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Termes IGN > mathématiques > statistique mathématique > série temporelle
série temporelleSynonyme(s)série chronologique série chroniqueVoir aussi |
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La Terre en 4D : apport des séries temporelles de modèles numériques d'élévation par photogrammétrie spatiale pour l'étude de la surface terrestre / César Deschamps-Berger in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 221 (novembre 2019)
[article]
Titre : La Terre en 4D : apport des séries temporelles de modèles numériques d'élévation par photogrammétrie spatiale pour l'étude de la surface terrestre Type de document : Article/Communication Auteurs : César Deschamps-Berger, Auteur ; Simon Gascoin, Auteur ; Etienne Berthier, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 23 - 35 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] erreur aléatoire
[Termes IGN] erreur systématique
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] observation de la Terre
[Termes IGN] photogrammétrie spatiale
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (Auteur) Cet article présente une revue des applications en géosciences des séries temporelles de modèles numériques d'élévation (MNE) calculés par photogrammétrie spatiale pour l'observation des changements géométriques à la surface terrestre. Les premières utilisations de MNE dans ce contexte émergent au début des années 2000, facilitées par la multiplication des satellites imageurs haute ou moyenne résolution. La disponibilité des images satellite stéréoscopiques est retracée depuis ses débuts militaires jusqu'à sa propagation dans le civil. Les différentes méthodes de traitement de MNE multi-temporels sont présentées ainsi que leur utilisation dans les travaux scientifiques en glaciologie, hydrologie, volcanologie, sismologie, et en géomorphologie. Grâce à l'amélioration constante de la qualité et résolution des images, le spectre des phénomènes observés devrait continuer de s'étendre. Numéro de notice : A2019-562 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2019.430 Date de publication en ligne : 28/02/2020 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2019.430 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94427
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 221 (novembre 2019) . - pp 23 - 35[article]Residences information extraction from Landsat imagery using the multi-parameter decision tree method / Yujie Yang in Geocarto international, vol 34 n° 14 ([30/10/2019])
[article]
Titre : Residences information extraction from Landsat imagery using the multi-parameter decision tree method Type de document : Article/Communication Auteurs : Yujie Yang, Auteur ; Shijie Wang, Auteur ; Xiaoyong Bai, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 1621 - 1633 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] albedo
[Termes IGN] analyse spectrale
[Termes IGN] classification par arbre de décision
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] eau
[Termes IGN] image Landsat-OLI
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] ombre
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] seuillage d'imageRésumé : (auteur) The rapid and accurate grasp of changes in residences is crucial for urban planning and urbanisation. However, the traditional methods for extracting residences exists several problems, which lead to inaccurate extraction results. In this study, the Landsat image is used to establish a new method for extracting the residences quickly and accurately. The specific steps are as follows: (1) We calculate surface albedo to exclude the interference of waters and shadows; (2) Using single-band threshold method, we eliminate the interference of shadows; (3) Normalized Difference Vegetation Index is calculated to exclude the effects of vegetation; (4) Roads are removed by calculating the shape index. Verification shows that the accuracy of this extraction method is 92.81%, which is more accurate than the traditional methods and solves the problems existed in the traditional methods. This novel method is a new reference for other land cover research on the technical aspect. Numéro de notice : A2019-528 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2018.1494760 Date de publication en ligne : 07/09/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2018.1494760 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94106
in Geocarto international > vol 34 n° 14 [30/10/2019] . - pp 1621 - 1633[article]Combining machine learning and compact polarimetry for estimating soil moisture from C-Band SAR data / Emanuele Santi in Remote sensing, Vol 11 n° 20 (October-2 2019)
[article]
Titre : Combining machine learning and compact polarimetry for estimating soil moisture from C-Band SAR data Type de document : Article/Communication Auteurs : Emanuele Santi, Auteur ; Mohammed Dabboor, Auteur ; Simone Pettinato, Auteur ; Simonetta Paloscia, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : 18 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Radarsat
[Termes IGN] Manitoba (Canada)
[Termes IGN] polarimétrie
[Termes IGN] polarisation
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] surface cultivéeRésumé : (auteur) This research aimed at exploiting the joint use of machine learning and polarimetry for improving the retrieval of surface soil moisture content (SMC) from synthetic aperture radar (SAR) acquisitions at C-band. The study was conducted on two agricultural areas in Canada, for which a series of RADARSAT-2 (RS2) images were available along with direct measurements of SMC from in situ stations. The analysis confirmed the sensitivity of RS2 backscattering (O°) to SMC. The comparison of SMC with the compact polarimetry (CP) parameters, computed from the RS2 acquisitions by the CP data simulator, pointed out that some CP parameters had a sensitivity to SMC equal or better than O°, with correlation coe?cients up to R ' 0.4. Based on these results, the potential of machine learning (ML) for SMC retrieval was exploited by implementing and testing on the available data an artificial neural network (ANN) algorithm. The algorithm was implemented using several combinations of O° and CP parameters. Validation results of the algorithm with in situ observations confirmed the promising capabilities of the ML techniques for SMC monitoring. Furthermore, results pointed out the potential of CP in improving the SMC retrieval accuracy, especially when used in combination with linearly polarized O°. Depending on the considered input combination, the ANN algorithm was able to estimate SMC with Root Mean Square Error (RMSE) between 3% and 7% of SMC and R between 0.7 and 0.9. Numéro de notice : A2019-555 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/rs11202451 Date de publication en ligne : 22/10/2019 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs11202451 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94210
in Remote sensing > Vol 11 n° 20 (October-2 2019) . - 18 p.[article]Automatic canola mapping using time series of Sentinel 2 images / Davoud Ashourloo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 156 (October 2019)
[article]
Titre : Automatic canola mapping using time series of Sentinel 2 images Type de document : Article/Communication Auteurs : Davoud Ashourloo, Auteur ; Hamid Salehi Shahrabi, Auteur ; Mohsen Azadbakht, Auteur ; Hossein Aghighi, Auteur ; Hamed Nematollahi, Auteur ; Abbas Alimohammadi, Auteur ; Ali Akbar Matkan, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 63 - 76 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] agriculture de précision
[Termes IGN] Brassica napus subsp. napus
[Termes IGN] image proche infrarouge
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] Iran
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] Oklahoma (Etats-Unis)
[Termes IGN] rendement agricole
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (Auteur) Different techniques utilized for mapping various crops are mainly based on using training dataset. But, due to difficulties of access to a well-represented training data, development of automatic methods for detection of crops is an important need which has not been considered as it deserves. Therefore, main objective of present study was to propose a new automatic method for canola (Brassica napus L.) mapping based on Sentinel 2 satellite time series data. Time series data of three study sites in Iran (Moghan, Gorgan, Qazvin) and one site in USA: (Oklahoma), were used. Then, spectral reflectance values of canola in various spectral bands were compared with those of the other crops during the growing season. NDVI, Red and Green spectral bands were successfully applied for automatic identification of canola flowering date using the threshold values. Examination of the fisher function indicated that multiplication of the near-infrared (NIR) band by the sum of red and green bands during the flowering date is an efficient index to differentiate canola from the other crops. The Kappa and overall accuracy (OA) for the four study sites were more than 0.75 and 88%, respectively. Results of this research demonstrated the potential of the proposed approach for canola mapping using time series of remotely sensed data. Numéro de notice : A2019-317 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.08.007 Date de publication en ligne : 09/08/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.08.007 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93355
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 156 (October 2019) . - pp 63 - 76[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2019101 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2019103 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2019102 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Considering spatiotemporal processes in big data analysis: Insights from remote sensing of land cover and land use / Alexis Comber in Transactions in GIS, Vol 23 n° 5 (October 2019)
[article]
Titre : Considering spatiotemporal processes in big data analysis: Insights from remote sensing of land cover and land use Type de document : Article/Communication Auteurs : Alexis Comber, Auteur ; Michael A. Wulder, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 879 - 891 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] inventaire de la végétation
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] télédétection
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (auteur) Data are increasingly spatio‐temporal—they are collected some‐where and at some‐time. The role of proximity in spatial process is well understood, but its value is much more uncertain for many temporal processes. Using the domain of land cover/land use (LCLU), this article asserts that analyses of big data should be grounded in understandings of underlying process. Processes exhibit behaviors over both space and time. Observations and measurements may or may not coincide with the process of interest. Identifying the presence or absence of a given process, for instance disentangling vegetation phenology from stress, requires data analysis to be informed by knowledge of the process characteristics and, critically, how these manifest themselves over the spatio‐temporal unit of analysis. Drawing from LCLU, we emphasize the need to identify process and consider process phase to quantify important signals associated with that process. The aim should be to link the seriality of the spatio‐temporal data to the phase of the process being considered. We elucidate on these points and opportunities for insights and leadership from the geographic community. Numéro de notice : A2019-549 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12559 Date de publication en ligne : 08/07/2019 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12559 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94199
in Transactions in GIS > Vol 23 n° 5 (October 2019) . - pp 879 - 891[article]Introducing a vertical land motion model for improving estimates of sea level rates derived from tide gauge records affected by earthquakes / Anna Klos in GPS solutions, vol 23 n° 4 (October 2019)PermalinksUAS-based remote rensing of river discharge using thermal particle image velocimetry and bathymetric lidar / Paul J. Kinzel in Remote sensing, vol 11 n° 19 (October-1 2019)PermalinkCombination of GRACE monthly gravity fields on the normal equation level / Ulrich Meyer in Journal of geodesy, vol 93 n° 9 (September 2019)PermalinkDecomposition of geodetic time series: A combined simulated annealing algorithm and Kalman filter approach / Feng Ming in Advances in space research, vol 64 n°5 (1 September 2019)PermalinkA factor model approach for the joint segmentation with between‐series correlation / Xavier Collilieux in Scandinavian Journal of Statistics, vol 46 n° 3 (September 2019)PermalinkInvestigation of the noise properties at low frequencies in long GNSS time series / Xiaoxing He in Journal of geodesy, vol 93 n° 9 (September 2019)PermalinkOn the application of Monte Carlo singular spectrum analysis to GPS position time series / Seyed Mohsen Khazraei in Journal of geodesy, vol 93 n° 9 (September 2019)PermalinkThe Parallel SBAS approach for Sentinel-1 interferometric wide swath deformation time-series generation: algorithm description and products quality assessment / Michele Manunta in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 9 (September 2019)PermalinkVertical land motion in the Southwest and Central Pacific from available GNSS solutions and implications for relative sea levels / Valérie Ballu in Geophysical journal international, vol 218 n° 3 (September 2019)PermalinkLand-cover change in the Wulagai grassland, Inner Mongolia of China between 1986 and 2014 analysed using multi-temporal Landsat images / Temulun Tangud in Geocarto international, vol 34 n° 11 ([15/08/2019])Permalink