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apprentissage profond |
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Multi-objective CNN-based algorithm for SAR despeckling / Sergio Vitale in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 11 (November 2021)
[article]
Titre : Multi-objective CNN-based algorithm for SAR despeckling Type de document : Article/Communication Auteurs : Sergio Vitale, Auteur ; Giampaolo Ferraioli, Auteur ; Vito Pascazio, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 9336 - 9349 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] chatoiement
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] filtre de déchatoiement
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Radarsat
[Termes IGN] restauration d'imageRésumé : (auteur) Deep learning (DL) in remote sensing has nowadays become an effective operative tool: it is largely used in applications, such as change detection, image restoration, segmentation, detection, and classification. With reference to the synthetic aperture radar (SAR) domain, the application of DL techniques is not straightforward due to the nontrivial interpretation of SAR images, especially caused by the presence of speckle. Several DL solutions for SAR despeckling have been proposed in the last few years. Most of these solutions focus on the definition of different network architectures with similar cost functions, not involving SAR image properties. In this article, a convolutional neural network (CNN) with a multi-objective cost function taking care of spatial and statistical properties of the SAR image is proposed. This is achieved by the definition of a peculiar loss function obtained by the weighted combination of three different terms. Each of these terms is dedicated mainly to one of the following SAR image characteristics: spatial details, speckle statistical properties, and strong scatterers identification. Their combination allows balancing these effects. Moreover, a specifically designed architecture is proposed to effectively extract distinctive features within the considered framework. Experiments on simulated and real SAR images show the accuracy of the proposed method compared with the state-of-art despeckling algorithms, both from a quantitative and qualitative point of view. The importance of considering such SAR properties in the cost function is crucial for correct noise rejection and details preservation in different underlined scenarios, such as homogeneous, heterogeneous, and extremely heterogeneous. Numéro de notice : A2021-810 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.3034852 Date de publication en ligne : 16/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.3034852 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98874
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 59 n° 11 (November 2021) . - pp 9336 - 9349[article]Utilisation de l’apprentissage profond dans la modélisation 3D urbaine : partie 2, post-traitement et évaluation / Hamza Ben Addou in Géomatique expert, n° 136 (novembre - décembre 2021)
[article]
Titre : Utilisation de l’apprentissage profond dans la modélisation 3D urbaine : partie 2, post-traitement et évaluation Type de document : Article/Communication Auteurs : Hamza Ben Addou, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 42 -47 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algorithme d'apprentissage
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] CityGML
[Termes IGN] classification automatique d'objets
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] emprise au sol
[Termes IGN] maquette numérique
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] modèle numérique du bâti
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] niveau de détail
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] primitive géométrique
[Termes IGN] toitRésumé : (Auteur) Post-traitement des données issues de l’algorithme d’apprentissage profond et modélisation 3D urbaine automatique Numéro de notice : A2021-919 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Date de publication en ligne : 01/11/2021 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99335
in Géomatique expert > n° 136 (novembre - décembre 2021) . - pp 42 -47[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité IFN-001-P002286 PER Revue Nogent-sur-Vernisson Salle périodiques Exclu du prêt Détection des forêts dégradées en Guinée à partir des images satellites Sentinel-2 : évaluation de l'apport potentiel des nouveaux capteurs satellitaires optiques et radars / An Vo Quang in Blog de la RFPT, sans n° ([11/10/2021])
[article]
Titre : Détection des forêts dégradées en Guinée à partir des images satellites Sentinel-2 : évaluation de l'apport potentiel des nouveaux capteurs satellitaires optiques et radars Type de document : Article/Communication Auteurs : An Vo Quang, Auteur Année de publication : 2021 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Afrique occidentale
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] dégradation de l'environnement
[Termes IGN] dégradation de la flore
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] forêt alpestre
[Termes IGN] Guinée
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] photo-interprétation
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (Auteur) [Contexte] Les travaux de la thèse CIFRE ont été réalisés dans le cadre d'un partenariat entre l'Institut interdisciplinaire de recherche en énergie de Paris (LIED) et IGN FI, une société d'ingénierie géographique (partenaire export de l'IGN - Institut national de l’information géographique et forestière) qui réalise des projets sur tous les continents et dans tous les domaines d'application de la géomatique, notamment l'aménagement du territoire, l'environnement, l'agriculture, l'administration foncière ou la gestion des risques. Plus spécifiquement, les travaux de thèse se sont intégrés au projet de Zonage Agro-Ecologique de Guinée (ZAEG) coordonné par IGN FI et financé par l'Agence Française de Développement (AFD) pour le ministère de l’Agriculture de Guinée. Contrairement à la déforestation, la dégradation forestière implique un changement de la structure forestière sans modification de l'utilisation du sol. Ce changement est subtil et moins visible que la déforestation. La dégradation des forêts est une préoccupation majeure car un potentiel de séquestration du carbone est perdu. Ce phénomène varie en fonction de l'emplacement géographique, des facteurs anthropiques, du climat, des types de forêts impactées, donc il n'existe pas de méthodologie de détection unique pour cartographier la dégradation des forêts à l'échelle mondiale. En Guinée, le principal processus de dégradation est l'exploitation forestière sélective dans la forêt de massif, en plus de la fragmentation de la forêt causée par le changement d'utilisation des terres. L’objectif est d’optimiser les méthodes de photo-interprétation utilisées par IGN FI pour détecter les zones de forêt dégradée. Le suivi du couvert forestier à l'aide des méthodes traditionnelles de télédétection nécessite un coût important en termes d'expertise en photo-interprétation. Nous proposons une approche de suivi par une procédure de classification semi-automatisée avec un coût de photo-interprétation minimum en incluant le contexte pixellaire, en intégrant les données du capteur Sentinel-2, acquises de manière répétitive. Numéro de notice : A2021-679 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Date de publication en ligne : 11/10/2021 En ligne : https://rfpt-sfpt.github.io/blog/sentinel-2/s%C3%A9rie%20temporelle/deep%20learn [...] Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99040
in Blog de la RFPT > sans n° [11/10/2021][article]An internal-external optimized convolutional neural network for arbitrary orientated object detection from optical remote sensing images / Sihang Zhang in Geo-spatial Information Science, vol 24 n° 4 (October 2021)
[article]
Titre : An internal-external optimized convolutional neural network for arbitrary orientated object detection from optical remote sensing images Type de document : Article/Communication Auteurs : Sihang Zhang, Auteur ; Zhenfeng Shao, Auteur ; Xiao Huang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 654 - 665 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)Résumé : (auteur) Due to the bird’s eye view of remote sensing sensors, the orientational information of an object is a key factor that has to be considered in object detection. To obtain rotating bounding boxes, existing studies either rely on rotated anchoring schemes or adding complex rotating ROI transfer layers, leading to increased computational demand and reduced detection speeds. In this study, we propose a novel internal-external optimized convolutional neural network for arbitrary orientated object detection in optical remote sensing images. For the internal optimization, we designed an anchor-based single-shot head detector that adopts the concept of coarse-to-fine detection for two-stage object detection networks. The refined rotating anchors are generated from the coarse detection head module and fed into the refining detection head module with a link of an embedded deformable convolutional layer. For the external optimization, we propose an IOU balanced loss that addresses the regression challenges related to arbitrary orientated bounding boxes. Experimental results on the DOTA and HRSC2016 benchmark datasets show that our proposed method outperforms selected methods. Numéro de notice : A2021-129 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/10095020.2021.1972772 Date de publication en ligne : 27/09/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/10095020.2021.1972772 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99355
in Geo-spatial Information Science > vol 24 n° 4 (October 2021) . - pp 654 - 665[article]Deep-learning-based burned area mapping using the synergy of Sentinel-1&2 data / Qi Zhang in Remote sensing of environment, vol 264 (October 2021)
[article]
Titre : Deep-learning-based burned area mapping using the synergy of Sentinel-1&2 data Type de document : Article/Communication Auteurs : Qi Zhang, Auteur ; Linlin Ge, Auteur ; Ruiheng Zhang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 112575 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] Californie (Etats-Unis)
[Termes IGN] cartographie thématique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par Perceptron multicouche
[Termes IGN] coefficient de rétrodiffusion
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] incendie
[Termes IGN] réflectance du sol
[Termes IGN] réseau neuronal siamoisRésumé : (auteur) Around 350 million hectares of land are affected by wildfires every year influencing the health of ecosystems and leaving a trail of destruction. Accurate information over burned areas (BA) is essential for governments and communities to prioritize recovery actions. Prior research over the past decades has established the potentials and limitations of space-borne earth observation for mapping BA over large geographic areas at various scales. The operational deployment of Sentinel-1 and Sentinel-2 constellations significantly improved the quality and quantity of the imagery from the microwave (C-band) and optical regions on the spectrum. Based on that, this study set to investigate whether the existing coarse BA products can be further improved by the synergy of optical surface reflectance (SR), radar backscatter coefficient (BS), and/or radar interferometric coherence (COR) data with higher spatial resolutions. A Siamese Self-Attention (SSA) classification strategy is proposed for the multi-sensor BA mapping and a multi-source dataset is constructed at the object level for the training and testing. Results are analyzed by test sites, feature sources, and classification strategies to appraise the improvements achieved by the proposed method. Numéro de notice : A2021-807 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.rse.2021.112575 Date de publication en ligne : 06/07/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112575 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98866
in Remote sensing of environment > vol 264 (October 2021) . - n° 112575[article]A deep multi-modal learning method and a new RGB-depth data set for building roof extraction / Mehdi Khoshboresh Masouleh in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 10 (October 2021)PermalinkDisaster Image Classification by Fusing Multimodal Social Media Data / Zhiqiang Zou in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 10 (October 2021)PermalinkEarly detection of pine wilt disease using deep learning algorithms and UAV-based multispectral imagery / Run Yu in Forest ecology and management, vol 497 (October-1 2021)PermalinkField scale wheat LAI retrieval from multispectral Sentinel 2A-MSI and LandSat 8-OLI imagery: effect of atmospheric correction, image resolutions and inversion techniques / Rajkumar Dhakar in Geocarto international, vol 36 n° 18 ([01/10/2021])PermalinkGPRInvNet: Deep learning-based ground-penetrating radar data inversion for tunnel linings / Bin Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 10 (October 2021)PermalinkA novel method based on deep learning, GIS and geomatics software for building a 3D city model from VHR satellite stereo imagery / Massimiliano Pepe in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 10 (October 2021)PermalinkAutomatic building detection with polygonizing and attribute extraction from high-resolution images / Samitha Daranagama in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 9 (September 2021)PermalinkA deep translation (GAN) based change detection network for optical and SAR remote sensing images / Xinghua Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 179 (September 2021)PermalinkStochastic super-resolution for downscaling time-evolving atmospheric fields with a generative adversarial network / Jussi Leinonen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 59 n° 9 (September 2021)PermalinkTwo hidden layer neural network-based rotation forest ensemble for hyperspectral image classification / Laxmi Narayana Eeti in Geocarto international, vol 36 n° 16 ([01/09/2021])PermalinkUtilisation de l'apprentissage profond dans la modélisation 3D urbaine [Partie 1] / Hamza Ben Addou in Géomatique expert, n° 135 (septembre 2021)PermalinkDeep learning-based image de-raining using discrete Fourier transformation / Prasen Kumar Sharma in The Visual Computer, vol 37 n° 8 (August 2021)PermalinkPredicting user activity intensity using geographic interactions based on social media check-in data / Jing Li in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 8 (August 2021)PermalinkRapid and large-scale mapping of flood inundation via integrating spaceborne synthetic aperture radar imagery with unsupervised deep learning / Xin Jiang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 178 (August 2021)PermalinkScalable surface reconstruction with Delaunay-Graph neural networks / Raphaël Sulzer in Computer graphics forum, vol 40 n° 5 (2021)PermalinkUnsupervised representation high-resolution remote sensing image scene classification via contrastive learning convolutional neural network / Fengpeng Li in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 8 (August 2021)PermalinkComNet: combinational neural network for object detection in UAV-borne thermal images / Minglei Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 8 (August 2021)PermalinkDetail injection-based deep convolutional neural networks for pansharpening / Liang-Jian Deng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 8 (August 2021)PermalinkUnsupervised denoising for satellite imagery using wavelet directional cycleGAN / Shaoyang Kong in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 8 (August 2021)PermalinkFlood depth mapping in street photos with image processing and deep neural networks / Bahareh Alizadeh Kharazi in Computers, Environment and Urban Systems, vol 88 (July 2021)Permalink