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Termes IGN > sciences naturelles > physique > traitement d'image > restauration d'image
restauration d'imageSynonyme(s)Prétraitement d'imageVoir aussi |
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Digital surface model refinement based on projected images / Jiali Wang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 3 (March 2021)
[article]
Titre : Digital surface model refinement based on projected images Type de document : Article/Communication Auteurs : Jiali Wang, Auteur ; Yannan Chen, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 181 - 187 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] correction d'image
[Termes IGN] modèle numérique de surfaceRésumé : (Auteur) Currently, the practical solution to remove the errors and artifacts in the digital surface models (DSM ) through stereo images is still manual or semiautomatic editing those affected patches. Although some degrees of semiautomation can be gained, the DSM refinement remains a labor consuming and expensive process. This paper proposes a new method to correct errors in DSM or/and refine an existing coarse DSM. The method employs the concept of projected images together with some image matching techniques to correct/ refine the affected regions in DSM. Since projected images are used, the proposed method can greatly simplify the complicated coordinate transformations and pixel resampling; therefore, the errors/artifacts in DSM can be amended more efficiently and accurately. Several experiments demonstrate the practical usefulness of the proposed method under some scenarios, and some potential improvements are also pointed out to accommodate the various needs during refining DSM. Numéro de notice : A2021-242 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.87.3.181 Date de publication en ligne : 01/03/2021 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.87.3.181 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97288
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 87 n° 3 (March 2021) . - pp 181 - 187[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105-2021031 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Apport des méthodes : imagerie drone, LiDAR et imagerie hyperspectrale pour l’étude du littoral vendéen / Mathis Baudis (2021)
Titre : Apport des méthodes : imagerie drone, LiDAR et imagerie hyperspectrale pour l’étude du littoral vendéen Type de document : Mémoire Auteurs : Mathis Baudis, Auteur Editeur : Le Mans : Ecole Supérieure des Géomètres et Topographes ESGT Année de publication : 2021 Importance : 58 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire présenté en vue d'obtenir le diplôme d'ingénieur ESGT, spécialité Géomètre et TopographeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] littoral atlantique (France)
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] orthophotoplan numérique
[Termes IGN] orthorectification
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] trait de côte
[Termes IGN] Vendée (85)Index. décimale : ESGT Mémoires d'ingénieurs de l'ESGT Résumé : (auteur) L’érosion des falaises soulève de plus en plus de problématiques. Il existe de nombreuses études qualitatives sur ce sujet. Ici, l’objectif est de faire une étude quantitative sur le littoral vendéen. Nous allons étudier l’évolution du trait de côte, un épisode érosif fort : la chute d’une arche et l’apport de l’orthorectification d’images hyperspectrales. L’objectif est de coupler les acquisitions issues de drone, de LiDAR terrestre et de caméra hyperspectrale dans le but d’étudier le littoral vendéen. Note de contenu : Introduction
1- Etat des connaissances sur le littoral vendéen
2- Outils et méthodes
3- Présentation des résultats des différents traitements
4- Discussion sur les résultats
ConclusionNuméro de notice : 28695 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur ESGT En ligne : https://dumas.ccsd.cnrs.fr/MEMOIRES-CNAM/dumas-03533799v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100466
Titre : Auxiliary tasks for the conditioning of generative adversarial networks Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Cyprien Ruffino, Auteur ; Gilles Gasso, Directeur de thèse Editeur : Rouen [France] : Institut National des Sciences Appliquées INSA Rouen Année de publication : 2021 Importance : 136 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Pour obtenir le grade de Docteur de Normandie Université, Spécialité InformatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification du maximum a posteriori
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] reconstruction d'image
[Termes IGN] réseau antagoniste génératif
[Termes IGN] restauration d'imageIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) During the last decade, Generative Adversarial Networks (GANs) have caused a tremendous leap forward in image generation as a whole. Their ability to learn very complex, high-dimension distributions not only had a huge impact on the field of generative modeling, their influence extended to the general public at large. By being the first models able generate high-dimension photo-realistic images, GANs very quickly gained popularity as an image generation and photo manipulation technique. For example, their use as "filters" became common practice on social media, but they also allowed for the rise of Deepfakes, images that have been manipulated in order to fake the identity of a person. In this thesis, we explore the conditioning of Generative Adversarial Networks, that is influencing the generation process in order to control the content of a generated image. We focus on conditioning through auxiliary tasks, that is we explicitly implement additional objective to the generative model to complement the initial goal of learning the data distribution. First, we introduce generative modeling through several examples, and present the Generative Adversarial Networks framework. We discuss theoretical interpretations of GANs as well as its most prominent issues, notably the lack of stability during training of the model and the difficulty to generate diverse samples. We review classical techniques for conditioning GANs and propose an overview of recent approaches aiming to both solve the aforementioned issues and enhance the visual quality of the generated images. Afterwards, we focus on a specific generation task that requires conditioning : image reconstruction. In a nutshell, the problem consists in recovering an image from which we only have a handful of pixels available, usually around 0.5%. It stems from an application in geostatistics, namely the reconstruction of underground terrain from a reduced amount of expensive and difficult to obtain measurements. To do so, we propose to introduce an explicit auxiliary reconstruction task to the GAN framework which, in addition to a diversity-restoring technique, allows for the generation of high-quality images that respect the given measurements. Finally, we investigate a task of domain-transfer with generative models, specifically transferring images from the RGB color domain to the polarimetric domain. Polarimetric images bear hard constraints that directly stem from the physics of polarimetry. Leveraging on the cyclic-consistency paradigm, we extend the training of generative models with auxiliary tasks that push the generator towards enforcing the polarimetric constraints. We highlight that the approach manages to generate physically realistic polarimetric. Note de contenu : Introduction
1- Introduction to Generative Adversarial Networks
2- Image reconstruction as an auxiliary task to generative modeling
3- Domain-transfer with with auxiliary tasks for generative modeling
4- Conclusion and PerspectivesNuméro de notice : 28640 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Normandie : 2021 Organisme de stage : LITIS DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03517304/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99721 Correction radiométrique et recalage de nuages de points pour la reconstruction tridimensionnelle d'oeuvres du patrimoine culturel / Nathan Sanchiz (2021)
Titre : Correction radiométrique et recalage de nuages de points pour la reconstruction tridimensionnelle d'oeuvres du patrimoine culturel Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Nathan Sanchiz, Auteur ; El-Mustapha Mouaddib, Directeur de thèse Editeur : Amiens [France] : Université de Picardie Jules Verne Année de publication : 2021 Importance : 123 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse en vue d'obtenir le grade de Docteur de l'Université de Picardie Jules Verne, Mention Sciences pour l'ingénieur, Spécialité RobotiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] Amiens
[Termes IGN] artefact
[Termes IGN] cathédrale
[Termes IGN] correction radiométrique
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] intensité lumineuse
[Termes IGN] patrimoine culturel
[Termes IGN] recalage d'image
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] traitement de semis de pointsIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Pour la numérisation d'oeuvres du patrimoine à moyenne et grande échelle, un scanner LiDAR (Light Detection And Ranging) est généralement utilisé. Celui-ci crée une carte de distances (un nuage de points 3D) sur une sphère autour de la position de mesure. De nombreuses mesures sont faites dans la zone autour de l'objet à numériser pour capturer la scène sous différents points de vue d'acquisition. La principale difficulté de la reconstruction d'un modèle tri-dimensionnel à partir des nuages de points acquis, est l'étape dite de recalage. Celle-ci consiste à identifier les transformations géométriques permettant le regroupement des nuages dans un même repère. Pour ce faire, il est nécessaire d'identifier des correspondances entre les zones communes des nuages. Etape difficile qui concentre les efforts de la communauté de recherche. Nous abordons ce problème en utilisant une information secondairement acquise par le LiDAR, l'intensité, comme élement discriminant. Cette information est, par sa nature, insensible aux illuminations externes et liée à la réflectance des matériaux scannés. Cependant, l'intensité est peu utilisable en pratique. Sa dépendance aux paramètres géométriques de mesure et aux traitements internes de l'appareil, la rend fortement liée au point de vue de la mesure. Dans ce travail de recherche, nous proposons différentes méthodes de correction et de calibration radiométriques qui permettent, sous certaines conditions, de rendre l'intensité indépendante du point de vue et de la convertir sur une échelle linéaire. Dans un deuxième temps, nous étudions l'utilisation de cette information dans un processus de recalage. Les résultats montrent que l'intensité corrigée ou calibrée améliore l'identification de correspondances d'un nuage à l'autre. Note de contenu : 1. Introduction
1.1 Avant-propos
1.2 Contexte
1.3 Matériel et données
1.4 Campagnes de numérisation
1.5 Structure du document
2. Étude de l'intensité issue du LiDAR
2.1 Introduction
2.2 Les phénomènes en jeu
2.3 Bases théoriques
2.4 Conclusion
3. Correction radiométrique
3.1 État de l'art et approches proposées
3.2 Résultats expérimentaux
3.3 Linéarisation de l'intensité corrigée
3.4 Conclusion
4. Recalage de nuages de points basé intensité
4.1 Introduction
4.2 Vue d'ensemble
4.3 Recalage basé intensité
4.4 Résultats expérimentaux
4.5 Conclusion
5. Conclusions et perspectives
5.1 Récapitulatif
5.2 Contributions
5.3 Discussion & perspectives de rechercheNuméro de notice : 26561 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences pour l'ingénieur, Robotique : Picardie : 2021 Organisme de stage : Agence Nationale de la Recherche ANR nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 31/07/2021 En ligne : https://hal.science/tel-03307700v2 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98250 Remote sensing and GIS / Basudeb Bhatta (2021)
Titre : Remote sensing and GIS Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Basudeb Bhatta, Auteur Mention d'édition : 3ème édition Editeur : Oxford, Londres, ... : Oxford University Press Année de publication : 2021 Importance : 752 p. Format : 24 x 18 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-19-949664-8 Note générale : Bibliographie
additional reading material with Oxford arealLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Télédétection
[Termes IGN] acquisition d'images
[Termes IGN] airborne multispectral scanner
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] Global Navigation Satellite System
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image thermique
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] Lidar
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] orthorectification
[Termes IGN] Passive and Active L and S band Sensor
[Termes IGN] photographie aérienne
[Termes IGN] Satellite Microwave Radiometer
[Termes IGN] scène 3D
[Termes IGN] stéréoscopie
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] traitement d'image
[Termes IGN] visualisation 3DIndex. décimale : 35.00 Télédétection - généralités Résumé : (Editeur) Beginning with the history and basic concepts of remote sensing and GIS, the book gives an exhaustive coverage of optical, thermal, and microwave remote sensing, global navigation satellite systems (such as GPS and IRNSS), digital photogrammetry, visual image analysis, digital image processing, spatial and attribute data model, geospatial analysis, and planning, implementation, and management of GIS. It also presents the modern trends of remote sensing and GIS with an illustrated discussion on its numerous applications. Note de contenu : 1. Concept of Remote Sensing
1.1 Introduction
1.2 Distance of Remote Sensing
1.3 Definition of Remote Sensing
1.4 Remote Sensing: Art and/or Science
1.5 Data
1.6 Remote Sensing Process
1.7 Source of Energy
1.8 Interaction with Atmosphere
1.9 Interaction with Target
1.9.1 Hemispherical Absorptance, Transmittance, and Reflectan
1.10 Interaction with the Atmosphere Again
1.11 Recording of Energy by Sensor
1.12 Transmission, Reception, and Processing
1.13 Interpretation and Analysis
1.14 Applications of Remote Sensing
1.15 Advantages of Remote Sensing
1.16 Limitations of Remote Sensing
1.17 Ideal Remote Sensing System
2. Types of Remote Sensing and Sensor Characteristics
2.1 Introduction
2.2 Types of Remote Sensing
2.3 Characteristics of Images
2.4 Orbital Characteristics of Satellite
2.5 Remote Sensing Satellites
2.6 Concept of Swath
2.7 Concept of Nadir
2.8 Sensor Resolutions
2.9 Image Referencing System
2.9.1 Path
2.9.2 Row
2.9.3 Orbital Calendar
3. History of Remote Sensing and Indian Space Program
3.1 Introduction
3.2 The Early Age
3.3 The Middle Age
3.4 The Modern Age or Space Age
3.5 Indian Space Program
4. Photographic Imaging
4.1 Introduction
4.2 Camera Systems
4.3 Types of Camera
4.4 Filter
4.5 Film
4.6 Geometry of Aerial Photography
4.7 Ideal Time and Atmosphere for Aerial Remote Sensing
5. Digital Imaging
5.1 Introduction
5.2 Digital Image
5.3 Sensor
5.4 Imaging by Scanning Technique
5.5 Hyper-spectral Imaging
5.6 Imaging By Non-scanning Technique
5.7 Thermal Remote Sensing
5.8 Other Sensors
6. Microwave Remote Sensing
6.1 Introduction
6.2 Passive Microwave Remote Sensing
6.3 Active Microwave Remote Sensing
6.4 Radar Imaging
6.5 Airborne Versus Space-Borne Radars
6.6 Radar Systems
7. Ground-truth Data and Global Positioning System
7.1 Introduction
7.2 Requirements of Ground-Truth Data
7.3 Instruments for Ground Truthing
7.4 Parameters of Ground Truthing
7.5 Factors of Spectral Measurement
7.6 Global Navigation Satellite System
8. Photogrammetry
8.1 Introduction
8.2 Development of Photogrammetry
8.3 Classification of Photogrammetry
8.4 Photogrammetric Process
8.5 Acquisition of Imagery and its Support Data
8.6 Orientation and Triangulation
8.7 Stereo Model Compilation
8.8 Stereoscopic 3D Viewing
8.9 Stereoscopic Measurement
8.10 DTM/DEM Generation
8.11 Contour Map Generation
8.12 Orthorectification
8.13 3D Feature Extraction
8.14 3D Scene Modelling
8.15 Photogrammetry and LiDAR
8.16 Radargrammetry and Radar Interferometry
8.17 Limitations of Photogrammetry
9. Visual Image Interpretation
9.1 Introduction
9.2 Information Extraction by Human and Computer
9.3 Remote Sensing Data Products
9.4 Border or Marginal Information
9.5 Image Interpretation
9.6 Elements of Visual Image Interpretation
9.7 Interpretation Keys
9.8 Generation of Thematic Maps
9.9 Thermal Image Interpretation
9.10 Radar Image Interpretation
10. Digital Image Processing
10.1 Introduction
10.2 Categorization of Image Processing
10.3 Image Processing Systems
10.4 Digital Image
10.5 Media for Digital Data Recording, Storage, and Distribution
10.6 Data Formats of Digital Image
10.7 Header Information
10.8 Display of Digital Image
10.9 Pre-processing
10.10 Image Enhancement
10.11 Image Transformation
10.12 Image Classification
11. Data Integration, Analysis, and Presentation
11.1 Introduction
11.2 Multi-approach of Remote Sensing
11.3 Integration with Ground Truth and Other Ancillary Data
11.4 Integration of Transformed Data
11.5 Integration with GIS
11.6 Process of Remote Sensing Data Analysis
11.7 The Level of Detail
11.8 Limitations of Remote Sensing Data Analysis
11.9 Presentation
12. Applications of Remote Sensing
12.1 Introduction
12.2 Land Cover and Land Use
12.3 Agriculture
12.4 Forestry
12.5 Geology
12.6 Geomorphology
12.7 Urban Applications
12.8 Hydrology
12.9 Mapping
12.10 Oceans and Coastal Monitoring
12.11 Monitoring of Atmospheric Constituents
PART II Geographic Information Systems and Geospatial Analysis
13. Concept of Geographic Information Systems
13.1 Introduction
13.2 Definitions of GIS
13.3 Key Components of GIS
13.4 GIS-An Integration of Spatial and Attribute Information
13.5 GIS-Three Views of Information System
13.6 GIS and Related Terms
13.7 GIS-A Knowledge Hub
13.8 GIS-A Set of Interrelated Subsystems
13.9 GIS-An Information Infrastructure
13.10 Origin of GIS
14. Functions and Advantages of GIS
14.1 Introduction
14.2 Functions of GIS
14.3 Application Areas of GIS
14.4 Advantages of GIS
14.5 Functional Requirements of GIS
14.6 Limitations of GIS
15. Spatial Data Model
15.1 Introduction
15.2 Spatial, Thematic, and Temporal Dimensions of Geographic Data
15.3 Spatial Entity and Object
15.4 Spatial Data Model
15.5 Raster Data Model
15.6 Vector Data Model
15.7 Raster versus Vector
15.8 Object-Oriented Data Model
15.9 File Formats of Spatial Data
16. Attribute Data Management and Metadata Concept
16.1 Introduction
16.2 Concept of Database and DBMS
16.3 Advantages of DBMS
16.4 Functions of DBMS
16.5 File and Data Access
16.6 Data Models
16.7 Database Models
16.8 Data Models in GIS
16.9 Concept of SQL
16.10 Concept of Metadata
17. Process of GIS
17.1 Introduction
17.2 Data Capture
17.3 Data Sources
17.4 Data Encoding Methods
17.5 Linking of Spatial and Attribute Data
17.6 Organizing Data for Analysis
18. Geospatial Analysis
18.1 Introduction
18.2 Geospatial Data Analysis
18.3 Integration and Modelling of Spatial Data
18.4 Geospatial Data Analysis Methods
18.5 Database Query
18.6 Geospatial Measurements
18.7 Overlay Operations
18.8 Network Analysis
18.9 Surface Analysis
18.10 Geostatistics
18.11 Geovisualization
19. Planning, Implementation, and Management of GIS
19.1 Introduction
19.2 Planning of Project
19.3 Implementation of Project
19.4 Management of Project
19.5 Keys for Successful GIS
19.6 Reasons for Unsuccessful GIS
20. Modern Trends of GIS
20.1 Introduction
20.2 Local to Global Concept in GIS
20.3 Increase in Dimensions in GIS
20.4 Linear to Non-linear Techniques in GIS
20.5 Development in Relation between Geometry and Algebra in GIS
20.6 Development of Common Techniques in GIS
20.7 Integration of GIS and Remote Sensing
20.8 Integration of GIS and Multimedia
20.9 3D GIS
20.9.1 Virtual Reality in GIS
20.10 Integration of 3D GIS and Web GIS
20.11 4D GIS and Real-time GIS
20.12 Mobile GIS
20.12.1 Mobile mapping
20.13 Collaborative GIS (CGIS)
21. Change Detection and Geosimulation
21.1 Visual change detection
21.2 Thresholding
21.3 Image difference
21.4 Image regression
21.5 Image ratioing
21.6 Vegetation index differencing
21.7 Principal component differencing
21.8 Multi-temporal image stock classification
21.9 Post classification comparison
21.10 Change vector analysis
21.12 Cellular automata simulation
21.13 Multi-agent simulation
21.14 ANN learning in simulation
Appendix A - Concept of Map, Coordinate System, and Projection
Appendix B - Concept on Mathematical TopicsNuméro de notice : 26518 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Manuel de cours DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97342 Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 26518-01 35.00 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible Semantic segmentation of sea ice type on Sentinel-1 SAR data using convolutional neural networks / Alissa Kouraeva (2021)PermalinkStudy of an integrated pre-processing architecture for smart-imaging-systems, in the context of lowpower computer vision and embedded object detection / Luis Cubero Montealegre (2021)PermalinkSuivi de la déforestation à partir de données Sentinel-1 en contexte tropical / Lucile Auzeméry (2021)PermalinkTélédétection synchronisée hyperspectrale et LiDAR à retour d’onde complet : application au suivi des littoraux sableux de la région Pays-de-la-Loire / Giovanni Frati (2021)PermalinkEffects of radiometric correction on cover type and spatial resolution for modeling plot level forest attributes using multispectral airborne LiDAR data / Wai Yeung Yan in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 169 (November 2020)PermalinkA generic framework for improving the geopositioning accuracy of multi-source optical and SAR imagery / Niangang Jiao in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 169 (November 2020)PermalinkApplication of 30-meter global digital elevation models for compensating rational polynomial coefficients biases / Amin Alizadeh Naeini in Geocarto international, vol 35 n° 12 ([01/09/2020])PermalinkA spaceborne SAR-based procedure to support the detection of landslides / Giuseppe Esposito in Natural Hazards and Earth System Sciences, vol 20 n° 9 (September 2020)PermalinkAmbiguous use of geographical information systems for the rectification of large-scale geometric maps / Anders Wästfelt in Cartographic journal (the), Vol 57 n° 3 (August 2020)PermalinkCorrection of systematic radiometric inhomogeneity in scanned aerial campaigns using principal component analysis / Lâmân Lelégard in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-2-2020 (August 2020)PermalinkAccuracy assessment of real-time kinematics (RTK) measurements on unmanned aerial vehicles (UAV) for direct geo-referencing / Desta Ekaso in Geo-spatial Information Science, vol 23 n° 2 (June 2020)PermalinkALERT: adversarial learning with expert regularization using Tikhonov operator for missing band reconstruction / Litu Rout in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 6 (June 2020)PermalinkGeomorphic Change Detection Using Cost-Effective Structure-from-Motion Photogrammetry: Evaluation of Direct Georeferencing from Consumer-Grade UAS at Orewa Beach (New Zealand) / Stéphane Bertin in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 5 (May 2020)PermalinkPedestrian network generation based on crowdsourced tracking data / Xue Yang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 5 (May 2020)PermalinkRefractive two-view reconstruction for underwater 3D vision / François Chadebecq in International journal of computer vision, vol 128 n° 5 (May 2020)PermalinkMultiscale Intensity Propagation to Remove Multiplicative Stripe Noise From Remote Sensing Images / Hao Cui in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 4 (April 2020)PermalinkImproving operational radar rainfall estimates using profiler observations over complex terrain in Northern California / Haonan Chen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 3 (March 2020)PermalinkOptimising drone flight planning for measuring horticultural tree crop structure / Yu-Hsuan Tu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 160 (February 2020)PermalinkSome thoughts on measuring earthquake deformation using optical imagery / Min Huang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 2 (February 2020)PermalinkPermalink