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Classification automatique des images satellitaires optimisée par l'algorithme des chauves-souris / Soumia Benmostefa in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 203 (Juillet 2013)
[article]
Titre : Classification automatique des images satellitaires optimisée par l'algorithme des chauves-souris Type de document : Article/Communication Auteurs : Soumia Benmostefa, Auteur ; Hadria Fizazi, Auteur Année de publication : 2013 Conférence : AARSE 2012, 9th international conference of the African Association of Remote Sensing and the Environment 29/10/2012 02/11/2012 El Jadida Maroc open access proceedings Article en page(s) : pp 11 - 17 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] algorithme génétique
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] données satellitaires
[Termes IGN] Echo (satellite)
[Termes IGN] modélisation
[Termes IGN] Oran (Algérie)Résumé : (Auteur) Cet article propose une nouvelle approche de classification automatique non supervisée des images. La classification est l'une des opérations les plus importantes dans plusieurs domaines d'analyse d'images telles que la médecine et la télédétection. Elle consiste à rechercher les différentes thèmes constituant une scène représentée. Cependant, en raison de sa complexité plusieurs méthodes ont été proposées, spécifiquement des méthodes d'optimisation. Nous nous intéressons à la technique des chauves-souris, une métaheuristique d'optimisation biologique très récente, visant à modéliser le comportement d'écholocation des chauves-souris que nous allons adapter au problème de classification. Elle combine les avantages de plusieurs métaheuristiques telles que l'optimisation par essaims particulaires, les algorithmes génétiques et le recuit simulé. Une nouvelle approche de classification automatique basée sur l'algorithme des chauves-souris est implémentée et appliquée sur deux images, la première est synthétique contenant des objets polyédriques, la seconde est satellitaire représentant la région d'Oran Ouest en Algérie. Les différentes expérimentations effectuées conduisent à des résultats satisfaisants et montrent l'efficacité de l'approche. Numéro de notice : A2013-679 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.52638/rfpt.2013.25 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2013.25 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32815
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 203 (Juillet 2013) . - pp 11 - 17[article]Semisupervised self-learning for hyperspectral image classification / Immaculada Dopido in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 7 Tome 1 (July 2013)
[article]
Titre : Semisupervised self-learning for hyperspectral image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Immaculada Dopido, Auteur ; Jun Li, Auteur ; Prashanth Reddy Marpu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 4032 - 4044 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage semi-dirigé
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] classification semi-dirigée
[Termes IGN] image AVIRIS
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image ROSIS
[Termes IGN] régression logistiqueRésumé : (Auteur) Remotely sensed hyperspectral imaging allows for the detailed analysis of the surface of the Earth using advanced imaging instruments which can produce high-dimensional images with hundreds of spectral bands. Supervised hyperspectral image classification is a difficult task due to the unbalance between the high dimensionality of the data and the limited availability of labeled training samples in real analysis scenarios. While the collection of labeled samples is generally difficult, expensive, and time-consuming, unlabeled samples can be generated in a much easier way. This observation has fostered the idea of adopting semisupervised learning techniques in hyperspectral image classification. The main assumption of such techniques is that the new (unlabeled) training samples can be obtained from a (limited) set of available labeled samples without significant effort/cost. In this paper, we develop a new approach for semisupervised learning which adapts available active learning methods (in which a trained expert actively selects unlabeled samples) to a self-learning framework in which the machine learning algorithm itself selects the most useful and informative unlabeled samples for classification purposes. In this way, the labels of the selected pixels are estimated by the classifier itself, with the advantage that no extra cost is required for labeling the selected pixels using this machine-machine framework when compared with traditional machine-human active learning. The proposed approach is illustrated with two different classifiers: multinomial logistic regression and a probabilistic pixelwise support vector machine. Our experimental results with real hyperspectral images collected by the National Aeronautics and Space Administration Jet Propulsion Laboratory's Airborne Visible-Infrared Imaging Spectrometer and the Reflective Optics Spectrographic Imaging System indicate that the use of self-learning represents an effective and promising strategy in the cont- xt of hyperspectral image classification. Numéro de notice : A2013-374 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2012.2228275 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2012.2228275 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32512
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 51 n° 7 Tome 1 (July 2013) . - pp 4032 - 4044[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2013071A RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Spectral unmixing in multiple-kernel Hilbert space for hyperspectral imagery / Yanfeng Gu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 7 Tome 1 (July 2013)
[article]
Titre : Spectral unmixing in multiple-kernel Hilbert space for hyperspectral imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Yanfeng Gu, Auteur ; Shizhe Wang, Auteur ; Xiuping Jia, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 3968 - 3981 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] espace de Hilbert
[Termes IGN] image AVIRIS
[Termes IGN] image hyperspectraleRésumé : (Auteur) In this paper, we address a spectral unmixing problem for hyperspectral images by introducing multiple-kernel learning (MKL) coupled with support vector machines. To effectively solve issues of spectral unmixing, an MKL method is explored to build new boundaries and distances between classes in multiple-kernel Hilbert space (MKHS). Integrating reproducing kernel Hilbert spaces (RKHSs) spanned by a series of different basis kernels in MKHS is able to provide increased power in handling general nonlinear problems than traditional single-kernel learning in RKHS. The proposed method is developed to solve multiclass unmixing problems. To validate the proposed MKL-based algorithm, both synthetic data and real hyperspectral image data were used in our experiments. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm has a strong ability to capture interclass spectral differences and improve unmixing accuracy, compared to the state-of-the-art algorithms tested. Numéro de notice : A2013-371 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2012.2227757 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2012.2227757 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32509
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 51 n° 7 Tome 1 (July 2013) . - pp 3968 - 3981[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2013071A RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Utility of the wavelet transform for LAI estimation using hyperspectral data / Asim Banskota in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 7 (July 2013)
[article]
Titre : Utility of the wavelet transform for LAI estimation using hyperspectral data Type de document : Article/Communication Auteurs : Asim Banskota, Auteur ; Randolph H. Wynne, Auteur ; Shawn P. Serbin, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : 662 p. ; pp 653 - 662 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] algorithme génétique
[Termes IGN] forêt tempérée
[Termes IGN] image AVIRIS
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] Leaf Area Index
[Termes IGN] transformation en ondelettes
[Termes IGN] Wisconsin (Etats-Unis)Résumé : (Auteur) We employed the discrete wavelet transform to reflectance spectra obtained from hyperspectral data to improve estimation of LAi in temperate forests. We estimated LAl for 32 plots across a range afforest types in Wisconsin using hemispherical photography. Plot spectra were extracted from AVIRIS data and transformed into wavelet features using the Haar wavelet. Separately, subsets of spectral bands and the Haar features selected by a genetic algorithm were used as independent variables in linear regressions. Models using wavelet coefficients explained the most variance for both broadleaf plots (R2 = 0.90 for wavelet features versus R2 = 0.80 for spectral bands) and all plots independent afforest type (R2 = 0.79 for wavelet features vs. R2 = 0.58 for spectral bands). The forest-type specific models were better than the models using all plots combined. Overall, wavelet features appear superior to band reflectances alone for estimating temperate forest LAI using hyperspectral data. Numéro de notice : A2013-394 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.79.7.653 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.79.7.653 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32532
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 79 n° 7 (July 2013) . - 662 p. ; pp 653 - 662[article]Change detection from remotely sensed images: From pixel-based to object-based approaches / Masroor Hussain in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 80 (June 2013)
[article]
Titre : Change detection from remotely sensed images: From pixel-based to object-based approaches Type de document : Article/Communication Auteurs : Masroor Hussain, Auteur ; Dongmei Chen, Auteur ; Angela Cheng, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 91 - 106 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse spectrale
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] télédétectionRésumé : (Auteur) The appetite for up-to-date information about earth’s surface is ever increasing, as such information provides a base for a large number of applications, including local, regional and global resources monitoring, land-cover and land-use change monitoring, and environmental studies. The data from remote sensing satellites provide opportunities to acquire information about land at varying resolutions and has been widely used for change detection studies. A large number of change detection methodologies and techniques, utilizing remotely sensed data, have been developed, and newer techniques are still emerging. This paper begins with a discussion of the traditionally pixel-based and (mostly) statistics-oriented change detection techniques which focus mainly on the spectral values and mostly ignore the spatial context. This is succeeded by a review of object-based change detection techniques. Finally there is a brief discussion of spatial data mining techniques in image processing and change detection from remote sensing data. The merits and issues of different techniques are compared. The importance of the exponential increase in the image data volume and multiple sensors and associated challenges on the development of change detection techniques are highlighted. With the wide use of very-high-resolution (VHR) remotely sensed images, object-based methods and data mining techniques may have more potential in change detection Numéro de notice : A2013-299 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2013.03.006 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.03.006 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32437
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 80 (June 2013) . - pp 91 - 106[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2013061 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Detecting level-of-detail inconsistencies in volunteered geographic information data sets / Guillaume Touya in Cartographica, vol 48 n° 2 (June 2013)PermalinkDiscovering spatial interaction communities from mobile phone data / Song Gao in Transactions in GIS, vol 17 n° 3 (June 2013)PermalinkModeling and communicating the conceptual intent of geo-analytical tasks for human-GIS interaction / G. Cai in Transactions in GIS, vol 17 n° 3 (June 2013)PermalinkToward an immersive 3D virtual BoK exploratorium: A proof of concept / Michael Demers in Transactions in GIS, vol 17 n° 3 (June 2013)PermalinkVers une approche pluridisciplinaire des réseaux enterrés / Lucile Gimenez in XYZ, n° 135 (juin - août 2013)PermalinkModels and methods for automated background density estimation in hyperspectral anomaly detection / Stefania Matteoli in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 5 Tome 1 (May 2013)PermalinkAn experimental comparison of semi-supervised learning algorithms for multispectral image classification / Enmei Tu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 4 (April 2013)PermalinkDécision cumulative pour la vision dynamique des systèmes / Samia Bouchafa in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 202 (Avril 2013)PermalinkGeo-social model: A conceptual framework for real-time geocollaboration / Zheng Chang in Transactions in GIS, vol 17 n° 2 (April 2013)PermalinkSpatio-temporal polygonal clustering with space and time as first-class citizens / Deepti Joshi in Geoinformatica, vol 17 n° 2 (April 2013)PermalinkEvaluating the “geographical awareness” of individuals: an exploratory analysis of Twitter data / Chen Xu in Cartography and Geographic Information Science, vol 40 n° 2 (March 2013)PermalinkPermalinkMotifs spatio-temporels de trajectoires, de l'extraction à la détection de comportements inhabituels / Laurent Etienne in Cartes & Géomatique, n° 215 (mars 2013)PermalinkOptimisation de transport à la demande dans des territoires polarisés / Rémy Chevrier in Cartes & Géomatique, n° 215 (mars 2013)PermalinkClassification and reconstruction from random projections for hyperspectral imagery / W. Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 2 (February 2013)PermalinkComparison of different strategies for determining raster-based least-cost paths with a minimum amount of distortion / H. Antikainen in Transactions in GIS, vol 17 n° 1 (February 2013)PermalinkOne billion points in the cloud – an octree for efficient processing of 3D laser scans / Jan Elseberg in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 76 (February 2013)PermalinkSupport vector machine for spatial variation / C. Andris in Transactions in GIS, vol 17 n° 1 (February 2013)Permalink2D arrangement-based hierarchical spatial partitioning: an application to pedestrian network generation / Murat Yirci (2013)PermalinkAssessing the effect of landscape change on fauna by agent-based model simulation / Laurence Jolivet (2013)Permalink