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Traitements numériques des images de télédétection, Vol. 2. Visualisation, techniques d'amélioration de la visualisation des images numériques / Olivier de Joinville (2012)

Public Titre de série : Traitements numériques des images de télédétection, Vol. 2 Titre : Visualisation, techniques d'amélioration de la visualisation des images numériques Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Olivier de Joinville , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut Géographique National - IGN Année de publication : 2012 Importance : 27 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] correction radiométrique [Termes IGN] étalement d'histogramme [Termes IGN] filtrage linéaire [Termes IGN] filtrage non linéaire [Termes IGN] filtrage numérique d'image [Termes IGN] histogramme [Termes IGN] morphologie mathématique [Termes IGN] uniformisation d'histogramme Index. décimale : 35.20 Traitement d'image Note de contenu : 1 - Rappels sur la radiométrie et sur l'acquisition d'une image numérique 2 - Visualisation d'une image 3 - Amélioration de la visualisation d'une image 4 - Les filtres Numéro de notice : 21596B Affiliation des auteurs : ENSG (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Manuel de cours DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90638

Voir aussi

• Traitements numériques des images de télédétection, Vol. 1. Notions de base sur les couleurs / Olivier de Joinville (2012)
• Traitements numériques des images de télédétection, Vol. 3. Traitements appliqués à la photo-interprétation / Olivier de Joinville (2012)

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21596-01B	35.20	Livre	Centre de documentation	Télédétection	Disponible

Traitement des données de télédétection / Michel-Claude Girard (2010)

Public Titre : Traitement des données de télédétection : environnement et ressources naturelles Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Michel-Claude Girard, Auteur ; C.M. Girard, Auteur Mention d'édition : 2 Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2010 Collection : Technique et ingénierie Sous-collection : Série Environnement et sécurité Importance : 553 p. Format : 17 x 25 cm - sans cédérom ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-054850-7 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] aménagement du littoral [Termes IGN] capteur (télédétection) [Termes IGN] chromatopsie [Termes IGN] classification [Termes IGN] classification ascendante hiérarchique [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] classification hypercube [Termes IGN] classification non dirigée [Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance [Termes IGN] classification par nuées dynamiques [Termes IGN] Corine Land Cover [Termes IGN] correction géométrique [Termes IGN] couleur à l'écran [Termes IGN] cultures [Termes IGN] détection de contours [Termes IGN] filtrage du bruit [Termes IGN] filtrage linéaire [Termes IGN] filtrage non linéaire [Termes IGN] géologie [Termes IGN] herbe [Termes IGN] indice de végétation [Termes IGN] mine [Termes IGN] paysage [Termes IGN] pédologie [Termes IGN] photo-interprétation [Termes IGN] prairie [Termes IGN] qualité des données [Termes IGN] rayonnement électromagnétique [Termes IGN] rayonnement infrarouge thermique [Termes IGN] restauration d'image [Termes IGN] télédétection en hyperfréquence [Termes IGN] traitement d'image [Termes IGN] vecteur (télédétection) [Termes IGN] zone humide Résumé : (Editeur) Cet ouvrage propose un panorama complet du traitement des données issues des images satellitales et aéroportées. II aborde les bases physiques de la télédétection, les capteurs et satellites, et les comportements spectraux des objets et de la couleur, avant de détailler les différents traitements des données de télédétection : l'interprétation visuelle et le classement automatique ; les traitements textural et structural ; la photogrammétrie ; la transformation géométrique des images. L'ouvrage traite également de l'étude de la qualité des images et des critères de choix des données pour l'utilisateur, et présente un large panorama des nombreuses applications de la télédétection (visible, infrarouge, hyperfréquences, CORINE Land Cover, gestion du littoral, etc.). Cette seconde édition apporte des mises à jour sur les satellites d'observation de la Terre, ainsi que de nouveaux éléments sur l'étude des sols (données hyperspectrales, aménagement du littoral et cartographie rapide de l'impact des catastrophes naturelles, étude du climat et de son évolution, interférométrie utilisée pour suivre les déformations du terrain). Véritable outil de travail, ce livre s'adresse aux professionnels qui utilisent la télédétection et veulent trouver des solutions pour traiter leurs données numériques spatialisées. II constitue également une référence utile aux chercheurs et étudiants du domaine. Note de contenu : - LES SOURCES DE DONNEES - INTERPRETATION PHYSIQUE DES DONNEES - TRAITEMENT ET INTERPRETATION - APPLICATIONS Numéro de notice : 20451 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=46773

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20451-01	35.20	Livre	Centre de documentation	Télédétection	Disponible
20451-02	35.20	Livre	Centre de documentation	Télédétection	Disponible

Urban-trees extraction from Quickbird imagery using multiscale spectex-filtering and non-parametric classification / Y.O. Ouma in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 63 n° 3 (May - June 2008)

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 63 n° 3 (May - June 2008) . - pp 333 - 351 Titre : Urban-trees extraction from Quickbird imagery using multiscale spectex-filtering and non-parametric classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Y.O. Ouma, Auteur ; R. Tateishi, Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 333 - 351 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] algorithme de filtrage [Termes IGN] analyse multirésolution [Termes IGN] anisotropie [Termes IGN] arbre (flore) [Termes IGN] classificateur non paramétrique [Termes IGN] classification non dirigée [Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance [Termes IGN] extraction du sursol [Termes IGN] filtrage non linéaire [Termes IGN] image Quickbird [Termes IGN] milieu urbain [Termes IGN] transformation en ondelettes Résumé : (Auteur) Due to the more heterogeneous spectral-radiometric characteristics within urban land-use/cover units in very-high spatial resolution imagery, the traditional pixel-wise statistical and monoscale based classification approaches do not lead to satisfactory results. The main drawback of these methods is that they neglect the shape and context aspects of the image information, which are among the main clues for information extraction at very-high spatial resolutions. This paper presents a pre-classification filtering strategy based on unsupervised multiresolution non-linear image filtering that combines spectral and textural (spectex) image characteristics. In a multiscale model, the local texture characteristics are extracted via wavelet decomposition. The multiscale wavelets texture is then used to control the multiresolution spectral filtering process using the non-linear anisotropic diffusion approach. From the multiresolution non-linear filtering procedure, scale sub-bands suitable for urban-trees extraction are selected. The selected bands are integrated with a normalized difference vegetation index (NDVI) and a principal components transformation (PCT) for classification using a decision-tree (DT) non-parametric classifier. The DT results are compared with the statistical maximum-likelihood classifier. It has been demonstrated that with Quickbird imagery a classification based on the filtered imagery improved the extraction accuracy of urban-trees by 11.7% using the parametric maximum-likelihood classifier, and by 22.5% using the non-parametric decision-tree classifier. This is an increase from a 70.8% extraction accuracy when the respective methods are not used. The results further indicate that the non-linear filtering approach is superior to the linear (median) filtering technique, by 20.8% with respect to classification accuracy. Copyright ISPRS Numéro de notice : A2008-220 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29215 [article]

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081-08031	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Kalman filtering, theory and practice using MATLAB, [Third edition] / Mohinder S. Grewal (2008)

Public Titre : Kalman filtering, theory and practice using MATLAB, [Third edition] Type de document : Monographie Auteurs : Mohinder S. Grewal, Auteur ; Angus P. Andrews, Auteur Mention d'édition : 3 Editeur : New York, Londres, Hoboken (New Jersey), ... : John Wiley & Sons Année de publication : 2008 Importance : 575 p. Format : 16 x 24 cm + cédérom ISBN/ISSN/EAN : 978-0-470-17366-4 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal [Termes IGN] filtrage linéaire [Termes IGN] filtrage non linéaire [Termes IGN] filtre de Kalman [Termes IGN] GPS-INS [Termes IGN] Matlab [Termes IGN] positionnement par GNSS [Termes IGN] programmation stochastique [Termes IGN] système linéaire Résumé : (Editeur) This book provides readers with a solid introduction to the theoretical and practical aspects of Kalman filtering. It has been updated with the latest developments in the implementation and application of Kalman filtering, including adaptations for nonlinear filtering, more robust smoothing methods, and developing applications in navigation. All software is provided in MATLAB, giving readers the opportunity to discover how the Kalman filter works in action and to consider the practical arithmetic needed to preserve the accuracy of results. Note de contenu : 1. General Information 1.1 On Kalman Filtering 1.2 On Optimal Estimation Methods 1.3 On the Notation Used In This Book 1.4 Summary Problems 2. Linear Dynamic Systems 2.1 Chapter Focus 2.2 Dynamic System Models 2.3 Continuous Linear Systems and Their Solutions 2.4 Discrete Linear Systems and Their Solutions 2.5 Observability of Linear Dynamic System Models 2.6 Summary Problems 3. Random Processes and Stochastic Systems 3.1 Chapter Focus 3.2 Probability and Random Variables (RVs) 3.3 Statistical Properties of RVs 3.4 Statistical Properties of Random Processes (RPs) 3.5 Linear RP Models 3.6 Shaping Filters and State Augmentation 3.7 Mean and Covariance Propagation 3.8 Relationships Between Model Parameters 3.9 Orthogonality Principle 3.10 Summary Problems 4. Linear Optimal Filters and Predictors 4.1 Chapter Focus 4.2 Kalman Filter 4.3 Kalman–Bucy Filter 4.4 Optimal Linear Predictors 4.5 Correlated Noise Sources 4.6 Relationships Between Kalman–Bucy and Wiener Filters 4.7 Quadratic Loss Functions 4.8 Matrix Riccati Differential Equation 4.9 Matrix Riccati Equation In Discrete Time 4.10 Model Equations for Transformed State Variables 4.11 Application of Kalman Filters 4.12 Summary Problems 5. Optimal Smoothers 5.1 Chapter Focus 5.2 Fixed-Interval Smoothing 5.3 Fixed-Lag Smoothing 5.4 Fixed-Point Smoothing 5.5 Summary Problems 6. Implementation Methods 6.1 Chapter Focus 6.2 Computer Roundoff 6.3 Effects of Roundoff Errors on Kalman Filters 6.4 Factorization Methods for Square-Root Filtering 6.5 Square-Root and UD Filters 6.6 Other Implementation Methods 6.7 Summary Problems 7. Nonlinear Filtering 7.1 Chapter Focus 7.2 Quasilinear Filtering 7.3 Sampling Methods for Nonlinear Filtering 7.4 Summary Problems 8. Practical Considerations 8.1 Chapter Focus 8.2 Detecting and Correcting Anomalous Behavior 8.3 Prefiltering and Data Rejection Methods 8.4 Stability of Kalman Filters 8.5 Suboptimal and Reduced-Order Filters 8.6 Schmidt–Kalman Filtering 8.7 Memory, Throughput, and Wordlength Requirements 8.8 Ways to Reduce Computational Requirements 8.9 Error Budgets and Sensitivity Analysis 8.10 Optimizing Measurement Selection Policies 8.11 Innovations Analysis 8.12 Summary Problems 9. Applications to Navigation 9.1 Chapter Focus 9.2 Host Vehicle Dynamics 9.3 Inertial Navigation Systems (INS) 9.4 Global Navigation Satellite Systems (GNSS) 9.5 Kalman Filters for GNSS 9.6 Loosely Coupled GNSS/INS Integration 9.7 Tightly Coupled GNSS/INS Integration 9.8 Summary Problems Appendix A - MATLAB Software A.1 Notice A.2 General System Requirements A.3 CD Directory Structure A.4 MATLAB Software for Chapter 2 A.5 MATLAB Software for Chapter 3 A.6 MATLAB Software for Chapter 4 A.7 MATLAB Software for Chapter 5 A.8 MATLAB Software for Chapter 6 A.9 MATLAB Software for Chapter 7 A.10 MATLAB Software for Chapter 8 A.11 MATLAB Software for Chapter 9 A.12 Other Sources of Software Appendix B - A Matrix Refresher B.1 Matrix Forms B.2 Matrix Operations B.3 Block Matrix Formulas B.4 Functions of Square Matrices B.5 Norms B.6 Cholesky Decomposition B.7 Orthogonal Decompositions of Matrices B.8 Quadratic Forms B.9 Derivatives of Matrices Numéro de notice : 22103 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=63231

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22103-01	24.20	Livre	Centre de documentation	Physique	Disponible

Apports des techniques de filtrage non linéaire pour la navigation avec les systèmes de navigation inertiels et le GPS / A. Giremus (2005)

Public Titre : Apports des techniques de filtrage non linéaire pour la navigation avec les systèmes de navigation inertiels et le GPS Type de document : Thèse/HDR Auteurs : A. Giremus, Auteur Editeur : Toulouse : Ecole Nationale Supérieure de l'Aéronautique et de l'Espace ENSAE Année de publication : 2005 Importance : 175 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse présentée pour obtenir le titre de docteur de l'Ecole Nationale Supérieure de l'Aéronautique et de l'Espace, spécialité signal, image, acoustique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Navigation et positionnement [Termes IGN] brouillage [Termes IGN] centrale inertielle [Termes IGN] détection d'erreur [Termes IGN] erreur systématique [Termes IGN] filtrage non linéaire [Termes IGN] filtre de Kalman [Termes IGN] GPS-INS [Termes IGN] méthode de Monte-Carlo [Termes IGN] récepteur GPS [Termes IGN] trajet multiple Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) [introduction] [...] Dans cette thèse, nous évaluons l'intérêt des techniques de filtrage particulaire pour l'hybridation du GPS (Global Positioning System) et des systèmes de navigation inertielle. Une solution pour répondre aux exigences de performance consiste en effet à coupler plusieurs systèmes de navigation afin de tirer parti de leur complémentarité. Le GPS permet ainsi de stabiliser les estimés de la centrale inertielle qui offre par contre une précision et continuité de services inaccessibles à un système de radionavigation par satellites. Le couplage est réalisé par un filtre d'hybridation qui combine les mesures en provenance des deux systèmes de positionnement pour en déduire l'estimé des paramètres d'intérêt. Deux architectures d'hybridation sont envisagées : 1- l'hybridation serrée qui met à profit les mesures GPS pour recaler les estimés de la centrale inertielle, 2- l'hybridation très serrée où les estimés inertielles sont utilisées par le récepteur GPS pour aider à la formation des mesures. Les équations de mesure pour les deux niveaux d'hybridation considérés sont non linéaires, ce qui motive le recours à des stratégies de filtrage particulaire. Le filtre de Kalman étendu fournit généralement une solution satisfaisante aux problèmes d'hybridation serrée et très serrée. Nous nous intéressons donc à des scénarios de navigation difficiles correspondant à un véhicule présentant une forte dynamique ou évoluant dans environnement perturbé. Nous montrons ainsi que les méthodes séquentielles de Monte Carlo proposent une solution élégante au problème des changements abrupts pouvant affecter les mesures GPS tels que les phénomènes de brouillage ou multitrajets. Ce résultat est prometteur car ces perturbations sont connues pour dégrader de façon importante la solution de navigation. A l'issu du manuscrit et au vu des conclusions de chaque chapitre, nous proposons une architecture d'hybridation combinant hybridation serrée et très serrée. L'intégration très serrée peut être réalisée à l'aide d'un filtre de Kalman étendu ou d'un filtre particulaire. Le gain en précision et robustesse permis par l'approche particulaire est étudié avec soin. Note de contenu : Introduction 1 Introduction à la navigation 1.1 Introduction 1.2 Petit historique de la navigation 1.3 Le GPS, un système de radionavigation par satellites 1.3.1 Principe 1.3.2 Infrastructures du système GPS 1.3.3 Formation de la mesure GPS 1.4 Les systèmes de navigation inertielle 1.4.1 Introduction à la navigation inertielle 1.4.2 Les plate-formes de capteurs 1.4.3 Le calculateur 1.4.4 Avantages et limitations 1.5 Résolution du problème de navigation 1.5.1 Approche Bayésienne et modélisation du problème 1.5.2 Solution conceptuelle au problème d'estimation 1.5.3 Systèmes linéaires Gaussiens 1.5.4 Systèmes non linéaires 1.6 Conclusion 2 Modèle de filtrage pour l'hybridation serrée GPS/INS 2.1 Introduction 2.2 Intérêt de l'hybridation GPS/INS 2.3 Architectures d'hybridation 2.4 Modèle d'état 2.4.1 Choix du vecteur état 2.4.2 Modèle de propagation des erreurs inertielles 2.4.3 Modèle de mesure 2.5 Conclusion 3 Stratégies de filtrage particulaire pour l'hybridation serrée GPS/INS 3.1 Introduction 3.2 Analyse du modèle de filtrage 3.3 Solutions algorithmiques issues de la littérature 3.3.1 Bootstrap filter 3.3.2 Loi de proposition optimale 3.3.3 Le filtre particulaire régularisé 3.3.4 Le filtre particulaire Rao-Blackwellisé 3.4 Variante algorithmique proposée 3.4.1 Critère de régularisation 3.5 Etude des performances des algorithmes 3.5.1 Simulation des données 3.5.2 Scénarios de test 3.5.3 Critère de performance 3.5.4 Analyse des résultats 3.6 Conclusion 4 Détection/estimation conjointe des erreurs induites par les multitrajets 4.1 Introduction 4.2 Caractérisation des erreurs de multitrajets 4.2.1 Les multitrajets en radionavigation 4.2.2 Modèle de multitrajets 4.2.3 Impact des multitrajets sur les mesures GPS 4.3 Formulation du problème de détection/estimation des biais de multitrajets 4.3.1 Modèles d'état 4.3.2 Modèle de mesure 4.4 Solutions algorithmiques 4.4.1 Les algorithmes à modèles multiples 4.4.2 Le Rapport de vraisemblance généralisé (RVG) 4.5 Solution particulaire proposée 4.5.1 Rao-Blackwellisation 4.5.2 Loi de proposition 4.5.3 Contrôle du rééchantillonnage par un test d'hypothèses 4.6 Etude des performances de l'algorithme DECFP 4.6.1 Simulation des données 4.6.2 Critères de performance 4.6.3 Résultats de simulation 4.7 Conclusion 5 Détection/estimation conjointe des erreurs de brouillage 5.1 Introduction 5.2 Le problème des interférences en navigation GPS 5.2.1 Origine des interférences 5.2.2 Effets des interférences 5.2.3 Techniques d'atténuation 5.3 Formulation du problème 5.3.1 Modèle a priori des paramètres de variance 5.3.2 Modèle a priori pour le vecteur indicateur 5.4 Un filtre particulaire pour la navigation en présence d'interférences 5.4.1 Principe de l'algorithme 5.4.2 Objectifs d'estimation 5.4.3 Stratégie d'exploration de l'espace-état 5.4.4 Sélection des particules 5.4.5 Contrainte de durée minimale 5.5 Résultats de simulation 5.5.1 Scénario de navigation 5.5.2 Réglage du filtre particulaire 5.5.3 Étude des performances de l'algorithme développé 5.6 conclusion 6 Hybridation très serrée INS/GPS 6.1 Introduction 6.2 Récepteur multi-corrélateur 6.2.1 Architecture générique d'un récepteur GPS 6.2.2 Limitations des architectures classiques 6.2.3 Architecture multi-corrélateurs 6.3 Filtre particulaire vs filtre de Kalman étendu 6.3.1 Modèle de filtrage 6.3.2 Stratégie de filtrage particulaire 6.3.3 Résultats de simulation 6.4 Hybridation très serrée 6.4.1 Architecture d'hybridation 6.4.2 Modèle de filtrage 6.4.3 Stratégie de filtrage particulaire 6.4.4 Résultats de simulation 6.4.5 Filtre particulaire vs filtre de Kalman étendu 6.5 Conclusion Annexes A Equations de navigation inertielle B Matrices de régression de l'algorithme RVG C Borne de Cramer Rao a posteriori D Loi de proposition du vecteur de navigation (chapitre 5) Numéro de notice : 14035 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Signal. Image. Acoustique : Toulouse, Ecole Nationale Supérieure de l'Aéronautique et de l'Espace : 2005 Organisme de stage : Laboratoire d'Informatique et de Mathématiques Appliquées (ENSEEIHT) nature-HAL : Thèse DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=45235

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14035-01	THESE	Livre	Centre de documentation	Thèses	Disponible

Traitement des données de télédétection / Michel-Claude Girard (2004)

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Wavelets applied to simplification of digital terrain models / J.T. Bjorke in International journal of geographical information science IJGIS, vol 17 n° 7 (october 2003)

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Introduction to real-time imaging / E.R. Dougherty (1995)

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