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Spectral–spatial-aware unsupervised change detection with stochastic distances and support vector machines / Rogério Galante Negri in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 4 (April 2021)
[article]
Titre : Spectral–spatial-aware unsupervised change detection with stochastic distances and support vector machines Type de document : Article/Communication Auteurs : Rogério Galante Negri, Auteur ; Alejandro C. Frery, Auteur ; Wallace Casaca, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 2863 - 2876 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] analyse de sensibilité
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] détection d'ombre
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] détection des nuages
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] image Landsat-OLI
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] processus stochastique
[Termes IGN] zone homogèneRésumé : (auteur) Change detection is a topic of great interest in remote sensing. A good similarity metric to compute the variations among the images is the key to high-quality change detection. However, most existing approaches rely on the fixed threshold values or the user-provided ground truth in order to be effective. The inability to deal with artificial objects such as clouds and shadows is a significant difficulty for many change-detection methods. We propose a new unsupervised change-detection framework to address those critical points. The notion of homogeneous regions is introduced together with a set of geometric operations and statistic-based criteria to characterize and distinguish formally the change and nonchange areas in a pair of remote sensing images. Moreover, a robust and statistically well-posed family of stochastic distances is also proposed, which allows comparing the probability distributions of different regions/objects in the images. These stochastic measures are then used to train a support-vector-machine-based approach in order to detect the change/nonchange areas. Three study cases using the images acquired with different sensors are given in order to compare the proposed method with other well-known unsupervised methods. Numéro de notice : A2021-282 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.3009483 Date de publication en ligne : 24/07/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.3009483 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97389
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 59 n° 4 (April 2021) . - pp 2863 - 2876[article]Temporal mosaicking approaches of Sentinel-2 images for extending topsoil organic carbon content mapping in croplands / Emmanuelle Vaudour in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 96 (April 2021)
[article]
Titre : Temporal mosaicking approaches of Sentinel-2 images for extending topsoil organic carbon content mapping in croplands Type de document : Article/Communication Auteurs : Emmanuelle Vaudour, Auteur ; Cécile Gomez, Auteur ; Philippe Lagacherie, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 102277 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] mosaïquage d'images
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] puits de carbone
[Termes IGN] réflectance spectrale
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] sol nu
[Termes IGN] surface cultivée
[Termes IGN] teneur en carbone
[Termes IGN] terre arable
[Termes IGN] Yvelines (78)Résumé : (auteur) The spatial assessment of soil organic carbon (SOC) is a major environmental challenge, notably for evaluating soil carbon stocks. Recent works have shown the capability of Sentinel-2 to predict SOC content over temperate agroecosystems characterized with annual crops. However, because spectral models are only applicable on bare soils, the mapping of SOC is often obtained on limited areas. A possible improvement for increasing the number of pixels on which SOC can be retrieved by inverting bare soil reflectance spectra, consists of using optical images acquired at several dates. This study compares different approaches of Sentinel–2 images temporal mosaicking to produce a composite multi-date bare soil image for predicting SOC content over agricultural topsoils. A first approach for temporal mosaicking was based on a per-pixel selection and was driven by soil surface characteristics: bare soil or dry bare soil with/without removing dry vegetation. A second approach for creating composite images was based on a per-date selection and driven either by the models performance from single-date, or by average soil surface indicators of bare soil or dry bare soil. To characterize soil surface, Sentinel-1 (S1)-derived soil moisture and/or spectral indices such as normalized difference vegetation index (NDVI), Normalized Burn Ratio 2 (NBR2), bare soil index (BSI) and a soil surface moisture index (S2WI) were used either separately or in combination. This study highlighted the following results: i) none of the temporal mosaic images improved model performance for SOC prediction compared to the best single-date image; ii) of the per-pixel approaches, temporal mosaics driven by the S1-derived moisture content, and to a lesser extent, by NBR2 index, outperformed the mosaic driven by the BSI index but they did not increase the bare soil area predicted; iii) of the per-date approaches, the best trade-off between predicted area and model performance was achieved from the temporal mosaic driven by the S1-derived moisture content (R2 ~ 0.5, RPD ~ 1.4, RMSE ~ 3.7 g.kg-1) which enabled to more than double (*2.44) the predicted area. This study suggests that a number of bare soil mosaics based on several indicators (moisture, bare soil, roughness…), preferably in combination, might maintain acceptable accuracies for SOC prediction whilst extending over larger areas than single-date images. Numéro de notice : A2021-238 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.jag.2020.102277 Date de publication en ligne : 14/12/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.jag.2020.102277 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97258
in International journal of applied Earth observation and geoinformation > vol 96 (April 2021) . - n° 102277[article]Time-series snowmelt detection over the Antarctic using Sentinel-1 SAR images on Google Earth Engine / Dong Liang in Remote sensing of environment, Vol 256 (April 2020)
[article]
Titre : Time-series snowmelt detection over the Antarctic using Sentinel-1 SAR images on Google Earth Engine Type de document : Article/Communication Auteurs : Dong Liang, Auteur ; Huadong Guo, Auteur ; Lu Zhang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 112318 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] albedo
[Termes IGN] Antarctique
[Termes IGN] calotte glaciaire
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] coefficient de rétrodiffusion
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] fonte des glaces
[Termes IGN] Google Earth Engine
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] montée du niveau de la mer
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (auteur) The Antarctic ice sheet is an important mass of glacier ice. It is particularly sensitive to climate change, and the flow of Antarctica's inland glaciers into the sea, accelerated by collapsing ice shelves, threatens global sea level rise. The amount of snowmelt on the surface of the ice sheet is an important metric for accurately assessing surface material loss and albedo change, which affect the stability of the ice sheet. This study proposes a framework for quickly extracting time-series freeze-thaw information at the continental scale and 40 m resolution by taking advantage of the huge amount of synthetic aperture radar (SAR) data acquired by Sentinel-1 satellites over the Antarctic, available for rapid processing on Google Earth Engine. Co-orbit normalization is used in the proposed framework to establish a unified standard of judgement by reducing the variations in the backscattering coefficient introduced by observation geometry, terrain fluctuations, and melt conditions between images acquired at different times. We implemented the framework to produce a massive dataset of both monthly freeze-thaw information over the Antarctic and higher temporal resolution freeze-thaw information for the Larsen C ice shelf from 2015 to 2019, with overall accuracies of 93% verified by a manual visual interpretation method and 84% evaluated from automatic weather station temperatures. Due to its effectiveness and robustness, the framework can be used to analyse the spatiotemporal distribution of snowmelt, the change in melt area, and anomalous melt events in Antarctica, especially those in Larsen C caused by foehn wind. Numéro de notice : A2021-477 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.rse.2021.112318 Date de publication en ligne : 10/02/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112318 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97117
in Remote sensing of environment > Vol 256 (April 2020) . - n° 112318[article]Complémentarité des images optiques Sentinel-2 avec les images radar Sentinel-1 et ALOS-PALSAR-2 pour la cartographie de la couverture végétale : application à une aire protégée et ses environs au Nord-Ouest du Maroc via trois algorithmes d’apprentissage automatique / Siham Acharki in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 223 (mars - décembre 2021)
[article]
Titre : Complémentarité des images optiques Sentinel-2 avec les images radar Sentinel-1 et ALOS-PALSAR-2 pour la cartographie de la couverture végétale : application à une aire protégée et ses environs au Nord-Ouest du Maroc via trois algorithmes d’apprentissage automatique Type de document : Article/Communication Auteurs : Siham Acharki, Auteur ; Pierre-Louis Frison , Auteur ; Mina Amharref, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Projets : 3-projet - voir note / Article en page(s) : pp 143 - 158 Note générale : Bibliographie
projet de recherche PPR2/2016/79, OGI-Env, soutenu par le ministère de l’Éducation nationale, de la Formation professionnelle, de l’Enseignement supérieur et de la Recherche scientifique (MENFPESRS) et le Centre national pour la recherche scientifique et technique (CNRST)Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] aire protégée
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] MarocRésumé : (Auteur) Dans cet article, nous évaluons les performances de classification de trois algorithmes non paramétriques (kNN, RF et SVM) en utilisant les données multi-temporelles de trois satellites (Sentinel-1, Alos-Palsar-2 et Sentinel-2) et de leurs combinaisons. La zone d'étude choisie se caractérise par un climat méditerranéen subhumide et une topographie très accidentée qui rend la classification d’occupation du sol particulièrement difficile. En outre, elle contient une aire protégée nommée Jbel Moussa et présente une diversité biologique exceptionnelle. Afin de suivre le couvert végétal de cette dernière, nous avons acquis et prétraités les images satellitaires optiques et radar pour la période du 1er janvier au 31 décembre 2017. Ensuite, nous avons combiné les trois satellites, soit douze scénarios produits. Des cartes de classifications illustrent notre approche. Un total de trente-six classifications a été obtenu, en se basant sur sept classes : eau, bâtiment et infrastructures, sol nu, végétation peu dense, prairies, forêt peu dense et forêt dense. Les résultats ont montré que pour tous les scénarios, la précision globale la plus élevée a été produite par RF (53,03%-93,06%), suivie de kNN (49,16%-89,63%), tandis que SVM (47,86%-86,08%) a produit la précision de classification la plus faible. L'étude a également montré une similitude entre les performances de la combinaison des trois satellites et celles de Sentinel-2 seul. Les estimations de la superficie pour les différentes classes vont de 0,85 km2 (0,11% de la zone d'étude) à 326,84 km2 (41,31% de la zone d'étude) Numéro de notice : A2021-890 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : FORET/IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2021.599 Date de publication en ligne : 29/11/2021 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2021.599 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99215
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 223 (mars - décembre 2021) . - pp 143 - 158[article]Evaluation du potentiel des series d’images multi-temporelles optique et radar des satellites Sentinel 1 & 2 pour le suivi d’une zone côtière en contexte tropical: cas de l’estuaire du Cameroun pour la période 2015-2020 / Nourdi Njutapvoui in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 223 (mars - décembre 2021)
[article]
Titre : Evaluation du potentiel des series d’images multi-temporelles optique et radar des satellites Sentinel 1 & 2 pour le suivi d’une zone côtière en contexte tropical: cas de l’estuaire du Cameroun pour la période 2015-2020 Type de document : Article/Communication Auteurs : Nourdi Njutapvoui, Auteur ; Raphael Onguene, Auteur ; Jean-Paul Rudant , Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 88 - 103 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] Cameroun
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données multitemporelles
[Termes IGN] écosystème
[Termes IGN] érosion côtière
[Termes IGN] estuaire
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] trait de côte
[Termes IGN] zone intertropicaleRésumé : (Auteur) Ce travail porte sur l’évaluation du potentiel des images multi-temporelles et multi-capteurs (optique et radar) des satellites Sentinel 1 et 2 pour la cartographie de l’occupation du sol et le suivi de l’évolution du trait de côte dans un écosystème tropical sur la période 2015 à 2020. La zone d’étude choisie est l’Estuaire du Cameroun. Cette zone représente un milieu de transition écologique majeur dans la sous-région avec la présence de réserves naturelles protégées (mangroves, forêt dense, zones humides) mais aussi une forte activité anthropique (constructions, agriculture, forêt dégradée). L’approche méthodologique a consisté en une chaine de prétraitements et d’analyses visuelles d’images, suivie d’une combinaison des bandes de chaque capteur, d’une classification supervisée Random Forest pour ébaucher une cartographie de l’occupation du sol et enfin une numérisation du trait de côte. Globalement, les résultats montrent que la classification, avec les images Sentinel 2 en utilisant 10 bandes et en ajoutant 4 indices de végétation, s’avère légèrement plus précise (95.75%) que celle issue des 13 bandes initiales (91.78%). La classification avec les seules images Sentinel 1A double polarisation (VV, VH) conduit à une précision de 78.44%. La combinaison des bandes Sentinel 2A (10 bandes et 4 indices) et Sentinel 1 améliore les résultats et conduit à une précision de 98.76%. Nos résultats montrent aussi que l’utilisation des séries chronologiques d’images multi-temporelles améliore considérablement la précision de classification par rapport à l’usage d’une seule image (mono-date), et cela pour les deux capteurs, soit un gain supplémentaire de 13% et 10% respectivement pour Sentinel-2 et Sentinel-1. Néanmoins ce gain reste faible pour les classes temporellement stables. Les résultats d’analyse de l’évolution du trait de côte montrent que l’estuaire du Cameroun est perturbé selon différents niveaux d’érosion (Cap Cameroun, Partie Nord île Manoka, embouchure de la Sanaga), et d’accrétion (Limbé, et Partie Sud île Manoka) et aussi par de faible variations internes. La fusion des données de télédétection optique et radar dans la discrimination des classes d’occupation du sol, a permis de montrer que les zones de constructions sont les plus vulnérables à l’érosion côtière. Par contre, la présence de la végétation (mangrove, forêt) stabilise et protège la côte d’éventuels risques de cette nature. Numéro de notice : A2021-665 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2021.586 Date de publication en ligne : 25/08/2021 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2021.586 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98762
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 223 (mars - décembre 2021) . - pp 88 - 103[article]SRP, une base de calage 3D de très haute précision sur le continent africain / Laure Chandelier in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 223 (mars - décembre 2021)PermalinkBasin-scale high-resolution extraction of drainage networks using 10-m Sentinel-2 imagery / Zifeng Wang in Remote sensing of environment, Vol 255 (March 2021)PermalinkEarly detection of forest stress from European spruce bark beetle attack, and a new vegetation index: Normalized distance red & SWIR (NDRS) / Langning Huo in Remote sensing of environment, Vol 255 (March 2021)PermalinkA soil texture categorization mapping from empirical and semi-empirical modelling of target parameters of synthetic aperture radar / Shoba Periasamy in Geocarto international, vol 36 n° 5 ([15/03/2021])PermalinkApports de la télédétection au calcul d’indicateurs agri-environnementaux au service de la PAC, des agriculteurs et porteurs d’enjeu / Christian Bockstaller in Innovations Agronomiques, vol 83 (Mars 2021)PermalinkCluster-based empirical tropospheric corrections applied to InSAR time series analysis / Kyle Dennis Murray in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 59 n° 3 (March 2021)PermalinkDenoising Sentinel-1 extra-wide mode cross-polarization images over sea ice / Yan Sun in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 59 n° 3 (March 2021)PermalinkExtraction of impervious surface using Sentinel-1A time-series coherence images with the aid of a Sentinel-2A image / Wenfu Wu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 3 (March 2021)PermalinkGridded population mapping for Germany based on building density, height and type from Earth Observation data using census disaggregation and bottom-up estimates / Franz Schug in Plos one, vol 16 n° 3 (March 2021)PermalinkIntegration of an InSAR and ANN for sinkhole susceptibility mapping: A case study from Kirikkale-Delice (Turkey) / Hakan Nefeslioglu in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 3 (March 2021)PermalinkSaline-soil deformation extraction based on an improved time-series InSAR approach / Wei Xiang in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 3 (March 2021)PermalinkSimple method for identification of forest windthrows from Sentinel-1 SAR data incorporating PCA / Milan Lazecky in Procedia Computer Science, vol 181 (2021)PermalinkCoastal water remote sensing from sentinel-2 satellite data using physical, statistical, and neural network retrieval approach / Frank S. Marzano in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 2 (February 2021)PermalinkComprehensive time-series analysis of bridge deformation using differential satellite radar interferometry based on Sentinel-1 / Matthias Schlögl in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 172 (February 2021)PermalinkCrop identification by massive processing of multiannual satellite imagery for EU common agriculture policy subsidy control / Adolfo Lozano-Tello in European journal of remote sensing, vol 54 n° 1 (2021)PermalinkOptimizing flood mapping using multi-synthetic aperture radar images for regions of the lower mekong basin in Vietnam / Vu Anh Tuan in European journal of remote sensing, vol 54 n° 1 (2021)PermalinkReclaimed-airport surface-deformation monitoring by improved permanent-scatterer interferometric synthetic-aperture radar: a case study of Shenzhen Bao'an international airport, China / Lu Miao in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 2 (February 2021)PermalinkSpruce budworm tree host species distribution and abundance mapping using multi-temporal Sentinel-1 and Sentinel-2 satellite imagery / Rajeev Bhattarai in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 172 (February 2021)PermalinkStudy of systematic bias in measuring surface deformation with SAR interferometry / Homa Ansari in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 2 (February 2021)PermalinkMapping seasonal agricultural land use types using deep learning on Sentinel-2 image time series / Misganu Debella-Gilo in Remote sensing, Vol 13 n° 2 (January-2 2021)Permalink