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Automatic atmospheric correction for shortwave hyperspectral remote sensing data using a time-dependent deep neural network / Jian Sun in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 174 (April 2021)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 174 (April 2021) . - pp 117 - 131 Titre : Automatic atmospheric correction for shortwave hyperspectral remote sensing data using a time-dependent deep neural network Type de document : Article/Communication Auteurs : Jian Sun, Auteur ; Fangcao Xu, Auteur ; Guido Cervone, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 117 - 131 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] correction atmosphérique [Termes IGN] détection de cible [Termes IGN] image hyperspectrale [Termes IGN] modèle de transfert radiatif [Termes IGN] rayonnement solaire [Termes IGN] réflectivité Résumé : (auteur) Atmospheric correction is an essential step in hyperspectral imaging and target detection from spectrometer remote sensing data. State-of-the-art atmospheric correction approaches either require extensive filed experiments or prior knowledge of atmospheric characteristics to improve the predicted accuracy, which are computational expensive and unsuitable for real time application. To take full advantages of remote sensing observation in quickly and reliably acquiring data for a large area, an automatic and efficient processing tool is required for atmospheric correction. In this paper, we propose a time-dependent neural network for automatic atmospheric correction and target detection using multi-scan hyperspectral data under different elevation angles. In addition to the total radiance, the collection day and time are also incorporated to improve the time-dependency of the network and represent the seasonal and diurnal characteristics of atmosphere and solar radiation. Results show that the proposed network has the capacity to accurately provide atmospheric characteristics and estimate precise reflectivity spectra with 95,72% averaged accuracy for different materials, including vegetation, sea ice, and ocean. Additional experiments are designed to investigate the network’s temporal dependency and performance on missing data. The error analysis confirms that our proposed network is capable of estimating atmospheric characteristics under both seasonally and diurnally varying environments and handling the influence of missing data. Both the predicted results and error analysis are promising and demonstrate that our network has the ability of providing accurate atmospheric correction and target detection in real time. Numéro de notice : A2021-208 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2021.02.007 date de publication en ligne : 24/02/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.02.007 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97186 [article]

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G-band radar for humidity and cloud remote sensing / Ken B. Cooper 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 1106 - 1117 Titre : G-band radar for humidity and cloud remote sensing Type de document : Article/Communication Auteurs : Ken B. Cooper, Auteur ; Richard J. Roy, Auteur ; Robert Dengler, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 1106 - 1117 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] antenne radar [Termes IGN] bruit thermique [Termes IGN] humidité de l'air [Termes IGN] modèle atmosphérique [Termes IGN] nuage [Termes IGN] rapport signal sur bruit [Termes IGN] réflectivité [Termes IGN] télédétection en hyperfréquence Résumé : (auteur) VIPR (vapor in-cloud profiling radar) is a tunable G-band radar designed for humidity and cloud remote sensing. VIPR uses all-solid-state components and operates in a frequency-modulated continuous-wave (FMCW) radar mode, offering a transmit power of 200–300 mW. Its typical chirp bandwidth of 10 MHz over a center-frequency tuning span of 167–174.8 GHz results in a nominal range resolution of 15 m. The radar’s measured noise figure over the transmit band is between 7.4 and 10.4 dB, depending on its frequency and hardware configuration, and its calculated antenna gain is 58 dB. These parameters mean that with typical 1 ms chirp times, single-pulse cloud reflectivities as low as −26 dBZ are detectable with unity signal-to-noise at 5 km. Experimentally, radar returns from ice clouds above 10 km in height have been observed from the ground. VIPR’s absolute sensitivity was validated using a spherical metal target in the radar antenna’s far-field, and a G-band switch has been implemented in an RF calibration loop for periodic recalibration. The radar achieves high sensitivity with thermal noise limited detection both by virtue of its low-noise RF architecture and by using a quasioptical duplexing method that preserves ultrahigh transmit/receive isolation despite operation in an FMCW mode with a single primary antenna shared by the transmitter and receiver. Numéro de notice : A2021-112 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.2995325 date de publication en ligne : 04/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2995325 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96916 [article]

Calibration of frequency shift system of wind imaging interferometer / Yongqiang Sun in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 12 (December 2020)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 86 n° 12 (December 2020) . - pp 153 - 160 Titre : Calibration of frequency shift system of wind imaging interferometer Type de document : Article/Communication Auteurs : Yongqiang Sun, Auteur ; Chunmin Zhang, Auteur ; Pengju Zhang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 153 - 160 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s) [Termes IGN] étalonnage d'instrument [Termes IGN] fréquence [Termes IGN] interféromètre [Termes IGN] réflectivité [Termes IGN] température [Termes IGN] vent [Termes IGN] vitesse Résumé : (Article) In this paper, the frequency shift system calibration of the wind imaging interferometer is analyzed. By establishing the frequency shift system vibration and reflectivity models, the single factor and comprehensive factors models are used to invert the wind speed and temperature, respectively. The parameters of the frequency shift system that meet the design accuracy requirement of the instrument are determined. The conclusion of this paper provides theoretical instructions for the calibration process of wind imaging interferometer. Numéro de notice : A2020-764 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.86.12.753 date de publication en ligne : 01/12/2020 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.86.12.753 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96563 [article]

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Restitution de profils verticaux de la distribution de gouttes de pluie à partir de mesures au sol et en altitude / Christophe Samboun (2020) 

Public Titre : Restitution de profils verticaux de la distribution de gouttes de pluie à partir de mesures au sol et en altitude Type de document : Mémoire Auteurs : Christophe Samboun, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2020 Importance : 56 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] algorithme de fusion [Termes IGN] assimilation des données [Termes IGN] données météorologiques [Termes IGN] eau pluviale [Termes IGN] implémentation (informatique) [Termes IGN] Python (langage de programmation) [Termes IGN] réflectivité Index. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) L’eau peut être étudiée au niveau microphysique, d’un côté en se focalisant sur les taux de pluie, et dans l’autre cas en observant la distribution en tailles de gouttes. Ce rapport de stage fait suite à l’implémentation de l’algorithme VAMOS permettant de restituer le profil vertical des gouttes d’eau. Il a été fabriqué pour le radar Ka-Band ARM Zenith Radar (KAZR) (35 GHz). L’objectif est d’adapter VAMOS à un radar différent : le W-band ARM Cloud Radar (WACR) possédant une fréquence de 95 GHz. Une étude afin de prendre en main le programme existant a été faite dans un premier temps, puis un algorithme a été utilisé pour ajouter le nouvel opérateur. A terme, on pourra améliorer le programme en prenant en compte le break-up et la coalescence des gouttes d’eau. Note de contenu : Introduction 1. Contexte de VAMOS et définition de la pluie 1.1 Contexte 1.2 Définition des différentes grandeurs 1.3 Les appareils d’acquisition 2. Présentation de Vamos 2.1 Les différents espaces 2.2 Yao 2.3 Modèle de propagation 3. Visualisation des observations et sorties de VAMOS 3.1 Description de l’algorithme 3.2 Implémentation des fonctions de moments 3.3 Résultats obtenus 4. Les opérateurs d’observation 4.1 Opérateur d’observation radar 4.2 Ajout d’un nouvel opérateur d’observation radar Conclusion Numéro de notice : 26380 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : LATMOS Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95848

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Quantification of the adjacency effect on measurements in the thermal infrared region / Xiaopo Zheng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 12 (December 2019)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 57 n° 12 (December 2019) . - pp 9674 - 9687 Titre : Quantification of the adjacency effect on measurements in the thermal infrared region Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiaopo Zheng, Auteur ; Zhao-Liang Li, Auteur ; Xia Zhang, Auteur ; Guofei Shang, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 9674 - 9687 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Télédétection [Termes IGN] adjacence [Termes IGN] exitance spectrale [Termes IGN] image à haute résolution [Termes IGN] image thermique [Termes IGN] modèle de transfert radiatif [Termes IGN] réflectivité [Termes IGN] température au sol Résumé : (auteur) Sensor-observed energy from adjacent pixels, known as the adjacency effect, influences land surface reflectivity retrieval accuracy in optical remote sensing. As the spatial resolution of thermal infrared (TIR) images increases, the adjacency effect may influence land surface temperature (LST) retrieval accuracy in TIR remote sensing. However, to our knowledge, few studies have focused on quantifying this adjacency effect on TIR measurements. In this study, a forward adjacency effect radiative transfer model (FAERTM) was developed to quantify the adjacency effect on high-spatial-resolution TIR measurements. The model was verified to be in good agreement with moderate resolution atmospheric transmission (MODTRAN) code, with a discrepancy 3 K in some cases. These findings indicate that the adjacency effect should be considered when retrieving LSTs from TIR measurements, at least in some specific conditions. The proposed FAERTM provides a useful model for quantifying and addressing the adjacency effect on TIR measurements Numéro de notice : A2019-600 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2928525 date de publication en ligne : 06/08/2019 En ligne : http://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2928525 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94599 [article]

Pavement marking retroreflectivity estimation and evaluation using mobile Lidar data / Erzhuo Che in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 8 (August 2019)  

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Hyperspectral SAR / Matthew Ferrara in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 3 (March 2017)  

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Radiometric correction of airborne radar images over forested terrain with topography / Marc Simard in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 8 (August 2016)  

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Storm event representation and analysis based on a directed spatiotemporal graph model / W. Liu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 5-6 (May - June 2016)  

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Compressive sensing for multibaseline polarimetric SAR tomography of forested areas / Xinwu Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 1 (January 2016)  

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Digital surface model generation over urban areas using high resolution satellite SAR imagery : tomographic techniques and their application to 3-Dchange monitoring / Martina Porfiri (2016)  

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Joint estimation of moving target reflectivity and velocity via AT-InSAR systems based on complex interferometric data / Alessandra Budillon in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 75 (January 2013)

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Bright-band detection from radar vertical reflectivity profiles / M.A. Rico-Ramirez in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°17-18 (September 2007)

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Simulation et assimilation de données radar pour la prévision de la convection profonde à fine échelle / Olivier Caumont (2007) 

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The effect of E-M wave's attenuation on sea surface reflectivity, emissivity and estimation of sea surface temperature / Q. Xu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 60 n° 5 (August 2006)

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