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Panorama sur les méthodes de classification des images satellites et techniques d'amélioration de la précision de la classification / O. El Kharki in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 210 (Avril 2015)
[article]
Titre : Panorama sur les méthodes de classification des images satellites et techniques d'amélioration de la précision de la classification Type de document : Article/Communication Auteurs : O. El Kharki, Auteur ; J. Mechbouh, Auteur ; Danielle Ducrot, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 23 - 38 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] classification floue
[Termes IGN] classification par arbre de décision
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] précision de la classificationRésumé : (Auteur) Au cours des dernières années, de nombreuses approches avancées de classification, tels que les réseaux de neurones artificiels, arbres de décision, les ensembles flous, etc. ont été largement appliquées à la classification des images satellites. Chaque méthode de classification a son propre mérite. Sélectionner une approche de classification appropriée pour une étude spécifique n'est pas facile. Différents résultats de classification peuvent être obtenus selon le(s) classificateur(s) choisi(s). Dans cet article, nous passons en revue diverses méthodes de classification avec une analyse et étude comparative. Nous présentons également les techniques pour améliorer la précision de la classification de la couverture terrestre. Numéro de notice : A2015-431 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.52638/rfpt.2015.259 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2015.259 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=77023
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 210 (Avril 2015) . - pp 23 - 38[article]Characterizing stand-level forest canopy cover and height using Landsat time series, samples of airborne LiDAR, and the Random Forest algorithm / Oumer S. Ahmed in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 101 (March 2015)
[article]
Titre : Characterizing stand-level forest canopy cover and height using Landsat time series, samples of airborne LiDAR, and the Random Forest algorithm Type de document : Article/Communication Auteurs : Oumer S. Ahmed, Auteur ; Steven E. Franklin, Auteur ; Michael A. Wulder, Auteur ; Joanne C. White, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 89 - 101 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] canopée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] composition d'un peuplement forestier
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] hauteur des arbres
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] régression multiple
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] Vancouver (Colombie britannique)Résumé : (auteur) Many forest management activities, including the development of forest inventories, require spatially detailed forest canopy cover and height data. Among the various remote sensing technologies, LiDAR (Light Detection and Ranging) offers the most accurate and consistent means for obtaining reliable canopy structure measurements. A potential solution to reduce the cost of LiDAR data, is to integrate transects (samples) of LiDAR data with frequently acquired and spatially comprehensive optical remotely sensed data. Although multiple regression is commonly used for such modeling, often it does not fully capture the complex relationships between forest structure variables. This study investigates the potential of Random Forest (RF), a machine learning technique, to estimate LiDAR measured canopy structure using a time series of Landsat imagery. The study is implemented over a 2600 ha area of industrially managed coastal temperate forests on Vancouver Island, British Columbia, Canada. We implemented a trajectory-based approach to time series analysis that generates time since disturbance (TSD) and disturbance intensity information for each pixel and we used this information to stratify the forest land base into two strata: mature forests and young forests. Canopy cover and height for three forest classes (i.e. mature, young and mature and young (combined)) were modeled separately using multiple regression and Random Forest (RF) techniques. For all forest classes, the RF models provided improved estimates relative to the multiple regression models. The lowest validation error was obtained for the mature forest strata in a RF model (R2 = 0.88, RMSE = 2.39 m and bias = −0.16 for canopy height; R2 = 0.72, RMSE = 0.068% and bias = −0.0049 for canopy cover). This study demonstrates the value of using disturbance and successional history to inform estimates of canopy structure and obtain improved estimates of forest canopy cover and height using the RF algorithm. Numéro de notice : A2015-470 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2014.11.007 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2014.11.007 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=77172
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 101 (March 2015) . - pp 89 - 101[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2015031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Employing ground and satellite-based QuickBird data and Random forest to discriminate five tree species in a Southern African Woodland / Samuel Adelabu in Geocarto international, vol 30 n° 3 - 4 (March - April 2015)
[article]
Titre : Employing ground and satellite-based QuickBird data and Random forest to discriminate five tree species in a Southern African Woodland Type de document : Article/Communication Auteurs : Samuel Adelabu, Auteur ; Timothy Dube, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 457 - 471 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Afrique du sud (état)
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] Botswana
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] espèce végétale
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image Quickbird
[Termes IGN] rééchantillonnage
[Termes IGN] réflectance végétale
[Termes IGN] savaneRésumé : (Auteur) With the emergence of very high spatial and spectral resolution data set, the resolution gap that existed between remote-sensing data set and aerial photographs has decreased. The decrease in resolution gap has allowed accurate discrimination of different tree species. In this study, discrimination of indigenous tree species (n = 5) was carried out using ground based hyperspectral data resampled to QuickBird bands and the actual QuickBird imagery for the area around Palapye, Botswana. The purpose of the study was to compare the accuracies of resampled hyperspectral data (resampled to QuickBird sensors) with the actual image (QuickBird image) in discriminating between the indigenous tree species. We performed Random Forest (RF) using canopy reflectance taking from ground-based hyperspectral sensor and the reflectance delineated regions of the tree species. The overall accuracies for classifying the five tree species was 79.86 and 88.78% for both the resampled and actual image, respectively. We observed that resampled data set can be upscale to actual image with the same or even greater level of accuracy. We therefore conclude that high spectral and spatial resolution data set has substantial potential for tree species discrimination in savannah environments. Numéro de notice : A2015-306 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2014.885589 Date de publication en ligne : 31/03/2014 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2014.885589 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=76524
in Geocarto international > vol 30 n° 3 - 4 (March - April 2015) . - pp 457 - 471[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2015021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Data-driven feature learning for high resolution urban land-cover classification / Piotr Andrzej Tokarczyk (2015)
Titre : Data-driven feature learning for high resolution urban land-cover classification Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Piotr Andrzej Tokarczyk, Auteur Editeur : Zurich : Eidgenossische Technische Hochschule ETH - Ecole Polytechnique Fédérale de Zurich EPFZ Année de publication : 2015 Collection : Dissertationen ETH num. 22544 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
A thesis submitted to attain the degree of doctor of sciences of ETH ZurichLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] environnement de développement
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image à ultra haute résolution
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] prise en compte du contexte
[Termes IGN] ruissellement
[Termes IGN] surface imperméable
[Termes IGN] théorie de Dempster-ShaferRésumé : (auteur) Automated classification of aerial and satellite images is one of the fundamental challenges in remote sensing research. Over the last 30 years, researchers have tried to overcome the tedious and time consuming manual interpretation of images. With the advent of digital technologies, classification approaches facilitating image interpretation have emerged. They were quickly embraced, and nowadays classification of remote sensing imagery is a mature field with many well-established methods. However, a major yet largely unsolved problem is the design and selection of features, that would be appropriate for a specific classification task. Usually, it is not known in advance which image features would help separating object classes in an optimal way and manual feature by trial and error is still a common practice. In the last decade rapid development of remote sensing sensors gave the end-user access to very high resolution imagery. At a ground sampling distance below a meter, small objects and ne-grained texture of larger objects emerge. Thus, to properly exploit the information that these images contain, additional contextual and textural properties of objects should be extracted. Unfortunately, classification of such images is often performed using features tailored to low- and medium resolution sensors: raw pixel values, usually augmented with either simple band ratios (e.g. in form of vegetation indices), or specific texture filter banks (e.g. Gabor filters).
In this thesis, we consider the problem of feature design and selection for classification of urban land-cover from very high resolution (VHR) remote sensing images. To appropriately capture characteristic object patterns, we propose a set of simple and efficient features, called random quasi-exhaustive (RQE) feature bank. It consists of a multitude of multiscale texture features computed efficiently via integral images inside a sliding window. At the same time, we propose to sidestep manual feature selection, and let a boosting classifier choose only those features from a RQE feature bank that are able to efficiently discriminate between different object classes in a specific classification task. We believe that the proposed feature set is fairly generic to many urban remote sensing datasets, such that the features selected by the classifier can be adapted to the characteristics of a certain image: different lighting or different scene structures.
We start with presenting the developed framework for supervised classification of land-cover in urban environments. We demonstrate the efficiency of a boosting classifier used in conjunction with the RQE feature databank on five different very high resolution remote sensing datasets. Next, we move from supervised feature learning to unsupervised methods. Using random forest classifier, we investigate the performance of features extracted using data-driven methods, such as principal component analysis (PCA) or Deep Belief Networks (DBN). We show that, at least in our study, complex unsupervised and non-linear feature learning did not improve classification accuracy over standard linear baseline methods. Finally, we use the developed supervised classification framework for an application in the field of urban hydrology. We produce imperviousness maps, which are then used to model rainfall-runoff processes in urban catchments. We show that the proposed method yields results superior over state-of-the-art methods in the field of urban hydrology. Furthermore, we perform an end-to-end comparison, in which different image data sources produced using different classification methods are used as an input for a hydraulic sewer model.Numéro de notice : 17202 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : Doctoral thesis : Sciences : ETH Zurich : 2015 En ligne : http://dx.doi.org/10.3929/ethz-a-010414770 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81178 Délimitation des parcelles agricoles par classification d'images Pléiades / Nesrine Chehata in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 209 (Janvier 2015)
[article]
Titre : Délimitation des parcelles agricoles par classification d'images Pléiades Type de document : Article/Communication Auteurs : Nesrine Chehata , Auteur ; Karim Ghariani, Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Philippe Lagacherie, Auteur Année de publication : 2015 Conférence : Pleiades Days 2014 01/04/2014 03/04/2014 Toulouse France Article en page(s) : pp 165 - 171 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] image Pléiades-HR
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] prise en compte du contexte
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (Auteur) Les pratiques et les arrangements spatiaux des parcelles agricoles ont un fort impact sur les flux d’eau dans les paysages cultivés. Afin de surveiller les paysages à grande échelle, il y a un fort besoin de délimitation automatique ou semi-automatique des parcelles agricoles. Cet article montre la contribution des images satellitaires à très haute résolution spatiales, telles que Pléiades, pour délimiter le parcellaire agricole de manière automatique. Une approche originale utilisant une classification binaire supervisée des limites parcellaires est proposée. Une approche d’apprentissage actif est mise en oeuvre afin d’adapter le modèle de classifieur au contexte local permettant ainsi la délimitation parcellaire à grande échelle. Le classifieur des Forêts Aléatoires est utilisé pour la classification et la sélection des attributs. Le concept de marge non supervisée est utilisé comme mesure d’incertitude dans l’algorithme d’apprentissage actif. En outre, un étiquetage automatique des pixels incertains est proposé en utilisant une approche hybride combinant une approche région et le concept de marge. Des résultats satisfaisants sont obtenus sur une image Pléiades. Différentes stratégies d’apprentissage sont comparées et discutées. Pour un cas d’étude opérationnel, un modèle global ou bien un modèle simple enrichi peuvent être utilisés en fonction des données de terrain disponibles. Numéro de notice : A2015-083 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2015.220 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2015.220 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75447
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 209 (Janvier 2015) . - pp 165 - 171[article]Documents numériques
en open access
delimitation parcelles agricolesAdobe Acrobat PDF Land cover dynamics monitoring with Landsat data in Kunming, China: a cost-effective sampling and modelling scheme using Google Earth imagery and random forests / Ning Lu in Geocarto international, vol 30 n° 1 - 2 (January - February 2015)PermalinkA Random Forest class memberships based wrapper band selection criterion : application to hyperspectral / Arnaud Le Bris (2015)PermalinkQuantification et cartographie de la structure forestière à partir de la texture des images Pléiades / Benoit Beguet in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 208 (Octobre 2014)PermalinkEstimation of the timber quality of scots pine with terrestrial laser scanning / Ville Kankare in Forests, vol 5 n° 8 (August 2014)PermalinkActive learning in the spatial domain for remote sensing image classification / André Stumpf in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 5 tome 1 (May 2014)PermalinkAgricultural field delimitation using active learning and random forests margin / Karim Ghariani (2014)PermalinkAssessing the performance of two unsupervised dimensionality reduction techniques on hyperspectral APEX data for high resolution urban land-cover mapping / Luca Demarchi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 87 (January 2014)PermalinkCaractérisation et cartographie de la structure forestière à partir d'images satellitaires à très haute résolution spatiale / Benoit Beguet (2014)PermalinkContextual classification of lidar data and building object detection in urban areas / Joachim Niemeyer in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 87 (January 2014)PermalinkPermalink