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Titre : Traitement possibiliste d'images, application au recalage d'images Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Wissal Ben Markouza, Auteur ; Basel Solaiman, Directeur de thèse ; Khaled Bsaïes, Directeur de thèse Editeur : Institut Mines-Télécom Atlantique IMT Atlantique Année de publication : 2022 Importance : 151 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Ecole Nationale Supérieure Mines-Télécom Atlantique, Spécialité Signal, image, visionLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] information sémantique
[Termes IGN] niveau de gris (image)
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] recalage d'image
[Termes IGN] sous ensemble flou
[Termes IGN] théorie des possibilitésIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Dans ce travail, nous proposons un système de recalage géométrique possibiliste qui fusionne les connaissances sémantiques et les connaissances au niveau du gris des images à recaler. Les méthodes de recalage géométrique existantes se reposent sur une analyse des connaissances au niveau des capteurs lors de la détection des primitives ainsi que lors de la mise en correspondance. L'évaluation des résultats de ces méthodes de recalage géométrique présente des limites au niveau de la perfection de la précision causées par le nombre important de faux amers. L’idée principale de notre approche proposée est de transformer les deux images à recaler en un ensemble de projections issues des images originales (source et cible). Cet ensemble est composé des images nommées « cartes de possibilité », dont chaque carte comporte un seul contenu et présente une distribution possibiliste d’une classe sémantique des deux images originales. Le système de recalage géométrique basé sur la théorie de possibilités proposé présente deux contextes : un contexte supervisé et un contexte non supervisé. Pour le premier cas de figure nous proposons une méthode de classification supervisée basée sur la théorie des possibilités utilisant les modèles d'apprentissage. Pour le contexte non supervisé, nous proposons une méthode de clustering possibiliste utilisant la méthode FCM-multicentroide. Les deux méthodes proposées fournissent en résultat les ensembles de classes sémantiques des deux images à recaler. Nous créons par la suite, les bases de connaissances pour le système de recalage possibiliste proposé. Nous avons amélioré la qualité du recalage géométrique existant en termes de perfection de précision, de diminution du nombre de faux amers et d'optimisation de la complexité temporelle. Note de contenu : Introduction générale
1- Etat de l'art
2- Recalage d'images : approche géométrique
3- estimation des distributions des possibilités pour le recalage géométrique
4- Systeme de recalage possibiliste
5- Expérimentation et évaluation du système de recalage possibiliste
Conclusions et perspectivesNuméro de notice : 24088 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Signal, image, vision : Mines-Télécom Atlantique : 2022 Organisme de stage : Laboratoire de Traitement de l'Information Medicale DOI : sans En ligne : https://theses.hal.science/tel-03917545 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102480 Use of multi-temporal and multi-sensor data for continental water body extraction in the context of the SWOT mission / Nicolas Gasnier (2022)
Titre : Use of multi-temporal and multi-sensor data for continental water body extraction in the context of the SWOT mission Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Nicolas Gasnier, Auteur ; Florence Tupin, Directeur de thèse ; Loïc Denis, Directeur de thèse Editeur : Paris : Institut Polytechnique de Paris Année de publication : 2022 Importance : 213 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse de doctorat présentée à l’Institut Polytechnique de Paris, spécialité ImagesLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] données hydrographiques
[Termes IGN] hauteurs de mer
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] image SWOT
[Termes IGN] lac
[Termes IGN] rivière
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] télédétection en hyperfréquenceIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Spaceborne remote sensing provides hydrologists and decision-makers with data that are essential for understanding the water cycle and managing the associated resources and risks. The SWOT satellite, which is a collaboration between the French (CNES) and American (NASA, JPL) space agencies, is scheduled for launch in 2022 and will measure the height of lakes, rivers, and oceans with high spatial resolution. It will complement existing sensors, such as the SAR and optical constellations Sentinel-1 and 2, and in situ measurements. SWOT represents a technological breakthrough as it is the first satellite to carry a near-nadir swath altimeter. The estimation of water levels is done by interferometry on the SAR images acquired by SWOT. Detecting water in these images is therefore an essential step in processing SWOT data, but it can be very difficult, especially with low signal-to-noise ratios, or in the presence of unusual radiometries. In this thesis, we seek to develop new methods to make water detection more robust. To this end, we focus on the use of exogenous data to guide detection, the combination of multi-temporal and multi-sensor data and denoising approaches. The first proposed method exploits information from the river database used by SWOT (derived from GRWL) to detect narrow rivers in the image in a way that is robust to both noise in the image, potential errors in the database, and temporal changes. This method relies on a new linear structure detector, a least-cost path algorithm, and a new Conditional Random Field segmentation method that combines data attachment and regularization terms adapted to the problem. We also proposed a method derived from GrabCut that uses an a priori polygon containing a lake to detect it on a SAR image or a time series of SAR images. Within this framework, we also studied the use of a multi-temporal and multi-sensor combination between Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 optical images. Finally, as part of a preliminary study on denoising methods applied to water detection, we studied the statistical properties of the geometric temporal mean and proposed an adaptation of the variational method MuLoG to denoise it. Note de contenu : 1. Introduction
1.1 Context
1.2 Contributions
1.3 Organization of the manuscript
I BACKGROUND ON SAR REMOTE SENSING AND WATER SURFACE MONITORING WITH SAR IMAGES
2. SAR images
2.1 Physics and statistics of SAR images
2.2 The SWOT mission
2.3 Sentinel-1
3. SAR water detection and hydrological prior
3.1 Water detection in SAR images
3.2 SWOT processing and products
3.3 Prior water masks and databases
4. Methodological background
4.1 Markov random fields
4.2 Variational methods for image denoising
PROPOSED APPROACHES
5. Guided extraction of narrow rivers on SAR images using an exogenous river database
5.1 Introduction
5.2 Proposed river segmentation pipeline
5.3 Experimental results
5.4 Conclusion
6. Adaptation of the GrabCut method to SAR images: lake detection from a priori polygon
6.1 Single-date GrabCut method for lake detection from a priori polygon
6.2 Multitemporal and multi-sensor adaptations of the method
6.3 2D+T GrabCut of SAR images with temporal regularization for lake detection within an a priori mask
6.4 Joint 2D+T segmentation of SAR and optical images
7. Denoising of the temporal geometric mean
7.1 Introduction
7.2 Statistics of the temporal geometric mean of SAR intensities
7.3 Denoising method
7.4 Experiments
7.5 Application to change detection
7.6 Application to ratio-based denoising of single SAR images within a time series
7.7 Conclusion
8 Conclusion and perspectivesNuméro de notice : 26762 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Images : Palaiseau : 2022 Organisme de stage : Télécom Paris nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 17/02/2022 En ligne : https://tel.hal.science/tel-03578831/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99823
Titre : Vegetation index and dynamics Type de document : Monographie Auteurs : Eusebio Cano Carmona, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2022 Importance : 350 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83969-385-4 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] analyse spectrale
[Termes IGN] Autocad Map
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] changement d'utilisation du sol
[Termes IGN] Colombie
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] dynamique de la végétation
[Termes IGN] écosystème urbain
[Termes IGN] flore endémique
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] Inde
[Termes IGN] indice de diversité
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] outil d'aide à la décision
[Termes IGN] Pakistan
[Termes IGN] pédologie locale
[Termes IGN] Pennsylvanie (Etats-Unis)
[Termes IGN] Pinus sylvestris
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] traitement d'imageIndex. décimale : 35.41 Applications de télédétection - végétation Résumé : (Editeur) The book contemplates different ways of approaching the study of vegetation as well as the type of indices to be used. However, all the works pursue the same objective: to know and interpret nature from different points of view, either through knowledge of nature in situ or the use of technology and mapping using satellite images. Chapters analyze the ecological parameters that affect vegetation, the species that make up plant communities, and the influence of humans on vegetation. Note de contenu : 1. Introductory Chapter: Methodological Aspects for the Study of Vegetation / Eusebio Cano Carmona, Ricardo Quinto Canas, Ana Cano Ortiz and Carmelo María Musarella
2. Using GIS and the Diversity Indices: A Combined Approach to Woody Plant Diversity in the Urban Landscape / Tuba Gül Doğan and Engin Eroğlu
3. Classical and Modern Remote Mapping Methods for Vegetation Cover / Algimantas Česnulevičius, Artūras Bautrėnas, Linas Bevainis and Donatas Ovodas
4. Assessment of the State of Forest Plant Communities of Scots Pine (Pinus sylvestris L.) in the Conditions of Urban Ecosystems / Elena Runova, Vera Savchenkova, Ekaterina Demina-Moskovskaya and Anastasia Baranenkova
5. Landscape Genetics and Phytogeography of Criollo Avocadoes Persea americana from Northeast Colombia / Clara Inés Saldamando-Benjumea, Gloria Patricia Cañas-Gutiérrez, Jorge Muñoz and Rafael Arango Isaza
6. The Use of NDVI and NDBI to Provide Subsidies to Public Manager’s Decision Making on Maintaining the Thermal Comfort in Urban Areas / Arthur Santos, Fernando Santil and Claudionor Silva
7. Detailed Investigation of Spectral Vegetation Indices for Fine Field-Scale Phenotyping / Maria Polivova and Anna Brook
8. Predictive Models for Reforestation and Agricultural Reclamation: A Clearfield County, Pennsylvania Case Study / Zhi Yue and Jon Bryan Burley
9. Dynamic-Catenal Phytosociology for Evaluating Vegetation / Sara del Río, Raquel Alonso-Redondo, Alejandro González-Pérez, Aitor Álvarez-Santacoloma, Giovanni Breogán Ferreiro Lera and Ángel Penas
10. Germination and Seedling Growth of Entandrophragma bussei Harms ex Engl. from Wild Populations / Samora M. Andrew, Siwa A. Kombo and Shabani A.O. Chamshama
11. Spatial Dynamics of Forest Cover and Land Use Changes in the Western Himalayas of Pakistan / Amjad ur Rahman, Esra Gürbüz, Semih Ekercin and Shujaul Mulk Khan
12. Understanding Past and Present Vegetation Dynamics Using the Palynological Approach: An Introductory Discourse / Sylvester Onoriode Obigba
13. Forest Vegetation and Dynamics Studies in India / Madan Prasad Singh, Manohara Tattekere Nanjappa, Sukumar Raman, Suresh Hebbalalu Satyanatayana, Ayyappan Narayanan, Ganesan Renagaian and Sreejith Kalpuzha Ashtamoorthy
14. Photosynthetic Antenna Size Regulation as an Essential Mechanism of Higher Plants Acclimation to Biotic and Abiotic Factors: The Role of the Chloroplast Plastoquinone Pool and Hydrogen Peroxide / Maria M. Borisova-Mubarakshina, Ilya A. Naydov, Daria V. Vetoshkina, Marina A. Kozuleva, Daria V. Vilyanen, Natalia N. Rudenko and Boris N. Ivanov
15. Rockbee Repellent Endemic Plant Species of Andaman-Nicobar Archipelago in the Bay of Bengal / Sam Paul Mathew and Raveendranpillai Prakashkumar
16. Evaluating Insects as Bioindicators of the Wetland Environment Quality (Arid Region of Algeria) / Brahimi Djamel, Rahmouni Abdelkader, Brahimi Abdelghani and Mesli LotfiNuméro de notice : 26797 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.87465 Date de publication en ligne : 23/02/2022 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.87465 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100059 Automatic registration of mobile mapping system Lidar points and panoramic-image sequences by relative orientation model / Ningning Zhu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 12 (December 2021)
[article]
Titre : Automatic registration of mobile mapping system Lidar points and panoramic-image sequences by relative orientation model Type de document : Article/Communication Auteurs : Ningning Zhu, Auteur ; Bisheng Yang, Auteur ; Zhen Dong, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 913 - 922 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] appariement de points
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image panoramique
[Termes IGN] modèle géométrique de prise de vue
[Termes IGN] orientation relative
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] séquence d'images
[Termes IGN] superposition de données
[Termes IGN] SURF (algorithme)Résumé : (Auteur) To register mobile mapping system (MMS) lidar points and panoramic-image sequences, a relative orientation model of panoramic images (PROM) is proposed. The PROM is suitable for cases in which attitude or orientation parameters are unknown in the panoramic-image sequence. First, feature points are extracted and matched from panoramic-image pairs using the SURF algorithm. Second, these matched feature points are used to solve the relative attitude parameters in the PROM. Then, combining the PROM with the absolute position and attitude parameters of the initial panoramic image, the MMS lidar points and panoramic-image sequence are registered. Finally, the registration accuracy of the PROM method is assessed using corresponding points manually selected from the MMS lidar points and panoramic-image sequence. The results show that three types of MMS data sources are registered accurately based on the proposed registration method. Our method transforms the registration of panoramic images and lidar points into image feature-point matching, which is suitable for diverse road scenes compared with existing methods. Numéro de notice : A2021-899 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.21-00006R2 Date de publication en ligne : 01/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.21-00006R2 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99298
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 87 n° 12 (December 2021) . - pp 913 - 922[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105-2021121 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Building detection with convolutional networks trained with transfer learning / Simon Šanca in Geodetski vestnik, vol 65 n° 4 (December 2021 - February 2022)
[article]
Titre : Building detection with convolutional networks trained with transfer learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Simon Šanca, Auteur ; Krištof Oštir, Auteur ; Alen Mangafić, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 559 - 576 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification automatique d'objets
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données cadastrales
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image infrarouge couleur
[Termes IGN] image proche infrarouge
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] orthoimage couleur
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] SlovénieRésumé : (Auteur) Building footprint detection based on orthophotos can be used to update the building cadastre. In recent years deep learning methods using convolutional neural networks have been increasingly used around the world. We present an example of automatic building classification using our datasets made of colour near-infrared orthophotos (NIR-R-G) and colour orthophotos (R-G-B). Building detection using pretrained weights from two large scale datasets Microsoft Common Objects in Context (MS COCO) and ImageNet was performed and tested. We applied the Mask Region Convolutional Neural Network (Mask R-CNN) to detect the building footprints. The purpose of our research is to identify the applicability of pre-trained neural networks on the data of another colour space to build a classification model without re-learning. Numéro de notice : A2021-930 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.15292/geodetski-vestnik.2021.04.559-593 Date de publication en ligne : 03/11/2021 En ligne : https://doi.org/10.15292/geodetski-vestnik.2021.04.559-593 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99409
in Geodetski vestnik > vol 65 n° 4 (December 2021 - February 2022) . - pp 559 - 576[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 139-2021041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Early detection of spruce vitality loss with hyperspectral data: Results of an experimental study in Bavaria, Germany / Kathrin Einzmann in Remote sensing of environment, vol 266 (December 2021)PermalinkFlexible Gabor-based superpixel-level unsupervised LDA for hyperspectral image classification / Sen Jia in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 12 (December 2021)PermalinkMulti-model estimation of forest canopy closure by using red edge bands based on Sentinel-2 images / Yiying Hua in Forests, vol 12 n° 12 (December 2021)PermalinkNational scale mapping of larch plantations for Wales using the Sentinel-2 data archive / Suvarna M. Punalekar in Forest ecology and management, vol 501 (December-1 2021)PermalinkUtility-pole detection based on interwoven column generation from terrestrial mobile Laser scanner data / Siamak Talebi Nahr in Photogrammetric record, Vol 36 n° 176 (December 2021)PermalinkFeature matching for multi-epoch historical aerial images: A new pipeline feature detection pipeline in open-source MicMac / Lulin Zhang in Blog de la RFPT, sans n° ([17/11/2021])PermalinkBagging and boosting ensemble classifiers for classification of multispectral, hyperspectral and PolSAR data: A comparative evaluation / Hamid Jafarzadeh in Remote sensing, vol 13 n° 21 (November-1 2021)PermalinkFeature matching for multi-epoch historical aerial images / Lulin Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 182 (December 2021)PermalinkFully automated pose estimation of historical images in the context of 4D geographic information systems utilizing machine learning methods / Ferdinand Maiwald in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 11 (November 2021)PermalinkA repeatable change detection approach to map extreme storm-related damages caused by intense surface runoff based on optical and SAR remote sensing: Evidence from three case studies in the South of France / Arnaud Cerbelaud in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 182 (December 2021)Permalink