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On the joint exploitation of optical and SAR satellite imagery for grassland monitoring / Anatol Garioud (2020)  

Public contenu dans XXIV ISPRS Congress, Commission 3 / Nicolas Paparoditis (2020)   Titre : On the joint exploitation of optical and SAR satellite imagery for grassland monitoring Type de document : Article/Communication Auteurs : Anatol Garioud , Auteur ; Silvia Valero, Auteur ; Sébastien Giordano , Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2020 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B3-2020 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 : pp 591 - 598 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie This research has been funded by the Agence pour le Développement Et la Maîtrise de l’Energie (ADEME) and the Centre National d’Etudes Spatiales (CNES). Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] fusion de données [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] image Sentinel-SAR [Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes IGN] prairie [Termes IGN] régression [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] surveillance de la végétation Résumé : (auteur) Time series of optical and Synthetic Aperture RADAR (SAR) images provide complementary knowledge about the cover and use of the Earth surface since they exhibit information of distinct physical nature. They have proved to be particularly relevant for monitoring large areas with high temporal dynamics and related to significant ecosystem services. Grasslands are such crucial surfaces, both in terms of economic and environmental issues and the automatic and frequent monitoring of their agricultural practices is required for many purposes. To address this problem, the deep-based SenDVI framework is presented. SenDVI proposes an object-based methodology to estimate NDVI values from Sentinel-1 SAR observations and contextual knowledge (weather, terrain). Values are regressed every 6 days for compliance with monitoring purposes. Very satisfactory results are obtained with this low-level multimodal fusion strategy (R 2 =0.84 on a Sentinel-2 tile). Finer analysis is however required to fully assess the relevance of each modality (Sentinel-1, Sentinel-2, weather, terrain) and feature sets and to propose the simplest conceivable framework. Results show that not all features are necessary and can be discarded while others have a mandatory contribution to the regression task. Moreover, experiments prove that accuracy can be improved by not saturating the network with non-essential information (among contextual knowledge in particular). This allows to move towards more operational solution. Numéro de notice : C2020-004 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2020-591-2020 Date de publication en ligne : 21/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2020-591-2020 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95664

Relevés par Lidar mobile de cours d’eau et intégration des profils aux relevés bathymétriques réalisés par sondeur mono-faisceau / Guillaume Didier (2020)  

Public Titre : Relevés par Lidar mobile de cours d’eau et intégration des profils aux relevés bathymétriques réalisés par sondeur mono-faisceau Type de document : Mémoire Auteurs : Guillaume Didier, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2020 Importance : 59 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Mémoire de fin d'études d'Ingénieur INSA, spécialité Topographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] bathymétrie [Termes IGN] cours d'eau [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] écho multiple [Termes IGN] fusion de données [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] levé topographique [Termes IGN] lidar topographique [Termes IGN] rive [Termes IGN] semis de points Index. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) Les mesures pour des prestations bathymétriques (cours d’eau et eaux dormantes) peuvent s’avérer difficiles à mesurer avec les moyens classiques à cause de la présence de végétation et d’un relief accidenté, engendrant une monopolisation des ressources matérielles et humaines pendant au moins plusieurs jours. AXIS-CONSEILS cherche un moyen pour améliorer la mesure topographique des berges de cours d’eau afin d’augmenter la rentabilité et d’améliorer les conditions de travail des collaborateurs. Le lidar sur drone pourrait constituer une bonne alternative grâce à son principe de mesure du multi-échos. L’idée consiste à détourner le lidar de son utilisation classique (en drone) pour l’installer dans un bateau. Avantageuse sur le plan légal, cette utilisation ne nécessite pas d’autorisations de vol des acteurs publiques et privés. Elle permettrait d’améliorer à la fois les conditions de travail des collaborateurs et la qualité des données fournies au client. Les résultats obtenus sur un cas d’étude s’avèrent satisfaisant, mais la méthode possède quelques défauts limitant son efficacité. Note de contenu : Introduction 1- Etat de l'Art du Lidar 2- Planification et protocole de mesures 3- Mise en application du Lidar Conclusion Numéro de notice : 28515 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : Axis-Conseils (Orléans) DOI : sans En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4131/ Format de la ressource électronique : url Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97282

Restitution de profils verticaux de la distribution de gouttes de pluie à partir de mesures au sol et en altitude / Christophe Samboun (2020) 

Public Titre : Restitution de profils verticaux de la distribution de gouttes de pluie à partir de mesures au sol et en altitude Type de document : Mémoire Auteurs : Christophe Samboun, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2020 Importance : 56 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] algorithme de fusion [Termes IGN] assimilation des données [Termes IGN] données météorologiques [Termes IGN] eau pluviale [Termes IGN] implémentation (informatique) [Termes IGN] Python (langage de programmation) [Termes IGN] réflectivité Index. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) L’eau peut être étudiée au niveau microphysique, d’un côté en se focalisant sur les taux de pluie, et dans l’autre cas en observant la distribution en tailles de gouttes. Ce rapport de stage fait suite à l’implémentation de l’algorithme VAMOS permettant de restituer le profil vertical des gouttes d’eau. Il a été fabriqué pour le radar Ka-Band ARM Zenith Radar (KAZR) (35 GHz). L’objectif est d’adapter VAMOS à un radar différent : le W-band ARM Cloud Radar (WACR) possédant une fréquence de 95 GHz. Une étude afin de prendre en main le programme existant a été faite dans un premier temps, puis un algorithme a été utilisé pour ajouter le nouvel opérateur. A terme, on pourra améliorer le programme en prenant en compte le break-up et la coalescence des gouttes d’eau. Note de contenu : Introduction 1. Contexte de VAMOS et définition de la pluie 1.1 Contexte 1.2 Définition des différentes grandeurs 1.3 Les appareils d’acquisition 2. Présentation de Vamos 2.1 Les différents espaces 2.2 Yao 2.3 Modèle de propagation 3. Visualisation des observations et sorties de VAMOS 3.1 Description de l’algorithme 3.2 Implémentation des fonctions de moments 3.3 Résultats obtenus 4. Les opérateurs d’observation 4.1 Opérateur d’observation radar 4.2 Ajout d’un nouvel opérateur d’observation radar Conclusion Numéro de notice : 26380 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : LATMOS Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95848

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A versatile and efficient data fusion methodology for heterogeneous airborne LiDAR and optical imagery data acquired under unconstrained conditions / Thanh Huy Nguyen (2020)  

Public Titre : A versatile and efficient data fusion methodology for heterogeneous airborne LiDAR and optical imagery data acquired under unconstrained conditions Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Thanh Huy Nguyen, Auteur ; Jean-Marc Le Caillec, Directeur de thèse ; Sylvie Daniel, Directeur de thèse Editeur : Institut Mines-Télécom Atlantique IMT Atlantique Année de publication : 2020 Autre Editeur : Québec : Université Laval Importance : 173 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse de Doctorat de l'Ecole Nationale Supérieure des Mines-Telecom Atlantique Bretagne Pays de la Loire-IMT Atlantique, Spécialité : Signal, Image, Vision Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] détection du bâti [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] fusion de données [Termes IGN] image optique [Termes IGN] recalage de données localisées [Termes IGN] reconstruction 3D [Termes IGN] scène urbaine [Termes IGN] semis de points Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) The necessity and importance of representing a scene in 3-D have been exemplified through numerous remote sensing applications, such as urban planning, disaster management, etc. In these applications, LiDAR and optical imagery data have been used extensively. A complementarity existing between airborne LiDAR and aerial/satellite optical imagery datasets motivates the fusion between them, allowing to represent the observed scenes in 3-D with a better precision and completeness. In recent years, automatic building footprint extraction in urban and residential scenes has become a subject of growing interest among the field of 3-D scene representation and reconstruction. With the rising availability of massive amount of data captured by different LiDAR and imagery sensors onboard airborne and spaceborne platforms, new opportunities arise to perform this task on a large scale. However, existing fusion methods generally consider either hybrid acquisition systems consisting of LiDAR and optical cameras rigidly fixed, or datasets acquired from the same platform at identical or very close dates, and having the same spatial resolution. They do not intend to cope with datasets collected from different platforms with different acquisition configuration at different moments, having different spatial resolutions and levels of detail. Such a context is referred to as unconstrained acquisition context. Furthermore, extracting buildings on a large scale is a complex task. Existing methods reported over the years have achieved relatively significant results by assuming building shapes, enforcing geometrical constraints, or limiting on specific urban areas. Such assumptions are no longer applicable when dealing with large-scale datasets. This research work is devoted to the development of a versatile coarse-to-fine registration method between airborne LiDAR and aerial/satellite optical imagery datasets collected in an unsconstrained acquisition context. It aims at overcoming the challenges associated with this context such as the spatial shift between the datasets, the differences of spatial resolution and level of detail, etc. In addition, this research work elaborates an efficient building footprint extraction method, providing a high accuracy level while being an unsupervised method dedicated to largescale applications. The proposed method, called Super-Resolution-based Snake Model (SRSM), consists in an adaptation of snake models—a conventional image segmentation technique—to operate on high-resolution LiDAR-based elevation images generated by a super-resolution process. It pertains the unconstrained data acquisition context, serving as a prime application example. Relevant results have been achieved when rigorously assessing the proposed methods, namely a highly desirable accuracy level compared to existing methods. Note de contenu : Introduction 1- State of the art 2- Coarse-to-fine Registration of Airborne LiDAR and Optical Imagery Data on Urban Scenes 3- Building Extraction Based on the Fusion of Airborne LiDAR and Optical Imagery Data 4- Conclusions and Perspectives Numéro de notice : 28327 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences Géomatiques : Mines-Télécom Atlantique : 2020 Organisme de stage : Lab-STICC DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03123328/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98401

Unsupervised 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)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 57 n° 11 (November 2019) . - pp 8732 - 8744 Titre : Unsupervised classification of multispectral images embedded with a segmentation of panchromatic images using localized clusters Type de document : Article/Communication Auteurs : Ting Mao, Auteur ; Wei Huang, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 8732 - 8744 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] algorithme de fusion [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] Chine [Termes IGN] classification non dirigée [Termes IGN] fusion d'images [Termes IGN] image à très haute résolution [Termes IGN] image multibande [Termes IGN] image panchromatique [Termes IGN] précision de la classification [Termes IGN] segmentation d'image [Termes IGN] segmentation multi-échelle [Termes IGN] superpixel Résumé : (auteur) There are many approaches to fuse panchromatic (PAN) and multispectral (MS) images for classification, mainly including sharpening-then-classification methods, classification-then-sharpening methods, and segmentation-then-classification methods. The generalized Chinese restaurant franchise (gCRF) is a segmentation-then-classification-like method to fuse very high resolution (VHR) PAN and MS images for classification, which has the limitation the same as that of the general segmentation-then-classification methods that segmentation errors will affect the subsequent classification. The problems of gCRF are that during the segmentation step, the spatial coherence in the image plane is deficient and the global clusters without spatial position information are used for segmentation, which may lead to undersegmented and disconnected regions in the segmentation results and decrease classification accuracy. In this paper, we propose an improved model, which overcomes the problems of the gCRF during the segmentation step, to increase the classification accuracy by the following two ways: 1) building the spatial coherence in the image plane by introducing neighborhood information of superpixels to construct the subimages and 2) using localized clusters with spatial location information instead of global clusters to measure the similarity between superpixels and segments. The experimental results show that the problems of undersegmentation and disconnected segments are both alleviated, resulting in better classification results in terms of the visual and quantitative aspects. Numéro de notice : A2019-597 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2922672 Date de publication en ligne : 17/07/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2922672 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94589 [article]

Automated fusion of forest airborne and terrestrial point clouds through canopy density analysis / Wenxia Dai in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 156 (October 2019)  

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A CNN-based subpixel level DSM generation approach via single image super-resolution / Yongjun Zhang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 10 (October 2019)  

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Multitemporal Landsat-MODIS fusion for cropland drought monitoring in El Salvador / Nguyen-Thanh Son in Geocarto international, vol 34 n° 12 ([15/09/2019])  

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Review of mobile laser scanning target‐free registration methods for urban areas using improved error metrics / Hoang Long Nguyen in Photogrammetric record, vol 34 n° 167 (September 2019)  

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Sentinel-2 sharpening using a reduced-rank method / Magnus Orn Ulfarsson in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 9 (September 2019)  

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Calculating potential evapotranspiration and single crop coefficient based on energy balance equation using Landsat 8 and Sentinel-2 / Ali Mokhtari in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 154 (August 2019)  

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Improving public data for building segmentation from Convolutional Neural Networks (CNNs) for fused airborne lidar and image data using active contours / David Griffiths in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 154 (August 2019)  

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Using direct transformation approach as an alternative technique to fuse global digital elevation models with GPS/levelling measurements in Egypt / Hossam Talaat Elshambaky in Journal of applied geodesy, vol 13 n° 3 (July 2019)  

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Exploring semantic elements for urban scene recognition: Deep integration of high-resolution imagery and OpenStreetMap (OSM) / Wenzhi Zhao in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 151 (May 2019)  

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Learning high-level features by fusing multi-view representation of MLS point clouds for 3D object recognition in road environments / Zhipeng Luo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 150 (April 2019)  

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