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Object-based water body extraction model using Sentinel-2 satellite imagery / Gordana Kaplan in European journal of remote sensing, vol 50 n° 1 (2017)  

Public [article]  inEuropean journal of remote sensing > vol 50 n° 1 (2017) . - pp 143 - 150 Titre : Object-based water body extraction model using Sentinel-2 satellite imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Gordana Kaplan, Auteur ; Ugur Avdan, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 143 - 150 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] analyse d'image orientée objet [Termes descripteurs IGN] extraction automatique [Termes descripteurs IGN] image multibande [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI [Termes descripteurs IGN] lac [Termes descripteurs IGN] Macédoine [Termes descripteurs IGN] Normalized Difference Water Index [Termes descripteurs IGN] segmentation d'image Résumé : (auteur) Water body extraction is an important part of water resource management and has been the topic of a number of research works related to remote sensing for over two decades. Extracting water bodies from satellite images with a pixel-based method or indexes cannot eliminate other objects that have a low albedo, such as shadows and built-up areas. Since their spectral differences cannot be separated, in this paper a method that combines a pixel-based index and object-based method has been used on a Sentinel-2 satellite image with a resolution of 10 m. The method uses image segmentation on a multispectral image containing 13 bands. It also uses indexes used for extracting water bodies, such as the Normalized Difference Water Index (NDWI). Two study areas with different characteristics have been chosen, one mountainous and one urban region, both of them located in Macedonia. Using object-based techniques and pixel-based indexes, such as NDWI, the results from the NDWI have been improved by a kappa value of more than 0.5. Numéro de notice : A2017-719 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/22797254.2017.1297540 En ligne : https://doi.org/10.1080/22797254.2017.1297540 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88375 [article]

Raft cultivation area extraction from high resolution remote sensing imagery by fusing multi-scale region-line primitive association features / Wang Min in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 123 (January 2017)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 123 (January 2017) . - pp 104 - 113 Titre : Raft cultivation area extraction from high resolution remote sensing imagery by fusing multi-scale region-line primitive association features Type de document : Article/Communication Auteurs : Wang Min, Auteur ; Qi Cui, Auteur ; Wang Jie, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 104 - 113 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] agriculture [Termes descripteurs IGN] analyse de données [Termes descripteurs IGN] analyse multiéchelle [Termes descripteurs IGN] aquaponie [Termes descripteurs IGN] détection de cible [Termes descripteurs IGN] extraction automatique [Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes descripteurs IGN] image à haute résolution [Termes descripteurs IGN] segmentation d'image Résumé : (Auteur) In this paper, we first propose several novel concepts for object-based image analysis, which include line-based shape regularity, line density, and scale-based best feature value (SBV), based on the region-line primitive association framework (RLPAF). We then propose a raft cultivation area (RCA) extraction method for high spatial resolution (HSR) remote sensing imagery based on multi-scale feature fusion and spatial rule induction. The proposed method includes the following steps: (1) Multi-scale region primitives (segments) are obtained by image segmentation method HBC-SEG, and line primitives (straight lines) are obtained by phase-based line detection method. (2) Association relationships between regions and lines are built based on RLPAF, and then multi-scale RLPAF features are extracted and SBVs are selected. (3) Several spatial rules are designed to extract RCAs within sea waters after land and water separation. Experiments show that the proposed method can successfully extract different-shaped RCAs from HR images with good performance. Numéro de notice : A2017-010 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2016.10.008 En ligne : http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.10.008 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83911 [article]

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Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 1. Observation des surfaces continentales par télédétection optique / Nicolas Baghdadi (2017)

Public Titre de série : Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 1 Titre : Observation des surfaces continentales par télédétection optique : techniques et méthodes Type de document : Monographie Auteurs : Nicolas Baghdadi, Editeur scientifique ; Mehrez Zribi, Editeur scientifique Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2017 Collection : Collection système Terre - Environnement Importance : 365 p. Format : 15 x 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78405-156-3 Note générale : Bibliographie et glossaire Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Télédétection [Termes descripteurs IGN] appariement d'images [Termes descripteurs IGN] classification [Termes descripteurs IGN] détection d'objet [Termes descripteurs IGN] détection de cible [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] extraction automatique [Termes descripteurs IGN] forme d'onde [Termes descripteurs IGN] image hyperspectrale [Termes descripteurs IGN] image multibande [Termes descripteurs IGN] image optique [Termes descripteurs IGN] lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de terrain [Termes descripteurs IGN] observation de la Terre [Termes descripteurs IGN] rapport signal sur bruit [Termes descripteurs IGN] rayonnement électromagnétique [Termes descripteurs IGN] restauration d'image [Termes descripteurs IGN] restitution lasergrammétrique Index. décimale : 35.00 Télédétection - généralités Résumé : (Editeur) Cet ouvrage décrit les principes physiques des techniques fondamentales de la télédétection optique utilisées dans l’observation des surfaces continentales. Premier volume d’une série de six ouvrages, Observation des surfaces continentales par télédétection optique présente les bases des systèmes optiques et lidars : instrumentation, physique de la mesure, méthodes de traitement et d’analyse de données. L’estimation de modèles numériques de terrain à partir d’images optiques et de données lidars est également exposée. Note de contenu : 1. Physique de la mesure dans le domaine optique 2. Traitement d’images satellitaires multispectrales 3. Modèles numériques de terrain à partir d’images optiques 4. Traitement d’images hyperspectrales 5. Principe et physique de la mesure lidar 6. Méthodes de traitement de données lidar 7. Modèles numériques de terrain à partir de données lidar aéroportées Numéro de notice : 22753A Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86430

Voir aussi

• Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 3. Observation des surfaces continentales par télédétection 1 / Nicolas Baghdadi (2017)
• Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 5. Observation des surfaces continentales par télédétection 3 / Nicolas Baghdadi (2017)
• Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 2. Observation des surfaces continentales par télédétection micro-onde / Nicolas Baghdadi (2017)
• Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 4. Observation des surfaces continentales par télédétection 2 / Nicolas Baghdadi (2017)
• Remote Sensing Observations of Continental Surfaces, vol 1. Optical Remote Sensing of Land Surface / Nicolas Baghdadi (2016)

Contient

• Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, ch. 6. Méthodes de traitement de données lidar / Clément Mallet (2017)
• Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, ch. 7. Modèles numériques de terrain à partir de données lidar aéroportées / Clément Mallet (2017)

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Extracting building patterns with multilevel graph partition and building grouping / Shihong Du in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 122 (December 2016)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 122 (December 2016) . - pp 81 – 96 Titre : Extracting building patterns with multilevel graph partition and building grouping Type de document : Article/Communication Auteurs : Shihong Du, Auteur ; Liqun Luo, Auteur ; Kai Cao, Auteur ; Mi Shu, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 81 – 96 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique [Termes descripteurs IGN] extraction automatique [Termes descripteurs IGN] figure géométrique [Termes descripteurs IGN] graphe [Termes descripteurs IGN] partition des données [Termes descripteurs IGN] paysage urbain [Termes descripteurs IGN] reconstruction 2D du bâti [Termes descripteurs IGN] reconstruction automatique Résumé : (Auteur) Building patterns are crucial for urban landscape evaluation, social analyses and multiscale spatial data automatic production. Although many studies have been conducted, there is still lack of satisfying results due to the incomplete typology of building patterns and the ineffective extraction methods. This study aims at providing a typology with four types of building patterns (e.g., collinear patterns, curvilinear patterns, parallel and perpendicular groups, and grid patterns) and presenting four integrated strategies for extracting these patterns effectively and efficiently. First, the multilevel graph partition method is utilized to generate globally optimal building clusters considering area, shape and visual distance similarities. In this step, the weights of similarity measurements are automatically estimated using Relief-F algorithm instead of manual selection, thus building clusters with high quality can be obtained. Second, based on the clusters produced in the first step, the extraction strategies group the buildings from each cluster into patterns according to the criteria of proximity, continuity and directionality. The proposed methods are tested using three datasets. The experimental results indicate that the proposed methods can produce satisfying results, and demonstrate that the F-Histogram model is better than the two widely used models (i.e., centroid model and the Voronoi graph) to represent relative directions for building patterns extraction. Numéro de notice : A2016--022 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern En ligne : http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.10.001 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83885 [article]

Hyperspectral feature extraction using total variation component analysis / Behnood Rasti in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 54 n° 12 (December 2016) . - pp 6976 - 6985 Titre : Hyperspectral feature extraction using total variation component analysis Type de document : Article/Communication Auteurs : Behnood Rasti, Auteur ; Magnus Orn Ulfarsson, Auteur ; Johannes R. Sveinsson, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 6976 - 6985 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] extraction automatique [Termes descripteurs IGN] image hyperspectrale [Termes descripteurs IGN] précision de la classification [Termes descripteurs IGN] variation totale Résumé : (Auteur) In this paper, a novel feature extraction method, called orthogonal total variation component analysis (OTVCA), is proposed for remotely sensed hyperspectral data. The features are extracted by minimizing a total variation (TV) penalized optimization problem. The TV penalty promotes piecewise smoothness of the extracted features which is useful for classification. A cyclic descent algorithm called OTVCA-CD is proposed for solving the minimization problem. In the experiments, OTVCA is applied on a rural hyperspectral image having low spatial resolution and an urban hyperspectral image having high spatial resolution. The features extracted by OTVCA show considerable improvements in terms of classification accuracy compared with features extracted by other state-of-the-art methods. Numéro de notice : A2016-922 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2016.2593463 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83326 [article]

Automatic extraction of road networks from GPS traces / Jia Qiu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 8 (August 2016)  

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Supervised classification of very high resolution optical images using wavelet-based textural features / Olivier Regniers in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 6 (June 2016)  

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Kernel-based domain-invariant feature selection in hyperspectral images for transfer learning / Claudio Persello in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 5 (May 2016)  

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Active-metric learning for classification of remotely sensed hyperspectral images / E. Pasolli in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 4 (April 2016)  

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Fusion of hyperspectral images and digital surface models for urban object extraction / Janja Avbelj (2016) 

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Mise en place de procédures automatiques en vue d’accélérer la production des plans topographiques au sein de l’entreprise Techni Drone / Kévin Javerliat (2016)

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Road vectorisation from high-resolution imagery based on dynamic clustering using particle swarm optimisation / Fateme Ameri in Photogrammetric record, vol 30 n° 152 (December 2015 - February 2016)  

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Distinctive order based self-similarity descriptor for multi-sensor remote sensing image matching / Amin Sedaghat in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 108 (October 2015)  

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Measuring the effectiveness of various features for thematic information extraction from very high resolution remote sensing imagery / X. Chen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 9 (September 2015)  

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Semisupervised transfer component analysis for domain adaptation in remote sensing image classification / Giona Matasci in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 7 (July 2015)

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