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Traitement d'images multispectrales et spatialisation des données pour la caractérisation de la matière organique des phases solides naturelles / Kevin Jacq (2019)
Titre : Traitement d'images multispectrales et spatialisation des données pour la caractérisation de la matière organique des phases solides naturelles Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Kevin Jacq, Auteur ; Didier Coquin, Directeur de thèse ; Bernard Fanget, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2019 Importance : 291 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de docteur de la Communauté Universitaire Grenoble Alpes, Spécialité Doctorat ChimieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse spectrale
[Termes IGN] chimie organique
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image Landsat-SWIR
[Termes IGN] matière organique
[Termes IGN] recalage d'image
[Termes IGN] sédimentologieIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) L'évolution de l'environnement et le climat sont, actuellement, au centre de toutes les attentions. Les impacts de l'activité des sociétés actuelles et passées sur l'environnement sont notamment questionnés pour mieux anticiper les implications de nos activités sur le futur. Mieux décrire les environnements passés et leurs évolutions sont possibles grâce à l'étude de nombreux enregistreurs naturels (sédiments, spéléothèmes, cernes, coraux). Grâce à eux, il est possible de caractériser des évolutions bio-physico-chimiques à différentes résolutions temporelles et pour différentes périodes. La haute résolution entendue ici comme la résolution su sante pour l'étude de l'environnement en lien avec l'évolution des sociétés constitue le principal verrou de l'étude de ces archives naturelles notamment en raison de la capacité analytique des appareils qui ne peuvent que rarement voir des structures fines inframillimétriques. Ce travail est bâti autour de l'hypothèse que l'utilisation de caméras hyperspectrales (VNIR, SWIR, LIF) couplée à des méthodes statistiques pertinentes doivent permettre d'accéder aux informations spectrales et donc bio-physico-chimiques contenues dans ces archives naturelles à une résolution spatiale de quelques dizaines de micromètres et, donc, de proposer des méthodes pour atteindre la haute résolution temporelle (saisonnière). De plus, a n d'avoir des estimations ables, plusieurs capteurs d'imageries et de spectroscopies linéaires (XRF, TRES) sont utilisés avec leurs propres caractéristiques (résolutions, gammes spectrales, interactions atomiques/moléculaires). Ces méthodes analytiques sont utilisées pour la caractérisation de la surface des carottes sédimentaires. Ces analyses spectrales micrométriques sont mises en correspondance avec des analyses géochimiques millimétriques usuelles. Optimiser la complémentarité de toutes ces données, implique de développer des méthodes permettant de dépasser la difficulté inhérente au couplage de données considérées par essence dissimilaire (résolutions, décalages spatiaux, non-recouvrement spectral). Ainsi, quatre méthodes ont été développées. La première consiste à associer les méthodes hyperspectrales et usuelles pour la création de modèles prédictifs quantitatifs. La seconde permet le recalage spatial des différentes images hyperspectrales à la plus basse des résolutions. La troisième s'intéresse à la fusion de ces dernières à la plus haute des résolutions. Enfin, la dernière s'intéresse aux dépôts présents dans les sédiments (lamines, crues, tephras) pour ajouter une dimension temporelle à nos études. Grâce à l'ensemble de ces informations et méthodes, des modèles prédictifs multivariés ont été estimés pour l'étude de la matière organique, des paramètres texturaux et de la distribution granulométrique. Les dépôts laminés et instantanés au sein des échantillons ont été caractérisés. Ceci a permis d'estimer des chroniques de crues, ainsi que des variations biophysico-chimiques à l'échelle de la saison. L'imagerie hyperspectrale couplée à des méthodes d'analyse des données sont donc des outils performants pour l'étude des archives naturelles à des résolutions temporelles fines. L'approfondissement des approches proposées dans ces travaux permettra d'étudier de multiples archives pour caractériser des évolutions à l'échelle d'un ou de plusieurs bassin(s) versant(s). Note de contenu : Introduction et contexte général
1. État de l'art et méthodologies proposées
1.1 La spectroscopie et l'imagerie, des outils performants pour l'analyse des échantillons naturels
1.2 Objectifs des travaux et méthodologies proposées
2. L'analyse spectrale mono-capteur des carottes sédimentaires
2.1 Les biais et incertitudes de l'analyse hyperspectrale
2.2 Les différences d'échelle spatiale
2.3 La transférabilité entre échantillons
3. Le recalage des images pour l'analyse spectrale multi-capteurs des carottes sédimentaires
3.1 La méthode de recalage des données pour une fusion "basse résolution"
3.2 La fusion "basse résolution" pour l'analyse des archives sédimentaires
4. La combinaison ou fusion des capteurs à la plus haute résolution
4.1 Les méthodes de fusion utilisées en télédétection
4.2 Des perspectives pour une fusion à haute résolution de capteurs de laboratoire
5. La dimension spatiale, une dimension informative pour l'analyse spatiospectrale des archives naturelles
5.1 La détection d'événements instantanés par l'utilisation de méthodes d'apprentissage automatique
5.2 La détection des dépôts laminés pour l'ajout d'une dimension temporelle
Conclusions générales et perspectives
- L'imagerie hyperspectrale, un outil novateur pour l'analyse des archives environnementales
- Des perspectives de développements des technologies et méthodes pour l'analyse à haute résolutionNuméro de notice : 26524 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Chimie : Grenoble Alpes : 2019 Organisme de stage : Environnements, Dynamiques et Territoires de la Montagne EDYTEM et Laboratoire d'Informatique, Systèmes, Traitement de l'Information et de la Connaissance LISTIC nature-HAL : Thèse Date de publication en ligne : 07/04/2021 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03191841/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97495 A new generation of the United States National Land Cover Database : Requirements, research priorities, design, and implementation strategies / Limin Yang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 146 (December 2018)
[article]
Titre : A new generation of the United States National Land Cover Database : Requirements, research priorities, design, and implementation strategies Type de document : Article/Communication Auteurs : Limin Yang, Auteur ; Suming Jin, Auteur ; Patrick Danielson, Auteur ; Collin Homer, Auteur ; Leila Gass, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 108 - 123 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] approche hiérarchique
[Termes IGN] base de données d'occupation du sol
[Termes IGN] changement d'occupation du sol
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] données multitemporelles
[Termes IGN] Etats-Unis
[Termes IGN] historique des données
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] implémentation (informatique)
[Termes IGN] modèle numérique de surface de la canopée
[Termes IGN] zone humideRésumé : (Auteur) The U.S. Geological Survey (USGS), in partnership with several federal agencies, has developed and released four National Land Cover Database (NLCD) products over the past two decades: NLCD 1992, 2001, 2006, and 2011. These products provide spatially explicit and reliable information on the Nation’s land cover and land cover change. To continue the legacy of NLCD and further establish a long-term monitoring capability for the Nation’s land resources, the USGS has designed a new generation of NLCD products named NLCD 2016. The NLCD 2016 design aims to provide innovative, consistent, and robust methodologies for production of a multi-temporal land cover and land cover change database from 2001 to 2016 at 2–3-year intervals. Comprehensive research was conducted and resulted in developed strategies for NLCD 2016: a streamlined process for assembling and preprocessing Landsat imagery and geospatial ancillary datasets; a multi-source integrated training data development and decision-tree based land cover classifications; a temporally, spectrally, and spatially integrated land cover change analysis strategy; a hierarchical theme-based post-classification and integration protocol for generating land cover and change products; a continuous fields biophysical parameters modeling method; and an automated scripted operational system for the NLCD 2016 production. The performance of the developed strategies and methods were tested in twenty World Reference System-2 path/row throughout the conterminous U.S. An overall agreement ranging from 71% to 97% between land cover classification and reference data was achieved for all tested area and all years. Results from this study confirm the robustness of this comprehensive and highly automated procedure for NLCD 2016 operational mapping. Numéro de notice : A2018-537 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.09.006 Date de publication en ligne : 13/09/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.09.006 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91550
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 146 (December 2018) . - pp 108 - 123[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2018131 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2018133 DEP-EXM Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2018132 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Urban impervious surface estimation from remote sensing and social data / Yan Yu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 12 (December 2018)
[article]
Titre : Urban impervious surface estimation from remote sensing and social data Type de document : Article/Communication Auteurs : Yan Yu, Auteur ; Jun Li, Auteur ; Changyu Zhu, Auteur ; Antonio J. Plaza, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 771 - 780 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] base de données routières
[Termes IGN] Canton (Kouangtoung)
[Termes IGN] contenu généré par les utilisateurs
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] données vectorielles
[Termes IGN] Google Maps
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image Landsat-OLI
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] régression multiple
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] surface imperméable
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) We propose an inspiring approach for accurate impervious surface estimation based on the integration of remote sensing and social data. The proposed approach exploits the strengths of two kind of heterogeneous features, i.e., physical features and social features, where the former ones are derived by a morphological attribute profiles-guided spectral mixture analysis model using remote sensing imagery, and the latter ones are obtained from the normalized kernel density of point of interest and vector road datasets. These two features are then integrated using a multivariable linear regression model to estimate impervious surfaces. The proposed method has been tested in the main urban area of Guangzhou, China, in pixel level and parcel level, respectively. The obtained results, with the overall RMSE of 10.98% and 10.90% for pixel level and parcel level, respectively, demonstrate the good performance of integrating remote sensing imagery and social data for mapping of urban impervious surface. Numéro de notice : A2018-549 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.84.12.771 Date de publication en ligne : 01/12/2018 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.84.12.771 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91622
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 84 n° 12 (December 2018) . - pp 771 - 780[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105-2018121 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Application of Landsat-8 and ASTER satellite remote sensing data for porphyry copper exploration: a case study from Shahr-e-Babak, Kerman, south of Iran / Morteza Safari in Geocarto international, vol 33 n° 11 (November 2018)
[article]
Titre : Application of Landsat-8 and ASTER satellite remote sensing data for porphyry copper exploration: a case study from Shahr-e-Babak, Kerman, south of Iran Type de document : Article/Communication Auteurs : Morteza Safari, Auteur ; Abbas Maghsoudi, Auteur ; Amin Beiranvand Pour, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1186 - 1201 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] bande spectrale
[Termes IGN] cuivre
[Termes IGN] émission thermique
[Termes IGN] filtre de déchatoiement
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image Terra-ASTER
[Termes IGN] Iran
[Termes IGN] lithologie
[Termes IGN] prospection minérale
[Termes IGN] rayonnement infrarouge thermique
[Termes IGN] rayonnement proche infrarougeRésumé : (auteur) The Shahr-e-Babak region located in the Kerman metallogenic belt is one of the high potential segments of Urumieh–Dokhtar magmatic arc for porphyry copper and epithermal gold mineralization in the south of Iran. This high potential zone encompasses several porphyry copper deposits under exploitation, development and exploration stages. The aim of this study is to evaluate Landsat-8 data and comparison with the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer data-sets for mapping hydrothermal alteration zones related to Cenozoic magmatic intrusions in Shahr-e-Babak region. Previous studies have proven the robust application of ASTER in lithological mapping and mineral exploration; nonetheless, the Landsat-8 data have high capability to map and detect hydrothermal alteration zones associated with porphyry copper and epithermal gold mineralization. In this investigation, several band combinations and multiplications, developed selective principal component analysis and image transformations were developed for discriminating hydrothermal alteration zones associated with porphyry copper mineralization using Landsat-8 data. Numéro de notice : A2019-048 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2017.1334834 Date de publication en ligne : 12/06/2017 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2017.1334834 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92070
in Geocarto international > vol 33 n° 11 (November 2018) . - pp 1186 - 1201[article]A 3D convolutional neural network method for land cover classification using LiDAR and multi-temporal Landsat imagery / Zewei Xu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 144 (October 2018)
[article]
Titre : A 3D convolutional neural network method for land cover classification using LiDAR and multi-temporal Landsat imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Zewei Xu, Auteur ; Kaiyu Guan, Auteur ; Nathan Casler, Auteur ; Bin Peng, Auteur ; Shaowen Wang, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 423 - 434 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] Illinois (Etats-Unis)
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) Terrestrial landscape has complex three-dimensional (3D) features that are difficult to extract using traditional methods based on 2D representations. These methods often relegate such features to raster or metric-based (two-dimensional) representations based on Digital Surface Models (DSM) or Digital Elevation Models (DEM), and thus are not suitable for resolving morphological and intensity features for fine-scale land cover mapping. Small-footprint LiDAR provides an ideal way for capturing these 3D features. This research develops a novel method of integrating airborne LiDAR derived features and multi-temporal Landsat images to classify land cover types. We tested our approach in Williamson County, Illinois, which has diverse and mixed landscape features. Specifically, our method applied a 3D convolutional neural network (CNN) approach to extract features from LiDAR point clouds by (1) creating an occupancy grid, an intensity grid at 1-meter resolution, and then (2) normalizing and incorporating data into the 3D CNN. The extracted features (e.g., morphological and intensity features) from the 3D CNN were finally combined with multi-temporal spectral data to enhance the performance of land cover classification based on a Support Vector Machine classifier. Visual interpretation from both hyper-resolution photos and point clouds was used for training and preparation of testing data. The classification results show that our method outperforms a traditional method by 2.65% (from 81.52% to 84.17%) when solely using LiDAR and 2.19% (from 90.20% to 92.57%) when combining all available imageries. We demonstrate that our method can effectively extract LiDAR features and improve fine-scale land cover mapping through fusion of complementary types of remote sensing data. Numéro de notice : A2018-405 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.08.005 Date de publication en ligne : 22/08/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.08.005 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90859
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 144 (October 2018) . - pp 423 - 434[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2018101 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2018103 DEP-EXM Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2018102 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Cartographie des forêts humides dans la région d’El Kala (Algérie) à l’aide des outils d’observation de la Terre / Asma Kahli in Revue d'écologie, vol 73 n° 4 (octobre - décembre 2018)PermalinkStand age estimation of rubber (Hevea brasiliensis) plantations using an integrated pixel- and object-based tree growth model and annual Landsat time series / Gang Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 144 (October 2018)PermalinkAssessment of Nigeriasat-1 satellite data for urban land use/land cover analysis using object-based image analysis in Abuja, Nigeria / Christopher Ifechukwude Chima in Geocarto international, vol 33 n° 9 (September 2018)PermalinkEffects of a large-scale late spring frost on a beech (Fagus sylvatica L.) dominated Mediterranean mountain forest derived from the spatio-temporal variations of NDVI / Angelo Nolè in Annals of Forest Science, vol 75 n° 3 (September 2018)PermalinkIntra-annual phenology for detecting understory plant invasion in urban forests / Kunwar K. Singh in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 142 (August 2018)PermalinkMapping ecosystem services at the regional scale: the validity of an upscaling approach / Solen Le Clec'h in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 7-8 (July - August 2018)PermalinkA method of downscaling temperature maps based on analytical hillshading for use in species distribution modelling / Ángel M. Felicísimo in Cartography and Geographic Information Science, Vol 45 n° 4 (July 2018)PermalinkMulti-scale assessment of invasive plant species diversity using Pléiades 1A, RapidEye and Landsat-8 data / Siddhartha Khare in Geocarto international, vol 33 n° 7 (July 2018)PermalinkMapping rubber trees based on phenological analysis of Landsat time series data-sets / Janatul Aziera binti Abd Razak in Geocarto international, vol 33 n° 6 (June 2018)PermalinkModeling of inland flood vulnerability zones through remote sensing and GIS techniques in the highland region of Papua New Guinea / Porejane Harley in Applied geomatics, vol 10 n° 2 (June 2018)Permalink