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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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Satellite image time series classification with pixel-set encoders and temporal self-attention / Vivien Sainte Fare Garnot (2020)
Titre : Satellite image time series classification with pixel-set encoders and temporal self-attention Type de document : Article/Communication Auteurs : Vivien Sainte Fare Garnot , Auteur ; Loïc Landrieu , Auteur ; Sébastien Giordano , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur Editeur : Computer vision foundation CVF Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : CVPR 2020, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 14/06/2020 19/06/2020 en ligne Chine Open Access Proceedings Importance : pp 12325 - 12334 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] géocodage
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] politique agricole commune
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (auteur) Satellite image time series, bolstered by their growing availability, are at the forefront of an extensive effort towards automated Earth monitoring by international institutions. In particular, large-scale control of agricultural parcels is an issue of major political and economic importance. In this regard, hybrid convolutional-recurrent neural architectures have shown promising results for the automated classification of satellite image time series.We propose an alternative approach in which the convolutional layers are advantageously replaced with encoders operating on unordered sets of pixels to exploit the typically coarse resolution of publicly available satellite images. We also propose to extract temporal features using a bespoke neural architecture based on self-attention instead of recurrent networks. We demonstrate experimentally that our method not only outperforms previous state-of-the-art approaches in terms of precision, but also significantly decreases processing time and memory requirements. Lastly, we release a large openaccess annotated dataset as a benchmark for future work on satellite image time series. Numéro de notice : C2020-016 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers ArXiv/vers CVF Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/CVPR42600.2020.01234 Date de publication en ligne : 05/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.01234 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94225 Documents numériques
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Satellite image time series classification - pdf préprintAdobe Acrobat PDF Uso de QGIS en la teledetección, Vol. 4. QGIS y sus aplicaciones en agua y en gestion del riego / Nicolas Baghdadi (2020)
Titre de série : Uso de QGIS en la teledetección, Vol. 4 Titre : QGIS y sus aplicaciones en agua y en gestion del riego Type de document : Monographie Auteurs : Nicolas Baghdadi, Éditeur scientifique ; Clément Mallet , Éditeur scientifique ; Mehrez Zribi, Éditeur scientifique Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2020 Importance : 316 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-80028-056-4 Note générale : Bibliographie Langues : Espagnol (spa) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] aléa
[Termes IGN] anthropisation
[Termes IGN] carte bathymétrique
[Termes IGN] cartographie thématique
[Termes IGN] données bathymétriques
[Termes IGN] érosion hydrique
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] modèle numérique bathymétrique
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] modèle RUSLE
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] ressources en eau
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] télédétection spatiale
[Termes IGN] traitement d'imageIndex. décimale : 37.40 Applications SIG Résumé : (Editeur) En un contexto de cambios globales fuertemente vinculados (climáticos y antropogénicos), la comprensión y cuantificación de la dinámica y los riesgos de los recursos hídricos es esencial para los administradores. Este cuarto volumen de la serie muestra la presentación y práctica de QGIS y sus bibliotecas de aplicaciones que se ocupan de problemas de agua y riesgos. Las herramientas de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) son ampliamente utilizadas en estas áreas, debido al alto uso de datos de teledetección, redes de medición y productos de valor agregado disponibles para los usuarios finales. Las aplicaciones y riesgos del QGIS y del agua están destinados a los equipos de investigación en geomática, estudiantes de posgrado e ingenieros que participan en la gestión de los recursos hídricos y de la tierra. Este libro proporciona los datos y desarrollos informáticos, así como todas las capturas de pantalla relacionadas con la aplicación QGIS para llevar a cabo los diferentes pasos de cada aplicación. Note de contenu : 1. Cartografía batimétrica mediante teledetección multiespectral por satélite con alta resolución espacial
2. Contribuciones topo-batimétricas del MDT para la evolución biogeomorfológica de los humedales de Ichkeul (Túnez)
3. Seguimiento hidrológico de un embalse mediante análisis de imágenes satelitales
4. Análisis y enrutamiento de redes bajo QGIS
5. Representación de la red de saneamiento en zonas urbanas y periurbanas mediante una malla poligonal 2D formada por elementos pseudo-convexos
6. Cartografía de la sequía
7. Cuantificación del paisaje y realización de un plan de muestreo espacial para el estudio de la regulación natural de una plaga de los cultivos: el ejemplo del minador de hojas en el área de Bambey, Senegal
8. Modelización del peligro de erosión mediante el modelo RUSLENuméro de notice : 14251D Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif nature-HAL : DirectOuvrColl/Actes DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96571 Very high resolution land cover mapping of urban areas at global scale with convolutional neural network / Thomas Tilak (2020)
Titre : Very high resolution land cover mapping of urban areas at global scale with convolutional neural network Type de document : Article/Communication Auteurs : Thomas Tilak , Auteur ; Arnaud Braun , Auteur ; David Chandler , Auteur ; Nicolas David , Auteur ; Sylvain Galopin , Auteur ; Amélie Lombard, Auteur ; Camille Parisel , Auteur ; Camille Parisel , Auteur ; Matthieu Porte , Auteur ; Marjorie Robert, Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2020 Autre Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B3 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ISPRS 2020, Commission 3, virtual Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 31/08/2020 02/09/2020 Nice (en ligne) France Archives Commission 3 Importance : 8 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] BD Alti
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] chaîne de production
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] corrélation croisée maximale
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] Gironde (33)
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] vectorisation
[Termes IGN] zone d'intérêt
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) This paper describes a methodology to produce a 7-classes land cover map of urban areas from very high resolution images and limited noisy labeled data. The objective is to make a segmentation map of a large area (a french department) with the following classes: asphalt, bare soil, building, grassland, mineral material (permeable artificialized areas), forest and water from 20cm aerial images and Digital Height Model. We created a training dataset on a few areas of interest aggregating databases, semi-automatic classification, and manual annotation to get a complete ground truth in each class. A comparative study of different encoder-decoder architectures (U-Net, U-Net with Resnet encoders, Deeplab v3+) is presented with different loss functions. The final product is a highly valuable land cover map computed from model predictions stitched together, binarized, and refined before vectorization. Numéro de notice : C2020-038 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers ArXiv Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2020-201-2020 Date de publication en ligne : 21/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2020-201-2020 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95079 An 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)
[article]
Titre : An implicit radar convolutional burn index for burnt area mapping with Sentinel-1 C-band SAR data Type de document : Article/Communication Auteurs : Puzhao Zhang, Auteur ; Andrea Nascetti, Auteur ; Yifang Ban, Auteur ; Maoguo Gong, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 50 - 62 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] Californie (Etats-Unis)
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] incendie
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] Short Waves InfraRedRésumé : (auteur) Compared with optical sensors, the all-weather and day-and-night imaging ability of Synthetic Aperture Radar (SAR) makes it competitive for burnt area mapping. This study investigates the potential of Sentinel-1 C-band SAR sensors in burnt area mapping with an implicit Radar Convolutional Burn Index (RCBI). Based on multitemporal Sentinel-1 SAR data, a convolutional networks-based classification framework is proposed to learn the RCBI for highlighting the burnt areas. We explore the mapping accuracy level that can be achieved using SAR intensity and phase information for both VV and VH polarizations. Moreover, we investigate the decorrelation of Interferometric SAR (InSAR) coherence to wildfire events using different temporal baselines. The experimental results on two recent fire events, Thomas Fire (Dec., 2017) and Carr Fire (July, 2018) in California, demonstrate that the learnt RCBI has a better potential than the classical log-ratio operator in highlighting burnt areas. By exploiting both VV and VH information, the developed RCBI achieved an overall mapping accuracy of 94.68% and 94.17% on the Thomas Fire and Carr Fire, respectively. Numéro de notice : A2019-545 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.09.013 Date de publication en ligne : 04/10/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.09.013 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94189
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > Vol 158 (December 2019) . - pp 50 - 62[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2019121 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2019123 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2019122 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Combining Sentinel-1 and Sentinel-2 Satellite image time series for land cover mapping via a multi-source deep learning architecture / Dino Lenco in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)
[article]
Titre : Combining Sentinel-1 and Sentinel-2 Satellite image time series for land cover mapping via a multi-source deep learning architecture Type de document : Article/Communication Auteurs : Dino Lenco, Auteur ; Roberto Interdonato, Auteur ; Raffaele Gaetano, Auteur ; Ho Tong Minh Dinh, Auteur Année de publication : 2019 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] Burkina Faso
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] Réunion, île de la
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (auteur) The huge amount of data currently produced by modern Earth Observation (EO) missions has allowed for the design of advanced machine learning techniques able to support complex Land Use/Land Cover (LULC) mapping tasks. The Copernicus programme developed by the European Space Agency provides, with missions such as Sentinel-1 (S1) and Sentinel-2 (S2), radar and optical (multi-spectral) imagery, respectively, at 10 m spatial resolution with revisit time around 5 days. Such high temporal resolution allows to collect Satellite Image Time Series (SITS) that support a plethora of Earth surface monitoring tasks. How to effectively combine the complementary information provided by such sensors remains an open problem in the remote sensing field. In this work, we propose a deep learning architecture to combine information coming from S1 and S2 time series, namely TWINNS (TWIn Neural Networks for Sentinel data), able to discover spatial and temporal dependencies in both types of SITS. The proposed architecture is devised to boost the land cover classification task by leveraging two levels of complementarity, i.e., the interplay between radar and optical SITS as well as the synergy between spatial and temporal dependencies. Experiments carried out on two study sites characterized by different land cover characteristics (i.e., the Koumbia site in Burkina Faso and Reunion Island, a overseas department of France in the Indian Ocean), demonstrate the significance of our proposal. Numéro de notice : A2019-544 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.09.016 Date de publication en ligne : 27/09/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.09.016 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94186
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > Vol 158 (December 2019)[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2019121 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2019123 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2019122 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt A double-strategy-check active learning algorithm for hyperspectral image classification / Ying Cui in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 11 (November 2019)PermalinkUnsupervised classification of multispectral images embedded with a segmentation of panchromatic images using localized clusters / Ting Mao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 11 (November 2019)PermalinkPotential of Landsat-8 and Sentinel-2A composite for land use land cover analysis / Divyesh Varade in Geocarto international, vol 34 n° 14 ([30/10/2019])PermalinkA machine learning approach to detect crude oil contamination in a real scenario using hyperspectral remote sensing / Ran Pelta in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 82 (October 2019)PermalinkRobust multisource remote sensing image registration method based on scene shape similarity / Ming Hao in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 10 (October 2019)PermalinkUnmanned aerial vehicles (UAVs) for monitoring macroalgal biodiversity: comparison of RGB and multispectral imaging sensors for biodiversity assessments / Leigh Tait in Remote sensing, vol 11 n° 19 (October-1 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])PermalinkPartial linear NMF-based unmixing methods for detection and area estimation of photovoltaic panels in urban hyperspectral remote sensing data / Moussa Sofiane Karoui in Remote sensing, vol 11 n° 18 (September 2019)PermalinkImplementing Moran eigenvector spatial filtering for massively large georeferenced datasets / Daniel A. Griffith in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 9 (September 2019)PermalinkIntegration of LiDAR and multispectral images for rapid exposure and earthquake vulnerability estimation. Application in Lorca, Spain / Yolanda Torres in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 81 (September 2019)PermalinkSentinel-2 sharpening using a reduced-rank method / Magnus Orn Ulfarsson in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 9 (September 2019)PermalinkUnmanned aerial system multispectral mapping for low and variable solar irradiance conditions: Potential of tensor decomposition / Sheng Wang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 155 (September 2019)PermalinkIndividual tree crown segmentation in tropical peat swamp forest using airborne hyperspectral data / Sitinor Atikah Nordin in Geocarto international, vol 34 n° 11 ([15/08/2019])PermalinkMapping the wavelength position of mineral features in hyperspectral thermal infrared data / Christoph Hecker in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 79 (July 2019)PermalinkVirtual Support Vector Machines with self-learning strategy for classification of multispectral remote sensing imagery / Christian Geiss in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 151 (May 2019)Permalink3D hyperspectral point cloud generation: Fusing airborne laser scanning and hyperspectral imaging sensors for improved object-based information extraction / Maximilian Brell in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 149 (March 2019)PermalinkConditional random field and deep feature learning for hyperspectral image classification / Fahim Irfan Alam in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 3 (March 2019)PermalinkHyperspectral image classification with squeeze multibias network / Leyuan Fang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 3 (March 2019)PermalinkA novel sharpening approach for superresolving multiresolution optical images / Claudia Paris in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 3 (March 2019)PermalinkLearning spectral-spatial-temporal features via a recurrent convolutional neural network for change detection in multispectral imagery / Lichao Mou in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 2 (February 2019)Permalink