Centre dedocumentation
scientifique

Unsupervised band selection of hyperspectral data based on mutual information derived from weighted cluster entropy for snow classification / Divyesh Varade in Geocarto international, Vol 36 n° 15 ([10/08/2021])  

Public [article]  inGeocarto international > Vol 36 n° 15 [10/08/2021] . - pp 1709 - 1731 Titre : Unsupervised band selection of hyperspectral data based on mutual information derived from weighted cluster entropy for snow classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Divyesh Varade, Auteur ; Ajay K. Maurya, Auteur ; Onkar Dikshit, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 1709 - 1731 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] bande spectrale [Termes IGN] classification floue [Termes IGN] classification par forêts aléatoires [Termes IGN] classification par nuées dynamiques [Termes IGN] distribution spatiale [Termes IGN] entropie [Termes IGN] image EO1-Hyperion [Termes IGN] image hyperspectrale [Termes IGN] Inde [Termes IGN] manteau neigeux [Termes IGN] neige [Termes IGN] réflectance spectrale Résumé : (auteur) Information on the spatial and temporal extent of snow cover distribution is a significant input in hydrological processes and climate models. Although hyperspectral remote sensing provides significant opportunities in the assessment of land cover, the applications of such data are limited in the snow-covered alpine regions. A major issue with hyperspectral data is the larger dimensionality. Feature selection methods are often used to derive the most informative subset of bands from the hyperspectral data. In this study, a band selection technique is proposed which utilizes the mutual information (MI) between hyperspectral bands and a reference band. The first principal component of the hyperspectral data is selected as the reference band. Two variants of this approach are proposed involving preclustering of bands using: (1) the k-means and (2) the fuzzy k-means algorithms. The MI is derived from weighted entropy of the hyperspectral band and the reference band. The weights are computed from the cluster distance ratio and the cluster membership function for the k-means and fuzzy k-means algorithm, respectively. The selected bands were classified using random forest classifier. The proposed methods are evaluated with four datasets, two Hyperion datasets corresponding to the geographical locations of Dhundi and Solang in India, corresponding to snow covered terrain and two benchmark AVIRIS datasets of Indian Pines and Salinas. The average classification accuracy (0.995 and 0.721 for Dhundi and Solang datasets, respectively) for the proposed approach were observed to be better as compared with those from other state of the art techniques. Numéro de notice : A2021-568 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1665717 date de publication en ligne : 18/09/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1665717 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98183 [article]

Atmospheric correction to passive microwave brightness temperature in snow cover mapping over china / Yubao Qiu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 8 (August 2021)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 59 n° 8 (August 2021) . - pp 6482 - 6495 Titre : Atmospheric correction to passive microwave brightness temperature in snow cover mapping over china Type de document : Article/Communication Auteurs : Yubao Qiu, Auteur ; Lijuan Shi, Auteur ; Juha Lemmetyinen, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 6482 - 6495 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] capteur passif [Termes IGN] Chine [Termes IGN] correction atmosphérique [Termes IGN] image NOAA [Termes IGN] image SSMIS [Termes IGN] image Terra-MODIS [Termes IGN] manteau neigeux [Termes IGN] modèle atmosphérique [Termes IGN] neige [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] télédétection en hyperfréquence [Termes IGN] température de luminance [Termes IGN] teneur en vapeur d'eau Résumé : (auteur) Variable atmospheric conditions are typically ignored in the retrieval of geophysical parameters of the Earth’s surface when using spaceborne passive microwave observations. However, high frequencies, for example, 91.7 GHz, are sensitive to variable atmospheric absorption, even in winter’s dry conditions. In this article, the influence of variable atmospheric absorption on snow cover extent (SCE) mapping was quantitatively investigated. A physical method was derived to enable atmospheric correction for variable atmospheric conditions. The total column precipitable water vapor (TPWV) from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) was parametrized into transmittances in this correction method. The corrected brightness temperature at 19 and 91.7 GHz from the Special Sensor Microwave Imager Sounder (SSMIS) was applied to the threshold algorithm for snow mapping over China. Compared with the Interactive Multisensor Snow and Ice Mapping System (IMS) data in winter from 2012 to 2013, for Qinghai–Tibet plateau (QTP), a significant improvement after correction was obtained from February to March over ephemeral and shallow snow, where the largest daily improvement of accuracy is up to 20%. The accuracy (incl. precision, recall, and F1 index) improved on average is from 0.77 (0.60, 0.68, and 0.63) to 0.79 (0.69, 0.7, and 0.68) over the full winter time from December to March. Over forest-rich Northeast China, where snow in winter is thicker, small improvement was observed at the onset of the snow season and over snow margin area. It was evidenced that high frequency is a promising way of snow cover mapping with the proposed atmospheric correction method. Numéro de notice : A2021-630 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.3031837 date de publication en ligne : 02/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.3031837 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98279 [article]

A compilation of snow cover datasets for Svalbard: A multi-sensor, multi-model study / Hannah Vickers in Remote sensing, vol 13 n°10 (May 2021)  

Public [article]  inRemote sensing > vol 13 n°10 (May 2021) . - n° 2002 Titre : A compilation of snow cover datasets for Svalbard: A multi-sensor, multi-model study Type de document : Article/Communication Auteurs : Hannah Vickers, Auteur ; Eirik Malnes, Auteur ; Ward van Pelt, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 2002 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] données multicapteurs [Termes IGN] image à haute résolution [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] image Terra-MODIS [Termes IGN] manteau neigeux [Termes IGN] modélisation [Termes IGN] Normalized Difference Snow Index [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] surveillance hydrologique [Termes IGN] Svalbard Résumé : (auteur) Reliable and accurate mapping of snow cover are essential in applications such as water resource management, hazard forecasting, calibration and validation of hydrological models and climate impact assessments. Optical remote sensing has been utilized as a tool for snow cover monitoring over the last several decades. However, consistent long-term monitoring of snow cover can be challenging due to differences in spatial resolution and retrieval algorithms of the different generations of satellite-based sensors. Snow models represent a complementary tool to remote sensing for snow cover monitoring, being able to fill in temporal and spatial data gaps where a lack of observations exist. This study utilized three optical remote sensing datasets and two snow models with overlapping periods of data coverage to investigate the similarities and discrepancies in snow cover estimates over Nordenskiöld Land in central Svalbard. High-resolution Sentinel-2 observations were utilized to calibrate a 20-year MODIS snow cover dataset that was subsequently used to correct snow cover fraction estimates made by the lower resolution AVHRR instrument and snow model datasets. A consistent overestimation of snow cover fraction by the lower resolution datasets was found, as well as estimates of the first snow-free day (FSFD) that were, on average, 10–15 days later when compared with the baseline MODIS estimates. Correction of the AVHRR time series produced a significantly slower decadal change in the land-averaged FSFD, indicating that caution should be exercised when interpreting climate-related trends from earlier lower resolution observations. Substantial differences in the dynamic characteristics of snow cover in early autumn were also present between the remote sensing and snow model datasets, which need to be investigated separately. This work demonstrates that the consistency of earlier low spatial resolution snow cover datasets can be improved by using current-day higher resolution datasets. Numéro de notice : A2021-438 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs13102002 date de publication en ligne : 20/05/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs13102002 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97822 [article]

Radar measurements of snow depth over sea ice on an unmanned aerial vehicle / Adrian Eng-Choon Tan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 59 n° 3 (March 2021)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > Vol 59 n° 3 (March 2021) . - pp 1868 - 1875 Titre : Radar measurements of snow depth over sea ice on an unmanned aerial vehicle Type de document : Article/Communication Auteurs : Adrian Eng-Choon Tan, Auteur ; Josh McCulloch, Auteur ; Wolfgang Rack, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 1868 - 1875 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] Austral (océan) [Termes IGN] épaisseur [Termes IGN] glace de mer [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] image radar [Termes IGN] manteau neigeux [Termes IGN] précision centimétrique [Termes IGN] rapport signal sur bruit [Termes IGN] variation saisonnière Résumé : (Auteur) We propose a lightweight radar that autonomously measures snow depth over sea ice from an unmanned aerial vehicle (UAV). Development of this snow radar and its integration with an octocopter UAV is presented. Field trials of the UAV-mounted snow radar, conducted in Antarctica during the summer season of 2017/2018, are also described. The radar allows measurements of snow depths on sea ice between 10 and 100 cm. Additional reflections due to internal layers within the snow are evident at a few measurement points. The snow radar is evaluated for various flight parameters: stationary; flying at speeds between 1 and 3 m/s, and at heights from 5 to 15 m. Evaluation of snow-depth results indicates that a depth accuracy of ±3.2 cm is achieved with stationary measurements, and of ±9.1 cm with measurements at the various flight speeds. Numéro de notice : A2021-212 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.3006182 date de publication en ligne : 14/07/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.3006182 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97197 [article]

Apport de la photogrammétrie satellite pour la modélisation du manteau neigeux / César Deschamps-Berger (2021)  

Public Titre : Apport de la photogrammétrie satellite pour la modélisation du manteau neigeux Type de document : Thèse/HDR Auteurs : César Deschamps-Berger, Auteur ; Marie Dumont, Directeur de thèse ; Simon Gascoin, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2021 Importance : 266 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, Spécialité : Surfaces et interfaces continentales, Hydrologie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie spatiale [Termes IGN] avalanche [Termes IGN] bassin hydrographique [Termes IGN] Californie (Etats-Unis) [Termes IGN] carte d'occupation du sol [Termes IGN] image Pléiades [Termes IGN] manteau neigeux [Termes IGN] modèle numérique de surface [Termes IGN] modèle stéréoscopique [Termes IGN] neige [Termes IGN] Pyrénées (montagne) [Termes IGN] télédétection électromagnétique Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Le manteau neigeux en montagne est une ressource importante pour les écosystèmes et les activités humaines comme l'irrigation, l'approvisionnement en eau des populations, la production hydroélectrique et l'économie touristique. Il représente aussi un risque dans les zones exposées aux avalanches. L'étude et le suivi du manteau neigeux en montagne s'appuie souvent sur des réseaux de mesure, des observations par télédétection et de la modélisation. Les avancées récentes en photogrammétrie satellite offrent de nouvelles perspectives pour compléter les réseaux de mesures qui sont souvent insuffisants vis-à-vis de la forte variabilité spatiale du manteau neigeux. Une méthode de cartographie de la hauteur de neige à partir d'images stéréoscopiques Pléiades est présentée et appliquée sur plusieurs sites. La comparaison avec une carte de référence par lidar aéroporté fournit une estimation de l'erreur des produits de photogrammétrie satellite sur un bassin versant de Californie (États-Unis). A l'échelle d'un pixel de 3 m, l'erreur standard est de 0,7 m. L'erreur décroît à ~0,3 m lorsque les mesures sont moyennées sur des surfaces supérieures à 103 m². Avec cette précision, les cartes de hauteur de neige par photogrammétrie satellite permettent d'observer les processus modelant le manteau neigeux en montagne (transport par le vent, avalanche), de mesurer le volume de neige sur des zones de plus 100 km² et de décrire la variabilité spatiale du manteau. Une série de cartes de hauteur de neige est assimilée dans la chaine de modélisation SAFRAN-Crocus afin d'évaluer le potentiel de ces données pour améliorer la représentation spatiale des propriétés physiques du manteau neigeux. Un filtre particulaire est utilisé pour assimiler une carte de hauteur de neige par hiver pendant cinq hivers sur un bassin versant des Pyrénées. L'assimilation corrige des biais dans les précipitations initialement sous-estimées à haute altitude et introduit une variabilité spatiale autrement absente des forçages et des processus modélisés. Cette combinaison innovante de produits de télédétection satellite et d'un modèle complexe spatialisé offre de nouvelles perspectives pour l'estimation de la ressource en eau en montagne et du risque avalanche. Note de contenu : Introduction générale 1- Utilisation de la photogrammétrie satellite pour mesurer les changements de topographie à la surface de la Terre 2- Cartographie de la hauteur de neige avec des images Pléiades 3- Cartographie pluriannuelle de la hauteur de neige dans les Pyrénées 4- Assimilation de cartes de hauteur de neige dans un modèle spatialisé du manteau neigeux Conclusion Numéro de notice : 28324 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Surfaces et interfaces continentales, Hydrologie : Toulouse 3 : 2021 Organisme de stage : CESBIO DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03334086 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98362

Topographic, edaphic and climate influences on aspen (Populus tremuloides) drought stress on an intermountain bunchgrass prairie / Andrew Neary in Forest ecology and management, vol 479 ([01/01/2021])  

Permalink

The effect of different sampling schemes on estimation precision of snow water equivalent (SWE) using geostatistics techniques in a semi-arid region of Iran / Hojatolah Ganjkhanlo in Geocarto international, vol 35 n° 16 ([01/12/2020])  

Permalink

Non-stationary extreme value analysis of ground snow loads in the French Alps: a comparison with building standards / Erwann Le Roux in Natural Hazards and Earth System Sciences, vol 20 n° 11 (November 2020)  

Permalink

Assessment of winter season land surface temperature in the Himalayan regions around the Kullu area in India using Landsat-8 data / Divyesh Varade in Geocarto international, vol 35 n° 6 ([01/05/2020])  

Permalink

Caractérisation du manteau neigeux arctique, suivi climatique et télédétection micro-onde / Céline Vargel (2020)  

Permalink

Impact of GPS processing on the estimation of snow water equivalent using refracted GPS signals / Ladina Steiner in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 1 (January 2020)  

Permalink

Analysis of the usability of mobile laser scanning data in snowy conditions / Mathilde Letard (2019) 

Permalink

Apport des mesures du radar à synthèse d'ouverture de Sentinel-1 pour l'étude des propriétés du manteau neigeux / Gaëlle Veyssière (2019)  

Permalink

Fusion de données de télédétection haute résolution pour le suivi de la neige / Théo Masson (2018)  

Permalink

A study of the influence of the historical snow accumulation and wind effects on the extended Chajnantor plateau / Juliette Ortet (2018) 

Permalink