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UL-Isomap based nonlinear dimensionality reduction for hyperspectral imagery classification / Weiwei Sun in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 89 (March 2014)
[article]
Titre : UL-Isomap based nonlinear dimensionality reduction for hyperspectral imagery classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Weiwei Sun, Auteur ; Avner Halevy, Auteur ; John J. Benedetto, Auteur ; Chun Liu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 25 - 36 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] carte isoplèthe
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] isoligne
[Termes IGN] point de repère
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] réduction géométrique
[Termes IGN] valeur propreRésumé : (Auteur) The paper proposes an upgraded landmark-Isometric mapping (UL-Isomap) method to solve the two problems of landmark selection and computational complexity in dimensionality reduction using Landmark Isometric mapping (LIsomap) for hyperspectral imagery (HSI) classification. First, the vector quantization method is introduced to select proper landmarks for HSI data. The approach considers the variations in local density of pixels in the spectral space. It locates the unique landmarks representing the geometric structures of HSI data. Then, random projections are used to reduce the bands of HSI data. After that, the new method incorporates the Recursive Lanczos Bisection (RLB) algorithm to construct the fast approximate k-nearest neighbor graph. The RLB algorithm accompanied with random projections improves the speed of neighbor searching in UL-Isomap. After constructing the geodesic distance graph between landmarks and all pixels, the method uses a fast randomized low-rank approximate method to speed up the eigenvalue decomposition of the inner-product matrix in multidimensional scaling. Manifold coordinates of landmarks are then computed. Manifold coordinates of non-landmarks are computed through the pseudo inverse transformation of landmark coordinates. Five experiments on two different HSI datasets are run to test the new UL-Isomap method. Experimental results show that UL-Isomap surpasses LIsomap, both in the overall classification accuracy (OCA) and in computational speed, with a speed over 5 times faster. Moreover, the UL-Isomap method, when compared against the Isometric mapping (Isomap) method, obtains only slightly lower OCAs. Numéro de notice : A2014-122 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2013.12.003 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.12.003 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=33027
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 89 (March 2014) . - pp 25 - 36[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2014031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Un vaste champ d'applications / Françoise de Blomac in DécryptaGéo le mag, n° 155 (01/03/2014)
[article]
Titre : Un vaste champ d'applications Type de document : Article/Communication Auteurs : Françoise de Blomac, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 09 - 11 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Télédétection
[Termes IGN] agriculture
[Termes IGN] capteur hyperspectral
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] défense nationale
[Termes IGN] désert
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] fond marin
[Termes IGN] géologie
[Termes IGN] image hyperspectraleRésumé : (Auteur) Analyse des pigments dans un tableau ancien, étude des grottes ornées, examens médicaux ... l'hyperspectral, en tant que technique non invasive, n'est pas réservé à l'observation de la Terre, loin s'en faut. Mais dans notre domaine, les données hyperspectrales peuvent se mettre au service de nombreuses thématiques. Tour d'horizon des domaines d'application. Numéro de notice : A2014-150 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=33055
in DécryptaGéo le mag > n° 155 (01/03/2014) . - pp 09 - 11[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 286-2014031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Estimation of higher chlorophylla concentrations using field spectral measurement and HJ-1A hyperspectral satellite data in Dianshan Lake, China / Liguo Zhou in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 88 (February 2014)
[article]
Titre : Estimation of higher chlorophylla concentrations using field spectral measurement and HJ-1A hyperspectral satellite data in Dianshan Lake, China Type de document : Article/Communication Auteurs : Liguo Zhou, Auteur ; Dar A. Roberts, Auteur ; Weichun Ma, Auteur ; Hao Zhang, Auteur ; Lin Tang, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 41 - 47 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] chlorophylle
[Termes IGN] image HJ-1A
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] lacRésumé : (Auteur) Based on in situ water sampling and field spectral measurements in Dianshan Lake, a semi-analytical three-band algorithm was used to estimate Chlorophylla (Chla) content in case II waters. The three bands selected to estimate Chla for high concentrations included 653, 691 and 748 nm. An equation, based on the difference in reciprocal reflectance between 653 and 691 nm, multiplied by reflectance at 748 nm as [Rrs-1(653) - Rrs-1(691)] Rrs(748), explained 85.57% of variance in Chla concentration with a root mean square error (RMSE) of Numéro de notice : A2014-084 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2013.11.016 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.11.016 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32989
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 88 (February 2014) . - pp 41 - 47[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2014021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Nonlinear unmixing of hyperspectral data using semi-nonnegative matrix factorization / Naoto Yokoya in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 2 (February 2014)
[article]
Titre : Nonlinear unmixing of hyperspectral data using semi-nonnegative matrix factorization Type de document : Article/Communication Auteurs : Naoto Yokoya, Auteur ; Jocelyn Chanussot, Auteur ; Akira Iwasaki, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 1430 - 1437 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] factorisation
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] matrice
[Termes IGN] modèle non linéaireRésumé : (Auteur) Nonlinear spectral mixture models have recently received particular attention in hyperspectral image processing. In this paper, we present a novel optimization method of nonlinear unmixing based on a generalized bilinear model (GBM), which considers the second-order scattering of photons in a spectral mixture model. Semi-nonnegative matrix factorization (semi-NMF) is used for the optimization to process a whole image in matrix form. When endmember spectra are given, the optimization of abundance and interaction abundance fractions converge to a local optimum by alternating update rules with simple implementation. The proposed method is evaluated using synthetic datasets considering its robustness for the accuracy of endmember extraction and spectral complexity, and shows smaller errors in abundance fractions rather than conventional methods. GBM-based unmixing using semi-NMF is applied to the analysis of an airborne hyperspectral image taken over an agricultural field with many endmembers, and it visualizes the impact of a nonlinear interaction on abundance maps at reasonable computational cost. Numéro de notice : A2014-076 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2013.2245671 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2013.2245671 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32981
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 52 n° 2 (February 2014) . - pp 1430 - 1437[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2014021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Structured sparse method for hyperspectral unmixing / Feiyun Zhu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 88 (February 2014)
[article]
Titre : Structured sparse method for hyperspectral unmixing Type de document : Article/Communication Auteurs : Feiyun Zhu, Auteur ; Yin Wang, Auteur ; Shiming Xiang, Auteur ; Bin Fan, Auteur ; Chunhong Pan, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 101 - 118 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] factorisation
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] matrice creuse
[Termes IGN] programmation par contraintesRésumé : (Auteur) Hyperspectral Unmixing (HU) has received increasing attention in the past decades due to its ability of unveiling information latent in hyperspectral data. Unfortunately, most existing methods fail to take advantage of the spatial information in data. To overcome this limitation, we propose a Structured Sparse regularized Nonnegative Matrix Factorization (SS-NMF) method based on the following two aspects. First, we incorporate a graph Laplacian to encode the manifold structures embedded in the hyperspectral data space. In this way, the highly similar neighboring pixels can be grouped together. Second, the lasso penalty is employed in SS-NMF for the fact that pixels in the same manifold structure are sparsely mixed by a common set of relevant bases. These two factors act as a new structured sparse constraint. With this constraint, our method can learn a compact space, where highly similar pixels are grouped to share correlated sparse representations. Experiments on real hyperspectral data sets with different noise levels demonstrate that our method outperforms the state-of-the-art methods significantly. Numéro de notice : A2014-087 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2013.11.014 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.11.014 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32992
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 88 (February 2014) . - pp 101 - 118[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2014021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Assessing the performance of two unsupervised dimensionality reduction techniques on hyperspectral APEX data for high resolution urban land-cover mapping / Luca Demarchi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 87 (January 2014)PermalinkCollaborative sparse regression for hyperspectral unmixing / Marian-Daniel Iordache in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 1 tome 1 (January 2014)PermalinkPermalinkHyperspectral image classification using nearest feature line embedding approach / Yang-Lang Chang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 1 tome 1 (January 2014)PermalinkUse intermediate results of wrapper band selection methods: A first step toward the optimization of spectral configuration for land cover classifications / Arnaud Le Bris (2014)PermalinkTemperature and emissivity separation from Thermal Airborne Hyperspectral Imager (TASI) data / Yang Hang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 12 (December 2013)PermalinkMéthode de sélection des bandes à base de l'analyse en composantes indépendantes appliquée aux images hyperspectrales de télédétection / Seloua Chouaf in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 204 (Octobre 2013)PermalinkGeneralized composite kernel framework for hyperspectral image classification / J. Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 9 (September 2013)PermalinkHyperspectral image noise reduction based on rank-1 tensor decomposition / Xian Guoa in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 83 (September 2013)PermalinkNon-linear partial least square regression increases the estimation accuracy of grass nitrogen and phosphorus using in situ hyperspectral and environmental data / Abel Ramoelo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 82 (August 2013)Permalink