image AVIRIS
[Termes IGN] littoral
[Termes IGN] marais salé
[Termes IGN] plante halophileRésumé : (Auteur) Multiple endmember spectral mixture analysis (MESMA) was applied to the Airborne Visible and Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) imagery of a salt marsh in China Camp at San Pablo Bay, California, A nine-endmember set representing materials within the scene was used including: two Salicornia and two soils, and Grindelia, Spartina, dry grass, water and shade. The resultant abundance maps were used to investigate the spatial distribution of the marsh vegetation species, Salicornia virginica, Grindelia Stricta and Spartinafoliosa. The Spartina abundance map exhibited a well-defined zone bordering the water and the lower marsh, which is in good agreement with the field observations made in 2002. Comparison of the Salicornia map with all six field global positional system (GPS) polygons indicates Salicornia was classified with high accuracy. The proposed approach did a good job in classifying Spartina and Salicornia which cover 93.81% of the total marsh. The Grindelia fraction image underestimates in some areas, while in other areas it shows false detection. This misclassification is attributed to the spectral similarity between Grindelia and Salicornia and to the small patch size of Grindelia. Further work is required to solve this confusion. Numéro de notice : A2005-514 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01431160500218911 En ligne : https://doi.org/10.1080/01431160500218911 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27650
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 26 n° 23 (December 2005) . - pp 5193 - 5207[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 080-05231 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Exclu du prêt Mapping submergent aquatic vegetation in the US Great Lakes using Quickbird satellite data / P.T. Wolter in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 23 (December 2005)
[article]
Titre : Mapping submergent aquatic vegetation in the US Great Lakes using Quickbird satellite data Type de document : Article/Communication Auteurs : P.T. Wolter, Auteur ; C.A. Johnston, Auteur ; G.J. Niemi, Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 5255 - 5274 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] données bathymétriques
[Termes IGN] écosystème
[Termes IGN] Etats-Unis
[Termes IGN] Grands Lacs
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] image Quickbird
[Termes IGN] macrophyte
[Termes IGN] photo-interprétationRésumé : (Auteur) Submergent aquatic vegetation (SAV) is a powerful indicator of environmental conditions in both marine and fresh water ecosystems. Quickbird imagery was used to map SAV at three sites across the Great Lakes. Unsupervised classifications were performed at each site using summer Quickbird sensor data. At one site, a multi-temporal classification approach was added, combining visible red difference (May August) with August red and green visible band data. Multi-temporal SAV classification was superior to single-date results at this site. Muck bottom was not seriously confused with SAV, which was unexpected. Multi-temporal classification results showed less confusion between deep water and SAV, although spectral variability due to sub-surface sandbar structure was a source of error in both single-and multi-date classifications. Nevertheless, some of the confounding effects of water column on SAV classification appear to have been mitigated using this multi-temporal approach. Future efforts would be well served by incorporating detailed, continuous, bathymetry data in the classification process. Quickbird sensor data are very useful for classifying SAV under US Great Lakes conditions. However, regional classification efforts using these data may be impractical at this time, as high cost, rigid tasking parameters and impredictable water conditions limit availability of suitable imagery. Numéro de notice : A2005-516 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01431160500219208 En ligne : https://doi.org/10.1080/01431160500219208 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27652
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 26 n° 23 (December 2005) . - pp 5255 - 5274[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 080-05231 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Exclu du prêt Using satellite imagery and GIS for land-use and land-cover change mapping in an estuarine watershed / X. Yang in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 23 (December 2005)PermalinkA method for the surface reflectance retrieval from PROBA/CHRIS data over land: application to ESA SPARC campaigns / L. Guanter in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 43 n° 12 (December 2005)PermalinkA change detection model based on neighborhood correlation image analysis and decision tree classification / J. Im in Remote sensing of environment, vol 99 n° 3 (30/11/2005)PermalinkQuantitative classification as a tool to show change in an urbanizing watershed / W.B. Clapham in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 22 (November 2005)PermalinkSub-pixel estimation of urban land cover components with linear mixture model analysis and Landsat Thematic Mapper imagery / S. Lee in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 22 (November 2005)Permalinkvol 99 n° 1-2 - 15 November 2005 - Scientific Results from ASTER (Bulletin de Remote sensing of environment) / Alan GillespiePermalinkAssessment of very high spatial resolution satellite image segmentations / A.P. Carleer in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 71 n° 11 (November 2005)PermalinkClassifying and mapping wildfire severity: a comparison of methods / C.K. Brewer in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 71 n° 11 (November 2005)PermalinkDynamique urbaine et télédétection : le choix de l'indicateur végétal, les cas de Montréal, Paris et Pékin / I. Biraud-Burot in Photo interprétation, vol 41 n° 4 (Novembre 2005)PermalinkStratified sampling of satellite images with a systematic grid of points / F.J. Gallego in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 59 n° 6 (November 2005)PermalinkOn the relationship between training sample size data dimensionality: Monte Carlo analysis of broadland multi-temporal classification / T.G. Van Niel in Remote sensing of environment, vol 98 n° 4 (30/10/2005)PermalinkResult from EO-1 experiment: a comparative study of earth observing-1 Advanced Land Imager (ALI) and Landsat ETM+ data for land cover mapping in the Okavango delta, Botswana / A.L. Neunschwander in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 19 (October 2005)PermalinkFusion of hyperspectral data using segmented PCT for color representation and classification / V. Tsagaris in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 43 n° 10 (October 2005)PermalinkA simple and effective radiometric correction method to improve landscape change detection across sensors and across time / X. Chen in Remote sensing of environment, vol 98 n° 1 (30/09/2005)PermalinkSpectral variability and bidirectional reflectance behaviour of urban materials at a 20 cm spatial resolution in the visible and near‐infrared wavelengths. A case study over Toulouse (France) / Sophie Lacherade in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 17 (September 2005)PermalinkAutomatic change detection and updating of topographic databases by using satellite imagery : a level set approach / M.S. Allili in Geomatica, vol 59 n° 3 (September 2005)PermalinkImage misregistration error in change measurements / H. Wang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 71 n° 9 (September 2005)PermalinkDe-shadowing of satellite/airborne imagery / R. Richter in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 15 (August 2005)PermalinkA statistical self-organizing learning system for remote sensing classification / H.M. Chi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 43 n° 8 (August 2005)PermalinkComplexity metrics to quantify semantic accuracy in segmented Landsat images / Alfred Stein in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 14 (July 2005)Permalink