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Titre : Image processing in agriculture and forestry Type de document : Monographie Auteurs : Gonzalo Pajares Martinsanz, Éditeur scientifique ; Francisco Rovira-Más, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2018 Importance : 222 p. Format : 17 x 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 9783038970972 9783038970989 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] changement d'occupation du sol
[Termes IGN] chlorophylle
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] indice foliaire
[Termes IGN] instrument embarqué
[Termes IGN] phénologie
[Termes IGN] positionnement en intérieur
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] teneur en eau de la végétation
[Termes IGN] traitement automatique de données
[Termes IGN] vision par ordinateurRésumé : (édition) Image processing in agriculture and forestry represents a challenge towards the automation of tasks for better performances. Agronomists, computer and robotics engineers, and agricultural machinery industry manufacturers now have at their disposal a book containing a collection of methods, procedures, designs, and descriptions at the technological forefront, which serves as an important support and aid for the implementation and development of their own ideas.The book describes: (1) Applications (canopy on trees, aboveground biomass, phenotyping, chlorophyll, leaf area index, water and nutrient content, land cover change, soil properties, and secure autonomous navigation); (2) Imaging devices onboard robots, unmanned aerial vehicles (UAVs), and satellites operating at different spectral ranges (visible, infrared, hyper-multispectral bands, and radar), as well as guidelines for selecting machine vision systems in outdoor environments; and (3) (Specific computer vision methods (generic and convolutional neural networks, machine learning, specific segmentation approaches, vegetation indices, and three-dimensional (3D) reconstruction). Note de contenu : Preface
1- Machine-vision systems selection for agricultural vehicles
2- Precise navigation of small agricultural robots in sensitive areas with a smart plant camera
3- Using deep learning to challenge safety standard for highly autonomous machines in agriculture
4- 3D reconstruction of plant/tree canopy using monocular and binocular vision
5- Peach flower monitoring using aerial multispectral imaging
6- Early yield prediction using image analysis of apple fruit and tree canopy features with neural networks
7- Non-parametric retrieval of aboveground biomass in Siberian boreal forests with ALOS PALSAR interferometric coherence and backscatter intensity
8- Imaging for high-throughput phenotyping in energy sorghum
9- Viewing geometry sensitivity of commonly used vegetation indices towards the estimation of biophysical variables in orchards
10- Estimating mangrove biophysical variables using WorldView-2 satellite data: Rapid creek, Northern Territory, Australia
11- Land cover change image analysis for Assateague Island National Seashore following hurricane Sandy
12- Automated soil physical parameter assessment using smartphone and digital camera imageryNuméro de notice : 25921 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Monographie En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03897-098-9 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96137 Multiobjective subpixel land-cover mapping / Ailong Ma in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 1 (January 2018)
[article]
Titre : Multiobjective subpixel land-cover mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Ailong Ma, Auteur ; Yanfei Zhong, Auteur ; Da He, Auteur ; Liangpei Zhang, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 422 - 435 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] problème inverseRésumé : (Auteur) The hyperspectral subpixel mapping (SPM) technique can generate a land-cover map at the subpixel scale by modeling the relationship between the abundance map and the spatial distribution image of the subpixels. However, this is an inverse ill-posed problem. The most widely used way to resolve the problem is to introduce additional information as a regularization term and acquire the unique optimal solution. However, the regularization parameter either needs to be determined manually or it cannot be determined in a fully adaptive manner. Thus, in this paper, the multiobjective subpixel land-cover mapping (MOSM) framework for hyperspectral remote sensing imagery is proposed, in which the two function terms [the fidelity term and the prior term (i.e., the regularization term)] can be optimized simultaneously, and there is no need to determine the regularization parameter explicitly. In order to achieve this goal, two strategies are designed in MOSM: 1) a high-resolution distribution image-based individual encoding strategy is designed in order to calculate the prior term accurately and 2) a subfitness-based individual comparison strategy is designed in order to generate subpixel land-cover mapping solutions with a high quality to update the population. Four data sets (one simulated, two synthetic, and one real hyperspectral image) were used to test the proposed method. The experimental results show that MOSM can perform better than the other subpixel land-cover mapping methods, demonstrating the effectiveness of MOSM in balancing the fidelity term and prior term in the SPM model. Numéro de notice : A2018-187 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2017.2748701 Date de publication en ligne : 10/11/2017 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2017.2748701 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89845
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 56 n° 1 (January 2018) . - pp 422 - 435[article]Télédétection multispectrale et hyperspectrale des eaux littorales turbides / Morgane Larnicol (2018)
Titre : Télédétection multispectrale et hyperspectrale des eaux littorales turbides Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Morgane Larnicol, Auteur ; Patrick Launeau, Directeur de thèse Editeur : Université Bretagne Loire Année de publication : 2018 Importance : 223 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire présenté en vue de l’obtention du grade de Docteur de l'Université de Nantes sous le sceau de l’Université Bretagne Loire, Spécialité Sciences de la Terre et de l’EnvironnementLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] algue
[Termes IGN] bande rouge
[Termes IGN] chlorophylle
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] correction atmosphérique
[Termes IGN] couleur de l'océan
[Termes IGN] eaux côtières
[Termes IGN] image Envisat-MERIS
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image proche infrarouge
[Termes IGN] image Sentinel-OLCI
[Termes IGN] littoral
[Termes IGN] littoral atlantique (France)
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] réflectance spectrale
[Termes IGN] série temporelleIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La télédétection spatiale permet un suivi à large échelle spatio-temporelle de la concentration en Chlorophylle-a (Chl-a) comme proxy des microalgues dans l’océan mais son application à la zone littorale est un défi en raison de la variabilité et complexité de l’atmosphère, de la turbidité, et de l’hétérogénéité des constituants colorés en suspension dans les eaux intertidales. Ce travail de thèse a pour objectif d’améliorer la télédétection de la Chl-a dans trois sites intertidaux turbides de la façade atlantique Française: les baies de Marennes-Oléron et Bourgneuf, et l’estuaire de la Loire. En premier lieu, une approche originale basée sur l’utilisation de la télédétection hyperspectrale aéroportée a été proposée pour valider la correction atmosphérique des données satellites MERIS. Pour les eaux très turbides (concentration en matière en suspension > 50 g m-3), la méthode FLAASH s’est avérée être la plus performante. En second lieu, des algorithmes d’inversion de la Chl-a ont été régionalisés à partir de données de réflectance acquises in situ dans les trois sites. Plusieurs modèles basés sur la combinaison des bandes rouge et proche-infrarouge de la réflectance marine ont donné de bons résultats, mais une variabilité spatiale a été mise en évidence d’un site à l’autre. Cette observation suggère le développement d'un algorithme multi-conditions qui s'adapterait à la diversité optique des eaux littorales. Pour les eaux les plus turbides, une méthode robuste a été développée pour la détection de la Chl-a. L’algorithme est applicable aux données MERIS (2002-2012) et OLCI (2016-présent), permettant le suivi des variations de Chl-a sur plusieurs décennies. Note de contenu : Introduction générale
1- Le suivi des zones intertidales
2- Optique marine et télédétection de la couleur de l'eau
3- Les algorithmes bio-optiques d’inversion de la concentration en Chlorophylle- a
4- La correction atmosphérique des données de télédétection spatiale et aéroportée
5- Acquisition et traitement des données
6- Validation d'une méthode de correction atmosphérique pour les eaux intertidales turbides
7- Développement d'un algorithme d'inversion de la concentration en Chlorophylle- a pour les eaux intertidales turbides
Conclusions et perspectivesNuméro de notice : 25806 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Sciences de la Terre et de l’Environnement : Nantes : 2018 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2018NANT4035 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95061
Titre : UAV sensors for environmental monitoring Type de document : Monographie Auteurs : Felipe Gonzalez Toro, Éditeur scientifique ; Antonios Tsourdos, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2018 Importance : 660 p. Format : 17 x 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03842-753-7 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] accident de la route
[Termes IGN] biodiversité
[Termes IGN] capteur aérien
[Termes IGN] capteur terrestre
[Termes IGN] détection de cible
[Termes IGN] filtre passe-bande
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] instrument embarqué
[Termes IGN] photogrammétrie aérienne
[Termes IGN] prévention des risques
[Termes IGN] surveillance écologique
[Termes IGN] surveillance hydrologiqueRésumé : (éditeur) The rapid development and growth of UAVs as a remote sensing platform, as well as advances in the miniaturization of instrumentation and data systems, are catalyzing a renaissance in remote sensing in a variety of fields and disciplines from precision agriculture to ecology, atmospheric research, and disaster response.
This Special Issue was open for submissions that highlight advances in the development and use of sensors deployed on UAVs. Topics include, but were not limited, to:
- Optical, multi-spectral, hyperspectral, laser, and optical SAR technologies
- Gas analyzers and sensors
- Artificial intelligence and data mining based strategies from UAVs
- UAV onboard data storage, transmission, and retrieval
- Collaborative strategies and mechanisms to control multiple UAVs and sensor networks
- UAV sensor applications: precision agriculture; pest detection, forestry, mammal species tracking search and rescue; target tracking, the monitoring of the atmosphere; chemical, biological, and natural disaster phenomena; fire prevention, flood prevention; volcanic monitoring, pollution monitoring, micro-climates and land useNote de contenu : Preface
1- UAV-based photogrammetry and integrated technologies for architectural applications—methodological strategies for the after-quake survey of vertical structures in Mantua (Italy)
2- Towards the development of a low cost airborne sensing system to monitor dust particles after blasting at open-pit mine sites
3- Multi-UAV routing for area coverage and remote sensing with minimum time
4- UAV deployment exercise for mapping purposes: evaluation of emergency
response applications
5- Automated identification of river hydromorphological features using UAV high
resolution aerial imagery
6- Autonomous aerial refueling ground test demonstration—a sensor-in-the-loop,
non-tracking method
7- A new calibration method using low cost MEM IMUs to verify the performance of
UAV-borne MMS payloads
8- Adaptive environmental source localization and tracking with unknown permittivity and pathloss coefficients
9- Vision-based detection and distance estimation of micro unmanned aerial vehicles
10- Unmanned aerial vehicles (UAVs) and artificial intelligence revolutionizing wildlife monitoring and conservation
11- UAVs task and motion planning in the presence of obstacles and prioritized targets
12- Towards the development of a smart flying sensor: Illustration in the field of
precision agriculture
13- Flight test result for the ground-based radio navigation system sensor with an
unmanned air vehicle
12- Multisensor super resolution using directionally-adaptive regularization for UAV images
13- UAV control on the basis of 3D landmark bearing-only observations
14- Cooperative surveillance and pursuit using unmanned aerial vehicles and unattended ground sensors
15- A multispectral image creating method for a new airborne four-camera system with
different bandpass filters
16- Vision and control for UAVs: A survey of general methods and of inexpensive platforms for infrastructure inspection
17- Feasibility of using synthetic aperture radar to aid UAV navigation
18- Towards an autonomous vision-based unmanned aerial system against wildlife poachers
19- Formation flight of multiple UAVs via onboard sensor information sharing
20- Mini-UAV based sensory system for measuring environmental variables in greenhouses
21- Mini-UAV based sensory system for measuring environmental variables in greenhouses
22- Dual-stack single-radio communication architecture for UAV acting as a mobile node to collect data in WSNs
23- Development and evaluation of a UAV-photogrammetry system for precise 3D
environmental modeling
24- Prototyping a GNSS-based passiveRadar for UAVs: An instrument to classify the
waterContent feature of lands
25- Enabling UAV navigation with sensor and environmental uncertainty in cluttered
and GPS-denied environments
26- UAV-based estimation of carbon exports from heterogeneous soil landscapes—a case
study from the carboZALF experimental area
27- Wavelength-adaptive dehazing using histogram merging-based classification for
UAV images
28- A Space-Time Network-Based Modeling Framework for Dynamic Unmanned Aerial Vehicle
Routing in Traffic Incident Monitoring ApplicationsNuméro de notice : 25930 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Monographie En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03842-754-4 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96199 Building extraction from fused LiDAR and hyperspectral data using Random Forest Algorithm / Saeid Parsian in Geomatica, vol 71 n° 4 (December 2017)
[article]
Titre : Building extraction from fused LiDAR and hyperspectral data using Random Forest Algorithm Type de document : Article/Communication Auteurs : Saeid Parsian, Auteur ; Meisam Amani, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 185 - 193 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] analyse discriminante
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] toitRésumé : (Auteur) Dans le présent article, nous avons utilisé la fusion des données de la détection et de la télémétrie par ondes lumineuses (LiDAR) avec les données hyperspectrales afin de proposer une méthode pour la détection des édifices. Le nombre de bandes hyperspectrales a d’abord été réduit de 144 couches à 8 couches en utilisant l’algorithme d’analyse discriminante linéaire (ADL) pour enlever les bandes hautement redondantes et réduire les coûts de calcul. Puis, ces couches ont été intégrées à quatre couches de hauteurs et d’intensités obtenues des données LiDAR. Les couches fusionnées (12 couches) ont été appliquées à un algorithme de forêts aléatoires (FA) pour extraire les limites des édifices. Finalement, deux opérateurs morphologiques ont été appliqués pour enlever les ouvertures dans les toits des édifices et réparer leurs limites. Une comparaison a également été effectuée entre les résultats obtenus au moyen de la méthode proposée et l’étude de référence dans ce domaine [Debes et al. 2014]. La précision de la méthode proposée s’est avérée meilleure pour la détection des édifices en beaucoup moins de temps comparativement à la méthode de référence. Les valeurs de 97 % et de 96 % ont été obtenues pour la précision du producteur et de l’utilisateur respectivement. Dans l’ensemble, la méthode décrite dans le présent article s’est avérée avoir un potentiel élevé pour l’extraction des édifices. Numéro de notice : A2017-848 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.5623/cig2017-401 Date de publication en ligne : 27/02/2018 En ligne : https://doi.org/10.5623/cig2017-401 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89446
in Geomatica > vol 71 n° 4 (December 2017) . - pp 185 - 193[article]Multimorphological superpixel model for hyperspectral image classification / Tianzhu Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 12 (December 2017)PermalinkA batch-mode regularized multimetric active learning framework for classification of hyperspectral images / Zhou Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 11 (November 2017)PermalinkFusion of hyperspectral and LiDAR data using sparse and low-rank component analysis / Behnood Rasti in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 11 (November 2017)PermalinkRobust minimum volume simplex analysis for hyperspectral unmixing / Shaoquan Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 11 (November 2017)PermalinkSparse distributed multitemporal hyperspectral unmixing / Jakob Sigurdsson in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 11 (November 2017)PermalinkSpatial group sparsity regularized nonnegative matrix factorization for hyperspectral unmixing / Xinyu Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 11 (November 2017)PermalinkThe Naïve Overfitting Index Selection (NOIS): A new method to optimize model complexity for hyperspectral data / Alby D. Rocha in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 133 (November 2017)PermalinkHyperspectral dimensionality reduction for biophysical variable statistical retrieval / Juan Pablo Rivera-Caicedo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 132 (October 2017)PermalinkHyperspectral UAV-imagery and photogrammetric canopy height model in estimating forest stand variables / Sakari Tuominen in Silva fennica, vol 51 n° 5 (2017)PermalinkBand subset selection for anomaly detection in hyperspectral imagery / Lin Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 9 (September 2017)Permalink