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Memory-based cluster sampling for remote sensing image classification / Michele Volpi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 8 (August 2012)
[article]
Titre : Memory-based cluster sampling for remote sensing image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Michele Volpi, Auteur ; Devis Tuia, Auteur ; Mikhail Kanevski, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 3096 - 3106 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image hyperspectraleRésumé : (Auteur) In this paper, we address the problem of semi-automatic definition of training sets for the classification of remotely sensed images. We propose two approaches based on active learning aiming at removing both the proximal (low diversity) and the dense (low exploration during iterations) sampling redundancies. The first is encountered when several samples carrying similar spectral information are selected by the algorithm, while the second occurs when the heuristic is unable to explore undiscovered parts of the feature space during iterations. For this purpose, kernel k-means is used to cluster a set of uncertain candidates in the same space spanned by the kernel function defined in the SVM classification step. Two heuristics are proposed to maximize the speed of convergence to high classification accuracies: The first is based on binary hierarchical partitioning of the set of selected uncertain samples, while the second extends this approach by considering memory in the selection and thus dynamically adapts to the problem throughout the iterations. Experiments on both VHR and hyperspectral imagery confirm fast convergence of the algorithm, that outperforms state-of-the-art sampling schemes. Numéro de notice : A2012-383 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2011.2179661 Date de publication en ligne : 21/02/2012 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2011.2179661 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31829
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 50 n° 8 (August 2012) . - pp 3096 - 3106[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2012081 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Representative multiple Kernel learning for classification in hyperspectral imagery / Y. Gu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 7 Tome 2 (July 2012)
[article]
Titre : Representative multiple Kernel learning for classification in hyperspectral imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Y. Gu, Auteur ; C. Wang, Auteur ; D. You, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 2852 - 2865 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] méthode fondée sur le noyauRésumé : (Auteur) Recently, multiple kernel learning (MKL) methods have been developed to improve the flexibility of kernel-based learning machine. The MKL methods generally focus on determining key kernels to be preserved and their significance in optimal kernel combination. Unfortunately, computational demand of finding the optimal combination is prohibitive when the number of training samples and kernels increase rapidly, particularly for hyperspectral remote sensing data. In this paper, we address the MKL for classification in hyperspectral images by extracting the most variation from the space spanned by multiple kernels and propose a representative MKL (RMKL) algorithm. The core idea embedded in the algorithm is to determine the kernels to be preserved and their weights according to statistical significance instead of time-consuming search for optimal kernel combination. The noticeable merits of RMKL consist that it greatly reduces the computational load for searching optimal combination of basis kernels and has no limitation from strict selection of basis kernels like most MKL algorithms do; meanwhile, RMKL keeps excellent properties of MKL in terms of both good classification accuracy and interpretability. Experiments are conducted on different real hyperspectral data, and the corresponding experimental results show that RMKL algorithm provides the best performances to date among several the state-of-the-art algorithms while demonstrating satisfactory computational efficiency. Numéro de notice : A2012-322 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2011.2176341 Date de publication en ligne : 17/01/2012 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2011.2176341 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31768
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 50 n° 7 Tome 2 (July 2012) . - pp 2852 - 2865[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2012071B RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Geometric unmixing of large hyperspectral images: A barycentric coordinate approach / Paul Honeine in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 6 (June 2012)
[article]
Titre : Geometric unmixing of large hyperspectral images: A barycentric coordinate approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Paul Honeine, Auteur ; C. Richard, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 2185 - 2195 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algorithme du simplexe
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] image hyperspectraleRésumé : (Auteur) In hyperspectral imaging, spectral unmixing is one of the most challenging and fundamental problems. It consists of breaking down the spectrum of a mixed pixel into a set of pure spectra, called endmembers, and their contributions, called abundances. Many endmember extraction techniques have been proposed in literature, based on either a statistical or a geometrical formulation. However, most, if not all, of these techniques for estimating abundances use a least-squares solution. In this paper, we show that abundances can be estimated using a geometric formulation. To this end, we express abundances with the barycentric coordinates in the simplex defined by endmembers. We propose to write them in terms of a ratio of volumes or a ratio of distances, which are quantities that are often computed to identify endmembers. This property allows us to easily incorporate abundance estimation within conventional endmember extraction techniques, without incurring additional computational complexity. We use this key property with various endmember extraction techniques, such as N-Findr, vertex component analysis, simplex growing algorithm, and iterated constrained endmembers. The relevance of the method is illustrated with experimental results on real hyperspectral images. Numéro de notice : A2012-263 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2012.2188408 Date de publication en ligne : 14/11/2011 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2012.2188408 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31709
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 50 n° 6 (June 2012) . - pp 2185 - 2195[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2012061 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Modeling and simulation of polarimetric hyperspectral imaging process / Junping Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 6 (June 2012)
[article]
Titre : Modeling and simulation of polarimetric hyperspectral imaging process Type de document : Article/Communication Auteurs : Junping Zhang, Auteur ; J. Chen, Auteur ; B. Zou, Auteur ; Y. Zhang, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 2238 - 2253 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] données polarimétriques
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] modélisation de prise de vue
[Termes IGN] polarisation
[Termes IGN] réflectance végétale
[Termes IGN] simulation d'imageRésumé : (Auteur) Polarimetric hyperspectral images can provide spectral, spatial, and polarimetric information of a scene, which are unique and comprehensive for remote sensing applications such as growth monitoring of crops, analysis of water quality, and geology mapping, etc. The researches on polarimetric hyperspectral imaging mechanism and on image characteristics are of great importance for further information extraction and utilization of the images. The purposes of this paper are to analyze the mechanism of polarimetric hyperspectral imaging and to model such a process. The outcome of the paper will help designers and users of a polarimetric hyperspectral imaging system to further understand the system and take full advantages of it. In this paper, a polarimetric hyperspectral imaging model is proposed, in which the influence of skylight on polarization is considered, and subpixel model, polarized reflectance models, and the classical fast canopy reflectance model are combined to model the vegetation canopy. Then, a simulated scene that includes a woodland area with low shrubbery and a road is obtained by using the imaging model. Experiments analyze and discuss the simulation condition and parameters of the imaging models, the uniqueness, and usefulness of the integration of polarimetric and spectral information. Numéro de notice : A2012-265 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2011.2172618 Date de publication en ligne : 28/11/2011 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2011.2172618 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31711
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 50 n° 6 (June 2012) . - pp 2238 - 2253[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2012061 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Variations saisonnière et annuelle de l'indice NDVI en relation avec les herbiers de zosteres (zostera noltii) par images satellites Spot : exemple du Bassin d'Arcachon (France) / J.M. Froidefond in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 197 (Juin 2012)
[article]
Titre : Variations saisonnière et annuelle de l'indice NDVI en relation avec les herbiers de zosteres (zostera noltii) par images satellites Spot : exemple du Bassin d'Arcachon (France) Type de document : Article/Communication Auteurs : J.M. Froidefond, Auteur ; Virginie Lafon, Auteur ; X. Montaudouin, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 52 - 63 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Arcachon (bassin d')
[Termes IGN] estran
[Termes IGN] herbier marin
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image SPOT
[Termes IGN] littoral
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] variation saisonnièreRésumé : (Auteur) Le Bassin d'Arcachon est caractérisé par des surfaces intertidales importantes (115 km2 au total) qui sont colonisées en grande partie par des herbiers à zostères (Zostera noltii). L'enveloppe globale des herbiers constitue un indicateur de l'état écologique des eaux du bassin au sens de la Directive Cadre sur l'Eau (DCE). Elle est donc régulièrement cartographiée. Les herbiers présentent des variations saisonnières (croissance printanière et estivale) et annuelles. Ces dernières années, on a pu observer une diminution de la surface totale occupée par les zostères. Dans le cadre du développement d'un outil de suivi opérationnel (programme LITEAU2 QuaLiF), plusieurs approches basées sur l'utilisation de données de télédétection spatiales ont été expérimentées. Cette étude présente les résultats de l'application de l'indice de végétation normalisé (NDVI) à une série de scènes Spot acquises dans le cadre du programme Kalideos Littoral du Centre National d'Études Spatiales (CNES). Sur ces images satellites, il est possible de détecter les herbiers dans le proche infrarouge à marée basse. L'indice NDVI a donc été appliqué pour mesurer la dynamique temporelle du couvert. Le maximum de NDVI est observé en automne et son minimum en hiver. À l'échelle interannuelle, les cartes de NDVI Spot montrent une diminution récente de l'extension de l'herbier, en particulier des zones de forte densité. Des mesures hyperspectrales de terrain et des photographies aériennes à basse altitude valident ces résultats et confirment l'utilité des données satellites à haute résolution spatiale pour la mise en œuvre du suivi DCE. Numéro de notice : A2012-411 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.52638/rfpt.2012.81 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2012.81 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31857
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 197 (Juin 2012) . - pp 52 - 63[article]Estimating urban leaf area index (LAI) of individual trees with hyperspectral data / R. Jensen in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 78 n° 5 (May 2012)PermalinkView generation for multiview maximum disagreement based active learning for hyperspectral image classification / W. Di in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 5 Tome 2 (May 2012)PermalinkClassification of savanna tree species, in the Greater Kruger National Park region, by integrating hyperspectral and LiDAR data in a Random Forest data mining environment / Laven Naidoo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 69 (April 2012)PermalinkRobust hyperspectral vision-based classification for multi-season weed mapping / Y. Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 69 (April 2012)PermalinkDevelopment of a network-based method for unmixing of hyperspectral data / V. Karathanassi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 3 (March 2012)PermalinkHyperspectral unmixing based on mixtures of Dirichlet components / J. Nascimento in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 3 (March 2012)PermalinkCoupled nonnegative matrix factorization unmixing for hyperspectral and multispectral data fusion / N. Yokoya in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 2 (February 2012)PermalinkA genetic fuzzy-rule-based classifier for land cover classification from hyperspectral imagery / Dimitris G. Stavrakoudis in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 1 (January 2012)PermalinkThe unmixing of atmospheric trace gases from hyperspectral satellite data / P. Addabbo in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 1 (January 2012)PermalinkIntercomparison and validation of techniques for spectral unmixing of hyperspectral images : a planetary case study / X. Ceamanos in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 49 n° 11 Tome 1 (November 2011)Permalink