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Tropical forest canopy height estimation from combined polarimetric SAR and LiDAR using machine-learning / Maryam Pourshamsi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 172 (February 2021)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > Vol 172 (February 2021) . - pp 79 - 94 Titre : Tropical forest canopy height estimation from combined polarimetric SAR and LiDAR using machine-learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Maryam Pourshamsi, Auteur ; Junshi Xia, Auteur ; Naoto Yokoya, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 79 - 94 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] bande L [Termes descripteurs IGN] canopée [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données polarimétriques [Termes descripteurs IGN] forêt tropicale [Termes descripteurs IGN] Gabon [Termes descripteurs IGN] hauteur des arbres [Termes descripteurs IGN] image captée par drone [Termes descripteurs IGN] image radar moirée [Termes descripteurs IGN] Rotation Forest classification [Termes descripteurs IGN] semis de points Résumé : (auteur) Forest height is an important forest biophysical parameter which is used to derive important information about forest ecosystems, such as forest above ground biomass. In this paper, the potential of combining Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) variables with LiDAR measurements for forest height estimation is investigated. This will be conducted using different machine learning algorithms including Random Forest (RFs), Rotation Forest (RoFs), Canonical Correlation Forest (CCFs) and Support Vector Machine (SVMs). Various PolSAR parameters are required as input variables to ensure a successful height retrieval across different forest heights ranges. The algorithms are trained with 5000 LiDAR samples (less than 1% of the full scene) and different polarimetric variables. To examine the dependency of the algorithm on input training samples, three different subsets are identified which each includes different features: subset 1 is quiet diverse and includes non-vegetated region, short/sparse vegetation (0–20 m), vegetation with mid-range height (20–40 m) to tall/dense ones (40–60 m); subset 2 covers mostly the dense vegetated area with height ranges 40–60 m; and subset 3 mostly covers the non-vegetated to short/sparse vegetation (0–20 m) .The trained algorithms were used to estimate the height for the areas outside the identified subset. The results were validated with independent samples of LiDAR-derived height showing high accuracy (with the average R2 = 0.70 and RMSE = 10 m between all the algorithms and different training samples). The results confirm that it is possible to estimate forest canopy height using PolSAR parameters together with a small coverage of LiDAR height as training data. Numéro de notice : A2021-086 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2020.11.008 date de publication en ligne : 19/12/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.11.008 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96846 [article]

L’Ultra Wideband, un système de positionnement topographique sans satellite / Joël Van Cranenbroeck in XYZ, n° 165 (décembre 2020)

Public [article]  inXYZ > n° 165 (décembre 2020) . - pp 33 - 40 Titre : L’Ultra Wideband, un système de positionnement topographique sans satellite Type de document : Article/Communication Auteurs : Joël Van Cranenbroeck, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 33 - 40 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Navigation et positionnement [Termes descripteurs IGN] balise [Termes descripteurs IGN] bande L [Termes descripteurs IGN] données GNSS [Termes descripteurs IGN] flux continu [Termes descripteurs IGN] géolocalisation [Termes descripteurs IGN] GPS assisté pour la navigation (technologies) [Termes descripteurs IGN] positionnement en intérieur [Termes descripteurs IGN] radiofréquence Résumé : (Auteur) Depuis l’avènement des mesureurs de distance utilisant les ondes radioélectriques, qui furent détrônées d’ailleurs rapidement par la mesure de phase sur l’infrarouge et depuis le laser, les topographes avec l’arrivée du GPS puis du GNSS se sont habitués à des instruments de mesure basés sur le temps de propagation d’une onde électromagnétique. Les navigateurs, eux, ont une longue expérience de ces systèmes et avant le GPS, des systèmes comme le Syledis de la société française Sercel ont apporté des solutions basées sur des balises fixes (transpondeurs) organisées en réseau ou chaîne. Mais le GNSS connaît des limitations qui empêchent son usage à l’intérieur des habitations au sens large. Les parkings, les tunnels, les rues étroites dans les villes, le couvert forestier dense sont autant d’espaces où l’on ne peut obtenir sa position de manière précise. Que dire alors des ateliers, des halls d’assemblage et de stockage ? En 2005, la société australienne Locata débuta le développement d’un système de positionnement, similaire dans son architecture aux pseudolites. Ces pseudolites sont des balises qui émettent sur la bande de fréquences L1 du GPS un message similaire à ceux des satellites. Ils furent conçus au départ pour valider le système GPS. Mais l’utilisation de la fréquence L1 du GPS étant réservée, cette société entreprit d’utiliser la bande de fréquences libre ISM (milieu industriel, scientifique et médical). Depuis, d’autres sociétés ont entrepris des développements similaires en exploitant l’Ultra Wideband (ou bande ultra large) en répondant aux besoins des sociétés désireuses de positionner des machines et des opérateurs dans des endroits où le GNSS n’est pas fonctionnel. Numéro de notice : A2020-771 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96663 [article]

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Bistatic specular scattering measurements for the estimation of rice crop growth variables using fuzzy inference system at X-, C-, and L-bands / Ajeet Kumar Vishwakarma in Geocarto international, vol 35 n° 13 ([01/10/2020])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 35 n° 13 [01/10/2020] . - pp 1433 - 1449 Titre : Bistatic specular scattering measurements for the estimation of rice crop growth variables using fuzzy inference system at X-, C-, and L-bands Type de document : Article/Communication Auteurs : Ajeet Kumar Vishwakarma, Auteur ; Rajendra Prasad, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1433 - 1449 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] bande C [Termes descripteurs IGN] bande L [Termes descripteurs IGN] bande X [Termes descripteurs IGN] biomasse [Termes descripteurs IGN] indice foliaire [Termes descripteurs IGN] Inférence floue [Termes descripteurs IGN] Leaf Area Index [Termes descripteurs IGN] Oryza (genre) [Termes descripteurs IGN] polarisation [Termes descripteurs IGN] radar bistatique [Termes descripteurs IGN] teneur en eau de la végétation Résumé : (auteur) Bistatic scatterometer measurements were performed on the rice crop-bed in the angular range of 20° to 60° for specular direction (ϕ=0) at X-, C- and L-bands for HH-, VV-, and HV-polarizations. The dominant scattering contribution to bistatic specular scattering coefficients (σ0) was analysed with the crop growth stages at various angle of incidence. The regression analysis showed high correlation between σ0 and crop growth variables at 40° angle of incidence for HH-polarization at X-band and for VV-polarization at C- and L-bands. The estimation of rice crop growth variables using subtractive clustering based fuzzy inference system (S-FIS) was done at 40° angle of incidence. The lower values of computed root mean square error (RMSE) between the observed and estimated values showed high potential of developed S-FIS model for the estimation of leaf area index for HH-polarisation at X-band, vegetation water content and fresh biomass for VV-polarization at C- and L-bands, respectively. Numéro de notice : A2020-608 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1576777 date de publication en ligne : 18/03/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1576777 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95969 [article]

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Ground-based remote sensing of forests exploiting GNSS signals / Leila Guerriero in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 10 (October 2020)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 10 (October 2020) . - pp 6844 - 6860 Titre : Ground-based remote sensing of forests exploiting GNSS signals Type de document : Article/Communication Auteurs : Leila Guerriero, Auteur ; Francisco Martin, Auteur ; Antonio Mollfulleda, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 6844 - 6860 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] atténuation du signal [Termes descripteurs IGN] bande L [Termes descripteurs IGN] bande P [Termes descripteurs IGN] biomasse aérienne [Termes descripteurs IGN] canopée [Termes descripteurs IGN] diamètre à hauteur de poitrine [Termes descripteurs IGN] Leaf Area Index [Termes descripteurs IGN] polarisation [Termes descripteurs IGN] populus (genre) [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal artificiel [Termes descripteurs IGN] signal GNSS Résumé : (auteur) The estimation of aboveground biomass is commonly recognized for global relevance because of the vegetation role in the carbon cycle. Both active and passive microwave sensors can significantly contribute to this goal because of their high sensitivity to water content and high penetration at lower frequencies (L-/P-bands). In particular, Global Navigation Satellite Systems (GNSSs) are recently receiving increasing interest as source of opportunity to be employed as illuminator for L-band remote sensing, since they could provide low-cost sensors for nondestructive forest biomass estimation over large areas. In this article, we suggest a method to extract forest information using the GNSS direct signals collected in clear sky and below the vegetation canopy at both circular polarizations. An experimental campaign, carried out in the framework of an European Space Agency (ESA) project, was conducted over three poplar forests with different biomass to verify the feasibility of this technique. The relationships between the GNSS measurements and the tree parameters were first assessed and then interpreted and supported by statistical analysis and a theoretical model. The signal collected under the canopy is affected by attenuation and depolarization with respect to the one collected in open air, and this article demonstrated that both direct line-of-sight propagation and volume scattering play a role in the signal magnitude and its fluctuation in time. Although the experimental data set is limited in size and environmental conditions, two inversion algorithms were also tested with the encouraging retrieval results. Numéro de notice : A2020-585 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.2976899 date de publication en ligne : 23/03/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2976899 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95913 [article]

L-band SAR for estimating aboveground biomass of rubber plantation in Java Island, Indonesia / Bambang H Trisasongko in Geocarto international, vol 35 n° 12 ([01/09/2020])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 35 n° 12 [01/09/2020] . - pp 1327 - 1342 Titre : L-band SAR for estimating aboveground biomass of rubber plantation in Java Island, Indonesia Type de document : Article/Communication Auteurs : Bambang H Trisasongko, Auteur ; David J. Paull, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1327 - 1342 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] arbre hors forêt [Termes descripteurs IGN] bande L [Termes descripteurs IGN] biomasse aérienne [Termes descripteurs IGN] carbone [Termes descripteurs IGN] données allométriques [Termes descripteurs IGN] données polarimétriques [Termes descripteurs IGN] image ALOS-PALSAR [Termes descripteurs IGN] Java (île de) Résumé : (auteur) This article discusses an experiment on the estimation of rubber tree biomass using L-band Synthetic Aperture Radar (SAR), to support recent efforts to include trees outside forest in global biomass and carbon accounting. We noted that date of acquisition is important, but certainly the selection of allometric equation serving as the reference data was paramount. Similarly, choosing a proper form of fully polarimetric data was instrumental, although this requires validation in different environmental settings. As expected, modern data mining approaches consistently delivered high accuracy. Extreme learning machine yielded the best estimate in terms of R2 (0.98) and RMSE (1.88 Mg/ha); nonetheless, it also delivered a slight negative estimation. In this case, we found that a variant of random forest produced an outcome without any negative estimation. This research suggests that estimated biomass or carbon information from rubber plantations would be an invaluable candidate for the improvement of global biomass data. Numéro de notice : A2020-480 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1573855 date de publication en ligne : 18/03/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1573855 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95630 [article]

Digital terrain, surface, and canopy height models from InSAR backscatter-height histograms / Gustavo H.X. Shiroma in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 6 (June 2020)  

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Improved SMAP dual-channel algorithm for the retrieval of soil moisture / Mario Julian Chaubell in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 6 (June 2020)  

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Tephra mass eruption rate from ground-based X-band and L-band microwave radars during the November 23, 2013, Etna Paroxysm / Frank S. Marzano in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 5 (May 2020)  

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Extracting impervious surfaces from full polarimetric SAR images in different urban areas / Sara Attarchi in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 41 n°12 (20 - 30 March 2020)  

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Landslide displacement mapping based on ALOS-2/PALSAR-2 data using image correlation techniques and SAR interferometry: application to the Hell-Bourg landslide (Salazie Circle, La Réunion Island) / Daniel Raucoules in Geocarto international, vol 35 n° 2 ([01/02/2020])  

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Identification of alpine glaciers in the central Himalayas using fully polarimetric L-Band SAR data / Guo-Hui Yao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 1 (January 2020)  

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Soil and vegetation scattering contributions in L-Band and P-Band polarimetric SAR observations / S. Hamed Alemohammad in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 11 (November 2019)  

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Comparative analysis of the accuracy of surface soil moisture estimation from the C- and L-bands / Mohammad El Hajj in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 82 (October 2019)  

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Multi-sensor prediction of Eucalyptus stand volume: A support vector approach / Guilherme Silverio Aquino de Souza in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 156 (October 2019)  

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Performance analysis of dual-frequency receiver using combinations of GPS L1, L5, and L2 civil signals / Padma Bolla in Journal of geodesy, vol 93 n° 3 (March 2019)  

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