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Deep learning for remote sensing images with open source software / Rémi Cresson (2020)

Public Titre : Deep learning for remote sensing images with open source software Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Rémi Cresson, Auteur Editeur : Boca Raton, New York, ... : CRC Press Année de publication : 2020 Importance : 164 p. Présentation : Nombreuses illustrations en couleur ISBN/ISSN/EAN : 978-0-367-85848-3 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] données d'apprentissage [Termes IGN] image radar [Termes IGN] image Sentinel [Termes IGN] jeu de données localisées [Termes IGN] Orfeo Tool Box [Termes IGN] QGIS [Termes IGN] restauration d'image [Termes IGN] segmentation sémantique Index. décimale : 35.20 Traitement d'image Résumé : (Editeur) In today’s world, deep learning source codes and a plethora of open access geospatial images are readily available and easily accessible. However, most people are missing the educational tools to make use of this resource.This book is the first practical book to introduce deep learning techniques using free open source tools for processing real world remote sensing images. The approaches detailed in this book are generic and can be adapted to suit many different applications for remote sensing image processing, including landcover mapping, forestry, urban studies, disaster mapping, image restoration, etc. Written with practitioners and students in mind, this book helps link together the theory and practical use of existing tools and data to apply deep learning techniques on remote sensing images and data. Specific Features of this Book: - The first book that explains how to apply deep learning techniques to public, free available data (Spot-7 and Sentinel-2 images, OpenStreetMap vector data), using open source software (QGIS, Orfeo ToolBox, TensorFlow) - Presents approaches suited for real world images and data targeting large scale processing and GIS applications - Introduces state of the art deep learning architecture families that can be applied to remote sensing world, mainly for landcover mapping, but also for generic approaches (e.g. image restoration) - Suited for deep learning beginners and readers with some GIS knowledge. No coding knowledge is required to learn practical skills. - Includes deep learning techniques through many step by step remote sensing data processing exercises. Note de contenu : Introduction 1. Backgrounds 2. Patch Based Classification 3. Semantic Segmentation 4. Image Restoration Numéro de notice : 26551 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Manuel DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97864

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A computational introduction to digital image processing / Alasdair McAndrew (2016)

Public Titre : A computational introduction to digital image processing Type de document : Monographie Auteurs : Alasdair McAndrew Mention d'édition : Second edition Editeur : Boca Raton, New York, ... : CRC Press Année de publication : 2016 Importance : 535 p. Présentation : illustrations Format : 18 x 26 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-4822-4732-9 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] compression par ondelettes [Termes IGN] GNU Octave [Termes IGN] image en couleur [Termes IGN] Matlab [Termes IGN] Python (langage de programmation) [Termes IGN] restauration d'image [Termes IGN] segmentation d'image [Termes IGN] transformation de Fourier [Termes IGN] voisinage (topologie) Index. décimale : 35.20 Traitement d'image Résumé : (Editeur) This book explores the nature and use of digital images and shows how they can be obtained, stored, and displayed. Taking a strictly elementary perspective, the book only covers topics that involve simple mathematics yet offer a very broad and deep introduction to the discipline. This second edition provides users with three different computing options. Along with MATLAB®, this edition now includes GNU Octave and Python. Users can choose the best software to fit their needs or migrate from one system to another. Programs are written as modular as possible, allowing for greater flexibility, code reuse, and conciseness. This edition also contains new images, redrawn diagrams, and new discussions of edge-preserving blurring filters, ISODATA thresholding, Radon transform, corner detection, retinex algorithm, LZW compression, and other topics. Based on the author’s successful image processing courses, this bestseller is suitable for classroom use or self-study. In a straightforward way, the text illustrates how to implement imaging techniques in MATLAB, GNU Octave, and Python. It includes numerous examples and exercises to give students hands-on practice with the material. Note de contenu : 1. Introduction 2. Images Files and File Types 3. Image Display 4. Point Processing 5. Neighborhood Processing 6. Image Geometry 7. The Fourier Transform 8. Image Restoration 9. Image Segmentation 10. Mathematical Morphology 11. Image Topology 12. Shapes and Boundaries 13. Color Processing 14. Image Coding and Compression 15. Wavelets 16. Special Effects Appendix A: Introduction to MATLAB and Octave Appendix B: Introduction to Python Appendix C: The Fast Fourier Transform Numéro de notice : 22951 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91638

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Traitements numériques des images de télédétection, Vol. 1. Notions de base sur les couleurs / Olivier de Joinville (2012)

Public Titre de série : Traitements numériques des images de télédétection, Vol. 1 Titre : Notions de base sur les couleurs Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Olivier de Joinville , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut Géographique National - IGN Année de publication : 2012 Importance : 12 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] chromatopsie [Termes IGN] couleur (optique physiologique) [Termes IGN] couleur (variable spectrale) [Termes IGN] couleur complémentaire [Termes IGN] couleur primaire [Termes IGN] filtre optique [Termes IGN] image RVB [Termes IGN] synthèse trichromatique [Termes IGN] transformation intensité-teinte-saturation Index. décimale : 35.20 Traitement d'image Note de contenu : 1 - Principes 2 - Les anomalies de la vision 3 - Manipulations sur les couleurs Numéro de notice : 21596A Affiliation des auteurs : ENSG (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Manuel de cours DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90637

Voir aussi

• Traitements numériques des images de télédétection, Vol. 3. Traitements appliqués à la photo-interprétation / Olivier de Joinville (2012)
• Traitements numériques des images de télédétection, Vol. 2. Visualisation, techniques d'amélioration de la visualisation des images numériques / Olivier de Joinville (2012)

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Traitements numériques des images de télédétection, Vol. 2. Visualisation, techniques d'amélioration de la visualisation des images numériques / Olivier de Joinville (2012)

Public Titre de série : Traitements numériques des images de télédétection, Vol. 2 Titre : Visualisation, techniques d'amélioration de la visualisation des images numériques Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Olivier de Joinville , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut Géographique National - IGN Année de publication : 2012 Importance : 27 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] correction radiométrique [Termes IGN] étalement d'histogramme [Termes IGN] filtrage linéaire [Termes IGN] filtrage non linéaire [Termes IGN] filtrage numérique d'image [Termes IGN] histogramme [Termes IGN] morphologie mathématique [Termes IGN] uniformisation d'histogramme Index. décimale : 35.20 Traitement d'image Note de contenu : 1 - Rappels sur la radiométrie et sur l'acquisition d'une image numérique 2 - Visualisation d'une image 3 - Amélioration de la visualisation d'une image 4 - Les filtres Numéro de notice : 21596B Affiliation des auteurs : ENSG (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Manuel de cours DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90638

Voir aussi

• Traitements numériques des images de télédétection, Vol. 1. Notions de base sur les couleurs / Olivier de Joinville (2012)
• Traitements numériques des images de télédétection, Vol. 3. Traitements appliqués à la photo-interprétation / Olivier de Joinville (2012)

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21596-01B	35.20	Livre	Centre de documentation	Télédétection	Disponible

Traitements numériques des images de télédétection, Vol. 3. Traitements appliqués à la photo-interprétation / Olivier de Joinville (2012)

Public Titre de série : Traitements numériques des images de télédétection, Vol. 3 Titre : Traitements appliqués à la photo-interprétation Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Olivier de Joinville , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut Géographique National - IGN Année de publication : 2012 Importance : 32 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] analyse en composantes principales [Termes IGN] classification ascendante hiérarchique [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] classification non dirigée [Termes IGN] classification orientée objet [Termes IGN] classification par nuées dynamiques [Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes IGN] classification Spectral angle mapper [Termes IGN] extraction de la végétation [Termes IGN] matrice de confusion [Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes IGN] réalité de terrain Index. décimale : 35.20 Traitement d'image Note de contenu : 1 - L'analyse en composantes principales 2 - La détection de la végétation 3 - Les méthodes de classification Numéro de notice : 21596C Affiliation des auteurs : ENSG (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Manuel de cours DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90639

Voir aussi

• Traitements numériques des images de télédétection, Vol. 1. Notions de base sur les couleurs / Olivier de Joinville (2012)
• Traitements numériques des images de télédétection, Vol. 2. Visualisation, techniques d'amélioration de la visualisation des images numériques / Olivier de Joinville (2012)

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Sampling scheme optimization from hyperspectral data / Pravesh Debba (2006)

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Extraction d'éléments curvilignes guidée par des mécanismes attentionnels pour des images de télédétection : approche par fusion de données / Gilles Cotteret (2005)  

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Digital Elevation Model technologies and applications / D.F. Maune (2001)

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Compilation of cartographic and spaceborne remote sensing data for thematic/topographic mapping / Urs Frei (1993)

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Pattern recognition engineering / Morton Nadler (1993)

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Digital matching of simulated spot-images / Dan Rosenholm (1985)

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Rectification of digital images for remote sensing analysis / Jan Larsson (1980)

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