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Titre : Fusion de données de télédétection haute résolution pour le suivi de la neige Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Théo Masson, Auteur ; Jocelyn Chanussot, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2018 Importance : 180 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de la Communauté Université Grenoble Alpes, spécialité : Signal Image Parole TelecomsLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] manteau neigeux
[Termes IGN] neige
[Termes IGN] Normalized Difference Snow Index
[Termes IGN] problème inverse
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] variabilitéIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les acquisitions de télédétection ont des caractéristiques complémentaires en termes de résolution spatiale et temporelle et peuvent mesurer différents aspects de la couverture neigeuse (propriétés physiques de surface, type de neige, etc.). En combinant plusieurs acquisitions, il devrait être possible d'obtenir un suivi précis et continu de la neige. Cependant, cet objectif se heurte à la complexité du traitement des images satellites et à la confusion possible entre les différents matériaux observés. Plus particulièrement, l’accès à l’information fractionnelle, c’est-à-dire à la proportion de neige dans chaque pixel, nécessite de retrouver la proportion de l’ensemble des matériaux qui se trouvent dans celui-ci. Ces proportions sont accessibles via des méthodes d’inversions ou démélange spectral se basant sur la résolution spectrale des images obtenues. Le défi général est alors d’arriver à exploiter correctement les différentes informations de natures différentes qui nous sont apportées par les différentes acquisitions afin de produire des cartes d’enneigement précises. Les objectifs de la thèse sont alors au nombre de trois et peuvent se résumer par trois grandes interrogations qui permettent de traiter les différents points évoqués:- Quelles sont les limitations actuelles de l’état de l'art pour l’observation spatiale optique de la neige ?- Comment exploiter les séries temporelles pour s’adapter à la variabilité spectrale des matériaux ?- Est-il possible de généraliser la fusion de données pour une acquisition multimodale à partir de capteurs optiques ?Une étude complète des différents produits de neige issus du satellite MODIS est ainsi proposée, permettant l’identification des nombreuses limitations dont la principale est le haut taux d’erreurs lors de la reconstitution de la fraction (environ 30%). Parmi ces résultats sont notamment identifiés des problèmes liés aux méthodes de démélange face à la variabilité spectrale des matériaux. Face à ces limitations nous avons exploité les séries temporelles MODIS pour proposer une nouvelle approche d’estimation des endmembers, étape critique du démélange spectral. La faible évolution temporelle du milieu (hors neige) est alors utilisée pour contraindre l’estimation des endmembers non seulement sur l’image d’intérêt, mais également sur les images des jours précédents. L’efficacité de cette approche bien que démontrée ici reste sujette aux limitations de résolution spatiale intrinsèques au capteur. Des expérimentations sur la fusion de donnée, à même de pouvoir améliorer la qualité des images, ont par conséquent été réalisées. Devant les limitations de ces méthodes dans le cas des capteurs multispectraux utilisés, une nouvelle approche de fusion a été proposée. Via la formulation d’un nouveau modèle et sa résolution, la fusion entre des capteurs optiques de tous types peut être réalisée sans considération de recouvrement spectral. Les différentes expérimentations sur l’estimation de cartes de neige montrent un intérêt certain d’une meilleure résolution spatiale pour isoler les zones enneigées. Ce travail montre ainsi les nouvelles possibilités de développement pour l’observation de la neige, mais également les évolutions de l’utilisation combinée des images satellites pour l’observation de la Terre en général. Note de contenu : 1- Introduction
2- Télédétection optique des surfaces enneigées
3- Le démélange spectral sur des images multispectrales
4- La fusion d’images optiques
5- Conclusions et perspectivesNuméro de notice : 25732 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Signal, Image, Parole, Télécoms : Grenoble : 2018 Organisme de stage : GIPSA-lab nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02157972 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94916 Remote sensing scene classification by unsupervised representation learning / Xiaoqiang Lu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 9 (September 2017)
[article]
Titre : Remote sensing scene classification by unsupervised representation learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiaoqiang Lu, Auteur ; Xiangtao Zheng, Auteur ; Yuan Yuan, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 5148 - 5157 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage non-dirigé
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] déconvolution
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] scène
[Termes IGN] Sydney (Nouvelle-Galles du Sud)Résumé : (Auteur) With the rapid development of the satellite sensor technology, high spatial resolution remote sensing (HSR) data have attracted extensive attention in military and civilian applications. In order to make full use of these data, remote sensing scene classification becomes an important and necessary precedent task. In this paper, an unsupervised representation learning method is proposed to investigate deconvolution networks for remote sensing scene classification. First, a shallow weighted deconvolution network is utilized to learn a set of feature maps and filters for each image by minimizing the reconstruction error between the input image and the convolution result. The learned feature maps can capture the abundant edge and texture information of high spatial resolution images, which is definitely important for remote sensing images. After that, the spatial pyramid model (SPM) is used to aggregate features at different scales to maintain the spatial layout of HSR image scene. A discriminative representation for HSR image is obtained by combining the proposed weighted deconvolution model and SPM. Finally, the representation vector is input into a support vector machine to finish classification. We apply our method on two challenging HSR image data sets: the UCMerced data set with 21 scene categories and the Sydney data set with seven land-use categories. All the experimental results achieved by the proposed method outperform most state of the arts, which demonstrates the effectiveness of the proposed method. Numéro de notice : A2017-664 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2017.2702596 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2017.2702596 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=87103
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 9 (September 2017) . - pp 5148 - 5157[article]A Stepwise-Then-Orthogonal Regression (STOR) with quality control for optimizing the RFM of high-resolution satellite imagery / Chang Li in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 9 (September 2017)
[article]
Titre : A Stepwise-Then-Orthogonal Regression (STOR) with quality control for optimizing the RFM of high-resolution satellite imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Chang Li, Auteur ; Xiaojuan Liu, Auteur ; Yongjun Zhang, Auteur ; Zuxun Zhang, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 611 - 620 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] contrôle qualité
[Termes IGN] détection d'erreur
[Termes IGN] erreur aléatoire
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image SPOT 5
[Termes IGN] modèle par fonctions rationnelles
[Termes IGN] régressionRésumé : (auteur) There are two major problems in Rational Function Model (RFM) solution: (a) Data source error, including gross error, random error, and systematic error; and (b) Model error, including over-parameterization and over-correction issues caused by unnecessary RFM parameters and exaggeration of random error in constant term of error-in-variables (EIV) model, respectively. In order to solve two major problems simultaneously, we propose a new approach named stepwise-then-orthogonal regression (STOR) with quality control. First, RFM parameters are selected by stepwise regression with gross error detection. Second, the revised orthogonal distance regression is utilized to adjust random error and address the overcorrection problem. Third, systematic error is compensated by Fourier series. The performance of conventional strategies and the proposed STOR are evaluated by control and check grids generated from SPOT5 high-resolution imagery. Compared with the least squares regression, partial least squares regression, ridge regression, and stepwise regression, the proposed STOR shows a significant improvement in accuracy. Numéro de notice : A2017-598 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.83.9.611 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.83.9.611 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86874
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 83 n° 9 (September 2017) . - pp 611 - 620[article]Simultaneous extraction of roads and buildings in remote sensing imagery with convolutional neural networks / Rasha Alshehhi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 130 (August 2017)
[article]
Titre : Simultaneous extraction of roads and buildings in remote sensing imagery with convolutional neural networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Rasha Alshehhi, Auteur ; Prashanth Reddy Marpu, Auteur ; Wei Lee Woon, Auteur ; Mauro Dalla Mura, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 139 - 149 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] architecture de réseau
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] extraction du réseau routier
[Termes IGN] filtrage numérique d'image
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] tachèle
[Termes IGN] test de performance
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (Auteur) Extraction of man-made objects (e.g., roads and buildings) from remotely sensed imagery plays an important role in many urban applications (e.g., urban land use and land cover assessment, updating geographical databases, change detection, etc). This task is normally difficult due to complex data in the form of heterogeneous appearance with large intra-class and lower inter-class variations. In this work, we propose a single patch-based Convolutional Neural Network (CNN) architecture for extraction of roads and buildings from high-resolution remote sensing data. Low-level features of roads and buildings (e.g., asymmetry and compactness) of adjacent regions are integrated with Convolutional Neural Network (CNN) features during the post-processing stage to improve the performance. Experiments are conducted on two challenging datasets of high-resolution images to demonstrate the performance of the proposed network architecture and the results are compared with other patch-based network architectures. The results demonstrate the validity and superior performance of the proposed network architecture for extracting roads and buildings in urban areas. Numéro de notice : A2017-512 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2017.05.002 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.05.002 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86458
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 130 (August 2017) . - pp 139 - 149[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2017081 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2017083 DEP-EXM Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2017082 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Extrapolated georeferencing of high-resolution satellite imagery based on the strip constraint / Jinshan Cao in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 7 (July 2017)
[article]
Titre : Extrapolated georeferencing of high-resolution satellite imagery based on the strip constraint Type de document : Article/Communication Auteurs : Jinshan Cao, Auteur ; Xiuxiao Yuan, Auteur ; Jianya Gong, Auteur ; Miaozhong Xu, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 493 - 499 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] compensation
[Termes IGN] géoréférencement indirect
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] image ZiYuan-3
[Termes IGN] modèle relationnel
[Termes IGN] point d'appuiRésumé : (auteur) Ground control points (GCPs) are necessary in order to achieve precise georeferencing of high-resolution satellite (HRS) imagery. However, measuring GCPs is costly, laborious, and time consuming. In some remote areas, we cannot even obtain well-defined GCPs. In this study, a strip constraint model is established. Based on the bias-compensated rational function model and the strip constraint model, a feasible extrapolated georeferencing approach for HRS imagery is presented. The presented approach remains effective even when the intermediate images in the strip are unavailable. Experimental results of the two ZiYuan-3 (ZY-3) nadir datasets show that the direct georeferencing accuracy of the ZY-3 nadir images reaches only 9 to 12 pixels. With four GCPs in the first image, the georeferencing accuracy of the other images in the strip is improved to better than 2 pixels through extrapolated georeferencing. Numéro de notice : A2017-433 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.83.7.493 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.83.7.493 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86337
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 83 n° 7 (July 2017) . - pp 493 - 499[article]Fusion of Landsat 8 OLI and sentinel-2 MSI data / Qunming Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 7 (July 2017)PermalinkJoint hyperspectral superresolution and unmixing with interactive feedback / Chen Yi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 7 (July 2017)PermalinkSuperresolution for UAV images via adaptive multiple sparse representation and its application to 3-D reconstruction / Muhammad Haris in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 7 (July 2017)PermalinkCan a machine generate humanlike language descriptions for a remote sensing image? / Zhenwei Shi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 6 (June 2017)PermalinkHyperspectral band selection from statistical wavelet models / Siwei Feng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 4 (April 2017)PermalinkSpatiotemporal downscaling approaches for monitoring 8-day 30 m actual evapotranspiration / Yinghai Ke in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 126 (April 2017)PermalinkCartographie de l'occupation des sols à partir de séries temporelles d'images satellitaires à hautes résolutions : identification et traitement des données mal étiquetées / Charlotte Pelletier (2017)PermalinkRaft cultivation area extraction from high resolution remote sensing imagery by fusing multi-scale region-line primitive association features / Wang Min in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 123 (January 2017)PermalinkSingle Image Super-Resolution based on Neural Networks for text and face recognition / Clément Peyrard (2017)PermalinkMultiband image fusion based on spectral unmixing / Qi Wei in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)Permalink