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Lettre : comparaison entre les notions radiométriques utilisées en optique et radar / Jean-Paul Rudant in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - décembre 2019)

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 219-220 (juin - décembre 2019) . - pp 29 - 31 Titre : Lettre : comparaison entre les notions radiométriques utilisées en optique et radar Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-Paul Rudant , Auteur ; Pierre-Louis Frison , Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 29 - 31 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes descripteurs IGN] albedo [Termes descripteurs IGN] coefficient de rétrodiffusion [Termes descripteurs IGN] correction radiométrique [Termes descripteurs IGN] distribution du coefficient de réflexion bidirectionnelle BRDF [Termes descripteurs IGN] réflectance directionnelle [Termes descripteurs IGN] télédétection en hyperfréquence Résumé : (auteur) En liaison avec l'article des mêmes auteurs dans le même numéro : Télédétection Radar, de l'image d'intensité initiale au choix du mode de calibration des coefficients de diffusion )B°, o°,y°. Numéro de notice : A2019-345 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93382 [article]

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Télédétection radar : de l'image d'intensité initiale au choix du mode de calibration des coefficients de diffusion / Jean-Paul Rudant in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - décembre 2019)

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 219-220 (juin - décembre 2019) . - pp 19 - 28 Titre : Télédétection radar : de l'image d'intensité initiale au choix du mode de calibration des coefficients de diffusion Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-Paul Rudant , Auteur ; Pierre-Louis Frison , Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 19 - 28 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes descripteurs IGN] coefficient de rétrodiffusion [Termes descripteurs IGN] correction d'image [Termes descripteurs IGN] correction géométrique [Termes descripteurs IGN] correction radiométrique [Termes descripteurs IGN] couvert forestier [Termes descripteurs IGN] distorsion d'image [Termes descripteurs IGN] étalonnage des données [Termes descripteurs IGN] géoréférencement [Termes descripteurs IGN] télédétection en hyperfréquence Résumé : (auteur) The current period is characterized by an abundance of free access radar data, the use of which is encouraged and facilitated by space agencies, the latter providing free software for image processing and analysis to users. At the same time, several academic or institutional sites offer explanatory resources (courses, software tutorials) on general or targeted topics intended to facilitate the use of images in most fields of application. In this paper, we wish to address and detail a particular point ; that of the physical concept of the radar measurement, through the various software processing proposed during a sequence of georeferencing-calibration of the images. This sequence, which combines geometrical and radiometric aspects, is found for applications relating to the characterization of the various media present on the surface of the ground or to facilitate the analysis of temporal sequences. After presenting the general aspects related to the power measured at the sensor and the various factors influencing this measurement, we will focus on the user practice, by discussing the different choices of coefficients )3 °, y°, offered during a calibration following a geo-referencing, as well as on the taking into account, or not, slope effects in geometric and radiometric corrections affecting the image. Particular attention is paid to the coefficient 7° whose variations as a function of local incidence are considered very low in the case of dense forests. Numéro de notice : A2019-344 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93381 [article]

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Improved camera distortion correction and depth estimation for lenslet light field camera / Changkun Yang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 3 (March 2019)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 85 n° 3 (March 2019) . - pp 197 - 208 Titre : Improved camera distortion correction and depth estimation for lenslet light field camera Type de document : Article/Communication Auteurs : Changkun Yang, Auteur ; Zhaoqin Liu, Auteur ; Kaichang Di, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 197 - 208 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s) [Termes descripteurs IGN] carte de profondeur [Termes descripteurs IGN] chambre de prise de vue numérique [Termes descripteurs IGN] correction géométrique [Termes descripteurs IGN] distorsion d'image [Termes descripteurs IGN] modèle géométrique de prise de vue Résumé : (Auteur) A light field camera can capture both radiance and angular information, providing a novel solution for depth estimation. The paper proposes two improved methods including distortion model optimization and depth estimation refinement for a lenslet light field camera. For distortion model optimization, a novel 14-parameter distortion model that involves sub-aperture images generation is applied to correct the light field camera images. For depth estimation refinement, an algorithm reducing the high influence of outliers on depth estimation in weak texture regions is proposed based on multi-view stereo matching using the cost volume. Experimental results show the projection error has decreased by about 30% and the depth root-mean-squared error on real world images has decreased by about 42% with our distortion correction method and depth estimation method compared with state of art algorithms. It verifies the correctness and effectiveness of our proposed methods and show significant improvement on accuracy of depth map estimation. Numéro de notice : A2019-148 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.85.3.197 date de publication en ligne : 01/03/2019 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.85.3.197 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92477 [article]

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Correcting rural building annotations in OpenStreetMap using convolutional neural networks / John E. Vargas-Muñoz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 147 (January 2019)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 147 (January 2019) . - pp 283 - 293 Titre : Correcting rural building annotations in OpenStreetMap using convolutional neural networks Type de document : Article/Communication Auteurs : John E. Vargas-Muñoz, Auteur ; Sylvain Lobry, Auteur ; Alexandre X. Falcão, Auteur ; Devis Tuia, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 283 - 293 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes descripteurs IGN] bati [Termes descripteurs IGN] champ aléatoire de Markov [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] correction géométrique [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] habitat rural [Termes descripteurs IGN] mise à jour de base de données [Termes descripteurs IGN] OpenStreetMap [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] segmentation sémantique [Termes descripteurs IGN] Tanzanie [Termes descripteurs IGN] Zimbabwe [Termes descripteurs IGN] zone rurale Résumé : (auteur) Rural building mapping is paramount to support demographic studies and plan actions in response to crisis that affect those areas. Rural building annotations exist in OpenStreetMap (OSM), but their quality and quantity are not sufficient for training models that can create accurate rural building maps. The problems with these annotations essentially fall into three categories: (i) most commonly, many annotations are geometrically misaligned with the updated imagery; (ii) some annotations do not correspond to buildings in the images (they are misannotations or the buildings have been destroyed); and (iii) some annotations are missing for buildings in the images (the buildings were never annotated or were built between subsequent image acquisitions). First, we propose a method based on Markov Random Field (MRF) to align the buildings with their annotations. The method maximizes the correlation between annotations and a building probability map while enforcing that nearby buildings have similar alignment vectors. Second, the annotations with no evidence in the building probability map are removed. Third, we present a method to detect non-annotated buildings with predefined shapes and add their annotation. The proposed methodology shows considerable improvement in accuracy of the OSM annotations for two regions of Tanzania and Zimbabwe, being more accurate than state-of-the-art baselines. Numéro de notice : A2019-038 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.11.010 date de publication en ligne : 06/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.11.010 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91975 [article]

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Improving the spatial bias correction algorithm in SMOS image reconstruction processor : validation of soil moisture retrievals with in situ data / Ali Khazaal in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 1 (January 2019)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 57 n° 1 (January 2019) . - pp 277 - 290 Titre : Improving the spatial bias correction algorithm in SMOS image reconstruction processor : validation of soil moisture retrievals with in situ data Type de document : Article/Communication Auteurs : Ali Khazaal, Auteur ; Philippe Richaume, Auteur ; François Cabot, Auteur ; Eric Anterrieu, Auteur ; Arnaud Mialon, Auteur ; Yann H. Kerr, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 277 - 290 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes descripteurs IGN] correction d'image [Termes descripteurs IGN] erreur systématique [Termes descripteurs IGN] humidité du sol [Termes descripteurs IGN] image SMOS [Termes descripteurs IGN] résidu [Termes descripteurs IGN] télédétection en hyperfréquence [Termes descripteurs IGN] température de luminance Résumé : (Auteur) SMOS is a space mission led by the European Space Agency and designed to provide global maps of Soil Moisture and Ocean salinity, two important geophysical parameters for understanding the water cycle variations and climate change. The SMOS payload is a 2-D interferometer operating at L-band that consists of 69 elementary antennas located along a Y-shaped structure. Important spatial biases persist in the retrieved brightness temperature (BT) images mainly due to the phenomenon of aliasing inside the field of view of SMOS but also due to the Gibbs oscillations near land/ocean transitions. To minimize these biases, a differential image reconstruction algorithm is used in the operational processor that reduces the contrast of the image to be retrieved. To do that, the contribution of a constant artificial temperature map is removed from the measurements prior to reconstruction and then added back after the reconstruction. In this paper, we show that strong residual biases are still present in the retrieved images. To reduce them, we propose to improve the bias correction algorithm by using a more realistic artificial temperature scene based on separating the land and ocean regions and assigning a constant temperature over land and a Fresnel BT model over the ocean. The artificial scene is also improved by means of representing each pixel by its water fraction percentage to smooth the land/ocean transitions. The improved algorithm is validated over the ocean by comparing the retrieved temperatures to a forward geophysical model but also over land by comparing the retrieved soil moisture to in situ measurements. Numéro de notice : A2019-106 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2018.2853619 date de publication en ligne : 09/08/2018 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2018.2853619 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92412 [article]

Cartographie des déformations de surface sur l’île de Taiwan par interférométrie RADAR Sentinel-1 / Miloud Fekaouni (2018)

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Détection de changement par imagerie radar sur les zones naturelles et agricoles en milieu tropical / Jérôme Lebreton (2018) 

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Development of a Protocol to Convert and Manage Underground Infrastructure Maps into Geographic Information Systems (GIS) Format / Guillemette Fonteix (2018) 

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Egalisation radiométrique d'orthoimages thermiques / Jonathan Lisein (2018)    

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Estimation a posteriori du vignettage / Lâmân Lelégard (2018) 

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Estimation à la volée du vignettage par ajustement local du gain / Lâmân Lelégard (2018)    

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Localisation par l'image en milieu urbain : application à la réalité augmentée / Antoine Fond (2018)  

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Testing, analysis and improvement of FGI-NLS Sentinel-2 data processing chain for land use applications / Emile Blettery (2018) 

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Tight integration of INS/Stereo VO/Digital map for land vehicle navigation / Fei Liu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 1 (January 2018)  

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Extraction du bâti sur le territoire de la wilaya de Blida (Algérie) / Siham Bougdour in Géomatique expert, n° 119 (novembre - décembre 2017)

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