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A spectral–structural bag-of-features scene classifier for very high spatial resolution remote sensing imagery / Bei Zhao in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 116 (June 2016)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 116 (June 2016) . - pp 73 – 85 Titre : A spectral–structural bag-of-features scene classifier for very high spatial resolution remote sensing imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Bei Zhao, Auteur ; Yanfei Zhong, Auteur ; Liangpei Zhang, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 73 – 85 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] classificateur paramétrique [Termes IGN] classification automatique [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] exitance spectrale [Termes IGN] image à très haute résolution [Termes IGN] mécanique statistique [Termes IGN] modèle logique de données Résumé : (auteur) Land-use classification of very high spatial resolution remote sensing (VHSR) imagery is one of the most challenging tasks in the field of remote sensing image processing. However, the land-use classification is hard to be addressed by the land-cover classification techniques, due to the complexity of the land-use scenes. Scene classification is considered to be one of the expected ways to address the land-use classification issue. The commonly used scene classification methods of VHSR imagery are all derived from the computer vision community that mainly deal with terrestrial image recognition. Differing from terrestrial images, VHSR images are taken by looking down with airborne and spaceborne sensors, which leads to the distinct light conditions and spatial configuration of land cover in VHSR imagery. Considering the distinct characteristics, two questions should be answered: (1) Which type or combination of information is suitable for the VHSR imagery scene classification? (2) Which scene classification algorithm is best for VHSR imagery? In this paper, an efficient spectral–structural bag-of-features scene classifier (SSBFC) is proposed to combine the spectral and structural information of VHSR imagery. SSBFC utilizes the first- and second-order statistics (the mean and standard deviation values, MeanStd) as the statistical spectral descriptor for the spectral information of the VHSR imagery, and uses dense scale-invariant feature transform (SIFT) as the structural feature descriptor. From the experimental results, the spectral information works better than the structural information, while the combination of the spectral and structural information is better than any single type of information. Taking the characteristic of the spatial configuration into consideration, SSBFC uses the whole image scene as the scope of the pooling operator, instead of the scope generated by a spatial pyramid (SP) commonly used in terrestrial image classification. The experimental results show that the whole image as the scope of the pooling operator performs better than the scope generated by SP. In addition, SSBFC codes and pools the spectral and structural features separately to avoid mutual interruption between the spectral and structural features. The coding vectors of spectral and structural features are then concatenated into a final coding vector. Finally, SSBFC classifies the final coding vector by support vector machine (SVM) with a histogram intersection kernel (HIK). Compared with the latest scene classification methods, the experimental results with three VHSR datasets demonstrate that the proposed SSBFC performs better than the other classification methods for VHSR image scenes. Numéro de notice : A2016-579 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2016.03.004 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.03.004 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81718 [article]

Chaleur, thermodynamique, états de la matière / Pierre Fleury (1968)

Public Titre : Chaleur, thermodynamique, états de la matière Type de document : Monographie Auteurs : Pierre Fleury, Auteur ; Jean-Paul Mathieu, Auteur Editeur : Paris : Eyrolles Année de publication : 1968 Importance : 592 p. Format : 16 x 24 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Physique [Termes IGN] chaleur [Termes IGN] énergie [Termes IGN] entropie [Termes IGN] état [Termes IGN] mécanique statistique [Termes IGN] météorologie [Termes IGN] rayonnement infrarouge thermique [Termes IGN] température [Termes IGN] thermodynamique [Termes IGN] thermométrie Numéro de notice : 45832 Affiliation des auteurs : non IGN Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=58444

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Thermodynamique / Georges Bruhat (1968)

Public Titre : Thermodynamique Type de document : Monographie Auteurs : Georges Bruhat, Auteur Editeur : Paris : Masson Année de publication : 1968 Importance : 887 p. Format : 16 x 24 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Physique [Termes IGN] chaleur [Termes IGN] énergie [Termes IGN] entropie [Termes IGN] état [Termes IGN] mécanique statistique [Termes IGN] physique quantique [Termes IGN] rayonnement infrarouge thermique [Termes IGN] thermodynamique Numéro de notice : 45341 Affiliation des auteurs : non IGN Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=58330

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45341-01	24.12	Livre	Centre de documentation	En réserve M-103	Disponible

Mécanique statistique classique / Emile Borel (1927)

Public Titre : Mécanique statistique classique Type de document : Monographie Auteurs : Emile Borel, Auteur Editeur : Paris : Gauthier-Villars Année de publication : 1927 Importance : 148 p. Format : 16 x 25 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques [Termes IGN] diffusion du rayonnement [Termes IGN] dynamique des fluides [Termes IGN] dynamique des solides [Termes IGN] énergie [Termes IGN] entropie [Termes IGN] équation de Maxwell [Termes IGN] état [Termes IGN] gaz [Termes IGN] mécanique statistique [Termes IGN] probabilités [Termes IGN] rayonnement [Termes IGN] température Numéro de notice : 26202 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=56204

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