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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 Understanding of atmospheric systems with efficient numerical methods for observation and prediction / Lei-Ming Ma (2019)
Titre : Understanding of atmospheric systems with efficient numerical methods for observation and prediction Type de document : Monographie Auteurs : Lei-Ming Ma, Éditeur scientifique ; Feng Zhang, Éditeur scientifique ; Chang-Jiang Zhang, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2019 Importance : 168 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83880-634-7 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] cyclone
[Termes IGN] image infrarouge
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] Madrid (Espagne)
[Termes IGN] observation de la Terre
[Termes IGN] phénomène atmosphérique
[Termes IGN] pluie
[Termes IGN] polarisation
[Termes IGN] prévision météorologique
[Termes IGN] qualité de l'air
[Termes IGN] température de l'air
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (Editeur) Although the technology of observation and prediction of atmospheric systems draws upon many common fields, until now the interrelatedness and interdisciplinary nature of these research fields have scarcely been discussed in one volume containing fundamental theories, numerical methods, and operational application results. This is a book to provide in-depth explorations of the numerical methods developed to better understand atmospheric systems, which are introduced in eight chapters. Chapter 1 presents an efficient algorithm for tropical cyclone center determination by using satellite imagery. Chapter 2 aims to identify atmospheric systems with a new polarization remote sensing method. Chapters 3-8 place emphasis on enhancing the performance of numerical models in the prediction of atmospheric systems that should be valuable for researchers and forecasters. Note de contenu : 1. Introductory Chapter: Understanding of Atmospheric Systems with Efficient Numerical Methods for Observation and Prediction / Lei-Ming Ma
2. Tropical Cyclone Center Determination Algorithm by Texture and Gradient of Infrared Satellite Image / Chang-Jiang Zhang, Qi Luo, Yuan Chen, Juan Lu, Li-Cheng Xue and Xiao-Qin Lu
3. Polarization Remote Sensing for Land Observation / Lei Yan, Taixia Wu and Xueqi Wang
4. Rainfall Nowcasting by Blending of Radar Data and Numerical Weather Prediction / Hai Chu, Mengjuan Liu, Min Sun and Lei Chen
5. Spectral Representation of Time and Physical Parameters in Numerical Weather Prediction / Kristoffer Lindvall and Jan Scheffel
6. Atmospheric Radiative Transfer Parameterizations / Feng Zhang, Yi-Ning Shi, Kun Wu, Jiangnan Li and Wenwen Li
7. Evaluating Cooling Tower Scheme and Mechanical Drag Coefficient Formulation in High-Resolution Regional Model / Miao Yu and Shiguang Miao
8. Numerical Air Quality Forecast over Eastern China: Development, Uncertainty and Future / Guangqiang Zhou, Zhongqi Yu, Yixuan Gu and Luyu Chang
9. Numerical Simulation of the Effects of Increasing Urban Albedo on Air Temperatures and Quality over Madrid City (Spain) by Coupled WRF/CMAQ Atmospheric Chemistry Model / Pablo CampraNuméro de notice : 26506 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.76493 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.76493 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97085 Detection of individual trees in urban alignment from airborne data and contextual information: A marked point process approach / Josselin Aval in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 146 (December 2018)
[article]
Titre : Detection of individual trees in urban alignment from airborne data and contextual information: A marked point process approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Josselin Aval, Auteur ; Jean Demuynck, Auteur ; Emmanuel Zenou, Auteur ; Sophie Fabre, Auteur ; David Sheeren , Auteur ; Mathieu Fauvel, Auteur ; Karine R.M. Adeline, Auteur ; Xavier Briottet , Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 197 - 210 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] arbre urbain
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] détection d'arbres
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] hauteur des arbres
[Termes IGN] houppier
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] prise en compte du contexte
[Termes IGN] processus ponctuel marqué
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] Toulouse
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (Auteur) With the current expansion of cities, urban trees have an important role for preserving the health of its inhabitants. With their evapotranspiration, they reduce the urban heat island phenomenon, by trapping CO2 emission, improve air quality. In particular, street trees or alignment trees, create shade on the road network, are structuring elements of the cities and decorate the roads. Street trees are also subject to specific conditions as they have little space for growth, are pruned and can be affected by the spread of diseases in single-species plantations. Thus, their detection, identification and monitoring are necessary. In this study, an approach is proposed for mapping these trees that are characteristic of the urban environment. Three areas of the city of Toulouse in the south of France are studied. Airborne hyperspectral data and a Digital Surface Model (DSM) for high vegetation detection are used. Then, contextual information is used to identify the street trees. Indeed, Geographic Information System (GIS) data are considered to detect the vegetation canopies close to the streets. Afterwards, individual street tree crown delineation is carried out by modeling the discriminative contextual features of individual street trees (hypotheses of small angle between the trees and similar heights) based on Marked Point Process (MPP). Compared to a baseline individual tree crown delineation method based on region growing, our method logically provides the best results with F-score values of 91%, 75% and 85% against 70%, 41% and 20% for the three studied areas respectively. Our approach mainly succeeds in identifying the street trees. In addition, the contribution of the angle, the height and the GIS data in the street tree mapping has been studied. The results encourage the use of the angle, the height and the GIS data together. However, with only the angle and the height, the results are similar to those obtained with the inclusion of the GIS data for the first and the second study cases with F-score values of 88%, 79% and 62% against 91%, 75% and 85% for the three study cases respectively. Finally, it is shown that the GIS data only is not sufficient. Numéro de notice : A2018-538 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.09.016 Date de publication en ligne : 21/10/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.09.016 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91552
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 146 (December 2018) . - pp 197 - 210[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 Individual tree crown delineation in a highly diverse tropical forest using very high resolution satellite images / Fabien Hubert Wagner in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 145 - part B (November 2018)
[article]
Titre : Individual tree crown delineation in a highly diverse tropical forest using very high resolution satellite images Type de document : Article/Communication Auteurs : Fabien Hubert Wagner, Auteur ; Matheus Pinheiro Ferreira, Auteur ; Alber Sanchez, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 362 - 377 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] Brésil
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] houppier
[Termes IGN] identification de plantes
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image Worldview
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (auteur) Mapping tropical tree species at landscape scales to provide information for ecologists and forest managers is a new challenge for the remote sensing community. For this purpose, detection and delineation of individual tree crowns (ITCs) is a prerequisite. Here, we present a new method of automatic tree crown delineation based only on very high resolution images from WorldView-2 satellite and apply it to a region of the Atlantic rain forest with highly heterogeneous tropical canopy cover – the Santa Genebra forest reserve in Brazil. The method works in successive steps that involve pre-processing, selection of forested pixels, enhancement of borders, detection of pixels in the crown borders, correction of shade in large trees and, finally, segmentation of the tree crowns. Principally, the method uses four techniques: rolling ball algorithm and mathematical morphological operations to enhance the crown borders and ease the extraction of tree crowns; bimodal distribution parameters estimations to identify the shaded pixels in the gaps, borders, and crowns; and focal statistics for the analysis of neighbouring pixels. Crown detection is validated by comparing the delineated ITCs with a sample of ITCs delineated manually by visual interpretation. In addition, to test if the spectra of individual species are conserved in the automatic delineated crowns, we compare the accuracy of species prediction with automatic and manual delineated crowns with known species. We find that our method permits detection of up to 80% of ITCs. The seven species with over 10 crowns identified in the field were mapped with reasonable accuracy (30.5–96%) given that only WorldView-2 bands and texture features were used. Similar classification accuracies were obtained using both automatic and manual delineation, thereby confirming that species’ spectral responses are preserved in the automatic method and thus permitting the recognition of species at the landscape scale. Our method might support tropical forest applications, such as mapping species and canopy characteristics at the landscape scale. Numéro de notice : A2018-536 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.09.013 Date de publication en ligne : 08/10/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.09.013 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91541
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 145 - part B (November 2018) . - pp 362 - 377[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2018121 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2018123 DEP-EXM Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2018122 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Multi-scale object detection in remote sensing imagery with convolutional neural networks / Zhipeng Deng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 145 - part A (November 2018)
[article]
Titre : Multi-scale object detection in remote sensing imagery with convolutional neural networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhipeng Deng, Auteur ; Hao Sun, Auteur ; Shilin Zhou, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 3 - 22 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] aéroport
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] villeRésumé : (Auteur) Automatic detection of multi-class objects in remote sensing images is a fundamental but challenging problem faced for remote sensing image analysis. Traditional methods are based on hand-crafted or shallow-learning-based features with limited representation power. Recently, deep learning algorithms, especially Faster region based convolutional neural networks (FRCN), has shown their much stronger detection power in computer vision field. However, several challenges limit the applications of FRCN in multi-class objects detection from remote sensing images: (1) Objects often appear at very different scales in remote sensing images, and FRCN with a fixed receptive field cannot match the scale variability of different objects; (2) Objects in large-scale remote sensing images are relatively small in size and densely peaked, and FRCN has poor localization performance with small objects; (3) Manual annotation is generally expensive and the available manual annotation of objects for training FRCN are not sufficient in number. To address these problems, this paper proposes a unified and effective method for simultaneously detecting multi-class objects in remote sensing images with large scales variability. Firstly, we redesign the feature extractor by adopting Concatenated ReLU and Inception module, which can increases the variety of receptive field size. Then, the detection is preformed by two sub-networks: a multi-scale object proposal network (MS-OPN) for object-like region generation from several intermediate layers, whose receptive fields match different object scales, and an accurate object detection network (AODN) for object detection based on fused feature maps, which combines several feature maps that enables small and densely packed objects to produce stronger response. For large-scale remote sensing images with limited manual annotations, we use cropped image blocks for training and augment them with re-scalings and rotations. The quantitative comparison results on the challenging NWPU VHR-10 data set, aircraft data set, Aerial-Vehicle data set and SAR-Ship data set show that our method is more accurate than existing algorithms and is effective for multi-modal remote sensing images. Numéro de notice : A2018-488 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.04.003 Date de publication en ligne : 02/05/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.04.003 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91224
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 145 - part A (November 2018) . - pp 3 - 22[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2018111 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2018113 DEP-EXM Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2018112 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt A new deep convolutional neural network for fast hyperspectral image classification / Mercedes Eugenia Paoletti in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 145 - part A (November 2018)PermalinkPan-sharpening via deep metric learning / Yinghui Xing in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 145 - part A (November 2018)PermalinkEstimating forest canopy cover in black locust (Robinia pseudoacacia L.) plantations on the loess plateau using random forest / Qingxia Zhao in Forests, vol 9 n° 10 (October 2018)PermalinkEstimation of forest above-ground biomass by geographically weighted regression and machine learning with Sentinel imagery / Lin Chen in Forests, vol 9 n° 10 (October 2018)PermalinkLa cartographie mobile et le géoréférencement précis de réseaux souterrains / Garance Weller in XYZ, n° 156 (septembre - novembre 2018)Permalink3-D deep learning approach for remote sensing image classification / Amina Ben Hamida in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 8 (August 2018)PermalinkComparison of high-density LiDAR and satellite photogrammetry for forest inventory / Grant D. Pearse in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 142 (August 2018)PermalinkDetecting newly grown tree leaves from unmanned-aerial-vehicle images using hyperspectral target detection techniques / Chinsu Lin in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 142 (August 2018)PermalinkICARE-VEG: A 3D physics-based atmospheric correction method for tree shadows in urban areas / Karine R.M. Adeline in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 142 (August 2018)PermalinkSpectral-spatial classification of hyperspectral images using wavelet transform and hidden Markov random fields / Elham Kordi Ghasrodashti in Geocarto international, vol 33 n° 8 (August 2018)Permalink