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Robust multisource remote sensing image registration method based on scene shape similarity / Ming Hao in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 10 (October 2019)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 85 n° 10 (October 2019) . - pp 725 - 736 Titre : Robust multisource remote sensing image registration method based on scene shape similarity Type de document : Article/Communication Auteurs : Ming Hao, Auteur ; Jian Jin, Auteur ; Mengchao Zhou, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 725 - 736 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte [Termes descripteurs IGN] appariement de modèles [Termes descripteurs IGN] coefficient de corrélation [Termes descripteurs IGN] figuré du terrain [Termes descripteurs IGN] image multibande [Termes descripteurs IGN] image radar moirée [Termes descripteurs IGN] niveau de gris (image) [Termes descripteurs IGN] point de liaison (imagerie) [Termes descripteurs IGN] superposition d'images [Termes descripteurs IGN] télédétection spatiale [Termes descripteurs IGN] temps de pose [Termes descripteurs IGN] transformation linéaire Résumé : (Auteur) Image registration is an indispensable component of remote sensing applications, such as disaster monitoring, change detection, and classification. Grayscale differences and geometric distortions often occur among multisource images due to their different imaging mechanisms, thus making it difficult to acquire feature points and match corresponding points. This article proposes a scene shape similarity feature (SSSF) descriptor based on scene shape features and shape context algorithms. A new similarity measure called SSSFncc is then defined by computing the normalized correlation coefficient of the SSSF descriptors between multisource remote sensing images. Furthermore, the tie points between the reference and the sensed image are extracted via a template matching strategy. A global consistency check method is then used to remove the mismatched tie points. Finally, a piecewise linear transform model is selected to rectify the remote sensing image. The proposed SSSFncc aims to extract the scene shape similarity between multisource images. The accuracy of the proposed SSSFncc is evaluated using five pairs of experimental images from optical, synthetic aperture radar, and map data. Registration results demonstrate that the SSSFncc similarity measure is robust enough for complex nonlinear grayscale differences among multisource remote sensing images. The proposed method achieves more reliable registration outcomes compared with other popular methods. Numéro de notice : A2019-521 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.85.10.725 date de publication en ligne : 01/10/2019 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.85.10.725 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93989 [article]

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105-2019101	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Individual tree crown segmentation in tropical peat swamp forest using airborne hyperspectral data / Sitinor Atikah Nordin in Geocarto international, vol 34 n° 11 ([15/08/2019])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 34 n° 11 [15/08/2019] . - pp 1218 - 1236 Titre : Individual tree crown segmentation in tropical peat swamp forest using airborne hyperspectral data Type de document : Article/Communication Auteurs : Sitinor Atikah Nordin, Auteur ; Zulkiflee Abd Latif, Auteur ; Hamdan Omar, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 1218 - 1236 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] analyse en composantes principales [Termes descripteurs IGN] analyse multibande [Termes descripteurs IGN] Asie du sud-est [Termes descripteurs IGN] bande rouge [Termes descripteurs IGN] canopée [Termes descripteurs IGN] capteur hyperspectral [Termes descripteurs IGN] carte forestière [Termes descripteurs IGN] forêt tropicale [Termes descripteurs IGN] image hyperspectrale [Termes descripteurs IGN] image proche infrarouge [Termes descripteurs IGN] image satellite [Termes descripteurs IGN] niveau de gris (image) [Termes descripteurs IGN] réflectance végétale [Termes descripteurs IGN] segmentation d'image [Termes descripteurs IGN] teneur en chlorophylle des feuilles [Termes descripteurs IGN] tourbière Résumé : (Auteur) Individual tree crown segmentation is important step for deriving various information for fine-scale analysis of ecological process. However, only several studies have applied tree crown segmentation in tropical forest ecosystems, especially in mixed peat swamp forests. In this study, hyperspectral data were used to detect changes in the biochemical and biophysical characteristics, which are important factors for tree crown segmentation. Principal Component Analysis method was performed to investigate its influence on crown segmentation. Visually Selected PCs, 160 PCs and 160 Spectral Bands image were used and two segmentation techniques; Watershed Transformation and Region Growing segmentation were applied on those images. The highest accuracy was achieved for the crown segmentation is using Region Growing segmentation, based on 1:1 measurement, D value and RMSE value. The results obtained from 160 PCs image using region growing algorithm shows better accuracy with D value of 0.2 (80% accuracy, 20% error) and RMSE of 9.9 m2. Numéro de notice : A2019-463 Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2018.1475511 date de publication en ligne : 24/05/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2018.1475511 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93605 [article]

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Une nouvelle méthode de vectorisation du cadastre ancien / Antony Chalais in Géomatique expert, n° 129 (août - septembre 2019)

Public [article]  inGéomatique expert > n° 129 (août - septembre 2019) . - pp 24 - 41 Titre : Une nouvelle méthode de vectorisation du cadastre ancien Type de document : Article/Communication Auteurs : Antony Chalais, Auteur ; Jean-Michel Follin, Auteur ; Elisabeth Simonetto, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 24 - 41 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cadastre ancien [Termes descripteurs IGN] chaîne de traitement [Termes descripteurs IGN] GRASS [Termes descripteurs IGN] masque [Termes descripteurs IGN] niveau de gris (image) [Termes descripteurs IGN] parcellaire [Termes descripteurs IGN] planche cadastrale [Termes descripteurs IGN] post-traitement [Termes descripteurs IGN] seuillage d'image [Termes descripteurs IGN] vectorisation Résumé : (auteur) Maintenant que le parcellaire cadastral français a été numérisé (ou peu s’en faut), les chercheurs se tournent vers l’étude diachronique de ce témoin unique de la propriété foncière géolocalisée. Hélas, ce sont au moins des centaines de milliers de planches en plus ou moins bon état qu’il faudrait traiter si l’on voulait disposer d’un référentiel vectoriel comportant toutes les planches à toutes les époques. Même une approche au cas par cas d’une telle entreprise pharaonique ne pourra se faire sans l’aide de traitements automatiques. Numéro de notice : A2019-519 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93897 [article]

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265-2019041	SL	Livre	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible
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Smart cartographic background symbolization for map mashups in geoportals : A proof of concept by example of landuse representation / Nadia H. Panchaud in Cartographic journal (the), Vol 56 n° 1 (February 2019)  

Public [article]  inCartographic journal (the) > Vol 56 n° 1 (February 2019) . - pp 42 - 58 Titre : Smart cartographic background symbolization for map mashups in geoportals : A proof of concept by example of landuse representation Type de document : Article/Communication Auteurs : Nadia H. Panchaud, Auteur ; Lorenz Hurni, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 42 - 58 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes descripteurs IGN] application composite [Termes descripteurs IGN] cartographie par internet [Termes descripteurs IGN] conception cartographique [Termes descripteurs IGN] geoportail [Termes descripteurs IGN] niveau de gris (image) [Termes descripteurs IGN] saturation de la couleur [Termes descripteurs IGN] sémiologie graphique Résumé : (Auteur) Geospatial data are now widely available to the general public thanks to geoportals and online mapping platforms. However, creating a map involves more than just combining data layers. Thus we develop cartographic functions for geoportals to support better visual hierarchy in user map mashups. This includes a couple of preparatory steps followed by a smart cartographic background symbolization derived from the original layer style. We evaluate different approaches to background symbolization: greyscale, desaturation, and smart background. The different background symbolization methods are analysed with two concrete map examples and evaluated with a survey. The smart background symbolization developed in this work improves the visual hierarchy of the map mashup by reducing the visual importance of the background layers. Numéro de notice : A2019-447 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/00087041.2017.1414019 date de publication en ligne : 16/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/00087041.2017.1414019 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92793 [article]

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030-2019011	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

A greyscale voxel model for airborne lidar data applied to building detection / Liying Wang in Photogrammetric record, vol 33 n° 164 (December 2018)  

Public [article]  inPhotogrammetric record > vol 33 n° 164 (December 2018) . - pp 470 - 490 Titre : A greyscale voxel model for airborne lidar data applied to building detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Liying Wang, Auteur ; Yuanding Zhao, Auteur ; Yu Li, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 470 - 490 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] détection du bâti [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] niveau de gris (image) [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] toit [Termes descripteurs IGN] voxel Résumé : (Auteur) The existing binary voxel model algorithm for 3D building detection (3BD) from airborne lidar cannot distinguish between connected buildings and non‐buildings. As a result, a greyscale voxel structure model, using the discretised mean intensity of lidar points, is presented to support subsequent building detection in areas where buildings are adjacent to non‐buildings but with different greyscales. The resulting 3BD algorithm first detects a building roof by selecting voxels characterised by a jump in elevation as seeds, labelling them and their 3D connected regions as rooftop voxels. Then voxels which fall into buffers and possess similar greyscales to that of the corresponding building outline are assigned as building façades. The results for detected buildings are evaluated using lidar data with different densities and demonstrate a high rate of success. Numéro de notice : A2018-622 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/phor.12266 date de publication en ligne : 10/01/2019 En ligne : https://doi.org/10.1111/phor.12266 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92866 [article]

3-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)  

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Classification of aerial photogrammetric 3D point clouds / Carlos Becker in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 5 (mai 2018)  

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Deep supervised and contractive neural network for SAR image classification / Jie Geng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 4 (April 2017)  

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Adaptive spectral–spatial compression of hyperspectral image with sparse representation / Wei Fu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 2 (February 2017)  

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Blending zone determination for aerial orthimage mosaicking / Chao-Hung Lin in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)  

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Satellite images analysis for shadow detection and building height estimation / Gregoris Liasis in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)  

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Vector attribute profiles for hyperspectral image classification / Erchan Aptoula in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 6 (June 2016)  

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Classification of hyperspectral images by exploiting spectral–spatial information of superpixel via multiple kernels / Leyuan Fang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 12 (December 2015)

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Du photon au pixel / Henri Maître (2015)

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Evaluation of UAV photogrammetric accuracy for mapping and earthworks computations / Chris Cryderman in Geomatica [en ligne], vol 68 n° 4 (December 2014)  

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