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Characterizing the calibration domain of remote sensing models using convex hulls / Jean-Pierre Renaud in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 112 (August 2022)  

Public [article]  inInternational journal of applied Earth observation and geoinformation > vol 112 (August 2022) . - n° 102939 Titre : Characterizing the calibration domain of remote sensing models using convex hulls Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-Pierre Renaud, Auteur ; Ankit Sagar , Auteur ; Pierre Barbillon, Auteur ; Olivier Bouriaud , Auteur ; Christine Deleuze, Auteur ; Cédric Vega , Auteur Année de publication : 2022 Projets : DEEPSURF / Pironon, Jacques, ARBRE / AgroParisTech Article en page(s) : n° 102939 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques [Termes IGN] données allométriques [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] échantillonnage [Termes IGN] erreur systématique [Termes IGN] étalonnage de modèle [Termes IGN] étalonnage des données [Termes IGN] extrapolation [Termes IGN] placette d'échantillonnage Résumé : (auteur) The ever-increasing availability of remote sensing data allows production of forest attributes maps, which are usually made using model-based approaches. These map products are sensitive to various bias sources, including model extrapolation. To identify, over a case study forest, the proportion of extrapolated predictions, we used a convex hull method applied to the auxiliary data space of an airborne laser scanning (ALS) flight. The impact of different sampling efforts was also evaluated. This was done by iteratively thinning a set of 487 systematic plots using nested sub-grids allowing to divide the sample by two at each level. The analysis were conducted for all alternative samples and evaluated against 56 independent validation plots. Residuals of the extrapolated validation plots were computed and examined as a function of their distance to the model calibration domain. Extrapolation was also characterized for the pixels of the area of interest (AOI) to upscale at population level. Results showed that the proportion of extrapolated pixels greatly reduced with an increasing sampling effort. It reached a plateau (ca. 20% extrapolation) with a sampling intensity of ca. 250-calibration plots. This contrasts with results on model’s root mean squared error (RMSE), which reached a plateau at a much lower sampling intensity. This result emphasizes the fact that with a low sampling effort, extrapolation risk remains high, even at a relatively low RMSE. For all attributes examined (i.e., stand density, basal area, and quadratic mean diameter) estimations were generally found to be biased for validation plots that were extrapolated. The method allows an easy identification of map pixels that are out of the calibration domain, making it an interesting tool to evaluate model transferability over an area of interest (AOI). It could also serve to compare “competing” models at a variable selection phase. From a model calibration perspective, it could serve a posteriori, to evaluate areas (in the auxiliary space) that merit further sampling efforts to improve model reliability. Numéro de notice : A2022-581 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2020- ) Thématique : FORET/IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.jag.2022.102939 Date de publication en ligne : 28/07/2022 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.jag.2022.102939 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101341 [article]

Data assimilation of growing stock volume using a sequence of remote sensing data from different sensors / Niels Lindgren in Canadian journal of remote sensing, vol 48 n° 2 (April 2022)  

Public [article]  inCanadian journal of remote sensing > vol 48 n° 2 (April 2022) . - pp Titre : Data assimilation of growing stock volume using a sequence of remote sensing data from different sensors Titre original : Assimilation de données de volume de bois à l’aide d’une séquence de données de télédétection provenant de différents capteurs Type de document : Article/Communication Auteurs : Niels Lindgren, Auteur ; Hakan Olsson, Auteur ; Kenneth Nyström, Auteur ; Mattias Nyström, Auteur ; Göran Stahl, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] Betula (genre) [Termes IGN] capital sur pied [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] étalonnage des données [Termes IGN] filtre de Kalman [Termes IGN] forêt boréale [Termes IGN] Picea abies [Termes IGN] Pinus sylvestris [Termes IGN] Quercus (genre) [Termes IGN] Suède [Termes IGN] volume en bois Résumé : (auteur) Airborne Laser Scanning (ALS) has implied a disruptive transformation of how data are gathered for forest management planning in Nordic countries. We show in this study that the accuracy of ALS predictions of growing stock volume can be maintained and even improved over time if they are forecasted and assimilated with more frequent but less accurate remote sensing data sources like satellite images, digital photogrammetry, and InSAR. We obtained these results by introducing important methodological adaptations to data assimilation compared to previous forestry studies in Sweden. On a test site in the southwest of Sweden (58°27′N, 13°39′E), we evaluated the performance of the extended Kalman filter and a proposed modified filter that accounts for error correlations. We also applied classical calibration to the remote sensing predictions. We evaluated the developed methods using a dataset with nine different acquisitions of remotely sensed data from a mix of sensors over four years, starting and ending with ALS-based predictions of growing stock volume. The results showed that the modified filter and the calibrated predictions performed better than the standard extended Kalman filter and that at the endpoint the prediction based on data assimilation implied an improved accuracy (25.0% RMSE), compared to a new ALS-based prediction (27.5% RMSE). Numéro de notice : A2022-144 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/07038992.2021.1988542 Date de publication en ligne : 17/10/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/07038992.2021.1988542 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99985 [article]

Calibrating GNSS phase biases with onboard observations of low earth orbit satellites / Xingxing Li in Journal of geodesy, vol 96 n° 2 (February 2022)  

Public [article]  inJournal of geodesy > vol 96 n° 2 (February 2022) . - n° 8 Titre : Calibrating GNSS phase biases with onboard observations of low earth orbit satellites Type de document : Article/Communication Auteurs : Xingxing Li, Auteur ; Jiaqi Wu, Auteur ; Xin Li, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 8 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale [Termes IGN] bande K [Termes IGN] erreur de phase [Termes IGN] erreur systématique [Termes IGN] étalonnage des données [Termes IGN] orbite basse [Termes IGN] phase GNSS [Termes IGN] positionnement ponctuel précis [Termes IGN] résolution d'ambiguïté Résumé : (auteur) recent years, numerous low earth orbit (LEO) satellites have been launched for different scientific tasks such as the Earth’s magnetic field, gravity recovering and ocean altimetry. The LEO satellites can cover the ocean area and are less affected by atmospheric delays and multipath errors, which provides new opportunities for calibrating the phase biases of the Global Navigation Satellite System (GNSS). In this contribution, we propose an alternative approach for uncalibrated phase delay (UPD) estimation by making full use of onboard observations of LEO satellites. Stable wide-lane (WL) and narrow-lane (NL) UPDs can be obtained from spaceborne GNSS observations and agree well with the UPD products derived from 106 IGS stations. To further verify the feasibility of the proposed method for UPD estimation, zero-difference (ZD) ambiguity resolution (AR) for precise point positioning (PPP) and LEO precise orbit determination (POD) are implemented. After applying the LEO-based UPDs, the averaged convergence time for PPP AR can be reduced to 15.2 min, with an improvement of 24% compared to float solutions. As for LEO AR, the fixing rates of WL and NL ambiguities exceed 98 and 92%, respectively. The accuracies of ambiguity-fixed orbits are validated by comparing with external satellite laser ranging (SLR) and K-band ranging (KBR) observations. Compared to float solutions, the standard deviations (STDs) of SLR residuals can be reduced by 8 ~ 43%, and the KBR residuals of 3.75 mm can be achieved for fixed solutions using LEO-based UPDs, with an improvement of 60%. Although the current UPD results derived from LEO satellites are slightly worse than those of ground-based UPD, it is anticipated that the performance of LEO-based UPD can be further improved in the near future with the rapidly increasing number of LEO satellites and the continuous refinements of the POD method. Numéro de notice : A2022-129 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.1007/s00190-022-01600-5 Date de publication en ligne : 31/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00190-022-01600-5 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99712 [article]

There’s no best model! Addressing limitations of land-use scenario modelling through multi-model ensembles / Richard J. Hewitt in International journal of geographical information science IJGIS, vol 36 n° inconnu (2022)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 36 n° inconnu (2022) Titre : There’s no best model! Addressing limitations of land-use scenario modelling through multi-model ensembles Type de document : Article/Communication Auteurs : Richard J. Hewitt, Auteur ; Majid Shadman Roodposhti, Auteur ; Brett A. Bryan, Auteur Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] automate cellulaire [Termes IGN] étalonnage de modèle [Termes IGN] étalonnage des données [Termes IGN] incertitude des données [Termes IGN] utilisation du sol Résumé : (auteur) Cellular automata models are popular tools for exploring future land change pathways. But simulation modelling approaches often focus too narrowly on calibration against historic reference maps, limiting the diversity of possible outcomes. We argue that, contrary to what is commonly believed, there is no ‘best model’, and that model specification and calibration accuracy depend on the objective of the research. We propose a multi-model ensemble approach, in which a wide range of models and calibration rules sets are systematically tested against multiple metrics. We apply our approach to a case study in Spain. No single model performed well for all statistics, illustrating the danger of cherry-picking statistics for best performance. In our case study, accounting for historic land changes in model design was useful for simulating compact urban development, but limited the variability of simulation outcomes. The accessibility model driver improved urban pattern replication, while suitability without accessibility was useful for simulating low-density development encroaching on natural areas. Rather than abandoning calibrations that show low agreement with reference maps based on a small number of metrics we should seek to understand what each metric is telling us and use this information to enrich the diversity of simulated outcomes. Numéro de notice : A2022-616 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2022.2098299 Date de publication en ligne : 03/08/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2022.2098299 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101372 [article]

Les synergies de la télédétection optique par drone et satellite / Emilien Alvarez-Vanhard (2021)  

Public Titre : Les synergies de la télédétection optique par drone et satellite : changement d’échelle et application à la conservation des prairies humides Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Emilien Alvarez-Vanhard, Auteur ; Thomas Houet, Directeur de thèse ; Thomas Corpetti, Directeur de thèse Editeur : Rennes : Université de Rennes 2 Année de publication : 2021 Importance : 193 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse présentée pour obtenir le grade de Docteur de l’Université de Rennes 2, Spécialité : Géographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] carte de la végétation [Termes IGN] données de terrain [Termes IGN] échelle des données [Termes IGN] étalonnage des données [Termes IGN] fusion de données multisource [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] image satellite [Termes IGN] inondation [Termes IGN] jeu de données localisées [Termes IGN] marais [Termes IGN] phytosociologie [Termes IGN] prairie [Termes IGN] réserve naturelle [Termes IGN] zone humide Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) La technologie drone est une nouvelle source de données de télédétection qui offre de nouvelles perspectives aux sciences de l'observation de la Terre. Elle permet un nouveau régime d'observation flexible et à très haute résolution spatiale qui apparaît comme complémentaire à celui des systèmes satellitaires et favorise l'application du changement d'échelle. Cette thèse a pour objectif d'évaluer l'apport des complémentarités entre drone et satellite pour le suivi des prairies humides - des milieux à fort enjeux écologiques et économiques. Pour cela, les principales synergies entre les données drone et satellite ont été identifiées dans la littérature scientifique. Un jeu de données multi-sources et multi-échelles alliant observations drone, satellitaires et in-situ a été constitué sur le site de la réserve régionale du marais de Sougéal, France. Ainsi, deux synergies adaptées au changement d'échelle - la "calibration de modèle" et la "fusion de données" - ont été appliquées à la cartographie de la structure des prairies humides - la distribution des communautés végétales et les dynamiques d'inondation. Les résultats montrent que le drone apporte une information sur la structure spatiale fine qui est utile pour dépasser les effets de pixels mixtes présents dans les données satellitaires. Par ailleurs, ces synergies facilitent la réalisation de représentations cartographiques qui intègrent la nature graduelle des milieux de prairies humides. Note de contenu : Introduction générale Chapitre 1 - État-de-l’art : Identification des synergies entre drone et satellite 1.1 Introduction 1.2 Méthodes 1.3 Résultats 1.4 Discussion 1.5 Conclusion Chapitre 2 - Le potentiel des synergies drone/satellite pour le suivi des prairies humides 2.1 Introduction 2.2 Les problématiques et enjeux du suivi des prairies humides 2.3 Méthodologies appliquées aux synergies drone/satellite 2.4 Site d’étude et données 2.5 Conclusion Chapitre 3 - Calibration de modèle : Cartographie des communautés végétales de prairie humide 3.1 Introduction 3.2 Matériels 3.3 Méthodes 3.4 Résultats 3.5 Discussion 3.6 Conclusion Chapitre 4 - Fusion de données : Cartographie des dynamiques d’inondation de prairie humide 4.1 Introduction 4.2 Matériels 4.3 Méthodes 4.4 Résultats 4.5 Discussion 4.6 Conclusion Conclusion générale Numéro de notice : 26727 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géographie : Rennes 2 : 2021 Organisme de stage : Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique LETG nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 10/01/2021 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03519981/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99529

Absolute field calibration for multi-GNSS receiver antennas at ETH Zurich / Daniel Willi in GPS solutions, vol 24 n° 1 (January 2020)  

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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)  

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Télédétection radar : de l'image d'intensité initiale au choix du mode de calibration des coefficients de diffusion / Jean-Paul Rudant in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - octobre 2019)  

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Calibration errors in determining slant Total Electron Content (TEC) from multi-GNSS data / Wei Li in Advances in space research, vol 63 n° 5 (1 March 2019)  

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Global observations of ocean surface winds and waves using spaceborne synthetic aperture radar measurements / Huimin Li (2019)  

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How to calibrate historical aerial photographs : a change analysis of naturally dynamic boreal forest landscapes / Niko Kulha in Forests, vol 9 n° 10 (October 2018)  

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Revisit the calibration errors on experimental slant total electron content (TEC) determined with GPS / Wenfeng Nie in GPS solutions, vol 22 n° 3 (July 2018)  

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Periodic signals in a pseudo-kinematic GPS coordinate time series depending on the antenna phase centre model – TRM55971.00 TZGD antenna case study / Karol Dawidowicz in Survey review, vol 49 n° 355 (October 2017)  

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A hybrid genetic algorithm with local optimiser improves calibration of a vegetation change cellular automata model / Rachel Whitsed in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 3-4 (March-April 2017)  

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Mass evolution of Mediterranean, Black, Red, and Caspian Seas from GRACE and altimetry : accuracy assessment and solution calibration / B. D. Loomis in Journal of geodesy, vol 91 n° 2 (February 2017)  

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