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Super-resolution of VIIRS-measured ocean color products using deep convolutional neural network / Xiaoming Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 1 (January 2021)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 59 n° 1 (January 2021) . - pp 114 - 127 Titre : Super-resolution of VIIRS-measured ocean color products using deep convolutional neural network Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiaoming Liu, Auteur ; Menghua Wang, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 114 - 127 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] analyse spectrale [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] bande infrarouge [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] couleur de l'océan [Termes descripteurs IGN] image infrarouge couleur [Termes descripteurs IGN] image multibande [Termes descripteurs IGN] image NPP-VIIRS [Termes descripteurs IGN] rayonnement Résumé : (auteur) Since its launch in October 2011, the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) onboard the Suomi National Polar-orbiting Partnership (SNPP) satellite has provided high quality global ocean color products, which include normalized water-leaving radiance spectra nLw ( λ ) of six moderate (M) bands (M1–M6) at the wavelengths of 410, 443, 486, 551, 671, and 745 nm with a spatial resolution of 750-m, and one imagery (I) band at a wavelength of 638 nm with a spatial resolution of 375-m. Because the high-resolution I-band measurements are highly correlated spectrally to those of M-band data, it can be used as a guidance to super-resolve the M-band nLw ( λ ) imagery from 750- to 375-m spatial resolution. Super-resolving images from coarse spatial resolution to finer ones have been a field of very active research in recent years. However, no previous studies have been applied to satellite ocean color remote sensing, in particular, for VIIRS ocean color applications. In this study, we employ the deep convolutional neural network (CNN) technique to glean the high-frequency content from the VIIRS I1 band and transfer to super-resolved M-band ocean color images. The network is trained to super-resolve each of the VIIRS six M-bands nLw ( λ ) separately. In our results, the super-resolved (375-m) nLw ( λ ) images are much sharper and show finer spatial structures than the original images. Quantitative evaluations show that biases between the super-resolved and original nLw ( λ ) images are small for all bands. However, errors in the super-resolved nLw ( λ ) images are wavelength-dependent. The smallest error is found in the super-resolved nLw (551) and nLw (671) images, and error increases as the wavelength decreases from 486 to 410 nm. The results show that the networks have the capability to capture the correlations of the M-band and the I1 band images to super-resolved M-band images. Numéro de notice : A2021-031 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.2992912 date de publication en ligne : 20/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2992912 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96726 [article]

Bretagne, la végétation cartographiée / Marielle Mayo in Géomètre, n° 2185 (novembre 2020)

Public [article]  inGéomètre > n° 2185 (novembre 2020) . - pp 46 - 49 Titre : Bretagne, la végétation cartographiée Type de document : Article/Communication Auteurs : Marielle Mayo, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 46 - 49 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie thématique [Termes descripteurs IGN] 1:25.000 [Termes descripteurs IGN] acquisition d'images [Termes descripteurs IGN] aménagement régional [Termes descripteurs IGN] appariement semi-automatique [Termes descripteurs IGN] ArcGIS [Termes descripteurs IGN] BD ortho [Termes descripteurs IGN] Bretagne [Termes descripteurs IGN] carte de la végétation [Termes descripteurs IGN] classification orientée objet [Termes descripteurs IGN] données localisées [Termes descripteurs IGN] données publiques [Termes descripteurs IGN] écologie végétale [Termes descripteurs IGN] IGN cité [Termes descripteurs IGN] image infrarouge couleur [Termes descripteurs IGN] image proche infrarouge [Termes descripteurs IGN] modèle orienté objet Résumé : (Auteur) Une cartographie inédite de la végétation de Bretagne sera accessible en totalité en ligne en décembre. Produite par télédétection grâce à une méthode semi-automatisée innovante, elle répond aux nouveaux besoins des acteurs de la biodiversité et de l'aménagement du territoire. Numéro de notice : A2020-707 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96281 [article]

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Area-based estimation of growing stock volume in Scots pine stands using ALS and airborne image-based point clouds / Paweł Hawryło in Forestry, an international journal of forest research, vol 90 n° 5 (December 2017)  

Public [article]  inForestry, an international journal of forest research > vol 90 n° 5 (December 2017) . - pp 686 - 696 Titre : Area-based estimation of growing stock volume in Scots pine stands using ALS and airborne image-based point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Paweł Hawryło, Auteur ; Piotr Tompalski, Auteur ; Piotr Wezyk, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 686 - 696 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] analyse comparative [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] image aérienne [Termes descripteurs IGN] image infrarouge couleur [Termes descripteurs IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes) [Termes descripteurs IGN] Pinus sylvestris [Termes descripteurs IGN] régression linéaire [Termes descripteurs IGN] régression multiple [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] volume en bois [Vedettes matières IGN] Inventaire forestier Résumé : (Auteur) Recent research has shown that image-derived point clouds (IPCs) are a highly competitive alternative to airborne laser scanning (ALS) data in the context of selected forest inventory activities. However, there is still a need for investigating different kinds of aerial images used for point cloud generation. This study compares the effectiveness of IPCs derived from true colour (RGB) and colour infrared (CIR) aerial images with ALS data for growing stock volume estimation of single canopy layer Scots pine stands. A multiple linear regression method was used to create predictive models. All models predicted growing stock volume with low root mean square errors – ALS: 15.2%, IPC-CIR: 17.0% and IPC-RGB: 17.5%. The following variables for each data type were found to be the most robust: ALS – mean height of points, percentage of all returns above mean height of points, interquartile range of point heights; IPC-CIR – mean height of points, percentage of all returns above mode height of points, canopy relief ratio; IPC-RGB – mean height of points and canopy relief ratio. Our results show that for single canopy layer Scots pine dominated stands it is possible to predict growing stock volume using IPCs with a comparable accuracy as using ALS data. The comparable performance of IPC-RGB and IPC-CIR based models suggests that a mixed usage of RGB and CIR data in retrospective studies could be possible. Numéro de notice : A2017-904 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1093/forestry/cpx026 En ligne : https://doi.org/10.1093/forestry/cpx026 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93205 [article]

Statistical atmospheric parameter retrieval largely benefits from spatial–spectral image compression / Joaquín García-Sobrino in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 4 (April 2017)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 4 (April 2017) . - pp. 2213 - 2224 Titre : Statistical atmospheric parameter retrieval largely benefits from spatial–spectral image compression Type de document : Article/Communication Auteurs : Joaquín García-Sobrino, Auteur ; Joan Serra-Sagristà, Auteur ; Valero Laparra, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp. 2213 - 2224 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes descripteurs IGN] compression d'image [Termes descripteurs IGN] données météorologiques [Termes descripteurs IGN] humidité de l'air [Termes descripteurs IGN] image infrarouge couleur [Termes descripteurs IGN] image MetOp-IASI [Termes descripteurs IGN] interférométrie [Termes descripteurs IGN] température de l'air Résumé : (Auteur) The infrared atmospheric sounding interferometer (IASI) is flying on board of the Metop satellite series, which is part of the EUMETSAT Polar System. Products obtained from IASI data represent a significant improvement in the accuracy and quality of the measurements used for meteorological models. Notably, the IASI collects rich spectral information to derive temperature and moisture profiles, among other relevant trace gases, essential for atmospheric forecasts and for the understanding of weather. Here, we investigate the impact of near-lossless and lossy compression on IASI L1C data when statistical retrieval algorithms are later applied. We search for those compression ratios that yield a positive impact on the accuracy of the statistical retrievals. The compression techniques help reduce certain amount of noise on the original data and, at the same time, incorporate spatial-spectral feature relations in an indirect way without increasing the computational complexity. We observed that compressing images, at relatively low bit rates, improves results in predicting temperature and dew point temperature, and we advocate that some amount of compression prior to model inversion is beneficial. This research can benefit the development of current and upcoming retrieval chains in infrared sounding and hyperspectral sensors. Numéro de notice : A2017-173 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2016.2639099 Format de la ressource électronique : URL bulletin Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84722 [article]

An operational high-resolution forest inventory / Julianno Sambatti in GIM international [en ligne], vol 30 n° 10 (October 2016)

Public [article]  inGIM international [en ligne] > vol 30 n° 10 (October 2016) . - pp 42 - 45 Titre : An operational high-resolution forest inventory Type de document : Article/Communication Auteurs : Julianno Sambatti, Auteur ; Dwight P. Crouse, Auteur ; Bruce MacArthur, Auteur ; Ian Moss, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 42 - 45 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] image à haute résolution [Termes descripteurs IGN] image infrarouge couleur [Termes descripteurs IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes) [Termes descripteurs IGN] traitement d'image [Vedettes matières IGN] Inventaire forestier Résumé : (éditeur) Forestry operations currently rely heavely on forest inventories that employ field plot data as a basis for estimating forest attributes. This labour-intensive approach provides limited information and has become a costly bottleneck in completing operating. Remote sensing can be used to obtain more accurate and comprehensive forest inventories with less effort. This article discusses high resolution forest inventory services (HIRISs) which combine state-of-the-art remote sensing technologies and computer analytics to produce operational forest inventories that help to improve the efficiency of various forest management activities. Numéro de notice : A2016-737 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82270 [article]

Wide-area mapping of small-scale features in agricultural landscapes using airborne remote sensing / Jerome O’Connell in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 109 (November 2015)  

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Estimation of the mean tree height of forest stands by photogrammetric measurement using digital aerial images of high spatial resolution / Ivan Balenović in Annals of forest research, vol 58 n° 1 (January 2015)  

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Etude expérimentale en cartographie de la végétation par télédétection / Vanessa Sellin in Cybergeo, European journal of geography, n° 2015 (2015)  

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Orthophotographie nocturne à haute résolution : la nuit, vue du ciel / Eva Frangiamone in Géomatique suisse, vol 112 n° 12 (décembre 2014)

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Use of handheld thermal imager data for airborne mapping of fire radiative power and energy and flame front rate of spread / Ronan Paugam in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 6 Tome 1 (June 2013)

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Learning with transductive SVM for semisupervised pixel classification of remote sensing imagery / Ujjwal Maulik in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 77 (March 2013)

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Road network extraction in suburban areas / A. Grote in Photogrammetric record, vol 27 n° 137 (March - May 2012)  

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Classification orientée-objet supervisée d'une forêt avec une sélection guidée d'attributs personnalisés / Olivier de Joinville in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 195 (Novembre 2011)

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La carte forestière version 2 à l'IFN : de la réalisation à la diffusion / Thierry Touzet in Rendez-vous techniques, n° 32 (printemps 2011) 

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La carte forestière sans papier / Thierry Touzet in Le monde des cartes, n° 206 (décembre 2010)

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