Descripteur
Documents disponibles dans cette catégorie (18)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Superpixel partitioning of very high resolution satellite images for large-scale classification perspectives with deep convolutional neural networks / Tristan Postadjian (2018)
Titre : Superpixel partitioning of very high resolution satellite images for large-scale classification perspectives with deep convolutional neural networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Tristan Postadjian , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Hichem Sahbi, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2018 Projets : GeoSud / Conférence : IGARSS 2018, IEEE International Geoscience And Remote Sensing Symposium, observing, understanding and forecasting the dynamics of our planet 22/07/2018 27/07/2018 Valencia Espagne Proceedings IEEE Importance : pp 1328 - 1331 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] base de données topographiques
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image infrarouge
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] image SPOT 7
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (auteur) Supervised classification is the fundamental task for landcover map generation. Deep neural networks recently outperformed other state-of-the-art classifiers in many machine learning challenges, from semantic segmentation to speech recognition. Such strategies are now commonly employed in the literature for the purpose of land-cover mapping. This paper develops the strategy for the use of deep networks to label very high resolution satellite images, with the perspective of mapping regions at country scale. Therefore, a superpixel based method is introduced in order to (i) ensure correct delineation of objects and (ii) perform the classification in a dense way but with decent computing times. Numéro de notice : C2018-056 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2018.8519222 Date de publication en ligne : 05/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS.2018.8519222 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91370 Investigating the potential of deep neural networks for large-scale classification of very high resolution satellite images / Tristan Postadjian in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol IV-1/W1 (May 2017)
[article]
Titre : Investigating the potential of deep neural networks for large-scale classification of very high resolution satellite images Type de document : Article/Communication Auteurs : Tristan Postadjian , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Hichem Sahbi, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Année de publication : 2017 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ISPRS 2017, Workshops HRIGI – CMRT – ISA – EuroCOW 06/06/2017 09/06/2017 Hanovre Allemagne ISPRS OA Annals Article en page(s) : pp 183 - 190 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] Brest
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] géodatabase
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] image SPOT 7
[Termes IGN] réseau neuronal convolutifRésumé : (auteur) Semantic classification is a core remote sensing task as it provides the fundamental input for land-cover map generation. The very recent literature has shown the superior performance of deep convolutional neural networks (DCNN) for many classification tasks including the automatic analysis of Very High Spatial Resolution (VHR) geospatial images. Most of the recent initiatives have focused on very high discrimination capacity combined with accurate object boundary retrieval. Therefore, current architectures are perfectly tailored for urban areas over restricted areas but not designed for large-scale purposes. This paper presents an end-to-end automatic processing chain, based on DCNNs, that aims at performing large-scale classification of VHR satellite images (here SPOT 6/7). Since this work assesses, through various experiments, the potential of DCNNs for country-scale VHR land-cover map generation, a simple yet effective architecture is proposed, efficiently discriminating the main classes of interest (namely buildings, roads, water, crops, vegetated areas) by exploiting existing VHR land-cover maps for training. Numéro de notice : A2017-861 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.5194/isprs-annals-IV-1-W1-183-2017 Date de publication en ligne : 30/05/2017 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-annals-IV-1-W1-183-2017 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89844
in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences > vol IV-1/W1 (May 2017) . - pp 183 - 190[article]Automatic production of large-scale cloud-free orthomosaics from multitemporal satellite images / Nicolas Champion (2017)
Titre : Automatic production of large-scale cloud-free orthomosaics from multitemporal satellite images Type de document : Article/Communication Auteurs : Nicolas Champion , Auteur ; Emilie Le Hir, Auteur ; Stéphane Massera , Auteur ; Nicolas Bellaiche , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2017 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : Multitemp 2017, 9th International Workshop on the Analysis of Multitemporal Remote Sensing Images 27/06/2017 29/06/2017 Brugge Belgique Proceedings IEEE Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] continuité cartographique
[Termes IGN] harmonisation des données
[Termes IGN] image Pléiades-HR
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] image SPOT 7
[Termes IGN] masque
[Termes IGN] orthophotoplan numériqueRésumé : (auteur) The main goal of this paper is to present the automatic pipeline designed at IGN-France to produce automatic large-scale cloud-free orthomosaics from multiple Spot 6/7 and Pléiades-HR satellite images. Our pipeline is composed of three steps: the radiometric harmonisation of satellite images, the automatic production of cloud masks and the stitching procedure. Our evaluation shows that our pipeline is capable to remove all clouds in a given scene and produce seamless orthomosaics. Numéro de notice : C2017-058 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/Multi-Temp.2017.8035214 Date de publication en ligne : 14/09/2017 En ligne : https://doi.org/10.1109/Multi-Temp.2017.8035214 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97496 Mind the gap / Charlotte Gabriel-Robez in GEO: Geoconnexion international, vol 13 n° 1 (january 2014)
[article]
Titre : Mind the gap Type de document : Article/Communication Auteurs : Charlotte Gabriel-Robez, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 38 - 41 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes IGN] acquisition d'images
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] image SPOT 7
[Termes IGN] satellite agileRésumé : (Editeur) The new capabilities of the Spot 6 and 7 satellites complete Astrium's image acquisition strategy, writes Charlotte Gabriel-Robez. Numéro de notice : A2014-025 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32930
in GEO: Geoconnexion international > vol 13 n° 1 (january 2014) . - pp 38 - 41[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 062-2014011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible The new inteligence / Jonathan Shears in GEO: Geoconnexion international, vol 12 n° 10 (november – december 2013)
[article]
Titre : The new inteligence Type de document : Article/Communication Auteurs : Jonathan Shears, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 20 - 21 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] défense nationale
[Termes IGN] image Pléiades-HR
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] image SPOT 7
[Termes IGN] image SPOT-HRS
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (Auteur) Low Earth-orbit satellites enable defence analysts to have good, current coverage of areas of interest. The author details a new geointelligence product that will take avantage of the improve capabilities of both Spot 6 and Spot 7 satellites. Numéro de notice : A2013-622 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32758
in GEO: Geoconnexion international > vol 12 n° 10 (november – december 2013) . - pp 20 - 21[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 062-2013101 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible