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Titre : 1936 oblique aerial images : Spreading the time series of Svalbard glaciers Type de document : Mémoire Auteurs : Frédérique Couderette, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2016 Importance : 81 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e annéeLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] glacier
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] MicMac
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] photographie aérienne oblique
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] SpitzbergIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Le Svalbard, archipel norvégien situé dans l’océan Arctique, possède plus de 2100 glaciers couvrant environ 36590 kilomètres carrés, soit 59% de sa superficie totale. Il est constitué de quatre îles principales : Spitsbergen, Nordaustlandet, EdgeØya and BarentsØya. La communauté scientifique étudie le comportement de ces glaciers depuis maintenant quelques dizaines d’années, à l’aide d’outils allant de la photogrammétrie à la chimie. Cette étude porte sur une série de glaciers du Spitsbergen, non loin du centre de recherche de Ny-Ålesund, et sur des photographies obliques aériennes historiques de 1936 redécouvertes récemment. Le MNE produit à partir de ces images est combiné à un MNE plus récent, couvrant la même zone, pour estimer l’évolution de ces glaciers. Un protocole a été établi en vue du traitement de ces données. Il se décompose en plusieurs parties : tout d’abord, l’adaptation des données en vue d’un traitement avec MicMac. Puis, le traitement par MicMac au bout duquel des MNE et orthoimages sont produits. Enfin, la comparaison de ces produits avec des MNE plus récents. Note de contenu : Introduction
1. CONTEXT
1.1. The Department of Geosciences of the university of Oslo
1.2. The Norwegian polar institute
1.3. The Svalbard :a glaciological interesting area
2. DATA
2.1. Historic Images of Svalbard
2.2. Calibration Information
2.3. toposvalbard.npolar.no
3. TOOLS AND EXISTING METHODS
3.1. Existing Methods
3.2. Tools
4. PROCESSING OF CORRECTED IMAGES : ESTABLISHING A WORKFLOW
4.1. Correction of Scanned Images
4.2. Normalization of images
4.3. Relative Orientation
4.4. Absolute Orientation
4.5. Matching
4.6. Automation of the process
5. COMPARING RESULTS : FROM 1936 TO TODAY
5.1. Coregistration of DEMs
5.2. Evolution of glaciers since 1936
ConclusionNuméro de notice : 22619 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : University of Oslo Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83371 Documents numériques
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22619_1936 oblique aerial images : Spreading the time series of Svalbard glaciers.pdfAdobe Acrobat PDF Acquisition et reconstruction de données 3D denses sous-marines en eau peu profonde par des robots d'exploration / Loïca Avanthey (2016)
Titre : Acquisition et reconstruction de données 3D denses sous-marines en eau peu profonde par des robots d'exploration Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Loïca Avanthey, Auteur ; Michel Roux, Directeur de thèse ; Laurent Beaudoin, Directeur de thèse Editeur : Paris [France] : Télécom ParisTech Année de publication : 2016 Importance : 262 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de docteur délivré par Télécom Paris Tech, spécialité Signal et ImagesLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] acquisition de données
[Termes IGN] appariement de points
[Termes IGN] capteur optique
[Termes IGN] carte bathymétrique
[Termes IGN] couple stéréoscopique
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] étalonnage de capteur (imagerie)
[Termes IGN] fond marin
[Termes IGN] réalité de terrain
[Termes IGN] recalage de données localisées
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] relief sous-marin
[Termes IGN] robot
[Termes IGN] scène sous-marine
[Termes IGN] semis de pointsIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Notre planète est pour l’essentiel recouverte par les mers et les océans, or notre connaissance des fonds marins est très inférieure à celle que nous possédons sur les terres émergées. Dans ce mémoire, nous cherchons à concevoir un système dédié à la cartographie thématique à grande échelle pour obtenir à la demande un nuage de points dense représentatif d’une scène sous-marine ou subaquatique par reconstruction tridimensionnelle. Le caractère complexe de ce type de système nous amène à privilégier une approche délibérément transversale. Nous nous intéresserons en particulier aux problématiques posées par l’étude à l’échelle des individus de petites zones en eau peu profonde. Les premières concernent l’acquisition in situ efficace de couples stéréoscopiques avec une logistique adaptée à la taille des zones observées : nous proposons pour cela un microsystème agile, peu coûteux et suffisamment automatisé pour fournir des données reproductibles et comparables. Les secondes portent sur l’extraction fiable de l’information tridimensionnelle à partir des données acquises : nous exposons les algorithmes que nous avons élaborés pour prendre en compte les caractéristiques particulières du milieu aquatique (dynamisme, propagation difficile des ondes électromagnétiques, etc.). Nous abordons donc en détail dans ce mémoire les problèmes d’appariement dense, d’étalonnage, d’acquisition in situ, de recalage et de redondance des données rencontrés dans le milieu sous-marin. Note de contenu : Introduction
1 - Contexte
2 - Nuages de points sous-marins
3 - Mise en oeuvre et analyse
4 - Conclusion et perspectivesNuméro de notice : 21585 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse : Signal et Image : Télécom Paris Tech : 2016 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2016ENST0055 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90609
Titre : Analyse et reconstruction de scènes urbaines : Habilitation à diriger des recherches Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Bruno Vallet , Auteur Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2016 Importance : 102 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Synthèse de travaux présentée en vue d’obtenir l’Habilitation à Diriger des Recherches délivrée par l’Université Paris-Est, spécialité « Sciences et Technologies de l’Information Géographique »Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] analyse de scène 3D
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] mise à l'échelle
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] Stéréopolis
[Termes IGN] système de numérisation mobile
[Termes IGN] texturageIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La population des pays développés habite maintenant majoritairement le milieu urbain et sa densification pose de nombreux problèmes. Les réponses apportées à ces problèmes doivent reposer sur une information fiable, précise, détaillée et actuelle de ces scènes urbaines. Ce besoin explique l'essor de nouvelles plateformes d'acquisition (cartographie mo- bile, drones) s'ajoutant aux plateformes plus anciennes (aérien, satellite) pour améliorer la description de ces scènes. Ainsi, le travail de ce mémoire s'intéresse à l'ensemble des méthodes qui permettent de passer des données brutes d'acquisition (image et Lidar) à partir de ces plateformes à une représentation structurée et sémantique utile de la scène, et en particulier aux quatre grandes thématiques de la remise en géométrie, de l'analyse, de la reconstruction et de la texturation dont les périmètres seront définis précisément. Les spécificités de ce travail de recherche seront ensuite détaillées : l'exploitation optimale de l'information, la fidélité, le travail en "vraie" 3D, la prise en compte de la dimension temporelle et l'exploitation des complémentarités entre données et entre méthodologies. Le manuscrit aborde enfin deux thèmes transversaux aux précédents : l'optimisation et le passage à l'échelle. Note de contenu : Partie 1 Synthèse Scientifique
1 Introduction
1.1 Analyse et reconstruction de scènes urbaines
1.2 Données d'étude
1.3 Périmètre méthodologique
1.4 Enjeux
2 Synthèse des travaux
2.1 Thématiques
2.2 Synthèse des travaux
3 Perspectives et conclusion
3.1 Remise en géométrie en ligne
3.2 Passage à l'échelle
3.3 Incertitudes
3.4 Mise à jour
3.5 La 3D
3.6 La 4D
3.7 Conclusion
Partie 2 Curriculum Vitae
4 Parcours scolaire et professionnel
5 Encadrement et enseignement
5.1 Stages encadrés
5.2 Thèses encadrées
5.3 Encadrements d'ingénieurs
5.4 Encadrements de post doctorants
5.5 Enseignement
5.6 Projets d'étudiants
6 Projets
6.1 TerraNumerica
6.2 ePLU
6.3 iSpace&Time
6.4 eFusion
6.5 TerraMobilita
6.6 iQmulus
6.7 Li3DS
6.8 Platinum
7 Diffusion
7.1 Animation scientifique
7.2 Open data et benchmarks
7.3 Transfert
7.4 Expérimentations
7.5 Conclusion
8 Liste des Publications
8.1 Chapitres de livres
8.2 Articles de revues avec comité de lecture
8.3 Articles de conférences avec comité de lecture
8.4 Articles de conférences sans comité de lectureNuméro de notice : 15984 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : HDR Note de thèse : HDR : Sciences et Technologies de l’Information Géographique : UPE : 2016 Organisme de stage : MATIS (IGN) nature-HAL : HDR DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83746 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 15984-01 THESE Livre Centre de documentation Thèses Disponible 15984-02 THESE Livre Centre de documentation Thèses Disponible Documents numériques
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Analyse et reconstruction de scènes urbaines - HDR - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Apport de la prise en compte de la variabilité intra-classe dans les méthodes de démélange hyperspectral pour l'imagerie urbaine / Charlotte Revel (2016)
Titre : Apport de la prise en compte de la variabilité intra-classe dans les méthodes de démélange hyperspectral pour l'imagerie urbaine Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Charlotte Revel, Auteur Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2016 Importance : 179 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse délivré par : l’Université Toulouse 3 Paul Sabatier, Signal, Image, Acoustique et OptimisationLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] contrainte spectrale
[Termes IGN] factorisation de matrice non-négative
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] modèle linéaire
[Termes IGN] Toulouse
[Termes IGN] variabilité
[Termes IGN] zone urbaineIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Au cours de cette thèse nous nous sommes intéressés à la problématique du démélange hyperspectral en milieux urbains. En particulier nous nous sommes penchés sur la prise en compte du phénomène de variabilité intra-classe dans les méthodes de démélange. La mise en évidence de la variabilité intra-classe a été le point de départ de cette étude. Nous avons ainsi constaté que ce phénomène était non-négligeable dans les milieux urbains et qu'il devait être pris en compte. En nous basant sur des modèles de mélange existants dans la littérature nous avons développé deux nouveaux modèles de mélange prenant en compte cette variabilité intra-classe. Le premier est un modèle de mélange linéaire. Le second est un modèle linéaire-quadratique qui permet de prendre en compte les réflexions multiples sur les bâtiments. Dans un premier temps nous ne nous sommes intéressés qu'au cas des modèles linéaires. Comme aucune méthode de la littérature ne permet d'effectuer le démélange à partir de nos modèles de mélange nous avons développé deux méthodes UP-NMF et IP-NMF. UP-NMF est une adaptation de la méthode NMF à notre modèle de mélange. Pour rendre compte de la notion de classes de matériaux purs une contrainte sur l'inertie des classes a été ajoutée à UP-NMF pour obtenir IP-NMF. Les premiers tests ont été effectués sur données semi-synthétiques et ont permis de déterminer l'impact de l'initialisation de ces méthodes sur leurs performances et de fixer le paramètre d'inertie. Les performances de UP-NMF et IP-NMF ont été comparées à celles des méthodes standards de démélange. Les seconds tests ont été effectués sur une portion d'image de Toulouse. Dans cette partie nous avons mis en évidence que, contrairement à des méthodes standards, les résultats de IP-NMF étaient peu sensibles à une erreur sur l'estimation du nombre de classes pures. Finalement nous avons développé une méthode de démélange linéaire-quadratique, LQIP-NMF, en nous basant sur le modèle que nous avons mis en place. Les tests de LQIP-NMF ont montré qu'en cas de trop forte variabilité intra-classe les effets de non-linéarité étaient de second ordre et qu'il ne semblait pas pertinent de les prendre en compte. Note de contenu : Introduction Générale
1- Etat de l’art
2- Développement de nouveaux modèles de mélange prenant en compte la variabilité intra-classe
3- Développement de méthodes de démélange prenant en compte la variabilité
intra-classe dans le cas linéaire
4- Etude de l’impact des paramètres des méthodes UP-NMF et IP-NMF sur le
démélange de données semi-synthétiques
5- Etude des performances de l’algorithme IP-NMF sur des images réelles
6- Développement et test d’une méthode de démélange prenant en compte la
variabilité intra-classe dans le cas linéaire-quadratique
ConclusionNuméro de notice : 25823 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Signal, Image, Acoustique et Optimisation : Toulouse : 2016 Organisme de stage : Institut de Recherche en Astrophysique et Planétologie IRAP ; ONERA nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://thesesups.ups-tlse.fr/3415/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95106 A computational introduction to digital image processing / Alasdair McAndrew (2016)
Titre : A computational introduction to digital image processing Type de document : Monographie Auteurs : Alasdair McAndrew Mention d'édition : Second edition Editeur : Boca Raton, New York, ... : CRC Press Année de publication : 2016 Importance : 535 p. Présentation : illustrations Format : 18 x 26 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-4822-4732-9 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] compression par ondelettes
[Termes IGN] GNU Octave
[Termes IGN] image en couleur
[Termes IGN] Matlab
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] transformation de Fourier
[Termes IGN] voisinage (relation topologique)Index. décimale : 35.20 Traitement d'image Résumé : (Editeur) This book explores the nature and use of digital images and shows how they can be obtained, stored, and displayed. Taking a strictly elementary perspective, the book only covers topics that involve simple mathematics yet offer a very broad and deep introduction to the discipline. This second edition provides users with three different computing options. Along with MATLAB®, this edition now includes GNU Octave and Python. Users can choose the best software to fit their needs or migrate from one system to another. Programs are written as modular as possible, allowing for greater flexibility, code reuse, and conciseness. This edition also contains new images, redrawn diagrams, and new discussions of edge-preserving blurring filters, ISODATA thresholding, Radon transform, corner detection, retinex algorithm, LZW compression, and other topics. Based on the author’s successful image processing courses, this bestseller is suitable for classroom use or self-study. In a straightforward way, the text illustrates how to implement imaging techniques in MATLAB, GNU Octave, and Python. It includes numerous examples and exercises to give students hands-on practice with the material. Note de contenu :
1. Introduction
2. Images Files and File Types
3. Image Display
4. Point Processing
5. Neighborhood Processing
6. Image Geometry
7. The Fourier Transform
8. Image Restoration
9. Image Segmentation
10. Mathematical Morphology
11. Image Topology
12. Shapes and Boundaries
13. Color Processing
14. Image Coding and Compression
15. Wavelets
16. Special Effects
Appendix A: Introduction to MATLAB and Octave
Appendix B: Introduction to Python
Appendix C: The Fast Fourier TransformNuméro de notice : 22951 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91638 Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 22951-01 35.20 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible PermalinkContributions à la segmentation non supervisée d'images hyperspectrales : trois approches algébriques et géométriques / Saadallah El Asmar (2016)PermalinkPermalinkDevelopment of a SGM-based multi-view reconstruction framework for aerial imagery / Mathias Rothermel (2016)PermalinkPermalinkForest stand segmentation using airborne lidar data and very high resolution multispectral imagery / Clément Dechesne (2016)PermalinkFusion of hyperspectral images and digital surface models for urban object extraction / Janja Avbelj (2016)PermalinkIndoor navigation of mobile robots based on visual memory and image-based visual servoing / Suman Raj Bista (2016)PermalinkInverse procedural Street Modelling: from interactive to automatic reconstruction / Rémi Cura (2016)PermalinkLand Surface Remote Sensing in Urban and Coastal Areas, 2. Urban scene analysis with mobile mapping technology / Bruno Vallet (2016)PermalinkLandmark based localization: LBA refinement using MCMC-optimized projections of RJMCMC-extracted road marks / Bahman Soheilian (2016)PermalinkMultifractal analysis for multivariate data with application to remote sensing / Sébastien Combrexelle (2016)PermalinkA multilinear mixing model for nonlinear spectral unmixing / Rob Heylen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 1 (January 2016)PermalinkObject-oriented semantic labelling of spectral–spatial LiDAR point cloud for urban land cover classification and buildings detection / Anandakumar M. Ramiya in Geocarto international, vol 31 n° 1 - 2 (January - February 2016)PermalinkPointwise approach for texture analysis and characterization from very high resolution remote sensing images / Minh-Tan Pham (2016)PermalinkProjective texturing uncertain geometry: silhouette-aware box-filtered blending using integral radial images / Mathieu Brédif (2016)PermalinkPermalinkPermalinkSpectral–spatial adaptive sparse representation for hyperspectral image denoising / Ting Lu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 1 (January 2016)PermalinkTotal-variation-regularized low-rank matrix factorization for hyperspectral image restoration / Wei He in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 1 (January 2016)PermalinkPermalinkAn approach to fine coregistration between very high resolution multispectral images based on registration noise distribution / Youkyung Han in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 12 (December 2015)PermalinkClassification of hyperspectral images by exploiting spectral–spatial information of superpixel via multiple kernels / Leyuan Fang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 12 (December 2015)PermalinkDEM measurements of a gravel-bed surface using two scales of images / Chi-Kuei Wang in Photogrammetric record, vol 30 n° 152 (December 2015 - February 2016)PermalinkInelastic surface deformation during the 2013 Mw 7.7 Balochistan, Pakistan, earthquake / A. Vallage in Geology, vol 43 n° 12 (December 2015)PermalinkMapping with small UAS: A point cloud accuracy assessment / Charles K. Toth in Journal of applied geodesy, vol 9 n° 4 (December 2015)PermalinkSemi-supervised SVM for individual tree crown species classification / Michele Dalponte in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 110 (December 2015)PermalinkUrban classification by the fusion of thermal infrared hyperspectral and visible data / Jiayi Li in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 81 n° 12 (December 2015)PermalinkAnother view / Melanie Langlotz in GEO: Geoconnexion international, vol 14 n° 10 (November 2015)PermalinkCombining leaf physiology, hyperspectral imaging and partial least squares-regression (PLS-R) for grapevine water status assessment / Tal Rapaport in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 109 (November 2015)PermalinkGeometric integration of high-resolution satellite imagery and airborne LiDAR data for improved geopositioning accuracy in metropolitan areas / Bo Wu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 109 (November 2015)PermalinkStudy of the geometry effect on land surface temperature retrieval in urban environment / Jinxin Yanga in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 109 (November 2015)PermalinkSuperpixel-based graphical model for remote sensing image mapping / Guangyun Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 11 (November 2015)PermalinkWide-area mapping of small-scale features in agricultural landscapes using airborne remote sensing / Jerome O’Connell in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 109 (November 2015)PermalinkEfficient superpixel-level multitask joint sparse representation for hyperspectral image classification / Jiayi Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 10 (October 2015)PermalinkFusion of waveform LiDAR data and hyperspectral imagery for land cover classification / Hongzhou Wang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 108 (October 2015)PermalinkLeveraging in-scene spectra for vegetation species discrimination with MESMA-MDA / Brian D. Bue in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 108 (October 2015)PermalinkA novel MKL model of integrating LiDAR data and MSI for urban area classification / Yanfeng Gu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 10 (October 2015)PermalinkOn diverse noises in hyperspectral unmixing / Chunzhi Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 10 (October 2015)PermalinkTropical forest canopy cover estimation using satellite imagery and airborne lidar reference data / Lauri Korhonen in Silva fennica, vol 49 n° 5 ([01/10/2015])PermalinkTwo dimensional linear discriminant analyses for hyperspectral data / Maryam Imani in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 81 n° 10 (October 2015)PermalinkImages satellite : de nouveaux capteurs, un accès facilité aux données et des produits innovants / H. Heisig in Géomatique suisse, vol 113 n° 9 (septembre 2015)PermalinkMinimum volume simplex analysis: A fast algorithm for linear hyperspectral unmixing / Jun Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 9 (September 2015)PermalinkRegion-kernel-based support vector machines for hyperspectral image classification / Jiangtao Peng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 9 (September 2015)PermalinkTélédétection pour l'agriculture de précision par caméra hyperspectrale miniature / D. Constantin in Géomatique suisse, vol 113 n° 9 (septembre 2015)PermalinkAn unsupervised urban change detection procedure by using luminance and saturation for multispectral remotely sensed images / Su Ye in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 81 n° 8 (August 2015)PermalinkAutomatic registration of optical aerial imagery to a LiDAR point cloud for generation of city models / Bernard O. Abayowa in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 106 (August 2015)PermalinkA local approach to optimize the scale parameter in multiresolution segmentation for multispectral imagery / F. Cánovas-García in Geocarto international, vol 30 n° 7 - 8 (August - September 2015)PermalinkSequential spectral change vector analysis for iteratively discovering and detecting multiple changes in hyperspectral images / Sicong Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 8 (August 2015)PermalinkSpectral–spatial classification of hyperspectral images with a superpixel-based discriminative sparse model / Leyuan Fang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 8 (August 2015)PermalinkTesting the reliability and stability of the internal accuracy assessment of random forest for classifying tree defoliation levels using different validation methods / Samuel Adelabu in Geocarto international, vol 30 n° 7 - 8 (August - September 2015)PermalinkUsing high-resolution, multispectral imagery to assess the effect of soil properties on vegetation reflectance at an abandoned feedlot / Prosper Gbolo in Geocarto international, vol 30 n° 7 - 8 (August - September 2015)PermalinkHyperspectral and multispectral image fusion based on a sparse representation / Qi Wei in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 7 (July 2015)PermalinkLocal binary patterns and extreme learning machine for hyperspectral imagery classification / Wei Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 7 (July 2015)PermalinkMulticlass feature learning for hyperspectral image classification: Sparse and hierarchical solutions / Devis Tuia in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 105 (July 2015)PermalinkNew approach for object detection and extraction from digital images for providing a 3D model applicable in 3D GIS / Amir Aeed Homainejad in International journal of 3-D information modeling, vol 4 n° 3 (July - September 2015)PermalinkA novel negative abundance‐oriented hyperspectral unmixing algorithm / Rubén Marrero in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 7 (July 2015)PermalinkSemantic point cloud interpretation based on optimal neighborhoods, relevant features and efficient classifiers / Martin Weinmann in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 105 (July 2015)PermalinkSpectral–spatial kernel regularized for hyperspectral image denoising full text / Yuan Yuan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 7 (July 2015)PermalinkAnalysis on the dynamic deformations of the images from digital film sequences / Tomasz Markowski in Geodesy and cartography, vol 64 n° 1 (June 2015)PermalinkCompilation de données radar et optiques pour la cartographie des classes d'occupation du sol aux environs du système lacustre de Bizerte (Tunisie du Nord) / Ibtissem Amri in Photo interprétation, European journal of applied remote sensing, vol 51 n° 2 (juin 2015)PermalinkDistinctive 2D and 3D features for automated large-scale scene analysis in urban areas / Martin Weinmann in Computers and graphics, vol 49 (June 2015)PermalinkExtension of the linear chromodynamics model for spectral change detection in the presence of residual spatial misregistration / Karmon Vongsy in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 6 (June 2015)PermalinkFast forward feature selection of hyperspectral images for classification with gaussian mixture models / Mathieu Fauvel in IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol 8 n° 6 (June 2015)PermalinkA fully-automated approach to land cover mapping with airborne LiDAR and high resolution multispectral imagery in a forested suburban landscape / Jason R. Parent in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 104 (June 2015)PermalinkMTF-adjusted pansharpening approach based on coupled multiresolution decompositions / Abdelaziz Kallel in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 6 (June 2015)PermalinkObject-based building change detection from a single multispectral image and pre-existing geospatial information / Georgia Doxani in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 81 n° 6 (June 2015)PermalinkSubstance dependence constrained sparse NMF for hyperspectral unmixing / Yuan Yuan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 6 (June 2015)PermalinkTerraMobilita/iQmulus urban point cloud analysis benchmark / Bruno Vallet in Computers and graphics, vol 49 (June 2015)PermalinkComplementarity of discriminative classifiers and spectral unmixing techniques for the interpretation of hyperspectral images / Jun Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 5 (mai 2015)PermalinkA critical comparison among pansharpening algorithms / Gemine Vivone in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 5 (mai 2015)PermalinkHYCA: A new technique for hyperspectral compressive sensing / G. Martin in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 5 (mai 2015)PermalinkHyperspectral image classification based on three-dimensional scattering wavelet transform / Yuan Yan Tang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 5 (mai 2015)PermalinkMultispectral sensor spectral resolution simulations for generation of hyperspectral vegetation indices from Hyperion data / Prabir Das in Geocarto international, vol 30 n° 5 - 6 (May - July 2015)PermalinkSpectral–spatial classification for hyperspectral data using rotation forests with local feature extraction and markov random fields / Junshi Xia in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 5 (mai 2015)PermalinkActive learning with gaussian process classifier for hyperspectral image classification / Shujing Sun in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 4 (April 2015)PermalinkApport du LiDAR dans le géoréférencement d'images hyperspectrales en vue d'un couplage LiDAR/hyperspectral / Antoine Ba in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 210 (Avril 2015)PermalinkClassifying compound structures in satellite images : A compressed representation for fast queries / Lionel Gueguen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 4 (April 2015)PermalinkLinear spectral mixture analysis via multiple-kernel learning for hyperspectral image classification / Keng-Hao Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 4 (April 2015)PermalinkA physics-based unmixing method to estimate subpixel temperatures on mixed pixels / Manuel Cubero-Castan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 4 (April 2015)PermalinkA technique for simultaneous visualization and segmentation of hyperspectral data / Abhimitra Meka in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 4 (April 2015)PermalinkTraining set size, scale, and features in Geographic Object-Based Image Analysis of very high resolution unmanned aerial vehicle imagery / Lei Ma in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 102 (April 2015)PermalinkContextual classification of point cloud data by exploiting individual 3d neigbourhoods / Martin Weinmann in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol II-3 W4 (March 2015)PermalinkAn adaptive subpixel mapping method based on MAP model and class determination strategy for hyperspectral remote sensing imagery / Yanfei Zhong in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 3 (March 2015)PermalinkCollaborative representation for hyperspectral anomaly detection / Wei Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 3 (March 2015)PermalinkComparaison de méthodes de recalage d'images pour le géoréférencement de clichés anciens / Leïla Bakkouch in XYZ, n° 142 (mars - mai 2015)PermalinkConstrained least squares algorithms for nonlinear unmixing of hyperspectral imagery / Hanye Pu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 3 (March 2015)PermalinkDéveloppement d'un logiciel de calcul de trajectoire pour un drone / Valerio Baiocchi in Géomatique expert, n° 103 (mars - avril 2015)PermalinkEmploying ground and satellite-based QuickBird data and Random forest to discriminate five tree species in a Southern African Woodland / Samuel Adelabu in Geocarto international, vol 30 n° 3 - 4 (March - April 2015)PermalinkLes journées de la recherche 2015 à l'IGN / Anonyme in Géomatique expert, n° 103 (mars - avril 2015)PermalinkSemisupervised hyperspectral classification using task-driven dictionary learning with Laplacian regularization / Zhangyang Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 3 (March 2015)PermalinkSupervised spectral–spatial hyperspectral image classification with weighted markov random fields / Le Sun in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 3 (March 2015)PermalinkCoregistration refinement of hyperspectral images and DSM: An object-based approach using spectral information / Janja Avbelj in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 100 (February 2015)PermalinkGabor feature-based collaborative representation for hyperspectral imagery classification / Sen Jia in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 2 (February 2015)Permalinkvol 100 - February 2015 - High-resolution Earth imaging for geospatial information (Bulletin de ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing) / Christian HeipkePermalinkHyperspectral Band Selection by Multitask Sparsity Pursuit / Yuan Yuan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 2 (February 2015)PermalinkMeasurement of ground displacement from optical satellite image correlation using the free open-source software MicMac / Ana-Maria Rosu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 100 (February 2015)PermalinkPersistent scatterers at building facades – Evaluation of appearance and localization accuracy / Stefan Gernhardt in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 100 (February 2015)PermalinkSparse unmixing of hyperspectral data using spectral a priori information / Wei Tang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 2 (February 2015)Permalink1 cm par pixel ? Du jamais vu ! / Anonyme in Géomatique expert, n° 102 (janvier - février 2015)PermalinkPermalinkAn abundance characteristic-based independent component analysis for hyperspectral unmixing / Nan Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 1 (January 2015)PermalinkAutomatic spatial–spectral feature selection for hyperspectral image via discriminative sparse multimodal learning / Qian Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 1 (January 2015)PermalinkCorrection of distorsions in YG-12 high-resolution panchromatic images / Yonghua Jiang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 81 n° 1 (January 2015)PermalinkDetection of abrupt changes in spatial relationships in video sequences / Abdalbassir Abou-Elailah (2015)PermalinkEssential Earth imaging for GIS / Lawrence Fox III (2015)PermalinkEstimation of the mean tree height of forest stands by photogrammetric measurement using digital aerial images of high spatial resolution / Ivan Balenović in Annals of forest research, vol 58 n° 1 (January 2015)PermalinkEtude expérimentale en cartographie de la végétation par télédétection / Vanessa Sellin in Cybergeo, European journal of geography, n° 2015 ([01/01/2015])PermalinkExtended random walker-based classification of hyperspectral images / Xudong Kang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 1 (January 2015)PermalinkExterior orientation of hyperspectral frame images collected with UAV for forest applications / Adilson Berveglieri (2015)PermalinkExtraction of optimal spectral bands using hierarchical band merging out of hyperspectral data / Arnaud Le Bris (2015)PermalinkHierarchical unsupervised change detection in multitemporal hyperspectral images / S. Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 1 (January 2015)PermalinkHyperspectral image denoising via sparse representation and low-rank constraint / Yong-Qiang Zhao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 1 (January 2015)PermalinkLes instruments optiques d'observation de la Terre / Georges Otrio (2015)PermalinkPermalinkLand Resources Monitoring, Modeling, and Mapping with Remote Sensing, ch. 17. Optical remote sensing of tree and stand heights / Sylvie Durrieu (2015)PermalinkMediterranean forest species mapping using classification of Hyperion imagery / Georgia Galidaki in Geocarto international, vol 30 n° 1 - 2 (January - February 2015)PermalinkPermalinkPerformance assessment of a recent change detection method for homogeneous and heterogeneous images / Jorge Prendes in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 209 (Janvier 2015)PermalinkDu photon au pixel / Henri Maître (2015)PermalinkPléiades satellites image quality commissioning / Laurent Lebègue in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 209 (Janvier 2015)PermalinkPrediction of the presence of topsoil nitrogen from spaceborne hyperspectral data / Binny Gopal in Geocarto international, vol 30 n° 1 - 2 (January - February 2015)PermalinkA Random Forest class memberships based wrapper band selection criterion : application to hyperspectral / Arnaud Le Bris (2015)PermalinkRemote sensing and image interpretation / Thomas M. Lillesand (2015)PermalinkPermalinkSpatial-aware dictionary learning for hyperspectral image classification / Ali Soltani-Farani in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 1 (January 2015)PermalinkSpectral–spatial classification of hyperspectral data via morphological component analysis-based image separation / Zhaohui Xue in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 1 (January 2015)PermalinkA three-dimensional model-based approach to the estimation of the tree top height by fusing low-density LiDAR data and very high resolution optical images / Claudia Paris in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 1 (January 2015)PermalinkEvaluation of UAV photogrammetric accuracy for mapping and earthworks computations / Chris Cryderman in Geomatica, vol 68 n° 4 (December 2014)PermalinkManifold-based sparse representation for hyperspectral image classification / Yuan Yan Tang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 12 (December 2014)PermalinkOrthophotographie nocturne à haute résolution : la nuit, vue du ciel / Eva Frangiamone in Géomatique suisse, vol 112 n° 12 (décembre 2014)PermalinkRetrieval of spectral reflectance of high resolution multispectral imagery acquired with an autonomous unmanned aerial vehicle: AggieAir™ / Bushra Zaman in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 12 (December 2014)PermalinkRevue des méthodes de prétraitement des données d'imagerie hyperspectrale acquises depuis un drone / Hachem Agili in Geomatica, vol 68 n° 4 (December 2014)PermalinkSpectral–spatial hyperspectral image classification via multiscale adaptive sparse representation / Leyuan Fang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 12 (December 2014)PermalinkAdaptive non-local Euclidean medians sparse unmixing for hyperspectral imagery / Ruyi Feng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 97 (November 2014)PermalinkA fast volume-gradient-based band selection method for hyperspectral image / X. Geng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 11 tome 1 (November 2014)PermalinkHyperspectral unmixing with [lq] regularization / Jakob Sigurdsson in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 11 tome 1 (November 2014)PermalinkSemi-supervised classification for hyperspectral imagery based on spatial-spectral Label Propagation / L. Wang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 97 (November 2014)PermalinkTracking seasonal changes of leaf and canopy light use efficiency in a Phlomis fruticosa Mediterranean ecosystem using field measurements and multi-angular satellite hyperspectral imagery / S. Stagakis in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 97 (November 2014)PermalinkTélédétection / Georges Laclavère in Revue du Palais de la Découverte, vol 2 n° 13 (03/10/2014)PermalinkAdaptive MAP sub-pixel mapping model based on regularization curve for multiple shifted hyperspectral imagery / Yanfei Zhong in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 96 (October 2014)PermalinkAutomated retrieval of forest structure variables based on multi-scale texture analysis of VHR satellite imagery / Benoit Beguet in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 96 (October 2014)PermalinkHyperspectral image resolution enhancement using high-resolution multispectral image based on spectral unmixing / Mohamed Amine Bendoumi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 10 tome 2 (October 2014)PermalinkHyperspectral imagery for disaggregation of land surface temperature with selected regression algorithms over different land use land cover scenes / Aniruddha Ghosh in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 96 (October 2014)PermalinkObject-based hyperspectral classification of urban areas using marker-based hierarchical segmentation / Davood Akbari in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 10 (October 2014)PermalinkQuantification et cartographie de la structure forestière à partir de la texture des images Pléiades / Benoit Beguet in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 208 (Octobre 2014)PermalinkSemantic 3D scene interpretation: A framework combining optimal neighborhood size selection with relevant features / Martin Weinmann in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol II-3 (September 2014)PermalinkClassification of submerged aquatic vegetation in Black River using hyperspectral image analysis / Roshan Pande-Chhetri in Geomatica, vol 68 n° 3 (September 2014)PermalinkPerformances et limitations de la corrélation diachronique d'images pour les ouvrages d'art / Julien Comte in XYZ, n° 140 (septembre - novembre 2014)PermalinkRegularized simultaneous forward–backward greedy algorithm for sparse unmixing of hyperspectral data / Wei Tang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 9 Tome 1 (September 2014)PermalinkShadow detection of man-made buildings in high-resolution panchromatic satellite images / Mohamed I. Elbakary in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 9 Tome 1 (September 2014)PermalinkSpectral-angle-based Laplacian Eigenmaps for non linear dimensionality reduction of hyperspectral imagery / L. Yan in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 9 (September 2014)PermalinkTélédétection multi-échelle des lacs depuis un aéronef ultraléger motorisé / Y. Akhtman in Géomatique suisse, vol 112 n° 9 (septembre 2014)PermalinkTraitement de données Thematic Mapper pour la cartographie multi temporelle du plateau sous-marin autour des îles Kerkennah (Tunisie) / Rim Katlane in Photo interprétation, European journal of applied remote sensing, vol 50 n° 3 - 4 (septembre 2014)PermalinkAutomated hyperspectral vegetation index retrieval from multiple correlation matrices with HyperCor / Helge Aasen in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 8 (August 2014)PermalinkCombining hyperspectral and Lidar data for vegetation mapping in the Florida Everglades / Caiyun Zhang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 8 (August 2014)PermalinkDeriving Predictive relationships of carotenoid content at the canopy level in a conifer forest using hyperspectral imagery and model simulation / Rocío Hernández-Clemente in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 8 Tome 2 (August 2014)PermalinkGeospatial method for computing supplemental multi-decadal US coastal land use and land cover classification products, using Landsat data and C-CAP products / Joseph P. Spruce in Geocarto international, vol 29 n° 5 - 6 (August - October 2014)PermalinkHyperspectral data dimensionality reduction and the impact of multi-seasonal Hyperion EO-1 imagery on classification accuracies of tropical forest species / Manjit Saini in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 8 (August 2014)PermalinkHyperspectral remote sensing image subpixel target detection based on supervised metric learning / Lefei Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 8 Tome 2 (August 2014)PermalinkImproved capability in stone pine forest mapping and management in Lebanon using hyperspectral CHTIS-Proba data relative to Landsat ETM+ / Mohamad Awad in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 8 (August 2014)PermalinkKernel sparse multitask learning for hyperspectral image classification with empirical mode decomposition and morphological wavelet-based features / Z. He in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 8 Tome 2 (August 2014)Permalinkvol 80 n° 8 - August 2014 - Research advances in hyperspectral remote sensing (Bulletin de Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS) / American society for photogrammetry and remote sensingPermalinkSpectral identification of materials by reflectance spectral library search / Rama Rao Nidamanuri in Geocarto international, vol 29 n° 5 - 6 (August - October 2014)PermalinkNovel Folded-PCA for improved feature extraction and data reduction with hyperspectral imaging and SAR in remote sensing / Jaime Zabalza in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 93 (July 2014)PermalinkAutomatic reconstruction of regular buildings using a shape-based balloon snake model / Diaro Yari in Photogrammetric record, vol 29 n° 146 (June - August 2014)PermalinkCloud removal for remotely sensed images by similar pixel replacement guided with a spatio-temporal MRF model / Qing Cheng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 92 (June 2014)PermalinkDecision fusion in kernel-induced spaces for hyperspectral image classification / Wei Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 6 Tome 2 (June 2014)PermalinkFeature extraction of hyperspectral images with image fusion and recursive filtering / Xudong Kang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 6 Tome 2 (June 2014)PermalinkSemisupervised dual-geometric subspace projection for dimensionality reduction of hyperspectral image data / Shuyuan Yang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 6 Tome 2 (June 2014)PermalinkSubspace matching pursuit for sparse unmixing of hyperspectral data / Zhenwei Shi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 6 Tome 1 (June 2014)PermalinkDouble constrained NMF for hyperspectral unmixing / Xiaoqiang Lu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 5 tome 1 (May 2014)PermalinkHyperspectral image denoising with a spatial–spectral view fusion strategy / Qiangqiang Yuan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 5 tome 1 (May 2014)PermalinkSlow feature analysis for change detection in multispectral imagery / Chen Wu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 5 tome 1 (May 2014)PermalinkThe Bulger case : A spatial story / Les Roberts in Cartographic journal (the), vol 51 n° 2 (May 2014)PermalinkWetland mapping in the upper midwest United States: An object-based approach integrating Lidar and imagery radar / Lian P. Rampi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 5 (May 2014)PermalinkBayesian context-dependent learning for anomaly classification in hyperspectral imagery / Christopher Ratto in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 4 (April 2014)PermalinkHyperspectral-based adaptive matched filter detector error as a function of atmospheric water vapor estimation / Allan W. Yarbrough in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 4 (April 2014)PermalinkImpact of signal contamination on the adaptive detection performance of local hyperspectral anomalies / Stefania Matteoli in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 4 (April 2014)PermalinkProgressive band selection of spectral unmixing for hyperspectral imagery / Chein-I Chang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 4 (April 2014)PermalinkAbove ground biomass estimation in an African tropical forest with lidar and hyperspectral data / Gaia Vaglio Laurin in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 89 (March 2014)PermalinkAutomated geometric correction of multispectral images from high resolution CCD Camera (HRCC) on-board CBERS-2 and CBERS-2B / Chabitha Devarj in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 89 (March 2014)PermalinkEfficient, simultaneous detection of multi-class geospatial targets based on visual saliency modeling and discriminative learning of sparse coding / Junwei Han in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 89 (March 2014)PermalinkSemi-automated registration of close-range hyperspectral scans using oriented digital camera imagery and a 3D model / Alessandra A. Sima in Photogrammetric record, vol 29 n° 145 (March - May 2014)PermalinkSupervised change detection in satellite imagery using super pixels and relevance feedback / Surender Varma Gadhiraju in Geomatica, vol 68 n° 1 (March 2014)PermalinkUL-Isomap based nonlinear dimensionality reduction for hyperspectral imagery classification / Weiwei Sun in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 89 (March 2014)PermalinkUn vaste champ d'applications / Françoise de Blomac in DécryptaGéo le mag, n° 155 (01/03/2014)PermalinkAutomatic registration of optical imagery with 3D LiDAR data using statistical similarity / Ebadat Ghanbari Parmehr in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 88 (February 2014)PermalinkColorisation de nuages de points 3D par recalage dense d’images numériques / Nathalie Crombez in Traitement du signal, vol 31 n° 1-2 (2014-1-2)PermalinkDetecting subcanopy invasive plant species in tropical rainforest by integrating optical and microwave (InSAR/PolInSAR) remote sensing data, and a decision tree algorithm / Abduwasit Ghulam in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 88 (February 2014)PermalinkEstimation of higher chlorophylla concentrations using field spectral measurement and HJ-1A hyperspectral satellite data in Dianshan Lake, China / Liguo Zhou in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 88 (February 2014)PermalinkA GIHS-based spectral preservation fusion method for remote sensing images using edge restored spectral modulation / Xiran Zhou in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 88 (February 2014)PermalinkNonlinear unmixing of hyperspectral data using semi-nonnegative matrix factorization / Naoto Yokoya in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 2 (February 2014)PermalinkStructured sparse method for hyperspectral unmixing / Feiyun Zhu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 88 (February 2014)PermalinkExtension de l’étiquetage géographique des pixels d’une image par fouille de données / Adrien Gressin in Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, E.26 ([23/01/2014])Permalink