Descripteur
Documents disponibles dans cette catégorie (485)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Spectral response function comparability among 21 satellite sensors for vegetation monitoring / Alemu Gonsamo in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 3 Tome 1 (March 2013)
[article]
Titre : Spectral response function comparability among 21 satellite sensors for vegetation monitoring Type de document : Article/Communication Auteurs : Alemu Gonsamo, Auteur ; Jing M. Chen, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 1319 - 1335 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] capteur spatial
[Termes IGN] étalonnage radiométrique
[Termes IGN] modèle de transfert radiatif
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] réponse spectrale
[Termes IGN] surveillance de la végétationRésumé : (Auteur) Global and regional vegetation assessment strategies often rely on the combined use of multisensor satellite data. Variations in spectral response function (SRF) which characterizes the sensitivity of each spectral band have been recognized as one of the most important sources of uncertainty for the use of multisensor data. This paper presents the SRF differences among 21 Earth observation satellite sensors and their cross-sensor corrections for red, near infrared (NIR), and shortwave infrared (SWIR) reflectances, and normalized difference vegetation index (NDVI) aimed at global vegetation monitoring. The training data set to derive the SRF cross-sensor correction coefficients were generated from the state-of-the-art radiative transfer models. The results indicate that reflectances and NDVI from different satellite sensors cannot be regarded as directly equivalent. Our approach includes a polynomial regression and spectral curve information generated from a training data set representing a wide dynamics of vegetation distributions to minimize land cover specific SRF cross-sensor correction coefficient variations. The absolute mean SRF caused differences were reduced from 33.9% (20.1%) to 9.4 % (6%) for red, from 3.2 % (8.9%) to 1% (1.1% ) for NIR, from 2.9% (3.6 %) to 1.9% (1.6%) for SWIR, and from 7.1 % (9%) to 1.8% (1.7% ) for NDVI, after applying the SRF cross-sensor correction coefficients on independent top of canopy (top of atmosphere) data for all-embraced-sensor comparisons. Variations in processing strategies, non spectral differences, and algorithm preferences among sensor systems and data streams hinder cross-sensor spectra and NDVI comparability and continuity. The SRF cross-sensor correction approach provided here, however, can be used for studies aiming at large-scale vegetation monitoring with acceptable accuracy. Numéro de notice : A2013-125 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2012.2198828 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2012.2198828 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32263
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 51 n° 3 Tome 1 (March 2013) . - pp 1319 - 1335[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2013031A RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Retrieval of effective leaf area index in heterogeneous forests with terrestrial laser scanning / G. Zheng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 2 (February 2013)
[article]
Titre : Retrieval of effective leaf area index in heterogeneous forests with terrestrial laser scanning Type de document : Article/Communication Auteurs : G. Zheng, Auteur ; L. Moskal, Auteur ; S.H. Kim, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 777 - 787 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] image hémisphérique
[Termes IGN] Leaf Area Index
[Termes IGN] projection azimutale équivalente de lambert
[Termes IGN] projection stéréographique
[Termes IGN] rastérisation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] télémétrie laser aéroporté
[Termes IGN] télémétrie laser terrestreRésumé : (Auteur) Terrestrial laser scanner (TLS)-based leaf area index (LAI) retrieval is an appealing concept, due to the ability to capture structural information of canopies as 3D point cloud data (PCD). TLS-based LAI estimation methods promise a nondestructive tool for spatially explicit calibration of LAI estimated by aerial or satellite remote sensing techniques. These methods also overcome the sky condition restrictions of on-ground optical instruments such as hemispherical photography frequently used for LAI estimation. This paper presents a new method for estimating the effective LAI (LAIe) directly from PCD generated by TLS in heterogeneous forests. We converted the 3-D PCD into 2-D raster images, similar to hemispherical photographs, using two geometrical projection techniques in order to estimate gap fraction and LAIe using a linear least squares method. Our results indicated that the TLS-based algorithm was able to capture the variability in LAIe of forest stands with a range of densities. The TLS-based LAIe estimation method explained 89.1% (rmse = 0.01 ; p Numéro de notice : A2013-080 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2012.2205003 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2012.2205003 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32218
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 51 n° 2 (February 2013) . - pp 777 - 787[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2013021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible
Titre : Fusion de données lidar et multispectrales : Etude des techniques de segmentation et de classification de données LiDAR, d’images multispectrales et de leur fusion, Proposition d’une nouvelle technique de traitement de la fusion des données et analyse des résultats Type de document : Mémoire Auteurs : Ophélie Sinagra, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2013 Importance : 113 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de soutenance de Diplôme d'Ingénieur INSA, Spécialité TopographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image Quickbird
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] matrice de confusion
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] StrasbourgIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (Auteur) Cette étude a pour but de fusionner des données LiDAR et multispectrales afin de procéder à une classification en trois catégories en utilisant un algorithme supervisé. Un nuage de points LiDAR et une image satellite QuickBird comprenant les bandes Rouge, Vert, Bleue et Proche-Infrarouge acquis au-dessus de la ville de Strasbourg, France, ont été traités afin d’effectuer la fusion et d’estimer la précision de la méthode de classification proposée. Tout d’abord, l’image multispectrale a permis de calculer trois images représentant l’indice de végétation normalisé (NDVI), l’indice de végétation ajusté pour le sol (SAVI) et l’indice de contrôle environnemental global (GEMI). Puis, le nuage de points a lui permis de calculer la hauteur des éléments situés au-dessus du sol et l’information tridimensionnelle a été convertie en raster. Ces quatre rasters ont étés assemblés afin d’obtenir des rasters de deux, trois ou quatre couches afin d’effectuer différents tests. L’algorithme Support Vector Machine (SVM), permettant une classification supervisée, a été utilisé afin de classer ces rasters en trois classes : végétation, bâtiments et voirie. La matrice de confusions de la classification indique que la précision est améliorée lorsque les données LiDAR sont intégrées au calcul. Note de contenu : Introduction
1- Etat de l'art
2- Changement dans le sujet
3- Traitement de la fusion des données
4- Résultats finaux
5- Analyse
6- Discussion
ConclusionNuméro de notice : 11802 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : University of New South Wales Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=49749 Documents numériques
peut être téléchargé
11802_mem_insas_2013__sinagra.pdfAdobe Acrobat PDF The spatial prediction of tree species diversity in savanna woodlands of Southern Africa / G. Mutowo in Geocarto international, vol 27 n° 8 (December 2012)
[article]
Titre : The spatial prediction of tree species diversity in savanna woodlands of Southern Africa Type de document : Article/Communication Auteurs : G. Mutowo, Auteur ; Amon Murwira, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 627 - 645 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] arbre (flore)
[Termes IGN] biodiversité
[Termes IGN] image Ikonos
[Termes IGN] image Terra-ASTER
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] prédiction
[Termes IGN] radiance
[Termes IGN] rayonnement proche infrarouge
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] savane
[Termes IGN] ZimbabweRésumé : (Auteur) In this study, we tested the utility of remotely sensed data in predicting tree species diversity in savanna woodlands. Specifically, we developed linear regression functions based on a combination of the coefficient of variation of near infrared (NIR) radiance and the soil-adjusted vegetation index (SAVI), both derived from advanced space-borne thermal emission and reflection radiometer satellite imagery. Using the regression functions in a Geographic Information System (GIS), we predicted the spatial variations in tree species diversity. Our results showed that tree species diversity can be predicted using a combination of the coefficient of variation of NIR radiance and SAVI. We conclude that remotely sensed data can be used to spatially predict tree species diversity in savanna woodlands. Numéro de notice : A2012-550 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2012.662530 Date de publication en ligne : 29/02/2012 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2012.662530 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31996
in Geocarto international > vol 27 n° 8 (December 2012) . - pp 627 - 645[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2012081 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Built-up and vegetation extraction and density mapping using WorldView-II / A. Kumar in Geocarto international, vol 27 n° 7 (November 2012)
[article]
Titre : Built-up and vegetation extraction and density mapping using WorldView-II Type de document : Article/Communication Auteurs : A. Kumar, Auteur ; A. Chandra Pandrey, Auteur ; A. Jeyaseelan, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 557 - 568 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] bande infrarouge
[Termes IGN] bande rouge
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] densité de population
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] extraction de la végétation
[Termes IGN] image Worldview
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation IndexRésumé : (Auteur) This study demonstrates the use of high resolution WorldView-II satellite data in extraction of built-up land and vegetation using normalized index techniques. The PCA 1 and NIR 2 bands-based built-up index was proposed for extracting built-up land, which exhibit high accuracy. The normalized difference vegetation index based on Red Edge and NIR 2 bands of WorldView-II produced high accuracy in the estimation of vegetation compared to the use of Red and NIR bands. The grid technique used in estimating built-up and vegetation density from precisely classified images provided better and accurate assessment of built-up and vegetation density in heterogeneous landscape of urban areas. This shows areas of very high to high built-up density are located in the central, western and southern parts, which are primarily devoid of vegetation. This study indicates possibilities of utilizing high resolution satellite data in urban landscape characterization using a grid-based technique. Numéro de notice : A2012-542 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2012.657695 Date de publication en ligne : 23/02/2012 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2012.657695 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31988
in Geocarto international > vol 27 n° 7 (November 2012) . - pp 557 - 568[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2012071 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Topographic corrections of satellite data for regional monitoring / S. Goslee in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 78 n° 9 (September 2012)PermalinkClassification of urban tree species using hyperspectral imagery / R. Jensen in Geocarto international, vol 27 n° 5 (August 2012)PermalinkPhenology-based crop classification algorithm and its implications on agricultural water use assessments in California's central valley / L. Zhong in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 78 n° 8 (August 2012)PermalinkTemporal mixture analysis for estimating impervious surface area from multi-temporal MODIS NDVI data in Japan / F. Yang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 72 (August 2012)PermalinkVariations 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)PermalinkEstimating 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)PermalinkCharacterization of forests and deforestation in Cambodia using ALOS/PALSAR observation / R. Avtar in Geocarto international, vol 27 n° 2 (March 2012)PermalinkCarbon Stock of European Beech Forest : A Case at M. Pizzalto, Italy / Aida Taghavi Bayat in APCBEE Procedia, vol 1 (2-20)PermalinkA longitudinal study of malaria associated with deforestation in Sonitpur district of Assam, India / M. Nath in Geocarto international, vol 27 n° 1 (February 2012)PermalinkLa forêt en chiffres et en cartes / Institut national de l'information géographique et forestière (2012 -) (2012)Permalink