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Object-based fusion of multitemporal multiangle ENVISAT ASAR and HJ-1B multispectral data for urban land-cover mapping / Yifang Ban in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 4 Tome 1 (April 2013)
[article]
Titre : Object-based fusion of multitemporal multiangle ENVISAT ASAR and HJ-1B multispectral data for urban land-cover mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Yifang Ban, Auteur ; Alexender Jacob, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 1998 - 2006 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] conflation
[Termes IGN] fusion de données multisource
[Termes IGN] image Envisat-ASAR
[Termes IGN] image HJ-1B
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] Pékin (Chine)
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (Auteur) The objectives of this research are to develop robust methods for segmentation of multitemporal synthetic aperture radar (SAR) and optical data and to investigate the fusion of multitemporal ENVISAT advanced synthetic aperture radar (ASAR) and Chinese HJ-1B multispectral data for detailed urban land-cover mapping. Eight-date multiangle ENVISAT ASAR images and one-date HJ-1B charge-coupled device image acquired over Beijing in 2009 are selected for this research. The edge-aware region growing and merging (EARGM) algorithm is developed for segmentation of SAR and optical data. Edge detection using a Sobel filter is applied on SAR and optical data individually, and a majority voting approach is used to integrate all edge images. The edges are then used in a segmentation process to ensure that segments do not grow over edges. The segmentation is influenced by minimum and maximum segment sizes as well as the two homogeneity criteria, namely, a measure of color and a measure of texture. The classification is performed using support vector machines. The results show that our EARGM algorithm produces better segmentation than eCognition, particularly for built-up classes and linear features. The best classification result (80%) is achieved using the fusion of eight-date ENVISAT ASAR and HJ-1B data. This represents 5%, 11%, and 14% improvements over eCognition, HJ-1B, and ASAR classifications, respectively. The second best classification is achieved using fusion of four-date ENVISAT ASAR and HJ-1B data (78%). The result indicates that fewer multitemporal SAR images can achieve similar classification accuracy if multitemporal multiangle dual-look-direction SAR data are carefully selected. Numéro de notice : A2013-213 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2012.2236560 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2012.2236560 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32351
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 51 n° 4 Tome 1 (April 2013) . - pp 1998 - 2006[article]Spectral angle mapper and object-based classification combined with hyperspectral remote sensing imagery for obtaining land use/cover mapping in a Mediterranean region / George P. Petropoulos in Geocarto international, vol 28 n° 1-2 (February - May 2013)
[article]
Titre : Spectral angle mapper and object-based classification combined with hyperspectral remote sensing imagery for obtaining land use/cover mapping in a Mediterranean region Type de document : Article/Communication Auteurs : George P. Petropoulos, Auteur ; Krishna Prasad Vadrevu, Auteur ; Chariton Kalaitzidis, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 114 - 129 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification Spectral angle mapper
[Termes IGN] image EO1-Hyperion
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image Quickbird
[Termes IGN] littoral méditerranéen
[Termes IGN] matrice d'erreur
[Termes IGN] occupation du solRésumé : (Auteur) In this study, we test the potential of two different classification algorithms, namely the spectral angle mapper (SAM) and object-based classifier for mapping the land use/cover characteristics using a Hyperion imagery. We chose a study region that represents a typical Mediterranean setting in terms of landscape structure, composition and heterogeneous land cover classes. Accuracy assessment of the land cover classes was performed based on the error matrix statistics. Validation points were derived from visual interpretation of multispectral high resolution QuickBird-2 satellite imagery. Results from both the classifiers yielded more than 70% classification accuracy. However, the object-based classification clearly outperformed the SAM by 7.91% overall accuracy (OA) and a relatively high kappa coefficient. Similar results were observed in the classification of the individual classes. Our results highlight the potential of hyperspectral remote sensing data as well as object-based classification approach for mapping heterogeneous land use/cover in a typical Mediterranean setting. Numéro de notice : A2013-278 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2012.668950 Date de publication en ligne : 02/04/2012 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2012.668950 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32416
in Geocarto international > vol 28 n° 1-2 (February - May 2013) . - pp 114 - 129[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2013011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Analyse par télédétection des paysages agraires des villages de Barani, Sampieri et Orodara (Burkina Faso) / Marius Yao (2013)
Titre : Analyse par télédétection des paysages agraires des villages de Barani, Sampieri et Orodara (Burkina Faso) Type de document : Mémoire Auteurs : Marius Yao, Auteur Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Marne-la-Vallée UPEM Année de publication : 2013 Importance : 50 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de master 2ème année Electronique, Télécommunication, Géomatique, spécialité Information géographiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] Burkina Faso
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification ISODATA
[Termes IGN] composition colorée
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] paysage agricole
[Termes IGN] villageIndex. décimale : DSIG Mémoires du master 2 IG, du master 2 SIG, de l'ex DEA SIG Résumé : (Auteur) Cette étude a été réalisée dans le cadre d'un projet de recherche, financé par la région Centre, intitulé « Stimulation biologique des sols et gestion socio-économique des agrosystèmes au Burkina Faso ». Une analyse des paysages agraires a été réalisée pour les 3 villages étudiés. Ils sont localisés dans différentes régions du Burkina Faso (villages de Sampieri à l'Est, Barani à l'Ouest et Orodara au Sud) et dans des contextes pédoclimatiques et culturels variés. L'étude a consisté à analyser les différentes données disponibles en télédétection (images satellites) afin de réaliser une cartographie de l'occupation des sols, connaître les paysages actuels puis passés et suivre ainsi leur évolution. Ce travail avait deux objectifs : alimenter un système d'information géographique nécessaire au projet de recherche et mener plus spécifiquement une réflexion sur l'évolution des paysages suite à des événements climatiques (sécheresse et inondation) ou des aménagements (pratiques agricoles avec des cultures de rendement, construction de routes). Note de contenu : INTRODUCTION
CHAPITRE 1 : CADRE GENERAL DE L'ETUDE
1. Localisation des zones d'étude
2. Climatologie
CHAPITRE 2: MATERIELS ET METHODE
1. Matériels utilisés
2. Méthodes de travail
CHAPITRE 3 : TRAITEMENTS NUMERIQUES DES DONNEES ET INTERPRETATION
1. Composition colorée des images Landsat TM de 2009 (aux deux saisons)
2. Courbes de réponses spectrales des échantillons de parcelles
3. Confrontation de la composition colorée aux données terrain
4. Discussion sur les compositions colorées des images Landsat TM de 1986 et de 2009
5. Résultats des classifications
CONCLUSIONNuméro de notice : 18957 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : Ecole nationale Supérieure de la Nature et du Paysage Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=51023 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 18957-01 DSIG Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Contribution à la mise en place d'un SIG fédérateur des données géographiques pour l'aménagement et les infrastructures / Mustapha Mimouni (2013)
Titre : Contribution à la mise en place d'un SIG fédérateur des données géographiques pour l'aménagement et les infrastructures Type de document : Mémoire Auteurs : Mustapha Mimouni, Auteur Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Marne-la-Vallée UPEM Année de publication : 2013 Importance : 98 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] Cameroun
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] catalogue de données localisées
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] Geonetwork
[Termes IGN] GeoServer
[Termes IGN] Leica Photogrammetry Suite
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] OpenLayers
[Termes IGN] PostGIS
[Termes IGN] serveur cartographique (programme)
[Termes IGN] test de performance
[Termes IGN] Web Feature Service
[Termes IGN] Web Map ServiceIndex. décimale : DSIG Mémoires du master 2 IG, du master 2 SIG, de l'ex DEA SIG Résumé : (auteur) La société SGDS est un cabinet d'études en ingénierie & études techniques en topographie, SIC, Géodésie,.., basé à Evry. Mon stage de master dans ce cabinet avait pour objectif d'enrichir une base de données cartographique, couvrant quelques localités du Cameroun, d'étudier les possibilités de cataloguer et de diffuser en ligne ces données.
Dans une première phase, j'ai généré des MNS à partir des chantiers de prises de vue aériennes, en intégrant le rapport de calibration de la caméra numérique, les relevés géodésiques, les restitutions photogrammétriques comme données de contrôle. J'ai utilisé LPS pour cette partie de travail.
La deuxième phase consistait à réaliser des cartes d'occupation du sol à partir des données de restitution photogrammétrique et, en parallèle, par classification automatique supervisée et non supervisée, en testant les différentes variantes, et évaluant la qualité des résultats (matrice d'erreur, précision totale et rapport statistique kappa).
La troisième phase consistait à rassembler les données du projet Cameroun, les organiser et les stocker dans une base de données fédérative. Ce travail d'organisation avait pour finalité la réalisation d'une maquette d'infrastructure de données spatiales (IDS), conforme à la norme INSPIRE pour la catalogage des données. Cette IDS implémentée avec la solution GeoNetwork permet de créer et de stocker des métadonnées, d'effectuer des recherches, ainsi que visualiser les données sans avoir à les télécharger.
La dernière étape était de concevoir et réaliser un serveur web cartographique pour la diffusion des données géographiques, en utilisant des solutions libres. Le choix a été porté sur la librairie OpenLayers coté client, avec Geoserver comme serveur cartographique de diffusion des données.Note de contenu : Introduction
1. Génération des MNS/Orthophotos à partir des chantiers de prise de vue aériennes
1.1. Présentation du logiciel LPS
1.2. Architecture
1.3. Données auxiliaires
1.4. Mise en œuvre
2. Carte d'occupation du sol par classification
2.1. Données et Logiciels
2.2. Classification
2.3. Traitements des données & Analyse des résultats
3. Gestion et catalogage des données/métadonnées
3.1. L'inventaire de l'existant
3.2. Le classement et l'harmonisation des données
3.3. Base de données
3.4. Métadonnées et géocatalogage
4. Conception et réalisation d'un serveur web cartographique pour la publication des données géographiques
4.1. Service Web
4.2. Critères de Choix:
4.3. Choix de la solution
4.4. Mise en œuvre
ConclusionNuméro de notice : 14804 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Mémoire Master 2 IG Organisme de stage : SGDS International Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=73838 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 14804-01 DSIG Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Updating land-cover maps by classification of image time series : A novel change-detection-driven transfer learning approach / Begüm Demir in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 1 Tome 1 (January 2013)
[article]
Titre : Updating land-cover maps by classification of image time series : A novel change-detection-driven transfer learning approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Begüm Demir, Auteur ; Francesca Bovolo, Auteur ; Lorenzo Bruzzone, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 300 - 312 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] mise à jour de base de données
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (Auteur) This paper proposes a novel change-detection-driven transfer learning (TL) approach to update land-cover maps by classifying remote-sensing images acquired on the same area at different times (i.e., image time series). The proposed approach requires that a reliable training set is available only for one of the images (i.e., the source domain) in the time series whereas it is not for another image to be classified (i.e., the target domain). Unlike other literature TL methods, no additional assumptions on either the similarity between class distributions or the presence of the same set of land-cover classes in the two domains are required. The proposed method aims at defining a reliable training set for the target domain, taking advantage of the already available knowledge on the source domain. This is done by applying an unsupervised-change-detection method to target and source domains and transferring class labels of detected unchanged training samples from the source to the target domain to initialize the target-domain training set. The training set is then optimized by a properly defined novel active learning (AL) procedure. At the early iterations of AL, priority in labeling is given to samples detected as being changed, whereas in the remaining ones, the most informative samples are selected from changed and unchanged unlabeled samples. Finally, the target image is classified. Experimental results show that transferring the class labels from the source domain to the target domain provides a reliable initial training set and that the priority rule for AL results in a fast convergence to the desired accuracy with respect to Standard AL. Numéro de notice : A2013-015 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2012.2195727 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2012.2195727 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32153
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 51 n° 1 Tome 1 (January 2013) . - pp 300 - 312[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2013011A RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible PermalinkUtilisation d'image satellitaire et d'un modèle numérique d'altitude pour la cartographie des zones à risque d'inondation sur le littoral méditerranéen de Saïdia (Nord-Est du Maroc) / M. Mouzouri in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 201 (Janvier 2013)PermalinkBuilt-up and vegetation extraction and density mapping using WorldView-II / A. Kumar in Geocarto international, vol 27 n° 7 (November 2012)PermalinkSemisupervised classification of remote sensing images with active queries / Jordi Munoz-Mari in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 10 Tome 1 (October 2012)PermalinkCombined use of Quickbird and lidar data for mapping a urban environment / N.B. Da Luz in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 198 - 199 (Septembre 2012)PermalinkIncreasing robustness of postclassification change detection using time series of land cover maps / Pieter Kempeneers in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 9 (October 2012)PermalinkAn automated approach for updating land cover maps based on integrated change detection and classification methods / X. Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 71 (July 2012)PermalinkDynamics of coastal landform features along the southern Tamil Nadu of India by using remote sensing and Geographic Information System / P. Mujabar in Geocarto international, vol 27 n° 4 (July 2012)PermalinkSeeking the truth in Aceh / Anonyme in GEO: Geoconnexion international, vol 11 n° 7 (july - august 2012)PermalinkA framework for supervised image classification with incomplete training samples / Q. Guo in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 78 n° 6 (June 2012)Permalink