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An implicit radar convolutional burn index for burnt area mapping with Sentinel-1 C-band SAR data / Puzhao Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > Vol 158 (December 2019) . - pp 50 - 62 Titre : An implicit radar convolutional burn index for burnt area mapping with Sentinel-1 C-band SAR data Type de document : Article/Communication Auteurs : Puzhao Zhang, Auteur ; Andrea Nascetti, Auteur ; Yifang Ban, Auteur ; Maoguo Gong, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 50 - 62 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes descripteurs IGN] Californie (Etats-Unis) [Termes descripteurs IGN] carte de la végétation [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] détection de changement [Termes descripteurs IGN] image à haute résolution [Termes descripteurs IGN] image multibande [Termes descripteurs IGN] image multitemporelle [Termes descripteurs IGN] image radar moirée [Termes descripteurs IGN] incendie [Termes descripteurs IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes descripteurs IGN] Short Waves InfraRed Résumé : (auteur) Compared with optical sensors, the all-weather and day-and-night imaging ability of Synthetic Aperture Radar (SAR) makes it competitive for burnt area mapping. This study investigates the potential of Sentinel-1 C-band SAR sensors in burnt area mapping with an implicit Radar Convolutional Burn Index (RCBI). Based on multitemporal Sentinel-1 SAR data, a convolutional networks-based classification framework is proposed to learn the RCBI for highlighting the burnt areas. We explore the mapping accuracy level that can be achieved using SAR intensity and phase information for both VV and VH polarizations. Moreover, we investigate the decorrelation of Interferometric SAR (InSAR) coherence to wildfire events using different temporal baselines. The experimental results on two recent fire events, Thomas Fire (Dec., 2017) and Carr Fire (July, 2018) in California, demonstrate that the learnt RCBI has a better potential than the classical log-ratio operator in highlighting burnt areas. By exploiting both VV and VH information, the developed RCBI achieved an overall mapping accuracy of 94.68% and 94.17% on the Thomas Fire and Carr Fire, respectively. Numéro de notice : A2019-545 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.09.013 date de publication en ligne : 04/10/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.09.013 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94189 [article]

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Residences information extraction from Landsat imagery using the multi-parameter decision tree method / Yujie Yang in Geocarto international, vol 34 n° 14 ([30/10/2019])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 34 n° 14 [30/10/2019] . - pp 1621 - 1633 Titre : Residences information extraction from Landsat imagery using the multi-parameter decision tree method Type de document : Article/Communication Auteurs : Yujie Yang, Auteur ; Shijie Wang, Auteur ; Xiaoyong Bai, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 1621 - 1633 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] albedo [Termes descripteurs IGN] analyse spectrale [Termes descripteurs IGN] classification par arbre de décision [Termes descripteurs IGN] détection de changement [Termes descripteurs IGN] détection du bâti [Termes descripteurs IGN] eau [Termes descripteurs IGN] image Landsat-OLI [Termes descripteurs IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes descripteurs IGN] occupation du sol [Termes descripteurs IGN] ombre [Termes descripteurs IGN] série temporelle [Termes descripteurs IGN] seuillage d'image Résumé : (auteur) The rapid and accurate grasp of changes in residences is crucial for urban planning and urbanisation. However, the traditional methods for extracting residences exists several problems, which lead to inaccurate extraction results. In this study, the Landsat image is used to establish a new method for extracting the residences quickly and accurately. The specific steps are as follows: (1) We calculate surface albedo to exclude the interference of waters and shadows; (2) Using single-band threshold method, we eliminate the interference of shadows; (3) Normalized Difference Vegetation Index is calculated to exclude the effects of vegetation; (4) Roads are removed by calculating the shape index. Verification shows that the accuracy of this extraction method is 92.81%, which is more accurate than the traditional methods and solves the problems existed in the traditional methods. This novel method is a new reference for other land cover research on the technical aspect. Numéro de notice : A2019-528 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2018.1494760 date de publication en ligne : 07/09/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2018.1494760 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94106 [article]

Considering spatiotemporal processes in big data analysis: Insights from remote sensing of land cover and land use / Alexis Comber in Transactions in GIS, Vol 23 n° 5 (October 2019)  

Public [article]  inTransactions in GIS > Vol 23 n° 5 (October 2019) . - pp 879 - 891 Titre : Considering spatiotemporal processes in big data analysis: Insights from remote sensing of land cover and land use Type de document : Article/Communication Auteurs : Alexis Comber, Auteur ; Michael A. Wulder, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 879 - 891 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] détection de changement [Termes descripteurs IGN] données spatiotemporelles [Termes descripteurs IGN] inventaire de la végétation [Termes descripteurs IGN] métadonnées [Termes descripteurs IGN] occupation du sol [Termes descripteurs IGN] série temporelle [Termes descripteurs IGN] télédétection [Termes descripteurs IGN] utilisation du sol Résumé : (auteur) Data are increasingly spatio‐temporal—they are collected some‐where and at some‐time. The role of proximity in spatial process is well understood, but its value is much more uncertain for many temporal processes. Using the domain of land cover/land use (LCLU), this article asserts that analyses of big data should be grounded in understandings of underlying process. Processes exhibit behaviors over both space and time. Observations and measurements may or may not coincide with the process of interest. Identifying the presence or absence of a given process, for instance disentangling vegetation phenology from stress, requires data analysis to be informed by knowledge of the process characteristics and, critically, how these manifest themselves over the spatio‐temporal unit of analysis. Drawing from LCLU, we emphasize the need to identify process and consider process phase to quantify important signals associated with that process. The aim should be to link the seriality of the spatio‐temporal data to the phase of the process being considered. We elucidate on these points and opportunities for insights and leadership from the geographic community. Numéro de notice : A2019-549 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12559 date de publication en ligne : 08/07/2019 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12559 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94199 [article]

Un été brûlant sous l’oeil des satellites / Laurent Polidori in Géomètre, n° 2173 (octobre 2019)

Public [article]  inGéomètre > n° 2173 (octobre 2019) . - pp 48 - 50 Titre : Un été brûlant sous l’oeil des satellites Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Polidori, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 48 - 50 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] Amazonie [Termes descripteurs IGN] déboisement [Termes descripteurs IGN] détection d'anomalie [Termes descripteurs IGN] détection de changement [Termes descripteurs IGN] image optique [Termes descripteurs IGN] image proche infrarouge [Termes descripteurs IGN] image radar [Termes descripteurs IGN] image satellite [Termes descripteurs IGN] image Sentinel [Termes descripteurs IGN] incendie de forêt Résumé : (auteur) La variété des capteurs (optique, thermique ou radar) embarqués sur des satellites interdit désormais la dissimulation des évolutions naturelles ou artificielles qui engendrent des transformations des territoires. Le Brésil l'a constaté cet été... Numéro de notice : A2019-488 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93686 [article]

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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)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > Vol 57 n° 10 (October 2019) . - pp 7365 - 7377 Titre : Saliency-guided deep neural networks for SAR image change detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Jie Geng, Auteur ; Xiaorui Ma, Auteur ; Xiaojun Zhou, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 7365 - 7377 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes descripteurs IGN] analyse d'image orientée objet [Termes descripteurs IGN] classification floue [Termes descripteurs IGN] classification non dirigée [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal [Termes descripteurs IGN] détection de changement [Termes descripteurs IGN] échantillonnage d'image [Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes descripteurs IGN] filtre de déchatoiement [Termes descripteurs IGN] image radar moirée [Termes descripteurs IGN] logique floue [Termes descripteurs IGN] occupation du sol [Termes descripteurs IGN] saillance [Termes descripteurs IGN] télédétection en hyperfréquence Mots-clés libres : hierarchical fuzzy C-means clustering (HFCM) Résumé : (auteur) Change detection is an important task to identify land-cover changes between the acquisitions at different times. For synthetic aperture radar (SAR) images, inherent speckle noise of the images can lead to false changed points, which affects the change detection performance. Besides, the supervised classifier in change detection framework requires numerous training samples, which are generally obtained by manual labeling. In this paper, a novel unsupervised method named saliency-guided deep neural networks (SGDNNs) is proposed for SAR image change detection. In the proposed method, to weaken the influence of speckle noise, a salient region that probably belongs to the changed object is extracted from the difference image. To obtain pseudotraining samples automatically, hierarchical fuzzy C-means (HFCM) clustering is developed to select samples with higher probabilities to be changed and unchanged. Moreover, to enhance the discrimination of sample features, DNNs based on the nonnegative- and Fisher-constrained autoencoder are applied for final detection. Experimental results on five real SAR data sets demonstrate the effectiveness of the proposed approach. Numéro de notice : A2019-536 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2913095 date de publication en ligne : 19/05/2019 En ligne : http://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2913095 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94154 [article]

Change detection work-flow for mapping changes from arable lands to permanent grasslands with advanced boosting methods / Jiří Šandera in Geodetski vestnik, vol 63 n° 3 (September - November 2019)  

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Land-cover change in the Wulagai grassland, Inner Mongolia of China between 1986 and 2014 analysed using multi-temporal Landsat images / Temulun Tangud in Geocarto international, vol 34 n° 11 ([15/08/2019])  

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Observation et suivi de déformations de surface d'origine anthropique par interférométrie radar satellitaire / Daniel Raucoules in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - octobre 2019)

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Multi-temporal image change mining based on evidential conflict reasoning / Fatma Haouas in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 151 (May 2019)  

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Learning spectral-spatial-temporal features via a recurrent convolutional neural network for change detection in multispectral imagery / Lichao Mou in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 2 (February 2019)  

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Near real-time deforestation detection in Malaysia and Indonesia using change vector analysis with three sensors / Pauline Perbet in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 40 n°19 (February 2019)  

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Synergetic efficiency of Lidar and WorldView-2 for 3D urban cartography in Northeast Mexico / Fabiola D. Yepez-Rincon in Geocarto international, vol 34 n° 2 ([01/02/2019])  

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TanDEM-X digital surface models in boreal forest above-ground biomass change detection / Kirsi Karila in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 148 (February 2019)  

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A spatiotemporal calculus for reasoning about land-use trajectories / Adeline Marinho Maciel in International journal of geographical information science IJGIS, Vol 33 n° 1-2 (January - February 2019)  

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Separating the influence of vegetation changes in polarimetric differential SAR interferometry / Virginia Brancato in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)  

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