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Crater detection and registration of planetary images through marked point processes, multiscale decomposition, and region-based analysis / David Solarna in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 9 (September 2020)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 9 (September 2020) . - pp 6039 - 6058 Titre : Crater detection and registration of planetary images through marked point processes, multiscale decomposition, and region-based analysis Type de document : Article/Communication Auteurs : David Solarna, Auteur ; Alberto Gotelli, Auteur ; Jacqueline Le Moigne, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 6039 - 6058 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] cratère [Termes descripteurs IGN] détection de contours [Termes descripteurs IGN] distance de Hausdorff [Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes descripteurs IGN] image multitemporelle [Termes descripteurs IGN] image thermique [Termes descripteurs IGN] Mars (planète) [Termes descripteurs IGN] ondelette [Termes descripteurs IGN] processus ponctuel marqué [Termes descripteurs IGN] séparateur à vaste marge [Termes descripteurs IGN] transformation de Hough [Termes descripteurs IGN] zone d'intérêt Résumé : (auteur) Because of the large variety of planetary sensors and spacecraft already collecting data and with many new and improved sensors being planned for future missions, planetary science needs to integrate numerous multimodal image sources, and, as a consequence, accurate and robust registration algorithms are required. In this article, we develop a new framework for crater detection based on marked point processes (MPPs) that can be used for planetary image registration. MPPs were found to be effective for various object detection tasks in Earth observation, and a new MPP model is proposed here for detecting craters in planetary data. The resulting spatial features are exploited for registration, together with fitness functions based on the MPP energy, on the mean directed Hausdorff distance, and on the mutual information. Two different methods—one based on birth–death processes and region-of-interest analysis and the other based on graph cuts and decimated wavelets—are developed within the proposed framework. Experiments with a large set of images, including 13 thermal infrared and visible images of the Mars surface, 20 semisimulated multitemporal pairs of images of the Mars surface, and a real multitemporal image pair of the Lunar surface, demonstrate the effectiveness of the proposed framework in terms of crater detection performance as well as for subpixel registration accuracy. Numéro de notice : A2020-526 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.2970908 date de publication en ligne : 18/03/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2970908 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95704 [article]

Improved wavelet neural network based on change rate to predict satellite clock bias / Xu Wang in Survey review, vol 52 n° 372 (May 2020)  

Public [article]  inSurvey review > vol 52 n° 372 (May 2020) Titre : Improved wavelet neural network based on change rate to predict satellite clock bias Type de document : Article/Communication Auteurs : Xu Wang, Auteur ; Hongzhou Chai, Auteur ; Chang Wang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale [Termes descripteurs IGN] courbe de Gauss [Termes descripteurs IGN] erreur systématique interfréquence d'horloge [Termes descripteurs IGN] estimation de précision [Termes descripteurs IGN] ondelette [Termes descripteurs IGN] ondelette de Shannon [Termes descripteurs IGN] prévision [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal artificiel Résumé : (auteur) To develop a high-accuracy method for predicting SCB based on the analysis of the shortcomings of the wavelet neural network (WNN) model, an improved WNN model to predict SCB is proposed herein. The activation function of the WNN is constructed by combining the advantages of Shannon and Gauss ‘window’ functions to improve the WNN. Finally, the improved WNN model is used to predict SCB. The results show that the proposed model has the highest prediction accuracy, stability, and robustness. Moreover, it effectively predicts long-time SCB data. Therefore, the proposed model can predict SCB with high accuracy. Numéro de notice : A2020-289 Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/00396265.2020.1758999 date de publication en ligne : 24/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/00396265.2020.1758999 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95117 [article]

Evaluation of the high-rate GNSS-PPP method for vertical structural motion / Mosbeh R. Kaloop in Survey review, vol 52 n° 371 (March 2020)  

Public [article]  inSurvey review > vol 52 n° 371 (March 2020) . - pp 159 - 171 Titre : Evaluation of the high-rate GNSS-PPP method for vertical structural motion Type de document : Article/Communication Auteurs : Mosbeh R. Kaloop, Auteur ; Cemal Ozer Yigit, Auteur ; Ahmet Anil Dindar, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 159 - 171 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Navigation et positionnement [Termes descripteurs IGN] antenne GNSS [Termes descripteurs IGN] déformation verticale de la croute terrestre [Termes descripteurs IGN] filtrage du bruit [Termes descripteurs IGN] ondelette [Termes descripteurs IGN] positionnement cinématique en temps réel [Termes descripteurs IGN] positionnement par GNSS [Termes descripteurs IGN] positionnement ponctuel précis [Termes descripteurs IGN] série temporelle [Termes descripteurs IGN] traitement de données GNSS Résumé : (auteur) This study aims at the investigation of GNSS-PP method to determine the dynamic characteristics of structures. Cantilever steel bars having lengths of 70, 100 and 120 cm were tested under dynamic excitation. The GNSS was used to measure the natural frequencies and damping values of all the tested cantilever structures. The GNSS data were processed using relative GNSS positioning and PPP methods. The results obtained using these two methods were also compared with the dynamic characteristics obtained by applying the theoretical and finite element (FE) methods. Furthermore, it is investigated the impact of the stable data length before oscillation events on kinematic PPP. The study showed that the maximum difference among the experimental results in terms of natural frequencies proceeded using PPP is 0.08 Hz when compared with the theoretical and FE results. Furthermore, there is no difference between the PPP and relative GNSS positioning in determining the dynamic behaviour of structures eventhough roving GNSS antenna remains motionless for short-time, such as a few-minutes, before an event occurred. Numéro de notice : A2020-080 Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/00396265.2018.1534362 date de publication en ligne : 19/10/2018 En ligne : https://doi.org/https://doi.org/10.1080/00396265.2018.1534362 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94643 [article]

INS/GNSS integration using recurrent fuzzy wavelet neural networks / Parisa Doostdar in GPS solutions, vol 24 n° 1 (January 2020)  

Public [article]  inGPS solutions > vol 24 n° 1 (January 2020) Titre : INS/GNSS integration using recurrent fuzzy wavelet neural networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Parisa Doostdar, Auteur ; Jafar Keighobadi, Auteur ; Mohammad Ali Hamed, Auteur Année de publication : 2020 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] classification floue [Termes descripteurs IGN] données GNSS [Termes descripteurs IGN] filtre de Kalman [Termes descripteurs IGN] GNSS-INS [Termes descripteurs IGN] interruption du signal [Termes descripteurs IGN] ondelette [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal artificiel [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal récurrent [Termes descripteurs IGN] vitesse [Vedettes matières IGN] Traitement de données GNSS Résumé : (Auteur) In recent years, aided navigation systems through combining inertial navigation system (INS) with global navigation satellite system (GNSS) have been widely applied to enhance the position, velocity, and attitude information of autonomous vehicles. In order to gain the accuracy of the aided INS/GNSS in GNSS gap intervals, a heuristic neural network structure based on the recurrent fuzzy wavelet neural network (RFWNN) is applicable for INS velocity and position error compensation purpose. During frequent access to GNSS data, the RFWNN should be trained as a highly precise prediction model equipped with the Kalman filter algorithm. Therefore, the INS velocity and position error data are obtainable along with the lost intervals of GNSS signals. For performance assessment of the proposed RFWNN-aided INS/GNSS, real flight test data of a small commercial unmanned aerial vehicle (UAV) were conducted. A comparison of test results shows that the proposed NN algorithm could efficiently provide high-accuracy corrections on the INS velocity and position information during GNSS outages. Numéro de notice : A2020-019 Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s10291-019-0942-z date de publication en ligne : 23/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10291-019-0942-z Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94458 [article]

Geospatial data organization methods with emphasis on aperture-3 hexagonal discrete global grid systems / Ali Mahdavi Amiri in Cartographica, vol 54 n° 1 (spring 2019)  

Public [article]  inCartographica > vol 54 n° 1 (spring 2019) . - pp 30 - 50 Titre : Geospatial data organization methods with emphasis on aperture-3 hexagonal discrete global grid systems Type de document : Article/Communication Auteurs : Ali Mahdavi Amiri, Auteur ; Troy Alderson, Auteur ; Faramarz Samavati, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 30 - 50 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes descripteurs IGN] arbre de décision [Termes descripteurs IGN] données vectorielles [Termes descripteurs IGN] méthode des moindres carrés [Termes descripteurs IGN] ondelette de Haar [Termes descripteurs IGN] régression [Termes descripteurs IGN] système de grille globale discrète [Termes descripteurs IGN] transformation en ondelettes Résumé : (Auteur) Digital Earth frameworks deal with data sets of different types collected from various sources. To effectively store, retrieve, and transmit these data sets, efficient multi-scale data representations that are compatible with the underlying structure of the Digital Earth framework are required. In this article, we describe several such techniques and their properties: namely, how to represent data in the multi-scale cell hierarchy of a discrete global grid system (DGGS) or in the multi-scale hierarchy of a customized wavelet transform. We also discuss how these techniques can be tuned to be applicable to the A3H DGGS. Numéro de notice : A2019-435 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3138/cart.54.1.2018-0010 En ligne : https://doi.org/10.3138/cart.54.1.2018-0010 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92761 [article]

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
031-2019012	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve 3L	Disponible
031-2019011	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Contributions to SAR image time series analysis / Ammar Mian (2019)  

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Méthodes d'apprentissage statistique pour la détection de la signalisation routière à partir de véhicules traceurs / Yann Méneroux (2019)  

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Denoising of natural images through robust wavelet thresholding and genetic programming / Asem Khmag in The Visual Computer, vol 33 n°9 (September 2017)  

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WREP : A wavelet-based technique for extracting the red edge position from reflectance spectra for estimating leaf and canopy chlorophyll contents of cereal crops / Dong Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 129 (July 2017)  

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Multi-scale modeling of Earth's gravity field in space and time / Shuo Wang in Journal of geodynamics, vol 106 (May 2017)  

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Evaluation of pan-sharpening methods for spatial and spectral quality / Jagalingam Pushparaj in Applied geomatics, vol 9 n° 1 (March 2017)  

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Gravity forward modeling with a tesseroid-based rock-water-ice approach / Thomas Grombein (2017)    

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Ondelettes et processus stochastiques / Abdourrahmane M. Atto (2017)

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Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, ch. 6. Méthodes de traitement de données lidar / Clément Mallet (2017)

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Regression wavelet analysis for lossless coding of remote-sensing data / Naoufal Amrani in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 9 (September 2016)  

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