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A method for remote sensing image classification by combining Pixel Neighbourhood Similarity and optimal feature combination / Kaili Zhang in Geocarto international, vol 38 n° 1 ([01/01/2023])  

Public [article]  inGeocarto international > vol 38 n° 1 [01/01/2023] . - n° 2158948 Titre : A method for remote sensing image classification by combining Pixel Neighbourhood Similarity and optimal feature combination Type de document : Article/Communication Auteurs : Kaili Zhang, Auteur ; Yonggang Chen, Auteur ; Wentao Wang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : n° 2158948 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse spatiale [Termes IGN] analyse spectrale [Termes IGN] classification Spectral angle mapper [Termes IGN] classification spectrale [Termes IGN] corrélation automatique de points homologues [Termes IGN] données vectorielles [Termes IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes IGN] pixel [Termes IGN] précision de la classification [Termes IGN] signature texturale [Termes IGN] similitude spectrale [Termes IGN] voisinage (relation topologique) Résumé : (auteur) In the study of remote sensing image classification, feature extraction and selection is an effective method to distinguish different classification targets. Constructing a high-quality spectral-spatial feature and feature combination has been a worthwhile topic for improving classification accuracy. In this context, this study constructed a spectral-spatial feature, namely the Pixel Neighbourhood Similarity (PNS) index. Meanwhile, the PNS index and 19 spectral, textural and terrain features were involved in the Correlation-based Feature Selection (CFS) algorithm for feature selection to generate a feature combination (PNS-CFS). To explore how PNS and PNS-CFS improve the classification accuracy of land types. The results show that: (1) The PNS index exhibited clear boundaries between different land types. The performance quality of PNS was relatively highest compared to other spectral-spatial features, namely the Vector Similarity (VS) index, the Change Vector Intensity (CVI) index and the Correlation (COR) index. (2) The Overall Accuracy (OA) of the PNS-CFS was 94.66% and 93.59% in study areas 1 and 2, respectively. These were 7.48% and 6.02% higher than the original image data (ORI) and 7.27% and 2.39% higher than the single-dimensional feature combination (SIN-CFS). Compared to the feature combinations of VS, CVI, and COR indices (VS-CFS, CVI-COM, COR-COM), PNS-CFS had the relatively highest performance and classification accuracy. The study demonstrated that the PNS index and PNS-CFS have a high potential for image classification. Numéro de notice : A2023-059 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2022.2158948 Date de publication en ligne : 03/01/2023 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2022.2158948 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102397 [article]

Close-range hyperspectral image analysis for the early detection of stress responses in individual plants in a high-throughput phenotyping platform / Mohd Shahrimie Mohd Asaari in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 138 (April 2018)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 138 (April 2018) . - pp 121 - 138 Titre : Close-range hyperspectral image analysis for the early detection of stress responses in individual plants in a high-throughput phenotyping platform Type de document : Article/Communication Auteurs : Mohd Shahrimie Mohd Asaari, Auteur ; Puneet Mishra ; Stien Mertens, Auteur ; Stijn Dhondt, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 121 - 138 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] analyse spectrale [Termes IGN] image hyperspectrale [Termes IGN] maïs (céréale) [Termes IGN] mesure de similitude [Termes IGN] réflectance végétale [Termes IGN] signature spectrale [Termes IGN] similitude spectrale [Termes IGN] stress hydrique Résumé : (Auteur) The potential of close-range hyperspectral imaging (HSI) as a tool for detecting early drought stress responses in plants grown in a high-throughput plant phenotyping platform (HTPPP) was explored. Reflectance spectra from leaves in close-range imaging are highly influenced by plant geometry and its specific alignment towards the imaging system. This induces high uninformative variability in the recorded signals, whereas the spectral signature informing on plant biological traits remains undisclosed. A linear reflectance model that describes the effect of the distance and orientation of each pixel of a plant with respect to the imaging system was applied. By solving this model for the linear coefficients, the spectra were corrected for the uninformative illumination effects. This approach, however, was constrained by the requirement of a reference spectrum, which was difficult to obtain. As an alternative, the standard normal variate (SNV) normalisation method was applied to reduce this uninformative variability. Once the envisioned illumination effects were eliminated, the remaining differences in plant spectra were assumed to be related to changes in plant traits. To distinguish the stress-related phenomena from regular growth dynamics, a spectral analysis procedure was developed based on clustering, a supervised band selection, and a direct calculation of a spectral similarity measure against a reference. To test the significance of the discrimination between healthy and stressed plants, a statistical test was conducted using a one-way analysis of variance (ANOVA) technique. The proposed analysis techniques was validated with HSI data of maize plants (Zea mays L.) acquired in a HTPPP for early detection of drought stress in maize plant. Results showed that the pre-processing of reflectance spectra with the SNV effectively reduces the variability due to the expected illumination effects. The proposed spectral analysis method on the normalized spectra successfully detected drought stress from the third day of drought induction, confirming the potential of HSI for drought stress detection studies and further supporting its adoption in HTPPP. Numéro de notice : A2018-122 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.02.003 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.02.003 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89570 [article]

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Blending zone determination for aerial orthimage mosaicking / Chao-Hung Lin in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 119 (September 2016) . - pp 426 - 436 Titre : Blending zone determination for aerial orthimage mosaicking Type de document : Article/Communication Auteurs : Chao-Hung Lin, Auteur ; Bo-Heng Chen, Auteur ; Bo-Yi Lin, Auteur ; Han-Szu Chou, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 426 - 436 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Orthophotographie, orthoimage [Termes IGN] aberration chromatique [Termes IGN] aberration instrumentale [Termes IGN] lissage de valeur [Termes IGN] mosaïquage d'images [Termes IGN] orthophotoplan numérique [Termes IGN] raccord d'images [Termes IGN] similitude spectrale [Termes IGN] valeur radiométrique [Termes IGN] zone tampon Résumé : (Auteur) Creating a composed image from a set of aerial images is a fundamental step in orthomosaic generation. One of the processes involved in this technique is determining an optimal seamline in an overlapping region to stitch image patches seamlessly. Most previous studies have solved this optimization problem by searching for a one-pixel-wide seamline with an objective function. This strategy significantly reduced pixel mismatches on the seamline caused by geometric distortions of images but did not fully consider color discontinuity and mismatch problems that occur around the seamline, which sometimes cause mosaicking artifacts. This study proposes a blending zone determination scheme with a novel path finding algorithm to reduce the occurrence of unwanted artifacts. Instead of searching for a one-pixel-wide seamline, a blending zone, which is a k-pixel-wide seamline that passes through high-similarity pixels in the overlapping region, is determined using a hierarchical structure. This strategy allows for not only seamless stitching but also smooth color blending of neighboring image patches. Moreover, the proposed method searches for a blending zone without the pre-process of highly mismatched pixel removal and additional geographic data of road vectors and digital surface/elevation models, which increases the usability of the approach. Qualitative and quantitative analyses of aerial images demonstrate the superiority of the proposed method to related methods in terms of avoidance of passing highly mismatched pixels. Numéro de notice : A2016-791 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2016.07.005 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.07.005 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82508 [article]

Multiple spectral similarity metrics for surface materials identification using hyperspectral data / Rama Rao Nidamanuri in Geocarto international, vol 31 n° 7 - 8 (July - August 2016)  

Public [article]  inGeocarto international > vol 31 n° 7 - 8 (July - August 2016) . - pp 845 - 859 Titre : Multiple spectral similarity metrics for surface materials identification using hyperspectral data Type de document : Article/Communication Auteurs : Rama Rao Nidamanuri, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 845 - 859 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes IGN] classification spectrale [Termes IGN] image hyperspectrale [Termes IGN] limite de résolution spectrale [Termes IGN] pouvoir de résolution spectrale [Termes IGN] similitude spectrale Résumé : (Auteur) Modern hyperspectral imaging and non-imaging spectroradiometer has the capability to acquire high-resolution spectral reflectance data required for surface materials identification and mapping. Spectral similarity metrics, due to their mathematical simplicity and insensitiveness to the number of reference labelled spectra, have been increasingly used for material mapping by labelling reflectance spectra in hyperspectral data labelling. For a particular hyperspectral data set, the accuracy of spectral labelling depends considerably upon the degree of unambiguous spectral matching achieved by the spectral similarity metric used. In this work, we propose a new methodology for quantifying spectral similarity for hyperspectral data labelling for surface materials identification. Developed adopting the multiple classifier system architecture, the proposed methodology unifies into a single framework the differential performances of eight different spectral similarity metrics for the quantification of spectral matching for surface materials. The proposed methodology has been implemented on two types of hyperspectral data viz. image (airborne hyperspectral images) and non-image (library spectra) for numerous surface materials identification. Further, the performance of the proposed methodology has been compared with the support vector machines (SVM) approach, and with all the base spectral similarity metrics. The results indicate that, for the hyperspectral images, the performance of the proposed methodology is comparable with that of the SVM. For the library spectra, the proposed methodology shows a consistently higher (increase of about 30% when compared to SVM) classification accuracy. The proposed methodology has the potential to serve as a general library search method for materials identification using hyperspectral data. Numéro de notice : A2016-457 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2015.1086903 Date de publication en ligne : 30/09/2015 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/10106049.2015.1086903 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81381 [article]

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Cartographie des sols hydromorphes de la région des lacs (Côte d'Ivoire) par l'approche du spectral angle mapper (SAM) / G. Zro Bi in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 195 (Novembre 2011)

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 195 (Novembre 2011) . - pp 31 - 41 Titre : Cartographie des sols hydromorphes de la région des lacs (Côte d'Ivoire) par l'approche du spectral angle mapper (SAM) Type de document : Article/Communication Auteurs : G. Zro Bi, Auteur ; J. Okaingni, Auteur ; K. Kouamé, Auteur Année de publication : 2011 Article en page(s) : pp 31 - 41 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] agriculture [Termes IGN] carte pédologique [Termes IGN] carte spectraloïde [Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance [Termes IGN] classification Spectral angle mapper [Termes IGN] Côte d'Ivoire [Termes IGN] signature spectrale [Termes IGN] similitude spectrale [Termes IGN] sol hydromorphe [Termes IGN] surface cultivée [Termes IGN] zone humide Résumé : (Auteur) Les sols hydromorphes pourraient favoriser en Côte d'Ivoire une intensification et une diversification de la production agricole vivrière car en plus d'offrir des garanties d'eau toute l'année, ces sols occupent des superficies très importantes dans chaque région du pays. Dans cette étude, il est question de les cartographier dans la région des Lacs située au centre de la Côte d'Ivoire. Cette cartographie est le point de départ d'une série d'études sur ces sols devant aboutir à leur évaluation en vue de leur éventuelle mise en valeur agricole. La méthode de cartographie adoptée est l'approche du Spectral Angle Mapper (SAM), méthode basée sur la similarité spectrale. Ainsi, nous avons procédé, à partir de l'image ASTER utilisée, à l'extraction d'un nombre limité de signatures prototypes pouvant caractériser et expliquer la variabilité spectrale dans l'image. La sélection de ces signatures spectrales a été faite de façon automatique par l'approche de l'Indice de Pureté du Pixel ou PPI (Pixel Purity Index). Pour déterminer la contribution spécifique de l'approche du SAM à la cartographie des zones humides, nous avons procédé à une évaluation comparative des résultats obtenus par le SAM avec ceux obtenus par la méthode du Maximum de Vraisemblance (notre référence) qui est perçue en général comme étant robuste et fiable. Ces deux classifications ont été réalisées sur la base des mêmes parcelles d'entraînement et d'apprentissage. Les critères de précision globale et de coefficient de Kappa calculés pour évaluer les résultats obtenus montrent un avantage en faveur de la méthode du SAM. En effet, cette dernière a obtenu une précision globale et un coefficient de Kappa respectivement de 95,68 % et 0,94 contre dans le même ordre, 88,43 % et 0,88 pour la méthode du Maximum de Vraisemblance. Aussi, le SAM s'est-il illustré par les meilleures précisions en ce qui concerne l'inventaire des différentes composantes des zones humides. Numéro de notice : A2011-392 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31171 [article]

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