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Super-resolution land cover mapping using a Markov random field based approach / T. Kasetkasem in Remote sensing of environment, vol 96 n° 3 (30/06/2005)
[article]
Titre : Super-resolution land cover mapping using a Markov random field based approach Type de document : Article/Communication Auteurs : T. Kasetkasem, Auteur ; M.J. Arora, Auteur ; P.K. Varshney, Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 302 - 314 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] image Ikonos
[Termes IGN] image Landsat-ETM+
[Termes IGN] précision infrapixellaire
[Termes IGN] programmation linéaireRésumé : (Auteur) Occurrence of mixed pixels in remote sensing images is a major problem particularly at coarse spatial resolutions. Therefore, sub-pixel classification is often preferred, where a pixel is resolved into various class components (also called class proportions or fractions). While, under most circumstances, land cover information in this form is more effective than crisp classification, sub-pixel classification fails to account for the spatial distribution of class proportions within the pixel. An alternative approach is to consider the spatial distribution of class proportions within and between pixels to perform super-resolution mapping (i.e. mapping land cover at a spatial resolution finer than the size of the pixel of the image). Markov random field (MRF) models are well suited to represent the spatial dependence within and between pixels. In this paper, an MRF model based approach is introduced to generate super-resolution land cover maps from remote sensing data. In the proposed MRF model based approach, the intensity values of pixels in a particular spatial structure (i.e., neighborhood) are allowed to have higher probability (i.e., weight) than others. Remote sensing images at two markedly different spatial resolutions, IKONOS MSS image at 4m spatial resolution and Landsat ETM+ image at 30m spatial resolution, are used to illustrate the effectiveness of the proposed MRF model based approach for super-resolution land cover mapping. The results show a significant increase in the accuracy of land cover maps at fine spatial resolution over that obtained from a recently proposed linear optimization approach suggested by Verhoeye and Wulf (2002) (Verhoeye, J., Wulf, R. D. (2002). Land Cover Mapping at Sub-pixel Scales using Linear Optimization Techniques, Remote Sensing of Environment, 79, 96-104). Numéro de notice : A2005-266 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.rse.2005.02.006 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2005.02.006 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27402
in Remote sensing of environment > vol 96 n° 3 (30/06/2005) . - pp 302 - 314[article]
[article]
Titre : In-route nearest neighbor queries Type de document : Article/Communication Auteurs : J.S. Yoo, Auteur ; Shashi Shekhar, Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 117 - 137 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] base de données routières
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] coût
[Termes IGN] plus proche voisin, algorithme du
[Termes IGN] requête spatiale
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (Auteur) Nearest neighbor query is one of the most important operations in spatial databases and their application domains, such as location-based services and advanced traveler information systems. This paper addresses the problem of finding the in-route nearest neighbor (IRNN) for a query object tuple which consists of a given route with a destination and a current location on it. The IRNN is a facility instance via which the detour from the original route on the way to the destination is smallest. This paper addresses four alternative solution methods Comparisons among them are presented using an experimental framework. Extensive experiments using real road map datasets are conducted to examine the behaviors of the solutions in terms of five parameters affecting the performance. The overall experiments show that our strategy to reduce the expensive path-computations to minimize the response time is reasonable. The spatial distance join-based method always shows better performance with fewer path computations compared to the recursive methods. The computation costs for all methods except the precomputed zone-based method increase with increases in the road map size and the query route length but decrease with increases in the facility density. The precomputed zone-based method shows the most efficiency when there are no updates on the road map. Numéro de notice : A2005-223 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-005-6671-1 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-005-6671-1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27360
in Geoinformatica > vol 9 n° 2 (June - August 2005) . - pp 117 - 137[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 057-05021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Nouvelle approche du réseau ARTMAP flou : application à la classification multi-spectrale des images SPOT XS de la baie d'Alger / F. Alilat in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 177 (Juin 2005)
[article]
Titre : Nouvelle approche du réseau ARTMAP flou : application à la classification multi-spectrale des images SPOT XS de la baie d'Alger Type de document : Article/Communication Auteurs : F. Alilat, Auteur ; S. Loumi, Auteur ; H. Merrad, Auteur ; B. Sansal, Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 17 - 24 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Algorithmique
[Termes IGN] Alger
[Termes IGN] algorithme d'apprentissage
[Termes IGN] baie
[Termes IGN] classification multibande
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] erreur moyenne quadratique
[Termes IGN] image SPOT XS
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)Résumé : (Auteur) Dans cet article nous proposons une modification de l'algorithme d'apprentissage du réseau de neurones ARTMAP (Adaptive Resonance Theory) flou. Cette modification consiste à faire apprendre au réseau une base d'exemples non pas une seule fois comme c'est d'usage, mais autant de fois que son architecture est en évolution ou que l'objectif erreur n'est pas atteint, et ceci sans trop se soucier des valeurs à imposer aux huit (08) paramètres du réseau ARTMAP flou. Jusqu'au jour d'aujourd'hui, il n'existe pas de méthodes universelles pour le choix de ces paramètres, leurs valeurs étant fixées suite à une série d'expériences. Pour évaluer les performances du réseau ainsi modifié, une comparaison entre ce dernier et un réseau PMC à rétro propagation du gradient optimisé par l'algorithme de Levenberg-Marquardt (LM) est réalisée. Comme application, nous avons effectué une classification de l'image multispectrale SPOT XS de la baie d'Alger. Nous utilisons comme critère d'évaluation les temps d'apprentissage et de généralisation d'une part et l'erreur quadratique moyenne d'autre part. Les résultats de cette étude présentés sous forme de courbes, de tableaux et d'images montrent que la modification proposée contribue à une réduction importante du temps et de l'erreur d'apprentissage. Numéro de notice : A2005-283 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27419
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 177 (Juin 2005) . - pp 17 - 24[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 018-05011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Télédétection et photogrammétrie, chaînons dans la détermination du climat urbain à Strasbourg / Tania Landes in XYZ, n° 103 (juin - août 2005)
[article]
Titre : Télédétection et photogrammétrie, chaînons dans la détermination du climat urbain à Strasbourg Type de document : Article/Communication Auteurs : Tania Landes, Auteur ; Pierre Grussenmeyer, Auteur ; G. Najjar, Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 27 - 34 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] bilan radiatif
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] données météorologiques
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image DAIS
[Termes IGN] image Quickbird
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] StrasbourgRésumé : (Auteur) La télédétection spatiale et la photogrammétrie tendent, depuis ces dernières années, à devenir complémentaires et proches tant du point de vue des technologies de capteurs, que du point de vue des traitements géométriques visant à la mesure dans l'image. L'emploi complémentaire des deux techniques se reflète dans des projets tels que le projet REClUS 3 (Rayonnement et bilan d'Energie en Climatologie Urbaine à Strasbourg) initié par le LSIIT. Ce projet a pour objectif de modéliser les bilans radiatifs et énergétiques sur la base de données micro-météorologiques, atmosphériques et d'imagerie observées et captées en zone urbaine de Strasbourg. La campagne de mesures sera évoquée avant d'aborder l'intérêt de techniques de photogrammétrie et de télédétection dans un tel projet. Nous développerons plus particulièrement les premiers résultats obtenus par l'utilisation de deux méthodes de classifications visant à fournir une cartographie d'occupation des sols à partir d'images à très hautes résolutions spatiale et spectrale. Numéro de notice : A2005-268 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27404
in XYZ > n° 103 (juin - août 2005) . - pp 27 - 34[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 112-05021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Exclu du prêt Combining spectral and spatial information into hidden Markov models for unsupervised image classification / B. Tso in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 10 (May 2005)
[article]
Titre : Combining spectral and spatial information into hidden Markov models for unsupervised image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : B. Tso, Auteur ; C. Olsen, Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 2113 - 2133 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification contextuelle
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] données localisées 2D
[Termes IGN] image multi sources
[Termes IGN] modèle de Markov
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] qualité des donnéesRésumé : (Auteur) Unsupervised classification methodology applied to remote sensing image processing can provide benefits in automatically converting the raw image data into useful information so long as higher classification accuracy is achieved. The traditional k-means clustering scheme using spectral data alone does not perform well in general as far as accuracy is concerned. This is partly due to the failure to take the spatial inter-pixels dependencies (i.e. the context) into account, resulting in a 'busy' visual appearance to the output imagery. To address this, the hidden Markov models (HMM) are introduced in this study as a fundamental framework to incorporate both the spectral and contextual information in analysis. This helps generate more patch-like output imagery and produces higher classification accuracy in an unsupervised scheme. The newly developed unsupervised classification approach is based on observation-sequence and observation-density adjustments, which have been proposed for incorporating 2D spatial information into the linear HMM. For the observation-sequence adjustment methods, there are a total of five neighbourhood systems being proposed. Two neighbourhood systems were incorporated into the observation-density methods for study. The classification accuracy is then evaluated by means of confusion matrices made by randomly chosen test samples. The classification obtained by k-means clustering and the HMM with commonly seen strip-like and Hilbert-Peano sequence fitting methods were also measured. Experimental results showed that the proposed approaches for combining both the spectral and spatial information into HMM unsupervised classification mechanism present improvements in both classification accuracy and visual qualities. Numéro de notice : A2005-259 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01431160512331337844 En ligne : https://doi.org/10.1080/01431160512331337844 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27395
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 26 n° 10 (May 2005) . - pp 2113 - 2133[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 080-05101 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Designing fuzzy rule based classifier using self-organizing feature map for analysis of multispectral satellite images / Nikhil R. Pal in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 10 (May 2005)PermalinkA quantitative comparison of methods for classifying burned areas with LISS-3 imagery / R.M. Roman-Cuesta in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 9 (May 2005)PermalinkRadial basis function neural networks classification using very high spatial resolution satellite imagery: an application to the habitat area of Lake Kerkini (Greece) / Iphigenia Keramitsoglou in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 9 (May 2005)PermalinkSatellite remote sensing for detailed landslide inventories using change detection and image fusion / J. Nichol in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 9 (May 2005)PermalinkRepresenting and reducing error in natural-resource classification using model combination / Zhi Huang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 19 n° 5 (may 2005)PermalinkA method for detecting large-scale forest covers change using coarse spatial resolution imagery / R.H. Fraser in Remote sensing of environment, vol 95 n° 4 (30/04/2005)PermalinkA comparison of local variance, fractal dimension, and Moran's index as aids to multispectral image classification / C.W. Emerson in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 8 (April 2005)PermalinkRapid response for cloud monitoring through Meteosat VIS-IR and NOAA-A/TOVS image fusion: civil application. A first approach to MSG-SEVIRI / C. Casanova in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 8 (April 2005)PermalinkSignature extension through space for northern landcover classification: a comparison of radiometric correction methods / I. Olthof in Remote sensing of environment, vol 95 n° 3 (15/04/2005)PermalinkLand covers update by supervised classification of segmented ASTER images / A.R.S. Marcal in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 7 (April 2005)PermalinkUpdating land cover classification using a rule-based decision system / Damien Raclot in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 7 (April 2005)PermalinkHierarchical recovery of digital terrain models from single and multiple return lidar data / Y. Hu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 71 n° 4 (April 2005)PermalinkIntegration of spatial and spectral information by means of unsupervised extraction and classification for homogenous objects applied to multispectral and hyperspectral data / L.O. Jimenez in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 43 n° 4 (April 2005)PermalinkUse of the Bradley-Terry model to quantify association in remotely sensed images / Alfred Stein in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 43 n° 4 (April 2005)PermalinkAutomatic detection of oil spills from SAR images / F. Nirchio in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 6 (March 2005)PermalinkL'apport des données du satellite SPOT 5 à l'étude des zones humides en Bretagne nord : application au bassin versant du Jaudy-Guindy-Bizien / S. Saloum in Photo interprétation, vol 41 n° 1 (Mars 2005)PermalinkA Bayesian approach to classification of multiresolution remote sensing data / G. Storvik in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 43 n° 3 (March 2005)PermalinkClassification orientée objet de la perméabilité des sols en zone urbaine à l'aide d'imagerie très haute résolution et de données laser scanner à Curitiba (Brésil) / A. Karsenty in XYZ, n° 102 (mars - mai 2005)PermalinkNested hyper-rectangle learning model for remote sensing: land-cover classification / L. Chen in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 71 n° 3 (March 2005)PermalinkPartially supervised classification of remote sensing images through SVM-based probability density estimation / P. Mantero in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 43 n° 3 (March 2005)PermalinkSparse grids: a new predictive modelling method for the analysis of geographic data / S.W. Laffan in International journal of geographical information science IJGIS, vol 19 n° 3 (march 2005)PermalinkUtilisation des anomalies morphologiques sur des images à très haute résolution dans la détection de dommages occasionnés par des séismes sur un milieu urbain peu densifié / G. Andre in Photo interprétation, vol 41 n° 1 (Mars 2005)PermalinkMapping tropical forest structure in south-eastern Madagascar using remote sensing and artificial neural networks / J.C. Ingram in Remote sensing of environment, vol 94 n° 4 (28/02/2005)PermalinkA novel method for generating 3D city models from high resolution and multi-sensor remote sensing data / Jochen Schiewe in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 4 (February 2005)PermalinkThe utility of texture analysis to improve per-pixel classification for high to very high spatial resolution imagery / Anne Puissant in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 4 (February 2005)PermalinkUrban development in the Athens metropolitan area using remote sensing data with supervised analysis and GIS / Christiane Weber in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 4 (February 2005)PermalinkSatellite image classification using genetically guided fuzzy clustering with spatial information / S. Bandyopadhyay in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 3 (February 2005)PermalinkEstimation and monitoring of bare soil/vegetation ratio with SPOT vegetation and HRVIR / Grégoire Mercier in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 43 n° 2 (February 2005)PermalinkSpatio-temporal dynamics in California's central valley: empirical links to urban theory / C. Dietzel in International journal of geographical information science IJGIS, vol 19 n° 2 (february 2005)PermalinkPerformance of different spectral and textural photograph features in multi-source forest inventory / Sakari Tuominen in Remote sensing of environment, vol 94 n° 2 (30/01/2005)Permalink7e conférence francophone sur l'apprentissage automatique, CAp 2005, [Plate-forme AFIA], 30 mai - 3 juin 2005, Nice, France / François Denis (2005)Permalink7es Rencontres des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle [Plate-forme AFIA 2005] / Emmanuel Guéré (2005)PermalinkAgriculture classification using PolSAR data / H. Skriver (2005)PermalinkAlternative representations of in-stream habitat: classification using remote sensing, hydraulic modelling, and fuzzy logic / C. Legleiter in International journal of geographical information science IJGIS, vol 19 n° 1 (january 2005)PermalinkAnalysis of the spectral variability of urban materials for classification : A case study over Toulouse (France) / Sophie Lacherade (2005)PermalinkApplication des réseaux bayésiens de classification dans les systèmes d'informatin géographique / Marie-Aline Cavarroc (2005)PermalinkApport de la polarimétrie radar pour la cartographie thématique en Polynésie française / Cédric Lardeux (2005)PermalinkExploitation d'une base de données urbaines en vue d'extraire des paramètres utiles aux modèles météorologiques / Stéphane Massera (2005)PermalinkExtraction semi-automatique de bâtiments à partir d'images satellitaires / Z. Mabed (2005)PermalinkA high-reliability, high-resolution method for land cover classification into forest and non-forest / Roger Trias-Sanz (2005)PermalinkImage Analysis, 14th Scandinavian Conference, SCIA 2005, Joensuu, Finland, June 2005 / Heikki Kalviainen (2005)PermalinkINFORSID 2005, 23ème congrès Informatique des organisations et systèmes d'information et de décision, Grenoble, 24 - 27 mai 2005 / Corinne Cauvet (2005)PermalinkJournée sur la représentation des données et des connaissances, RDC'05, 21 mars 2005, Paris / Georges Hébrail (2005)PermalinkMéthodes d'analyse et d'interprétation d'images de télédétection multi-sources / Danielle Ducrot (2005)PermalinkPermalink