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Apprentissage automatique des classes d'occupation du sol et représentation en mots visuels des images satellitaires / Marie Lauginie Lienou (2009)
Titre : Apprentissage automatique des classes d'occupation du sol et représentation en mots visuels des images satellitaires Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Marie Lauginie Lienou, Auteur ; Henri Maître, Directeur de thèse Editeur : Paris [France] : Télécom ParisTech Année de publication : 2009 Importance : 190 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
thèse de doctorat présentée pour obtenir le grade de docteur de l'Ecole Télécom ParisTech, spécialité Traitement du Signal et des ImagesLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse du discours
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classe d'objets
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] image Quickbird
[Termes IGN] image SPOTIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La reconnaissance de la couverture des sols à partir de classifications automatiques est l'une des recherches méthodologiques importantes en télédétection. Par ailleurs, l'obtention de résultats fidèles aux attentes des utilisateurs nécessite d'aborder la classification d'un point de vue sémantique. Cette thèse s'inscrit dans ce contexte, et vise l'élaboration de méthodes automatiques capables d'apprendre des classes sémantiques définies par des experts de la production des cartes d'occupation du sol, et d'annoter automatiquement de nouvelles images à l'aide de cette classification. A partir des cartes issues de la classification CORINE Land Cover, et des images satellitaires multispectrales ayant contribué à la constitution de ces cartes, nous montrons tout d'abord que si les approches classiques de la littérature basées sur le pixel ou la région sont suffisantes pour identifier les classes homogènes d'occupation du sol telles que les champs, elles peinent cependant à retrouver les classes de haut-niveau sémantique, dites de mélange, parce qu'étant composées de différents types de couverture des terres. Pour détecter de telles classes complexes, nous représentons les images sous une forme particulière basée sur les régions ou objets. Cette représentation de l'image, dite en mots visuels, permet d'exploiter des outils de l'analyse de textes qui ont montré leur efficacité dans le domaine de la fouille de données textuelles et en classification d'images multimédia. A l'aide d'approches supervisées et non supervisées, nous exploitons d'une part, la notion de compositionnalité sémantique, en mettant en évidence l'importance des relations spatiales entre les mots visuels dans la détermination des classes de haut-niveau sémantique. D'autre part, nous proposons une méthode d'annotation utilisant un modèle d'analyse statistique de textes : l'Allocation Dirichlet Latente. Nous nous basons sur ce modèle de mélange, qui requiert une représentation de l'image dite en sacs-de-mots visuels, pour modéliser judicieusement les classes riches en sémantique. Les évaluations des approches proposées et des études comparatives menées avec les modèles gaussiens et dérivés, ainsi qu'avec le classificateur SVM, sont illustrées sur des images SPOT et QuickBird entre autres. Numéro de notice : 19932 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Traitement du signal et des images : Paris : 2009 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/pastel-00005585/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86245 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 19932-01 K317 Livre LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt Region based segmentation of Quickbird multispectral imagery through band ratios and fuzzy comparison / B. Wuest in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 64 n° 1 (January - February 2009)
[article]
Titre : Region based segmentation of Quickbird multispectral imagery through band ratios and fuzzy comparison Type de document : Article/Communication Auteurs : B. Wuest, Auteur ; Y. Zhang, Auteur Année de publication : 2009 Article en page(s) : pp 55 - 64 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] étalonnage de capteur (imagerie)
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image Quickbird
[Termes IGN] partition d'image
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] segmentation en régionsRésumé : (Auteur) The continued advancements in satellite sensor technologies have increased the number of objects that can be discriminated within satellite imagery. Effective segmentation of high resolution satellite imagery is currently a hot topic of research. Existing segmentation algorithms and applications contain many parameters and options which require the operator to select a proper set of parameters for a given data set. The setting of these parameters can be quite tedious and the same set of parameters may or may not work from one high resolution satellite image scene to the next. This paper presents a modification of a region based approach for unsupervised segmentation of high resolution satellite imagery as a solution to segmentation of land use coverage in QuickBird multispectral 2.44 m imagery. This type of segmentation is important to a variety of applications such as land use classification and urban planning. All region based segmentation approaches require a method for representing image regions/segments and judging the similarity between two given image regions/segments. In the proposed modification of this paper, region description is provided through the integration of band ratios. Region similarity measures are performed using Fuzzy Logic. The Hierarchical Split Merge Refinement (HSMR) algorithmic framework for unsupervised image segmentation is the foundation for this modification. In addition, this paper improves upon the merging and refinement processes of the HSMR algorithm. Test results demonstrate stable segmentation of land use areas across a variety of high resolution satellite images. Copyright ISPRS Numéro de notice : A2009-028 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2008.06.005 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2008.06.005 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29658
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 64 n° 1 (January - February 2009) . - pp 55 - 64[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-09011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Assessing geometric reliability of corrected images from very high resolution satellites / M. Aguilar in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 74 n° 12 (December 2008)
[article]
Titre : Assessing geometric reliability of corrected images from very high resolution satellites Type de document : Article/Communication Auteurs : M. Aguilar, Auteur ; F. Aguilar, Auteur ; F. Aguera, Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 1551 - 1560 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] fiabilité des données
[Termes IGN] image à résolution métrique
[Termes IGN] image à résolution submétrique
[Termes IGN] image Ikonos
[Termes IGN] image panchromatique
[Termes IGN] image Quickbird
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] point d'appui
[Termes IGN] point de vérification
[Termes IGN] qualité géométrique (image)
[Termes IGN] valeur aberranteRésumé : (Auteur) Since the launch of Ikonos by Space Imaging, LLC on 24 September 1999, the very high resolution (VHR) satellite imagery has been applied to diverse fields. Every application needs a certain geometric accuracy in the corrected image; therefore, the planimetric accuracy control of VHR satellite imagery proves to be fundamental. As a rule of thumb, the Root Mean Square error (RMS) computed at independent check points (ICPs) is the global measure most widely used for accuracy assessment in VHR imagery. This paper presents an assessment, focused on two QuickBird and Ikonos panchromatic single images, of the number of ICPs required to obtain an estimation of one-dimensional accuracy (RMS1d) with a certain confidence level or reliability. Thus, two theoretical approaches have been tested to estimate reliability depending on the number of ICPs, and they have been experimentally validated using the Monte Carlo simulation method. The residual’s samples were generated for both satellite images in the best possible operational conditions: (a) using optimal sensor models, (b) with high accuracy ground points measured by Differential Global Positioning System, (c) with an adequate number of well distributed ground control points (GCPs), and (d) using GCPs and ICPs well-defined on the raw images, i.e., with a reasonably low pointing error. Under these conditions, the two theoretical models tested provided a good fit (r2 >97 percent) for the simulated data offered by Monte Carlo when outliers were withdrawn. There were no notable differences between the results obtained from the Ikonos and QuickBird scenes. Copyright ASPRS Numéro de notice : A2008-478 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.74.12.1551 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.74.12.1551 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29547
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 74 n° 12 (December 2008) . - pp 1551 - 1560[article]Classification of very high spatial resolution imagery based on the fusion of edge and multispectral information / X. Huang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 74 n° 12 (December 2008)
[article]
Titre : Classification of very high spatial resolution imagery based on the fusion of edge and multispectral information Type de document : Article/Communication Auteurs : X. Huang, Auteur ; L. Zhang, Auteur ; P. Li, Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 1585 - 1596 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse en composantes indépendantes
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image à résolution subdecamétrique
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image Quickbird
[Termes IGN] matrice de co-occurrence
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] prise en compte du contexteRésumé : (Auteur) A new algorithm based on the fusion of edge and multispectral information is proposed for the pixel-wise classification of very high-resolution (VHR) remotely sensed imagery. It integrates the multispectral, spatial and structural information existing in the image. The edge feature is first extracted using an improved multispectral edge detection method, which takes into account the original multispectral bands, the linear NDVI, and the independent spectral components extracted by independent component analysis (ICA). Direction-lines are then defined using the edge and multispectral information. Two effective spatial measures are calculated based on the direction-lines in order to describe the contextual information and strengthen the multispectral feature space. Then, the support vector machine (SVM) is employed to classify the hybrid structural-multispectral feature set. In experiments, the proposed spatial measures were compared with the pixel shape index (PSI) and the gray level co-occurrence matrix (GLCM). The experimental results show that the proposed algorithm performs well in terms of classification accuracies and visual interpretation. Copyright ASPRS Numéro de notice : A2008-479 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.74.12.1585 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.74.12.1585 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29548
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 74 n° 12 (December 2008) . - pp 1585 - 1596[article]Quantifying indicators of riparian condition in Australian tropical savannas: integrating high spatial resolution imagery and field survey data / K. Johansen in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 29 n°23 - 24 (December 2008)
[article]
Titre : Quantifying indicators of riparian condition in Australian tropical savannas: integrating high spatial resolution imagery and field survey data Type de document : Article/Communication Auteurs : K. Johansen, Auteur ; S. Phinn, Auteur ; J. Lowry, Auteur ; M. Douglas, Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 7003 - 7028 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] Australie
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] déchet organique
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image Quickbird
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] rivière
[Termes IGN] savane
[Termes IGN] surveillance de la végétationRésumé : (Auteur) The objectives of this research were: (1) to quantify indicators of riparian condition; and (2) to assess these indicators for detecting change in riparian condition. Two multi-spectral QuickBird images were acquired in 2004 and 2005 for a section of the Daly River in north Australia. These data were collected coincidently with vegetation and geomorphic field data. Indicators of riparian condition, including percentage canopy cover, organic litter, canopy continuity, bank stability, flood damage, riparian zone width and vegetation overhang, were then mapped. Field measurements and vegetation indices were empirically related using regression analysis to develop algorithms for mapping organic litter and canopy cover (R 2 = 0.59-0.78). Using a standard nearest-neighbour algorithm, object-oriented supervised image classification provided thematic information (overall accuracies 81-90%) for mapping riparian zone width and vegetation overhang. Bank stability and flood damage were mapped empirically from a combination of canopy cover information and the image classification products (R 2 = 0.70-0.81). Multi-temporal image analysis of riparian condition indicators (RCIs) demonstrated the advantages of using continuous and discrete data values as opposed to categorical data. This research demonstrates how remote sensing can be used for mapping and monitoring riparian zones in remote tropical savannas and other riparian environments at scales from 1 km to 100s km of stream length. Copyright Taylor & Francis Numéro de notice : A2008-544 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01431160802220201 En ligne : https://doi.org/10.1080/01431160802220201 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29614
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 29 n°23 - 24 (December 2008) . - pp 7003 - 7028[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 080-08151 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Using texture analysis to improve per-pixel classification of very high resolution images for mapping plastic greenhouses / F. Aguera in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 63 n° 6 (November - December 2008)PermalinkDevelopment and testing of a generic sensor model for pushbroom satellite imagery / T. Weser in Photogrammetric record, vol 23 n° 123 (September - November 2008)PermalinkGeometric integration of aerial and high-resolution satellite imagery and application in shoreline mapping / R. Li in Marine geodesy, vol 31 n° 3 (September - November 2008)PermalinkAccuracy assessment of high resolution satellite imagery orientation by leave-one-out method / Maria Antonia Brovelli in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 63 n° 4 (July - August 2008)PermalinkComparison of nine fusion techniques for very high resolution data / K.G. Nikolapoulos in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 74 n° 5 (May 2008)PermalinkUrban-trees extraction from Quickbird imagery using multiscale spectex-filtering and non-parametric classification / Y.O. Ouma in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 63 n° 3 (May - June 2008)PermalinkPer-pixel classification of high spatial resolution satellite imagery for urban land-cover mapping / D. Hester in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 74 n° 4 (April 2008)PermalinkA comparison of illumination geometry-based methods for topographic correction of QuickBird images of an undulant area / J. Wu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 63 n° 2 (March - April 2008)PermalinkTexture feature fusion with neighborhood oscillating tabu search for high resolution image classification / L. Zhang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 74 n° 3 (March 2008)PermalinkComparison and improvement of wavelet-based image fusion / G. Hong in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 29 n°3-4 (February 2008)Permalink