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Detection of subpixel targets on hyperspectral remote sensing imagery based on background endmember extraction / Xiaorui Song in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 59 n° 3 (March 2021)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > Vol 59 n° 3 (March 2021) . - pp 2365 - 2377 Titre : Detection of subpixel targets on hyperspectral remote sensing imagery based on background endmember extraction Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiaorui Song, Auteur ; Ling Zou, Auteur ; Lingda Wu, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 2365 - 2377 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] algorithme d'extraction [Termes descripteurs IGN] détection de cible [Termes descripteurs IGN] données d'apprentissage [Termes descripteurs IGN] image à basse résolution [Termes descripteurs IGN] image hyperspectrale [Termes descripteurs IGN] méthode robuste [Termes descripteurs IGN] précision infrapixellaire Résumé : (Auteur) The low spatial resolution associated with imaging spectrometers has caused subpixel target detection to become a special problem in hyperspectral image (HSI) processing that poses considerable challenges. In subpixel target detection, the size of the target is smaller than that of a pixel, making the spatial information of the target almost useless so that a detection algorithm must rely on the spectral information of the image. To address this problem, this article proposes a subpixel target detection algorithm for hyperspectral remote sensing imagery based on background endmember extraction. First, we propose a background endmember extraction algorithm based on robust nonnegative dictionary learning to obtain the background endmember spectrum of the image. Next, we construct a hyperspectral subpixel target detector based on pixel reconstruction (HSPRD) to perform pixel-by-pixel target detection on the image to be tested using the background endmember spectral matrix and the spectra of known ground targets. Finally, the subpixel target detection results are obtained. The experimental results show that, compared with other existing subpixel target detection methods, the algorithm proposed here can provide the optimum target detection results for both synthetic and real-world data sets. Numéro de notice : A2021-217 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1109/TGRS.2020.3002461 date de publication en ligne : 24/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.3002461 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97209 [article]

An improved rainfall-threshold approach for robust prediction and warning of flood and flash flood hazards / Geraldo Moura Ramos Filho in Natural Hazards, Vol 105 n° 3 (February 2021)  

Public [article]  inNatural Hazards > Vol 105 n° 3 (February 2021) . - pp 2409 - 2429 Titre : An improved rainfall-threshold approach for robust prediction and warning of flood and flash flood hazards Type de document : Article/Communication Auteurs : Geraldo Moura Ramos Filho, Auteur ; Victor Hugo Rabelo Coelho, Auteur ; Emerson da Silva Freitas, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 2409 - 2429 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] Antecedent precipitation index [Termes descripteurs IGN] crue [Termes descripteurs IGN] indice de risque [Termes descripteurs IGN] inondation [Termes descripteurs IGN] méthode robuste [Termes descripteurs IGN] prévention des risques [Termes descripteurs IGN] risque naturel [Termes descripteurs IGN] Sao Paulo [Termes descripteurs IGN] seuillage [Termes descripteurs IGN] surveillance hydrologique Résumé : (auteur) This paper presents an improved method of using threshold of peak rainfall intensity for robust flood/flash flood evaluation and warnings in the state of São Paulo, Brazil. The improvements involve the use of two tolerance levels and the delineating of an intermediate threshold by incorporating an exponential curve that relates rainfall intensity and Antecedent Precipitation Index (API). The application of the tolerance levels presents an average increase of 14% in the Probability of Detection (POD) of flood and flash flood occurrences above the upper threshold. Moreover, a considerable exclusion (63%) of non-occurrences of floods and flash floods in between the two thresholds significantly reduce the number of false alarms. The intermediate threshold using the exponential curves also exhibits improvements for almost all time steps of both hydrological hazards, with the best results found for floods correlating 8-h peak intensity and 8 days API, with POD and Positive Predictive Value (PPV) values equal to 81% and 82%, respectively. This study provides strong indications that the new proposed rainfall threshold-based approach can help reduce the uncertainties in predicting the occurrences of floods and flash floods. Numéro de notice : A2020-204 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s11069-020-04405-x date de publication en ligne : 03/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.1007/s11069-020-04405-x Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97167 [article]

Correntropy-based spatial-spectral robust sparsity-regularized hyperspectral unmixing / Xiaorun Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 2 (February 2021)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 59 n° 2 (February 2021) . - pp 1453 - 1471 Titre : Correntropy-based spatial-spectral robust sparsity-regularized hyperspectral unmixing Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiaorun Li, Auteur ; Risheng Huang, Auteur ; Liaolying Zhao, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 1453 - 1471 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] analyse des mélanges spectraux [Termes descripteurs IGN] corrélation [Termes descripteurs IGN] entropie [Termes descripteurs IGN] image hyperspectrale [Termes descripteurs IGN] méthode robuste [Termes descripteurs IGN] signature spectrale Résumé : (auteur) Hyperspectral unmixing (HU) is a crucial technique for exploiting remotely sensed hyperspectral data, which aims at estimating a set of spectral signatures, called endmembers and their corresponding proportions, called abundances. The performance of HU is often seriously degraded by various kinds of noise existing in hyperspectral images (HSIs). Most of existing robust HU methods are based on the assumption that noise or outlier only exists in one kind of formulation, e.g., band noise or pixel noise. However, in real-world applications, HSIs are unavoidably corrupted by noisy bands and noisy pixels simultaneously, which require robust HU in both the spatial dimension and spectral dimension. Meanwhile, the sparsity of abundances is an inherent property of HSIs and different regions in an HSI may possess various sparsity levels across locations. This article proposes a correntropy-based spatial-spectral robust sparsity-regularized unmixing model to achieve 2-D robustness and adaptive weighted sparsity constraint for abundances simultaneously. The updated rules of the proposed model are efficient to be implemented and carried out by a half-quadratic technique. The experimental results obtained by both synthetic and real hyperspectral data demonstrate the superiority of the proposed method compared to the state-of-the-art methods. Numéro de notice : A2021-116 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.2999936 date de publication en ligne : 16/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2999936 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96930 [article]

Extraction of street pole-like objects based on plane filtering from mobile LiDAR data / Jingming Tu 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 749 - 768 Titre : Extraction of street pole-like objects based on plane filtering from mobile LiDAR data Type de document : Article/Communication Auteurs : Jingming Tu, Auteur ; Jian Yao, Auteur ; Li Li, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 749 - 768 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] analyse d'image orientée objet [Termes descripteurs IGN] carte routière [Termes descripteurs IGN] détection d'objet [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes descripteurs IGN] forme caractéristique [Termes descripteurs IGN] méthode robuste [Termes descripteurs IGN] octree [Termes descripteurs IGN] réseau routier Résumé : (auteur) Pole-like objects provide important street infrastructure for road inventory and road mapping. In this article, we proposed a novel pole-like object extraction algorithm based on plane filtering from mobile Light Detection and Ranging (LiDAR) data. The proposed approach is composed of two parts. In the first part, a novel octree-based split scheme was proposed to fit initial planes from off-ground points. The results of the plane fitting contribute to the extraction of pole-like objects. In the second part, we proposed a novel method of pole-like object extraction by plane filtering based on local geometric feature restriction and isolation detection. The proposed approach is a new solution for detecting pole-like objects from mobile LiDAR data. The innovation in this article is that we assumed that each of the pole-like objects can be represented by a plane. Thus, the essence of extracting pole-like objects will be converted to plane selecting problem. The proposed method has been tested on three data sets captured from different scenes. The average completeness, correctness, and quality of our approach can reach up to 87.66%, 88.81%, and 79.03%, which is superior to state-of-the-art approaches. The experimental results indicate that our approach can extract pole-like objects robustly and efficiently. Numéro de notice : A2021-042 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.2993454 date de publication en ligne : 20/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2993454 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96758 [article]

Intelligent embedded camera for robust object tracking on mobile platform / Imane Salhi (2021)  

Public Titre : Intelligent embedded camera for robust object tracking on mobile platform Titre original : Caméra intelligente embarquée pour le suivi robuste d'objets sur plateforme mobile Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Imane Salhi, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Directeur de thèse Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2021 Importance : 177 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Doctoral Thesis Computer Science, Automation and Signal Processing, Ecole doctorale Mathématiques et STIC, Université Gustave Eiffel Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s) [Termes descripteurs IGN] Cartographie et localisation simultanées [Termes descripteurs IGN] centrale inertielle [Termes descripteurs IGN] chambre de prise de vue numérique [Termes descripteurs IGN] couplage caméra/INS [Termes descripteurs IGN] détection d'objet [Termes descripteurs IGN] instrument embarqué [Termes descripteurs IGN] méthode robuste [Termes descripteurs IGN] navigation inertielle [Termes descripteurs IGN] odomètre [Termes descripteurs IGN] système à couplage étroit [Termes descripteurs IGN] système de numérisation mobile Résumé : (auteur) Le suivi visuel-inertiel est une thématique d'actualité, difficile à traiter, notamment lorsqu’il s’agit de respecter les contraintes des systèmes embarqués, comme dans les drones autonomes (Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)). Les questions relatives à la miniaturisation, la portabilité et la communication des systèmes électroniques s’inscrivent dans des problématiques actuelles en matière d'avancée technologique. Pour répondre de manière efficace à ces problématiques, il est nécessaire d’envisager des traitements complexes et des implémentations sur des supports contraignants en termes d’intégration et de consommation d’énergie, tels que les micro-véhicules aériens (MAVs), les lunettes et les caméras intelligentes. Au cours de cette dernière décennie, différents algorithmes performants de suivi ont été développés. En revanche, ils nécessitent des ressources calculatoires conséquentes, compte tenu des différentes formes d'utilisation possibles. Or, les systèmes embarqués imposent de fortes contraintes d'intégration, ce qui réduit leurs ressources, particulièrement en termes de capacité calculatoire. Ainsi, ce type de système nécessite de recourir à des approches efficaces avec moins de charge et de complexité calculatoire. L’enjeu de cette thèse réside dans cette problématique. L'objectif est d’apporter une solution embarquée de suivi qui permettrait d'assurer un fonctionnement robuste dans différents environnements de navigation. Une analyse des algorithmes pertinents de suivi, visuel et visuel-inertiel et des environnements de navigation ainsi qu’une étude de différentes architectures embarquées de calcul sont menées, afin de proposer notre solution nommée « système de suivi inertiel-visuel adaptatif à l'environnement de navigation~». Cette dernière consiste à alterner entre deux approches de suivi : KLT-ORB et EKF VI Tracking, selon les conditions de navigation du système, grâce au module de contrôle, tout en assurant la cohérence du système global en gérant le nombre de PoIs et l'occurrence de leur détection et en respectant les contraintes des systèmes embarqués. Tous nos expérimentations et tests ont été réalisées en utilisant le jeux de données EuRoC. Numéro de notice : 17632 Affiliation des auteurs : LaSTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse : Informatique, automatique et traitement du signal : Gustave Eiffel : 2021 Organisme de stage : LaSTIG (IGN) + Laboratoire L3A (CEA) nature-HAL : Thèse date de publication en ligne : 03/03/2021 En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03150241 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97275

Mapping uncertain geographical attributes: incorporating robustness into choropleth classification design / Wangshu Mu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 11 (November 2020)  

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A robust total Kalman filter algorithm with numerical evaluation / Sida Li in Survey review, vol 52 n° 373 (July 2020)  

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Analysis of dam deformation with robust weight functions / Berkant Konakoglu in Geodetski vestnik, vol 64 n° 2 (June - August 2020)  

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Multiscale Intensity Propagation to Remove Multiplicative Stripe Noise From Remote Sensing Images / Hao Cui in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 4 (April 2020)  

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A single-receiver geometry-free approach to stochastic modeling of multi-frequency GNSS observables / Baocheng Zhang in Journal of geodesy, vol 94 n°4 (April 2020)  

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Le sol s'affaisse, l'eau monte [Delta du Gange-Brahmapoutre-Meghna] / Marielle Mayo in Géomètre, n° 2179 (avril 2020)

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Integrated edge detection and terrain analysis for agricultural terrace delineation from remote sensing images / Wen Dai in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 3 (March 2020)  

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A breakpoint detection in the mean model with heterogeneous variance on fixed time-intervals / Olivier Bock in Statistics and Computing, vol 29 n° 1 (February 2020)  

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Development of new homogenisation methods for GNSS atmospheric data. Application to the analysis of climate trends and variability / Annarosa Quarello (2020)  

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Georeferenced measurements of building objects with their simultaneous shape detection / Edward Osada in Survey review, Vol 52 n°370 (January 2020)  

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