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Atmospheric correction to passive microwave brightness temperature in snow cover mapping over china / Yubao Qiu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 8 (August 2021)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 59 n° 8 (August 2021) . - pp 6482 - 6495 Titre : Atmospheric correction to passive microwave brightness temperature in snow cover mapping over china Type de document : Article/Communication Auteurs : Yubao Qiu, Auteur ; Lijuan Shi, Auteur ; Juha Lemmetyinen, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 6482 - 6495 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] capteur passif [Termes IGN] Chine [Termes IGN] correction atmosphérique [Termes IGN] image NOAA [Termes IGN] image SSMIS [Termes IGN] image Terra-MODIS [Termes IGN] manteau neigeux [Termes IGN] modèle atmosphérique [Termes IGN] neige [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] télédétection en hyperfréquence [Termes IGN] température de luminance [Termes IGN] teneur en vapeur d'eau Résumé : (auteur) Variable atmospheric conditions are typically ignored in the retrieval of geophysical parameters of the Earth’s surface when using spaceborne passive microwave observations. However, high frequencies, for example, 91.7 GHz, are sensitive to variable atmospheric absorption, even in winter’s dry conditions. In this article, the influence of variable atmospheric absorption on snow cover extent (SCE) mapping was quantitatively investigated. A physical method was derived to enable atmospheric correction for variable atmospheric conditions. The total column precipitable water vapor (TPWV) from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) was parametrized into transmittances in this correction method. The corrected brightness temperature at 19 and 91.7 GHz from the Special Sensor Microwave Imager Sounder (SSMIS) was applied to the threshold algorithm for snow mapping over China. Compared with the Interactive Multisensor Snow and Ice Mapping System (IMS) data in winter from 2012 to 2013, for Qinghai–Tibet plateau (QTP), a significant improvement after correction was obtained from February to March over ephemeral and shallow snow, where the largest daily improvement of accuracy is up to 20%. The accuracy (incl. precision, recall, and F1 index) improved on average is from 0.77 (0.60, 0.68, and 0.63) to 0.79 (0.69, 0.7, and 0.68) over the full winter time from December to March. Over forest-rich Northeast China, where snow in winter is thicker, small improvement was observed at the onset of the snow season and over snow margin area. It was evidenced that high frequency is a promising way of snow cover mapping with the proposed atmospheric correction method. Numéro de notice : A2021-630 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.3031837 Date de publication en ligne : 02/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.3031837 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98279 [article]

Compressive Sensing appliqué au traitement de données InSAR pour le suivi de la déformation des zones urbaines / Matthieu Rebmeister in XYZ, n° 166 (mars 2021)

Public [article]  inXYZ > n° 166 (mars 2021) . - pp 50 - 56 Titre : Compressive Sensing appliqué au traitement de données InSAR pour le suivi de la déformation des zones urbaines Type de document : Article/Communication Auteurs : Matthieu Rebmeister, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 50 - 56 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] acquisition comprimée [Termes IGN] estimation des paramètres [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] image TerraSAR-X [Termes IGN] reconstruction 3D du bâti [Termes IGN] site urbain [Termes IGN] télédétection en hyperfréquence Résumé : (Auteur) Les méthodes de traitement du signal, dites de“Compressive Sensing”, ont été développées vers la fin des années 1990 afin de résoudre des systèmes linéaires sous-déterminés. Il est envisageable d’appliquer ces nouveaux algorithmes aux images SAR à cause de leur géométrie d’acquisition particulière. À partir de plusieurs scènes SAR, il est possible de reconstruire la hauteur de chaque pixel possédant au minimum un réflecteur dominant et d’estimer la vitesse de déformation linéaire ainsi que la dilatation thermique des points concernés. Le problème est mal conditionné, ce qui signifie que sa résolution via les algorithmes de Compressive Sensing ne suffit pas à obtenir une solution robuste et plusieurs traitements doivent être effectués pour améliorer le résultat fourni. Un algorithme de traitement complet a été développé et est présenté dans cet article. Afin de tester son efficacité, celui-ci est appliqué sur des données issues du satellite TerraSAR-X. Les résultats montrent que l’estimation est cohérente avec le contexte topographique et urbain. L’algorithme développé permet ainsi de reconstruire en 3D et de suivre le déplacement des zones étudiées. Numéro de notice : A2021-248 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97327 [article]

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G-band radar for humidity and cloud remote sensing / Ken B. Cooper in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 2 (February 2021)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 59 n° 2 (February 2021) . - pp 1106 - 1117 Titre : G-band radar for humidity and cloud remote sensing Type de document : Article/Communication Auteurs : Ken B. Cooper, Auteur ; Richard J. Roy, Auteur ; Robert Dengler, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 1106 - 1117 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] antenne radar [Termes IGN] bruit thermique [Termes IGN] humidité de l'air [Termes IGN] modèle atmosphérique [Termes IGN] nuage [Termes IGN] rapport signal sur bruit [Termes IGN] réflectivité [Termes IGN] télédétection en hyperfréquence Résumé : (auteur) VIPR (vapor in-cloud profiling radar) is a tunable G-band radar designed for humidity and cloud remote sensing. VIPR uses all-solid-state components and operates in a frequency-modulated continuous-wave (FMCW) radar mode, offering a transmit power of 200–300 mW. Its typical chirp bandwidth of 10 MHz over a center-frequency tuning span of 167–174.8 GHz results in a nominal range resolution of 15 m. The radar’s measured noise figure over the transmit band is between 7.4 and 10.4 dB, depending on its frequency and hardware configuration, and its calculated antenna gain is 58 dB. These parameters mean that with typical 1 ms chirp times, single-pulse cloud reflectivities as low as −26 dBZ are detectable with unity signal-to-noise at 5 km. Experimentally, radar returns from ice clouds above 10 km in height have been observed from the ground. VIPR’s absolute sensitivity was validated using a spherical metal target in the radar antenna’s far-field, and a G-band switch has been implemented in an RF calibration loop for periodic recalibration. The radar achieves high sensitivity with thermal noise limited detection both by virtue of its low-noise RF architecture and by using a quasioptical duplexing method that preserves ultrahigh transmit/receive isolation despite operation in an FMCW mode with a single primary antenna shared by the transmitter and receiver. Numéro de notice : A2021-112 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.2995325 Date de publication en ligne : 04/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2995325 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96916 [article]

Principes fondamentaux de la rétrodiffusion radar / Jean-Paul Rudant (2021)  

Public Titre : Principes fondamentaux de la rétrodiffusion radar Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Jean-Paul Rudant , Auteur Editeur : Jena [Allemagne] : EO College Année de publication : 2021 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] image radar [Termes IGN] rétrodiffusion [Termes IGN] télédétection en hyperfréquence Résumé : (auteur) Ce cours vous informe sur les paramètres les plus pertinents qui ont une influence sur le signal radar rétrodiffusé. Vous comprendrez quels rôles jouent les caractéristiques d’un système radar et les propriétés de la surface terrestre dans la réponse radar. Ainsi, vous pourrez interpréter les images. Note de contenu : Le cours se compose de quatre leçons et porte sur les sujets suivants : - Introduction au concept de rétrodiffusion radar - Influence sur la réponse radar des paramètres liés au capteurs - Influence sur la réponse radar des paramètres liés à la géométrie de la surface terrestre, en particulier du relief - Influence des paramètres diélectriques sur la réponse radar Numéro de notice : 17644 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Manuel de cours nature-HAL : Cours DOI : sans En ligne : https://eo-college.org/courses/principes-de-la-retrodiffusion-radar/#learndash-c [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97621

Deriving a frozen area fraction from Metop ASCAT backscatter based on Sentinel-1 / Helena Bergstedt in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 9 (September 2020)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 9 (September 2020) . - pp 6008 - 6019 Titre : Deriving a frozen area fraction from Metop ASCAT backscatter based on Sentinel-1 Type de document : Article/Communication Auteurs : Helena Bergstedt, Auteur ; Annett Bartsch, Auteur ; Anton Neureiter, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 6008 - 6019 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] Autriche [Termes IGN] bande C [Termes IGN] courbe de Pearson [Termes IGN] dégel [Termes IGN] Finlande [Termes IGN] fonte des glaces [Termes IGN] hétérogénéité spatiale [Termes IGN] image MetOp-ASCAT [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] image Sentinel-SAR [Termes IGN] pergélisol [Termes IGN] rétrodiffusion [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] télédétection en hyperfréquence [Termes IGN] température au sol Résumé : (auteur) Surface state data derived from spaceborne microwave sensors with suitable temporal sampling are to date only available in low spatial resolution (25–50 km). Current approaches do not adequately resolve spatial heterogeneity in landscape-scale freeze–thaw processes. We propose to derive a frozen fraction instead of binary freeze–thaw information. This introduces the possibility to monitor the gradual freezing and thawing of complex landscapes. Frozen fractions were retrieved from Advanced Scatterometer (ASCAT, C-band) backscatter on a 12.5-km grid for three sites in noncontinuous permafrost areas in northern Finland and the Austrian Alps. To calibrate the retrieval approach, frozen fractions based on Sentinel-1 synthetic aperture radar (SAR, C-band) were derived for all sites and compared to ASCAT backscatter. We found strong relationships for ASCAT backscatter with Sentinel-1 derived frozen fractions (Pearson correlations of −0.85 to −0.96) for the sites in northern Finland and less strong relationships for the Alpine site (Pearson correlations −0.579 and −0.611, including and excluding forested areas). Applying the derived linear relationships, predicted frozen fractions using ASCAT backscatter values showed root mean square error (RMSE) values between 7.26% and 16.87% when compared with Sentinel-1 frozen fractions. The validation of the Sentinel-1 derived freeze–thaw classifications showed high accuracy when compared to in situ near-surface soil temperature (84.7%–94%). Results are discussed with regard to landscape type, differences between spring and autumn, and gridding. This article serves as a proof of concept, showcasing the possibility to derive frozen fraction from coarse spatial resolution scatterometer time series to improve the representation of spatial heterogeneity in landscape-scale surface state. Numéro de notice : A2020-525 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.2967364 Date de publication en ligne : 13/03/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2967364 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95702 [article]

Improving 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)  

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Caractérisation du manteau neigeux arctique, suivi climatique et télédétection micro-onde / Céline Vargel (2020)  

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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)  

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Lettre : Existe-t-il des relations formelles entre coefficients de diffusion radar et facteurs de réflectance en optique ? / Jean-Paul Rudant in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - octobre 2019)  

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Mise en oeuvre d'outils open source pour le suivi opérationnel de l'occupation des sols et de la déforestation à partir des données Sentinel radar optique : études de cas en Guyane et au Togo / Cédric Lardeux in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - octobre 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 - octobre 2019)  

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Improving 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)  

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Remote sensing of precipitation, 1. Volume 1 / Silas Michaelides (2019)  

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Remote sensing of precipitation, 2. Volume 2 / Silas Michaelides (2019)  

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Sea surface roughness observed by high resolution radar / Atsushi Fujimura (2019)  

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