Systems for data processing, anaylsis and representation

Allam, Mosaad; Plunkett, Gordon

Bibliographic data

Monograph

Persistent identifier:: 1067490280

Title:: Systems for data processing, anaylsis and representation

Sub title:: ISPRS Commission II Symposium : June 6 - 10, Ottawa, Canada

Scope:: 1 Online-Ressource (XX, 530 Seiten)

Year of publication:: 1994

Place of publication:: Ottawa

Publisher of the original:: The Surveys, Mapping and Remote Sensing, Natural Resources Canada

Identifier (digital):: 1067490280

Illustration:: Illustrationen

Signature of the source:: ZS 312(30,2)

Language:: English

Additional Notes:: Erscheinungsdatum des Originals ist aus dem Copyrightjahr ermittelt.

Usage licence:: Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)

Editor:: Allam, Mosaad; Plunkett, Gordon

Corporations:: Symposium Systems for Data Processing, Analysis and Representation, 1994, Ottawa; International Society for Photogrammetry and Remote Sensing; International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, Commission Instrumentation for Data Reduction and Analysis; Kanada, Surveys, Mapping and Remote Sensing Sector

Adapter:: Symposium Systems for Data Processing, Analysis and Representation, 1994, Ottawa; International Society for Photogrammetry and Remote Sensing; International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, Commission Instrumentation for Data Reduction and Analysis; Kanada, Surveys, Mapping and Remote Sensing Sector

Founder of work:: Symposium Systems for Data Processing, Analysis and Representation, 1994, Ottawa; International Society for Photogrammetry and Remote Sensing; International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, Commission Instrumentation for Data Reduction and Analysis; Kanada, Surveys, Mapping and Remote Sensing Sector

Other corporate:: Symposium Systems for Data Processing, Analysis and Representation, 1994, Ottawa; International Society for Photogrammetry and Remote Sensing; International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, Commission Instrumentation for Data Reduction and Analysis; Kanada, Surveys, Mapping and Remote Sensing Sector

Publisher of the digital copy:: Technische Informationsbibliothek Hannover

Place of publication of the digital copy:: Hannover

Year of publication of the original:: 2019

Document type:: Monograph

Collection:: Earth sciences

Chapter

Title:: [Thursday, June 9, 1994]

Document type:: Monograph

Structure type:: Chapter

Chapter

Title:: [Session K-1 WG II/4 - Systems for the Processing of Radar Data - Part B]

Document type:: Monograph

Structure type:: Chapter

Chapter

Title:: Évaluation de classificateurs spectraux servant à différencier la glace de mer et l’eau libre en vue de l'exploitation de RADARSAT [T. Heacock, T. Hirose, M. Manore]

Document type:: Monograph

Structure type:: Chapter

i valuation de classificateurs spectraux servant à différencier la glace de mer et l’eau libre en vue de l'exploitation de RADARSAT Les données de télédétection constituent un moyen pratique et rentable d'acquérir rapidement de l'information détaillée sur les eaux canadiennes envahies parles glaces. Aprés le lancement du satellite RADARSAT, prévu pour le début de 1995, on pourra recueillir des volumes considérables de données de radar d'ouvertureà synthétique (ROS) sur les océans du Canada. On prévoit que l'interprétation visuelle des données à l'échelle régionale deviendra une táche extrémement lourde. Pour éviter un éventuel engorgement, des chercheurs ont proposé de créer des systémes automatisés qui serviraient à fabriquer des produits pour les utilisateurs finals de toutes les disciplines, et en particulier pour les applications des glaces, vu le caractère opérationnel du Centre des glaces d’Environnement Canada et des services qu’il offre à sa clientèle. Pour analyser des images, les experts se fondent sur divers éléments d’information : la teinte, la texture, la structure, la forme, la taille et le contenu (rapports entre ces caractéristiques). Le système de classification automatique des glaces, quant à lui, aurait pour principale composante un ensemble d'algorithmes de segmentation d'images. La teinte et la texture sont des éléments d'information de premier ordre qui peuvent servir à différencier les types de glaces repérés sur les images ROS. La teinte fait référence à la rétrodiffusion (quantité de micro-ondes réfléchies de la glace de mer jusqu'au capteur), tandis que la texture représente l'arrangement spatial des densités de pixels, ce qui fournit des renseignements sur la structure. Les chercheurs ont choisi de travailler à partir d'éléments de premier ordre parce que les algorithmes utilisés seront relativement simples et rapides, et qu'il sera possible d'incorporer par la suite d'autres éléments plus complexes au besoin. Les classificateurs spectraux ont été retenus comme outils de départ parce qu'ils sont efficaces et rapides, ce qui constitue un critère important dans un contexte opérationnel. Pour pouvoir fonctionner avec RADARSAT, le système de classification automatique devra être en mesure de traiter des données recueillies au moyen d’un ROS à canal et à polarisation uniques. La plupart des données ne seront pas étalonnées, et le système devra être assez robuste pour s’adapter à divers types de glace et pour traiter les ambiguïtés que l’on prévoit obtenir sur les images RADARSAT ScanSAR. Les algorithmes spectraux possèdent trois caractéristiques : la fonction discriminante, l’utilisation faite des variations spatiales de la glace de mer dans une scène et la stratégie utilisée pour segmenter une scène. Le présent rapport porte principalement sur l’évaluation de cinq prototypes d’algorithmes spectraux de classification de la glace. Ces prototypes se fondent sur les variations de teinte et de texture locale pour différencier la glace et l’eau libre. Les auteurs se sont intéressés aux variations de teinte et de texture qui dépendent de l’emplacement géographique, de la saison (type de glace, humidité de la surface), des conditions climatiques et des conditions de prise d’image (fréquence du capteur et emplacement de la cible par rapport au capteur). Il faut absolument être en mesure de reconnaître ces effets pour pouvoir segmenter de façon exhaustive les images de glace de mer. On pourra ensuite se baser sur des images segmentées en glace et en eau libre pour approfondir la classification et offrir des produits à valeur ajoutée. ! Extended Abstract 436 ABST Synthet conside to a nui used da paper r using $ parame also de] The de depend the data The pa[ stereom Keywor ERS-1« the dat: mappin, the extr. the first Dowma et al, [1 done at summar and ster The JEI optical : coverag already data at a ERS-1 complei SPOT b:

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