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Detection and biomass estimation of phaeocystis globosa blooms off Southern China from UAV-based hyperspectral measurements / Xue Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 60 n° 1 (January 2022)
[article]
Titre : Detection and biomass estimation of phaeocystis globosa blooms off Southern China from UAV-based hyperspectral measurements Type de document : Article/Communication Auteurs : Xue Li, Auteur ; Shaoling Shang, Auteur ; Zhongping Lee, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 4200513 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] algue
[Termes IGN] biomasse
[Termes IGN] cartographie thématique
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] chlorophylle
[Termes IGN] couleur de l'océan
[Termes IGN] espèce exotique envahissante
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] plancton
[Termes IGN] réflectanceRésumé : (auteur) Phaeocystis globosa (P. globosa) is a unique causative species of harmful algal blooms, which can form gelatinous colonies. We, for the first time, used unmanned aerial vehicle (UAV) measurements to identify P. globosa blooms and to quantify the biomass. Based on in situ measured remote sensing reflectance ( Rrs ), it is found that, for P. globosa blooms, the maximum of the second-derivative ( dλ2Rrs ) of Rrs(λ) in the 460–480-nm domain is beyond 466 nm. An analysis of the absorption properties from algal cultures suggested that this feature comes from the absorption of chlorophyll c3 (Chl −/c3 ) around 466 nm, a prominent feature of P. globosa. This position of dλ2Rrs maximum was, thus, selected as the criterion for P. globosa identification. The spatial extent of P. globosa blooms in two bays off southern China was then mapped by applying the criterion to UAV-measured Rrs . Twelve out of 16 UAV and in situ match-up stations were consistently identified as dominated by P. globosa, indicating the accuracy of 75%. Furthermore, using localized empirical models, chlorophyll a (Chl −/a ) concentration and colony numbers of P. globosa were estimated from UAV-derived Rrs , where P. globosa colonies were found in a range of ~3–37 gel matrix/L, indicating the occurrence of weak to moderate P. globosa blooms during the surveys. The promising results suggest a high potential for detection and quantification of P. globosa blooms in near-shore bays or harbors using UAV-based hyperspectral remote sensing, where conventional ocean color satellite remote sensing runs into difficulties. Numéro de notice : A2022-025 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2021.3051466 Date de publication en ligne : 26/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2021.3051466 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99254
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 60 n° 1 (January 2022) . - n° 4200513[article]
Titre : Détection des micro et macroplastiques à partir de mesures spectrales Type de document : Mémoire Auteurs : Martin Cubaud, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Importance : 82 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de fin d'études, cycle des ingénieurs ENSG 3ème annéeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] bande infrarouge
[Termes IGN] déchet
[Termes IGN] dégradation de l'environnement
[Termes IGN] détection d'anomalie
[Termes IGN] détection de cible
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] matière plastique
[Termes IGN] plateau continental
[Termes IGN] pollution
[Termes IGN] spectrométrieIndex. décimale : MPT Mémoires de fin d'études du Master Méthodes physiques en télédétection Résumé : (Auteur) La pollution plastique pose d’importants problèmes pour les organismes vivants, et nécessite donc d’être surveillée de manière fiable et efficace. Le présent rapport de stage compare différentes méthodes pour détecter et identifier la nature de déchets plastiques à partir d’images hyperspectrales dans l’infrarouge court (SWIR, entre 1 et 2,5 µm) prises par drone au-dessus de surfaces continentales : détection d’anomalies, indices spectraux, détection de cibles et apprentissage automatique. Il s’intéresse également à la quantification de l’abondance sub-pixellique des plastiques, et notamment des microplastiques d’une taille inférieure à 5 mm. Note de contenu : Introduction
1. Analyse des données
1.1 Présentation des données
1.2 Analyse et comparaison de spectres
2. Méthodologie 19
2.1 Réduction de dimension
2.2 Détection des plastiques
2.3 Démélange spectral
2.4 Métriques d’évaluation
3. Résultats
3.1 Détection des plastiques
3.2 Quantification de l’abondance sub-pixellique de plastique
4. Discussion
4.1 Détection et identification
4.2 Identification des polymères
4.3 Quantification de l’abondance sub-pixellique de plastique
ConclusionNuméro de notice : 26936 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Office National d’Etudes et de Recherches Aérospatiales ONERA Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102060 Documents numériques
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Détection des micro et macroplastiques à partir de mesures spectrales - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Détection des prairies de fauche et estimation des périodes de fauche par télédétection / Emma Seneschal (2022)
Titre : Détection des prairies de fauche et estimation des périodes de fauche par télédétection Type de document : Mémoire Auteurs : Emma Seneschal, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Importance : 103 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de fin d'étude, cycle des Ingénieurs diplômés de l’ENSG 3ème année, Information Géographique, Analyse Spatiale et TélédétectionLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] Aves
[Termes IGN] Cantal (15)
[Termes IGN] cartographie thématique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] échantillonnage de données
[Termes IGN] habitat animal
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] Jura (39)
[Termes IGN] Perceptron multicouche
[Termes IGN] prairie
[Termes IGN] régressionIndex. décimale : IGAST Mémoires du Master Information Géographique, Analyse Spatiale et Télédétection Résumé : (auteur) Ce travail s’inscrit dans le projet Parcelle qui vise à promouvoir le développement de la chaîne de traitement Iota2, développée par le CESBIO. Dans ce cadre-là, une collaboration s’est développée avec l’OFB qui a besoin de cartographier les prairies de fauche précoce dans le cadre de son «Observatoire National de l’Ecosystème Prairie de Fauche» (ONEPF). Le report des fauches est plébiscité depuis de nombreuses années face au déclin de l’avifaune prairiale. Des programmes agri-environnementaux incitent les agriculteurs à reporter les fenaisons jusqu’à mi-juillet. Les cartographies du suivi des prairies de fauche avec une récolte tardive constitueraient un outil de suivi des surfaces de l’habitat potentiellement favorable à la reproduction des oiseaux prairiaux en France. L’utilisation de la télédétection avec Iota2 permettrait une production annuelle plus rapide et moins coûteuse par rapport à des campagnes terrains et au processus actuel de production. Ce travail répond aux problématiques suivantes :
— Comment et avec quelle précision peut-on identifier et cartographier les prairies de fauche en France ?
— Est-il possible d’estimer la période de fauche et à quelle précision ?
Les séries temporelles denses, multi-spectrales et à haute résolution des satellites S1 & S2 ont été retenues pour l’étude des gestions des prairies (fauche, pâture et mixte). Les comportements des prairies selon leur mode de gestion ont été analysés grâce aux profils spectro-temporels des parcelles (bandes et indices spectraux issus de S2). Iota2 a été utilisé pour classifier avec Random Forest ou Deep Learning les prairies selon leur type de gestion. Plusieurs configurations ont été testées : calcul d’indices spectraux, ajout d’informations dérivées de MNT, augmentation de données, modification de l’architecture du réseau de neurones profonds, etc. Les cartographies prédictives des prairies de fauche ont été générées pour les années 2019 et 2021 respectivement sur les zones géographiques Jura-Mâconais et du Cantal. De meilleurs résultats ont été obtenus avec les échantillons d’apprentissage des sites du Jura et de Mâcon (F-score de 0.96 pour les parcelles de fauche). Les nouvelles fonctionnalités de Iota2 ont permis d’estimer la période de fauche par régression (avec un MultiLayerPerceptron). Les premiers résultats réalisés avec les séries temporelles S2 semblent prometteurs (R2 supérieurs à 0.5 et bonnes précisions). Ainsi, Iota2 est un outil performant qui permet la production rapide et qualitative de cartes de suivi des gestions prairiales en intégrant la télédétection. Iota2 pourrait être intégrée dans le processus de l’ONEPF.Note de contenu : Introduction
1- Avifaune et prairie
2- Prairies et télédétection
3- Données
4- Détection des prairies de fauche
5- Détection des périodes de fauche
ConclusionNuméro de notice : 24021 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : CESBIO Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101819 Documents numériques
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Détection des prairies... - pdf auteur -Adobe Acrobat PDF
Titre : Domain adaptation for urban scene segmentation Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Antoine Saporta, Auteur ; Matthieu Cord, Directeur de thèse Editeur : Paris : Sorbonne Université Année de publication : 2022 Importance : 147 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de Sorbonne Université, spécialité InformatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] entropie
[Termes IGN] Mapillary
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] réseau antagoniste génératif
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] vision par ordinateurIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) This thesis tackles some of the scientific locks of perception systems based on neural networks for autonomous vehicles. This dissertation discusses domain adaptation, a class of tools aiming at minimizing the need for labeled data. Domain adaptation allows generalization to so-called target data that share structures with the labeled so-called source data allowing supervision but nevertheless following a different statistical distribution. First, we study the introduction of privileged information in the source data, for instance, depth labels. The proposed strategy, BerMuDA, bases its domain adaptation on a multimodal representation obtained by bilinear fusion, modeling complex interactions between segmentation and depth. Next, we examine self-supervised learning strategies in domain adaptation, relying on selecting predictions on the unlabeled target data, serving as pseudo-labels. We propose two new selection criteria: first, an entropic criterion with ESL; then, with ConDA, using an estimate of the true class probability. Finally, the extension of adaptation scenarios to several target domains as well as in a continual learning framework is proposed. Two approaches are presented to extend traditional adversarial methods to multi-target domain adaptation: Multi-Dis. and MTKT. In a continual learning setting for which the target domains are discovered sequentially and without rehearsal, the proposed CTKT approach adapts MTKT to this new problem to tackle catastrophic forgetting. Note de contenu : 1- Introduction
2- Unsupervised domain adaptation
3- Leveraging priviledge information for unsupervised domain adaptation
4- Estimating and exploiting confident pseudo-labels for self-training
5- Adaptation to multiple domains
6- ConclusionNuméro de notice : 24079 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Sorbonne Université : 2022 Organisme de stage : Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique DOI : sans En ligne : https://theses.hal.science/tel-03886201 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102213 Éléments pour l'analyse et le traitement d'images : application à l'estimation de la qualité du bois / Rémy Decelle (2022)
Titre : Éléments pour l'analyse et le traitement d'images : application à l'estimation de la qualité du bois Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Rémy Decelle, Auteur ; Isabelle Debled-Rennesson, Auteur ; Fleur Longuetaud, Auteur Editeur : Nancy, Metz : Université de Lorraine Année de publication : 2022 Importance : 214 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour l'obtention du Doctorat de l'Université de Lorraine, Mention InformatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] aubier
[Termes IGN] cerne
[Termes IGN] classification par nuées dynamiques
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] duramen
[Termes IGN] filtre
[Termes IGN] grume
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] niveau de gris (image)
[Termes IGN] optimisation par colonie de fourmis
[Termes IGN] qualité du bois
[Termes IGN] représentation discrète
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] seuillageIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Dans le contexte du changement climatique et de son atténuation, du développement de la bioéconomie circulaire, et d'une pression accrue qui en découle sur la ressource en bois, un des axes de recherche prioritaire est l'optimisation de la transformation de cette ressource qui peut se faire à différents niveaux. L'objectif ici est d'extraire des informations sur la qualité du bois à partir de l'analyse de sections transversales du grumes ou billons de bois en forêt ou en scierie. Pour estimer cette qualité, plusieurs caractéristiques visibles peuvent être extraites : zones d'aubier et de duramen, position de la moelle et du centre géométrique, le nombre de cernes et leur largeur. Dans un premier temps, nous nous intéressons à la segmentation de la grume dans l'image. Cette segmentation rend plus simple l'analyse des autres caractéristiques et permet de localiser le centre géométrique. Pour cela, nous proposons plusieurs approches. D'abord, des méthodes classiques issues du traitement d'images sont abordées, comme la méthode des K-Means ou les contours actifs. Nous utilisons également des réseaux de neurones convolutifs. Nous montrons l'avantage des réseaux de neurones par rapport à ces deux autres méthodes. La deuxième caractéristique estimée est la zone de duramen (zone centrale plus colorée). Nous proposons une nouvelle couche d'attention pour les réseaux de neurones utilisant la morphologie mathématique moins souvent utilisée. Les couches d'attention ont permis aux réseaux d'être plus performants en se focalisant sur les informations les plus pertinentes. Dans notre cadre, l'objectif de cette couche est double : réduire la quantité de paramètres et augmenter les performances. Notre couche d'attention montre de meilleures performances par rapport à d'autres couches d'attention. Dans un troisième temps, nous proposons d'analyser les cernes. Notre méthode est en trois grandes étapes. D'abord, un lissage directionnel pour rehausser les cernes (tout en gardant au mieux les contours) et réduire à la fois la texture intracernes et les marques de sciage. Puis, un seuillage adaptatif pour déterminer les zones de cernes potentiels. Enfin, un deuxième seuillage afin d'avoir les limites de cernes. À partir de la segmentation finale, l'analyse des cernes (nombre, largeur moyenne, etc.) est rendue possible. Enfin, l'estimation de la position de la moelle est abordée. Nous proposons une nouvelle approche originale basée sur l'algorithme des colonies de fourmis pour estimer la position de la moelle. L'utilisation de cet algorithme permet de s'abstraire d'une étape habituelle, à savoir l'accumulation des normales aux tangentes des cernes. Notre méthode montre de nombreux avantages par rapport aux approches de l'état de l'art, réseaux de neurones inclus. Dans une dernière partie, nous présenterons un travail en géométrie discrète : un filtre directionnel. Il estime les segments les plus longs en tout point d'un ensemble connexe. La présentation de cet outil est fait par le biais d'un filtre. En appliquant ce filtre, nous pouvons estimer des caractéristiques géométriques à l'échelle locale. Cet outil a pour objectif d'être appliqué aux cernes. Note de contenu : Introduction
1- Techniques de segmentation
2- Segmentation : les applications aux bois
3- Nouvelles approches du traitement d’images appliquées au bois
4- Détection de la moelle dans l’image
5- Filtre directionnel discret
6- ConclusionNuméro de notice : 24061 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Université de Lorraine : 2022 Organisme de stage : Laboratoire LORIA DOI : sans En ligne : https://hal.univ-lorraine.fr/tel-03794911/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102036 PermalinkFusion de données hyperspectrales et panchromatiques dans le domaine réflectif / Yohann Constans (2022)PermalinkGlobal and climate challenges, graph-based data analysis for multisource information extraction / Morgane Batelier (2022)PermalinkGlobal glacier mass change by spatiotemporal analysis of digital elevation models / Romain Hugonnet (2022)PermalinkHistograms of oriented mosaic gradients for snapshot spectral image description / Lulu Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 183 (January 2022)PermalinkImproving urban land cover mapping with the fusion of optical and SAR data based on feature selection strategy / Qing Ding in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 88 n° 1 (January 2022)PermalinkInteractive semantic segmentation of aerial images with deep neural networks / Gaston Lenczner (2022)PermalinkLandslide evolution pattern revealed by multi-temporal DSMs obtained from historical aerial images / Michele Santangelo (2022)PermalinkLearning multi-view aggregation in the wild for large-scale 3D semantic segmentation / Damien Robert (2022)PermalinkLearning spatio-temporal representations of satellite time series for large-scale crop mapping / Vivien Sainte Fare Garnot (2022)Permalink