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Termes IGN > sciences naturelles > physique > traitement d'image > analyse d'image numérique > segmentation d'image
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Learning and adapting robust features for satellite image segmentation on heterogeneous data sets / Sina Ghassemi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 9 (September 2019)
[article]
Titre : Learning and adapting robust features for satellite image segmentation on heterogeneous data sets Type de document : Article/Communication Auteurs : Sina Ghassemi, Auteur ; Attilio Friandrotti, Auteur ; Gianluca Francini, Auteur ; Enrico Magli, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 6517 - 6529 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] coût
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] image binaire
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] segmentation binaire
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] test de performanceRésumé : (auteur) This paper addresses the problem of training a deep neural network for satellite image segmentation so that it can be deployed over images whose statistics differ from those used for training. For example, in postdisaster damage assessment, the tight time constraints make it impractical to train a network from scratch for each image to be segmented. We propose a convolutional encoder–decoder network able to learn visual representations of increasing semantic level as its depth increases, allowing it to generalize over a wider range of satellite images. Then, we propose two additional methods to improve the network performance over each specific image to be segmented. First, we observe that updating the batch normalization layers’ statistics over the target image improves the network performance without human intervention. Second, we show that refining a trained network over a few samples of the image boosts the network performance with minimal human intervention. We evaluate our architecture over three data sets of satellite images, showing the state-of-the-art performance in binary segmentation of previously unseen images and competitive performance with respect to more complex techniques in a multiclass segmentation task. Numéro de notice : A2019-341 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2906689 Date de publication en ligne : 17/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2906689 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93379
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 57 n° 9 (September 2019) . - pp 6517 - 6529[article]Individual tree crown segmentation in tropical peat swamp forest using airborne hyperspectral data / Sitinor Atikah Nordin in Geocarto international, vol 34 n° 11 ([15/08/2019])
[article]
Titre : Individual tree crown segmentation in tropical peat swamp forest using airborne hyperspectral data Type de document : Article/Communication Auteurs : Sitinor Atikah Nordin, Auteur ; Zulkiflee Abd Latif, Auteur ; Hamdan Omar, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 1218 - 1236 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] analyse multibande
[Termes IGN] Asie du sud-est
[Termes IGN] bande rouge
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] capteur hyperspectral
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image proche infrarouge
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] niveau de gris (image)
[Termes IGN] réflectance végétale
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] teneur en chlorophylle des feuilles
[Termes IGN] tourbièreRésumé : (Auteur) Individual tree crown segmentation is important step for deriving various information for fine-scale analysis of ecological process. However, only several studies have applied tree crown segmentation in tropical forest ecosystems, especially in mixed peat swamp forests. In this study, hyperspectral data were used to detect changes in the biochemical and biophysical characteristics, which are important factors for tree crown segmentation. Principal Component Analysis method was performed to investigate its influence on crown segmentation. Visually Selected PCs, 160 PCs and 160 Spectral Bands image were used and two segmentation techniques; Watershed Transformation and Region Growing segmentation were applied on those images. The highest accuracy was achieved for the crown segmentation is using Region Growing segmentation, based on 1:1 measurement, D value and RMSE value. The results obtained from 160 PCs image using region growing algorithm shows better accuracy with D value of 0.2 (80% accuracy, 20% error) and RMSE of 9.9 m2. Numéro de notice : A2019-463 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2018.1475511 Date de publication en ligne : 24/05/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2018.1475511 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93605
in Geocarto international > vol 34 n° 11 [15/08/2019] . - pp 1218 - 1236[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2019111 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Une nouvelle méthode de vectorisation du cadastre ancien / Antony Chalais in Géomatique expert, n° 129 (août - septembre 2019)
[article]
Titre : Une nouvelle méthode de vectorisation du cadastre ancien Type de document : Article/Communication Auteurs : Antony Chalais, Auteur ; Jean-Michel Follin, Auteur ; Elisabeth Simonetto, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 24 - 41 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cadastre ancien
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] GRASS
[Termes IGN] masque
[Termes IGN] niveau de gris (image)
[Termes IGN] parcellaire
[Termes IGN] planche cadastrale
[Termes IGN] post-traitement
[Termes IGN] seuillage d'image
[Termes IGN] vectorisationRésumé : (auteur) Maintenant que le parcellaire cadastral français a été numérisé (ou peu s’en faut), les chercheurs se tournent vers l’étude diachronique de ce témoin unique de la propriété foncière géolocalisée. Hélas, ce sont au moins des centaines de milliers de planches en plus ou moins bon état qu’il faudrait traiter si l’on voulait disposer d’un référentiel vectoriel comportant toutes les planches à toutes les époques. Même une approche au cas par cas d’une telle entreprise pharaonique ne pourra se faire sans l’aide de traitements automatiques. Numéro de notice : A2019-519 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93897
in Géomatique expert > n° 129 (août - septembre 2019) . - pp 24 - 41[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 265-2019041 RAB Livre Centre de documentation En réserve L003 Disponible IFN-001-P002177 PER Revue Nogent-sur-Vernisson Salle périodiques Exclu du prêt Classification of glacial lakes using integrated approach of DFPS technique and gradient analysis using Sentinel 2A data / Prateek Verma in Geocarto international, vol 34 n° 10 ([15/07/2019])
[article]
Titre : Classification of glacial lakes using integrated approach of DFPS technique and gradient analysis using Sentinel 2A data Type de document : Article/Communication Auteurs : Prateek Verma, Auteur ; Sanjay Kumar Ghosh, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 1075 - 1088 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] glacier
[Termes IGN] Himalaya
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] lac glaciaire
[Termes IGN] Normalized Difference Water Index
[Termes IGN] seuillage d'image
[Termes IGN] Uttarakhand (Inde ; état)Résumé : (auteur) It is important to identify and locate glacial lakes for assessing any potential hazard. This study presents a combination of semi-automatic method Double-Window Flexible Pace Search (DFPS) and edge detection technique to identify glacial lakes using Sentinel 2A satellite data. Initially, Normalized Difference Water Index (NDWI) has been used to identify water and non-water areas, while DFPS and Edge detection technique has been used to identify an optimum threshold value to distinguish between water and shadow areas. The optimal threshold from DFPS process is 0.21, while threshold value of gradient magnitude using edge detection process is 0.318. The number of glacial lakes identified using the above algorithm is in close agreement with previously published results on glacial lakes in Gangotri glacier using different techniques. Thus, a combination of DFPS and edge detection process has successfully segregated glacial lakes from other features present in Gangotri glacier. Numéro de notice : A2019-300 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2018.1469677 Date de publication en ligne : 15/05/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2018.1469677 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93220
in Geocarto international > vol 34 n° 10 [15/07/2019] . - pp 1075 - 1088[article]A novel algorithm for differentiating cloud from snow sheets using Landsat 8 OLI imagery / Tingting Wu in Advances in space research, vol 64 n°1 (1 July 2019)
[article]
Titre : A novel algorithm for differentiating cloud from snow sheets using Landsat 8 OLI imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Tingting Wu, Auteur ; Ling Han, Auteur ; Qing Liu, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 79 - 87 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse fractale
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] détection des nuages
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image Landsat-OLI
[Termes IGN] neige
[Termes IGN] réflectance
[Termes IGN] seuillage d'image
[Termes IGN] signature spectraleRésumé : (auteur) The separation of clouds from snow is fundamentally very challenging because of their similar spectral signature. A new algorithm was proposed to detect clouds from snow in Landsat 8 imagery. Taking the Hetian District region, where there is frequent cloud and snow cover, in northwestern China as one of the typical case areas. The typical case is presented in detail to illustrate the approach produces and results. A band math method for cloud and snow discrimination index (CSDI) was firstly conducted in this paper, fractal digital number-frequency (DN-N) algorithm and hotspot analyses were applied to determine the threshold of the CSDI and eliminate false anomalies. The results showed that an overall accuracy exceeding 95% in areas with very bright land surfaces, which indicate that this algorithm is effective for detecting clouds in specific situations where the ground objects have some reflectance characteristics similar to cloud. Numéro de notice : A2019-398 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.asr.2019.03.014 Date de publication en ligne : 18/03/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.asr.2019.03.014 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93512
in Advances in space research > vol 64 n°1 (1 July 2019) . - pp 79 - 87[article]Semantic façade segmentation from airborne oblique images / Yaping Lin in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 6 (June 2019)PermalinkAlbedo estimation for real-time 3D reconstruction using RGB-D and IR data / Patrick Stotko in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 150 (April 2019)PermalinkJournées de la recherche 2019 / Anonyme in Géomatique expert, n° 127 (avril - mai 2019)PermalinkSegmentation for Object-Based Image Analysis (OBIA): A review of algorithms and challenges from remote sensing perspective / Mohammad D. Hossain in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 150 (April 2019)Permalink3D hyperspectral point cloud generation: Fusing airborne laser scanning and hyperspectral imaging sensors for improved object-based information extraction / Maximilian Brell in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 149 (March 2019)PermalinkMethod for an automatic alignment of imagery and vector data applied to cadastral information in Poland / Juan J. Ruiz-Lendínez in Survey review, vol 51 n° 365 (March 2019)PermalinkPermalinkIndividual tree detection and crown delineation with 3D information from multi-view satellite Images / Changlin Xiao in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 1 (January 2019)PermalinkPermalinkMéthodes d'apprentissage statistique pour la détection de la signalisation routière à partir de véhicules traceurs / Yann Méneroux (2019)Permalink