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Termes IGN > sciences naturelles > sciences de la Terre et de l'univers > géosciences > géophysique interne > géodésie > géodésie spatiale > système de positionnement par satellites > Global Navigation Satellite System
Global Navigation Satellite SystemSynonyme(s)gnssVoir aussi |
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Mode N, an alternative positioning, navigation and timing system for aviation / Brandon Weaver in GPS world, vol 32 n° 11 (November 2021)
Titre : Mode N, an alternative positioning, navigation and timing system for aviation Type de document : Article/Communication Auteurs : Brandon Weaver, Auteur ; Gianluca Zampieri, Auteur ; Okuary Osechas, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 28 - 33 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Navigation et positionnement
[Termes IGN] Global Navigation Satellite System
[Termes IGN] GNSS assisté pour la navigation
[Termes IGN] interférence
[Termes IGN] trafic aérienNuméro de notice : A2021-795 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99071
in GPS world > vol 32 n° 11 (November 2021) . - pp 28 - 33[article]Documents numériques
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Mode N, an alternative positioning ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF
Titre : Remote sensing and GIS Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Basudeb Bhatta, Auteur Mention d'édition : 3ème édition Editeur : Oxford, Londres, ... : Oxford University Press Année de publication : 2021 Importance : 752 p. Format : 24 x 18 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-19-949664-8 Note générale : Bibliographie
additional reading material with Oxford arealLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Télédétection
[Termes IGN] acquisition d'images
[Termes IGN] airborne multispectral scanner
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] Global Navigation Satellite System
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image thermique
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] Lidar
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] orthorectification
[Termes IGN] Passive and Active L and S band Sensor
[Termes IGN] photographie aérienne
[Termes IGN] Satellite Microwave Radiometer
[Termes IGN] scène 3D
[Termes IGN] stéréoscopie
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] traitement d'image
[Termes IGN] visualisation 3DIndex. décimale : 35.00 Télédétection - généralités Résumé : (Editeur) Beginning with the history and basic concepts of remote sensing and GIS, the book gives an exhaustive coverage of optical, thermal, and microwave remote sensing, global navigation satellite systems (such as GPS and IRNSS), digital photogrammetry, visual image analysis, digital image processing, spatial and attribute data model, geospatial analysis, and planning, implementation, and management of GIS. It also presents the modern trends of remote sensing and GIS with an illustrated discussion on its numerous applications. Note de contenu : 1. Concept of Remote Sensing
1.1 Introduction
1.2 Distance of Remote Sensing
1.3 Definition of Remote Sensing
1.4 Remote Sensing: Art and/or Science
1.5 Data
1.6 Remote Sensing Process
1.7 Source of Energy
1.8 Interaction with Atmosphere
1.9 Interaction with Target
1.9.1 Hemispherical Absorptance, Transmittance, and Reflectan
1.10 Interaction with the Atmosphere Again
1.11 Recording of Energy by Sensor
1.12 Transmission, Reception, and Processing
1.13 Interpretation and Analysis
1.14 Applications of Remote Sensing
1.15 Advantages of Remote Sensing
1.16 Limitations of Remote Sensing
1.17 Ideal Remote Sensing System
2. Types of Remote Sensing and Sensor Characteristics
2.1 Introduction
2.2 Types of Remote Sensing
2.3 Characteristics of Images
2.4 Orbital Characteristics of Satellite
2.5 Remote Sensing Satellites
2.6 Concept of Swath
2.7 Concept of Nadir
2.8 Sensor Resolutions
2.9 Image Referencing System
2.9.1 Path
2.9.2 Row
2.9.3 Orbital Calendar
3. History of Remote Sensing and Indian Space Program
3.1 Introduction
3.2 The Early Age
3.3 The Middle Age
3.4 The Modern Age or Space Age
3.5 Indian Space Program
4. Photographic Imaging
4.1 Introduction
4.2 Camera Systems
4.3 Types of Camera
4.4 Filter
4.5 Film
4.6 Geometry of Aerial Photography
4.7 Ideal Time and Atmosphere for Aerial Remote Sensing
5. Digital Imaging
5.1 Introduction
5.2 Digital Image
5.3 Sensor
5.4 Imaging by Scanning Technique
5.5 Hyper-spectral Imaging
5.6 Imaging By Non-scanning Technique
5.7 Thermal Remote Sensing
5.8 Other Sensors
6. Microwave Remote Sensing
6.1 Introduction
6.2 Passive Microwave Remote Sensing
6.3 Active Microwave Remote Sensing
6.4 Radar Imaging
6.5 Airborne Versus Space-Borne Radars
6.6 Radar Systems
7. Ground-truth Data and Global Positioning System
7.1 Introduction
7.2 Requirements of Ground-Truth Data
7.3 Instruments for Ground Truthing
7.4 Parameters of Ground Truthing
7.5 Factors of Spectral Measurement
7.6 Global Navigation Satellite System
8. Photogrammetry
8.1 Introduction
8.2 Development of Photogrammetry
8.3 Classification of Photogrammetry
8.4 Photogrammetric Process
8.5 Acquisition of Imagery and its Support Data
8.6 Orientation and Triangulation
8.7 Stereo Model Compilation
8.8 Stereoscopic 3D Viewing
8.9 Stereoscopic Measurement
8.10 DTM/DEM Generation
8.11 Contour Map Generation
8.12 Orthorectification
8.13 3D Feature Extraction
8.14 3D Scene Modelling
8.15 Photogrammetry and LiDAR
8.16 Radargrammetry and Radar Interferometry
8.17 Limitations of Photogrammetry
9. Visual Image Interpretation
9.1 Introduction
9.2 Information Extraction by Human and Computer
9.3 Remote Sensing Data Products
9.4 Border or Marginal Information
9.5 Image Interpretation
9.6 Elements of Visual Image Interpretation
9.7 Interpretation Keys
9.8 Generation of Thematic Maps
9.9 Thermal Image Interpretation
9.10 Radar Image Interpretation
10. Digital Image Processing
10.1 Introduction
10.2 Categorization of Image Processing
10.3 Image Processing Systems
10.4 Digital Image
10.5 Media for Digital Data Recording, Storage, and Distribution
10.6 Data Formats of Digital Image
10.7 Header Information
10.8 Display of Digital Image
10.9 Pre-processing
10.10 Image Enhancement
10.11 Image Transformation
10.12 Image Classification
11. Data Integration, Analysis, and Presentation
11.1 Introduction
11.2 Multi-approach of Remote Sensing
11.3 Integration with Ground Truth and Other Ancillary Data
11.4 Integration of Transformed Data
11.5 Integration with GIS
11.6 Process of Remote Sensing Data Analysis
11.7 The Level of Detail
11.8 Limitations of Remote Sensing Data Analysis
11.9 Presentation
12. Applications of Remote Sensing
12.1 Introduction
12.2 Land Cover and Land Use
12.3 Agriculture
12.4 Forestry
12.5 Geology
12.6 Geomorphology
12.7 Urban Applications
12.8 Hydrology
12.9 Mapping
12.10 Oceans and Coastal Monitoring
12.11 Monitoring of Atmospheric Constituents
PART II Geographic Information Systems and Geospatial Analysis
13. Concept of Geographic Information Systems
13.1 Introduction
13.2 Definitions of GIS
13.3 Key Components of GIS
13.4 GIS-An Integration of Spatial and Attribute Information
13.5 GIS-Three Views of Information System
13.6 GIS and Related Terms
13.7 GIS-A Knowledge Hub
13.8 GIS-A Set of Interrelated Subsystems
13.9 GIS-An Information Infrastructure
13.10 Origin of GIS
14. Functions and Advantages of GIS
14.1 Introduction
14.2 Functions of GIS
14.3 Application Areas of GIS
14.4 Advantages of GIS
14.5 Functional Requirements of GIS
14.6 Limitations of GIS
15. Spatial Data Model
15.1 Introduction
15.2 Spatial, Thematic, and Temporal Dimensions of Geographic Data
15.3 Spatial Entity and Object
15.4 Spatial Data Model
15.5 Raster Data Model
15.6 Vector Data Model
15.7 Raster versus Vector
15.8 Object-Oriented Data Model
15.9 File Formats of Spatial Data
16. Attribute Data Management and Metadata Concept
16.1 Introduction
16.2 Concept of Database and DBMS
16.3 Advantages of DBMS
16.4 Functions of DBMS
16.5 File and Data Access
16.6 Data Models
16.7 Database Models
16.8 Data Models in GIS
16.9 Concept of SQL
16.10 Concept of Metadata
17. Process of GIS
17.1 Introduction
17.2 Data Capture
17.3 Data Sources
17.4 Data Encoding Methods
17.5 Linking of Spatial and Attribute Data
17.6 Organizing Data for Analysis
18. Geospatial Analysis
18.1 Introduction
18.2 Geospatial Data Analysis
18.3 Integration and Modelling of Spatial Data
18.4 Geospatial Data Analysis Methods
18.5 Database Query
18.6 Geospatial Measurements
18.7 Overlay Operations
18.8 Network Analysis
18.9 Surface Analysis
18.10 Geostatistics
18.11 Geovisualization
19. Planning, Implementation, and Management of GIS
19.1 Introduction
19.2 Planning of Project
19.3 Implementation of Project
19.4 Management of Project
19.5 Keys for Successful GIS
19.6 Reasons for Unsuccessful GIS
20. Modern Trends of GIS
20.1 Introduction
20.2 Local to Global Concept in GIS
20.3 Increase in Dimensions in GIS
20.4 Linear to Non-linear Techniques in GIS
20.5 Development in Relation between Geometry and Algebra in GIS
20.6 Development of Common Techniques in GIS
20.7 Integration of GIS and Remote Sensing
20.8 Integration of GIS and Multimedia
20.9 3D GIS
20.9.1 Virtual Reality in GIS
20.10 Integration of 3D GIS and Web GIS
20.11 4D GIS and Real-time GIS
20.12 Mobile GIS
20.12.1 Mobile mapping
20.13 Collaborative GIS (CGIS)
21. Change Detection and Geosimulation
21.1 Visual change detection
21.2 Thresholding
21.3 Image difference
21.4 Image regression
21.5 Image ratioing
21.6 Vegetation index differencing
21.7 Principal component differencing
21.8 Multi-temporal image stock classification
21.9 Post classification comparison
21.10 Change vector analysis
21.12 Cellular automata simulation
21.13 Multi-agent simulation
21.14 ANN learning in simulation
Appendix A - Concept of Map, Coordinate System, and Projection
Appendix B - Concept on Mathematical TopicsNuméro de notice : 26518 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Manuel de cours DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97342 Réservation
Réserver ce documentExemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 26518-01 35.00 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible 
Titre : Reference system origin and scale realization within the future GNSS constellation “Kepler” Type de document : Article/Communication Auteurs : Susanne Glaser, Auteur ; Grzegorz Michalak, Auteur ; Benjamin Männel, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : n° 117 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale
[Termes IGN] centre de phase
[Termes IGN] constellation Galileo
[Termes IGN] constellation GNSS
[Termes IGN] décorrélation
[Termes IGN] géocentre
[Termes IGN] International Terrestrial Reference Frame
[Termes IGN] Kepler, Johannes
[Termes IGN] orbite basse
[Termes IGN] orbite terrestre
[Termes IGN] orbitographieRésumé : (auteur) Currently, Global Navigation Satellite Systems (GNSS) do not contribute to the realization of origin and scale of combined global terrestrial reference frame (TRF) solutions due to present system design limitations. The future Galileo-like medium Earth orbit (MEO) constellation, called “Kepler”, proposed by the German Aerospace Center DLR, is characterized by a low Earth orbit (LEO) segment and the innovative key features of optical inter-satellite links (ISL) delivering highly precise range measurements and of optical frequency references enabling a perfect time synchronization within the complete constellation. In this study, the potential improvements of the Kepler constellation on the TRF origin and scale are assessed by simulations. The fully developed Kepler system allows significant improvements of the geocenter estimates (realized TRF origin in long-term). In particular, we find improvements by factors of 43 for the Z and of 8 for the X and Y component w. r. t. a contemporary MEO-only constellation. Furthermore, the Kepler constellation increases the reliability due to a complete de-correlation of the geocenter coordinates and the orbit parameters related to the solar radiation pressure modeling (SRP). However, biases in SRP modeling cause biased geocenter estimates and the ISL of Kepler can only partly compensate this effect. The realized scale enabling all Kepler features improves by 34% w. r. t. MEO-only. The dependency of the estimated satellite antenna phase center offsets (PCOs) upon the underlying TRF impedes a scale realization by GNSS. In order to realize the network scale with 1 mm accuracy, the PCOs have to be known within 2 cm for the MEO and 4 mm for the LEO satellites. Independently, the scale can be realized by estimating the MEO PCOs and by simultaneously fixing the LEO PCOs. This requires very accurate LEO PCOs; the simulations suggest them to be smaller than 1 mm in order to keep scale changes below 1 mm. Numéro de notice : A2020-736 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s00190-020-01441-0 Date de publication en ligne : 19/11/2020 En ligne : https://doi.org/1https://doi.org/10.1007/s00190-020-01441-0 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96352
in Journal of geodesy > vol 94 n° 12 (December 2020) . - n° 117[article]
Titre : Geodetic VLBI for precise orbit determination of Earth satellites: a simulation study Type de document : Article/Communication Auteurs : Grzegorz Klopotek, Auteur ; Thomas Hobiger, Auteur ; Rüdiger Haas, Auteur ; Toshimichi Otsubo, Auteur Année de publication : 2020 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale
[Termes IGN] constellation GNSS
[Termes IGN] données Galileo
[Termes IGN] données Lageos
[Termes IGN] données VGOS
[Termes IGN] géocentre
[Termes IGN] interférométrie à très grande base
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] orbitographie
[Termes IGN] paramètres d'orientation de la Terre
[Termes IGN] quasar
[Termes IGN] rotation de la TerreRésumé : (auteur) Recent efforts of tracking low Earth orbit and medium Earth orbit (MEO) satellites using geodetic very long baseline interferometry (VLBI) raise questions on the potential of this novel observation concept for space geodesy. Therefore, we carry out extensive Monte Carlo simulations in order to investigate the feasibility of geodetic VLBI for precise orbit determination (POD) of MEO satellites and assess the impact of quality and quantity of satellite observations on the derived geodetic parameters. The MEO satellites are represented in our study by LAGEOS-1/-2 and a set of Galileo satellites. The concept is studied on the basis of 3-day solutions in which satellite observations are included into real schedules of the continuous geodetic VLBI campaign 2017 (CONT17) as well as simulated schedules concerning the next-generation VLBI system, known as the VLBI Global Observing System (VGOS). Our results indicate that geodetic VLBI can perform on a comparable level as other space-geodetic techniques concerning POD of MEO satellites. For an assumed satellite observation precision better than 14.1 mm (47 ps), an average 3D orbit precision of 2.0 cm and 6.3 cm is found for schedules including LAGEOS-1/-2 and Galileo satellites, respectively. Moreover, geocenter offsets, which were so far out of scope for the geodetic VLBI analysis, are close to the detection limit for the simulations concerning VGOS observations of Galileo satellites, with the potential to further enhance the results. Concerning the estimated satellite orbits, VGOS leads to an average precision improvement of 80% with respect to legacy VLBI. In absolute terms and for satellite observation precision of 14.1 mm (47 ps), this corresponds to an average value of 17 mm and 7 mm concerning the 3D orbit scatter and precision of geocenter components, respectively. As shown in this study, a poor satellite geometry can degrade the derived Earth rotation parameters and VLBI station positions, compared to the quasar-only reference schedules. Therefore, careful scheduling of both quasar and satellite observations should be performed in order to fully benefit from this novel observation concept. Numéro de notice : A2020-342 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s00190-020-01381-9 Date de publication en ligne : 11/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00190-020-01381-9 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95221
in Journal of geodesy > vol 94 n° 6 (June 2020)[article]
Titre : DIGUE : Détection d’Interférences GNSS pour U.a.v autonomE Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Victor Truong, Auteur ; Nel Samama, Directeur de thèse ; Alexandre Vervisch-Picois, Directeur de thèse Editeur : Courcouronnes : Télécom SudParis Année de publication : 2020 Importance : 125 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat de l'Institut Polytechnique de Paris préparée à Télécom SudParis, Spécialité : Signal, Images, Automatique et robotiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal
[Termes IGN] brouillage
[Termes IGN] constellation GNSS
[Termes IGN] décalage d'horloge
[Termes IGN] détection de leurrage
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] erreur systématique interfréquence d'horloge
[Termes IGN] interférence
[Termes IGN] leurrage
[Termes IGN] récepteur GNSSIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La présente étude s'inscrit dans le domaine des interférences GNSS, en particulier les interférences de leurrage. Le leurrage consiste à induire une fausse position à un récepteur, c'est-à-dire une position différente de celle où il localisé. Cette étude consiste à proposer une approche de détection d'interférences de leurrage pour drone autonome utilisant les données directement issues des récepteurs. En réalisant un état de l'art des méthodes de détection de leurrage, le contrôle du biais d'horloge est apparu comme une approche potentielle. Une modélisation numérique d'une attaque de leurrage sur un récepteur a mis en évidence que le biais d'horloge présente des sauts lorsqu'il passe de la constellation GNSS à la constellation du leurre. En reproduisant cette attaque sur des récepteurs commerciaux utilisant de vrais signaux, le biais d'horloge présente des sauts plus importants que prévus par le modèle, et dans certains cas sur la dérive du biais également. Ces sauts ont été observés sur différents scénarios d'attaque plus ou moins subtiles, cependant l'amplitude de ces sauts semble aléatoire.Pour aller plus loin que la simple détection de leurrage, une approche utilisant une formation de drones communicants a été proposée dans le but de faire une estimation de la localisation du leurre. Cette méthode est basée sur un protocole de déplacement permettant à la formation de délimiter une zone de l'espace où le leurre est supposé être localisé. Le protocole actuel n'est pas encore complètement abouti mais il offre déjà une base prometteuse.L'étude du comportement du biais d'horloge a permis de mettre en évidence son intérêt dans une stratégie de détection de leurrage GNSS. A partir de ce constat, de futurs travaux pourront être menés sur le développement et l'implémentation sur un drone volant d'un algorithme de détection basé sur le contrôle du biais d'horloge. L'étude de l'utilisation d'une formation de drone pour la localisation d'un leurre a permis de poser les bases d'une solution prometteuse. De futurs travaux peuvent être menés afin de compléter le protocole de déplacement et de valider son efficacité face à différents types de leurres. Note de contenu : Introduction
I- Etat de l'art
II- Etude de l'influence du leurrage sur l'horloge d'un récepteur GNSS
III- Etude d'une approche de localisation de leurre par l'utilisation d'une formation de drones
IV- Bilan des travaux de la thèseNuméro de notice : 28447 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Signal, Images, Automatique et robotique : Télécom SudParis : 2020 Organisme de stage : Laboratoire TIPIC-SAMOVAR DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03045956/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98926 Système de positionnement par satellite [support de formation dans le cadre des journées REFMAR 2019] / Thomas Donal (2019)
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