Descripteur
Vedettes matières IGN > Traitement d'image radar et applications
Traitement d'image radar et applications |
Documents disponibles dans cette catégorie (638)
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
A modeling-based approach for soil frost detection in the northern boreal forest region with C-Band SAR / Juval Cohen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 2 (February 2019)
[article]
Titre : A modeling-based approach for soil frost detection in the northern boreal forest region with C-Band SAR Type de document : Article/Communication Auteurs : Juval Cohen, Auteur ; Kimmo Rautinainen, Auteur ; Jaakko Ikonen, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 1069 - 1083 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] Betula (genre)
[Termes IGN] état du sol
[Termes IGN] Finlande
[Termes IGN] forêt boréale
[Termes IGN] Picea abies
[Termes IGN] Pinus sylvestris
[Termes IGN] podzosolRésumé : (Auteur) This paper presents a new approach for monitoring soil frost in the northern boreal forest region using co-polarized C-band synthetic aperture radar (SAR) data. Due to the high sensitivity of the C-band signal to vegetation, estimating the soil freeze/thaw (F/T) state directly from the measured backscatter is not feasible over dense vegetation, such as boreal forests. The presented method is based on applying a simple zeroth-order model to estimate the contribution of the ground and the forest canopy on the observed total backscatter. The retrieved ground and canopy backscatter values were compared with in situ information on soil F/T state. By using a linear least sum of square errors classification algorithm, the retrieved ground and canopy backscatter values representing frozen and thawed ground were successfully separated. The method was tested for various soil types and incidence angles. For soil types with higher water holding capacities and lower infiltration rates such as fine Haplic Podzol and Umbric Gleysol, the estimation accuracy of the F/T state was over 97%, whereas for drier, well-drained soil types such as Haplic Arenosol and Coarse Haplic Podzol it was over 94%. Estimation accuracy slightly increased with higher incidence angle. The method is not feasible in rocky terrain due to very low water content, or in wet snow conditions due to lack of penetration of the C-band SAR signal through wet snow. With low ancillary data and computational requirements, the proposed method is applicable for continuous near real-time monitoring of soil F/T state. Numéro de notice : A2019-111 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2018.2864635 Date de publication en ligne : 17/09/2018 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2018.2864635 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92450
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 57 n° 2 (February 2019) . - pp 1069 - 1083[article]TanDEM-X digital surface models in boreal forest above-ground biomass change detection / Kirsi Karila in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 148 (February 2019)
[article]
Titre : TanDEM-X digital surface models in boreal forest above-ground biomass change detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Kirsi Karila, Auteur ; Xiaowei Yu, Auteur ; Mikko Vastaranta, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 174 - 183 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] biomasse forestière
[Termes IGN] densité de la végétation
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] Finlande
[Termes IGN] forêt boréale
[Termes IGN] hauteur des arbres
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] MNS TerraSAR & TanDEM-X
[Termes IGN] modèle numérique de surfaceRésumé : (Auteur) Satellite images provide spatially explicit information on forest change covering wide areas. In this study, bistatic TanDEM-X (TDX) synthetic aperture radar (SAR) satellite data were used to derive digital surface models (DSMs) of forest areas using SAR interferometry (InSAR). The capability of change features derived from bi-temporal InSAR DSMs to detect forest height (90th percentile of canopy height distribution, H90) and density variations was investigated. Moreover, changes in the forest above-ground biomass (AGB) were estimated from height changes between two InSAR DSMs. Bi-temporal airborne laser scanning (ALS) data, aerial orthoimages and an ALS-based AGB change map from a study area in Southern Finland were used as references. The results indicate that the InSAR height change of a forested area correlates more with vegetation density change than with height change. The correlation between the InSAR mean height change and the height change feature from ALS was 0.76 at stand level. Correspondingly, the correlation between the InSAR mean height change and the ALS penetration rate change was 0.89. The AGB changes predicted based on InSAR height change agreed well with the reference data; the root-mean-square error (RMSE) was 20.7 Mg/ha (18.5% of the mean biomass in 2012) at stand level and 27.4 Mg/ha (27.0%) for 16 × 16 m grid cells. The results show that TDX DSMs can be used to detect biomass changes of different orders of magnitude, e.g. due to logging and thinning. Numéro de notice : A2019-073 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.01.002 Date de publication en ligne : 11/01/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.01.002 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92160
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 148 (February 2019) . - pp 174 - 183[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2019021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2019023 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2019022 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Analyse de la déformation récente dans le Grand Tunis par interférométrie radar SAR / Anis Chaabani (2019)
Titre : Analyse de la déformation récente dans le Grand Tunis par interférométrie radar SAR Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Anis Chaabani , Auteur ; Benoit Deffontaines , Directeur de thèse Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2019 Importance : 312 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour l'obtention du grade de Docteur de l’Université Paris Est Spécialité : Sciences et Technologies de l'Information Géographique, GéotechniqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] carte sismologique
[Termes IGN] déformation de la croute terrestre
[Termes IGN] déformation de surface
[Termes IGN] géomorphologie locale
[Termes IGN] image Envisat
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] surface topographique
[Termes IGN] Tunis (Tunisie)
[Termes IGN] zone à risqueIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Les phénomènes de déformation du sol d‘origines naturelles (tectoniques et gravitaires...) ou anthropiques (surexploitation des nappes phréatiques, remblaiements...) peuvent avoir des retombées néfastes sur l'environnement et sur la vie humaine. Une bonne compréhension du mécanisme de la déformation est essentielle pour atténuer voire éliminer les risques sur les infrastructures et les environnements naturels. Dans cette étude, on se propose d‘appliquer la méthode interférométrique pour étudier la mobilité sur le grand Tunis qui est une zone urbaine et suburbaine et qui correspond au principal centre socio-économique de Tunisie. Tout d'abord, nous avons effectué des analyses sismotectoniques dans la zone d‘étude pour mieux comprendre les contextes sismique et structurale de la partie NE de la Tunisie tout en se basant sur différentes interprétations effectuées à partir des mécanismes au foyer et de la cartographie des épicentres réalisés dans cette zone. Cette analyse a permis de déduire l‘existence d‘un régime compressif NW-SE qui concorde bien avec le régime déjà existant à l‘échelle régionale. Cette cartographie a permis aussi la détection des différentes zones marquées par une activité sismique relativement importante avec une magnitude modérée et qui coïncident bien avec les accidents majeurs qui affectent la zone d‘étude. Par la suite, nous avons mené une analyse géomorphométrique du secteur d‘étude qui a permis de mettre en évidence différentes structures tectoniques existantes et de bien distinguer les différentes unités morphologiques et morphostructurales. Pour mieux assimiler le contexte morphodynamique de la zone d‘étude, nous avons choisi la méthode interférométrique des sous-ensembles à faibles lignes de base spatiales et temporelle (SBAS) qui est développée par Berardino et al. (2002). En effet, l‘application de l‘interférométrie radar différentiel sur la partie NE de la Tunisie a permis d‘identifier les zones à risques de subsidence naturelles et l'analyse des déformations de la surface topographique, associées aux phénomènes anthropiques. L‘analyse interférométrique des images radars à ouverture synthétique SBAS a démontré sa capacité de surveiller les déformations de la surface topographique et notamment les phénomènes de subsidence "à distance" avec une densité élevée de mesures au sol sur une large zone dans plusieurs travaux à travers le monde. Les analyses effectuées sur les données radar Envisat (2003-2007) en orbite descendante et Sentinel-1B (2016-2018) en orbite ascendante, nous ont permis d‘obtenir des cartes de déformation du sol, associées à des séries temporelles de la vitesse de déplacement de la zone d‘étude. Durant les deux périodes d‘analyses, nos résultats ont révélé et confirmé l‘existence de phénomènes de tassement différentiel dans la région de Tunis et de la plaine alluviale de Mornag. Le premier cas est très probablement expliqué par la nature du remblaiement et du sol hautement compressible dans la région de Tunis. Le deuxième cas consiste en un faible affaissement très probablement lié à une exploitation intensive du système aquifère de Mornag (pompage). Numéro de notice : 26239 Affiliation des auteurs : UPEM-LASTIG (2016-2019) Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences et Technologies de l'Information Géographique, Géotechnique : UPE : 2019 Organisme de stage : LaSTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 03/12/2019 En ligne : https://hal.science/tel-02390442 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94327
Titre : Application des algorithmes de Deep learning pour les images SAR Type de document : Mémoire Auteurs : Luc Baudoux , Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2019 Importance : 73 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de fin d'étude, cycle des Ingénieurs diplômés de l’ENSG 3ème annéeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] chatoiement
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] Perceptron multicouche
[Termes IGN] réseau neuronal profondIndex. décimale : IGAST Mémoires du Master Information Géographique, Analyse Spatiale et Télédétection Résumé : (auteur) Les images radar sont parasitées par un phénomène physique appelé speckle leur conférant un fort effet « poivre et sel ». L’essor des techniques d’apprentissage profond ces dernières années a permis la conception de plusieurs techniques de débruitage. Celles-ci se différencient des méthodes traditionnelles par la capacité d’apprendre le modèle de débruitage implicitement depuis les données radar sans avoir recours à un modèle explicite défini par le concepteur. Le présent rapport de stage porte sur l’étude comparative des principales méthodes proposées à ce jour tant entre elles qu’avec des techniques de débruitage traditionnelles. L’objectif est ici de réaliser l’étude la plus objective possible sur les forces et faiblesses de ces méthodes. Il s’agit également
d’étudier l’influence des différents paramètres et de proposer de nouveaux réseaux de neurones afin d’améliorer les résultats actuellement disponibles. Nous montrons dans ce rapport que des réseaux de neurones simples réalisent un bon compromis entre lissage
des zones homogènes et préservations des détails. De surcroit, nous montrons que les forces et faiblesses des réseaux de neurones dépendent fortement du type d’apprentissage réalisé. Ainsi, les réseaux, traditionnellement entraînés de manière supervisée sur des simulations de speckle, tendent à mal se transposer au speckle réel. Les réseaux entraînés uniquement sur du speckle réel offrent, quant à eux, de meilleurs résultats. Il faut néanmoins faire attention à la capacité de généralisation, car ces réseaux souffrent d’une légère baisse de qualité de leurs résultats sur des zones dont les textures ou radiométries n’étaient pas présentes dans le jeu d’entraînement. La comparaison avec les méthodes traditionnelles révèle une meilleure préservation des détails au détriment d’un moins fort lissage des zones homogènes. Il convient donc de choisir entre ces méthodes en fonction de l’usage souhaité par la suite pour le traitement de la donnée radar.Note de contenu : 1- Contextualisation
2- Méthodologie
3- RésultatsNuméro de notice : 25430 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Centre national d’études spatiales Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93899 Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 25430-01 IGAST Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
peut être téléchargé
Application des algorithmesAdobe Acrobat PDF Classification du type et de la concentration de la banquise, à partir d’images Sentinel-1 SAR, grâce à des réseaux de neurones convolutifs / Hugo Boulze (2019)
Titre : Classification du type et de la concentration de la banquise, à partir d’images Sentinel-1 SAR, grâce à des réseaux de neurones convolutifs Type de document : Mémoire Auteurs : Hugo Boulze , Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2019 Importance : 72 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] banquise
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] glace
[Termes IGN] image Sentinel-SARIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Note de contenu : Introduction
1. Données et traitements
1.1 Images Sentinel-1 SAR
1.2 Cartes de glaces
1.3 Création des données
1.4 Pré-traitements
2. Réseau de neurones convolutifs (CNN)
2.1 Définition
2.2 Notions complémentaires
2.3 Hyperparamètres et paramètres entraînables
3. Expérimentations
3.1 Critères d’évaluation
3.2 Choix des hyperparamètres
3.3 Combinaisons des hyperparamètres
3.4 Démarche des expérimentations
4. Résultats
4.1 Détermination des hyperparamètres liés au réseau de neurones
4.2 Détermination des hyperparamètres liés aux données
4.3 Entraînements du meilleur modèle
4.4 DiscussionsNuméro de notice : 26127 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Nansen Environmental and Remote Sensing Center NERSC Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93913 Documents numériques
peut être téléchargé
Classification du type et de la concentration de la banquise... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF PermalinkPermalinkDiscriminating ship from radio frequency interference based on noncircularity and non-gaussianity in sentinel-1 SAR imagery / Xiangguang Leng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 1 (January 2019)PermalinkGlobal observations of ocean surface winds and waves using spaceborne synthetic aperture radar measurements / Huimin Li (2019)PermalinkGround displacement measurements / Louis-Marie Gauer (2019)PermalinkImproving the spatial bias correction algorithm in SMOS image reconstruction processor : validation of soil moisture retrievals with in situ data / Ali Khazaal in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 1 (January 2019)PermalinkMultitemporal SAR images denoising and change detection : applications to Sentinel-1 data / Weiying Zhao (2019)PermalinkPermalinkPermalinkToward global soil moisture monitoring with sentinel-1 : harnessing assets and overcoming obstacles / Bernhard Bauer-Marschallinger in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 1 (January 2019)PermalinkVariational learning of mixture wishart model for PolSAR image classification / Qian Wu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 1 (January 2019)PermalinkAtmospheric artifacts correction with a covariance-weighted linear model over mountainous regions / Zhongbo Hu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)PermalinkLong-term land deformation monitoring using quasi-persistent scatterer (Q-PS) technique observed by sentinel-1A : case study Kelok Sembilan / Pakhrur Razi in Advances in Remote Sensing, vol 7 n° 4 (December 2018)PermalinkPolarimetric radar vegetation index for biomass estimation in desert fringe ecosystems / Jisung Geba Chang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)PermalinkPolarization orientation angle and polarimetric SAR scattering characteristics of steep terrain / Jong-Sen Lee in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)PermalinkSeparating the influence of vegetation changes in polarimetric differential SAR interferometry / Virginia Brancato in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)PermalinkUnmixing polarimetric radar images based on land cover type identified by higher resolution optical data before target decomposition: application to forest and bare soil / Sébastien Giordano in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 10 (October 2018)PermalinkInvestigation of the success of monitoring slow motion landslides using Persistent Scatterer Interferometry and GNSS methods / K.O. Hastaoglu in Survey review, vol 50 n° 363 (September 2018)PermalinkThe 2015 Mw 6.4 Pishan earthquake, China: geodetic modelling inferred from Sentinel-1A TOPS interferometry / Yongsheng Li in Survey review, vol 50 n° 363 (September 2018)PermalinkAssessment of Sentinel-1A data for rice crop classification using random forests and support vector machines / Nguyen-Thanh Son in Geocarto international, vol 33 n° 6 (June 2018)PermalinkA new scheme for urban impervious surface classification from SAR images / Hongsheng Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 139 (May 2018)PermalinkA statistical approach to preprocess and enhance C-band SAR images in order to detect automatically marine oil slicks / Zhour Najoui in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 5 (May 2018)PermalinkError-regulated multi-pass DInSAR analysis for landslide risk assessment / Jung Rack Kim in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 4 (April 2018)PermalinkActive tectonics of the onshore Hengchun Fault using UAS DSM combined with ALOS PS-InSAR time series (Southern Taiwan) / Benoit Deffontaines in Natural Hazards and Earth System Sciences, vol 18 n° 3 ([01/03/2018])PermalinkPermalinkCartographie des déformations de surface sur l’île de Taiwan par interférométrie RADAR Sentinel-1 / Miloud Fekaouni (2018)PermalinkDétection de changement par imagerie radar sur les zones naturelles et agricoles en milieu tropical / Jérôme Lebreton (2018)PermalinkGeometric multi-wavelet total variation for SAR image time series analysis / Abdourrahmane M. Atto (2018)PermalinkPerception qualitative et quantitative du relief dans les images radar : aspects généraux et spécificités du capteur Sentinel-1 / Jean-Paul Rudant (2018)PermalinkPotential and limits of Sentinel-1 data for small alpine glaciers monitoring / Matthias Jauvin (2018)PermalinkVector-based approach for combining ascending and descending persistent scatterers interferometric point measurements / Michael Foumelis in Geocarto international, vol 33 n° 1 (January 2018)PermalinkA wavelet decomposition and polynomial fitting-based method for the estimation of time-varying residual motion error in airborne interferometric SAR / Hai Qiang Fu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 1 (January 2018)PermalinkComplex-valued convolutional neural network and its application in polarimetric SAR image classification / Zhimian Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 12 (December 2017)PermalinkInSAR to support sustainable urbanization over compacting aquifers: The case of Toluca Valley, Mexico / Pascal Castellazzi in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 63 (December 2017)PermalinkMultilayer projective dictionary pair learning and sparse autoencoder for PolSAR image classification / Yanqiao Chen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 12 (December 2017)PermalinkSmall reflectors for ground motion monitoring with InSAR / Prabu Dheenathayalan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 12 (December 2017)PermalinkBayesian data combination for the estimation of ionospheric effects in SAR interferograms / Giorgio Gomba in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 11 (November 2017)PermalinkIncidence angle dependence of first-year sea ice backscattering coefficient in Sentinel-1 SAR Imagery over the kara sea / Marko P. Mäkynen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 11 (November 2017)PermalinkShallow geological structures triggered during the Mw 6.4 Meinong earthquake, southwestern Taiwan / Maryline Le Béon in Terrestrial Atmospheric Oceanic sciences journal, vol 28 n° 5 (October 2017)PermalinkThe potential of multifrequency SAR images for estimating forest biomass in Mediterranean areas / Emanuele Santi in Remote sensing of environment, vol 200 (October 2017)PermalinkAn information fusion approach for PALSAR data to retrieve soil moisture / Ankita Jain in Geocarto international, vol 32 n° 9 (September 2017)PermalinkCritical analysis of model-based incoherent polarimetric decomposition methods and investigation of deorientation effect / Pooja Mishra in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 9 (September 2017)PermalinkTectonic and anthropogenic deformation at the Cerro Prieto geothermal step-over revealed by sentinel-1A InSAR / Xiaohua Xu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 9 (September 2017)PermalinkRobust object-based multipass InSAR deformation reconstruction / Jian Kang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 8 (August 2017)PermalinkDisplacement monitoring and modelling of a high-speed railway bridge using C-band Sentinel-1 data / Qihuan Huang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 128 (June 2017)Permalink