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Bayesian data combination for the estimation of ionospheric effects in SAR interferograms / Giorgio Gomba in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 11 (November 2017)
[article]
Titre : Bayesian data combination for the estimation of ionospheric effects in SAR interferograms Type de document : Article/Communication Auteurs : Giorgio Gomba, Auteur ; Francesco De Zan, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 6582 - 6593 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] problème inverse
[Termes IGN] retard ionosphèriqueRésumé : (Auteur) The ionospheric propagation path delay is a major error source in synthetic aperture radar (SAR) interferograms and, therefore, has to be estimated and corrected. Various methods can be used to extract different kinds of information about the ionosphere from SAR images, with different accuracies. This paper presents a general technique, based on a Bayesian inverse problem, that combines various information sources in order to increase the estimation accuracy, and thus the correction. A physically realistic fractal modeling of the ionosphere turbulence and a data-based estimation of the model parameters allow the avoidance of arbitrary filtering windows and coefficients. To test the technique, the differential ionospheric phase screen was estimated by combining the split-spectrum method with the azimuth mutual shifts between interferometric pair images. This combination is convenient since it can benefit from the strengths of both sources: range and azimuth variations from the split-spectrum method and small-scale azimuth variations from more sensitive azimuth shifts. Therefore, the two methods can recover the long and short wavelength components of the ionospheric phase screen, respectively. A theoretical comparison between the Faraday rotation method and the split-spectrum method is also reported. For the use in the combination, precedence was then given to the split-spectrum method because of the comparable precision level, lower susceptibility to biases, and wider applicability. Finally, Advanced Land Observing Satellite Phased Array type L-band SAR L-band images are used to show how the combined result is more accurate than that obtained with the simple split-spectrum method. Numéro de notice : A2017-759 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2017.2730438 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2017.2730438 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88787
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 11 (November 2017) . - pp 6582 - 6593[article]The potential of multifrequency SAR images for estimating forest biomass in Mediterranean areas / Emanuele Santi in Remote sensing of environment, vol 200 (October 2017)
[article]
Titre : The potential of multifrequency SAR images for estimating forest biomass in Mediterranean areas Type de document : Article/Communication Auteurs : Emanuele Santi, Auteur ; Simonetta Paloscia, Auteur ; Simone Pettinato, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 63 - 73 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] bande L
[Termes IGN] biomasse forestière
[Termes IGN] capacité de stockage
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] forêt méditerranéenne
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] image Envisat-ASAR
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] modèle de transfert radiatif
[Termes IGN] production primaire brute
[Termes IGN] Toscane (Italie)Résumé : (auteur) The extraction of forest information from SAR images is particularly complex in Mediterranean areas, since they are characterized by high spatial fragmentation and heterogeneity. We have investigated the use of multi-frequency SAR data from different sensors (ALOS/PALSAR and ENVISAT/ASAR) for estimating forest biomass in two test areas in Central Italy (San Rossore and Molise), where detailed in-situ measurements and Airborne Laser Scanning (ALS) data were available. The study focused on the estimation of growing stock volume (GS, in m3/ha) by using an inversion algorithm based on artificial neural networks (ANN). The ANN algorithm was first appropriately trained using the available GS estimates obtained from ALS data. The potential of this algorithm was then improved through the innovative use of a simulated dataset, generated by a forward electromagnetic model based on the Radiative Transfer Theory (RTT). The algorithm is able to merge SAR data at L and C bands for predicting GS in diversified Mediterranean environments. The performed analyses indicated that GS was correctly estimated by integrating information from L and C bands on both test areas, with the following statistics: R > 0.97 and RMSE = 28.5 m3/ha for the independent test, and R = 0.86 and RMSE ≈ 77 m3/ha for the final independent validation, the latter performed on the forest stands of both areas not included in the ALS acquisitions and where conventional measurements were available. The research then illustrates the potential of using the obtained GS estimates from SAR data to drive the simulations of forest net primary production (NPP). This experiment produced spatially explicit estimates of GS current annual increments that are slightly less accurate than those obtained from ground observations (R = 0.75 and RMSE ≈ 1.5 m3/ha/year). Numéro de notice : A2017-415 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.rse.2017.07.038 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.07.038 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86307
in Remote sensing of environment > vol 200 (October 2017) . - pp 63 - 73[article]An information fusion approach for PALSAR data to retrieve soil moisture / Ankita Jain in Geocarto international, vol 32 n° 9 (September 2017)
[article]
Titre : An information fusion approach for PALSAR data to retrieve soil moisture Type de document : Article/Communication Auteurs : Ankita Jain, Auteur ; Dharmendra Singh, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1017 - 1033 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] bande spectrale
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] données polarimétriques
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] polarimétrie radarRésumé : (Auteur) Estimation of vegetation covered soil moisture with satellite images is still a challenging task. Several models are available for soil moisture retrieval in which water cloud model (WCM) is most common. But, it requires an estimation of accurate vegetation parameterization. Thus, there is a need to develop such an approach for soil moisture retrieval which minimize these limitations. Therefore, this paper deals with the soil moisture retrieval using fully polarimetric SAR data by fusing the information from different bands. Various polarimetric indices and observables were critically analysed, and found that the index; SPAN (total scattered power) gives better information of vegetation cover as compared to other indices/observables. Based on this, WCM model has been modified using SPAN as parameter and soil moisture content were retrieved. Numéro de notice : A2017-459 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2016.1188163 Date de publication en ligne : 10/06/2016 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/10106049.2016.1188163 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86384
in Geocarto international > vol 32 n° 9 (September 2017) . - pp 1017 - 1033[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]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]Active interseismic shallow deformation of the Pingting terraces (Longitudinal Valley – Eastern Taiwan) from UAV high-resolution topographic data combined with InSAR time series / Benoit Deffontaines in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 8 (2017)PermalinkRelative importance analysis of Landsat, waveform LIDAR and PALSAR inputs for deciduous biomass estimation / Alyssa Endres in European journal of remote sensing, vol 49 n° 1 (2016)PermalinkInvestigation of ionospheric effects on SAR Interferometry (InSAR): A case study of Hong Kong / Wu Zhu in Advances in space research, vol 58 n° 4 (August 2016)PermalinkToward operational compensation of ionospheric effects in SAR interferograms: the split-spectrum method / Giorgio Gomba in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 3 (March 2016)PermalinkApport de la télédétection radar satellitaire pour la cartographie de la forêt des Landes / Yousra Hamrouni (2016)PermalinkEstimation of forest biomass using multivariate relevance vector regression / Alireza Sharifi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 1 (January 2016)PermalinkRadar based classification prior to biomass retrieval from P-Band SAR data / Pierre-Louis Frison (2016)PermalinkCorrecting distortion of polarimetric SAR data induced by ionospheric scintillation / Jun Su Kim in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 12 (December 2015)PermalinkForest cover maps of China in 2010 from multiple approaches and data sources: PALSAR, Landsat, MODIS, FRA, and NFI / Yuanwei Qin in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 109 (November 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)PermalinkSavannah woody structure modelling and mapping using multi-frequency (X-, C- and L-band) Synthetic Aperture Radar data / Laven Naidoo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 105 (July 2015)PermalinkCompilation de données radar et optiques pour la cartographie des classes d'occupation du sol aux environs du système lacustre de Bizerte (Tunisie du Nord) / Ibtissem Amri in Photo interprétation, European journal of applied remote sensing, vol 51 n° 2 (juin 2015)PermalinkCalibration of SAR polarimetric images by means of a covariance matching approach / Alberto Villa in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 2 (February 2015)PermalinkApport de la télédétection radar polarimétrique pour la discrimination et la distribution spatiale des groupements végétaux / Florence Palla (2015)PermalinkRetrieving three-dimensional displacement fields of mining areas from a single InSAR pair / Zhi Wei Li in Journal of geodesy, vol 89 n° 1 (January 2015)PermalinkTopographic correction of ALOS-PALSAR images using InSAR-derived DEM / Anup Das in Geocarto international, vol 30 n° 1 - 2 (January - 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)PermalinkLand cover and soil type mapping from spaceborne PolSAR Data at L-Band with probabilistic neural network / Oleg Antropov in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 9 Tome 1 (September 2014)PermalinkQuantification of L-band InSAR coherence over volcanic areas using LiDAR and in situ measurements / Mélanie Arab-Sedze in Remote sensing of environment, vol 152 (September 2014)PermalinkAdvanced differential interferometry synthetic aperture radar techniques for deformation monitoring: a review on sensors and recent research development / O. Idrees Mohammed in Geocarto international, vol 29 n° 5 - 6 (August - October 2014)Permalink