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Termes IGN > mathématiques > statistique mathématique > analyse de données > classification > classification pixellaire
classification pixellaireSynonyme(s)classification orientée-pixelVoir aussi |
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A novel preunmixing framework for efficient detection of linear mixtures in hyperspectral images / Andrea Marinoni in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 8 (August 2017)
[article]
Titre : A novel preunmixing framework for efficient detection of linear mixtures in hyperspectral images Type de document : Article/Communication Auteurs : Andrea Marinoni, Auteur ; Antonio J. Plaza, Auteur ; Paolo Gamba, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 4325 - 4333 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] attribut géomètrique
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] combinaison linéaire
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)Résumé : (Auteur) In order to provide reliable information about the instantaneous field of view considered in hyperspectral images through spectral unmixing, understanding the kind of mixture that occurs over each pixel plays a crucial role. In this paper, in order to detect nonlinear mixtures, a method for fast identification of linear mixtures is introduced. The proposed method does not need statistical information and performs an a priori test on the spectral linearity of each pixel. It uses standard least squares optimization to achieve estimates of the likelihood of occurrence of linear combinations of endmembers by taking advantage of the geometrical properties of hyperspectral signatures. Experimental results on both real and synthetic data sets show that the aforesaid algorithm is actually able to deliver a reliable and thorough assessment of the kind of mixtures present in the pixels of the scene. Numéro de notice : A2017-494 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2017.2691319 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2017.2691319 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86424
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 8 (August 2017) . - pp 4325 - 4333[article]Retrieving grassland canopy water content by considering the information from neighboring pixels / Binbin He in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 8 (August 2017)
[article]
Titre : Retrieving grassland canopy water content by considering the information from neighboring pixels Type de document : Article/Communication Auteurs : Binbin He, Auteur ; Xingwen Quan, Auteur ; Dasong Xu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 553 - 565 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] modèle de transfert radiatif
[Termes IGN] prairie
[Termes IGN] réponse spectrale
[Termes IGN] teneur en eau liquideRésumé : (auteur) Accurate and robust retrieval of grassland canopy water content (CWC) using a radiative transfer model (RTM) is generally affected by the ill-posed inversion problem due to the lack of enough available a priori information. To alleviate this problem when inversing the RTM, a two-step inversion method was proposed. The key point of this method was to simultaneously consider the spectral information from neighboring pixels and the spatial dependency among these pixels, with the purpose to win more information from these neighboring pixels. The proposed methodology was then applied to retrieve CWC using the PROSAIL RTM from Landsat-8 OLI data for a plateau grassland in China. The results showed that the estimated CWC using the proposed method (RMSE = 67.31 g m-2 and R2 = 0.81) was better than that from the traditional method (RMSE = 80.11 g m-2 and R2 = 0.78) which only considered the information of single pixel. Numéro de notice : A2017-436 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.83.8.553 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.83.8.553 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86340
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 83 n° 8 (August 2017) . - pp 553 - 565[article]Superpixel-based intrinsic image decomposition of hyperspectral images / Xudong Jin in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 8 (August 2017)
[article]
Titre : Superpixel-based intrinsic image decomposition of hyperspectral images Type de document : Article/Communication Auteurs : Xudong Jin, Auteur ; Yanfeng Gu, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 4285 - 4295 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] décomposition d'image
[Termes IGN] décomposition du pixel
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] matrice
[Termes IGN] méthode de réduction d'énergieRésumé : (Auteur) In this paper, we propose a novel superpixel-based intrinsic image decomposition (SIID) framework for hyperspectral images. Intrinsic images are usually referred to the separation of shading and reflectance components from an input image. Considering the high dimensionality of hyperspectral images, we further decompose the shading component into the product of environment illumination and surface orientation changes, thus modeling the problem more properly. The proposed method consists of the following steps. First, we build two superpixel segmentation maps of different scales, i.e., a finer one that is oversegmented and a coarser one that is undersegmented. Based on the observation that the finer superpixel map achieves a higher segmentation accuracy, whereas the coarser superpixel map tends to reserve the objectness of the original image, we model the SIID decomposition problem in a matrix form based on the finer superpixel map and define a constraint matrix by integrating the information in the coarser superpixel map. The constraint matrix is introduced as a secondary constraint in order to make the ill-posed IID problem solvable. Finally, we transform the original decomposition problem into minimizing the Frobenius norm of the proposed matrix energy function and iteratively derive the solution. Our experimental results demonstrate that the proposed method is able to achieve a performance outperforming the state-of-the-art while making a great improvement in efficiency. Numéro de notice : A2017-493 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2017.2690445 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2017.2690445 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86423
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 8 (August 2017) . - pp 4285 - 4295[article]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)
[article]
Titre : Fusion of RADARSAT-2 and multispectral optical remote sensing data for LULC extraction in a tropical agricultural area Type de document : Article/Communication Auteurs : Mohamed Barakat A. Gibril, Auteur ; Suzana Bakar, Auteur ; Kouame Yao, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 735 - 748 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] image Radarsat
[Termes IGN] Malaisie
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] surface cultivée
[Termes IGN] utilisation du sol
[Termes IGN] zone intertropicaleRésumé : (Auteur) In this study, we investigated the performance of different fusion and classification techniques for land cover mapping in Hilir Perak, Peninsula Malaysia using RADAR and Landsat-8 images in a predominantly agricultural area. The fusion methods used are Brovey Transform, Wavelet Transform, Ehlers and Layer Stacking and their results classified into seven different land cover classes which include (1) pixel-based classifiers (spectral angle mapper (SAM), maximum likelihood (ML), support vector machine (SVM)) and (2) Object-based (rule-based and standard nearest neighbour (NN)) classifiers. The result shows that pixel-based classification achieved maximum accuracy of the optical data classification using SVM in Landsat-8 with 74.96% accuracy compared to SAM and ML. For multisource data classification, the highest overall accuracy recorded for layer stacking (SVM) was 79.78%, Ehlers fusion (SVM) with 45.57%, Brovey fusion (SVM) with 63.70% and Wavelet fusion (SVM) 61.16%. And for object-based classifiers, the overall classification accuracy is 95.35% for rule-based and 76.33% for NN classifier, respectively. Based on the analysis of their performances, object-based and the rule-based classifiers produced the best classification accuracy from the fused images. Numéro de notice : A2017-453 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2016.1170893 Date de publication en ligne : 15/04/2016 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/10106049.2016.1170893 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86373
in Geocarto international > vol 32 n° 7 (July 2017) . - pp 735 - 748[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2017071 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Approche d’estimation du volume-tige de peuplements forestiers par combinaison de données Landsat et données terrain : Application à la pineraie de Tlemcen-Algérie / Kada Bencherif in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 215 (mai - août 2017)
[article]
Titre : Approche d’estimation du volume-tige de peuplements forestiers par combinaison de données Landsat et données terrain : Application à la pineraie de Tlemcen-Algérie Type de document : Article/Communication Auteurs : Kada Bencherif, Auteur ; Houari Tadj, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 3 - 11 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] Algérie
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] inventaire forestier étranger (données)
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] pineraie
[Termes IGN] placette d'échantillonnage
[Termes IGN] strate végétale
[Termes IGN] volume en bois
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (auteur) Une approche méthodologique s’appuyant sur la combinaison de données satellitaires et données de terrain est proposée pour l‘estimation du volume-tige de peuplements forestiers hétérogènes ou peu homogènes. L’objectif est d’évaluer la disponibilité forestière, en inventoriant moins de 1% de la surface étudiée et avec une erreur max. de 15%. L’approche consiste en la réalisation de trois étapes principales : i) Analyse de la variance sur le volume-tige, ii) classification des données satellitaires et iii) Désignation et inventaire des pixels-échantillons. L’analyse et le calcul de la variance permet d’orienter les calculs du volume en fonction de sa variabilité dans les différentes strates de la forêt alors que la classification des données satellitaires vise à obtenir une stratification de la forêt. La troisième étape consiste en la sélection de pixels-échantillons sur l’image classifiée puis la géolocalisation, l’installation et le cubage des placettes-terrain correspondantes (même dimension spatiale que le pixel de l’image utilisée). Appliquée sur une futaie peu homogène de pin d’Alep (forêt de Tlemcen, Nord-Ouest algérien), l’approche a permis d’estimer un volume global sur pied du peuplement égal à 30 595 m3 m3±15.6% et ce en inventoriant 0.4% seulement de la surface totale. L’analyse de variance sur 12 placettes-échantillons a mis en évidence le caractère peu homogène de la forêt et la faible variabilité du volume-tige. Cependant, Elle fait apparaître aussi que la stratification apporte une légère amélioration à la précision (15.6%) contre 17.6% sans stratification. La classification supervisée d’une image Landsat (Mai 2002) par la méthode du maximum de vraisemblance (précision moyenne de 96%) a permis de stratifier la zone étudiée en six classes (forêt très dense, forêt dense, forêt claire, matorral, herbacées, autres). Pour chaque strate de forêt, le cubage complet de 4 placettes-échantillons comparables en dimension au pixel (30m×30m), a fourni le volume-tige moyen par pixel alors que la généralisation de celui-ci à l’ensemble des pixels a permis de déterminer le volume total de chaque strate. Vu les confusions générées par la classification supervisée au profit des objets pistes, routes et matorral, le volume global a été revu à la baisse (taux de réduction de 10%) et la valeur du volume total corrigé était de 27 535 m3±15.6%, une erreur, bien que non conforme à celle exigée par l’aménagement forestier (max ±10%), s’approche de celle généralement admise (une moyenne de ±15%) pour certains inventaires simplifiés. Numéro de notice : A2017-524 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article DOI : 10.52638/rfpt.2017.343 Date de publication en ligne : 10/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2017.343 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86545
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 215 (mai - août 2017) . - pp 3 - 11[article]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)PermalinkDevelopment of a mixed pixel filter for improved dimension estimation using AMCW laser scanner / Qiang Wang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)PermalinkA superresolution land-cover change detection method using remotely sensed images with different spatial resolutions / Xiaodong Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 7 (July 2016)PermalinkChange detection between SAR images using a pointwise approach and graph theory / Minh-Tan Pham in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 4 (April 2016)PermalinkThin cloud removal based on signal transmission principles and spectral mixture analysis / Meng Xu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 3 (March 2016)PermalinkSeamline determination for high resolution orthoimage mosaicking using watershed segmentation / Wang Mi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 2 (February 2016)PermalinkSGM-based seamline determination for urban orthophoto mosaicking / Shiyan Pang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 112 (February 2016)PermalinkContributions à la segmentation non supervisée d'images hyperspectrales : trois approches algébriques et géométriques / Saadallah El Asmar (2016)PermalinkPointwise approach for texture analysis and characterization from very high resolution remote sensing images / Minh-Tan Pham (2016)PermalinkSuperpixel-based graphical model for remote sensing image mapping / Guangyun Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 11 (November 2015)PermalinkTwo dimensional linear discriminant analyses for hyperspectral data / Maryam Imani in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 81 n° 10 (October 2015)PermalinkOn spectral unmixing resolution using extended support vector machines / Xiaofeng Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 9 (September 2015)PermalinkA fully-automated approach to land cover mapping with airborne LiDAR and high resolution multispectral imagery in a forested suburban landscape / Jason R. Parent in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 104 (June 2015)PermalinkFast subpixel mapping algorithms for subpixel resolution change detection / Qunming Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 4 (April 2015)PermalinkAn adaptive subpixel mapping method based on MAP model and class determination strategy for hyperspectral remote sensing imagery / Yanfei Zhong in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 3 (March 2015)PermalinkCollaborative representation for hyperspectral anomaly detection / Wei Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 3 (March 2015)PermalinkSemisupervised hyperspectral classification using task-driven dictionary learning with Laplacian regularization / Zhangyang Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 3 (March 2015)PermalinkMediterranean forest species mapping using classification of Hyperion imagery / Georgia Galidaki in Geocarto international, vol 30 n° 1 - 2 (January - February 2015)PermalinkHyperspectral remote sensing image subpixel target detection based on supervised metric learning / Lefei Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 8 Tome 2 (August 2014)PermalinkPerformance evaluation of object-based and pixel-based building detection algorithms from very high spatial resolution imagery / Iman Khosravi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 6 (June 2014)Permalink