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Termes IGN > sciences naturelles > physique > traitement d'image > analyse d'image numérique > analyse des mélanges spectraux
analyse des mélanges spectrauxSynonyme(s)SMA démélange spectral |
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An abundance characteristic-based independent component analysis for hyperspectral unmixing / Nan Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 1 (January 2015)
[article]
Titre : An abundance characteristic-based independent component analysis for hyperspectral unmixing Type de document : Article/Communication Auteurs : Nan Wang, Auteur ; Liangpei Zhang, Auteur ; Lifu Zhang, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 416 - 428 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] analyse en composantes indépendantes
[Termes IGN] image hyperspectraleRésumé : (Auteur) Independent component analysis (ICA) has been recently applied into hyperspectral unmixing as a result of its low computation time and its ability to perform without prior information. However, when applying ICA for hyperspectral unmixing, the independence assumption in the ICA model conflicts with the abundance sum-to-one constraint and the abundance nonnegative constraint in the linear mixture model, which affects the hyperspectral unmixing accuracy. In this paper, we consider an abundance matrix composed of Np-dimensional variables, and we propose a new hyperspectral unmixing approach with an abundance characteristic-based ICA model. Two characteristics of the abundance variables are explored, and the model is constructed by these characteristics. A corresponding gradient descent algorithm is also proposed to solve the proposed objective function. Both the synthetic and real experimental results demonstrate that the proposed method performs better than the other state-of-the-art methods in abundance and endmember extraction. Numéro de notice : A2015-034 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2014.2322862 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2014.2322862 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75116
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 53 n° 1 (January 2015) . - pp 416 - 428[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2015011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Assessment of the relevance of information derived from the unmixing of polarimetric radar images / Sébastien Giordano (2015)
Titre : Assessment of the relevance of information derived from the unmixing of polarimetric radar images Type de document : Article/Communication Auteurs : Sébastien Giordano , Auteur ; Grégoire Mercier, Auteur ; Jean-Paul Rudant , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2015 Conférence : IGARSS 2015, International Geoscience And Remote Sensing Symposium 26/07/2015 31/07/2015 Milan Italie Proceedings IEEE Importance : pp 3778 - 3781 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] décomposition spectrale
[Termes IGN] données polarimétriques
[Termes IGN] polarimétrie radar
[Termes IGN] polarisationMots-clés libres : unmixing radar polarimetry polarimetric decomposition Résumé : (auteur) A new method to unmix radar polarimetric images with optical images was proposed. This method has pointed out that the unmixing model is able to split off polarimetric information on a land cover type basis. In this paper unmixed radar polarimetric images obtained are compared with the observed ones in non-mixed conditions. Then, Cloude and Pottier decomposition is performed on the unmixed and observed radar images to asses whether the understanding of physical scattering mechanisms is improved with the unmixing. Finally, a classification experiment is designed to determine whether this fusion framework make the transfer of information from the optical images to the unmixed radar images possible. Numéro de notice : C2015-020 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : https://doi.org/10.1109/IGARSS.2015.7326646 Date de publication en ligne : 12/11/2015 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS.2015.7326646 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83179 Démélange d’images radar polarimétrique par séparation thématique de sources / Sébastien Giordano (2015)
Titre : Démélange d’images radar polarimétrique par séparation thématique de sources Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Sébastien Giordano , Auteur ; Grégoire Mercier, Directeur de thèse ; Jean-Paul Rudant , Directeur de thèse Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2015 Importance : 228 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat pour obtenir le grade de docteur délivré par Université Paris-Est, école doctorale no 532 : mathématiques et sciences et technologies de l’information et de la communication MSTIC, spécialité doctorale signal, image, automatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] caractérisation
[Termes IGN] chatoiement
[Termes IGN] données polarimétriques
[Termes IGN] filtre de déchatoiement
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] occupation du solIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Cette thèse s’inscrit dans le contexte de l’amélioration de la caractérisation de l’occupation du sol a partir d’observations de télédétection de natures très différentes : le radar polarimétrique et les images optiques multispectrales. Le radar polarimétrique permet la détermination de mécanismes de rétrodiffusion provenant de théorèmes de décomposition de l’information polarimétrique utiles a la classification des types d’occupation du sol. Cependant ces décompositions sont peu compréhensibles lorsque que plusieurs classes thématiques coexistent dans des proportions très variables au sein des cellules de résolution radar. Le problème est d’autant plus important que le speckle inhérent a l’imagerie radar nécessite l’estimation de ces paramètres sur des voisinages locaux. Nous nous interrogeons alors sur la capacité des données optiques multispectrales sensiblement plus résolues spatialement que le radar polarimétrique à améliorer la compréhension des mécanismes radar. Pour répondre à cette question, nous mettons en place une méthode de démélange des images radar polarimétrique par séparation thématique de sources. L’image optique peut être considérée comme un paramètre de réglage du radar fournissant une vue du mélange. L’idée générale est donc de commencer par un démélange thématique (décomposer l’information radar sur les types d’occupation du sol) avant de réaliser les décompositions polarimétriques (identifier des mécanismes de rétrodiffusion). Dans ce travail nous proposons d’utiliser un modèle linéaire et présentons un algorithme pour réaliser le démélange thématique. Nous déterminons ensuite la capacité de l’algorithme de démélange a reconstruire le signal radar observe. Enfin nous évaluons si l’information radar démélangée contient de l’information thématique pertinente. Cette évaluation est réalisée sur des données simulées que nous avons générées et sur des données Radarsat-2 complètement polarimétriques pour un cas d’application de mélange sol nu/foret. Les résultats montrent que, malgré le speckle, la reconstruction est valable. Il est toujours possible d’estimer localement des bases thématiques permettant de décomposer l’information radar polarimétrique puis de reconstruire le signal observe. Cet algorithme de démélange permet aussi d’assimiler de l’information portée par les images optiques. L’évaluation de la pertinence thématique des bases de la décomposition est plus problématique. Les expériences sur des données simulées montrent que celles-ci représentent bien l’information thématique souhaitée, mais que cette bonne estimation est dépendante de la nature des types thématiques et de leurs proportions de mélange. Cette méthode nécessite donc des études complémentaires sur l’utilisation de méthodes d’estimation plus robustes aux statistiques des images radar. Son application a des images radar de longueur d’onde plus longue pourrait permettre, par exemple, une meilleure estimation du volume de végétation dans le contexte de forêts ouvertes. Numéro de notice : 17312 Affiliation des auteurs : ENSG (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Signal, image, automatique : UPE : 2015 Organisme de stage : MATIS (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://theses.hal.science/tel-01304068 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83202 Adaptive non-local Euclidean medians sparse unmixing for hyperspectral imagery / Ruyi Feng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 97 (November 2014)
[article]
Titre : Adaptive non-local Euclidean medians sparse unmixing for hyperspectral imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Ruyi Feng, Auteur ; Yanfei Zhong, Auteur ; Liangpei Zhang, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 9 – 24 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] traitement d'imageRésumé : (Auteur) Sparse unmixing models based on sparse representation theory and a sparse regression model have been successfully applied to hyperspectral remote sensing image unmixing. To better utilize the abundant spatial information and improve the unmixing accuracy, spatial sparse unmixing methods such as the non-local sparse unmixing (NLSU) approach have been proposed. Although the NLSU method utilizes non-local spatial information as the spatial regularization term and obtains a satisfactory unmixing accuracy, the final abundances are affected by the non-local neighborhoods and drift away from the true abundance values when the observed hyperspectral images have high noise levels. Furthermore, NLSU contains two regularization parameters which need to be appropriately set in real applications, which is a difficult task and often has a high computational cost. To solve these problems, an adaptive non-local Euclidean medians sparse unmixing (ANLEMSU) method is proposed to improve NLSU by replacing the non-local means total variation spatial consideration with the non-local Euclidean medians filtering approach. In addition, ANLEMSU utilizes a joint maximum a posteriori (JMAP) strategy to acquire the relationships between the regularization parameters and the estimated abundances, and achieves the fractional abundances adaptively, without the need to set the two regularization parameters manually. The experimental results using both simulated data and real hyperspectral images indicate that ANLEMSU outperforms the previous sparse unmixing algorithms and, hence, provides an effective option for the unmixing of hyperspectral remote sensing imagery. Numéro de notice : A2014-522 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2014.07.009 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2014.07.009 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=74134
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 97 (November 2014) . - pp 9 – 24[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2014111 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Estimating fractional land cover in semi-arid central Kalahari: the impact of mapping method (spectral unmixing vs. object-based image analysis) and vegetation morphology / Niti B. Mishra in Geocarto international, vol 29 n° 7 - 8 (November - December 2014)
[article]
Titre : Estimating fractional land cover in semi-arid central Kalahari: the impact of mapping method (spectral unmixing vs. object-based image analysis) and vegetation morphology Type de document : Article/Communication Auteurs : Niti B. Mishra, Auteur ; K.A. Crews, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 860-877 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse de mélange spectral d’extrémités multiples
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] image Geoeye
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] Kalahari, désert du
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] photosynthèseRésumé : (Auteur) Focusing on the central Kalahari, this study utilized fractional cover of photosynthetic vegetation (fPV), non-photosynthetic vegetation (fNPV) and bare soil (fBS), derived in situ and estimated from GeoEye-1 imagery using Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis (MESMA) and object-based image analysis (OBIA) to determine superior method for fractional cover estimation and the impact of vegetation morphology on the estimation accuracy. MESMA mapped fractional cover by testing endmember models of varying complexity. Based on OBIA, image was segmented at five segmentation scales followed by classification. MESMA provided more accurate fractional cover estimates than OBIA. The increasing segmentation scale in OBIA resulted in a consistent increase in error. Different vegetation morphology types showed varied responses to the changing segmentation scale, reflecting their unique ecology and physiognomy. While areas under woody cover produced lower error even at coarse segmentation scales, those with herbaceous cover provided low error only at the fine segmentation scale. Numéro de notice : A2014-470 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2013.868041 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2013.868041 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=74047
in Geocarto international > vol 29 n° 7 - 8 (November - December 2014) . - pp 860-877[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2014041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Hyperspectral unmixing with [lq] regularization / Jakob Sigurdsson in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 11 tome 1 (November 2014)PermalinkHyperspectral image resolution enhancement using high-resolution multispectral image based on spectral unmixing / Mohamed Amine Bendoumi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 10 tome 2 (October 2014)PermalinkIntegration of Lidar and Landsat to estimate forest canopy cover in coastal British Columbia / Oumer S. Ahmed in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 10 (October 2014)PermalinkRegularized simultaneous forward–backward greedy algorithm for sparse unmixing of hyperspectral data / Wei Tang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 9 Tome 1 (September 2014)PermalinkSubspace matching pursuit for sparse unmixing of hyperspectral data / Zhenwei Shi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 6 Tome 1 (June 2014)PermalinkDouble constrained NMF for hyperspectral unmixing / Xiaoqiang Lu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 5 tome 1 (May 2014)PermalinkProgressive band selection of spectral unmixing for hyperspectral imagery / Chein-I Chang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 4 (April 2014)PermalinkAdaptive subpixel mapping based on a multiagent system for remote-sensing imagery / Xiong Xu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 2 (February 2014)PermalinkDetecting subcanopy invasive plant species in tropical rainforest by integrating optical and microwave (InSAR/PolInSAR) remote sensing data, and a decision tree algorithm / Abduwasit Ghulam in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 88 (February 2014)PermalinkA fully constrained linear spectral unmixing algorithm based on distance geometry / Hanye Pu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 2 (February 2014)Permalink