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Deep learning for multi-modal classification of cloud, shadow and land cover scenes in PlanetScope and Sentinel-2 imagery / Yuri Shendryk in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 157 (November 2019)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 157 (November 2019) . - pp 124 - 136 Titre : Deep learning for multi-modal classification of cloud, shadow and land cover scenes in PlanetScope and Sentinel-2 imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Yuri Shendryk, Auteur ; Yannik Rist, Auteur ; Catherine Ticehurst, Auteur ; Peter Thorburn, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 124 - 136 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] Amazonie [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] Australie [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] détection d'ombre [Termes descripteurs IGN] état de l'art [Termes descripteurs IGN] image à haute résolution [Termes descripteurs IGN] image PlanetScope [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI [Termes descripteurs IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes descripteurs IGN] nuage [Termes descripteurs IGN] occupation du sol [Termes descripteurs IGN] zone tropicale humide Résumé : (Auteur) With the increasing availability of high-resolution satellite imagery it is important to improve the efficiency and accuracy of satellite image indexing, retrieval and classification. Furthermore, there is a need for utilizing all available satellite imagery in identifying general land cover types and monitoring their changes through time irrespective of their spatial, spectral, temporal and radiometric resolutions. Therefore, in this study, we developed deep learning models able to efficiently and accurately classify cloud, shadow and land cover scenes in different high-resolution ( Numéro de notice : A2019-494 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.08.018 date de publication en ligne : 17/09/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.08.018 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93727 [article]

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081-2019111	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve 3L	Disponible
081-2019113	DEP-RECP	Revue	MATIS	Dépôt en unité	Exclu du prêt
081-2019112	DEP-RECF	Revue	Nancy	Dépôt en unité	Exclu du prêt

Prédire la structure des forêts tropicales humides calédoniennes : analyse texturale de la canopée sur des images Pléiades / Elodie Blanchard in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 209 (Janvier 2015)

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 209 (Janvier 2015) . - pp 141 - 147 Titre : Prédire la structure des forêts tropicales humides calédoniennes : analyse texturale de la canopée sur des images Pléiades Type de document : Article/Communication Auteurs : Elodie Blanchard, Auteur ; Philippe Birnbaum, Auteur ; Christophe Proisy, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 141 - 147 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] analyse texturale [Termes descripteurs IGN] canopée [Termes descripteurs IGN] cartographie thématique [Termes descripteurs IGN] forêt équatoriale [Termes descripteurs IGN] houppier [Termes descripteurs IGN] image à très haute résolution [Termes descripteurs IGN] image Pléiades-HR [Termes descripteurs IGN] Nouvelle-Calédonie [Termes descripteurs IGN] texture d'image [Termes descripteurs IGN] zone tropicale humide Résumé : (Auteur) Cartographier et classifier les forêts denses humides (FDH) selon une typologie structurale objective est un enjeu majeur pour leur conservation et leur gestion. Les principales contraintes dans l'étude des FDH sont dues à leur forte hétérogénéité et à leur faible accessibilité. Les images satellitaires Pléiades offrent de nouvelles opportunités pour l'étude, à large échelle, de l'organisation structurale de ces forêts. Dans cet article nous avons évalué à travers une étude de cas en Nouvelle-Calédonie leur potentiel pour construire une typologie des FDH à partir d'une analyse de texture de la canopée. La méthode FOTO (FOurier-based Textural Ordination) a été appliquée à des images à très haute résolution spatiale pour produire des indices de texture du grain de la canopée, qui associent la distribution des tailles des couronnes des arbres et leur répartition spatiale. Les résultats ont montré que cette méthode permettait, d'une part d'isoler la FDH des autres formations végétales, et d'autre part de mettre en évidence leur diversité structurale à large échelle. Enfin, cette étude de cas a montré que l'utilisation d'images Pléiades est prometteuse pour prédire la structure des forêts denses humides. Numéro de notice : A2015-081 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75442 [article]

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018-2015012	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible
018-2015011	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Application de la télédétection et des méthodes d'analyse multicritère à l'étude de la variabilité spatiale des potentialités en eau souterraine d'un aquifère du socle d'une région tropicale humide de l'Afrique de l'Ouest : cas du département de Bongouanou, Est de la Côte-d'Ivoire / Emile Assie Assemian in Photo interpretation, European journal of applied remote sensing, vol 50 n° 3 - 4 (septembre 2014)

Public [article]  inPhoto interpretation, European journal of applied remote sensing > vol 50 n° 3 - 4 (septembre 2014) . - pp 120 - 136 Titre : Application de la télédétection et des méthodes d'analyse multicritère à l'étude de la variabilité spatiale des potentialités en eau souterraine d'un aquifère du socle d'une région tropicale humide de l'Afrique de l'Ouest : cas du département de Bongouanou, Est de la Côte-d'Ivoire Type de document : Article/Communication Auteurs : Emile Assie Assemian, Auteur ; Damien Adonis Kouame, Auteur ; Abaka Brice Hervé Mobio, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 120 - 136 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] analyse multicritère [Termes descripteurs IGN] aquifère [Termes descripteurs IGN] carte géomorphologique [Termes descripteurs IGN] carte hydrogéologique [Termes descripteurs IGN] Côte d'Ivoire [Termes descripteurs IGN] eau souterraine [Termes descripteurs IGN] Fracture [Termes descripteurs IGN] fusion d'images [Termes descripteurs IGN] image Envisat [Termes descripteurs IGN] image Landsat-ETM+ [Termes descripteurs IGN] indicateur [Termes descripteurs IGN] socle [Termes descripteurs IGN] variabilité [Termes descripteurs IGN] zone tropicale humide Index. décimale : 35.40 Applications de télédétection - généralités Résumé : (Auteur) Le but de ce travail a consisté à identifier les zones potentiellement productives en eau souterraine d'un milieu fissuré du Centre-Est de la Côte-d'Ivoire qui est le département de Bongouanou. Ainsi, des images radar Envisat et Landsat7 ETM+ ont été traitées, fusionnées et interprétées pour extraire les fractures de la zone d'étude. Les paramètres des forages ont été aussi exploités cette étude. Leur intégration dans deux analyses multicritères ont permis de produire d'une part, la carte de potentialité aquifères selon la méthode de JOURDA et al. (2006) et d'autre part, la carte de productivité en eau souterraine selon l'approche de SALEY (2003). Ces deux cartes bien que ayant des approches divergentes dans la conception de leurs indicateurs, semblent décrire des similitudes dans la répartition spatiale des classes de potentialité en eau souterraine. En effet, la carte de Potentialité aquifère décrit la productivité de l'aquifère, au regard de l'intensité de fracturation tectonique, l'altération et la recharge, alors que la carte de Productivité en eau souterraine détermine les zones d'obtention des débits importants à faibles profondeurs. Cette similitude apparente montre certainement que les zones densément fracturés, fournissent des débits importants généralement à faibles profondeurs dans les aquifères de socle. Ainsi, les régions du Sud (M'batto, Anoumaba), de l'Ouest (Tiémelékro), du Nord (Assie-Koumassi) et de l'Est (Andé, Arrah) sont les zones les plus potentiellement productives en eau souterraine. Ce sont surtout les secteurs d'obtention des débits importants à faibles profondeurs de foration. L'exploitation conjointe de ces deux cartes thématiques permettra de localiser les secteurs productifs en eau souterraine dans ce milieu fissuré. Numéro de notice : A2014-589 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=74829 [article]

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104-2014031	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Mapping tropical forests and rubber plantations in complex landscapes by integrating PALSAR and MODIS imagery / J. Dong in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 74 (Novembrer 2012)

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 74 (Novembrer 2012) . - pp 20 - 33 Titre : Mapping tropical forests and rubber plantations in complex landscapes by integrating PALSAR and MODIS imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : J. Dong, Auteur ; X. Xiao, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 20 - 33 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] afforestation [Termes descripteurs IGN] carte de la végétation [Termes descripteurs IGN] classification dirigée [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal [Termes descripteurs IGN] forêt tropicale [Termes descripteurs IGN] Hainan (Chine) [Termes descripteurs IGN] Hevea brasiliensis [Termes descripteurs IGN] image ALOS-PALSAR [Termes descripteurs IGN] image Terra-MODIS [Termes descripteurs IGN] traitement d'image [Termes descripteurs IGN] zone tropicale humide Résumé : (Auteur) Knowledge of the spatial distribution of forest types in tropical regions is important for implementation of Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation (REDD), better understanding of the global carbon cycle, and optimal forest management. Frequent cloud cover in moist tropical regions poses challenges for using optical images to map and monitor forests. Recently, Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA) released a 50 m orthorectified mosaic product from the Phased Array Type L-band Synthetic Aperture Radar (PALSAR) onboard the Advanced Land Observing Satellite (ALOS). PALSAR data provides information about the land surface without cloud interference. In this study we use the fine beam dual (FBD) polarization PALSAR 50 m mosaic imagery and a Neural Network (NN) method to produce a land cover map in Hainan Island, China. Subsequently, forest areas are classified into evergreen and deciduous forests and rubber plantations are mapped using vegetation and land surface water indices derived from 250 to 500 m resolution MODIS products. The PALSAR 50 m forest cover map, MODIS-based forest types and rubber plantation maps are fused to generate fractional maps of evergreen forest, deciduous forest and rubber plantation within 500 m or 250 m pixels. PALSAR data perform well for land cover classification (overall accuracy = 89% and Kappa Coefficient = 0.79) and forest identification (both the Producer’s Accuracy and User’s Accuracy are higher than 92%). The resulting land cover maps of forest, cropland, water and urban lands are consistent with the National Land Cover Dataset of China in 2005 (NLCD-2005). Validation from ground truth samples indicates that the resultant rubber plantation map is highly accurate (the overall accuracy = 85%). Overall, this study provides insight on the potential of integrating cloud-free 50 m PALSAR and temporal MODIS data on mapping forest types and rubber plantations in moist tropical regions. Numéro de notice : A2012-603 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32049 [article]

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081-2012081	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

A comparative analysis of ALOS PALSAR L-band and RADARSAT-2 C-band data for land-cover classification in a tropical moist region / Dong Lu ; E. Moran ; et al. in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 70 (June 2012)

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 70 (June 2012) . - pp 26 - 38 Titre : A comparative analysis of ALOS PALSAR L-band and RADARSAT-2 C-band data for land-cover classification in a tropical moist region Type de document : Article/Communication Auteurs : Dong Lu, Auteur ; E. Moran, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 26 - 38 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes descripteurs IGN] analyse comparative [Termes descripteurs IGN] bande C [Termes descripteurs IGN] bande L [Termes descripteurs IGN] classification dirigée [Termes descripteurs IGN] image ALOS-PALSAR [Termes descripteurs IGN] image radar [Termes descripteurs IGN] image Radarsat [Termes descripteurs IGN] occupation du sol [Termes descripteurs IGN] zone tropicale humide Résumé : (Auteur) This paper explores the use of ALOS (Advanced Land Observing Satellite) PALSARL-band (Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar) and RADARSAT-2 C-band data for land-cover classification in a tropical moist region. Transformed divergence was used to identify potential textural images which were calculated with the gray-level co-occurrence matrix method. The standard deviation of selected textural images and correlation coefficients between them were then used to determine the best combination of texture images for land-cover classification. Classification results based on different scenarios with maximum likelihood classifier were compared. Based on the identified best scenarios, different classification algorithms – maximum likelihood classifier, classification tree analysis, Fuzzy ARTMAP (a neural-network method), k-nearest neighbor, object-based classification, and support vector machine were compared for examining which algorithm was suitable for land-cover classification in the tropical moist region. This research indicates that the combination of radiometric images and their textures provided considerably better classification accuracies than individual datasets. The L-band data provided much better land-cover classification than C-band data but neither L-band nor C-band was suitable for fine land-cover classification system, no matter which classification algorithm was used. L-band data provided reasonably good classification accuracies for coarse land-cover classification system such as forest, succession, agropasture, water, wetland, and urban with an overall classification accuracy of 72.2%, but C-band data provided only 54.7%. Compared to the maximum likelihood classifier, both classification tree analysis and Fuzzy ARTMAP provided better performances, object-based classification and support vector machine had similar performances, and k-nearest neighbor performed poorly. More research should address the use of multitemporal radar data and the integration of radar and optical sensor data for improving land-cover classification. Numéro de notice : A2012-287 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31733 [article]

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081-2012041	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Land-cover classification in the Brazilian Amazon with the integration of Landsat ETM+ and Radarsat data / Dong Lu in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°23-24 (December 2007)

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LUCC impact on sediment loads in sub-tropical rainy areas / X. Chen in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 73 n° 3 (March 2007)

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Mangrove research and coastal ecosystem studies with SPOT-4 HRVIR and TERRA ASTER in the Arabian Gulf / H. Saito in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 24 n° 21 (November 2003)

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Le bouclier oriental guyanais, cartographie des forêts tropicales humides à l'aide d'images SPOT4-Végétation et Landsat 7 ETM+ / J.F. Trebuchon (2003)

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Évaluation du potentiel des données Envisat et ERS pour la mise à jour de cartes thématiques / Ariane Mascret (2003)

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Caractérisation multi-échelle et multi-capteur de la forestation tropicale amazonienne / M. Tsayem Demaze in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 161 (Janvier 2001)

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Présentation de la chaine d'acquisition et de traitement des données topographiques par laser aéroporté en milieu tropical humide / L. Galisson in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 161 (Janvier 2001)

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Spécificité du milieu urbain tropical pour la cartographie des déformations de surface par interférométrie Radar (ERS) : Application au pompage dans les systemes aquifères à Djakarta et Hanoi / C. Carnec in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 161 (Janvier 2001)

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Apport de données optiques et radar dans la définition de descripteurs spatialisés en zone humide tropicale / J.m Buton (2000)

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Comparaison d'images radar ERS et JERS en milieu tropical humide, Volume 1. Mémoire / Magali Di Salvo (1995)

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