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Cartographic redundancy in reducing change blindness in detecting extreme values in spatio-temporal maps / Paweł Cybulski in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 1 (January 2018)
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[article]
Titre : Cartographic redundancy in reducing change blindness in detecting extreme values in spatio-temporal maps Type de document : Article/Communication Auteurs : Paweł Cybulski, Auteur ; Beata Medyńska-Gulij, Auteur Année de publication : 2018 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] cécité au changement
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] redondance de données
[Termes IGN] test de performance
[Termes IGN] vision
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (Auteur) The article investigates the possibility of using cartographic redundancy to reduce the change blindness effect on spatio-temporal maps. Unlike in the case of previous research, the authors take a look at various methods of cartographic presentation and modify the visual variables in order to see how those modifications affect the user’s perception of changes on spatio-temporal maps. The study described in the following article was the first attempt at minimizing the change blindness phenomenon by manipulating graphical parameters of cartographic visualization and using various quantitative mapping methods. Research shows that cartographic redundancy is not enough to completely resolve the problem of change blindness; however, it might help reduce it. Numéro de notice : A2018-041 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi7010008 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi7010008 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89263
in ISPRS International journal of geo-information > vol 7 n° 1 (January 2018)[article]Hyperspectral band selection from statistical wavelet models / Siwei Feng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 4 (April 2017)
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Titre : Hyperspectral band selection from statistical wavelet models Type de document : Article/Communication Auteurs : Siwei Feng, Auteur ; Yuki Itoh, Auteur ; Mario Parente, Auteur ; Marco F. Duarte, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 2111 - 2123 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] chaîne de Markov
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification spectrale
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] pouvoir de résolution spectrale
[Termes IGN] redondance de données
[Termes IGN] signature spectraleRésumé : (Auteur) High spectral resolution brings hyperspectral images with large amounts of information, which makes these images more useful in many applications than images obtained from traditional multispectral scanners with low spectral resolution. However, the high data dimensionality of hyperspectral images increases the burden on data computation, storage, and transmission; fortunately, the high redundancy in the spectral domain allows for significant dimensionality reduction. Band selection provides a simple dimensionality reduction scheme by discarding bands that are highly redundant, thereby preserving the structure of the data set. This paper proposes a new criterion for pointwise-ranking-based band selection that uses a nonhomogeneous hidden Markov chain (NHMC) model for redundant wavelet coefficients of each hyperspectral signature. The model provides a binary multiscale label that encodes semantic features that are useful to discriminate spectral types. A band ranking score considers the average correlation among the average NHMC labels for each band. We also test richer discrete-valued label vectors that provide a more finely grained quantization of spectral fluctuations. In addition, since band selection methods based on band ranking often ignore correlations in selected bands, we study the effect of redundancy elimination, applied on the selected features, on the performance of an example classification problem. Our experimental results also include an optional redundancy elimination step and test their effect on classification performance that is based on the selected bands. The experimental results also include a comparison with several relevant supervised band selection techniques. Numéro de notice : A2017-172 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2016.2636850 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2016.2636850 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84717
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 4 (April 2017) . - pp 2111 - 2123[article]Deux systèmes d’évaluation du statut de conservation des espèces en France : complémentarité ou redondance ? Cas de la liste rouge et du rapport sur l’état de conservation pour la directive habitats-faune-flore / Renaud Puissauve in Revue d'écologie, vol 71 n° 4 (octobre - décembre 2016)
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[article]
Titre : Deux systèmes d’évaluation du statut de conservation des espèces en France : complémentarité ou redondance ? Cas de la liste rouge et du rapport sur l’état de conservation pour la directive habitats-faune-flore Type de document : Article/Communication Auteurs : Renaud Puissauve, Auteur ; Guillaume Gigot, Auteur ; Julien Touroult, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 305 - 329 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Végétation
[Termes IGN] directive européenne
[Termes IGN] habitat forestier
[Termes IGN] inventaire
[Termes IGN] méthodologie
[Termes IGN] politique de conservation (biodiversité)
[Termes IGN] redondance de données
[Termes IGN] taxinomieRésumé : (auteur) La Liste rouge des espèces menacées et le rapport des États membres européens pour la directive Habitats-faune-flore (DHFF) fournissent régulièrement des évaluations des statuts de conservation des espèces au niveau national. Pour les espèces relevant de la DHFF à l’échelle de la France métropolitaine, il est étudié ici la complémentarité et la redondance de ces deux systèmes. Concernant les concepts et les systèmes de classement, les deux approches couvrent les deux extrémités du gradient de statut de conservation d’une espèce (de l’extinction à l’« état favorable »). La Liste rouge nationale est un système d’alerte et de suivi, qui mesure le risque d’extinction pour chaque espèce d’un groupe taxinomique. L’évaluation de l’état de conservation mesure l’écart à un « état favorable » pour les 312 espèces et sous-espèces de la DHFF. Même si l’échelle d’application est différente (limites administratives ou biogéographiques), les deux systèmes d’évaluation s’avèrent globalement proches en termes de méthode, d’organisation, de données et d’experts. Par exemple, pour les groupes étudiés, la moitié des 140 experts mobilisés pour la Liste rouge nationale ont également participé à la dernière évaluation des espèces de la DHFF en France. Notre analyse porte sur la comparaison des statuts de conservation de plus de 140 taxons, évalués selon chacune des méthodes. Les résultats montrent une cohérence forte entre les deux systèmes (63 % des cas), en particulier pour les statuts extrêmes. Cependant, notre analyse souligne aussi quelques différences conceptuelles et méthodologiques, en particulier sur la définition de seuils et du concept de valeur de référence favorable. Face à des données et des moyens humains limités, nous proposons des pistes pour favoriser leur articulation. Ainsi par exemple, la comparaison mutuelle des résultats lors des phases de validation permettrait d’alerter sur les incohérences et les deux exercices pourraient être synchronisés afin de mutualiser les efforts et améliorer la mobilisation des données. Numéro de notice : A2016-776 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article En ligne : https://www.persee.fr/doc/revec_0249-7395_2016_num_71_4_1854 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82582
in Revue d'écologie > vol 71 n° 4 (octobre - décembre 2016) . - pp 305 - 329[article]A technique for simultaneous visualization and segmentation of hyperspectral data / Abhimitra Meka in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 4 (April 2015)
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[article]
Titre : A technique for simultaneous visualization and segmentation of hyperspectral data Type de document : Article/Communication Auteurs : Abhimitra Meka, Auteur ; Subhasis Chaudhuri, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 1707 - 1717 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] redondance de données
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] visualisation simultanéeRésumé : (Auteur) In this paper, we propose an optimization-based method for simultaneous fusion and unsupervised segmentation of hyperspectral remote sensing images by exploiting redundancy in the data. The hyperspectral data set is visualized as a single image obtained by weighted addition of all spectral points at each pixel location in the data set. The weights are optimized to improve those statistical characteristics of the fused image, which invoke an enhanced response from a human observer. A piecewise-constant smoothness constraint is imposed on the weights instead of the fused image by minimization of its 3-D total-variation norm, thus preventing the fused image from blurring. The optimal recovery of the weight matrix additionally provides useful information in segmenting the hyperspectral data set spatially. We provide ample experimental results to substantiate the usefulness of the proposed method. Numéro de notice : A2015-170 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2014.2346653 Date de publication en ligne : 04/09/2014 En ligne : https://doi.org/04/09/201410.1109/TGRS.2014.2346653 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75886
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 53 n° 4 (April 2015) . - pp 1707 - 1717[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2015041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Hyperspectral image denoising via sparse representation and low-rank constraint / Yong-Qiang Zhao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 1 (January 2015)
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[article]
Titre : Hyperspectral image denoising via sparse representation and low-rank constraint Type de document : Article/Communication Auteurs : Yong-Qiang Zhao, Auteur ; Jingxiang Yang, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 296 - 308 Note générale : Bibliogaphie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] redondance de donnéesRésumé : (Auteur) Hyperspectral image (HSI) denoising is an essential preprocess step to improve the performance of subsequent applications. For HSI, there is much global and local redundancy and correlation (RAC) in spatial/spectral dimensions. In addition, denoising performance can be improved greatly if RAC is utilized efficiently in the denoising process. In this paper, an HSI denoising method is proposed by jointly utilizing the global and local RAC in spatial/spectral domains. First, sparse coding is exploited to model the global RAC in the spatial domain and local RAC in the spectral domain. Noise can be removed by sparse approximated data with learned dictionary. At this stage, only local RAC in the spectral domain is employed. It will cause spectral distortion. To compensate the shortcoming of local spectral RAC, low-rank constraint is used to deal with the global RAC in the spectral domain. Different hyperspectral data sets are used to test the performance of the proposed method. The denoising results by the proposed method are superior to results obtained by other state-of-the-art hyperspectral denoising methods. Numéro de notice : A2015-033 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2014.2321557 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2014.2321557 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75115
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 53 n° 1 (January 2015) . - pp 296 - 308[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2015011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible PermalinkInformation fusion in the redundant-wavelet-transform domain for noise-robust hyperspectral classification / S. Prasad in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 9 (October 2012)
PermalinkHow many volunteers does it take to map an area well? The validity of Linus' law to volunteered geographic information / Muki M. Haklay in Cartographic journal (the), vol 47 n° 4 (November 2010)
PermalinkHyper redundancy for accuracy enhancement in automated close range photogrammetry / Clive Simpson Fraser in Photogrammetric record, vol 20 n° 111 (September - November 2005)
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