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Principal component analysis for hyperspectral image classification / C. Rodarmel in Surveying and land information systems, vol 62 n° 2 (01/06/2002)
[article]
Titre : Principal component analysis for hyperspectral image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : C. Rodarmel, Auteur ; J. Shan, Auteur Année de publication : 2002 Article en page(s) : pp 115 - 122 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (Auteur) The availability of hyperspectral images expands the capability of using image classification to study detailed characteristics of objects, but at a cost of having to deal with huge data sets. This work studies the use of the principal component analysis as a preprocessing technique for the classification of hyperspectral images. Two hyperspectral data sets, HYDICE and AVIRIS, were used for the study. A brief presentation of the principal component analysis approach is followed by an examination of the information contents of the principal component image bands, which revealed that only the first few bands contain significant information. The use of the first few principal component images can yield about 70 percent correct classification rate. This study suggests the benefit and efficiency of using the principal component analysis technique as a preprocessing step for the classification of' hyperspectral images. Numéro de notice : A2002-192 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22107
in Surveying and land information systems > vol 62 n° 2 (01/06/2002) . - pp 115 - 122[article]Object detection using transformed signatures in multitemporal hyperspectral imagery / R. Mayer in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 40 n° 4 (April 2002)
[article]
Titre : Object detection using transformed signatures in multitemporal hyperspectral imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : R. Mayer, Auteur ; R. Priest, Auteur Année de publication : 2002 Article en page(s) : pp 831 - 840 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] recouvrement d'images
[Termes IGN] signature spectrale
[Termes IGN] superposition d'imagesRésumé : (Auteur) Changes in atmosphere, ground conditions, and sensor response between multitemporal airborne imaging sessions have limited the use of fixed target hyperspectral libraries in helping to identify targets in heterogeneous (cluttered) backgrounds. This hyperspectral target signature instability has resulted in using anomaly detection algorithms to detect targets in real time applications. The anomaly detection algorithms, however, have not detected targets at sufficiently low false alarm rates. This study examines mathematical transforms of target spectral signatures. Specifically this study uses statistical information regarding background clutter taken from one long-wave infrared (LWIR) hyperspectral (8-12jum) airborne imagery flown on one day, to find the target spectral signature flown on another day (with significantly dissimilar weather conditions). The transforms use overlapping regions in the two data sets but without subpixel level registration. This work analyzes image cubes collected during the November 1998 Hyperspectral Day/Night Radiometry Assessment (HYDRA) data collect. The transformed signatures used in matched filter searches successfully find targets (even targets nearly covered) with low false alarm rates ( Numéro de notice : A2002-178 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2002.1006361 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2002.1006361 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22093
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 40 n° 4 (April 2002) . - pp 831 - 840[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-02041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 065-02042 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A derivative-aided hyperspectral image analysis system for land-cover classification / F. Tsai in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 40 n° 2 (February 2002)
[article]
Titre : A derivative-aided hyperspectral image analysis system for land-cover classification Type de document : Article/Communication Auteurs : F. Tsai, Auteur ; W.D. Philpot, Auteur Année de publication : 2002 Article en page(s) : pp 416 - 425 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] occupation du solRésumé : (Auteur) The large number of spectral bands in hyperspectral data seriously complicates their use for classification. Selection of a useful subset of bands or derived features (spectral ratios, differences, derivatives) is always desirable, strongly affects the accuracy of the classification, and is often a practical necessity to keep the processing speed and memory requirements under control. This paper examines one possible procedure for selecting spectral derivatives to improve supervised classification of hyperspectral images. The procedure is designed to identify derivative features that are more effective at separating target classes and then add them to a base subset of features for classification. The goal is to create the smallest set of features that will result in the best classification result. A key issue in this process is the interplay of the number of features and the size of the training data sets since classification accuracy declines if the dimensionality of the feature space is too large relative to the number of training samples. Numéro de notice : A2002-100 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/36.992805 En ligne : https://doi.org/10.1109/36.992805 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22015
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 40 n° 2 (February 2002) . - pp 416 - 425[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-02021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 065-02022 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Linear spectral random mixture analysis for hyperspectral imagery / C.I. Chang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 40 n° 2 (February 2002)
[article]
Titre : Linear spectral random mixture analysis for hyperspectral imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : C.I. Chang, Auteur ; S.S. Chiang, Auteur ; J.A. Smith, Auteur ; I.W. Ginsberg, Auteur Année de publication : 2002 Article en page(s) : pp 375 - 392 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse en composantes indépendantes
[Termes IGN] analyse linéaire des mélanges spectraux
[Termes IGN] analyse spectrale
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] image hyperspectraleRésumé : (Auteur) Independent component analysis (ICA) has shown success in blind source separation and channel equalization. Its applications to remotely sensed images have been investigated in recent years. Linear spectral mixture analysis (LSMA) has been widely used for subpixel detection and mixed pixel classification. It models an image pixel as a linear mixture of materials present in an image where the material abundance fractions are assumed to be unknown and nonrandom parameters. This paper considers an application of ICA to the LSMA, referred to as ICA-based linear spectral random mixture analysis (LSRMA), which describes an image pixel as a random source resulting from a random composition of multiple spectral signatures of distinct materials in the image. It differs from the LSMA in that the abundance fractions of the material spectral signatures in the LSRMA are now considered to be unknown but random independent signal sources. Two major advantages result from the LSRMA. First, it does not require prior knowledge of the materials to be used in the linear mixture model, as required for the LSMA. Second, and most importantly, the LSRMA models the abundance fraction of each material spectral signature as an independent random signal source so that the spectral variability of materials can be described by their corresponding abundance fractions and captured more effectively in a stochastic manner. The experimental results demonstrate that the proposed LSRMA provides an effective unsupervised technique for target detection and image classification in hyperspectral imagery. Numéro de notice : A2002-097 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/36.992799 En ligne : https://doi.org/10.1109/36.992799 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22012
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 40 n° 2 (February 2002) . - pp 375 - 392[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-02021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 065-02022 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Approfondissement des techniques de diagnostique des propriétés spectrales d'une culture / Laure Chandelier (2002)
Titre : Approfondissement des techniques de diagnostique des propriétés spectrales d'une culture Type de document : Mémoire Auteurs : Laure Chandelier , Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2002 Importance : 71 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
[Rapport de projet pluridisciplinaire dans le cadre du cycle des] ingénieurs géographiques et cartographiques de l'état IT2Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] agriculture de précision
[Termes IGN] analyse spectrale
[Termes IGN] azote
[Termes IGN] développement durable
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] Matlab
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] pomme de terre
[Termes IGN] Québec (Canada)
[Termes IGN] SAS (logiciel)
[Termes IGN] spectroradiomètre
[Termes IGN] stress hydriqueIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Au Québec, des moyens importants sont actuellement mis en oeuvre pour développer une agriculture durable. L'agriculture de précision, qui s'inscrit dans ce contexte, a pour principal objectif de mettre la bonne dose d'engrais au bon moment et au bon endroit. Un groupe de recherche du laboratoire de géomatique agricole et d'agriculture de précision (Université Laval, Québec) travaille actuellement sur la détection hâtive des stress hydrique et nutritif dans les grandes cultures. Il s'agit de constituer, à partir de spectroscopie et de fluorimétrie, des indices critiques, révélateurs de l'état carencé de la plante. La campagne de l'été 2002 portait sur deux espèces de pomme de terre soumises à des stress en azote, en potassium et en magnésium. La première grande partie de ce projet a été l'acquisition des données nécessaires à la recherche. La deuxième partie a consisté en une étude des plants carencés en azote sur la bande spectrale 980nm. Il s'agissait de déterminer des indices hyperspectraux susceptibles de discriminer les traitements en azote et de fournir des modules de gestion des données spectrales. Des outils ont été développés (fonctions Matlab et macros Excel) pour calculer les indices proposés et des statistiques ont été effectués avec le logiciel SAS sur chacun de ces indices. L'indice NDVI portant sur les bandes 600-700nm et 700-980nm est apparu comme le plus efficace. Note de contenu : 1. CONTEXTE DU PROJET
L'agriculture de précision
Les différents projets de recherche
Le travail effectué
2. L'ACQUISITION DES DONNEES
Les différents instruments utilisés
Les campagnes de mesure en serre et en champ
La mise en forme des données
3. L'EXPLOITATION DES DONNEES
La recherche documentaire pour l'analyse spectrale
La sélection, l'organisation et la représentation des données
L'analyse statistique des donnéesNuméro de notice : 18117 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Laboratoire de Géomatique Agricole et d'Agriculture de Précision GAAP Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=50659 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 18117-01 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible 18117-02 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Best-bases feature extraction algorithms for classification of hyperspectral data / Satish Kumar in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 39 n° 7 (July 2001)PermalinkClustering to improve matched filter detection of weak gas plumes in hyperspectral thermal imagery / C.C. Funk in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 39 n° 7 (July 2001)PermalinkDetection of interannual vegetation responses to climatic variability using AVIRIS data in a coastal savanna in California / M. Garcia in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 39 n° 7 (July 2001)PermalinkDiscrimination of arid vegetation with airborne multispectral scanner hyperspectral imagery / M. Lewis in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 39 n° 7 (July 2001)PermalinkEffect of lossy vector quantization hyperspectral data compression on retrieval of red-edge indices / S.E. Qian in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 39 n° 7 (July 2001)PermalinkGeoregistration of airborne hyperspectral image data / C. Lee in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 39 n° 7 (July 2001)PermalinkHyperspectral subpixel target detection using the linear mixing model / D. Manolakis in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 39 n° 7 (July 2001)PermalinkInformation-theoretic assessment of sampled hyperspectral imagers / B. Aiazzi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 39 n° 7 (July 2001)PermalinkA new search algorithm for feature selection in hyperspectral remote sensing images / S.B. Serpico in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 39 n° 7 (July 2001)PermalinkRetrieval of sea water optically active parameters from hyperspectral data by means of generalized radial basis function neural networks / P. Cipollini in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 39 n° 7 (July 2001)Permalink