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Gérer les informations temporelles dans et par les modèles informatiques / Frédéric Bertrand in Revue internationale de géomatique, vol 25 n° 3 (septembre - novembre 2015)
[article]
Titre : Gérer les informations temporelles dans et par les modèles informatiques Type de document : Article/Communication Auteurs : Frédéric Bertrand, Auteur ; Cyril Faucher, Auteur ; Jean-Yves Lafaye, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 415 - 436 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] base de connaissances
[Termes IGN] base de données spatiotemporelles
[Termes IGN] entrepôt de données
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] MADS
[Termes IGN] modèle conceptuel de données spatio-temporellesRésumé : (auteur) Les informations temporelles jouent un rôle important dans une grande majorité de problèmes scientifiques. En géographie, l’interaction avec les aspects spatiaux et la référence à des calendriers sur de longues périodes est fréquente. Les approches théoriques ou expérimentales croisent nécessairement différents points de vue de plusieurs communautés scientifiques. Pour préciser et unifier les langages et les pratiques, l’utilisation systématique de modèles plus ou moins formels est une garantie d’efficacité (cohérence, correction, réutilisation, etc.). L’accès à des masses toujours plus importantes d’informations complexes et hétérogènes, la volonté de capitalisation des résultats nécessitent le peuplement et l’interrogation d’entrepôts de données et de bases de connaissance. L’informatique produit des modèles qui permettent de formuler et de résoudre un grand nombre de questions en la matière. Le présent article donne un état de l’art sur le sujet ainsi que des exemples de modèles, assortis de références à des travaux applicatifs. Numéro de notice : A2015-420 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/RIG.25.415-436 Date de publication en ligne : 16/06/2015 En ligne : https://doi.org/10.3166/RIG.25.415-436 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=76927
in Revue internationale de géomatique > vol 25 n° 3 (septembre - novembre 2015) . - pp 415 - 436[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-2015031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Object detection in optical remote sensing images based on weakly supervised learning and high-level feature learning / Junwei Han in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 6 (June 2015)
[article]
Titre : Object detection in optical remote sensing images based on weakly supervised learning and high-level feature learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Junwei Han, Auteur ; Dingwen Zhang, Auteur ; Gong Cheng, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 3325 - 3337 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage semi-dirigé
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] moteur d'inférenceRésumé : (Auteur) The abundant spatial and contextual information provided by the advanced remote sensing technology has facilitated subsequent automatic interpretation of the optical remote sensing images (RSIs). In this paper, a novel and effective geospatial object detection framework is proposed by combining the weakly supervised learning (WSL) and high-level feature learning. First, deep Boltzmann machine is adopted to infer the spatial and structural information encoded in the low-level and middle-level features to effectively describe objects in optical RSIs. Then, a novel WSL approach is presented to object detection where the training sets require only binary labels indicating whether an image contains the target object or not. Based on the learnt high-level features, it jointly integrates saliency, intraclass compactness, and interclass separability in a Bayesian framework to initialize a set of training examples from weakly labeled images and start iterative learning of the object detector. A novel evaluation criterion is also developed to detect model drift and cease the iterative learning. Comprehensive experiments on three optical RSI data sets have demonstrated the efficacy of the proposed approach in benchmarking with several state-of-the-art supervised-learning-based object detection approaches. Numéro de notice : A2015 - 283 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2014.2374218 Date de publication en ligne : 18/12/2014 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2014.2374218 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=76400
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 53 n° 6 (June 2015) . - pp 3325 - 3337[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2015061 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Substance dependence constrained sparse NMF for hyperspectral unmixing / Yuan Yuan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 6 (June 2015)
[article]
Titre : Substance dependence constrained sparse NMF for hyperspectral unmixing Type de document : Article/Communication Auteurs : Yuan Yuan, Auteur ; Min Fu, Auteur ; Xiaoqiang Lu, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 2975 - 2986 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] factorisation
[Termes IGN] factorisation de matrice non-négative
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] matrice creuseRésumé : (Auteur) Hyperspectral unmixing is one of the most important problems in analyzing remote sensing images, which aims to decompose a mixed pixel into a collection of constituent materials named endmembers and their corresponding fractional abundances. Recently, various methods have been proposed to incorporate sparse constraints into hyperspectral unmixing and achieve advanced performance. However, most of them ignore the complex distribution of substances in hyperspectral data so that they are only effective in limited cases. In this paper, the concept of substance dependence is introduced to help hyperspectral unmixing. Generally, substance dependence can be considered in a local region by K-nearest neighbors method. However, since substances of hyperspectral images are complicatedly distributed, number K of the most similar substances to each substance is difficult to decide. In this case, substance dependence should be considered in the whole data space, and the number of the K most similar substances to each substance can be adaptively determined by searching from the whole space. Through maintaining the substance dependence during unmixing, the abundances resulted from the proposed method are closer to the real fractions, which lead to better unmixing performance. The following contributions can be summarized. 1) The concept of substance dependence is proposed to describe the complicated relationship between substances in the hyperspectral image. 2) We propose substance dependence constrained sparse nonnegative matrix factorization (SDSNMF) for hyperspectral unmixing. Using SDSNMF, we meet or exceed state-of-the-art unmixing performance. 3) Adequate experiments on both synthetic and real hyperspectral data have been tested. Compared with the state-of-the-art methods, the experimental results prove the superiority of the proposed method. Numéro de notice : A2015-280 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2014.2365953 Date de publication en ligne : 13/01/2015 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2014.2365953 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=76391
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 53 n° 6 (June 2015) . - pp 2975 - 2986[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2015061 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible A critical comparison among pansharpening algorithms / Gemine Vivone in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 5 (mai 2015)
[article]
Titre : A critical comparison among pansharpening algorithms Type de document : Article/Communication Auteurs : Gemine Vivone, Auteur ; Luciano Alparone, Auteur ; Jocelyn Chanussot, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 2565 - 2586 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algorithme de fusion
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse multibande
[Termes IGN] analyse multirésolution
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image panchromatique
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] Matlab
[Termes IGN] pansharpening (fusion d'images)
[Termes IGN] qualité des donnéesRésumé : (Auteur) Pansharpening aims at fusing a multispectral and a panchromatic image, featuring the result of the processing with the spectral resolution of the former and the spatial resolution of the latter. In the last decades, many algorithms addressing this task have been presented in the literature. However, the lack of universally recognized evaluation criteria, available image data sets for benchmarking, and standardized implementations of the algorithms makes a thorough evaluation and comparison of the different pansharpening techniques difficult to achieve. In this paper, the authors attempt to fill this gap by providing a critical description and extensive comparisons of some of the main state-of-the-art pansharpening methods. In greater details, several pansharpening algorithms belonging to the component substitution or multiresolution analysis families are considered. Such techniques are evaluated through the two main protocols for the assessment of pansharpening results, i.e., based on the full- and reduced-resolution validations. Five data sets acquired by different satellites allow for a detailed comparison of the algorithms, characterization of their performances with respect to the different instruments, and consistency of the two validation procedures. In addition, the implementation of all the pansharpening techniques considered in this paper and the framework used for running the simulations, comprising the two validation procedures and the main assessment indexes, are collected in a MATLAB toolbox that is made available to the community. Numéro de notice : A2015-523 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2014.2361734 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2014.2361734 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=77534
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 53 n° 5 (mai 2015) . - pp 2565 - 2586[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2015051 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Interferometric phase image estimation via sparse coding in the complex domain / Hao Hongxing in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 5 (mai 2015)
[article]
Titre : Interferometric phase image estimation via sparse coding in the complex domain Type de document : Article/Communication Auteurs : Hao Hongxing, Auteur ; José M. Bioucas-Dias, Auteur ; Vladimir Katkovnik, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 2587 - 2602 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] matrice creuse
[Termes IGN] phase
[Termes IGN] programmation par contraintes
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] restauration d'imageRésumé : (auteur) This paper addresses interferometric phase image estimation, i.e., the estimation of phase modulo-2π images from sinusoidal 2π-periodic and noisy observations. These degradation mechanisms make interferometric phase image estimation a quite challenging problem. We tackle this challenge by reformulating the true estimation problem as a sparse regression, often termed sparse coding, in the complex domain. Following the standard procedure in patch-based image restoration, the image is partitioned into small overlapping square patches, and the vector corresponding to each patch is modeled as a sparse linear combination of vectors, termed the atoms, taken from a set called dictionary. Aiming at optimal sparse representations, and thus at optimal noise removing capabilities, the dictionary is learned from the data that it represents via matrix factorization with sparsity constraints on the code (i.e., the regression coefficients) enforced by the ℓ1 norm. The effectiveness of the new sparse-coding-based approach to interferometric phase estimation, termed the SpInPHASE, is illustrated in a series of experiments with simulated and real data where it outperforms the state-of-the-art. Numéro de notice : A2015-630 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2014.2361919 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2014.2361919 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=78118
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 53 n° 5 (mai 2015) . - pp 2587 - 2602[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2015051 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A study of projections for key point based registration of panoramic terrestrial 3D laser scan / Hamidreza Houshiar in Geo-spatial Information Science, vol 18 n° 1 (March 2015)PermalinkUsages des modèles spatiaux pour la prospective / Thomas Houet in Revue internationale de géomatique, vol 25 n° 1 (mars - mai 2015)PermalinkGabor feature-based collaborative representation for hyperspectral imagery classification / Sen Jia in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 2 (February 2015)Permalink3D modelling with national coverage: Bridging the gap between research and practice / Jantien E. 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