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Termes IGN > imagerie > image numérique > image multitemporelle
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Fusion of optical, radar and waveform LiDAR observations for land cover classification / Huiran Jin in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 187 (May 2022)
[article]
Titre : Fusion of optical, radar and waveform LiDAR observations for land cover classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Huiran Jin, Auteur ; Giorgos Mountrakis, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 171 - 190 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] occupation du solRésumé : (Auteur) Land cover is an integral component for characterizing anthropogenic activity and promoting sustainable land use. Mapping distribution and coverage of land cover at broad spatiotemporal scales largely relies on classification of remotely sensed data. Although recently multi-source data fusion has been playing an increasingly active role in land cover classification, our intensive review of current studies shows that the integration of optical, synthetic aperture radar (SAR) and light detection and ranging (LiDAR) observations has not been thoroughly evaluated. In this research, we bridged this gap by i) summarizing related fusion studies and assessing their reported accuracy improvements, and ii) conducting our own case study where for the first time fusion of optical, radar and waveform LiDAR observations and the associated improvements in classification accuracy are assessed using data collected by spaceborne or appropriately simulated platforms in the LiDAR case. Multitemporal Landsat-5/Thematic Mapper (TM) and Advanced Land Observing Satellite-1/ Phased Array type L-band SAR (ALOS-1/PALSAR) imagery acquired in the Central New York (CNY) region close to the collection of airborne waveform LVIS (Land, Vegetation, and Ice Sensor) data were examined. Classification was conducted using a random forest algorithm and different feature sets in terms of sensor and seasonality as input variables. Results indicate that the combined spectral, scattering and vertical structural information provided the maximum discriminative capability among different land cover types, giving rise to the highest overall accuracy of 83% (2–19% and 9–35% superior to the two-sensor and single-sensor scenarios with overall accuracies of 64–81% and 48–74%, respectively). Greater improvement was achieved when combining multitemporal Landsat images with LVIS-derived canopy height metrics as opposed to PALSAR features, suggesting that LVIS contributed more useful thematic information complementary to spectral data and beneficial to the classification task, especially for vegetation classes. With the Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI), a recently launched LiDAR instrument of similar properties to the LVIS sensor now operating onboard the International Space Station (ISS), it is our hope that this research will act as a literature summary and offer guidelines for further applications of multi-date and multi-type remotely sensed data fusion for improved land cover classification. Numéro de notice : A2022-228 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2022.03.010 Date de publication en ligne : 17/03/2022 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.03.010 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100214
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 187 (May 2022) . - pp 171 - 190[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2022051 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 081-2022053 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2022052 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Monitoring of phenological stage and yield estimation of sunflower plant using Sentinel-2 satellite images / Omer Gokberk Narin in Geocarto international, vol 37 n° 5 ([01/03/2022])
[article]
Titre : Monitoring of phenological stage and yield estimation of sunflower plant using Sentinel-2 satellite images Type de document : Article/Communication Auteurs : Omer Gokberk Narin, Auteur ; Saygin Abdikan, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 1378 - 1392 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] phénologie
[Termes IGN] rendement agricole
[Termes IGN] tournesol
[Termes IGN] TurquieRésumé : (Auteur) With the increase of the world’s population, while urbanization is increasing, agricultural lands are decreasing. Therefore, monitoring of up-to-date agricultural lands is important for agricultural product estimation. The study investigates suitability of Sentinel-2 data for the phenological stage analysis and yield estimation of sunflower plant. To this aim, fieldworks was conducted and sunflower parcels were identified in Zile district of Tokat province, Turkey which has dense sunflower production. In this study, ten Vegetation Indices (VIs) were performed by using multi-temporal Sentinel-2 data obtained during the growth stages of sunflower plant and yield estimation was obtained. As a result, the indices obtained on 30 June, at the stage of inflorescence emergence, provided coefficient of determination (R2) higher than 0.67 and The Root Mean Square Error (RMSE) lower than 13 kg/da. Among the VIs, the best forecast obtained by NDVI (R2 = 0.74 and RMSE = 10.80 kg/da) approximately three months before the harvest of sunflower. Numéro de notice : A2022-276 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2020.1765886 Date de publication en ligne : 25/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2020.1765886 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100784
in Geocarto international > vol 37 n° 5 [01/03/2022] . - pp 1378 - 1392[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2022051 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible
Titre : Feature matching for multi-epoch historical aerial images Titre original : Appariement des caractéristiques pour les images aériennes historiques multi-époques Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Lulin Zhang , Auteur ; Marc Pierrot-Deseilligny , Directeur de thèse ; Ewelina Rupnik , Directeur de thèse Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2022 Importance : 142 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] auto-étalonnage
[Termes IGN] corrélation à l'aide de traits caractéristiques
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] image ancienne
[Termes IGN] image multitemporelleIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L'imagerie historique se caractérise par une haute résolution spatiale et des acquisitions stéréoscopiques. Elle constitue une ressource précieuse pour la détection des changements et la surveillance environnementale à long terme. Des millions d'images historiques ont été numérisées. Elles sont des témoins objectifs du temps et parfois la seule source visuelle restante de la forme historique du territoire. Cependant, l'énorme potentiel des images historiques diachroniques est supprimé en raison du goulot d'étranglement que constitue leur géoréférencement précis. Il s'agit d'un processus appelé ajustement de faisceau auto-calibré pour estimer les paramètres de calibrage de la caméra. Il faut un nombre suffisant de correspondances dans des paysages évolutifs, qui sont difficiles à obtenir automatiquement, en raison des changements de scène et des conditions hétérogènes d'acquisition des images.Dans cette recherche, nous présentons des pipelines entièrement automatiques pour trouver des correspondances entre des images historiques prises à différents temps (c'est-à-dire, inter-époques), sans données auxiliaires nécessaires. En profitant de la géométrie 3D et de la stratégie grossier-à-précis, nous (1) enregistrons grossièrement les différentes époques en établissant un modèle de transformation globalement cohérent sur l'ensemble du bloc, et (2) nous apparions précisément les images inter-époques sous la direction du co-enregistrement grossier pour réduire l'ambiguïté. Six variantes de deux stratégies sont explorées pour l'étape de co-enregistrement grossier, et deux variantes pour l'étape d'appariement précis. Nos pipelines sont adaptés à diverses applications de surveillance environnementale. Cinq données représentatifs sont choisis pour les expériences, chacun représentant une application caractéristique. Avec les correspondances inter-époques récupérées, nous améliorons les orientations de l'image puis calculons les Digital Surface Models (DSMs) à chaque époque, et évaluons quantitativement les résultats avec les Difference of DSMs (DoDs) et le déplacement du sol dû à un séisme. Nous démontrons que notre méthode (1) peut géoréférencer automatiquement des images historiques diachroniques ; (2) peut atténuer efficacement les erreurs systématiques induites par des paramètres de caméra mal estimés ; et (3) est robuste contre les changements drastiques de la scène. Les pipelines proposés sont mis en œuvre dans MicMac, un logiciel de photogrammétrie libre et gratuit. Numéro de notice : 17733 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse : Traitement d'image : Gustave Eiffel : 2022 Organisme de stage : LASTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://theses.hal.science/tel-03852938 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100652 Learning spatio-temporal representations of satellite time series for large-scale crop mapping / Vivien Sainte Fare Garnot (2022)
Titre : Learning spatio-temporal representations of satellite time series for large-scale crop mapping Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Vivien Sainte Fare Garnot , Auteur ; Clément Mallet , Directeur de thèse ; Nesrine Chehata , Directeur de thèse ; Loïc Landrieu , Encadrant Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat de l’Université Gustave Eiffel, École doctorale n° 532, Mathématiques, Science, et Technologie de l’Information et de la Communication (MSTIC), Spécialité de doctorat : Signal, Image, et AutomatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] attention (apprentissage automatique)
[Termes IGN] carte agricole
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] série temporelleMots-clés libres : segmentation panotique mécanisme d'auto-attention encodage spatio-temporel Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L’analyse et le suivi de l’activité agricole d’un territoire nécessitent la production de cartes agricoles précises. Ces cartes identifient les bordures de chaque parcelle ainsi que le type de culture. Ces informations sont précieuses pour une variété d’acteurs et ont des applications allant de la prévision de la production alimentaire à l’allocation de subventions ou à la gestion environnementale. Alors que les premières cartes agricoles nécessitaient un travail de terrain fastidieux, l’essor de l’analyse automatisée des données de télédétection a ouvert la voie à des cartographies à grande échelle. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la cartographie agricole à partir de séries temporelles d’images satellites multispectrales. Dans la plupart des travaux de la dernière décennie, ce problème est abordé à l’aide de modèles d’apprentissage automatique entraînés sur des descripteurs conçus par des experts. Cependant, dans la littérature de vision par ordinateur (VO) et du traitement automatique de la langue (TAL), l’entrainement de modèles d’apprentissage profond à apprendre des représentations à partir des données brutes a constitué un changement de paradigme menant à des performances sans précédent sur une variété de problèmes. De même, l’application de ces modèles d’apprentissage profond aux données de télédétection a considérablement amélioré l’état de l’art pour la cartographie agricole ainsi que d’autres tâches de télédétection. Dans cette thèse, nous soutenons que les méthodes actuelles issues des littérature VO et TAL ignorent certaines des spécificités des données de télédétection et ne devraient pas être appliquées directement. Au contraire, nous prônons le développement de méthodes adaptées, exploitant les structures spatiales, spectrales et temporelles spécifiques des séries temporelles d’images satellites. Nous caractérisons la cartographie agricole successivement comme une classification à la parcelle, une segmentation sémantique et une segmentation panoptique. Pour chacune de ces tâches, nous développons une nouvelle architecture d’apprentissage profond adaptée aux particularités de la tâche et inspirée des avancées récentes de l’apprentissage profond. Nous montrons que nos méthodes établissent un nouvel état de l’art tout en étant plus efficaces que les approches concurrentes. Plus précisément, nous présentons (i) le Pixel-Set Encoder, un encodeur spatial efficace, (ii) le Temporal Attention Encoder (TAE), un encodeur temporel utilisant la self-attention, (iii) le U-net avec TAE, une variation du TAE pour les problèmes de segmentation, et (iv) Parcel-as-Point, un module de segmentation d’instance conçu pour la segmentation panoptique des parcelles. Nous étudions également comment exploiter des séries temporelles multimodales combinant des informations optiques et radar. Nous améliorons ainsi les performances de nos modèles ainsi que leur robustesse aux nuages. Enfin, nous considérons l’arbre hiérarchique qui décrit les relations sémantiques entre les types de culture. Nous présentons une méthode pour inclure cette structure dans le processus d’apprentissage. Sur la classification des cultures ainsi que d’autres problèmes de classification, notre méthode réduit le taux d’erreurs entre les classes sémantiquement éloignées. En plus de ces méthodes, nous introduisons PASTIS, le premier jeu de données en accès libre de séries temporelles d’images satellites multimodales avec des annotations panoptiques de parcelles agricoles. Nous espérons que ce jeu de données, ainsi que les résultats prometteurs présentés dans cette thèse encourageront d’autres travaux de recherche et aideront à produire des cartes agricoles toujours plus précises. Note de contenu : 0- Introduction
1- Spatial and temporal encoding for parcel-based classification
2- Pixel-based segmentation methods
3- Leveraging multiple modalities
4- Leveraging the class hierarchy
5- ConclusionNuméro de notice : 17694 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Signal, Image, et Automatique : Gustave Eiffel : 2022 Organisme de stage : LASTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 13/01/2022 En ligne : https://hal.science/tel-03524429v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99366 A PCA-PD fusion method for change detection in remote sensing multi temporal images / Soltana Achour in Geocarto international, vol 37 n° 1 ([01/01/2022])
[article]
Titre : A PCA-PD fusion method for change detection in remote sensing multi temporal images Type de document : Article/Communication Auteurs : Soltana Achour, Auteur ; Miloud Chikr Elmezouar, Auteur ; Nasreddine Taleb, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 196 - 213 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] image panchromatique
[Termes IGN] méthode statistique
[Termes IGN] seuillage d'imageRésumé : (auteur) In remote sensing, for applications as environment monitoring, change detection based on image processing is one of the most important techniques. To reach high performance various techniques of fusion are exploited using a combination of multi-temporal, multispectral and panchromatic satellite images. A solution for handling such kind of images holds when using some simple statistical methods like the Percent Difference (PD) technique as well as the Principal Component Analysis (PCA) one. In this paper, an automatic change detection method issued from the two previous techniques is proposed and applied on multispectral and panchromatic images captured by a high resolution optical satellite. This approach is characterized by two aspects: the first one consists of the fusion of the different data and the second one performs the detection of the changes for the resulting images. The experimental results show the reasonable quantitative performance and the effectiveness of the proposed method for change detection, consisting of an automatic extraction of most of change information as well as the obtention of better results for most precision metrics consisting of an overall accuracy of up to 91% and a Kappa coefficient of up to 66%, comparing to those obtained using the simple PD and PCA techniques. Numéro de notice : A2022-048 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2020.1713228 Date de publication en ligne : 10/02/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2020.1713228 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99441
in Geocarto international > vol 37 n° 1 [01/01/2022] . - pp 196 - 213[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2022011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible PermalinkUse of multi-temporal and multi-sensor data for continental water body extraction in the context of the SWOT mission / Nicolas Gasnier (2022)PermalinkFeature matching for multi-epoch historical aerial images / Lulin Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 182 (December 2021)PermalinkA feature based change detection approach using multi-scale orientation for multi-temporal SAR images / R. Vijaya Geetha in European journal of remote sensing, vol 54 sup 2 (2021)PermalinkHyperspectral image fusion and multitemporal image fusion by joint sparsity / Han Pan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 59 n° 9 (September 2021)PermalinkSemantic unsupervised change detection of natural land cover with multitemporal object-based analysis on SAR images / Donato Amitrano in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 59 n° 7 (July 2021)PermalinkUncertainty management for robust probabilistic change detection from multi-temporal Geoeye-1 imagery / Mahmoud Salah in Applied geomatics, vol 13 n° 2 (June 2021)PermalinkSpruce budworm tree host species distribution and abundance mapping using multi-temporal Sentinel-1 and Sentinel-2 satellite imagery / Rajeev Bhattarai in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 172 (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)PermalinkSpectral variability in hyperspectral unmixing : Multiscale, tensor, and neural network-based approaches / Ricardo Augusto Borsoi (2021)PermalinkUnsupervised deep joint segmentation of multitemporal high-resolution images / Sudipan Saha in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 58 n° 12 (December 2020)PermalinkObject-based classification of mixed forest types in Mongolia / E. Nyamjargal in Geocarto international, vol 35 n° 14 ([15/10/2020])PermalinkCrater detection and registration of planetary images through marked point processes, multiscale decomposition, and region-based analysis / David Solarna in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 9 (September 2020)PermalinkA novel framework based on polarimetric change vectors for unsupervised multiclass change detection in dual-pol intensity SAR images / David Pirrone in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 7 (July 2020)PermalinkReducing shadow effects on the co-registration of aerial image pairs / Matthew Plummer in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 3 (March 2020)PermalinkA novel fire index-based burned area change detection approach using Landsat-8 OLI data / Sicong Liu in European journal of remote sensing, vol 53 n° 1 (2020)PermalinkAnalyse, structuration et sémantisation des images aériennes [diaporama] / Valérie Gouet-Brunet (2020)PermalinkPermalinkPermalinkNational scale identification and characterization of braided rivers in New Zealand using Google Earth Engine / Alexis Jean (2020)PermalinkRecherche multimodale d'images aériennes multi-date à l'aide d'un réseau siamois / Margarita Khokhlova (2020)PermalinkAn 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)PermalinkEvolution of sand encroachment using supervised classification of Landsat data during the period 1987–2011 in a part of Laâyoune-Tarfaya basin of Morocco / Ali Aydda in Geocarto international, vol 34 n° 13 ([15/10/2019])PermalinkMapping of forest tree distribution and estimation of forest biodiversity using Sentinel-2 imagery in the University Research Forest Taxiarchis in Chalkidiki, Greece / Maria Kampouri in Geocarto international, vol 34 n° 12 ([15/09/2019])PermalinkLocal climate zone-based urban land cover classification from multi-seasonal Sentinel-2 images with a recurrent residual network / Chunping Qiu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 154 (August 2019)PermalinkUsing Sentinel-1A DInSAR interferometry and Landsat 8 data for monitoring water level changes in two lakes in Crete, Greece / D.D. Alexakis in Geocarto international, vol 34 n° 7 ([01/06/2019])PermalinkDigital surface model generation from high resolution multi-view stereo satellite imagery / Ke Gong in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 5 (May 2019)PermalinkMulti-temporal image change mining based on evidential conflict reasoning / Fatma Haouas in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 151 (May 2019)PermalinkAilanthus altissima mapping from multi-temporal very high resolution satellite images / Cristina Tarantino in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 147 (January 2019)PermalinkA 3D convolutional neural network method for land cover classification using LiDAR and multi-temporal Landsat imagery / Zewei Xu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 144 (October 2018)PermalinkMapping tree cover with Sentinel-2 data using the Support Vector Machine (SVM) / Anna Mirończuk in Geoinformation issues, Vol 9 n° 1 (2017)PermalinkCrop-rotation structured classification using multi-source sentinel images and LPIS for crop type mapping / Simon Bailly (2018)PermalinkSparse distributed multitemporal hyperspectral unmixing / Jakob Sigurdsson in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 11 (November 2017)PermalinkPolarGlobe : A web-wide virtual globe system for visualizing multidimensional, time-varying, big climate data / Wenwen Li in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 7-8 (July - August 2017)PermalinkUnsupervised object-based differencing for land-cover change detection / Jinxia Zhu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 3 (March 2017)PermalinkDétection de l'érosion dans un bassin versant agricole par comparaison d'images multidates acquises par drone / Jonathan Lisein in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 213 - 214 (janvier - avril 2017)PermalinkObject-based image mapping of conifer tree mortality in San Diego county based on multitemporal aerial ortho-imagery / Mary Pyott Freeman in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 7 (juillet 2016)PermalinkRPC-based coregistration of VHR imagery for urban change detection / Shabnam Jabari in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 7 (juillet 2016)PermalinkUnsupervised multitemporal spectral unmixing for detecting multiple changes in hyperspectral images / Sicong Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 5 (May 2016)PermalinkPermalinkSequential spectral change vector analysis for iteratively discovering and detecting multiple changes in hyperspectral images / Sicong Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 8 (August 2015)PermalinkHierarchical unsupervised change detection in multitemporal hyperspectral images / S. Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 1 (January 2015)PermalinkPerformances et limitations de la corrélation diachronique d'images pour les ouvrages d'art / Julien Comte in XYZ, n° 140 (septembre - novembre 2014)PermalinkTraitement de données Thematic Mapper pour la cartographie multi temporelle du plateau sous-marin autour des îles Kerkennah (Tunisie) / Rim Katlane in Photo interprétation, European journal of applied remote sensing, vol 50 n° 3 - 4 (septembre 2014)PermalinkCloud removal for remotely sensed images by similar pixel replacement guided with a spatio-temporal MRF model / Qing Cheng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 92 (June 2014)PermalinkSlow feature analysis for change detection in multispectral imagery / Chen Wu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 5 tome 1 (May 2014)PermalinkSupervised change detection in satellite imagery using super pixels and relevance feedback / Surender Varma Gadhiraju in Geomatica, vol 68 n° 1 (March 2014)PermalinkAssessment of the image misregistration effects on object-based change detection / Gang Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 87 (January 2014)PermalinkPatch-based information reconstruction of cloud-contaminated multitemporal images / Chao-Hung Lin in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 1 tome 1 (January 2014)PermalinkMarkov land cover change modeling using pairs of time-series satellite images / Priyakant Sinha in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 11 (November 2013)PermalinkModeling of spatio-temporal dynamics of land use and land cover in a part of Brahmaputra River basin using Geoinformatic techniques / M. Sarabuddin Mondal in Geocarto international, vol 28 n° 7-8 (November - December 2013)PermalinkLa télédétection au service des études urbaines : expansion de la ville de Pondichéry entre 1973 et 2009 / Emilien Kieffer in Géomatique expert, n° 95 (01/11/2013)PermalinkAutomated detection of slum area change in Hyderabad, India using multitemporal satellite imagery / Oleksandr Kit in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 83 (September 2013)PermalinkLa combinaison d'indicateurs de changement pour le suivi de l'évolution de l'occupation du sol à partir d'imagerie satellitale / Faten Katlane in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 203 (Juillet 2013)PermalinkLow altitude aerial photography applications for digital surface models creation in archaeology / José-Angel Martinez-Del-Pozo in Transactions in GIS, vol 17 n° 2 (April 2013)PermalinkObject-based fusion of multitemporal multiangle ENVISAT ASAR and HJ-1B multispectral data for urban land-cover mapping / Yifang Ban in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 4 Tome 1 (April 2013)PermalinkCrop yield estimation based on unsupervised linear unmixing of multidate hyperspectral imagery / B. Luo in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 1 Tome 1 (January 2013)PermalinkSuper-resolution image analysis as a means of monitoring bracken (Pteridium aquilinum) distributions / Jennie Holland in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 75 (January 2013)PermalinkUpdating land-cover maps by classification of image time series : A novel change-detection-driven transfer learning approach / Begüm Demir in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 1 Tome 1 (January 2013)PermalinkCorrelation of multi-temporal ground-based optical images for landslide monitoring: Application, potential and limitations / J. Travelleti in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 70 (June 2012)PermalinkA framework for automatic and unsupervised detection of multiple changes in multitemporal images / Francesca Bovolo in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 6 (June 2012)PermalinkRelative radiometric correction of multi-temporal ALOS AVNIR-2 data for the estimation of forest attributes / Q. Xu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 68 (March 2012)PermalinkAutomatic cloud detection from multi-temporal satellite images: towards the use of Pléiades time series / Nicolas Champion (2012)PermalinkDamage assessment of 2010 Haïti earthquake with post-earthquake satellite image by support vector selection and adaptation / Gülsen Taskin Kaya in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 77 n° 10 (October 2011)PermalinkLand cover classification of cloud-contaminated multitemporal high-resolution images / A. Salberg in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 49 n° 1 Tome 2 (January 2011)PermalinkLand use and land cover change detection using satellite remote sensing techniques in the mountainous Three Gorges Area, China / Z. Chen in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 31 n° 6 (March 2010)PermalinkInfluence of resolution in irrigated area mapping and area estimations / N. Velpuri in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 75 n° 12 (December 2009)PermalinkEvaluating the temporal and spatial urban expansion patterns of Guangzhou from 1979 to 2003 by remote sensing and GIS methods / F. Fan in International journal of geographical information science IJGIS, vol 23 n°11-12 (november 2009)PermalinkA matching algorithm for detecting land use changes using case-based reasoning / X. Li in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 75 n° 11 (November 2009)PermalinkApplications of remote sensing and geographic information systems for urban land-cover change studies in Mongolia / D. Amarsaikhan in Geocarto international, vol 24 n° 4 (August - September 2009)PermalinkA disturbance inventory framework for flexible and reliable landscape monitoring / J. Linke in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 75 n° 8 (August 2009)PermalinkAnalyse exploratoire des effets de support spatial et de robustesse statistique sur la fiabilité de la mesure de la (bio)diversité / Didier Josselin in Photo interprétation, European journal of applied remote sensing, vol 45 n° 1 (mars 2009)PermalinkFeature reduction using a singular value decomposition for the iterative guided spectral class rejection hybrid classifier / R. 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