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Cartographie des déformations sur le site de colocalisation de Grasse par méthode INSAR / Isabelle Delprat (2019)
Titre : Cartographie des déformations sur le site de colocalisation de Grasse par méthode INSAR Type de document : Mémoire Auteurs : Isabelle Delprat, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2019 Importance : 57 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Master PPMD Photogrammétrie, Positionnement et Mesure de DéformationLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale
[Termes IGN] correction atmosphérique
[Termes IGN] déformation de la croute terrestre
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] Grasse
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] station GNSSIndex. décimale : MPPMD Mémoires du mastère spécialisé Photogrammétrie, Positionnement et Mesures de Déformation Résumé : (Auteur) La pérennité et la précision des capteurs spatiaux combinées aux performances de calcul toujours plus grandes ouvrent des perspectives d’exploitation de données sans précédent pour l’observation de la Terre. Dans le domaine de l’imagerie radar en particulier, la mise à disposition régulière d’un nombre important d’images exploitables pour l’interférométrie radar différentielle permet une évaluation des déformations de la surface de la Terre de grande précision. Mon stage a eu pour but de déterminer les déformations de surface du site de co- localisation de Grasse dans les Alpes-Maritimes à l’aide d’images radar Sentinel-1 sur la période 2014-2019.En effet, l’Institut National de l’information géographique et forestière (IGN) est en charge du calcul et de la maintenance du repère international de référence terrestre (ITRF). Ce repère se compose des coordonnées et vitesses de déplacement de plus de 500 sites répartis à la surface de la Terre. Ces sites sont équipés d’instruments de géodésie spatiale, comprenant des antennes GNSS, des stations de télémétrie laser sur satellites, des télescopes d’interférométrie à très longues bases et des antennes DORIS, le système d’orbitographie développé en France. Un réflecteur SAR a été également installé en 2018.Une des hypothèses fondamentales du calcul de ce repère énonce que les instruments installés sur le même site (c’est à dire à des distances inférieures à 2 km) possèdent la même vitesse de déplacement. Mon étude propose donc une méthodologie pour cartographier des déformations de surface en s’appuyant sur les logiciels libres d’analyse d’images radar tout en prenant en compte les variations de l’atmosphère. Cinq ans d’imagerie SAR ont été étudiés sur une orbite et l’installation du réflecteur SAR validée. Cette étude présente également une méthode et un programme de mise en référence des cartes obtenues en s’appuyant sur les stations GNSS. Note de contenu :
Introduction
1 Interférométrie radar et réflecteurs permanents
1.1 Radar à synthèse d’ouverture- SAR
1.2 Interférométrie radar - INSAR
1.3 Déformation Insar - DINSAR
1.4 Corrections atmosphériques
2. Application au Site de Calern
2.1 Le site de Calern
2.2 Méthodologie : chaine logiciel et paramétrisation
2.3 Étude de long terme de janvier 2014 mai 2019
2.4 Étude court terme de novembre 2018 à août 2019
3. Rattachement des mesures Insar au réseau ITRF
3.1 Approche théorique
3.2 Application au site de Calern
ConclusionNuméro de notice : 26219 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Mémoire PPMD Organisme de stage : ENSG Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94221 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 26219-01 MPPMD Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
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Cartographie des déformations sur le site de colocalisation de Grasse... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Challenges in grassland mowing event detection with multimodal Sentinel images / Anatol Garioud (2019)
Titre : Challenges in grassland mowing event detection with multimodal Sentinel images Type de document : Article/Communication Auteurs : Anatol Garioud , Auteur ; Sébastien Giordano , Auteur ; Silvia Valero, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2019 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : MultiTemp 2019, 10th International Workshop on the Analysis of Multitemporal Remote Sensing Images 05/08/2019 07/08/2019 Shanghai Chine Proceedings IEEE Importance : pp 1 - 4 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] détection d'événement
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image RapidEye
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] image TerraSAR-X
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] nébulosité
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] Perceptron multicouche
[Termes IGN] prairie
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] réseau neuronal récurrent
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] surveillance de la végétationRésumé : (auteur) Permanent Grasslands (PG) are heterogeneous environments with high spatial and temporal dynamics, subject to increasing environmental challenges. This study aims to identify requirements, key constraining factors and solutions for robust and complete detection of Mowing Events. Remote sensing is a powerful tool to monitor and investigate Near-Real-Time and seasonally PG cover. Here, pros and cons of Sentinel-2 (S2) and Sentinel-1 (S1) time series exploitation for Mowing Events (MowEve) detection are analysed. A deep-based approach is proposed to obtain consistent and homogeneous biophysical parameter times series for MowEve detection. Recurrent Neural Networks are proposed as regression strategy allowing the synergistic integration of optical and Synthetic Aperture Radar data to reconstruct dense NDVI times series. Experimental results corroborates the interest of deriving consistent and homogeneous series of biophysical parameters for subsequent MowEve detection. Numéro de notice : C2019-028 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/Multi-Temp.2019.8866914 Date de publication en ligne : 29/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/Multi-Temp.2019.8866914 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94538 Classification du type et de la concentration de la banquise, à partir d’images Sentinel-1 SAR, grâce à des réseaux de neurones convolutifs / Hugo Boulze (2019)
Titre : Classification du type et de la concentration de la banquise, à partir d’images Sentinel-1 SAR, grâce à des réseaux de neurones convolutifs Type de document : Mémoire Auteurs : Hugo Boulze , Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2019 Importance : 72 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] banquise
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] glace
[Termes IGN] image Sentinel-SARIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Note de contenu : Introduction
1. Données et traitements
1.1 Images Sentinel-1 SAR
1.2 Cartes de glaces
1.3 Création des données
1.4 Pré-traitements
2. Réseau de neurones convolutifs (CNN)
2.1 Définition
2.2 Notions complémentaires
2.3 Hyperparamètres et paramètres entraînables
3. Expérimentations
3.1 Critères d’évaluation
3.2 Choix des hyperparamètres
3.3 Combinaisons des hyperparamètres
3.4 Démarche des expérimentations
4. Résultats
4.1 Détermination des hyperparamètres liés au réseau de neurones
4.2 Détermination des hyperparamètres liés aux données
4.3 Entraînements du meilleur modèle
4.4 DiscussionsNuméro de notice : 26127 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Nansen Environmental and Remote Sensing Center NERSC Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93913 Documents numériques
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Classification du type et de la concentration de la banquise... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : Coverage of the Taiwan island by InSAR with Sentinel-1 and ALOS images Type de document : Article/Communication Auteurs : Bénédicte Fruneau , Auteur ; Erwan Pathier, Auteur ; Marie-Pierre Doin, Auteur ; Jyr-Ching Hu, Auteur ; Hsin Tung, Auteur Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Marne-la-Vallée UPEM Année de publication : 2019 Conférence : LPS 2019, ESA Living Planet Symposium 13/05/2019 17/05/2019 Milan Italie programme sans actes Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] surveillance géologique
[Termes IGN] TaïwanRésumé : (auteur) Taiwan Island, resulting from oblique collision between Philippine sea plate and Eurasian plate converging at a rate of about 8 cm per year, is one of the most active tectonic region in the world. With a subtropical environment, it is faced to different hazards, including earthquakes, debris flow, landslides, and flooding. The precise measurement of the present-day ground displacements at the scale of the whole Taiwan Island is thus essential in several domains of Earth Sciences, in particular for earthquake cycle study and earthquake hazard assessment, for subsidence and landslide monitoring, and also to better understand the kinematics and mechanics of mountain building. Taiwan benefits from a remarkable GNSS network. However, due to a complex geodynamical context and high strain rate, the pattern of deformation is not well solved by GNSS. In complement, INSAR shows its contribution with respect to GNSS, as it allows to dramatically increase the spatial information. Combining SAR dataset provided by ALOS-1, ALOS-2 and Sentinel-1 enables to generate consistent time series and dense maps of ground displacements by InSAR on the whole island over different periods. This possibility of long time series of observations is particularly interesting for earthquake cycle study.
Our processing uses NSBAS interferometric chain (Doin et al., 2015), based on a SBAS approach, that includes several corrections applied before unwrapping, in particular correction of atmospheric delays predicted from the global atmospheric re-analysis ERA-Interim model, and local DEM error correction. These corrections are of particular importance as they reduce the variance of the phase across regions with high topographic gradients, like the Central Range in Taiwan, hence facilitating unwrapping step. Using the full archive of ALOS-1 PALSAR images, a first complete deformation map of Taiwan has been derived over the period 2007-2011. Our InSAR results offer an unprecedented continuous view of deformation field of the entire Island. For instance, in the Central Range, the LOS velocity map shows a clear pattern of deformation, consistent with a rapid uplift (cm/y) of the Central Range South of the island. This uplift, already partially documented by GPS and leveling, is clearly mapped here and seems to show an overall continuity. In southwestern Taiwan, the InSAR LOS velocity map provides a good coverage in the foothills area, revealing several localized areas of interseismic deformation that were overlooked in GNSS, and that can be correlated with tectonic structures. Among them, is the 15 km-long Lungchuan anticline, showing relative surface displacement toward satellite by several cm/year. Those observations, combined with a geological study and field survey (Le Beon et al., 2017), suggest the existence of a back-thrust fault that reaches the surface on western side of Lungchuan ridge and roots on the ~4 km deep Tainan detachment. This structure has also been activated during 2010 Mw 6.3 Jia-Shian Earthquake and the Meinong earthquake (02/05/2016, Mw6.4). A time series analysis can also be conducted on 2014-2018 period with Sentinel-1 data. Since end of 2014, we benefit from S1 SAR images, acquired in C-band, thus less favorable than PALSAR L-band on Taiwan Island. However, this drawback is balanced thanks to the high frequency of image acquisitions (12 days on Taiwan with S1-A and S1-B). We can also take advantage of the 2 different geometries of acquisition (both ascending and descending) to derive horizontal and vertical components of the deformation. The combination of ALOS and Sentinel-1 InSAR results, in addition to their high density of measure, covers different time periods and gives the opportunity to investigate temporal evolution of the deformation. Some areas, in particular in SW Taiwan, show changes in the tectonic deformation pattern, thus revealing transient behavior of some structures. Those observations can also be completed on several areas with previous ERS and Envisat INSAR results, offering an unique monitoring of more than 20 years.Numéro de notice : C2019-055 Affiliation des auteurs : LASTIG+Ext (2016-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Poster nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans En ligne : https://lps19.esa.int/NikalWebsitePortal/living-planet-symposium-2019/lps19/Agen [...] Format de la ressource électronique : vers le résumé Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96644 Discriminating ship from radio frequency interference based on noncircularity and non-gaussianity in sentinel-1 SAR imagery / Xiangguang Leng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 1 (January 2019)
[article]
Titre : Discriminating ship from radio frequency interference based on noncircularity and non-gaussianity in sentinel-1 SAR imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiangguang Leng, Auteur ; Kefeng Ji, Auteur ; Shilin Zhou, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 352 - 363 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] interférence
[Termes IGN] navire
[Termes IGN] radiofréquenceRésumé : (Auteur) Complex information in single-channel synthetic aperture radar (SAR) imagery is seldom used. This is a common practice based on the conventional resolution theory. However, with the advent of high-resolution SAR sensors, information in the complex data has been found to be of significance for ocean applications. In particular, we note that there is a special type of instrumental artifact in Sentinel-1 images. It is rarely researched and may be attributed to radio frequency interference (RFI). It has similar intensity with ships and can degrade ocean interpretation performance severely. This paper proposes an innovative method to discriminate ships from RFIs based on noncircularity and non-Gaussianity. Among them, noncircularity is calculated based on the measure called normalized noncircularity, and non-Gaussianity is estimated based on the complex generalized Gaussian distribution. The discrimination rationale is analyzed in detail. The experimental procedure is based on Sentinel-1 interferometric wide swath products. Only cross-polarization data are tested since RFIs are quite weak in co-polarization data. It is found that noncircularity and non-Gaussianity can characterize and identify the difference between ships and RFIs. Ships present larger noncircularity and sup-Gaussianity while RFIs are found to exhibit quite low noncircularity and mainly show sub-Gaussianity. The proposed method achieves quite good performance. These results show that noncircularity and non-Gaussianity are extremely helpful complements for single-channel SAR imagery interpretation. Numéro de notice : A2019-107 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2018.2854661 Date de publication en ligne : 14/08/2018 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2018.2854661 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92414
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 57 n° 1 (January 2019) . - pp 352 - 363[article]Earth observation, remote sensing and geoscientific ground investigations for archaeological and heritage research / Deodato Tapete (2019)PermalinkEvaluating SAR-optical sensor fusion for aboveground biomass estimation in a Brazilian tropical forest / Aline Bernarda Debastiani in Annals of forest research, vol 62 n° 1 (January - June 2019)PermalinkEvaluating the capability of the Sentinel 2 data for soil organic carbon prediction in croplands / Fabio Castaldi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 147 (January 2019)PermalinkEvaluation of time-series SAR and optical images for the study of winter land-use / Julien Denize (2019)PermalinkExploitation de séries temporelles d'images multi-sources pour la cartographie des surfaces en eau / Filsa Bioresita (2019)PermalinkGéomatique webmapping en open source / David Collado (2019)PermalinkPermalinkGlobal observations of ocean surface winds and waves using spaceborne synthetic aperture radar measurements / Huimin Li (2019)PermalinkPermalinkJoint analysis of SAR and optical satellite images time series for grassland event detection / Anatol Garioud (2019)PermalinkMéthodes d'exploitation de données historiques pour la production de cartes d'occupation des sols à partir d'images de télédétection et en absence de données de référence de la période à cartographier / Benjamin Tardy (2019)PermalinkMonitoring crops water needs at high spatio-temporal resolution by synergy of optical / thermal and radar observations / Abdelhakim Amazirh (2019)PermalinkMultimodal scene understanding: algorithms, applications and deep learning, ch. 11. Decision fusion of remote-sensing data for land cover classification / Arnaud Le Bris (2019)PermalinkMultitemporal SAR images denoising and change detection : applications to Sentinel-1 data / Weiying Zhao (2019)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkTime-space tradeoff in deep learning models for crop classification on satellite multi-spectral image time series / Vivien Sainte Fare Garnot (2019)PermalinkToward global soil moisture monitoring with sentinel-1 : harnessing assets and overcoming obstacles / Bernhard Bauer-Marschallinger in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 1 (January 2019)Permalink