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An implicit radar convolutional burn index for burnt area mapping with Sentinel-1 C-band SAR data / Puzhao Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > Vol 158 (December 2019) . - pp 50 - 62 Titre : An implicit radar convolutional burn index for burnt area mapping with Sentinel-1 C-band SAR data Type de document : Article/Communication Auteurs : Puzhao Zhang, Auteur ; Andrea Nascetti, Auteur ; Yifang Ban, Auteur ; Maoguo Gong, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 50 - 62 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes descripteurs IGN] Californie (Etats-Unis) [Termes descripteurs IGN] carte de la végétation [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] détection de changement [Termes descripteurs IGN] image à haute résolution [Termes descripteurs IGN] image multibande [Termes descripteurs IGN] image multitemporelle [Termes descripteurs IGN] image radar moirée [Termes descripteurs IGN] incendie [Termes descripteurs IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes descripteurs IGN] Short Waves InfraRed Résumé : (auteur) Compared with optical sensors, the all-weather and day-and-night imaging ability of Synthetic Aperture Radar (SAR) makes it competitive for burnt area mapping. This study investigates the potential of Sentinel-1 C-band SAR sensors in burnt area mapping with an implicit Radar Convolutional Burn Index (RCBI). Based on multitemporal Sentinel-1 SAR data, a convolutional networks-based classification framework is proposed to learn the RCBI for highlighting the burnt areas. We explore the mapping accuracy level that can be achieved using SAR intensity and phase information for both VV and VH polarizations. Moreover, we investigate the decorrelation of Interferometric SAR (InSAR) coherence to wildfire events using different temporal baselines. The experimental results on two recent fire events, Thomas Fire (Dec., 2017) and Carr Fire (July, 2018) in California, demonstrate that the learnt RCBI has a better potential than the classical log-ratio operator in highlighting burnt areas. By exploiting both VV and VH information, the developed RCBI achieved an overall mapping accuracy of 94.68% and 94.17% on the Thomas Fire and Carr Fire, respectively. Numéro de notice : A2019-545 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.09.013 date de publication en ligne : 04/10/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.09.013 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94189 [article]

Comparative analysis of the accuracy of surface soil moisture estimation from the C- and L-bands / Mohammad El Hajj in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 82 (October 2019)  

Public [article]  inInternational journal of applied Earth observation and geoinformation > vol 82 (October 2019) . - 13 p. Titre : Comparative analysis of the accuracy of surface soil moisture estimation from the C- and L-bands Type de document : Article/Communication Auteurs : Mohammad El Hajj, Auteur ; Nicolas Baghdadi, Auteur ; Mehrez Zribi, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : 13 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes descripteurs IGN] analyse comparative [Termes descripteurs IGN] bande C [Termes descripteurs IGN] bande L [Termes descripteurs IGN] humidité du sol [Termes descripteurs IGN] image ALOS-PALSAR [Termes descripteurs IGN] image radar moirée [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-SAR [Termes descripteurs IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal artificiel [Termes descripteurs IGN] surface cultivée Résumé : (auteur) Surface soil moisture (SSM) estimation is of great importance in several areas, such as hydrology, agriculture and risk assessment. C-band SAR (synthetic aperture radar) data have been widely used to estimate SSM, whereas few studies have been performed using L-band SAR due to the low availability of L-band SAR data. In this context, the objective of the present paper is to compare the SSM estimation potentials of the C- (Sentinel-1) and L-bands (PALSAR) for wheat and grassland plots. The inversion approach developed in this study uses neural networks to invert the SAR signal and estimate the SSM. For each radar frequency, the developed neural networks were trained using the following as an input vector: SAR incidence angle, SAR polarization (VV for the C-band and HH for the L-band), and NDVI from optical images. Artificial Neural networks (ANNs) were developed and validated using synthetic and real databases. The results showed that the L-band provided slightly less accurate SSM estimates than the C-band. Moreover, the results showed that the accuracies of the SSM estimates for both frequencies strongly depended on the soil roughness (Hrms) and SSM values. From the synthetic database at SSM values less than 25 vol.%, the ANNs underestimated the SSM for Hrms values less than 1.5 cm and overestimated the SSM for Hrms values greater than 1.5 cm. In addition, the ANNs underestimated the SSM value regardless of the Hrms value when the SSM value was greater than 25 vol.%. An RMSE analysis of the SSM estimates showed that the highest RMSE values were observed for the L-band regardless of the SSM value, and high RMSE values were observed for the C-band only in very wet soil conditions (SSM>25 vol.%). From the real database at NDVI values less than 0.7, the RMSE (root mean square error) of the SSM estimates was 4.6 vol.% for the C-band and 5.3 vol.% for the L-band. Most importantly, the L-band enabled the estimation of the SSM under a well-developed vegetation cover (NDVI > 0.7) with an RMSE of 6.7 vol.%, whereas the C-band SAR signal became completely attenuated for some crops when the NDVI value was greater than 0.7, and thus the estimation of SSM was impossible using the C-band. Numéro de notice : A2019-473 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern date de publication en ligne : 29/06/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.jag.2019.05.021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93634 [article]

Saliency-guided deep neural networks for SAR image change detection / Jie Geng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 57 n° 10 (October 2019)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > Vol 57 n° 10 (October 2019) . - pp 7365 - 7377 Titre : Saliency-guided deep neural networks for SAR image change detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Jie Geng, Auteur ; Xiaorui Ma, Auteur ; Xiaojun Zhou, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 7365 - 7377 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes descripteurs IGN] analyse d'image orientée objet [Termes descripteurs IGN] classification dirigée [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal [Termes descripteurs IGN] détection de changement [Termes descripteurs IGN] échantillonnage d'image [Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes descripteurs IGN] filtre de déchatoiement [Termes descripteurs IGN] image radar moirée [Termes descripteurs IGN] logique floue [Termes descripteurs IGN] occupation du sol [Termes descripteurs IGN] télédétection en hyperfréquence Résumé : (auteur) Change detection is an important task to identify land-cover changes between the acquisitions at different times. For synthetic aperture radar (SAR) images, inherent speckle noise of the images can lead to false changed points, which affects the change detection performance. Besides, the supervised classifier in change detection framework requires numerous training samples, which are generally obtained by manual labeling. In this paper, a novel unsupervised method named saliency-guided deep neural networks (SGDNNs) is proposed for SAR image change detection. In the proposed method, to weaken the influence of speckle noise, a salient region that probably belongs to the changed object is extracted from the difference image. To obtain pseudotraining samples automatically, hierarchical fuzzy C-means (HFCM) clustering is developed to select samples with higher probabilities to be changed and unchanged. Moreover, to enhance the discrimination of sample features, DNNs based on the nonnegative- and Fisher-constrained autoencoder are applied for final detection. Experimental results on five real SAR data sets demonstrate the effectiveness of the proposed approach. Numéro de notice : A2019-536 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2913095 date de publication en ligne : 19/05/2019 En ligne : http://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2913095 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94154 [article]

An analytic expression for the phase noise of the goldstein–werner filter / Scott Hensley in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 9 (September 2019)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 57 n° 9 (September 2019) . - pp 6499 - 6516 Titre : An analytic expression for the phase noise of the goldstein–werner filter Type de document : Article/Communication Auteurs : Scott Hensley, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 6499 - 6516 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes descripteurs IGN] bruit thermique [Termes descripteurs IGN] corrélation temporelle [Termes descripteurs IGN] densité spectrale de puissance [Termes descripteurs IGN] filtrage du bruit [Termes descripteurs IGN] filtre de Goldstein [Termes descripteurs IGN] image radar moirée [Termes descripteurs IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique [Termes descripteurs IGN] phase [Termes descripteurs IGN] pouvoir de résolution spectrale [Termes descripteurs IGN] rapport signal sur bruit [Termes descripteurs IGN] transformation de Fourier Résumé : (auteur) Interferogram filtering for noise reduction is a key to many radar interferometric applications. Repeat pass radar interferometry often uses data with less than ideal correlation levels resulting from either long spatial or temporal baselines or changes between observations leading to high levels of temporal correlation. To maximize the utility of such pairs filtering the interferogram to get maximal noise reduction is often needed. One technique that has proved quite useful in the geophysical community is power spectral or Goldstein–Werner filtering of the interferogram whereby a power-weighted version of the Fourier transform is used to enhance fringe visibility. Although this paper defining the filter briefly touched upon the spatial resolution and noise reduction induced by the filter, it did not provide a useful formula for predicting the phase noise after filtering. This paper derives a formula for the phase noise obtained from power spectral filtering albeit under the restriction of several simplifying assumptions to make the problem analytically tractable. In particular, it is assumed that the interferometric phase is locally well approximated by a linear phase ramp with nonlinear phase perturbations small in a spectral energy sense compared to the linear term. Numéro de notice : A2019-343 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2906549 date de publication en ligne : 25/04/2019 En ligne : http://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2906549 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93378 [article]

Lettre : comparaison entre les notions radiométriques utilisées en optique et radar / Jean-Paul Rudant in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - décembre 2019)

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 219-220 (juin - décembre 2019) . - pp 29 - 31 Titre : Lettre : comparaison entre les notions radiométriques utilisées en optique et radar Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-Paul Rudant , Auteur ; Pierre-Louis Frison , Auteur Année de publication : 2019 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 29 - 31 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes descripteurs IGN] albedo [Termes descripteurs IGN] coefficient de rétrodiffusion [Termes descripteurs IGN] correction radiométrique [Termes descripteurs IGN] distribution du coefficient de réflexion bidirectionnelle BRDF [Termes descripteurs IGN] réflectance directionnelle [Termes descripteurs IGN] télédétection en hyperfréquence Résumé : (auteur) En liaison avec l'article des mêmes auteurs dans le même numéro : Télédétection Radar, de l'image d'intensité initiale au choix du mode de calibration des coefficients de diffusion )B°, o°,y°. Numéro de notice : A2019-345 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93382 [article]

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Observation et suivi de déformations de surface d'origine anthropique par interférométrie radar satellitaire / Daniel Raucoules in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - décembre 2019)

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Polarimétrie radar complète et partielle pour le suivi des surfaces terrestres / Pierre-Louis Frison in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - décembre 2019)

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Principes de l'interférométrie d'images radar pour la mesure de la topographie et des déplacements du sol et avancées récentes / Elisabeth Simonetto in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - décembre 2019)

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Soil roughness retrieval from TerraSar-X data using neural network and fractal method / Mohammad Maleki in Advances in space research, vol 64 n°5 (1 September 2019)  

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Télédétection radar : de l'image d'intensité initiale au choix du mode de calibration des coefficients de diffusion / Jean-Paul Rudant in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - décembre 2019)

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The Parallel SBAS approach for sentinel-1 interferometric wide swath deformation time-series generation: algorithm description and products quality assessment / Michele Manunta in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 9 (September 2019)  

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Comprehensive evaluation of soil moisture retrieval models under different crop cover types using C-band synthetic aperture radar data / P. Kumar in Geocarto international, vol 34 n° 9 ([15/06/2019])  

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Coastline extraction from SAR images using robust ridge tracing / Dailiang Wang in Marine geodesy, vol 42 n° 3 (May 2019)  

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Including Sentinel-1 radar data to improve the disaggregation of MODIS land surface temperature data / Abdelhakim Amazirh in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 150 (April 2019)  

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Calibration of the normalized radar cross section for sentinel-1 wave mode / Huimin Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 3 (March 2019)  

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