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Apport des méthodes : imagerie drone, LiDAR et imagerie hyperspectrale pour l’étude du littoral vendéen / Mathis Baudis (2021)
Titre : Apport des méthodes : imagerie drone, LiDAR et imagerie hyperspectrale pour l’étude du littoral vendéen Type de document : Mémoire Auteurs : Mathis Baudis, Auteur Editeur : Le Mans : Ecole Supérieure des Géomètres et Topographes ESGT Année de publication : 2021 Importance : 58 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire présenté en vue d'obtenir le diplôme d'ingénieur ESGT, spécialité Géomètre et TopographeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] littoral atlantique (France)
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] orthophotoplan numérique
[Termes IGN] orthorectification
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] trait de côte
[Termes IGN] Vendée (85)Index. décimale : ESGT Mémoires d'ingénieurs de l'ESGT Résumé : (auteur) L’érosion des falaises soulève de plus en plus de problématiques. Il existe de nombreuses études qualitatives sur ce sujet. Ici, l’objectif est de faire une étude quantitative sur le littoral vendéen. Nous allons étudier l’évolution du trait de côte, un épisode érosif fort : la chute d’une arche et l’apport de l’orthorectification d’images hyperspectrales. L’objectif est de coupler les acquisitions issues de drone, de LiDAR terrestre et de caméra hyperspectrale dans le but d’étudier le littoral vendéen. Note de contenu : Introduction
1- Etat des connaissances sur le littoral vendéen
2- Outils et méthodes
3- Présentation des résultats des différents traitements
4- Discussion sur les résultats
ConclusionNuméro de notice : 28695 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur ESGT En ligne : https://dumas.ccsd.cnrs.fr/MEMOIRES-CNAM/dumas-03533799v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100466 Apport de la modélisation physique pour la cartographie de la biodiversité végétale en forêts tropicales par télédétection optique / Dav Ebengo Mwampongo (2021)
Titre : Apport de la modélisation physique pour la cartographie de la biodiversité végétale en forêts tropicales par télédétection optique Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Dav Ebengo Mwampongo, Auteur ; Christiane Weber, Directeur de thèse Editeur : Paris, Nancy, ... : AgroParisTech (2007 -) Année de publication : 2021 Importance : 188 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Institut National des Sciences et Industries du Vivant et de l'Environnement- AgroParisTechLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse de sensibilité
[Termes IGN] biodiversité végétale
[Termes IGN] carte forestière
[Termes IGN] diagnostic foliaire
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] modèle de transfert radiatif
[Termes IGN] réflectance végétale
[Termes IGN] taxinomie
[Termes IGN] transfert radiatifIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La préservation de la biodiversité est un enjeu majeur pour le développement durable. Face aux besoins de conservation à l’échelle globale, la définition des méthodes opérationnelles qui permettent d’évaluer la diversité biologique est nécessaire pour l’orientation des différentes politiques environnementales. La télédétection optique a montré un potentiel pour étudier la biodiversité. L’imagerie hyperspectrale aéroportée a été largement utilisée avec succès. Malgré son potentiel, l’imagerie hyperspectrale aéroportée ne permet pas de couvrir des vastes étendues (échelle régionale ou globale) suite à des contraintes logistique et financière. Les missions satellites hyperspectrales actuelles et futures (PRISMA, EnMAP, Biodiversity, CHIME, SBG…) offrent la possibilité d’étudier la biodiversité à grande échelle. Il existe cependant un besoin d’améliorer l’interprétation physique des méthodes existantes, basées sur les données aéroportées, pour évaluer leurs potentiels. Les outils de modélisation du transfert radiatif permettent de mieux comprendre l’interaction entre un rayonnement incident et les milieux physiques qu’ils traversent et de ce fait d’interpréter le signal. Ce projet de thèse vise à définir un cadre pour produire des simulations réalistes à l’aide du modèle de transfert radiatif 3D DART (Discrete Anisotropic Radiative Transfer) dans une perspective de soutien au développement méthodologique pour l'évaluation de la biodiversité et la préparation de futures missions satellites à l'aide de la modélisation 3D (adapté aux milieux complexes tels que les forêts tropicales). Pour ce faire, nous avons réalisé des études de sensibilité pour comprendre l’influence de deux facteurs sur la réflectance simulée par DART : la variabilité spatiale des propriétés optiques foliaires, la prise en compte des éléments non photosynthétiques de la végétation. Puis nous avons comparé ces simulations à des données hyperspectrales aéroportées expérimentales en décrivant les scènes forestières correspondantes de la manière la plus fine à l’aide d’information relatives à la structure, à la composition en espèces et à une sélection de traits fonctionnels foliaires. Plusieurs approches s’appuyant sur les propriétés optiques foliaires, et sur la prise en compte d’une fraction ligneuse ont été testées pour l’intégration des éléments non photosynthétique dans la scène. La variabilité spatiale des propriétés optiques foliaires a été testée en s’appuyant sur les données d’inventaires spatialisées, permettant de prendre en compte la variabilité à l’échelle du pixel, ou en opérant une uniformisation des propriétés optiques à l’échelle de la couronne de chaque individu, ou à l’échelle des espèces. Nos résultats ont montré que les simulations les plus proches des données expérimentales, jugées les plus réalistes, étaient obtenues par l’intégration des éléments non photosynthétiques par le biais d’une famille de constituants chimiques foliaires, les pigments bruns, combinée à une prise en compte de la variabilité des propriétés optiques à l’échelle du pixel. Les différences entre données expérimentales et simulations ont été étudiées en s’appuyant sur différents critères, comme la différence spectrale, la dissimilarité spectrale interspécifique et interspécifique et la capacité de discrimination spectrale des espèces. Nous avons obtenu une bonne concordance entre les simulations issues du scénario le plus réaliste et les données expérimentales. Note de contenu : Introduction générale
1- Télédétection optique appliquée au suivi de la biodiversité végétale dans les écosystèmes forestiers tropicaux
2- Le transfert radiatif dans la végétation et sa simulation
3- Données et méthodes
4- Résultats : simulation de la réflectance de canopée et analyse comparative
5- Discussion générale
Conclusion générale et perspectivesNuméro de notice : 28661 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géomatique : AgroParisTech : 2021 Organisme de stage : TETIS DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03520758 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99828
Titre : Artificial neural networks and evolutionary computation in remote sensing Type de document : Monographie Auteurs : Taskin Kavzoglu, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 256 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03943-828-0 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] réseau antagoniste génératif
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (éditeur) Artificial neural networks (ANNs) and evolutionary computation methods have been successfully applied in remote sensing applications since they offer unique advantages for the analysis of remotely-sensed images. ANNs are effective in finding underlying relationships and structures within multidimensional datasets. Thanks to new sensors, we have images with more spectral bands at higher spatial resolutions, which clearly recall big data problems. For this purpose, evolutionary algorithms become the best solution for analysis. This book includes eleven high-quality papers, selected after a careful reviewing process, addressing current remote sensing problems. In the chapters of the book, superstructural optimization was suggested for the optimal design of feedforward neural networks, CNN networks were deployed for a nanosatellite payload to select images eligible for transmission to ground, a new weight feature value convolutional neural network (WFCNN) was applied for fine remote sensing image segmentation and extracting improved land-use information, mask regional-convolutional neural networks (Mask R-CNN) was employed for extracting valley fill faces, state-of-the-art convolutional neural network (CNN)-based object detection models were applied to automatically detect airplanes and ships in VHR satellite images, a coarse-to-fine detection strategy was employed to detect ships at different sizes, and a deep quadruplet network (DQN) was proposed for hyperspectral image classification. Note de contenu : 1- CloudScout: A deep neural network for on-board cloud detection on hyperspectral images
2- Machine learning classification ensemble of multitemporal Sentinel-2 images: The case of a mixed Mediterranean ecosystem
3- Computer vision and deep learning techniques for the analysis of drone-acquired forest images, a transfer learning study
4- Improved SRGAN for remote sensing image super-resolution across locations and sensors
5- Design of feedforward neural networks in the classification of hyperspectral imagery using superstructural optimization
6- Deep quadruplet network for hyperspectral image classification with a small number of samples
7- Mapping the topographic features of mining-related Valley Fills using mask R-CNN deep learning and digital elevation data
8- Improved winter wheat spatial distribution extraction from high-resolution remote sensing imagery using semantic features and statistical analysis
9- Comparative research on deep learning approaches for airplane detection from very high-resolution satellite images
10- A coarse-to-fine network for ship detection in optical remote sensing images
11- Improved remote sensing image classification based on multi-scale feature fusionNuméro de notice : 28443 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-03943-828-0 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03943-828-0 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98893 Hyperspectral and multispectral image fusion via graph Laplacian-guided coupled tensor decomposition / Yuanyang Bu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 1 (January 2021)
[article]
Titre : Hyperspectral and multispectral image fusion via graph Laplacian-guided coupled tensor decomposition Type de document : Article/Communication Auteurs : Yuanyang Bu, Auteur ; Yong-Qiang Zhao, Auteur ; Jize Xue, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 648 - 662 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse spectrale
[Termes IGN] calcul tensoriel
[Termes IGN] équation de Laplace
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] tenseur
[Termes IGN] théorie des variétésRésumé : (auteur) We propose a novel graph Laplacian-guided coupled tensor decomposition (gLGCTD) model for fusion of hyperspectral image (HSI) and multispectral image (MSI) for spatial and spectral resolution enhancements. The coupled Tucker decomposition is employed to capture the global interdependencies across the different modes to fully exploit the intrinsic global spatial–spectral information. To preserve local characteristics, the complementary submanifold structures embedded in high-resolution (HR)-HSI are encoded by the graph Laplacian regularizations. The global spatial–spectral information captured by the coupled Tucker decomposition and the local submanifold structures are incorporated into a unified framework. The gLGCTD fusion framework is solved by a hybrid framework between the proximal alternating optimization (PAO) and the alternating direction method of multipliers (ADMM). Experimental results on both synthetic and real data sets demonstrate that the gLGCTD fusion method is superior to state-of-the-art fusion methods with a more accurate reconstruction of the HR-HSI. Numéro de notice : A2021-036 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.2992788 Date de publication en ligne : 18/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2992788 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96738
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 59 n° 1 (January 2021) . - pp 648 - 662[article]Model based signal processing techniques for nonconventional optical imaging systems / Daniele Picone (2021)
Titre : Model based signal processing techniques for nonconventional optical imaging systems Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Daniele Picone, Auteur ; Mauro Dalla Mura, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2021 Importance : 364 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université Grenoble Alpes, spécialité : Signal Image Parole TélécomsLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] acquisition comprimée
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] inférence statistique
[Termes IGN] interférométrie
[Termes IGN] méthode du maximum de vraisemblance (estimation)
[Termes IGN] mosaïque d'images
[Termes IGN] pouvoir de résolution géométrique
[Termes IGN] pouvoir de résolution spectrale
[Termes IGN] problème inverse
[Termes IGN] reconstruction d'image
[Termes IGN] régression non linéaire
[Termes IGN] spectromètre imageur
[Termes IGN] traitement du signalIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) There is an increasing demand for images with higher spectral and spatial resolution for applications in several domains such as health, environment, quality checking and natural disasters monitoring. Hyperspectral imagery provides the necessary spectral diversity to recover the composition of materials on site for applications such as the detection of fires, anomalies, chemical agents, targets and changes in the scene.The requirement for cheaper and more compact devices (e.g. to be embarked on low cost satellites and airborne platform) which are capable of capturing this information has led to the development of nonconventional innovative design concepts to overcome the technological limitations of traditional cameras. Data acquired by such novel imaging devices following the computational imaging paradigm are typically not readily exploitable for the final application. A computational phase is hence needed for extracting useful information from the raw acquisitions.This thesis addresses this issue by setting up an inversion problem. The general approach is to characterize the data fidelity term with a physical model, describing the underlying optical transformations performed by the device. The challenge is then shifted on the regularization step to properly characterizes the features of the quantities of interest and improve the accuracy of the estimation, which can be tackled with variational techniques.The analysis is applied to two novel concepts for nonconventional optical devices. The first one is a novel compressed acquisition imaging system based on color filter arrays, which embeds information from sensors with different spatial and spectral characteristics into a single mosaiced product. As opposed to existing compressed sensing based devices, the goal is not to recover the original uncompressed multiresolution sources, but instead to directly recover a synthetic fused image with both high spatial and spectral resolution.The proposed solution relies on the total variation regularization and is the subject of a detailed analysis, comparing its compressive power with straightforward software alternatives, evaluating its performances as the amount of channels changes, and validating its efficiency in comparison to state of the art methods when applied to classical fusion or mosaicing algorithms separately.The second class of devices is based on the ImSPOC patent, a design concept for a low finesse snapshot imaging spectrometer based on the interferometry of Fabry-Pérot. Its ideal behaviour follows the principle of the Fourier Transform Spectroscopy, as its acquisition can be interpreted as a sampled version of an interferogram, arranged across different sub-images distributed on the same focal plane.After defining a physical model based on optical geometry, its validity is evaluated over real acquisitions by setting up a Bayesian inference problem to determine its parameters, with approaches based on maximum likelihood estimators, regular-grid searches and nonlinear regression.A variety of preliminary tests are then carried out on the inversion method, with approaches based on singular value decomposition and sparse-inducing regularizers, accompanied by a analysis of their robustness to model mismatches. Note de contenu : 1- Introduction
2- Inverse problems theory
3- Signal processing of multimodal data
4- Joint fusion and demosaicing of compressed multiresolution acquisitions
5- Optics foundations for the ImSPOC acquisition system
6- Data processing pipeline of ImSPOC acquisitions
7- ConclusionsNuméro de notice : 28691 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Signal Image Parole Télécoms : Grenoble : 2021 Organisme de stage : GIPSA-lab DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-03596486v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100170 Reconnaissance spécifique et cartographie des arbres de la canopée en forêt tropicale en Guyane française par fusion de données lidar et hyperspectrales appliquées aux besoins de la gestion forestière / Anthony Laybros (2021)PermalinkRemote sensing and GIS / Basudeb Bhatta (2021)PermalinkSpectral variability in hyperspectral unmixing : Multiscale, tensor, and neural network-based approaches / Ricardo Augusto Borsoi (2021)PermalinkPermalinkTélédétection hyperspectrale pour l’identification et la caractérisation de minéraux industriels / Ronan Rialland (2021)PermalinkTélédétection synchronisée hyperspectrale et LiDAR à retour d’onde complet : application au suivi des littoraux sableux de la région Pays-de-la-Loire / Giovanni Frati (2021)PermalinkHyperspectral band selection via optimal neighborhood reconstruction / Qi Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 58 n° 12 (December 2020)PermalinkNonlocal graph convolutional networks for hyperspectral image classification / Lichao Mou in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 58 n° 12 (December 2020)PermalinkLearning-based hyperspectral imagery compression through generative neural networks / Chubo Deng in Remote sensing, vol 12 n° 21 (November 2020)PermalinkVNIR-SWIR superspectral mineral mapping: An example from Cuprite, Nevada / Kathleen E. Johnson in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 11 (November 2020)PermalinkDrought stress detection in juvenile oilseed rape using hyperspectral imaging with a focus on spectra variability / Wiktor R. 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Clark in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 159 (January 2020)PermalinkFusion of 3D point clouds and hyperspectral data for the extraction of geometric and radiometric features of trees / Eduardo Alejandro Tusa Jumbo (2020)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalink