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classification par forêts d'arbres décisionnelsSynonyme(s)Random forests classification forêts aléatoiresVoir aussi |
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Forêt d'arbres aléatoires et classification d'images satellites : relation entre la précision du modèle d'entraînement et la précision globale de la classification / Aurélien N.G. Matsaguim in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 222 (novembre 2020)
[article]
Titre : Forêt d'arbres aléatoires et classification d'images satellites : relation entre la précision du modèle d'entraînement et la précision globale de la classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Aurélien N.G. Matsaguim, Auteur ; Emmanuel D. Tiomo, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 3 - 14 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] arbre de décision
[Termes IGN] Cameroun
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] image Landsat-OLI
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] qualité d'imageRésumé : (Auteur) En télédétection, il existe un grand nombre d'algorithmes permettant de classifier une image satellite. Parmi ces algorithmes de classification, la Forêt d'Arbres Aléatoires apparait comme particulièrement performant. Cette étude a pour objectifs d'évaluer (1) l'importance de la sélection des images pour le niveau de précision du modèle d'entrainement et (2) la nature de la relation qui existe entre le niveau de précision du modèle et celui de la précision globale de la carte thématique résultant de la classification de l'image satellite avec cet algorithme de classification. A partir d'une image Landsat 8 OLI prise au-dessus d'une zone de montagne tropicale : la région de l'Ouest Cameroun, 35 modèles ont été construits et testés. Les résultats montrent que le niveau de la précision globale des résultats de la Forêts d'Arbres Aléatoires est étroitement dépendant d'une part de la précision du modèle d'entrainement utilisé pour classifier l'image satellite, et d'autre part du choix des images utilisées pour entrainer ce modèle. De plus, la sélection de ces images est elle-même dépendante de la qualité des zones d'entrainement qui servirontà la construction du modèle. Il est donc important de mettre en accent particulier sur la qualité des données d'entrée afin de garantir des résultats satisfaisants avec cet algorithme. Mots clés : Forêt d’Arbres Aléatoires ; précision ; modèle d’entrainement ; télédétection ; Cameroun Numéro de notice : A2020-760 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2020.477 Date de publication en ligne : 25/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2020.477 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96400
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 222 (novembre 2020) . - pp 3 - 14[article]Combination of Landsat 8 OLI and Sentinel-1 SAR time-series data for mapping paddy fields in parts of West and Central Java provinces, Indonesia / Sanjiwana Arjasakusuma in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 11 (November 2020)
[article]
Titre : Combination of Landsat 8 OLI and Sentinel-1 SAR time-series data for mapping paddy fields in parts of West and Central Java provinces, Indonesia Type de document : Article/Communication Auteurs : Sanjiwana Arjasakusuma, Auteur ; Sandiaga Swahyu Kusuma, Auteur ; Raihan Rafif, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : n° 663 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] classification et arbre de régression
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] image Landsat-OLI
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] Java (île de)
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] Normalized Difference Built-up Index
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] Normalized Difference Water Index
[Termes IGN] polarisation
[Termes IGN] rizière
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (auteur) The rise of Google Earth Engine, a cloud computing platform for spatial data, has unlocked seamless integration for multi-sensor and multi-temporal analysis, which is useful for the identification of land-cover classes based on their temporal characteristics. Our study aims to employ temporal patterns from monthly-median Sentinel-1 (S1) C-band synthetic aperture radar data and cloud-filled monthly spectral indices, i.e., Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI), and Normalized Difference Built-up Index (NDBI), from Landsat 8 (L8) OLI for mapping rice cropland areas in the northern part of Central Java Province, Indonesia. The harmonic function was used to fill the cloud and cloud-masked values in the spectral indices from Landsat 8 data, and smile Random Forests (RF) and Classification And Regression Trees (CART) algorithms were used to map rice cropland areas using a combination of monthly S1 and monthly harmonic L8 spectral indices. An additional terrain variable, Terrain Roughness Index (TRI) from the SRTM dataset, was also included in the analysis. Our results demonstrated that RF models with 50 (RF50) and 80 (RF80) trees yielded better accuracy for mapping the extent of paddy fields, with user accuracies of 85.65% (RF50) and 85.75% (RF80), and producer accuracies of 91.63% (RF80) and 93.48% (RF50) (overall accuracies of 92.10% (RF80) and 92.47% (RF50)), respectively, while CART yielded a user accuracy of only 84.83% and a producer accuracy of 80.86%. The model variable importance in both RF50 and RF80 models showed that vertical transmit and horizontal receive (VH) polarization and harmonic-fitted NDVI were identified as the top five important variables, and the variables representing February, April, June, and December contributed more to the RF model. The detection of VH and NDVI as the top variables which contributed up to 51% of the Random Forest model indicated the importance of the multi-sensor combination for the identification of paddy fields. Numéro de notice : A2020-733 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi9110663 Date de publication en ligne : 04/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi9110663 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96346
in ISPRS International journal of geo-information > vol 9 n° 11 (November 2020) . - n° 663[article]Effects of radiometric correction on cover type and spatial resolution for modeling plot level forest attributes using multispectral airborne LiDAR data / Wai Yeung Yan in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 169 (November 2020)
[article]
Titre : Effects of radiometric correction on cover type and spatial resolution for modeling plot level forest attributes using multispectral airborne LiDAR data Type de document : Article/Communication Auteurs : Wai Yeung Yan, Auteur ; Karin Y. Van Ewijk, Auteur ; Paul M. Treitz, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 152 - 165 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] artefact
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] correction d'image
[Termes IGN] correction radiométrique
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] délignage
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] forêt tempérée
[Termes IGN] intensité lumineuse
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] Ontario (Canada)
[Termes IGN] peuplement mélangé
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) In order to use the airborne LiDAR intensity in conjunction with the height-derived information for forest modeling and classification purposes, radiometric correction is deemed to be a critical pre-processing requirement. In this study, we implemented a LiDAR scan line correction (LSLC) and an overlap-driven intensity correction (OIC) to remove the stripe artifacts that appeared within the individual flight lines and overlapping regions of adjacent flight lines of a multispectral LiDAR dataset. We tested the effectiveness of these corrections in various land/forest cover types in a temperate mixed mature forest in Ontario, Canada. Subsequently, we predicted three plot level forest attributes, i.e., basal area (BA), quadratic mean diameter (QMD), and trees per hectare (TPH), using different combinations of height and intensity metrics derived from the multispectral LiDAR data to determine if LiDAR intensity data (corrected and uncorrected) improved predictions over models that utilize LiDAR height-derived information only. The results show that LSLC can reduce the intensity banding effect by 0.19–23.06% in channel 1 (1550 nm) and 4.79–66.87% in channel 2 (1064 nm) at the close-to-nadir region. The combined effect of LSLC and OIC is notable particularly at the swath edges. After implementing both methods, the intensity homogeneity is improved by 5.51–12% in channel 1, 6.37–42.93% in channel 2, and 6.48–33.77% in channel 3 (532 nm). Our results further demonstrate that BA and QMD predictions in our study area gained little from additional LiDAR intensity metrics. Intensity metrics from multiple LiDAR channels and intensity normalized difference vegetation index (NDVI) metrics did improve TPH predictions up to 7.2% in RMSE and 1.8% in Bias. However, our lowest TPH prediction errors (%RMSE) were still approximately 10% larger than for BA and QMD. We observed only minimal differences in plot level BA, QMD, and TPH predictions between models using original and corrected intensity. We attribute this to: (i) the lower effectiveness of radiometric correction in forest versus grassland, bare soil and road land cover types, and (ii) the effect of spatial resolution on intensity noise. Numéro de notice : A2020-640 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2020.09.001 Date de publication en ligne : 22/09/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.09.001 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96063
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 169 (November 2020) . - pp 152 - 165[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2020111 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2020113 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2020112 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Mapping tree species deciduousness of tropical dry forests combining reflectance, spectral unmixing, and texture data from high-resolution imagery / Astrid Helena Huechacona-Ruiz in Forests, vol 11 n°11 (November 2020)
[article]
Titre : Mapping tree species deciduousness of tropical dry forests combining reflectance, spectral unmixing, and texture data from high-resolution imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Astrid Helena Huechacona-Ruiz, Auteur ; Juan Manuel Dupuy, Auteur ; Naomi B. Schwartz, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : n° 1234 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] arbre caducifolié
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] image proche infrarouge
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] réflectance
[Termes IGN] texture d'image
[Termes IGN] YucatanRésumé : (auteur) In tropical dry forests, deciduousness (i.e., leaf shedding during the dry season) is an important adaptation of plants to cope with water limitation, which helps trees adjust to seasonal drought. Deciduousness is also a critical factor determining the timing and duration of carbon fixation rates, and affecting energy, water, and carbon balance. Therefore, quantifying deciduousness is vital to understand important ecosystem processes in tropical dry forests. The aim of this study was to map tree species deciduousness in three types of tropical dry forests along a precipitation gradient in the Yucatan Peninsula using Sentinel-2 imagery. We propose an approach that combines reflectance of visible and near-infrared bands, normalized difference vegetation index (NDVI), spectral unmixing deciduous fraction, and several texture metrics to estimate the spatial distribution of tree species deciduousness. Deciduousness in the study area was highly variable and decreased along the precipitation gradient, while the spatial variation in deciduousness among sites followed an inverse pattern, ranging from 91.5 to 43.3% and from 3.4 to 9.4% respectively from the northwest to the southeast of the peninsula. Most of the variation in deciduousness was predicted jointly by spectral variables and texture metrics, but texture metrics had a higher exclusive contribution. Moreover, including texture metrics as independent variables increased the variance of deciduousness explained by the models from R2 = 0.56 to R2 = 0.60 and the root mean square error (RMSE) was reduced from 16.9% to 16.2%. We present the first spatially continuous deciduousness map of the three most important vegetation types in the Yucatan Peninsula using high-resolution imagery. Numéro de notice : A2020-756 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/f11111234 Date de publication en ligne : 23/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/f11111234 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96468
in Forests > vol 11 n°11 (November 2020) . - n° 1234[article]VNIR-SWIR superspectral mineral mapping: An example from Cuprite, Nevada / Kathleen E. Johnson in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 11 (November 2020)
[article]
Titre : VNIR-SWIR superspectral mineral mapping: An example from Cuprite, Nevada Type de document : Article/Communication Auteurs : Kathleen E. Johnson, Auteur ; Krzysztof Koperski, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 695 - 700 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] cartographie géologique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] image AVIRIS
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image proche infrarouge
[Termes IGN] image Worldview
[Termes IGN] minéralogie
[Termes IGN] Nevada (Etats-Unis)
[Termes IGN] réalité de terrain
[Termes IGN] Short Waves InfraRedRésumé : (Auteur) Cuprite, Nevada, is a location well known for numerous studies of its hydrothermal mineralogy. This region has been used to validate geological interpretations of airborne hyperspectral imagery (AVIRIS HSI ), Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER ) imagery, and most recently eight-band WorldView-3 shortwave infrared (SWIR ) imagery. WorldView-3 is a high-spatial-resolution commercial multispectral satellite sensor with eight visible-to-near-infrared (VNIR ) bands (0.42–1.04 μm) and eight SWIR bands (1.2–2.33 μm). We have applied mineral mapping techniques to all 16 bands to perform a geological analysis of the Cuprite, Nevada, location. Ground truth for the training and validation was derived from AVIRIS hyperspectral data and United States Geological Survey mineral spectral data for this location. We present the results of a supervised mineral-mapping classification applying a random-forest classifier. Our results show that with good ground truth, WorldView-3 SWIR + VNIR imagery produces an accurate geological assessment. Numéro de notice : A2020-709 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.86.11.695 Date de publication en ligne : 01/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.86.11.695 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96395
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 86 n° 11 (November 2020) . - pp 695 - 700[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105-2020111 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Textural classification of remotely sensed images using multiresolution techniques / Rizwan Ahmed Ansari in Geocarto international, vol 35 n° 14 ([15/10/2020])PermalinkMachine‐learning prediction models for pedestrian traffic flow levels: Towards optimizing walking routes for blind pedestrians / Achituv Cohen in Transactions in GIS, Vol 24 n° 5 (October 2020)PermalinkApplication of UAV photogrammetry with LiDAR data to facilitate the estimation of tree locations and DBH values for high-value timber species in Northern Japanese mixed-wood forests / Kyaw Thu Moe in Remote sensing, vol 12 n° 17 (September-1 2020)PermalinkL-band SAR for estimating aboveground biomass of rubber plantation in Java Island, Indonesia / Bambang H Trisasongko in Geocarto international, vol 35 n° 12 ([01/09/2020])PermalinkComparison of tree-based classification algorithms in mapping burned forest areas / Dilek Kucuk Matci in Geodetski vestnik, vol 64 n° 3 (September - November 2020)PermalinkEvaluation of crop mapping on fragmented and complex slope farmlands through random forest and object-oriented analysis using unmanned aerial vehicles / Re-Yang Lee in Geocarto international, vol 35 n° 12 ([01/09/2020])PermalinkMapping croplands of Europe, Middle East, Russia, and Central Asia using Landsat, Random Forest, and Google Earth Engine / Aparna R. Phalke in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 167 (September 2020)PermalinkOSMWatchman: Learning how to detect vandalized contributions in OSM using a Random Forest classifier / Quy Thy Truong in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 9 (September 2020)PermalinkAccuracies of support vector machine and random forest in rice mapping with Sentinel-1A, Landsat-8 and Sentinel-2A datasets / Lamin R. Mansaray in Geocarto international, vol 35 n° 10 ([01/08/2020])PermalinkPredicting biomass dynamics at the national extent from digital aerial photogrammetry / Bronwyn Price in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 90 (August 2020)Permalink