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Termes IGN > sciences naturelles > physique > optique > optique physique > radiométrie > rayonnement électromagnétique > diffusion du rayonnement
diffusion du rayonnement |
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Estimation and mapping of above-ground biomass of mangrove forests and their replacement land uses in the Philippines using Sentinel imagery / Jose Alan A. Castillo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 134 (December 2017)
[article]
Titre : Estimation and mapping of above-ground biomass of mangrove forests and their replacement land uses in the Philippines using Sentinel imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Jose Alan A. Castillo, Auteur ; Armando A. Apan, Auteur ; Tek N. Maraseni, Auteur ; Severino G. Salmo, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 70 - 85 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] biomasse aérienne
[Termes IGN] carte d'utilisation du sol
[Termes IGN] déboisement
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] mangrove
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] Philippines
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] rétrodiffusion
[Termes IGN] variable biophysique (végétation)Résumé : (Auteur) The recent launch of the Sentinel-1 (SAR) and Sentinel-2 (multispectral) missions offers a new opportunity for land-based biomass mapping and monitoring especially in the tropics where deforestation is highest. Yet, unlike in agriculture and inland land uses, the use of Sentinel imagery has not been evaluated for biomass retrieval in mangrove forest and the non-forest land uses that replaced mangroves. In this study, we evaluated the ability of Sentinel imagery for the retrieval and predictive mapping of above-ground biomass of mangroves and their replacement land uses. We used Sentinel SAR and multispectral imagery to develop biomass prediction models through the conventional linear regression and novel Machine Learning algorithms. We developed models each from SAR raw polarisation backscatter data, multispectral bands, vegetation indices, and canopy biophysical variables. The results show that the model based on biophysical variable Leaf Area Index (LAI) derived from Sentinel-2 was more accurate in predicting the overall above-ground biomass. In contrast, the model which utilised optical bands had the lowest accuracy. However, the SAR-based model was more accurate in predicting the biomass in the usually deficient to low vegetation cover non-forest replacement land uses such as abandoned aquaculture pond, cleared mangrove and abandoned salt pond. These models had 0.82–0.83 correlation/agreement of observed and predicted value, and root mean square error of 27.8–28.5 Mg ha−1. Among the Sentinel-2 multispectral bands, the red and red edge bands (bands 4, 5 and 7), combined with elevation data, were the best variable set combination for biomass prediction. The red edge-based Inverted Red-Edge Chlorophyll Index had the highest prediction accuracy among the vegetation indices. Overall, Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 multispectral imagery can provide satisfactory results in the retrieval and predictive mapping of the above-ground biomass of mangroves and the replacement non-forest land uses, especially with the inclusion of elevation data. The study demonstrates encouraging results in biomass mapping of mangroves and other coastal land uses in the tropics using the freely accessible and relatively high-resolution Sentinel imagery. Numéro de notice : A2017-730 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2017.10.016 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.10.016 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88428
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 134 (December 2017) . - pp 70 - 85[article]Exemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2017121 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2017122 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2017123 DEP-EXM Revue Saint-Mandé Dépôt en unité Exclu du prêt Single image dehazing via an improved atmospheric scattering model / Mingye Ju in The Visual Computer, vol 33 n° 12 (December 2017)
[article]
Titre : Single image dehazing via an improved atmospheric scattering model Type de document : Article/Communication Auteurs : Mingye Ju, Auteur ; Dengyin Zhang, Auteur ; Xuemei Wang, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1613 - 1625 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] brouillard
[Termes IGN] diffusion du rayonnement
[Termes IGN] effet atmosphérique
[Termes IGN] image isolée
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (Auteur) Under foggy or hazy weather conditions, the visibility and color fidelity of outdoor images are prone to degradation. Hazy images can be the cause of serious errors in many computer vision systems. Consequently, image haze removal has practical significance for real-world applications. In this study, we first analyze the inherent weaknesses of the atmospheric scattering model and propose an improvement to address those weaknesses. Then, we present a fast image haze removal algorithm based on the improved model. In our proposed method, the input image is partitioned into several scenes based on the haze thickness. Next, averaging and erosion operations calculate the rough scene luminance map in a scene-wise manner. We obtain the rough scene transmission map by maximizing the contrast in each scene and then develop a way to gently remove the haze using an adaptive method for adjusting scene transmission based on scene features. In addition, we propose a guided total variation model for edge optimization, so as to prevent from the block effect as well as to eliminate the negative effect from the wrong scene segmentation results. The experimental results demonstrate that our method is effective in solving a series of common problems, including uneven illuminance, overenhanced and oversaturated images, and so forth. Moreover, our method outperforms most current dehazing algorithms in terms of visual effects, universality, and processing speed. Numéro de notice : A2017-715 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s00371-016-1305-1 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00371-016-1305-1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88099
in The Visual Computer > vol 33 n° 12 (December 2017) . - pp 1613 - 1625[article]Critical analysis of model-based incoherent polarimetric decomposition methods and investigation of deorientation effect / Pooja Mishra in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 9 (September 2017)
[article]
Titre : Critical analysis of model-based incoherent polarimetric decomposition methods and investigation of deorientation effect Type de document : Article/Communication Auteurs : Pooja Mishra, Auteur ; Akanksha Garg, Auteur ; Dharmendra Singh, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 4868 - 4877 Note générale : Bibliothèque Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] décomposition d'image
[Termes IGN] diffusion du rayonnement
[Termes IGN] données polarimétriques
[Termes IGN] image ALOS
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] polarimétrie radar
[Termes IGN] valeur propre
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (Auteur) This paper critically analyzes several incoherent model-based decomposition methods for assessing the effect of deorientation in characterization of various land covers. It has been found that even after performing decomposition, ambiguity still occurs in scattering response from various land covers, such as urban and vegetation. Researchers introduced the concept of deorientation to remove this ambiguity. Therefore, in this paper, a critical analysis has been carried out using seven different three- and four-component decomposition methods with and without deorientation and two Eigen decomposition-based methods to investigate the scattering response on various land covers, such as urban, vegetation, bare soil, and water. The comprehensive evaluation of decomposition and deorientation effect has been performed by both visual and quantitative analyses. Two types of quantitative analysis have been performed; first, by observing percentage of scattering power and second, by analyzing the variation in the number of pixels in different land covers for each scattering contribution. The analysis shows that deorientation increases not only the power but also the number of pixels for surface and double bounce scattering. The number of pixels representing volume scattering remain almost the same for all the methods with or without deorientation, whereas volume scattering power reduces after deorientation. Eigen decomposition-based methods are observed to solve the problem of overestimation of volume scattering power. Numéro de notice : A2017-657 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2017.2652060 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2017.2652060 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=87067
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 9 (September 2017) . - pp 4868 - 4877[article]A time-series approach to estimating soil moisture from vegetated surfaces using L-band radar backscatter / Jeffrey D. Ouellette in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 6 (June 2017)
[article]
Titre : A time-series approach to estimating soil moisture from vegetated surfaces using L-band radar backscatter Type de document : Article/Communication Auteurs : Jeffrey D. Ouellette, Auteur ; Joel T. Johnson, Auteur ; Anna Balenzano, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 3186 - 3193 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] radiométrie
[Termes IGN] rétrodiffusion
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] traitement d'image radarRésumé : (Auteur) Many previous studies have shown the sensitivity of radar backscatter to surface soil moisture content, particularly at L-band. Moreover, the estimation of soil moisture from radar for bare soil surfaces is well-documented, but estimation underneath a vegetation canopy remains unsolved. Vegetation significantly increases the complexity of modeling the electromagnetic scattering in the observed scene, and can even obstruct the contributions from the underlying soil surface. Existing approaches to estimating soil moisture under vegetation using radar typically rely on a forward model to describe the backscattered signal and often require that the vegetation characteristics of the observed scene be provided by an ancillary data source. However, such information may not be reliable or available during the radar overpass of the observed scene (e.g., due to cloud coverage if derived from an optical sensor). Thus, the approach described herein is an extension of a change-detection method for soil moisture estimation, which does not require ancillary vegetation information, nor does it make use of a complicated forward scattering model. Novel modifications to the original algorithm include extension to multiple polarizations and a new technique for bounding the radar-derived soil moisture product using radiometer-based soil moisture estimates. Soil moisture estimates are generated using data from the Soil Moisture Active/Passive (SMAP) satellite-borne radar and radiometer data, and are compared with up-scaled data from a selection of in situ networks used in SMAP validation activities. These results show that the new algorithm can consistently achieve rms errors less than 0.07 m3/m3 over a variety land cover types. Numéro de notice : A2017-475 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2017.2663768 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2017.2663768 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86400
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 6 (June 2017) . - pp 3186 - 3193[article]Mise en place d'une méthode semi-automatique de cartographie de l'occupation des sols à partir d'images SAR polarimétriques / Monique Moine in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 215 (mai - août 2017)
[article]
Titre : Mise en place d'une méthode semi-automatique de cartographie de l'occupation des sols à partir d'images SAR polarimétriques Type de document : Article/Communication Auteurs : Monique Moine, Auteur ; Henri Giraud, Auteur ; Anne Puissant, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 13 - 23 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] Alsace, plaine d'
[Termes IGN] cartographie automatique
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] rétrodiffusion
[Termes IGN] signature polarimétrique
[Termes IGN] Vosges, massif desRésumé : (auteur) Les cartes d’occupation du sol produites à des résolutions spatiales et temporelles élevées constituent actuellement une ressource très importante pour beaucoup d’organismes privés ou publics. Le développement de méthodes de cartographie automatique, fiables et robustes basées sur la classification d’images satellites constitue ainsi un enjeu majeur. Dans ce cadre, l’imagerie radar apporte l’avantage de fournir des images de jour comme de nuit, et quelles que soient les conditions météorologiques. Plus récemment, l’exploitation des informations de rétrodiffusion fournies par les images SAR (Synthetic Aperture Radar) polarimétriques a permis d’étendre les possibilités apportées par l’imagerie radar. Dans cette étude, une carte d'occupation du sol a été produite sur une partie de la plaine d’Alsace et du massif vosgien à partir (1) de 76 paramètres polarimétriques extraits d’une image ALOS PALSAR en polarisation quadruple et (2) d’une méthode de classification orientée-objet. Plusieurs algorithmes de classification ont été testés et l'algorithme du plus proche voisin est ressorti comme donnant les meilleurs résultats. La méthode mise en place à l’avantage d’être semi-automatique et facilement reproductible. Neuf classes d’occupation du sol ont été cartographiées avec un taux de bon classement de 69%. Plus précisément, trois d'entre elles ont été très correctement détectées : la forêt, l’urbain et l’eau. D’autres classes ont été confondues du fait de la similarité de leur signature polarimétrique : les zones de vignobles, les prairies et les zones de cultures. Enfin, trois classes non visibles sur les données a priori et les images optiques de référence ont pu être identifiées sur l’image polarisée. Ces premiers résultats sont prometteurs pour la cartographie de l’occupation des sols à partir d’images SAR polarimétriques. Numéro de notice : A2017-525 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.52638/rfpt.2017.319 Date de publication en ligne : 16/08/2017 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2017.319 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86546
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 215 (mai - août 2017) . - pp 13 - 23[article]Urban damage level mapping based on scattering mechanism investigation using fully polarimetric SAR Data for the 3.11 East Japan earthquake / Si-Wei Chen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)PermalinkGeneralized terrain topography in radar scattering models / Mariko S. Burgin in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 7 (July 2016)PermalinkPassive microwave remote sensing of soil moisture based on dynamic vegetation scattering properties for AMSR-E / Jinyang Du in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 1 (January 2016)PermalinkPermalinkA fast classification scheme in Raman spectroscopy for the identification of mineral mixtures using a large database with correlated predictors / Corey J. Cochrane in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 8 (August 2015)PermalinkUnderstanding the effects of ALS pulse density for metric retrieval across diverse forest types / Phil Wilkes in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 81 n° 8 (August 2015)PermalinkNon-invasive forest litter characterization using full-wave inversion of microwave radar data / Frédéric André in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 2 (February 2015)PermalinkModelling electrical conductivity of soil from backscattering coefficient of microwave remotely sensed data using artificial neural network / Walaiporn Phonphan in Geocarto international, vol 29 n° 7 - 8 (November - December 2014)PermalinkMeasurements of forest biomass change using P-Band synthetic aperture radar backscatter / Gustaf Sandberg in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 10 tome 1 (October 2014)PermalinkOn the SAR backscatter of burned forests: a model-based study in C-Band, over burned pine canopies full text / Vasileios kalogirou in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 10 tome 1 (October 2014)Permalink