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Traitement d'image radar et applications |
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Restitution de profils verticaux de la distribution de gouttes de pluie à partir de mesures au sol et en altitude / Christophe Samboun (2020)
Titre : Restitution de profils verticaux de la distribution de gouttes de pluie à partir de mesures au sol et en altitude Type de document : Mémoire Auteurs : Christophe Samboun, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2020 Importance : 56 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] algorithme de fusion
[Termes IGN] assimilation des données
[Termes IGN] données météorologiques
[Termes IGN] eau pluviale
[Termes IGN] implémentation (informatique)
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] réflectivitéIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) L’eau peut être étudiée au niveau microphysique, d’un côté en se focalisant sur les taux de pluie, et dans l’autre cas en observant la distribution en tailles de gouttes. Ce rapport de stage fait suite à l’implémentation de l’algorithme VAMOS permettant de restituer le profil vertical des gouttes d’eau. Il a été fabriqué pour le radar Ka-Band ARM Zenith Radar (KAZR) (35 GHz). L’objectif est d’adapter VAMOS à un radar différent : le W-band ARM Cloud Radar (WACR) possédant une fréquence de 95 GHz. Une étude afin de prendre en main le programme existant a été faite dans un premier temps, puis un algorithme a été utilisé pour ajouter le nouvel opérateur. A terme, on pourra améliorer le programme en prenant en compte le break-up et la coalescence des gouttes d’eau. Note de contenu :
Introduction
1. Contexte de VAMOS et définition de la pluie
1.1 Contexte
1.2 Définition des différentes grandeurs
1.3 Les appareils d’acquisition
2. Présentation de Vamos
2.1 Les différents espaces
2.2 Yao
2.3 Modèle de propagation
3. Visualisation des observations et sorties de VAMOS
3.1 Description de l’algorithme
3.2 Implémentation des fonctions de moments
3.3 Résultats obtenus
4. Les opérateurs d’observation
4.1 Opérateur d’observation radar
4.2 Ajout d’un nouvel opérateur d’observation radar
ConclusionNuméro de notice : 26380 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : LATMOS Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95848 Documents numériques
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Restitution de profils verticaux de la distribution de gouttes de pluie... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Surface soil moiture retrieval over irrigated wheat crops in semi-arid areas using Sentinel-1 data / Nadia Ouaadi (2020)
Titre : Surface soil moiture retrieval over irrigated wheat crops in semi-arid areas using Sentinel-1 data Type de document : Article/Communication Auteurs : Nadia Ouaadi, Auteur ; Lionel Jarlan, Auteur ; Jamal Ezzahar, Auteur ; Mehrez Zribi, Auteur ; Saïd Khabba, Auteur ; Elhoussaine Bouras, Auteur ; Pierre-Louis Frison , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2020 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : M2GARSS 2020, Mediterranean and Middle-East Geoscience and Remote Sensing Symposium 09/03/2020 11/03/2020 Tunis Tunisie Proceedings IEEE Importance : pp 212 - 215 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] blé (céréale)
[Termes IGN] coefficient de rétrodiffusion
[Termes IGN] cultures irriguées
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] Maroc
[Termes IGN] polarimétrie radar
[Termes IGN] surveillance agricole
[Termes IGN] zone semi-arideRésumé : (auteur) The sensitivity of the backscattering coefficient and the interferometric coherence to surface soil moisture changes and wheat crops growth was analyzed using the time series derived from C-band Sentinel-1. Results show that the interferometric coherence is sensitive to wheat biomass while the backscatter intensity is more influenced by the surface soil moisture (SSM) changes. A new method to retrieve SSM combining the interferometric coherence and C-band backscattering coefficient acquired by Sentinel-1 is tested over two irrigated wheat plots during two growth seasons around Marrakech city (center of Morocco). It is shown that SSM can be estimated with a reasonable accuracy from sowing to harvest (R=0.65; RMSE =0.07m3/m3; bias =0.01m3/m3). These results enhance the potentialities of Sentinel1 data for SSM retrieval even in the presence of a dense canopy. Numéro de notice : C2020-034 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/M2GARSS47143.2020.9105282 Date de publication en ligne : 02/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/M2GARSS47143.2020.9105282 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99679 Temporal decorrelation at C- and L-band over olive tree plantations: first insights from the Marocscat campaigns / Ludovic Villard (2020)
Titre : Temporal decorrelation at C- and L-band over olive tree plantations: first insights from the Marocscat campaigns Type de document : Article/Communication Auteurs : Ludovic Villard, Auteur ; Adnane Chakir , Auteur ; Pascal Fanise, Auteur ; Nadia Ouaadi, Auteur ; Jamal Ezzahar, Auteur ; Saïd Khabba, Auteur ; Mohamed Kasbani, Auteur ; Valérie Le Dantec, Auteur ; Mehrez Zribi, Auteur ; Salah Er-Raki, Auteur ; Pierre-Louis Frison , Auteur ; Lionel Jarlan, Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2020 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : M2GARSS 2020, Mediterranean and Middle-East Geoscience and Remote Sensing Symposium 09/03/2020 11/03/2020 Tunis Tunisie Proceedings IEEE Importance : pp 57 - 60 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] bande L
[Termes IGN] décorrélation
[Termes IGN] diffusomètre
[Termes IGN] Maroc
[Termes IGN] Olea europaea
[Termes IGN] surveillance agricoleRésumé : (auteur) This paper addresses the question of temporal decorrelation at C and L-band in the case of olive tree plantations, considering the very recent tower-based experiments in Morocco, as well as the preliminary results conducted in preparation phases. Based on the expertise gained from the TropiScat-1&2 campaigns, the presented experiments also consist in the acquisition of dense time series using a Vector Network Analyser (VNA) connected to several antennas, herein dedicated to L and C-band data. Likewise, this experiment benefit from auxiliary measurements (meteorological and in-situ data) in order to better understand the processes behind temporal decorrelation, which remains a key issue for future repeat-pass, tandem or geostationary missions. Our first results highlight the importance of the acquisition time during the day, and also rise the challenge on how to disentangle the combined effects of water content variations and wind induced displacements driven by solar convection. Numéro de notice : C2020-035 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/M2GARSS47143.2020.9105196 Date de publication en ligne : 02/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/M2GARSS47143.2020.9105196 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99680 Water stress detection over irrigated wheat crops in semi-arid areas using the diurnal differences of Sentinel-1 backscatter / Nadia Ouaadi (2020)
Titre : Water stress detection over irrigated wheat crops in semi-arid areas using the diurnal differences of Sentinel-1 backscatter Type de document : Article/Communication Auteurs : Nadia Ouaadi, Auteur ; Lionel Jarlan, Auteur ; Jamal Ezzahar, Auteur ; Saïd Khabba, Auteur ; Valérie Le Dantec, Auteur ; Zoubair Rafi, Auteur ; Mehrez Zribi, Auteur ; Pierre-Louis Frison , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2020 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : M2GARSS 2020, Mediterranean and Middle-East Geoscience and Remote Sensing Symposium 09/03/2020 11/03/2020 Tunis Tunisie Proceedings IEEE Importance : pp 306 - 309 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] blé (céréale)
[Termes IGN] coefficient de rétrodiffusion
[Termes IGN] cultures irriguées
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] Maroc
[Termes IGN] stress hydrique
[Termes IGN] surveillance agricole
[Termes IGN] teneur en eau de la végétation
[Termes IGN] variation diurne
[Termes IGN] zone semi-arideRésumé : (auteur) This work aims to investigate the sensitivity of the diurnal differences of radar backscatter to diurnal changes in the vegetation water content (VWC). Sentinel-1 backscattering coefficient differences between two orbits (morning and evening) are analyzed over an irrigated and voluntarily stressed wheat field. A physical model of backscatter prediction is evaluated for wheat and used to examine the sensitivity of radar differences to the VWC for a range of surface soil moisture and biomass conditions. Results highlight the potential of C-band diurnal differences for the monitoring the water stress over agricultural canopies. Numéro de notice : C2020-036 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/M2GARSS47143.2020.9105171 Date de publication en ligne : 02/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/M2GARSS47143.2020.9105171 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99685 Ship identification and characterization in Sentinel-1 SAR images with multi-task deep learning / Clément Dechesne in Remote sensing, Vol 11 n° 24 (December-2 2019)
[article]
Titre : Ship identification and characterization in Sentinel-1 SAR images with multi-task deep learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Dechesne , Auteur ; Sébastien Lefèvre, Auteur ; Rodolphe Vadaine, Auteur ; Guillaume Hajduch, Auteur ; Ronan Fablet, Auteur Année de publication : 2019 Projets : SESAME / Fablet, Ronan Article en page(s) : n° 2997 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] détection de cible
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] navire
[Termes IGN] objet mobileRésumé : (auteur) The monitoring and surveillance of maritime activities are critical issues in both military and civilian fields, including among others fisheries’ monitoring, maritime traffic surveillance, coastal and at-sea safety operations, and tactical situations. In operational contexts, ship detection and identification is traditionally performed by a human observer who identifies all kinds of ships from a visual analysis of remotely sensed images. Such a task is very time consuming and cannot be conducted at a very large scale, while Sentinel-1 SAR data now provide a regular and worldwide coverage. Meanwhile, with the emergence of GPUs, deep learning methods are now established as state-of-the-art solutions for computer vision, replacing human intervention in many contexts. They have been shown to be adapted for ship detection, most often with very high resolution SAR or optical imagery. In this paper, we go one step further and investigate a deep neural network for the joint classification and characterization of ships from SAR Sentinel-1 data. We benefit from the synergies between AIS (Automatic Identification System) and Sentinel-1 data to build significant training datasets. We design a multi-task neural network architecture composed of one joint convolutional network connected to three task specific networks, namely for ship detection, classification, and length estimation. The experimental assessment shows that our network provides promising results, with accurate classification and length performance (classification overall accuracy: 97.25%, mean length error: 4.65 m ± 8.55 m). Numéro de notice : A2019-632 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/rs11242997 Date de publication en ligne : 13/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs11242997 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95325
in Remote sensing > Vol 11 n° 24 (December-2 2019) . - n° 2997[article]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)PermalinkContextual filtering methods based on the subbands and subspaces decomposition of complex SAR interferograms / Saoussen Belhadj-Aissa in IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol 12 n° 12 (December 2019)PermalinkOn the value of corner reflectors and surface models in InSAR precise point positioning / Mengshi Yang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkPolarization dependence of azimuth cutoff from quad-pol SAR images / Huimin Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 12 (December 2019)PermalinkIntroducing spatial regularization in SAR tomography reconstruction / Clément Rambour in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 11 (November 2019)PermalinkSoil and vegetation scattering contributions in L-Band and P-Band polarimetric SAR observations / S. Hamed Alemohammad in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 11 (November 2019)PermalinkA temporal phase coherence estimation algorithm and its application on DInSAR pixel selection / Feng Zhao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 11 (November 2019)PermalinkCombining machine learning and compact polarimetry for estimating soil moisture from C-Band SAR data / Emanuele Santi in Remote sensing, Vol 11 n° 20 (October-2 2019)PermalinkComparative 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)PermalinkSaliency-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)Permalink