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Fusion tardive d’images SPOT 6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine / Cyril Wendl in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 217-218 (juin - septembre 2018)

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 217-218 (juin - septembre 2018) . - pp 87 - 97 Titre : Fusion tardive d’images SPOT 6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine Type de document : Article/Communication Auteurs : Cyril Wendl, Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur ; Anne Puissant, Auteur ; Tristan Postadjian , Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 87 - 97 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal [Termes descripteurs IGN] classification pixellaire [Termes descripteurs IGN] contraste local [Termes descripteurs IGN] détection du bâti [Termes descripteurs IGN] fusion d'images [Termes descripteurs IGN] image multibande [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI [Termes descripteurs IGN] image SPOT 6 [Termes descripteurs IGN] image SPOT 7 [Termes descripteurs IGN] régularisation [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] segmentation d'image [Termes descripteurs IGN] surface imperméable Résumé : (auteur) La fusion d'images multispectrales à très haute résolution spatiale (THR) avec des séries temporelles d'images moins résolues spatialement mais comportant plus de bandes spectrales permet d'améliorer la classification de l'occupation du sol. Elle permet en effet de tirer le meilleur parti des points forts, respectivement, géométriques et sémantiques de ces deux sources. Le travail proposé ici s'intéresse à un processus d'extraction automatique de la tache urbaine fondé sur la fusion tardive de classifications obtenues respectivement à partir d'images satellitaires Sentinel-2 et SPOT 6/7. Ces deux sources sont d'abord analysées indépendamment selon 5 classes, respectivement par Forêt Aléatoire et réseaux de neurones convolutifs. Les résultats sont alors fusionnés afin d'extraire les bâtiments le plus finement possible. Cette étape de fusion inclut une fusion au niveau pixellaire, suivie d'une étape de régularisation spatiale intégrant un terme lié au contraste de l'image. Le résultat obtenu connaît ensuite une seconde fusion afin d'en déduire la-tache urbaine en elle-même : une mesure a priori de zone urbaine est calculée à partir des objets bâtiments détectés au préalable, puis fusionnée avec une classification binaire dérivée de la classification originale des données Sentinel-2. Les résultats montrent bien la complémentarité des deux sources de données ainsi que la pertinence de l'adoption d'une stratégie de fusion tardive. Numéro de notice : A2018-512 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91266 [article]

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European Forest Types: toward an automated classification / Francesca Giannetti in Annals of Forest Science [en ligne], vol 75 n° 1 (March 2018)  

Public [article]  inAnnals of Forest Science [en ligne] > vol 75 n° 1 (March 2018) Titre : European Forest Types: toward an automated classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Francesca Giannetti, Auteur ; Anna Barbati, Auteur ; Leone Davide Mancini, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] algorithme de comparaison [Termes descripteurs IGN] base de règles [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] classification pixellaire [Termes descripteurs IGN] Europe (géographie physique) [Termes descripteurs IGN] Fagus (genre) [Termes descripteurs IGN] milieu naturel [Termes descripteurs IGN] système d'information forestier [Termes descripteurs IGN] système d'information géographique [Termes descripteurs IGN] système expert [Vedettes matières IGN] Inventaire forestier Résumé : (Auteur) Key message: The outcome of the present study leads to the application of a spatially explicit rule-based expert system (RBES) algorithm aimed at automatically classifying forest areas according to the European Forest Types (EFT) system of nomenclature at pan-European scale level. With the RBES, the EFT system of nomenclature can be now easily implemented for objective, replicable, and automatic classification of field plots for forest inventories or spatial units (pixels or polygons) for thematic mapping. Context: Forest Types classification systems are aimed at stratifying forest habitats. Since 2006, a common scheme for classifying European forests into 14 categories and 78 types (European Forest Types, EFT) exists. Aims: This work presents an innovative method and automated classification system that, in an objective and replicable way, can accurately classify a given forest habitat according to the EFT system of nomenclature. Methods: A rule-based expert system (RBES) was adopted as a transparent approach after comparison with the well-known Random Forest (RF) classification system. The experiment was carried out based on the information acquired in the field in 2010 ICP level I plots in 17 European countries. The accuracy of the automated classification is evaluated by comparison with an independent classification of the ICP plots into EFT carried out during the BioSoil project field survey. Finally, the RBES automated classifier was tested also for a pixel-based classification of a pan-European distribution map of beech-dominated forests. Results: The RBES successfully classified 94% of the plots, against a 92% obtained with RF. When applied to the mapped domain, the accuracy obtained with the RBES for the beech forest map classification was equal to 95%. Conclusion: The RBES algorithm successfully automatically classified field plots and map pixels on the basis of the EFT system of nomenclature. The EFT system of nomenclature can be now easily and objectively implemented in operative transnational European forest monitoring programs. Numéro de notice : A2018-318 Thématique : FORET/GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s13595-017-0674-6 date de publication en ligne : 03/01/2018 En ligne : https://doi.org/10.1007/s13595-017-0674-6 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90450 [article]

Conception d’une méthode radar de suivi bimensuel des déforestations et d’une méthode optique de classification d’occupation des sols / Luc Baudoux (2018) 

Public Titre : Conception d’une méthode radar de suivi bimensuel des déforestations et d’une méthode optique de classification d’occupation des sols Type de document : Mémoire Auteurs : Luc Baudoux, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 54 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e année Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] carte d'occupation du sol [Termes descripteurs IGN] classification dirigée [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] classification pixellaire [Termes descripteurs IGN] déboisement [Termes descripteurs IGN] enjeu [Termes descripteurs IGN] Guyane (département français) [Termes descripteurs IGN] image Radarsat [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-SAR [Termes descripteurs IGN] masque [Termes descripteurs IGN] restauration d'image [Termes descripteurs IGN] segmentation d'image [Termes descripteurs IGN] surface cultivée [Termes descripteurs IGN] surveillance forestière Index. décimale : PROJET Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) Dans le cadre de ses missions d’aménagement et de surveillance du territoire, la Direction de l’alimentation, de l’agriculture et de la forêt de Guyane a besoin d’un produit cartographique fiable et régulièrement actualisé. Pour répondre à ce besoin est venue l’idée d’utiliser des techniques de télédétection au sein du service afin de compléter la méthode actuelle basée sur la photo-interprétation. Dans ce contexte, mon stage a eu avec pour objectif principal de développer une méthode de suivi bimensuel des déforestations et pour objectif secondaire de proposer une technique de classification d’occupation des sols. Il fallait également former les agents du service aux concepts sous-jacents ainsi qu’à l’utilisation des scripts développés. L‘étude des déforestations vise à permettre la détection de zones déforestées supérieures à un hectare avec un retard de l’ordre des 15 jours. En raison de la nébulosité quasi permanente en Guyane, j’ai proposé l’utilisation de la technologie satellitaire radar SAR Sentinel 1 capable d’observer le sol même à travers un épais couvert nuageux. Les résultats obtenus sur une zone d’étude de 1300 km2 atteignent un taux de détection de 100% sur l’année 2017 pour les surfaces supérieures à 1 hectare. Le retard estimé de détection est, quant à lui, conforme aux 15 jours escomptés. La classification d’occupation des sols a pour objectif la réalisation d’une cartographie annuelle d’occupation des sols distinguant le cultivé du non cultivé. La solution proposée dans ce rapport repose sur une classification supervisée à partir d’imagerie satellitaire Sentinel 2. Les résultats obtenus parviennent à une première distinction entre le cultivé et le non cultivé, mais la méthode devra être améliorée afin de permettre le traitement automatisé de multiples images et d’augmenter le nombre de classes. Note de contenu : Introduction 1- Contextualisation 2- Méthodologies 3- Analyse des résultats Conclusion Numéro de notice : 21827 Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Direction de l’alimentation, de l’agriculture et de la forêt de Guyane Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91319

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Decision fusion of SPOT6 and multitemporal Sentinel2 images for urban area detection / Cyril Wendl (2018)  

Public Titre : Decision fusion of SPOT6 and multitemporal Sentinel2 images for urban area detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Cyril Wendl, Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur ; Anne Puissant, Auteur ; Tristan Postadjian , Auteur Congrès : Congrès: IGARSS 2018, IEEE International Geoscience And Remote Sensing Symposium observing, understanding and forecasting the dynamics of our planet (22 - 27 juillet 2018; Valencia, Espagne) , Commanditaire Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2018 Importance : pp 1734 - 1737 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] classification dirigée [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal [Termes descripteurs IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes descripteurs IGN] classification pixellaire [Termes descripteurs IGN] détection du bâti [Termes descripteurs IGN] fusion d'images [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI [Termes descripteurs IGN] image SPOT 6 [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal convolutif Résumé : (auteur) Fusion of very high spatial resolution multispectral (VHR) images and lower spatial resolution image time series with more spectral bands can improve land cover classification’ combining geometric and semantic advantages of both sources. This study presents a workflow to extract the extent of urban areas using decision-level fusion of individual classifications on Sentine12 (S2) and SPOT6 satellite images. First, both sources are classified individually in five classes, using state-of-the-art supervised classification approaches and Convolutional Neural Networks. Obtained results are merged in order to extract buildings as accurately as possible. Then, detected buildings are merged again with the S2 classification to extract urban area; a prior to be in an urban area is derived from these building objects and merged with a binary classification derived from the original S2 classification. Both fusions involve a per pixel decision level fusion followed by a contrast sensitive regularization. Numéro de notice : C2018-046 Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2018.8517476 date de publication en ligne : 05/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS.2018.8517476 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91269

Fusion tardive d’images SPOT-6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine / Cyril Wendl (2018)    

Public contenu dans Conférence Française de Photogrammétrie et de Télédétection, 25 - 28 juin 2018, Marne-la-Vallée / Clément Mallet (2018)   Titre : Fusion tardive d’images SPOT-6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine Type de document : Article/Communication Auteurs : Cyril Wendl, Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur ; Anne Puissant, Auteur ; Tristan Postadjian , Auteur Congrès : CFPT 2018, Conférence Française de Photogrammétrie et de Télédétection (25 - 28 juin 2018; Champs/Marne, Marne-la-Vallée, France), Commanditaire Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2018 Projets : GeoSud / Importance : 8 p. Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] bati [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal [Termes descripteurs IGN] classification pixellaire [Termes descripteurs IGN] extraction automatique [Termes descripteurs IGN] fusion d'images [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI [Termes descripteurs IGN] image SPOT 6 [Termes descripteurs IGN] image SPOT 7 [Termes descripteurs IGN] occupation du sol [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] tachèle [Termes descripteurs IGN] zone urbaine Résumé : (auteur) La fusion d’images multispectrales à très haute résolution spatiale (THR) avec des séries temporelles d’images moins résolues spatialement mais comportant plus de bandes spectrales permet d’améliorer la classification de l’occupation du sol. Elle tire en effet le meilleur parti des points forts géométriques et sémantiques de ces deux sources. Ce travail s’intéresse à un processus d’extraction automatique de la tache urbaine fondé sur la fusion tardive de classifications calculées respectivement à partir d’images satellitaires Sentinel-2 et SPOT-6/7. Ces deux sources sont d’abord classées indépendamment selon 5 classes, respectivement par forêts aléatoires et réseaux de neurones convolutifs. Les résultats sont alors fusionnés afin d’extraire les bâtiments le plus finement possible. Cette étape de fusion inclut une fusion au niveau pixellaire suivie d’une étape de régularisation spatiale intégrant un terme lié au contraste de l’image. Le résultat obtenu connaît ensuite une seconde fusion afin d’en déduire la tache urbaine : une mesure a priori de se trouver en zone urbaine est calculée à partir des objets bâtiments détectés précédemment et fusionnée avec une classification binaire dérivée de la classification originale des données Sentinel-2. Numéro de notice : C2018-010 Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans date de publication en ligne : 25/06/2018 En ligne : https://rfiap2018.ign.fr/sites/default/files/ARTICLES/CFPT2018/Oraux/CFPT2018_pa [...] Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90381

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Object-based superresolution land-cover mapping from remotely sensed imagery / Yuehong Chen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 1 (January 2018)  

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Superpixel partitioning of very high resolution satellite images for large-scale classification perspectives with deep convolutional neural networks / Tristan Postadjian (2018)  

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Thorough statistical comparison of machine learning regression models and their ensembles for sub-pixel imperviousness and imperviousness change mapping / Wojciech Drzewiecki in Geodesy and cartography, vol 66 n° 2 (December 2017)  

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Unsupervised-restricted deconvolutional neural network for very high resolution remote-sensing image classification / Yiting Tao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 12 (December 2017)  

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From subpixel to superpixel : a novel fusion framework for hyperspectral image classification / Ting Lu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 8 (August 2017)  

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A higher order conditional random field model for simultaneous classification of land cover and land use / Lena Albert in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 130 (August 2017)  

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Superpixel-based intrinsic image decomposition of hyperspectral images / Xudong Jin in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 8 (August 2017)  

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Fusion of RADARSAT-2 and multispectral optical remote sensing data for LULC extraction in a tropical agricultural area / Mohamed Barakat A. Gibril in Geocarto international, vol 32 n° 7 (July 2017)  

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The use of logistic model tree (LMT) for pixel- and object-based classifications using high-resolution WorldView-2 imagery / Ismail Colkesen in Geocarto international, vol 32 n° 1 (January 2017)  

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Superpixel-based graphical model for remote sensing image mapping / Guangyun Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 11 (November 2015)

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