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Multimodal scene understanding: algorithms, applications and deep learning, ch. 11. Decision fusion of remote-sensing data for land cover classification / Arnaud Le Bris (2019)
Titre de série : Multimodal scene understanding: algorithms, applications and deep learning, ch. 11 Titre : Decision fusion of remote-sensing data for land cover classification Type de document : Chapitre/Contribution Auteurs : Arnaud Le Bris , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur ; Walid Ouerghemmi , Auteur ; Cyril Wendl, Auteur ; Tristan Postadjian , Auteur ; Anne Puissant, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : Londres, New York : Academic Press Année de publication : 2019 Importance : pp 341 - 382 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] fusion de données multisource
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] image SPOT 7
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (Auteur) Very high spatial resolution (VHR) multispectral imagery enables a fine delineation of objects and a possible use of texture information. Other sensors provide a lower spatial resolution but an enhanced spectral or temporal information, permitting one to consider richer land cover semantics. So as to benefit from the complementary characteristics of these multimodal sources, a decision late fusion scheme is proposed. This makes it possible to benefit from the full capacities of each sensor, while dealing with both semantic and spatial uncertainties. The different remote-sensing modalities are first classified independently. Separate class membership maps are calculated and then merged at the pixel level, using decision fusion rules. A final label map is obtained from a global regularization scheme in order to deal with spatial uncertainties while conserving the contrasts from the initial images. It relies on a probabilistic graphical model involving a fit-to-data term related to merged class membership measures and an image-based contrast-sensitive regularization term. Conflict between sources can also be integrated into this scheme. Two experimental cases are presented. In the first case one considers the fusion of VHR multispectral imagery with lower spatial resolution hyperspectral imagery for fine-grained land cover classification problem in dense urban areas. In the second case one uses SPOT 6/7 satellite imagery and Sentinel-2 time series to extract urban area footprints through a two-step process: classifications are first merged in order to detect building objects, from which a urban area prior probability is derived and eventually merged to Sentinel-2 classification output for urban footprint detection. Numéro de notice : H2019-002 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Chapître / contribution nature-HAL : ChOuvrScient DOI : 10.1016/B978-0-12-817358-9.00017-2 Date de publication en ligne : 02/08/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/B978-0-12-817358-9.00017-2 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93303
Titre : Soil moisture assessment in grasslands using optical remote sensing data Type de document : Mémoire Auteurs : Luc Beraud, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2019 Importance : 50 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse spectrale
[Termes IGN] corrélation
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] indice d'humidité
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] prairie
[Termes IGN] radiométrieIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Cette étude évalue la possibilité d’estimer l’humidité du sol des prairies via l’utilisation de données optiques de télédétection satellitaire. Les images satellites utilisées sont issues de la mission Sentinel-2 et permettent une évaluation de l’humidité du sol à une résolution d’environ vingt mètres. Des échantillons de sols ont été collectés dans différentes prairies pour établir des données de référence d’humidité du sol. Puis, des liens entre l’humidité des sols mesurée et la radiométrie des prairies ont été recherchés via l’emploi d’indices optiques et de méthodes statistiques de corrélation avec les observations et les mesures in situ réalisées. Cependant, la densité du couvert végétal des prairies ajoute une couche d’incertitudes du fait de l’influence de nombreux paramètres de végétation. Vingt indices optiques ont été utilisés afin de définir expérimentalement les plus appropriés. A l’issue du projet, la meilleure corrélation obtenue a un score R2 de 0.9 avec 11 point de référence. Les résultats ont permis de réaliser une classification de l’estimation de l’humidité des sols. Ainsi, les résultats sont prometteurs et donnent une bonne corrélation entre l’humidité des sols pour le jeu de données d’une acquisition terrain et la radiométrie des images satellites. Cependant, les autres acquisitions terrain ne permettent pas d’obtenir une telle corrélation et soulignent la nécessité de développer une nouvelle méthode réduisant l’impact une nouvelle méthode des autres facteurs qui changent la radiométrie optique de la végétation. Note de contenu : INTRODUCTION
1. Subject and context presentation
1.1 Setting and objectives
1.2 State of the research
1.3 Data and methods
2. Data collection and processing
2.1 Processing overview
2.2 In situ data
2.3 Image processing
2.4 Data processing for the statistical analysis
3. Statistical analysis
3.1 Raw band assessment
3.2 Indices assessment
3.3 Conclusion
4. Retrieval of soil moisture
4.1 Data preprocessing
4.2 Machine learning
CONCLUSION
ANNEXES :
A. Indices
B. Fieldworks
C. Soil moisture regressions
D. Processing steps: from raw data to classificationNuméro de notice : 26103 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Institute for Environmental Solutions Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93847 Documents numériques
peut être téléchargé
Soil moisture assessment in grasslands... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Time-space tradeoff in deep learning models for crop classification on satellite multi-spectral image time series / Vivien Sainte Fare Garnot (2019)
Titre : Time-space tradeoff in deep learning models for crop classification on satellite multi-spectral image time series Type de document : Article/Communication Auteurs : Vivien Sainte Fare Garnot , Auteur ; Loïc Landrieu , Auteur ; Sébastien Giordano , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2019 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : IGARSS 2019, IEEE International Geoscience And Remote Sensing Symposium 28/07/2019 02/08/2019 Yokohama Japon Proceedings IEEE Importance : 4 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] cultures
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (auteur) In this article, we investigate several structured deep learning models for crop type classification on multi-spectral time series. In particular, our aim is to assess the respective importance of spatial and temporal structures in such data. With this objective, we consider several designs of convolutional, recurrent, and hybrid neural networks, and assess their performance on a large dataset of freely available Sentinel-2 imagery. We find that the best-performing approaches are hybrid configurations for which most of the parameters (up to 90%) are allocated to modeling the temporal structure of the data. Our results thus constitute a set of guidelines for the design of bespoke deep learning models for crop type classification. Numéro de notice : C2019-018 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Autre URL associée : URL ArXiv Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2019.8900517 Date de publication en ligne : 14/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS.2019.8900517 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93352 Urban morpho-types classification from SPOT-6/7 imagery and Sentinel-2 time series / Arnaud Le Bris (2019)
Titre : Urban morpho-types classification from SPOT-6/7 imagery and Sentinel-2 time series Type de document : Article/Communication Auteurs : Arnaud Le Bris , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2019 Projets : GeoSud / Conférence : JURSE 2019, Joint Urban Remote Sensing Event 22/05/2019 24/05/2019 Vannes France Proceedings IEEE Importance : 4 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] image SPOT 7
[Termes IGN] morphologie urbaine
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) This paper aims at detecting several urban morpho-type classes out of SPOT-6/7 imagery and Sentinel-2 time series. Urban classes of Urban Atlas are considered. The proposed strategy is a bottom-up one. It first detects basic urban objects (buildings, roads, vegetation), and use them to calculate multi-scale morphological features. These features are then fed to a Random Forest classifier trained from samples out of Urban Atlas urban classes. Obtained results is optionally merged with a Random Forest classification based on Sentinel-2 time series. Obtained results are promising. Numéro de notice : C2019-004 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/JURSE.2019.8808988 Date de publication en ligne : 22/08/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/JURSE.2019.8808988 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92209 Utilisation de données Sentinel-2 et SPOT 6/7 pour la classification de l’occupation du sol / Olivier Stocker (2019)
Titre : Utilisation de données Sentinel-2 et SPOT 6/7 pour la classification de l’occupation du sol Type de document : Mémoire Auteurs : Olivier Stocker, Auteur ; Arnaud Le Bris , Encadrant Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2019 Importance : 70 p. Note générale : bibliographie
Rapport de stage Mastère spécialisé Photogrammétrie, Positionnement, Mesure de DéformationsLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] image SPOT 7
[Termes IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (auteur) Cette étude porte sur le développement d’une architecture entièrement convolutive, adaptée au traitement de l’information spatiale apportée par la très haute résolution des capteurs SPOT 6 et 7. Cette architecture s’est montrée plus performante que les approches par fenêtre glissante dans la précision de la détection des objets topographiques, même en zone dense. Parallèlement, ces travaux montrent que l’ajout de contraintes permet de mieux délimiter les objets et que la finesse de la vérité terrain joue un grand rôle dans cette capacité de délimitation. Cette nouvelle architecture a également permis de générer, à partir de produits existants, des cartes de couverture du sol d’une qualité prometteuse. Les différents niveaux de richesse de nomenclatures évalués ont mis en avant une capacité de constance dans la segmentation sémantique. Enfin, ces travaux ont servi d’étude préliminaire à la fusion tardive et précoce des données SPOT 6/7 et Sentinel 2, dans l’objectif d’ajouter à la richesse spatiale, déjà efficace, une dimension spectrale. L’ensemble des contraintes liées à l’implantation entièrement convolutive de la fusion et les modifications à appliquer sur notre architecture ont été listées. Note de contenu : Introduction
1- Classification de l'occupation du sol
2- Données et traitement
3- Algorithmique
4- Segmentation sémantique entièrement convolutive
5- Segmentation par fusion
ConclusionNuméro de notice : 17344 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire PPMD Organisme de stage : LaSTIG (IGN) DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98316 Documents numériques
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Utilisation de données Sentinel-2 et SPOT 6/7 ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Super-resolution of Sentinel-2 images : Learning a globally applicable deep neural network / Charis Lanaras in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 146 (December 2018)PermalinkEstimation of forest above-ground biomass by geographically weighted regression and machine learning with Sentinel imagery / Lin Chen in Forests, vol 9 n° 10 (October 2018)PermalinkFusion tardive d’images SPOT 6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine / Cyril Wendl in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 217-218 (juin - septembre 2018)PermalinkAn object-based approach for mapping forest structural types based on low-density LiDAR and multispectral imagery / Luis Angel Ruiz in Geocarto international, vol 33 n° 5 (May 2018)PermalinkImproving the analysis of biogeochemical patterns associated with internal waves in the strait of Gibraltar using remote sensing images / Gabriel Navarro in Estuarine, Coastal and Shelf Science, vol 204 (May 2018)PermalinkCartographie des défoliations du massif forestier du Pays des étangs en Lorraine : Apports potentiels de la télédétection / Thierry Bélouard in Revue forestière française, vol 70 n° 5 (2018)PermalinkMapping spatial variability of foliar nitrogen in coffee (Coffea arabica L.) plantations with multispectral Sentinel-2 MSI data / Abel Chemura in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 138 (April 2018)PermalinkMapping tree cover with Sentinel-2 data using the Support Vector Machine (SVM) / Anna Mirończuk in Geoinformation issues, Vol 9 n° 1 (2017)PermalinkUnderstanding the temporal dimension of the red-edge spectral region for forest decline detection using high-resolution hyperspectral and Sentinel-2a imagery / Pablo J. Zarco-Tejada in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 137 (March 2018)PermalinkAdapting an existing semi-automatized image processing chain to enable Sentinel-2 data classification. / Hiyam Elbadri (2018)PermalinkAutomated delineation of wildfire areas using Sentinel-2 satellite imagery / Mira Weirather in GI Forum, vol 2018 n° 1 ([01/01/2018])PermalinkPermalinkClassification à très haute résolution (THR) spatiale et fusion d'occupation des sols (OCS) / Tristan Postadjian (2018)PermalinkConception d’une méthode radar de suivi bimensuel des déforestations et d’une méthode optique de classification d’occupation des sols / Luc Baudoux (2018)PermalinkCrop-rotation structured classification using multi-source sentinel images and LPIS for crop type mapping / Simon Bailly (2018)PermalinkDecision fusion of SPOT6 and multitemporal Sentinel2 images for urban area detection / Cyril Wendl (2018)PermalinkPermalinkFusion tardive d’images SPOT-6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine / Cyril Wendl (2018)PermalinkMapping grassland management intensity using Sentinel-2 satellite data / Marijke Elisabeth Bekkema in GI Forum, vol 2018 n° 1 ([01/01/2018])PermalinkQGIS in Remote Sensing, Volume 2. QGIS and applications in agriculture and forest / Nicolas Baghdadi (2018)PermalinkSentinel-2 data analysis and comparison with UAV multispectral images for precision viticulture / Frederica Nonni in GI Forum, vol 2018 n° 1 ([01/01/2018])PermalinkSentinel-2 level-1 calibration and validation status from the mission performance centre / Catherine Bouzinac (2018)PermalinkA study of the influence of the historical snow accumulation and wind effects on the extended Chajnantor plateau / Juliette Ortet (2018)PermalinkSuivi des cultures dans le périmètre du Loukkos-Maroc : Apport de la télédétection radar et optique / Siham Acharki (2018)PermalinkSuivi écologique des prairies semi-naturelles : analyse statistique de séries temporelles denses d’images satellite à haute résolution spatiale / Maylis Lopes (2018)PermalinkSynergie des données Sentinel optiques et radar pour l’observation et l’analyse de la végétation du littoral du Pays de Brest / Antoine Billey (2018)PermalinkTesting, analysis and improvement of FGI-NLS Sentinel-2 data processing chain for land use applications / Emile Blettery (2018)PermalinkToward a systematic integration of optical remote sensing for inland waters studies / Vincent Maurice Nouchi (2018)PermalinkUse of satellite image classifications to update and enhance a land cover database / Mohamed Touiti (2018)PermalinkUtilisation de QGIS en télédétection, Volume 2. QGIS et applications en agriculture et forêt / Nicolas Baghdadi (2018)PermalinkEstimation and mapping of above-ground biomass of mangrove forests and their replacement land uses in the Philippines using Sentinel imagery / Jose Alan A. Castillo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 134 (December 2017)PermalinkPregnant with potential / Geoff Sawyer in GEO: Geoconnexion international, vol 16 n° 10 (October 2017)PermalinkExamination of Sentinel-2A multi-spectral instrument (MSI) reflectance anisotropy and the suitability of a general method to normalize MSI reflectance to nadir BRDF adjusted reflectance / David P. Roy in Remote sensing of environment, vol 199 (15 September 2017)PermalinkUnderstanding the temporal behavior of crops using Sentinel-1 and Sentinel-2-like data for agricultural applications / Amanda Veloso in Remote sensing of environment, vol 199 (15 September 2017)PermalinkSentinel-1A SAR and sentinel-2A MSI data fusion for urban ecosystem service mapping / Jan Haas in Remote Sensing Applications: Society and Environment, RSASE, vol 8 (November 2017)PermalinkCopernicus Sentinel-2A calibration and products validation status / Ferran Gascon in Remote sensing, vol 9 n° 6 (June 2017)PermalinkEvaluation of forest fire on Madeira Island using Sentinel-2A MSI imagery / Gabriel Navarro in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 58 (June 2017)PermalinkObject-based water body extraction model using Sentinel-2 satellite imagery / Gordana Kaplan in European journal of remote sensing, vol 50 n° 1 (2017)PermalinkAnalyse de séries temporelles d’images Sentinel et intégration de connaissances pour la classification en milieu agricole / Simon Bailly (2017)PermalinkAutomatisation de l’acquisition et du traitement des images Sentinel-2 pour le calcul d’indices de végétation aidant à la prévention des pics de paludisme à Madagascar / Charlotte Wolff (2017)PermalinkCartographie de l'occupation des sols à partir de séries temporelles d'images satellitaires à hautes résolutions : identification et traitement des données mal étiquetées / Charlotte Pelletier (2017)PermalinkDéveloppement d'un outil de lecture et de traitement des observations satellitaires des capteurs "Ocean & Land Colour Imager" et "Multi-Spectral Imager" / Gabriel Calassou (2017)PermalinkPermalinkFusion of multi-temporal Sentinel-2 image series and very-high spatial resolution images for detection of urban areas / Cyril Wendl (2017)PermalinkUtilisation de données satellites dans le combat contre l'esclavage moderne / Florent Negrel-Teodori (2017)Permalink