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Titre : Atlas of remote sensing of the Wenchuan earthquake : Cas- Project Team of Remote Sensing for Wenchuan Earthquake Type de document : Monographie Auteurs : Huadong Guo, Auteur Editeur : Boca Raton, New York, ... : CRC Press Année de publication : 2019 Importance : 259 p. Format : 26 x 28 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-4398-1674-5 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse du paysage
[Termes IGN] carte géologique
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] dommage matériel
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] image Radarsat
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] impact sur l'environnement
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] séisme
[Termes IGN] Setchouan (Chine)
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (éditeur) In May 12, 2008, the Wenchuan County earthquake caused devastating loss of human life and property. Applying all the remote sensing technology available, the Chinese Academy of Sciences immediately launched into action, making full use of its state-of-the-art facilities, remote sensing planes, and satellites to amass invaluable optical and radar data. This unprecedented use of comprehensive remote sensing techniques provided accurate, up to the minute information for disaster management and has left us with a visually stunning and beautiful record that is as much a scientific achievement as it is an artistic one. Based on the accumulated data and images collected by the Project Team of Remote Sensing Monitoring and Assessment of the Wenchuan Earthquake, Atlas of Remote Sensing of the Wenchuan Earthquake documents the events as they happened in real time. The book covers the disaster from six aspects: geological, barrier lakes, collapsed buildings, damaged roads, destroyed farmland and forests, and demolished infrastructure. It also demonstrates that the Dujiangyan Irrigation Project, which has been standing for 2000 years, remains fully functioning, and keeps the Chengdu Plain operating optimally even after the earthquake. Translated into English for the first time, the Atlas presents a pictorial summation of this unique project. It chronicles the event with over 280 before and after color images from a range of perspectives. This volume dramatically demonstrates the value of remote sensing for understanding how an earthquake unfolds and the potential of remote sensing in helping coordinate emergency relief. A pictorial record of events as they unfolded, this book provides a systematic documentation of earthquake damage that can be used to prepare for future seismic events. Note de contenu : 1- Remote sensing data
2- Geological disaster
3- Barrier lakes
4- Collapsed buildings
5- Damaged roads
6- Destroyed farmlands and forests
7- Demolished infrastructure
8- Civilization perseveresNuméro de notice : 25917 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Monographie En ligne : https://library.oapen.org/handle/20.500.12657/40124 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96100 Cartographie des déformations sur le site de colocalisation de Grasse par méthode INSAR / Isabelle Delprat (2019)
Titre : Cartographie des déformations sur le site de colocalisation de Grasse par méthode INSAR Type de document : Mémoire Auteurs : Isabelle Delprat, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2019 Importance : 57 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Master PPMD Photogrammétrie, Positionnement et Mesure de DéformationLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale
[Termes IGN] correction atmosphérique
[Termes IGN] déformation de la croute terrestre
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] Grasse
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] station GNSSIndex. décimale : MPPMD Mémoires du mastère spécialisé Photogrammétrie, Positionnement et Mesures de Déformation Résumé : (Auteur) La pérennité et la précision des capteurs spatiaux combinées aux performances de calcul toujours plus grandes ouvrent des perspectives d’exploitation de données sans précédent pour l’observation de la Terre. Dans le domaine de l’imagerie radar en particulier, la mise à disposition régulière d’un nombre important d’images exploitables pour l’interférométrie radar différentielle permet une évaluation des déformations de la surface de la Terre de grande précision. Mon stage a eu pour but de déterminer les déformations de surface du site de co- localisation de Grasse dans les Alpes-Maritimes à l’aide d’images radar Sentinel-1 sur la période 2014-2019.En effet, l’Institut National de l’information géographique et forestière (IGN) est en charge du calcul et de la maintenance du repère international de référence terrestre (ITRF). Ce repère se compose des coordonnées et vitesses de déplacement de plus de 500 sites répartis à la surface de la Terre. Ces sites sont équipés d’instruments de géodésie spatiale, comprenant des antennes GNSS, des stations de télémétrie laser sur satellites, des télescopes d’interférométrie à très longues bases et des antennes DORIS, le système d’orbitographie développé en France. Un réflecteur SAR a été également installé en 2018.Une des hypothèses fondamentales du calcul de ce repère énonce que les instruments installés sur le même site (c’est à dire à des distances inférieures à 2 km) possèdent la même vitesse de déplacement. Mon étude propose donc une méthodologie pour cartographier des déformations de surface en s’appuyant sur les logiciels libres d’analyse d’images radar tout en prenant en compte les variations de l’atmosphère. Cinq ans d’imagerie SAR ont été étudiés sur une orbite et l’installation du réflecteur SAR validée. Cette étude présente également une méthode et un programme de mise en référence des cartes obtenues en s’appuyant sur les stations GNSS. Note de contenu :
Introduction
1 Interférométrie radar et réflecteurs permanents
1.1 Radar à synthèse d’ouverture- SAR
1.2 Interférométrie radar - INSAR
1.3 Déformation Insar - DINSAR
1.4 Corrections atmosphériques
2. Application au Site de Calern
2.1 Le site de Calern
2.2 Méthodologie : chaine logiciel et paramétrisation
2.3 Étude de long terme de janvier 2014 mai 2019
2.4 Étude court terme de novembre 2018 à août 2019
3. Rattachement des mesures Insar au réseau ITRF
3.1 Approche théorique
3.2 Application au site de Calern
ConclusionNuméro de notice : 26219 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Mémoire PPMD Organisme de stage : ENSG Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94221 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 26219-01 MPPMD Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
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Cartographie des déformations sur le site de colocalisation de Grasse... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : Contributions to SAR image time series analysis Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ammar Mian, Auteur ; Jean-Philippe Ovarlez, Directeur de thèse ; Guillaume Ginolhac, Directeur de thèse Editeur : Bures-sur-Yvette : Université Paris-Saclay Année de publication : 2019 Importance : 219 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l’Université Paris-Saclay préparée à Centrale-Supélec : Sciences et Technologies de l’Information et de la CommunicationLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] covariance
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] géométrie de Riemann
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] ondelette de Shannon
[Termes IGN] processus gaussien
[Termes IGN] radar à antenne synthétique
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] transformation en ondelettesIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Remote sensing data from Synthetic Aperture Radar (SAR) sensors offer a unique opportunity to record, to analyze, and to predict the evolution of the Earth. In the last decade, numerous satellite remote sensing missions have been launched (Sentinel-1, UAVSAR, TerraSAR X, etc.). This resulted in a dramatic improvement in the Earth image acquisition capability and accessibility. The growing number of observation systems allows now to build high temporal/spatial-resolution Earth surface images data-sets. This new scenario significantly raises the interest in time-series processing to monitor changes occurring over large areas. However, developing new algorithms to process such a huge volume of data represents a current challenge. In this context, the present thesis aims at developing methodologies for change detection in high-resolution SAR image time series.These series raise two notable challenges that have to be overcome:On the one hand, standard statistical methods rely on multivariate data to infer a result which is often superior to a monovariate approach. Such multivariate data is however not always available when it concerns SAR images. To tackle this issue, new methodologies based on wavelet decomposition theory have been developed to fetch information based on the physical behavior of the scatterers present in the scene.On the other hand, the improvement in resolution obtained from the latest generation of sensors comes with an increased heterogeneity of the data obtained. For this setup, the standard Gaussian assumption used to develop classic change detection methodologies is no longer valid. As a consequence, new robust methodologies have been developed considering the family of elliptical distributions which have been shown to better fit the observed data.The association of both aspects has shown promising results in change detection applications. Note de contenu : Introduction
1- SAR Image Time Series issues
2- Wavelet packets for SAR analysis
3- Robust Change Detection
4- Change-point detection and estimation
5- Riemannian geometry
ConclusionNuméro de notice : 25872 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication : Paris-Saclay : 2019 Organisme de stage : Laboratoire SONDRA nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02464840/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95547 Discriminating ship from radio frequency interference based on noncircularity and non-gaussianity in sentinel-1 SAR imagery / Xiangguang Leng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 1 (January 2019)
[article]
Titre : Discriminating ship from radio frequency interference based on noncircularity and non-gaussianity in sentinel-1 SAR imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiangguang Leng, Auteur ; Kefeng Ji, Auteur ; Shilin Zhou, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 352 - 363 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] interférence
[Termes IGN] navire
[Termes IGN] radiofréquenceRésumé : (Auteur) Complex information in single-channel synthetic aperture radar (SAR) imagery is seldom used. This is a common practice based on the conventional resolution theory. However, with the advent of high-resolution SAR sensors, information in the complex data has been found to be of significance for ocean applications. In particular, we note that there is a special type of instrumental artifact in Sentinel-1 images. It is rarely researched and may be attributed to radio frequency interference (RFI). It has similar intensity with ships and can degrade ocean interpretation performance severely. This paper proposes an innovative method to discriminate ships from RFIs based on noncircularity and non-Gaussianity. Among them, noncircularity is calculated based on the measure called normalized noncircularity, and non-Gaussianity is estimated based on the complex generalized Gaussian distribution. The discrimination rationale is analyzed in detail. The experimental procedure is based on Sentinel-1 interferometric wide swath products. Only cross-polarization data are tested since RFIs are quite weak in co-polarization data. It is found that noncircularity and non-Gaussianity can characterize and identify the difference between ships and RFIs. Ships present larger noncircularity and sup-Gaussianity while RFIs are found to exhibit quite low noncircularity and mainly show sub-Gaussianity. The proposed method achieves quite good performance. These results show that noncircularity and non-Gaussianity are extremely helpful complements for single-channel SAR imagery interpretation. Numéro de notice : A2019-107 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2018.2854661 Date de publication en ligne : 14/08/2018 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2018.2854661 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92414
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 57 n° 1 (January 2019) . - pp 352 - 363[article]Evaluating SAR-optical sensor fusion for aboveground biomass estimation in a Brazilian tropical forest / Aline Bernarda Debastiani in Annals of forest research, vol 62 n° 1 (January - June 2019)
[article]
Titre : Evaluating SAR-optical sensor fusion for aboveground biomass estimation in a Brazilian tropical forest Type de document : Article/Communication Auteurs : Aline Bernarda Debastiani, Auteur ; Carlos Roberto Sanquetta, Auteur ; Ana Paula Dalla Corte, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 109 - 122 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] Amazonie
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] arbre aléatoire
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] Brésil
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] réseau neuronal convolutifRésumé : (auteur) The aim of the present study is to evaluate the potential of C-band SAR data from the Sentinel-1/2 instruments and machine learning algorithms for the estimation of forest above ground forest biomass (AGB) in a high-biomass tropical ecosystem. This study was carried out in Jamari National Forest, located in the Brazilian Amazon. The response variable was AGB (Mg/ha) estimated from airborne laser surveys. The following treatments were considered as model predictors: 1) Sentinel-1 Sigma 0 at VV and VH polarizations; 2) (1) plus Sentinel-1 textural metrics; 3) (2) plus Sentinel-2 bands and derived vegetation indices (LAI, RVI, SAVI, NDVI).Our modeling design estimated the relative importance of SAR vs. optical variables in explaining AGB. The modeling was performed with twelve machine-learning algorithms including, neural network and regression tree. The addition of texture and optical data provided a noticeable improvement (3%) over models with SAR backscatter only. The best model performance was achieved with the Random Tree algorithm. Our results demonstrate the potential of freely-available SAR data and machine learning for mapping AGB in tropical ecosystems. Numéro de notice : A2019-335 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.15287/afr.2018.1267 Date de publication en ligne : 30/07/2019 En ligne : http://dx.doi.org/10.15287%2Fafr.2018.1267 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93349
in Annals of forest research > vol 62 n° 1 (January - June 2019) . - pp 109 - 122[article]Evaluation of time-series SAR and optical images for the study of winter land-use / Julien Denize (2019)PermalinkGlobal observations of ocean surface winds and waves using spaceborne synthetic aperture radar measurements / Huimin Li (2019)PermalinkGround displacement measurements / Louis-Marie Gauer (2019)PermalinkJoint analysis of SAR and optical satellite images time series for grassland event detection / Anatol Garioud (2019)PermalinkPermalinkPermalinkMicrowave indices from active and passive sensors for remote sensing applications / Emanuele Santi (2019)PermalinkMonitoring crops water needs at high spatio-temporal resolution by synergy of optical / thermal and radar observations / Abdelhakim Amazirh (2019)PermalinkMultitemporal SAR images denoising and change detection : applications to Sentinel-1 data / Weiying Zhao (2019)PermalinkPermalink