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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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N-FindR method versus independent component analysis for lithological identification in hyperspectral imagery / C. Gomez in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°23-24 (December 2007)
[article]
Titre : N-FindR method versus independent component analysis for lithological identification in hyperspectral imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : C. Gomez, Auteur ; H. Le Borgne, Auteur ; P. Allemand, Auteur ; C. Delacourt, Auteur ; P. Ledru, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : pp 5315 - 5338 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] analyse en composantes indépendantes
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] image EO1-Hyperion
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] lithologie
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] Namibie
[Termes IGN] photo-interprétation assistée par ordinateurRésumé : (Auteur) The current study addresses the problem of the identification of each natural material present in each pixel of a hyperspectral image. Two end member extraction methods from hyperspectral imagery were studied: the N-FindR method and the independent component analysis (ICA). The N-FindR is an automatic technique that selects extreme points (end members) of an n-dimensional scatter plot. It assumes the existence of pure pixels in the distribution, which is infrequent in practice. ICA is a blind source separation technique studied in the signal processing community, which allows each spectrum of natural elements (end member spectra) to be extracted from the observation of some linear combinations of these. It considers a more realistic situation than N-FindR, assuming a spectra mixture for all the pixels. To increase the robustness of ICA, continuum-removed reflectance spectra were used and an iterative algorithm was introduced that takes into account a major part of the available information. The end member abundances were estimated by the fully constrained least squares spectral mixture analysis (FLCS). The end member identification and quantification were carried out on two surficial formations of a semi arid region located in the Rehoboth region, in Namibia, from hyperspectral Hyperion data. It appears that the two end member extraction methods have a similar potential. Whichever end member extraction method is used, the analysis of the rock abundance maps produces a lot of geological information: the distribution of natural elements is in line with the field observations and allows the description of the formation processes of surficial units. Copyright Taylor & Francis Numéro de notice : A2007-536 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01431160701227679 En ligne : https://doi.org/10.1080/01431160701227679 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28899
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 28 n°23-24 (December 2007) . - pp 5315 - 5338[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 080-07131 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Seasonal sensitivity analysis of impervious surface estimation with satellite imagery / C. Wu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 73 n° 12 (December 2007)
[article]
Titre : Seasonal sensitivity analysis of impervious surface estimation with satellite imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : C. Wu, Auteur ; F. Yuan, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : pp 1393 - 1401 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse de sensibilité
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] image Landsat-ETM+
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] Ohio (Etats-Unis)
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] surface imperméable
[Termes IGN] variation saisonnièreRésumé : (Auteur) Numerous approaches have been developed to quantify the distribution of impervious surfaces using remote sensing technologies. Most of these approaches have been applied to data from a single time period, typically in the summer season (June to September). Presently, it is not clear whether there is an optimal time for impervious surface estimation with these methods. In this paper, the seasonal sensitivity of impervious surface estimation is examined. In particular, Landsat TM/ETM+ imagery for four different seasons has been acquired for the environs of Franklin County, Ohio. Two impervious surface estimation methods, spectral mixture analysis and regression modeling, are used to test for seasonal variations. Results indicate that the summer image provides better accuracy with the spectral mixture analysis method, while consistent accuracies are obtained for all four seasons with regression modeling. Copyright ASPRS Numéro de notice : A2007-543 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.73.12.1393 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.73.12.1393 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28906
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 73 n° 12 (December 2007) . - pp 1393 - 1401[article]Derniers développements en télédétection hyperspectrale / V. Carrere in Photo interprétation, vol 43 n° 3 (Septembre 2007)
[article]
Titre : Derniers développements en télédétection hyperspectrale Type de document : Article/Communication Auteurs : V. Carrere, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : pp 13 - 25 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Télédétection
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] analyse infrapixellaire
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] réflectance
[Termes IGN] traitement d'image
[Termes IGN] transfert radiatifRésumé : (Auteur) La télédétection hyperspectrale permet l'accès à distance aux caractéristiques physico-chimiques des surfaces planétaires. Le développement d'instruments aéroportés de plus en plus performants au cours de ces vingt dernières années et les premiers essais spatiaux, malgré leurs limitations, ont permis d'accroître la communauté d'utilisateurs dans des domaines d'application variés. L'amélioration de la qualité des données a conduit à la mise au point d'algorithmes de traitements spécifiques reposant sur la modélisation à l'aide de codes de transfert radiatif. Il est désormais possible de corriger les effets atmosphériques et d'accéder à la réflectance des surfaces, puis de trouver les " pôles purs " (spectres les plus représentatifs des surfaces) afin d'en effectuer la cartographie et estimer leur abondance. Ces " pôles purs " peuvent être identifiés en s'appuyant sur des bases de données de spectres de laboratoire ou de terrain. Certains travaux ont également montré que l'on pouvait accéder à la chimie/minéralogie fine en analysant les changements subtils dans la forme des absorptions ou de faibles décalages en longueurs d'ondes. L'imagerie hyperspectrale permet également d'accéder à l'information sub-pixellaire, en se basant sur l'hypothèse de mélanges surfaciques, combinaison linéaire de spectre élémentaire. Cependant, le problème des mélanges intimes non linéaires, l'interprétation des phénomèmes de diffusion en terme de structure, l'effet du facteur d'échelle ainsi que l'amélioration des corrections atmosphériques en milieux montagneux sont des défis qui restent à relever. La perspective du lancement du programme allemand EnMAP en 2012 et la mise à disposition de nouveaux capteurs aéroportés dès 2008 vont permettre de poursuivre cette dynamique et de favoriser la structuration de la communauté hyperspectrale à tous les niveaux. Numéro de notice : A2007-628 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28991
in Photo interprétation > vol 43 n° 3 (Septembre 2007) . - pp 13 - 25[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 104-07031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Estimation of vegetation parameter for modelling soil erosion using linear spectral mixture analysis of Landsat ETM data / A.M. DE Asis in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 62 n° 4 (September 2007)
[article]
Titre : Estimation of vegetation parameter for modelling soil erosion using linear spectral mixture analysis of Landsat ETM data Type de document : Article/Communication Auteurs : A.M. DE Asis, Auteur ; K. Omasa, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : pp 309 - 324 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse linéaire des mélanges spectraux
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] érosion
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] image Landsat-ETM+
[Termes IGN] image Quickbird
[Termes IGN] modèle physique
[Termes IGN] modèle RUSLERésumé : (Auteur) Soil conservation planning often requires estimates of soil erosion at a catchment or regional scale. Predictive models such as Universal Soil Loss Equation (USLE) and its subsequent Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) are useful tools to generate the quantitative estimates necessary for designing sound conservation measures. However, large-scale soil erosion model-factor parameterization and quantification is difficult due to the costs, labor and time involved. Among the soil erosion parameters, the vegetative cover or C factor has been one of the most difficult to estimate over broad geographic areas. The C factor represents the effects of vegetation canopy and ground covers in reducing soil loss. Traditional methods for the extraction of vegetation information from remote sensing data such as classification techniques and vegetation indices were found to be inaccurate. Thus, this study presents a new approach based on Spectral Mixture Analysis (SMA) of Landsat ETM data to map the C factor for use in the modeling of soil erosion. A desirable feature of SMA is that it estimates the fractional abundance of ground cover and bare soils simultaneously, which is appropriate for soil erosion analysis. Hence, we estimated the C factor by utilizing the results of SMA on a pixel-by-pixel basis. We specifically used a linear SMA (LSMA) model and performed a minimum noise fraction (MNF) transformation and pixel purity index (PPI) on Landsat ETM image to derive the proportion of ground cover (vegetation and non-photosynthetic materials) and bare soil within a pixel. The end-members were selected based on the purest pixels found using PPI with reference to very high-resolution QuickBird image and actual field data. Results showed that the C factor value estimated using LSMA correlated strongly with the values measured in the field. The correlation coefficient (r) obtained was 0.94. A comparative analysis between NDVI- and LSMA-derived C factors also proved that the latter produced a more detailed spatial variability, as well as generated more accurate erosion estimates when used as input to RUSLE model. The QuickBird image coupled with field data was used in the validation of results. Copyright ISPRS Numéro de notice : A2007-430 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2007.05.013 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2007.05.013 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28793
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 62 n° 4 (September 2007) . - pp 309 - 324[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-07061 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Integrating fine scale information in super-resolution land-cover mapping / A. Boucher in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 73 n° 8 (August 2007)
[article]
Titre : Integrating fine scale information in super-resolution land-cover mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : A. Boucher, Auteur ; P.C. Kyriakidis, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : pp 913 - 921 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] analyse infrapixellaire
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] krigeage
[Termes IGN] limite de résolution géométrique
[Termes IGN] variogrammeRésumé : (Auteur) Super-resolution or sub-pixel class mapping is the task of providing fine spatial resolution maps of, for example, landcover classes, from satellite sensor measurements obtained at a coarser spatial resolution. Often, the only information available consists of coarse class fraction data, typically obtained through spectral unmixing. This paper shows how to integrate, in addition to such coarse fractions, class labels at a set of fine pixels obtained independent of the satellite sensor measurements. The integration of such fine spatial resolution information is achieved within the Indicator Kriging formalism in either a prediction or simulation mode. The spatial dissimilarity or texture of class labels at the fine (target) resolution is quantified in a non-parametric way from an analog scene using a set of experimental indicator semivariogram maps. The output of the proposed procedure consists of maps of probabilities of class occurrence, or of a series of simulated class maps characterizing the inherent spatial uncertainty in the super-resolution mapping process. Numéro de notice : A2007-370 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.73.8.913 En ligne : http://dx.doi.org/10.14358/PERS.73.8.913 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28733
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 73 n° 8 (August 2007) . - pp 913 - 921[article]Estimating spatial patterns of rainfall interception from remotely sensed vegetation indices and spectral mixture analysis / S.M. de Jong in International journal of geographical information science IJGIS, vol 21 n° 5 (may 2007)PermalinkUrban surface biophysical descriptors and land surface temperature variations / D. Weng in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 72 n° 11 (November 2006)PermalinkComparative analysis of urban reflectance and surface temperature / C. Small in Remote sensing of environment, vol 104 n° 2 (30 September 2006)PermalinkSubpixel analysis of Landsat ETM/sup +/ using self-organizing map (SOM) neural networks for urban land cover characterization / S. Lee in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 44 n° 6 (June 2006)PermalinkIncorporating remote sensing information in modelling house values: a regression tree approach / D. Yu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 72 n° 2 (February 2006)PermalinkApplication of multiple endmember spectral mixture analysis (MESMA) to AVIRIS imagery for coastal salt marsh mapping: a case study in China Camp, CA, USA / L. Li in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 23 (December 2005)PermalinkMapping impervious surface type and sub-pixel abundance using Hyperion hyperspectral imagery / J. Falcone in Geocarto international, vol 20 n° 4 (December 2005 - February 2006)PermalinkSub-pixel estimation of urban land cover components with linear mixture model analysis and Landsat Thematic Mapper imagery / S. Lee in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 22 (November 2005)PermalinkImages, modèles et biomasse immergée : cartographie des herbiers de zostères en Camargue à partir d'images SPOT-5 / C. Puech in Revue internationale de géomatique, vol 15 n° 2 (juin – août 2005)PermalinkA land cover distribution composite image from coarse spatial resolution images using an unmixing method / T.M. Uenishi in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 5 (March 2005)Permalink