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Termes IGN > sciences naturelles > physique > traitement d'image > analyse d'image numérique > détection de changement
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Assessing land use–land cover change and soil erosion potential using a combined approach through remote sensing, RUSLE and random forest algorithm / Siddhartho Shekhar Paul in Geocarto international, vol 36 n° 4 ([01/03/2021])
[article]
Titre : Assessing land use–land cover change and soil erosion potential using a combined approach through remote sensing, RUSLE and random forest algorithm Type de document : Article/Communication Auteurs : Siddhartho Shekhar Paul, Auteur ; Jianbing Li, Auteur ; Yubao Li, Auteur ; Lei Shen, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 361 - 375 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] bassin hydrographique
[Termes IGN] changement d'occupation du sol
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] coupe rase (sylviculture)
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] érosion
[Termes IGN] modèle RUSLE
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] qualité des eaux
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (auteur) Numéro de notice : A2021-161 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1614099 Date de publication en ligne : 10/06/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1614099 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97081
in Geocarto international > vol 36 n° 4 [01/03/2021] . - pp 361 - 375[article]Automated registration of SfM‐MVS multitemporal datasets using terrestrial and oblique aerial images / Luigi Parente in Photogrammetric record, vol 36 n° 173 (March 2021)
[article]
Titre : Automated registration of SfM‐MVS multitemporal datasets using terrestrial and oblique aerial images Type de document : Article/Communication Auteurs : Luigi Parente, Auteur ; Jim H. Chandler, Auteur ; Neil Dixon, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 12 - 35 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] algorithme ICP
[Termes IGN] alignement
[Termes IGN] Angleterre
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] données multisources
[Termes IGN] données multitemporelles
[Termes IGN] géoréférencement direct
[Termes IGN] image aérienne oblique
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image oblique
[Termes IGN] image terrestre
[Termes IGN] modèle stéréoscopique
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] point d'appui
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] SIFT (algorithme)
[Termes IGN] structure-from-motionRésumé : (auteur) Accurate alignment of 3D models is critical for valid change‐detection analysis from multitemporal photogrammetric datasets. This paper assesses an automated registration strategy which uses the scale‐invariant feature transform (SIFT) algorithm implemented in modern photogrammetric software. This registration solution, also known as “Time‐SIFT”, was tested at two study sites featuring vertical surfaces, including a sea cliff (~500 m2) and a quarry face (~50 000 m2). Tests demonstrated that the investigated registration strategy can achieve accurate alignments between multitemporal point clouds even when using multisource and multi‐perspective data, captured across widely varying spatial and temporal scales and under a range of weather and illumination conditions. The combination of the Time‐SIFT approach with an ICP algorithm produced moderate improvements in the alignment. Furthermore, the use of an innovative direct georeferencing technique, which used the tracking feature of a robotic total station, allowed for accurate georectification of 3D models. Numéro de notice : A2021-280 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1111/phor.12346 Date de publication en ligne : 06/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.1111/phor.12346 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97377
in Photogrammetric record > vol 36 n° 173 (March 2021) . - pp 12 - 35[article]Characterizing urban land changes of 30 global megacities using nighttime light time series stacks / Qiming Zheng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 173 (March 2021)
[article]
Titre : Characterizing urban land changes of 30 global megacities using nighttime light time series stacks Type de document : Article/Communication Auteurs : Qiming Zheng, Auteur ; Qihao Weng, Auteur ; Ke Wang, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 10 - 23 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse harmonique
[Termes IGN] cartographie urbaine
[Termes IGN] changement d'utilisation du sol
[Termes IGN] croissance urbaine
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] éclairage public
[Termes IGN] image infrarouge
[Termes IGN] image NPP-VIIRS
[Termes IGN] mégalopole
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) Worldwide urbanization has brought about diverse types of urban land use and land cover (LULC) changes. The diversity of urban land changes, however, have been greatly under studied, since the major focus of past research has been on urban growth. In this study, we proposed a framework to characterize diverse urban land changes of 30 global megacities using monthly nighttime light time series from VIIRS data. First, we developed a Logistic-Harmonic model to fit VIIRS time series. Second, by leveraging the uniqueness of urban land change and nighttime light data, we incorporated temporal information of VIIRS time series and proposed a new classification scheme to produce monthly maps of built-up areas and to disentangle urban land changes into five categories. Third, we provided an in-depth analysis and comparison of urban land change patterns of the selected megacities. Results demonstrated that the Logistic-Harmonic model yielded a robust performance in fitting VIIRS time series. Temporal features based classification can not only significantly improve the mapping accuracy of built-up areas, especially for regions with heterogeneous built-up and non-built-up landscapes, but also promoted temporal consistency and classification efficiency. Urban land changes occurred in 51% of the built-up pixels of the megacities. Compared with urban growth, other types of urban land change, particularly land use intensification, contributed to an unexpectedly large proportion of the changes (83%). The findings of this study offer an insightful understanding on global urbanization processes in megacities, and evoke further investigation on the environmental and ecological implications of urban land changes. Numéro de notice : A2021-101 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2021.01.002 Date de publication en ligne : 16/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.01.002 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96873
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 173 (March 2021) . - pp 10 - 23[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2021031 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 081-2021033 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2021032 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Robust unsupervised small area change detection from SAR imagery using deep learning / Xinzheng Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 173 (March 2021)
[article]
Titre : Robust unsupervised small area change detection from SAR imagery using deep learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Xinzheng Zhang, Auteur ; Hang Su, Auteur ; Ce Zhang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 79 - 94 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification floue
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] échantillonnage
[Termes IGN] filtre de déchatoiement
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] ondelette
[Termes IGN] regroupement de données
[Termes IGN] superpixelRésumé : (auteur) Small area change detection using synthetic aperture radar (SAR) imagery is a highly challenging task, due to speckle noise and imbalance between classes (changed and unchanged). In this paper, a robust unsupervised approach is proposed for small area change detection using deep learning techniques. First, a multi-scale superpixel reconstruction method is developed to generate a difference image (DI), which can suppress the speckle noise effectively and enhance edges by exploiting local, spatially homogeneous information. Second, a two-stage centre-constrained fuzzy c-means clustering algorithm is proposed to divide the pixels of the DI into changed, unchanged and intermediate classes with a parallel clustering strategy. Image patches belonging to the first two classes are then constructed as pseudo-label training samples, and image patches of the intermediate class are treated as testing samples. Finally, a convolutional wavelet neural network (CWNN) is designed and trained to classify testing samples into changed or unchanged classes, coupled with a deep convolutional generative adversarial network (DCGAN) to increase the number of changed class within the pseudo-label training samples. Numerical experiments on four real SAR datasets demonstrate the validity and robustness of the proposed approach, achieving up to 99.61% accuracy for small area change detection. Numéro de notice : A2021-103 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2021.01.004 Date de publication en ligne : 17/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.01.004 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96879
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 173 (March 2021) . - pp 79 - 94[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2021031 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 081-2021033 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2021032 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Toward a yearly country-scale CORINE land-cover map without using images: A map translation approach / Luc Baudoux in Remote sensing, Vol 13 n° 6 (March 2021)
[article]
Titre : Toward a yearly country-scale CORINE land-cover map without using images: A map translation approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Luc Baudoux , Auteur ; Jordi Inglada, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Année de publication : 2021 Projets : AI4GEO / , MAESTRIA / Mallet, Clément Article en page(s) : n° 1060 - 32 p. Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] appariement sémantique
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] changement d'occupation du sol
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] Corine Land Cover
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] inférence
[Termes IGN] mise à jour automatique
[Termes IGN] mise à jour de base de donnéesRésumé : (Auteur) CORINE Land-Cover (CLC) and its by-products are considered as a reference baseline for land-cover mapping over Europe and subsequent applications. CLC is currently tediously produced each six years from both the visual interpretation and the automatic analysis of a large amount of remote sensing images. Observing that various European countries regularly produce in parallel their own land-cover country-scaled maps with their own specifications, we propose to directly infer CORINE Land-Cover from an existing map, therefore steadily decreasing the updating time-frame. No additional remote sensing image is required. In this paper, we focus more specifically on translating a country-scale remote sensed map, OSO (France), into CORINE Land Cover, in a supervised way. OSO and CLC not only differ in nomenclature but also in spatial resolution. We jointly harmonize both dimensions using a contextual and asymmetrical Convolution Neural Network with positional encoding. We show for various use cases that our method achieves a superior performance than the traditional semantic-based translation approach, achieving an 81% accuracy over all of France, close to the targeted 85% accuracy of CLC. Numéro de notice : A2021-244 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/rs13061060 Date de publication en ligne : 11/03/2021 En ligne : https://dx.doi.org/10.3390/rs13061060 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97311
in Remote sensing > Vol 13 n° 6 (March 2021) . - n° 1060 - 32 p.[article]Monitoring the coastal changes of the Po river delta (Northern Italy) since 1911 using archival cartography, multi-temporal aerial photogrammetry and LiDAR data: implications for coastline changes in 2100 A.D. / Massimo Fabris in Remote sensing, Vol 13 n° 3 (February 2021)PermalinkAnalyse spatio-temporaire des dégradations et évolution des forêts par télédétection : cas du Parc National de Theniet El Had (Algérie) / Faouzi Berrichi in Bulletin des sciences géographiques, n° 32 (2019 - 2021)PermalinkApport des données Sentinel-1 pour le suivi continu de la forêt tropicale : Cas de la Guyane / Marie Ballère (2021)PermalinkApports des méthodes d'apprentissage profond pour la reconnaissance automatique des modes d'occupation des sols et d'objets par télédétection en milieu tropical / Guillaume Rousset (2021)PermalinkAssessing the interest of a multi-modal gap-filling strategy for monitoring changes in grassland parcels / Anatol Garioud (2021)PermalinkAutomated detection of individual Juniper tree location and forest cover changes using Google Earth Engine / Sudeera Wickramarathna in Annals of forest research, vol 64 n° 1 (2021)PermalinkBeach morphology and its dynamism from remote sensing for coastal management support / Carlos Cabezas Rabadán (2021)PermalinkChange detection of land use and land cover, using landsat-8 and sentinel-2A images / Mohammed Abdulmohsen Alhedyan (2021)PermalinkDeep learning for wildfire progression monitoring using SAR and optical satellite image time series / Puzhao Zhang (2021)PermalinkDétection de changement d’occupation du sol à l’aide de données Sentinel en contexte tropical / Lucas Martelet (2021)Permalink