Centre dedocumentation
scientifique

Validation of a corner reflector installation at Côte d’Azur multi-technique geodetic observatory / Xavier Collilieux in Advances in space research, vol 69 n° inconnu (2022)  

Public [article]  inAdvances in space research > vol 69 n° inconnu (2022) Titre : Validation of a corner reflector installation at Côte d’Azur multi-technique geodetic observatory Type de document : Article/Communication Auteurs : Xavier Collilieux , Auteur ; Clément Courde, Auteur ; Bénédicte Fruneau , Auteur ; Mourad Aimar, Auteur ; Guillaume Schmidt, Auteur ; Isabelle Delprat, Auteur ; Marie-Amélie Defresne, Auteur ; Damien Pesce, Auteur ; Fabien Bergerault, Auteur ; Guy Wöppelmann , Auteur Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] coin réflecteur [Termes IGN] constellation Sentinel [Termes IGN] Global Geodetic Observing System [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] observatoire astronomique Résumé : (auteur) We present the procedure we followed to design an artificial corner reflector (CR) at the Calern site of Côte d’Azur Observatory (France). Although still few in number, such reflectors are an integral part of the Global Geodetic Observing System (GGOS) infrastructure. They can be used as a stable radar target in SAR images to connect local InSAR deformation maps to the global Terrestrial Reference Frame and for SAR absolute determination. During a test phase, the orientation of the CR was changed in order to be aligned toward all possible orbits of Sentinel-1A/1B satellites. On the different SAR images, the CR exhibits a high backscattering signal, and provides a Signal-to-Clutter Ratio larger than 26 dB. Since December 2018, the CR is specifically oriented toward the relative orbit 88. It is clearly detected as a PS in our InSAR analyses and as expected, the standard deviation of displacement measured on the CR is lower than on surrounding PS. A first local survey was performed to locate precisely this CR with respect to the existing geodetic instruments and annual campaigns have been carried out since then to insure its stability over time. Numéro de notice : A2022-337 Affiliation des auteurs : ENSG+Ext (2020- ) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.asr.2022.04.050 Date de publication en ligne : 29/04/2022 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.asr.2022.04.050 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100694 [article]

Flood mapping using multi-temporal Sentinel-1 SAR images: A case study—Inaouene watershed from Northeast of Morocco / Brahim Benzougagh in Iranian Journal of Science and Technology - Transactions of Civil Engineering, vol 46 n° 2 (April 2022)  

Public [article]  inIranian Journal of Science and Technology - Transactions of Civil Engineering > vol 46 n° 2 (April 2022) . - pp 1481 - 1490 Titre : Flood mapping using multi-temporal Sentinel-1 SAR images: A case study—Inaouene watershed from Northeast of Morocco Type de document : Article/Communication Auteurs : Brahim Benzougagh, Auteur ; Pierre-Louis Frison , Auteur ; Sarita Gajbhiye Meshram, Auteur ; Larbi Boudad, Auteur ; Abdallah Dridri, Auteur ; Driss Sadkaoui, Auteur ; Khalid Mimich, Auteur ; Khaled Mohamed Khedher, Auteur Année de publication : 2022 Projets : 3-projet - voir note / Article en page(s) : pp 1481 - 1490 Note générale : bibliographie This research work was supported by the Deanship of Scientific Research at King Khalid University under Grant number RGP. 2/173/42. Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] bassin hydrographique [Termes IGN] cartographie des risques [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] image Sentinel-SAR [Termes IGN] inondation [Termes IGN] Maroc [Termes IGN] plan de prévention des risques [Termes IGN] prévention des risques [Termes IGN] risque naturel Résumé : (auteur) Natural disasters like floods are happening worldwide. Due to their negative impact on different social, economic and environmental aspects need to monitor and map these phenomena have increased. In fact, to access the zones affected by the flood, we use open source remote sensing (RS) images acquired by optical and radar sensors. Furthermore, we present a method using Sentinel-1 images; we suggest applying Ground Range Detected (GRD) images. For this purpose, pre-processed built and provided by the European Space Agency (ESA), preserved by free software Sentinel Application Platform (SNAP) for data extraction around appropriate demand. Moreover, the principal objective of this article is to assess the capability of Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) images in order to visualize flood areas in the Inaouene watershed located in north-eastern of Morocco. The origin of this natural hazard is the combination of natural and anthropogenic factors that makes the watershed vulnerable with a sub-annual frequency. The results of this work help decision-makers and managers in the field of natural risk management and land-use planning to implement a strategy and action plan for the protection of the populations and the environment against the negative impact of floods. Numéro de notice : A2021-937 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.1007/s40996-021-00683-y Date de publication en ligne : 18/06/2021 En ligne : https://doi.org/10.1007/s40996-021-00683-y Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99581 [article]

Graph learning based on signal smoothness representation for homogeneous and heterogeneous change detection / David Alejandro Jimenez-Sierra in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 60 n° 4 (April 2022)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 60 n° 4 (April 2022) . - n° 4410416 Titre : Graph learning based on signal smoothness representation for homogeneous and heterogeneous change detection Type de document : Article/Communication Auteurs : David Alejandro Jimenez-Sierra, Auteur ; David Alfredo Quintero-Olaya, Auteur ; Juan Carlos Alvear-Muñoz, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 4410416 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte [Termes IGN] apprentissage non-dirigé [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] graphe [Termes IGN] image multibande [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] Kappa de Cohen [Termes IGN] lissage de données [Termes IGN] processus gaussien [Termes IGN] réseau sémantique [Termes IGN] segmentation d'image [Termes IGN] seuillage [Termes IGN] superpixel Résumé : (auteur) Graph-based methods are promising approaches for traditional and modern techniques in change detection (CD) applications. Nonetheless, some graph-based approaches omit the existence of useful priors that account for the structure of a scene, and the inter- and intra-relationships between the pixels are analyzed. To address this issue, in this article, we propose a framework for CD based on graph fusion and driven by graph signal smoothness representation. In addition to modifying the graph learning stage, in the proposed model, we apply a Gaussian mixture model for superpixel segmentation (GMMSP) as a downsampling module to reduce the computational cost required to learn the graph of the entire images. We carry out tests on 14 real cases of natural disasters, farming, and construction. The dataset contains homogeneous cases with multispectral (MS) and synthetic aperture radar (SAR) images, along with heterogeneous cases that include MS/SAR images. We compare our approach against probabilistic thresholding, unsupervised learning, deep learning, and graph-based methods. In terms of Cohen’s kappa coefficient, our proposed model based on graph signal smoothness representation outperformed state-of-the-art approaches in ten out of 14 datasets. Numéro de notice : A2022-379 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2022.3168126 Date de publication en ligne : 18/04/2022 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2022.3168126 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100643 [article]

Improving 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)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 88 n° 1 (January 2022) . - pp 17 - 28 Titre : Improving urban land cover mapping with the fusion of optical and SAR data based on feature selection strategy Type de document : Article/Communication Auteurs : Qing Ding, Auteur ; Zhenfeng Shao, Auteur ; Xiao Huang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 17 - 28 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] carte d'occupation du sol [Termes IGN] cartographie urbaine [Termes IGN] Chine [Termes IGN] fusion de données multisource [Termes IGN] image optique [Termes IGN] image radar [Termes IGN] précision de la classification Résumé : (Auteur) Taking the Futian District as the research area, this study proposed an effective urban land cover mapping framework fusing optical and SAR data. To simplify the model complexity and improve the mapping results, various feature selection methods were compared and evaluated. The results showed that feature selection can eliminate irrelevant features, increase the mean correlation between features slightly, and improve the classification accuracy and computational efficiency significantly. The recursive feature elimination-support vector machine (RFE-SVM) model obtained the best results, with an overall accuracy of 89.17% and a kappa coefficient of 0.8695, respectively. In addition, this study proved that the fusion of optical and SAR data can effectively improve mapping and reduce the confusion between different land covers. The novelty of this study is with the insight into the merits of multi-source data fusion and feature selection in the land cover mapping process over complex urban environments, and to evaluate the performance differences between different feature selection methods. Numéro de notice : A2022-061 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.21-00030R2 Date de publication en ligne : 01/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.21-00030R2 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99703 [article]

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
105-2022011	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Modélisation temporelle du fouillis forestier radar / Xavier Husson (2022)  

Public Titre : Modélisation temporelle du fouillis forestier radar Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Xavier Husson, Auteur ; Fabrice Boust, Directeur de thèse Editeur : Université Paris-Saclay (Université Paris 11) Année de publication : 2022 Importance : 157 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse soutenue pour obtenir le grade de Docteur à l'Université Paris-Saclay, spécialité Physique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] acquisition d'images [Termes IGN] fouillis d'échos [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] implémentation (informatique) [Termes IGN] modèle de simulation [Termes IGN] modélisation de la forêt [Termes IGN] modélisation spatio-temporelle [Termes IGN] vent [Termes IGN] visibilité spatio-temporelle Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) La végétation est un élément important pour le radar car elle est omniprésente et met en échec de nombreux algorithmes. Cela provient avant tout du mouvement de la végétation, sous l’effet du vent, qui induit un décalage Doppler. Dans cette thèse, nous avons développé un modèle de fouillis de végétation pour l’imagerie SAR. Pour ce modèle de fouillis, nous avons décidé de travailler sur la base de 3 hypothèses. Premièrement, nous avons choisi une modélisation géotypique au travers d’une approche procédurale de création d’arbres et de leur représentation par des maillages surfaciques. Deuxièmement, nous avons opté pour une modélisation électromagnétique asymptotique compatible des fréquences supérieures à 10 GHz, typiques des systèmes d’acquisition haute résolution. Troisièmement, nous avons retenu une modélisation animée constituée d’un maillage surfacique déformable à même de rendre compte du décalage Doppler. Pour cela, nous avons adapté un simulateur ONERA permettant la génération de données radars brutes. La première amélioration réside dans le choix d’une approche asymptotique en 2 étapes (optique géométrique et physique), détermination de la visibilité des facettes du maillage et évaluation du champ rétrodiffusé correspondant. La deuxième amélioration réside dans le développement d’une méthode d’interpolation afin de limiter le nombre de calculs de visibilité, point crucial pour l’imagerie SAR haute résolution. La formation d’images SAR pour différentes intensité de vents nous a permis d’observer la défocalisation due aux mouvements des arbres au cours d’une acquisition. Une analyse de la DSP, par comparaison avec le modèle de Billingsley, confirme la capacité de notre modèle à restituer le décalage Doppler. Note de contenu : 1. Introduction 1.1 Imagerie SAR 1.2 Simulation d’acquisitions SAR 1.3 Bibliographie sur les modèles d’arbres 2. Incorporation d’un modèle de végétation à un processus de simulation existant 2.1 Travaux antérieurs : simulateur EDGE 2.2 Adaptation de la chaîne de modélisation 2.3 Mise en avant de différentes échelles de temps 3. Mise en place de la chaîne de modélisation 3.1 Préparation de données d’entrée 3.2 Description du script maître 4. Evaluation du champ rétrodiffusé 4.1 Calcul de SER de polygones 4.2 Validation de l’implémentation de l’optique physique 4.3 Développement d’une approche prenant en compte la visibilité 4.4 Développement d’une approche prenant en compte la visibilité partielle 5. Génération de données simulées 5.1 Impact des paramètres de modélisation 5.2 Impact des paramètres de la végétation 6. Conclusion 6.1 Contributions 6.2 Perspectives Numéro de notice : 26823 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Physique : Paris-Saclay : 2022 Organisme de stage : ONERA nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 25/03/2022 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03620307/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100640

Use of multi-temporal and multi-sensor data for continental water body extraction in the context of the SWOT mission / Nicolas Gasnier (2022)  

Permalink

Bagging 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)  

Permalink

Multi-objective CNN-based algorithm for SAR despeckling / Sergio Vitale in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 11 (November 2021)  

Permalink

A parameterization of the cloud scattering polarization signal derived from GPM observations for microwave fast radative transfer models / Victoria Sol Galligani in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 11 (November 2021)  

Permalink

Persistent scatterer interferometry for Pettimudi (India) landslide monitoring using Sentinel-1A images / Hari Shankar in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 11 (November 2021)  

Permalink

A 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

A feature based change detection approach using multi-scale orientation for multi-temporal SAR images / R. Vijaya Geetha in European journal of remote sensing, vol 54 sup 2 (2021)  

Permalink

Investigation of the landslides in Beylikdüzü-Esenyurt districts of Istanbul from InSAR and GNSS observations / Caglar Bayik in Natural Hazards, vol 109 n° 1 (October 2021)  

Permalink

Orbit error removal in InSAR/MTInSAR with a patch-based polynomial model / Yanan Du in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 102 (October 2021)  

Permalink

Phase unmixing of TerraSAR-X staring spotlight interferograms in building scale for PS height and deformation / Peng Liu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 180 (October 2021)  

Permalink