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Termes IGN > imagerie > image numérique > image optique > image multibande
image multibandeSynonyme(s)Image xs ;Image multispectrale donnees multispectralesVoir aussi |
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Mediterranean forest species mapping using classification of Hyperion imagery / Georgia Galidaki in Geocarto international, vol 30 n° 1 - 2 (January - February 2015)
[article]
Titre : Mediterranean forest species mapping using classification of Hyperion imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Georgia Galidaki, Auteur ; Ioannis Z. Gitas, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 48 - 61 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] forêt méditerranéenne
[Termes IGN] image EO1-Hyperion
[Termes IGN] image hyperspectraleRésumé : (auteur) Regional operational forest species mapping is an active research topic that aims to provide the systematic and updatable information necessary for understanding and monitoring the rapidly changing forest environment. In this study, we investigated the potential of satellite hyperspectral imagery in regional forest species mapping by employing a pixel-based and an object-based nearest neighbour classifier in two different Mediterranean study areas. The overall thematic accuracy of the produced maps was assessed using reference data collected in the field and ranged between 0.72 and 0.83. No approach was found to be superior for the study areas. The McNemar test showed no statistically significant difference at the 95% confidence level in the classification accuracies achieved by the two approaches. Both pixel- and object-based approaches provide useful maps, suggesting that regional forest species mapping from space has much potential. Numéro de notice : A2015-245 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2014.883439 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2014.883439 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=76243
in Geocarto international > vol 30 n° 1 - 2 (January - February 2015) . - pp 48 - 61[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2015011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Pléiades satellites image quality commissioning / Laurent Lebègue in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 209 (Janvier 2015)
[article]
Titre : Pléiades satellites image quality commissioning Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Lebègue, Auteur ; Daniel Greslou, Auteur ; Gwendoline Blanchet, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2015 Conférence : Pleiades Days 2014 01/04/2014 03/04/2014 Toulouse France Article en page(s) : pp 5 - 10 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes IGN] égalisation
[Termes IGN] estimation de précision
[Termes IGN] étalonnage de capteur (imagerie)
[Termes IGN] focalisation
[Termes IGN] fonction de transfert de modulation
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image panchromatique
[Termes IGN] image Pléiades
[Termes IGN] précision altimétrique
[Termes IGN] précision géométrique (imagerie)
[Termes IGN] précision planimétrique
[Termes IGN] qualité d'image
[Termes IGN] superposition d'imagesRésumé : (Auteur) Pléiades est le système d’observation de la Terre civil le mieux résolu développé en Europe. Ce programme d’imagerie est conduit par le Centre National d’Etude Spatial français (CNES). Le premier satellite a été lancé le 17/12/2011 et le second le 02/12/2012. Chaque satellite est conçu pour fournir des images optiques aux utilisateurs civils et défense. Les images sont acquises simultanément en Panchromatique (PA) et multi-spectral (XS), ce qui permet en condition d’acquisition nadir d’obtenir des scènes de 20 km de large, en couleurs naturelles ou fausses couleurs, avec une résolution de 70 cm sur les produits PA+XS fusionnés. La couverture est quasi-mondiale avec une période de revisite de 24h avec les 2 satellites. L’évaluation de la Qualité Image et les opérations d’étalonnage ont été réalisées par l’équipe Qualité Image du CNES pendant les recettes en vol de 6 mois qui ont suivi le lancement de chacun des satellites. Ces activités couvrent plusieurs thèmes comme l’étalonnage absolu, le calcul des coefficients d’égalisation, les opérations de refocalisation, l’estimation de la FTM, l’étalonnage du modèle géométrique, l’estimation de la précision de localisation, la registration multi-spectrale, les stabilités statiques et dynamiques, les précisions planimétriques et altimétriques. Ces opérations nécessitent des réglages spécifiques de la charge utile ainsi que des guidages particuliers de la plateforme du satellite. Les nouvelles capacités offertes par l’agilité des satellites Pléiades nous ont autorisées à imaginer de nouvelles méthodes d’étalonnage et de mesures des performances. Après quelques rappels sur les caractéristiques principales des satellites et de leur instrument, la présentation décrit les opérations d’étalonnage qui ont été menées pendant les recettes en vol et fournit les principaux résultats de Qualité Image. Numéro de notice : A2015-072 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.52638/rfpt.2015.137 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2015.137 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75434
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 209 (Janvier 2015) . - pp 5 - 10[article]Prediction of the presence of topsoil nitrogen from spaceborne hyperspectral data / Binny Gopal in Geocarto international, vol 30 n° 1 - 2 (January - February 2015)
[article]
Titre : Prediction of the presence of topsoil nitrogen from spaceborne hyperspectral data Type de document : Article/Communication Auteurs : Binny Gopal, Auteur ; Amba Shetty, Auteur ; B. J. Ramya, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 82 - 92 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] azote
[Termes IGN] détection
[Termes IGN] état de surface du sol
[Termes IGN] image EO1-Hyperion
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] Inde
[Termes IGN] régression non linéaire
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] terre arableRésumé : (auteur) Conventional methods of soil nitrogen extraction are time consuming, expensive and tedious. Remote sensing and Geographical Information System technologies can be used for the rapid and efficient prediction of the presence of soil nitrogen. However, studies are limited by and large to fields of larger and homogeneous units. This research concentrates on the prediction of topsoil nitrogen from harvested, scattered and small-sized agricultural fields of India using hyperspectral data. Spaceborne hyperspectral Hyperion data are used for the prediction of the presence of nitrogen. Multivariate partial least square regression method was used to predict the presence of nitrogen from reflectance. Reflectance data were pretreated using moving average and Savitzky–Golay filters which resulted in moderate prediction of R2 0.65 and 0.63 for calibration and validation, respectively. It can be inferred that Hyperion data can be effectively used for the prediction of the presence of soil nitrogen with a moderate level of accuracy even in case of scattered fields and fields of sizes approximately equal to the spatial resolution of the satellite. Numéro de notice : A2015-246 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2014.894585 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2014.894585 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=76244
in Geocarto international > vol 30 n° 1 - 2 (January - February 2015) . - pp 82 - 92[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2015011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A Random Forest class memberships based wrapper band selection criterion : application to hyperspectral / Arnaud Le Bris (2015)
Titre : A Random Forest class memberships based wrapper band selection criterion : application to hyperspectral Type de document : Article/Communication Auteurs : Arnaud Le Bris , Auteur ; Nicolas Paparoditis , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2015 Conférence : IGARSS 2015, International Geoscience And Remote Sensing Symposium 26/07/2015 31/07/2015 Milan Italie Proceedings IEEE Importance : pp 1112 - 1115 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] carte de confiance
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image hyperspectraleRésumé : (auteur) Hyperspectral imagery generates huge data volumes, consisting of hundreds of contiguous and often highly redundant spectral bands. Difficulties are caused by this high dimensionality. Feature selection (FS) is a possible strategy to reduce the number of bands, consisting in selecting the most relevant bands for a classification problem. It is adapted to the design of superspectral sensor dedicated to specific applications. FS is an optimization problem involving both a metric (that is to say a FS score or criterion measuring the relevance of feature subsets) to optimize and an optimization strategy. In this paper, a wrapper FS score based on Random Forests (RF) and taking into account RF class membership measures was proposed. It was compared to a state-of-the-art wrapper FS score (classification Kappa obtained by RF). Both were then evaluated quantitatively considering both classification performance reached applying different classifiers. An qualitative analysis was also performed to consider the stability/regularity of the selected features along the spectrum. Even though the quantitative evaluation showed little differences between the two tested FS criteria, there seemed to be a trend in favour of the proposed criterion. Taking into account the measures of class membership provided by a RF classifier slightly improved results, regularizing feature selection. Numéro de notice : C2015-022 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2015.7325965 Date de publication en ligne : 12/11/2015 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/IGARSS.2015.7325965 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83168 Remote sensing and image interpretation / Thomas M. Lillesand (2015)
Titre : Remote sensing and image interpretation Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Thomas M. Lillesand, Auteur ; Ralph W. Kiefer, Auteur ; Jonathan W. Chipman, Auteur Mention d'édition : 7th edition Editeur : New York, Londres, Hoboken (New Jersey), ... : John Wiley & Sons Année de publication : 2015 Importance : 720 p. Format : 19 x 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-118-34328-9 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Télédétection
[Termes IGN] acquisition de données
[Termes IGN] analyse d'image numérique
[Termes IGN] capteur hyperspectral
[Termes IGN] capteur multibande
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image thermique
[Termes IGN] Landsat
[Termes IGN] photo-interprétation
[Termes IGN] photogrammétrie
[Termes IGN] radiométrie
[Termes IGN] SPOT
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] télédétection en hyperfréquenceIndex. décimale : 35.00 Télédétection - généralités Résumé : (Editeur) This book, 7th Edition, is designed to be primarily used in two ways: as a textbook in the introductory courses in remote sensing and image interpretation, and as a reference for the burgeoning number of practitioners who use geospatial information and analysis in their work. Because of the wide range of academic and professional settings in which this book might be used, we have made the discussion “discipline neutral.” In short, anyone involved in geospatial data acquisition and analysis should find this book to be a valuable text and reference. Note de contenu : 1. Concepts and foundations of remote sensing
2. Elements of photographic systems
3. Basic principles of photogrammetry
4. Multispectral, thermal, and hyperspectral senging
5. Earth resource satellite operating in the optical spectrum
6. Microwave ans Lidar sensing
7. Digital image analysis
8. Applications of remote sensing
Appendix A: Radiometric concepts, terminology, and units
Appendix B: Sample coordinate transformation and resampling procedures
Appendix C: Radar signal concepts, terminology, and unitsNuméro de notice : 22527 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81514 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 22527-01 35.00 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible Spatial-aware dictionary learning for hyperspectral image classification / Ali Soltani-Farani in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 1 (January 2015)PermalinkSpectral–spatial classification of hyperspectral data via morphological component analysis-based image separation / Zhaohui Xue in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 1 (January 2015)PermalinkManifold-based sparse representation for hyperspectral image classification / Yuan Yan Tang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 12 (December 2014)PermalinkRetrieval of spectral reflectance of high resolution multispectral imagery acquired with an autonomous unmanned aerial vehicle: AggieAir™ / Bushra Zaman in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 12 (December 2014)PermalinkRevue des méthodes de prétraitement des données d'imagerie hyperspectrale acquises depuis un drone / Hachem Agili in Geomatica, vol 68 n° 4 (December 2014)PermalinkSpectral–spatial hyperspectral image classification via multiscale adaptive sparse representation / Leyuan Fang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 12 (December 2014)PermalinkAdaptive non-local Euclidean medians sparse unmixing for hyperspectral imagery / Ruyi Feng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 97 (November 2014)PermalinkA fast volume-gradient-based band selection method for hyperspectral image / X. Geng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 11 tome 1 (November 2014)PermalinkHyperspectral unmixing with [lq] regularization / Jakob Sigurdsson in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 11 tome 1 (November 2014)PermalinkSemi-supervised classification for hyperspectral imagery based on spatial-spectral Label Propagation / L. Wang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 97 (November 2014)PermalinkTracking seasonal changes of leaf and canopy light use efficiency in a Phlomis fruticosa Mediterranean ecosystem using field measurements and multi-angular satellite hyperspectral imagery / S. Stagakis in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 97 (November 2014)PermalinkTélédétection / Georges Laclavère in Revue du Palais de la Découverte, vol 2 n° 13 (03/10/2014)PermalinkAdaptive MAP sub-pixel mapping model based on regularization curve for multiple shifted hyperspectral imagery / Yanfei Zhong in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 96 (October 2014)PermalinkAutomated retrieval of forest structure variables based on multi-scale texture analysis of VHR satellite imagery / Benoit Beguet in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 96 (October 2014)PermalinkHyperspectral image resolution enhancement using high-resolution multispectral image based on spectral unmixing / Mohamed Amine Bendoumi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 10 tome 2 (October 2014)PermalinkHyperspectral imagery for disaggregation of land surface temperature with selected regression algorithms over different land use land cover scenes / Aniruddha Ghosh in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 96 (October 2014)PermalinkObject-based hyperspectral classification of urban areas using marker-based hierarchical segmentation / Davood Akbari in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 10 (October 2014)PermalinkQuantification et cartographie de la structure forestière à partir de la texture des images Pléiades / Benoit Beguet in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 208 (Octobre 2014)PermalinkClassification of submerged aquatic vegetation in Black River using hyperspectral image analysis / Roshan Pande-Chhetri in Geomatica, vol 68 n° 3 (September 2014)PermalinkRegularized simultaneous forward–backward greedy algorithm for sparse unmixing of hyperspectral data / Wei Tang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 9 Tome 1 (September 2014)PermalinkSpectral-angle-based Laplacian Eigenmaps for non linear dimensionality reduction of hyperspectral imagery / L. Yan in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 9 (September 2014)PermalinkTélédétection multi-échelle des lacs depuis un aéronef ultraléger motorisé / Y. Akhtman in Géomatique suisse, vol 112 n° 9 (septembre 2014)PermalinkAutomated hyperspectral vegetation index retrieval from multiple correlation matrices with HyperCor / Helge Aasen in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 8 (August 2014)PermalinkCombining hyperspectral and Lidar data for vegetation mapping in the Florida Everglades / Caiyun Zhang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 8 (August 2014)PermalinkDeriving Predictive relationships of carotenoid content at the canopy level in a conifer forest using hyperspectral imagery and model simulation / Rocío Hernández-Clemente in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 8 Tome 2 (August 2014)PermalinkHyperspectral data dimensionality reduction and the impact of multi-seasonal Hyperion EO-1 imagery on classification accuracies of tropical forest species / Manjit Saini in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 8 (August 2014)PermalinkHyperspectral remote sensing image subpixel target detection based on supervised metric learning / Lefei Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 8 Tome 2 (August 2014)PermalinkImproved capability in stone pine forest mapping and management in Lebanon using hyperspectral CHTIS-Proba data relative to Landsat ETM+ / Mohamad Awad in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 8 (August 2014)PermalinkKernel sparse multitask learning for hyperspectral image classification with empirical mode decomposition and morphological wavelet-based features / Z. He in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 8 Tome 2 (August 2014)Permalinkvol 80 n° 8 - August 2014 - Research advances in hyperspectral remote sensing (Bulletin de Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS) / American society for photogrammetry and remote sensingPermalinkSpectral identification of materials by reflectance spectral library search / Rama Rao Nidamanuri in Geocarto international, vol 29 n° 5 - 6 (August - October 2014)PermalinkNovel Folded-PCA for improved feature extraction and data reduction with hyperspectral imaging and SAR in remote sensing / Jaime Zabalza in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 93 (July 2014)PermalinkDecision fusion in kernel-induced spaces for hyperspectral image classification / Wei Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 6 Tome 2 (June 2014)PermalinkFeature extraction of hyperspectral images with image fusion and recursive filtering / Xudong Kang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 6 Tome 2 (June 2014)PermalinkSemisupervised dual-geometric subspace projection for dimensionality reduction of hyperspectral image data / Shuyuan Yang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 6 Tome 2 (June 2014)PermalinkSubspace matching pursuit for sparse unmixing of hyperspectral data / Zhenwei Shi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 6 Tome 1 (June 2014)PermalinkDouble constrained NMF for hyperspectral unmixing / Xiaoqiang Lu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 5 tome 1 (May 2014)PermalinkHyperspectral image denoising with a spatial–spectral view fusion strategy / Qiangqiang Yuan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 5 tome 1 (May 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)PermalinkWetland mapping in the upper midwest United States: An object-based approach integrating Lidar and imagery radar / Lian P. Rampi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 5 (May 2014)PermalinkBayesian context-dependent learning for anomaly classification in hyperspectral imagery / Christopher Ratto in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 4 (April 2014)PermalinkHyperspectral-based adaptive matched filter detector error as a function of atmospheric water vapor estimation / Allan W. Yarbrough in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 4 (April 2014)PermalinkImpact of signal contamination on the adaptive detection performance of local hyperspectral anomalies / Stefania Matteoli in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 4 (April 2014)PermalinkProgressive band selection of spectral unmixing for hyperspectral imagery / Chein-I Chang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 4 (April 2014)PermalinkAbove ground biomass estimation in an African tropical forest with lidar and hyperspectral data / Gaia Vaglio Laurin in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 89 (March 2014)Permalink