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Termes IGN > imagerie > image radar > image radar moirée
image radar moiréeSynonyme(s)Interferogramme ;image SAR ;Image rso ;Image radar interférométrique Image par radar à antenne synthétiqueVoir aussi
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Analyse temps-frequence et traitement des signaux RSO à haute résolution spatiale pour la surveillance des grands ouvrages d'art / Andrei Anghel (2015)
Titre : Analyse temps-frequence et traitement des signaux RSO à haute résolution spatiale pour la surveillance des grands ouvrages d'art Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Andrei Anghel, Auteur ; Cornel Ioana, Directeur de thèse ; Gabriel Vasile, Directeur de thèse ; Silviu Ciochină, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2015 Autre Editeur : Bucarest [Roumanie] : Université Polytechnique Importance : 189 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse Pour obtenir le grade de Docteur de l'Université Grenoble Alpes, préparée dans le cadre d’une cotutelle entre l’Université Grenoble Alpes et l’Université Polytechnique de Bucarest, Spécialité : Signal, Image, Parole, TélécomsLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] auscultation d'ouvrage
[Termes IGN] bande X
[Termes IGN] barrage
[Termes IGN] champ de vitesse
[Termes IGN] déformation d'édifice
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] fréquence
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] maillage
[Termes IGN] ouvrage d'art
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] surveillance d'ouvrage
[Termes IGN] tomographie radarIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Cette thèse s’articule autour de deux axes de recherche. Le premier axe aborde les aspects méthodologiques liés au traitement temps-fréquence des signaux issus d’un radar FMCW (à onde continue modulée en fréquence) dans le contexte de la mesure des déplacements fins. Le second axe est dédié à la conception et à la validation d’une chaîne de traitement des images RSO (radar à synthèse d’ouverture) satellitaire. Lorsqu’un maillage 3D de la structure envisagée est disponible, les traitements proposés sont validés par
l’intercomparaison avec les techniques conventionnelles d’auscultation des grands ouvrages d’art. D’une part, nous étudions la correction de la non-linéarité d’un radar FMCW en bande X, à courte portée, conçu pour la mesure des déplacements millimétriques. La caractéristique de commande non linéaire de l’oscillateur à large bande, entraine une perte de résolution à la réception. Afin de pallier cet inconvénient, nous avons développé deux méthodes basées sur le ré-échantillonnage temporel (time warping) dans le cas des signaux à large bande non-stationnaires. La première approche estime la loi de fréquence instantanée non linéaire à l’aide de la fonction d’ambiguïté d’ordre supérieur, tandis que la deuxième approche exploite la mesure de concentration spectrale du signal de battement dans un algorithme d’autofocus radial. D’autre part, nous proposons un cadre méthodologique général pour la détection et le pistage des centres de diffusion dans les images RSO pour la surveillance des grands ouvrages d’art. La méthode est basée sur la réfocalisation de chaque image radar sur le maillage 3D de l’infrastructure étudiée afin d’identifier les diffuseurs pertinents par tomographie 4D (distance – azimut – élévation – vitesse de déformation). L’algorithme de réfocalisation est parfaitement compatible avec les images RSO acquises dans les différents modes (« stripmap », « spotlight » et « sliding spotlight ») : défocalisation en azimut suivie par rétroprojection modifiée (conditionnée par la structure temps-fréquence du signal) sur l’ensemble donné des points. Dans la pile d’images réfocalisées, les centres de diffusion sont détectés par tomographie 4D : test de conformité à l’hypothèse d’élévation zéro dans le plan élévation – vitesse de déformation. La vitesse moyenne correspond au maximum à l’élévation zéro, tandis que la série temporelle des déplacements est obtenue par double différence de phase des amplitudes complexes pour chaque diffuseur pertinent. Nous présentons également les campagnes in situ effectuées au barrage de Puylaurent(et glissement de Chastel) : les relevés GPS, topographiques et LIDAR sol employées au calcul des maillages 3D. La comparaison entre les déplacements mesurés in situ et les résultats obtenus par l’exploitation conjointe de la télédétection RSO satellitaires et les maillages 3D valident la chaîne de traitement proposée.Note de contenu : Introduction
A - Methodological context
B - Applied context
ConclusionNuméro de notice : 21588 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Signal, Image, Parole, Télécoms : Grenoble Alpes : 2015 Organisme de stage : GIPSA-lab nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2015GREAT107 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90619 Contribution of textural information from TerraSAR-X image for forest mapping / Cécile Cazals (2015)
Titre : Contribution of textural information from TerraSAR-X image for forest mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Cécile Cazals , Auteur ; H. Benelcadi, Auteur ; Pierre-Louis Frison , Auteur ; Grégoire Mercier, Auteur ; Cédric Lardeux, Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur ; I. Champion, Auteur ; Jean-Paul Rudant , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2015 Conférence : IGARSS 2015, International Geoscience And Remote Sensing Symposium 26/07/2015 31/07/2015 Milan Italie Proceedings IEEE Importance : pp 549 - 552 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] analyse discriminante
[Termes IGN] analyse texturale
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image TerraSAR-XRésumé : (auteur) This study evaluates the potential of High Resolution Spotlight TerraSAR-X image for forest type discrimination. Emphasis is put on textural analysis accessible with high resolution radar data. Textural attributes are extracted from GLCM matrices, wavelet, and Fourier Transform (i.e. FOTO method). Their contribution for classification is assessed by their performance through the SVM algorithm. Numéro de notice : C2015-058 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2015.7325822 Date de publication en ligne : 12/11/2015 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/IGARSS.2015.7325822 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91805 Fusion of Lidar and SAR data for land-cover mapping in natural environments / Clara Barbanson (2015)
Titre : Fusion of Lidar and SAR data for land-cover mapping in natural environments Type de document : Article/Communication Auteurs : Clara Barbanson, Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Adrien Gressin , Auteur ; Pierre-Louis Frison , Auteur ; Jean-Paul Rudant , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2015 Conférence : IGARSS 2015, International Geoscience And Remote Sensing Symposium 26/07/2015 31/07/2015 Milan Italie Proceedings IEEE Importance : pp 3715 - 3718 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) Land-cover geodatabases are key products for the understanding of environmental systems and for setting up national and international prevention and protection policies. However, their automatic generation and update remain complicated with high accuracy over large scales. In natural environments, most of the existing solutions are semi-automatic in order to achieve a suitable discrimation of the large number of forest and crop classes. A large amount of remote sensing possibilities is at the moment available and data fusion appears to be the most suitable solution for that purpose. The paper tackles the issue of land-cover mapping in such areas assuming the existence of a partly non-updated 5-class geodatabase: buildings, roads, water, crops, forests. Lidar point clouds and Radar images at two spatial resolutions and bands are merged at the feature level and fed into an efficient supervised classification framework. Results show that some classes benefit from the joint exploitation of multiple observations in terms of accuracy or recall. Numéro de notice : C2015-021 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2015.7326630 Date de publication en ligne : 12/11/2015 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/IGARSS.2015.7326630 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83228 Performance assessment of a recent change detection method for homogeneous and heterogeneous images / Jorge Prendes in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 209 (Janvier 2015)
[article]
Titre : Performance assessment of a recent change detection method for homogeneous and heterogeneous images Type de document : Article/Communication Auteurs : Jorge Prendes, Auteur ; Marie Chabert, Auteur ; Frédéric Pascal, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2015 Conférence : Pleiades Days 2014 01/04/2014 03/04/2014 Toulouse France Proceedings IEEE Article en page(s) : pp 23 - 29 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] couple stéréoscopique
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image Pléiades
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] modèle statistiqueRésumé : (Auteur) Un modèle statistique pour détecter des changements dans les images de télédétection a récemment été proposé dans (Prendes et al. 2014,2015) Ce modèle étant très général, peut être utilisé pour des images homogènes acquises par le même type de capteur (par exemple, deux images optiques des satellites Pléiades, éventuellement avec des conditions d'acquisition différentes), mais aussi pour des images hétérogènes acquises par des capteurs de natures différentes (par exemple; une image optique acquise par un satellite pléiades et une image radar à synthèse d'ouverture (RSA) acquise par un satellite TerraSAR-X). Ce modèle suppose que chaque pixel est distribué selon un mélange de densités de probabilité liées aux propriétés du bruit ainsi qu'aux réponses en intensité renvoyées par la scène réelle. Les paramètres du modèle statistique sont estimés en utilisant l'algorithme classique d'expectation-maximization (EM). Ensuite, ces paramètres estimés sont utilisés afin d'inférer les relations entre les images d'intérêt, en utilisant une stratégie d'apprentissage sur des variétés. Ces relations sont pertinentes pour de nombreuses applications du traitement d'images, en particulier celles qui requièrent une mesure de similarité (par exemple, les problèmes de détection de changements dans ces images ou encore de recalage d'images). L'objectif principal de cet article est d'évaluer les performances d'une méthode de détection de changements basée sur cette stratégie d'apprentissage de variétés initialement introduite dans (Prendes et al. 2014/2015). Ces performances sont analysées grâce à des paires d’images optiques réelles et des paires d’images optiques/RSA Pléiades. Numéro de notice : A2015-074 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.52638/rfpt.2015.216 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2015.216 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75436
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 209 (Janvier 2015) . - pp 23 - 29[article]SAR-SIFT : a SIFT-like algorithm for SAR images / Flora Dellinger in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 1 (January 2015)
[article]
Titre : SAR-SIFT : a SIFT-like algorithm for SAR images Type de document : Article/Communication Auteurs : Flora Dellinger, Auteur ; Julien Delon, Auteur ; Yann Gousseau, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 453 - 466 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] chatoiement
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] SIFT (algorithme)Résumé : (Auteur) The scale-invariant feature transform (SIFT) algorithm and its many variants are widely used in computer vision and in remote sensing to match features between images or to localize and recognize objects. However, mostly because of speckle noise, it does not perform well on synthetic aperture radar (SAR) images. In this paper, we introduce a SIFT-like algorithm specifically dedicated to SAR imaging, which is named SAR-SIFT. The algorithm includes both the detection of keypoints and the computation of local descriptors. A new gradient definition, yielding an orientation and a magnitude that are robust to speckle noise, is first introduced. It is then used to adapt several steps of the SIFT algorithm to SAR images. We study the improvement brought by this new algorithm, as compared with existing approaches. We present an application of SAR-SIFT to the registration of SAR images in different configurations, particularly with different incidence angles. Numéro de notice : A2015-038 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2014.2323552 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2014.2323552 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75120
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 53 n° 1 (January 2015) . - pp 453 - 466[article]Réservation
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