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Détermination de classes de relief à l'aide de données ERS1 sur des bassins versants tropicaux de Guyane / Marc Lointier in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 172 (Octobre 2003)
[article]
Titre : Détermination de classes de relief à l'aide de données ERS1 sur des bassins versants tropicaux de Guyane Type de document : Article/Communication Auteurs : Marc Lointier, Auteur ; Laurent Polidori, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 122 - 127 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse texturale
[Termes IGN] bassin hydrographique
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] géomorphologie locale
[Termes IGN] Guyane (département français)
[Termes IGN] image ERS-SAR
[Termes IGN] texture d'image
[Termes IGN] zone intertropicaleRésumé : (Auteur) L'information radar demeure peu utilisée pour la connaissance de l'hydrologie des milieux tropicaux, alors qu'elle présente l'avantage de l'accès tout temps, permettant ainsi d'obtenir des informations très objectives pendant la saison des pluies. Par sa sensibilité au relief et à certaines structures morphologiques du paysage, l'information radar apporte également des informations quantitatives sur la morphologie des bassins versants forestiers. Dans ce travail nous avons cherché une nouvelle méthode de description morphologique des bassins versants sous forêt tropicale avec les données RSO, et les éventuelles relations avec l'hydraulicité. Une mosaïque ERS (bande C) dégradée avec un pixel de 50 m a été utilisée pour ce travail : Celle-ci couvre l'ensemble du territoire guyanais où la forêt primaire est dominante. L'homogénéité du couvert forestier permet d'attribuer l'essentiel de l'information du signal rétrodiffusé à la pente du terrain et d'accéder ainsi à la notion de relief. Six classes de relief ont été définies, puis obtenues par un calcul de texture sur un ensemble d'environ 100.000 km. Après une évaluation du résultat et une explication de la présence de certains artefacts, il est proposé, pour cinq bassins versants jaugés depuis 40 ans, d'observer les éventuelles relations avec des paramètres hydrologiques. Numéro de notice : A2003-416 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=26496
in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection] > n° 172 (Octobre 2003) . - pp 122 - 127[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 018-03041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Increasing the spatial resolution of agricultural land cover maps using a Hopfield neural network / A.J. Tatem in International journal of geographical information science IJGIS, vol 17 n° 7 (october 2003)
[article]
Titre : Increasing the spatial resolution of agricultural land cover maps using a Hopfield neural network Type de document : Article/Communication Auteurs : A.J. Tatem, Auteur ; H.G. Lewis, Auteur ; P.M. Atkinson, Auteur ; M.S. Nixon, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 647 - 672 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] carte agricole
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] erreur moyenne quadratique
[Termes IGN] Grèce
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] incertitude géométrique
[Termes IGN] limite de résolution géométrique
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] précision infrapixellaireRésumé : (Auteur) Land cover class composition of remotely sensed image pixels can be estimated using soft classification techniques increasingly available in many GIS packages. However, their output provides no indication of how such classes are distributed spatially within the instantaneous field of view represented by the pixel. Techniques that attempt to provide an improved spatial representation of land cover have been developed, but not tested on the difficult task of mapping from real satellite imagery. The authors investigated the use of a Hopfield neural network technique to map the spatial distributions of classes reliably using information of pixel composition determined from soft classification previously. The approach involved designing the energy function to produce a 'best guess' prediction of the spatial distribution of class components in each pixel. In previous studies, the authors described the application of the technique to target identification, pattern prediction and land cover mapping at the subpixel scale, but only for simulated imagery. We now show how the approach can be applied to Landsat Thematic Mapper (TM) agriculture imagery to derive accurate estimates of land cover and reduce the uncertainty inherent in such imagery. The technique was applied to Landsat TM imagery of smallscale agriculture in Greece and largescale agriculture near Leicester, UK. The resultant maps provided an accurate and improved representation of the land covers studied, with RMS errors for the Landsat imagery of the order of 0.1 in the new fine resolution map recorded. The results showed that the neural network represents a simple efficient tool for mapping land cover from operational satellite sensor imagery and can deliver requisite results and improvements over traditional techniques for the GIS analysis of pratical remotly sensed imagery at the sub pixel scale. Numéro de notice : A2003-258 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/1365881031000135519 En ligne : https://doi.org/10.1080/1365881031000135519 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22553
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 17 n° 7 (october 2003) . - pp 647 - 672[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-03071 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 079-03072 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A Markov random field-based approach to decision-level fusion for remote sensing image classification / Ryuei Nishii in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 10 (October 2003)
[article]
Titre : A Markov random field-based approach to decision-level fusion for remote sensing image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Ryuei Nishii, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 2316 - 2319 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] test de performanceRésumé : (Auteur) A method is proposed for the enhancement of the quality of a classification result by fusing this result with remote sensing images, based on a Markov random field approach. The classification accuracy is estimated by a modified posterior probability, which is used for choosing the optimal classification result. The procedure is applied to a benchmark dataset for discrimination provided by the IEEE Geoscience and Remote Sensing Society Data Fusion Committee, and it shows an excellent performance. The classified result won the competition of the data fusion contest 2001 held by the same committee. Numéro de notice : A2003-354 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2003.816648 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.816648 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=26434
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 41 n° 10 (October 2003) . - pp 2316 - 2319[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-03101 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Multitemporal/multiband SAR classification of urban areas using spatial analysis: statistical versus neural kernel-based approach / T. Macri Pellizzei in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 10 (October 2003)
[article]
Titre : Multitemporal/multiband SAR classification of urban areas using spatial analysis: statistical versus neural kernel-based approach Type de document : Article/Communication Auteurs : T. Macri Pellizzei, Auteur ; Paolo Gamba, Auteur ; P. Lombardo, Auteur ; F. Dell'acqua, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 2338 - 2353 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification floue
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image SIR-C
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] réalité de terrain
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] test de performanceRésumé : (Auteur) In this paper, we derive two techniques for the classification of Multifrequency/multitemporal polarimetric SAR images, based respectively on a statistical and on a neural approach. Both techniques are especially designed to exploit the spatial structure of the observed scene, thus allowing more stable classification results. Such techniques are useful when looking at medium - to - scale features, like the boundaries between urban and non-urban areas. They are applied to a set of SIR-C images of a urban area, to test their effectiveness in the identification of the different classes that compose the observed scene. A lower and an upper bound to the classification performance are introduced to characterise their limits. They correspond respectively to pixel-by-pixel classification and to the joint classification of the pixels belonging to the different classes identified in the ground truth. The results achieved with the two approaches are quantitatively analysed by comparing them to the ground truth. Moreover, a hybrid approach is presented, where the homogeneous regions identified through statistical segmentation are classified using a neuro-fuzzy technique. Finally, a quantitative analysis of the results achieved with all the proposed techniques is carried out, showing that their classification performance is much higher than the lower bound and reasonably close to the upper bound. This is a consequence of their effectiveness in the exploitation of the spatial information. Numéro de notice : A2003-356 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2003.818762 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.818762 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=26436
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 41 n° 10 (October 2003) . - pp 2338 - 2353[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-03101 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Mapping of the tropical forest cover of insular Southeast Asia from SPOT-4 Vegetation images / Hans-Jürgen Stibig in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 24 n° 18 (September 2003)
[article]
Titre : Mapping of the tropical forest cover of insular Southeast Asia from SPOT-4 Vegetation images Type de document : Article/Communication Auteurs : Hans-Jürgen Stibig, Auteur ; R. Beuchle, Auteur ; Frédéric Achard, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 3651 - 3662 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] Asie du sud-est
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] image SPOT-Végétation
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] onde électromagnétique
[Termes IGN] rayonnement proche infrarougeRésumé : (Auteur) The objective of this study was to refine the methodology for a regional assessment of tropical forest cover in insular Southeast Asia from coarse resolution satellite images. SPOT4-Vegetafion 10-day composites from 1998 to 2000 were used for the generation of a cloud free sub-regional mosaic image. Pixel selection was based on minimum values in the short-wave (monthly composites) and near-infrared spectral bands (annual composites), providing a maximum discrimination between forest and non-forest. A forest cover map was derived from digital classification of the dataset. The classification result was validated by comparison with the interpretation of 19 Landsat Thematic Mapper (TM) reference sites distributed over the sub-region. Forest area estimates were derived from the map and compared to Forest Resources Assessment 2000 data compiled by the Food and Agricultural Organization (FAO) of the United Nations. Results show that the new coarse resolution satellite sensor can provide sufficient information for mapping of tropical forest cover at the regional and sub-regional level. Numéro de notice : A2003-263 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/0143116021000024113 En ligne : https://doi.org/10.1080/0143116021000024113 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22558
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 24 n° 18 (September 2003) . - pp 3651 - 3662[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 080-03181 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Comparing ARTMAP neural network with the maximum-likelihood classifier for detecting urban change / K.C. Seto in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 69 n° 9 (September 2003)PermalinkA comparison of urban mapping methods using high-resolution digital imagery / N. Thomas in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 69 n° 9 (September 2003)PermalinkA hierarchical fuzzy classification approach for high-resolution multispectral data over urban areas / A.K. Shackelford in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 9 (September 2003)PermalinkICEAGE: interactive clustering and exploration of large and high-dimensional geodata / D. Guo in Geoinformatica, vol 7 n° 3 (September - November 2003)PermalinkImprovements to urban area characterization using multitemporal and multiangle SAR images / F. Dell'acqua in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 9 (September 2003)PermalinkImproving the performance of classifiers in high-dimensional remote sensing applications: an adaptive resampling strategy for error-prone exemplars / C. Bachmann in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 9 (September 2003)PermalinkLand-use and land-cover change, urban heat island phenomenon, and health implications: a remote sensing approach / C.P. Lo in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 69 n° 9 (September 2003)PermalinkMapping urban extent using satellite radar interferometry / W. Grey in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 69 n° 9 (September 2003)PermalinkMeasuring the physical composition of urban morphology using multiple endmember spectral mixture models / T. Rashed in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 69 n° 9 (September 2003)PermalinkA road network embedding technique for k-nearest neighbor search in moving object databases / M.R. Kolahdouzan in Geoinformatica, vol 7 n° 3 (September - November 2003)Permalink