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Handbook on advances in remote sensing and geographic information systems / Margarita N. Favorskaya (2017)
Titre : Handbook on advances in remote sensing and geographic information systems : paradigms and applications in forest landscape modeling Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Margarita N. Favorskaya, Auteur ; Lakhmi C. Jain, Auteur Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2017 Collection : Intelligent Systems Reference Library num. 122 Importance : 415 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-319-52306-4 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] arbre (flore)
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] éclairage
[Termes IGN] écosystème forestier
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] lasergrammétrie
[Termes IGN] logiciel
[Termes IGN] modèle numérique de surface de la canopée
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] ombre
[Termes IGN] réalité virtuelle
[Termes IGN] reconstruction d'objet
[Termes IGN] rendu (géovisualisation)
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] texturageIndex. décimale : 35.41 Applications de télédétection - végétation Résumé : (Editeur) This book presents the latest advances in remote-sensing and geographic information systems and applications. It is divided into four parts, focusing on Airborne Light Detection and Ranging (LiDAR) and Optical Measurements of Forests; Individual Tree Modelling; Landscape Scene Modelling; and Forest Eco-system Modelling. Given the scope of its coverage, the book offers a valuable resource for students, researchers, practitioners, and educators interested in remote sensing and geographic information systems and applications. Note de contenu : 1 INNOVATIONS IN REMOTE SENSING OF FORESTS
1.1 Introduction
1.2 Chapters Including in the Book
1.3 Conclusions
Part 1 - Airborne LiDAR and Optical Measurements of Forest
2 OVERVIEW OF LIDAR TECHNOLOGIES AND EQUIPMENT FOR LAND COVER SCANNING
2.1 Introduction
2.2 Development of LiDAR Technology
2.3 Overview of Airborne Laser Scanning
2.4 Overview of UAV Laser Scanning
2.5 Overview of Terrestrial Laser Scanning
2.6 Comparison of Remote Sensing Techniques for Forest Inventory
2.7 Conclusions
3 SOFTWARE TOOLS FOR TERRAIN AND FOREST MODELLING
3.1 Introduction
3.2 Survey of Software Tools for Terrain Modelling
3.3 Survey of Software Tools for Vegetation Modelling
3.4 Conclusions
4 DATA FUSION FOR EVALUATION OF WOODLAND PARAMETERS
4.1 Introduction
4.2 Related Work
4.3 Generalized Flowchart for Data Fusion of Airborne Laser Scanning, Imaging Spectroscopy, and Imaging Photography
4.4 Representation of Airborne LiDAR and Digital Photography Data
4.5 Method for Crown and Trunk Measurements
Active Contour Models
4.6 Experimental Results
4.7 Conclusions
Part 2 - Individual Tree Modelling
5 TREE MODELLING IN VIRTUAL REALITY ENVIRONMENT
5.1 Introduction
5.2 Related Work
5.3 Fundamentals of L-Systems
5.4 Procedural Modelling of Broad-Leaved Trees and Shrubs
5.5 Procedural Modelling of Coniferous Trees
5.6 Modelling Results
5.7 Conclusions
6 REALISTIC TREE MODELLING
6.1 Introduction
6.2 Related Work
6.3 Voxel Modelling of Vegetation
6.4 Improvement of Tree Models by Realistic Data
6.5 Experimental Results
6.6 Conclusions
Part 3 - Landscape Scene Modelling
7 DIGITAL MODELLING OF TERRAIN SURFACE
7.1 Introduction
7.2 Related Work
7.3 Densification of LiDAR Point Cloud
7.4 Filtering of LiDAR Points
7.5 Generation of Digital Terrain Model
7.6 Experimental Results
7.7 Conclusions
8 TEXTURING OF LANDSCAPE SCENES
8.1 Introduction
8.2 Related Work
8.3 Fundamentals of Texture Mapping
8.4 Multi-resolution Texturing for Digital Earth Surface Model
8.5 Multi-resolution Texturing for Vegetation Models
8.6 Experimental Results
8.7 Conclusions
9 LARGE SCENE RENDERING
9.1 Introduction
9.2 Related Work
9.3 Large Landscape Scene Rendering
9.4 Large Terrain Rendering
9.5 Vegetation Rendering
9.6 Realistic Lighting
9.7 Shaders
9.8 Conclusions
10 SCENE RENDERING UNDER METEOROLOGICAL IMPACTS
10.1 Introduction
10.2 Related Work
10.3 Wind Rendering
10.4 Fog Simulation
10.5 Rain Simulation
10.6 Snow Covering Simulation
10.7 Natural Objects’ Rendering
10.8 Experimental Results
10.9 Conclusions
Part 4 - Forest Ecosystem Modelling
11 LIGHTING AND SHADOWS RENDERING IN NATURAL SCENES
11.1 Introduction
11.2 Related Work
11.3 Background of Lighting
11.4 Simulation of Lighting in Modelling Scene
11.5 Simulation of Lighting Changes in Modelling Scene
11.6 Implementation
11.7 Conclusions
12 MODELLING OF FOREST ECOSYSTEMS
12.1 Introduction
12.2 Related Work
12.3 Forest Scene Modelling
12.4 Forest Ecosystems
12.5 Modelling of Living Conditions
12.6 ConclusionsNuméro de notice : 22742 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Manuel Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85782 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 22742-01 35.41 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible Segmentation sémantique de données de télédétection multimodale : application aux peuplements forestiers / Clément Dechesne (2017)
Titre : Segmentation sémantique de données de télédétection multimodale : application aux peuplements forestiers Titre original : Semantic segmentation of multimodal remote sensing data : case study of forest stands Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Dechesne , Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2017 Conférence : ORASIS 2017, 16e journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur 12/06/2017 16/06/2017 Colleville-sur-Mer France open access proceedings Importance : 8 p. Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] arbre (flore)
[Termes IGN] attribut géomètrique
[Termes IGN] attribut sémantique
[Termes IGN] base de données localisées IGN
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] délimitation
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] espèce végétale
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] méthode de réduction d'énergie
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (Auteur) La délimitation des peuplements forestiers est une connaissance fondamentale pour la gestion des forêts, pour les politiques publiques, pour l’aménagement du territoire, etc. Cette tâche est encore principalement réalisée manuellement par photo-interprétation d’images géospatiales à (très) haute résolution spatiale (THR). La délimitation des peuplements a été peu abordée dans la littérature, et s’est principalement intéressée, dans des environnements forestiers, à l’extraction individuelle des arbres, qui reste imprécise, et la classification des espèces d’arbres, qui présente des résultats peu satisfaisants. Dans cet article, une méthode fondée sur la fusion des données lidar aéroportées et des images multispectrales THR est proposée pour la délimitation automatique des peuplements forestiers. Les images multispectrales donnent des informations sur les espèces d’arbres, tandis que les nuages de points lidar 3D fournissent des informations géométriques (sur la hauteur principalement). Des attributs multimodaux sont calculés, à la fois au niveau du pixel et de l’objet : les objets sont obtenus à partir d’une sur-segmentation. Une classification supervisée est ensuite effectuée au niveau de l’objet afin de discriminer grossièrement les espèces d’arbres existantes dans chaque zone d’intérêt. Les résultats de la classification sont ensuite traités pour obtenir des zones homogènes avec des frontières lisses par minimisation d’énergie. La formulation de l’énergie comporte deux parties ; une liée à la classification, et une autre dans laquelle des contraintes supplémentaires liées aux attributs précédemment calculés, sont ajoutées. Le modèle énergétique est efficace avec un gain de précision jusqu’à 15% par rapport à la classification au niveau de l’objet. Les résultats de la segmentation utilisant ce modèle ont une précision allant de 96% à 99% par rapport à la Base de Données Forêt de l’IGN. Numéro de notice : C2017-015 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01866680 Format de la ressource électronique : vers HAL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=87048 Documents numériques
en open access
C2017-015-Segmentation sémantique - version auteurAdobe Acrobat PDF Segmentation sémantique de peuplements forestiers par analyse conjointe d’imagerie multispectrale très haute résolution et de données 3D Lidar aéroportées / Clément Dechesne (2017)
Titre : Segmentation sémantique de peuplements forestiers par analyse conjointe d’imagerie multispectrale très haute résolution et de données 3D Lidar aéroportées Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Clément Dechesne , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Directeur de thèse Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2017 Importance : 220 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat pour obtenir le grade de docteur délivré par l’Université Paris-Est, spécialité doctorale Sciences et Technologies de l’Information GéographiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] attribut
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] délimitation
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] essence d'arbre
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] méthode de réduction d'énergie
[Termes IGN] peuplement forestier
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] zone homogèneIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les peuplements forestiers constituent une entité de base pour l’inventaire forestier statistique et la cartographie. Ils sont définis comme de (grandes) zones forestières (par exemple, de plus de 2 ha) et de composition homogène en termes d’essences d’arbres et d’âge. Leur délimitation précise est généralement effectuée par des opérateurs humains par une analyse visuelle d’images contenant un canal infrarouges à très haute résolution (THR). Cette tâche est fastidieuse, nécessite beaucoup de temps et doit donc être automatisée pour un suivi de l’évolution et une mise à jour plus efficace des bases de données. Une méthode fondée sur la fusion de données lidar aéroportées et d’images multispectrales THR est proposée pour la délimitation automatique de peuplements forestiers contenant une essence dominante (c’est à dire, pure à plus de 75%). Il s’agit en effet d’une tâche préliminaire importante pour la mise à jour de la base de données de la couverture forestière. La méthode est adaptable à la donnée et au paysage étudié. Elle est composée de quatre étapes qui sont analysées en profondeur qui tirent le meilleur parti des différents sources de données de télédétection, à l’aide de processus de fusion à plusieurs niveaux des images optiques VHR et du nuage de points lidar 3D aéroporté mais aussi de l’analyse de la base de données géographique (BD Forêt) décrivant la forêt Française. Des attributs multimodaux sont d’abord extraits et leur pertinence est évaluée. Ces attributs sont ensuite croisée avec une sur-segmentation afin d’obtenir des attributs au niveau de l’objet. Il peut s’agir d’arbres (obtenus à partir du nuage de points) ou de tout autre objet de taille et/ou de forme similaire. En raison du nombre élevé d’attributs, une sélection d’attributs est ensuite effectuée. Elle permet de réduire les temps de calcul, d’améliorer la discrimination ainsi que d’évaluer la pertinence des attributs extraits et la complémentarité des données de télédétection. Une classification supervisée fondée objet est ensuite effectuée avec l’algorithme supervisé des Forêts Aléatoires. Une attention spéciale est apportée à la création du jeu d’apprentissage afin de faire face aux erreurs potentielles de la base de données Forêt. Enfin, le résultat de la classification est ensuite traité afin d’obtenir des zones homogènes avec des frontières lisses. Ce lissage est effectué de manière globale sur l’image en minimisant une énergie, dans laquelle contraintes supplémentaires sont proposées en plus des formulations classiques pour former la fonction d’énergie. Ce problème est reformulé de manière graphique et résolu par une approche de type coupe de graphe. Une étude détaillée des différentes parties de la chaîne de traitement proposée à été réalisée. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode proposée fournit des résultats très satisfaisants en termes d’étiquetage et de délimitation des peuplements, même pour des régions spatialement éloignées et présentant des paysages différents. La méthode proposée permet également d’évaluer la complémentarité des sources de données de télédétection (à savoir le lidar et les images optiques THR). Plusieurs schémas de fusion sont par ailleurs proposés en fonction du niveau de détail souhaité et des éventuelles contraintes opérationnelles (temps de calculs, données). Note de contenu : 1- Introduction
2- State of the art
3- Proposed framework
4- Flowchart assessment
5- Regularization: how to obtain smooth relevant stands?
6- Data fusion
7- Conclusions and perspectivesNuméro de notice : 17504 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Sciences et Technologies de l’Information Géographique : Paris-Est : 2017 Organisme de stage : MATIS (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-01760483 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90390 An integrated framework for the spatio–temporal–spectral fusion of remote sensing images / Huanfeng Shen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)
[article]
Titre : An integrated framework for the spatio–temporal–spectral fusion of remote sensing images Type de document : Article/Communication Auteurs : Huanfeng Shen, Auteur ; Xiangchao Meng, Auteur ; Liangpei Zhang, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 7135 - 7148 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algorithme de fusion
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] fusion de données multisource
[Termes IGN] image spectraleRésumé : (Auteur) Remote sensing satellite sensors feature a tradeoff between the spatial, temporal, and spectral resolutions. In this paper, we propose an integrated framework for the spatio-temporal-spectral fusion of remote sensing images. There are two main advantages of the proposed integrated fusion framework: it can accomplish different kinds of fusion tasks, such as multiview spatial fusion, spatio-spectral fusion, and spatio-temporal fusion, based on a single unified model, and it can achieve the integrated fusion of multisource observations to obtain high spatio-temporal-spectral resolution images, without limitations on the number of remote sensing sensors. The proposed integrated fusion framework was comprehensively tested and verified in a variety of image fusion experiments. In the experiments, a number of different remote sensing satellites were utilized, including IKONOS, the Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+), the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), the Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment (HYDICE), and Système Pour l' Observation de la Terre-5 (SPOT-5). The experimental results confirm the effectiveness of the proposed method. Numéro de notice : A2016-926 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2016.2596290 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2016.2596290 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83332
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 54 n° 12 (December 2016) . - pp 7135 - 7148[article]DEM Fusion of elevation REST API data in support of rapid flood modelling / Heather McGrath in Geomatica, vol 70 n° 4 (December 2016)
[article]
Titre : DEM Fusion of elevation REST API data in support of rapid flood modelling Type de document : Article/Communication Auteurs : Heather McGrath, Auteur ; Emmanuel Stefanakis, Auteur ; M. Nastev, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 283 - 297 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] architecture REST
[Termes IGN] données altimétriques
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] Nouveau-Brunswick (Canada)
[Termes IGN] partitionnement
[Termes IGN] pondération
[Termes IGN] traitement de données localiséesRésumé : (auteur) Les modèles numériques d’altitudes (MNA) font partie intégrante de la modélisation des inondations. Les données MNA à haute résolution ne sont pas toujours disponibles ou abordables pour les collectivités et ainsi d’autres sources de données altimétriques sont examinées. Bien que la précision de certaines de ces sources ait été rigoureusement vérifiée (p. ex., SRTM, ASTER), d’autres, telles que les API REST du modèle numérique d’élévation du Canada (MNÉC) de Ressources naturelles Canada et les API REST d’élévations de Google et Bing, n’ont pas encore été correctement évaluées. Les détails concernant la source d’acquisition et la précision sont souvent non publiés pour les API. Pour inclure ces données dans les applications géospatiales afin d’évaluer l’incertitude et la réduire, la fusion des données est examinée. Ainsi, cet article présente une nouvelle méthode de fusion des données altimétriques. La nouvelle méthode intègre les concepts de partitionnement des données et de pondération inverse à la distance (PID) dans le calcul d’une nouvelle surface altimétrique fusionnée. Les résultats des MNA individuels et des MNA fusionnés sont comparés à une surface LiDAR (détection et télémétrie par ondes lumineuses) à haute résolution et aux cartes des inondations pour deux zones d’étude au Nouveau-Brunswick. La comparaison des surfaces individuelles avec celle du LiDAR conclut que les résultats respectent leurs spécifications de précision affichées, les données de Bing calculant les plus petits biais moyens et le MNÉC les plus petits écarts types. La fusion des trois surfaces au moyen de la méthode proposée augmente la corrélation et minimise l’écart type et le biais moyen lorsqu’on la compare au LiDAR, indépendamment du terrain, produisant ainsi un MNA plus précis. Numéro de notice : A2016--133 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.5623/cig2016-402 En ligne : https://doi.org/10.5623/cig2016-402 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85204
in Geomatica > vol 70 n° 4 (December 2016) . - pp 283 - 297[article]The open data HELI-DEM DTM for the western alpine area: computation and publication / L. Biagi in Applied geomatics, vol 8 n° 3-4 (December 2016)PermalinkAutomatic registration of MLS point clouds and SfM meshes of urban area / Reiji Yoshimura in Geo-spatial Information Science, vol 19 n° 3 (October 2016)PermalinkA Computationally efficient algorithm for fusing multispectral and hyperspectral images / Raúl Guerra in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 10 (October 2016)PermalinkRelative importance analysis of Landsat, waveform LIDAR and PALSAR inputs for deciduous biomass estimation / Alyssa Endres in European journal of remote sensing, vol 49 n° 1 (2016)PermalinkOn the impact of airborne gravity data to fused gravity field models / Dimitrios Bolkas in Journal of geodesy, vol 90 n° 6 (June 2016)PermalinkExploiting joint sparsity for pansharpening : the J-SparseFI algorithm / Xiao Xiang Zhu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 5 (May 2016)PermalinkTowards fusing uncertain location data from heterogeneous sources / Bing Zhang in Geoinformatica, vol 20 n° 2 (April - June 2016)PermalinkSpatial data fusion in spatial data infrastructures using linked data / Stefan Wiemann in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 3-4 (March - April 2016)PermalinkMatrix-based discriminant subspace ensemble for hyperspectral image spatial–spectral feature fusion / Renlong Hang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 2 (February 2016)PermalinkAutonomous navigation in complex nonplanar environments based on laser ranging / Philipp Andreas Krüsi (2016)Permalink