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Publications about Satellite images
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Article |
1 - Modèle Paramétrique pour la Reconstruction Automatique en 3D de Zones Urbaines Denses à partir d'Images Satellitaires Haute Résolution.
F. Lafarge and X. Descombes and J. Zerubia and M. Pierrot-Deseilligny. Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection (SFPT), 180: pages 4--12, 2005.
Keywords : 3D reconstruction, Urban areas, Bayesian approach, MCMC, Satellite images.
Copyright : SFPT
@ARTICLE{lafarge_sfpt05,
|
| author |
= |
{Lafarge, F. and Descombes, X. and Zerubia, J. and Pierrot-Deseilligny, M.}, |
| title |
= |
{Modèle Paramétrique pour la Reconstruction Automatique en 3D de Zones Urbaines Denses à partir d'Images Satellitaires Haute Résolution}, |
| year |
= |
{2005}, |
| journal |
= |
{Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection (SFPT)}, |
| volume |
= |
{180}, |
| pages |
= |
{4--12}, |
| pdf |
= |
{ftp://ftp-sop.inria.fr/ariana/Articles/2005_lafarge_sfpt05.pdf}, |
| keyword |
= |
{3D reconstruction, Urban areas, Bayesian approach, MCMC, Satellite images} |
| } |
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3 PhD Thesis and Habilitations |
1 - Détection et classification de changements sur des scènes urbaines en télédétection.
A. Fournier. PhD Thesis, Institut Supérieur de l'Aéronautique et de l'Espace, October 2008.
Keywords : détection de changements, Satellite images, lignes de niveau, Classification, Urban areas, statistiques directionnelles.
@PHDTHESIS{Fournier08,
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| author |
= |
{Fournier, A.}, |
| title |
= |
{Détection et classification de changements sur des scènes urbaines en télédétection}, |
| year |
= |
{2008}, |
| month |
= |
{October}, |
| school |
= |
{Institut Supérieur de l'Aéronautique et de l'Espace}, |
| url |
= |
{http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00463593/fr/}, |
| keyword |
= |
{détection de changements, Satellite images, lignes de niveau, Classification, Urban areas, statistiques directionnelles} |
| } |
Résumé :
Cette thèse aborde le problème de la détection de changements sur des images de scènes urbaines en télédétection. Les expériences ont été menées sur des couples d'images satellitaires panchromatiques haute résolution (< 1 m). À travers ce thème général, plusieurs problématiques, correspondant aux divers niveaux d'une chaîne de traitement, sont abordés, depuis la création d'un masque de changements jusqu'au raisonnement à un niveau objet. Dans ce manuscrit, nous abordons premièrement le problème de la détermination d'un masque de changements. Après avoir étudié les limites d'un algorithme de détection de changements, fondé sur l'analyse en composantes principales, nous proposons un algorithme tirant parti de l'invariance des lignes de niveau, fondé sur un modèle d'illumination et des hypothèses sur la régularité de la scène. Par la suite, nous abordons la classification des zones détectées comme changées au cours de l'étape précédente. D'abord, nous nous fondons uniquement sur les radiométries des couples de pixels. Enfin, nous étudions l'intérêt d'une composante géométrique dans la classification. Plus précisément, nous appliquons un algorithme d'approximation polygonale sur les zones connexes issues de la classification précédentes, puis nous classifions les formes obtenues compte tenu des orientations des côtés des polygones obtenus. |
Abstract :
This thesis addresses the problem of change detection on remotely sensed urban scenes. experiences were run on couples of high resolution (<1m) panchromatic satellite images. Through this general theme, different problems, corresponding to different levels of a processing chain were addressed, from the determination of a change mask to an object level reasoning. In this work, we first address the problem of determining a change mask. We study the assets and limits of a change detection algorithm based on a Principal Component Analysis. We then propose a new algorithm that relies on the invariance of the level lines. It is based on a simple illumination model and some hypotheses on the scene regularity. Then we address the classification of the zones detected as changed during our first step. This is done by only considering the radiometries of each pixel couple. Finally, we study the interest of a geometric component in our classification. More precisely, we apply a polygonal approximation algorithm on the connected zones generated by the first classification, then we classify the obtained shapes according to the orientations of the polygon edges. |
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2 - Détection de zones brûlées après un feu de forêt à partir d'une seule image satellitaire SPOT 5 par techniques SVM.
O. Zammit. PhD Thesis, Universite de Nice Sophia Antipolis, September 2008.
Keywords : Classification, Satellite images, Burnt areas, Forest fires, Support Vector Machines, Region Growing.
Copyright :
@PHDTHESIS{zammit_these_08,
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| author |
= |
{Zammit, O.}, |
| title |
= |
{Détection de zones brûlées après un feu de forêt à partir d'une seule image satellitaire SPOT 5 par techniques SVM}, |
| year |
= |
{2008}, |
| month |
= |
{September}, |
| school |
= |
{Universite de Nice Sophia Antipolis}, |
| url |
= |
{http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00345683/fr/}, |
| keyword |
= |
{Classification, Satellite images, Burnt areas, Forest fires, Support Vector Machines, Region Growing} |
| } |
Résumé :
Cette thèse aborde le problème de cartographie de zones brûlées à partir d'images satellitaires haute résolution. Nos modèles reposent sur le traitement d'une seule image SPOT 5, acquise après le feu afin de détecter automatiquement les zones brûlées.
Le modèle est fondé sur les Séparateurs à Vaste Marge (SVM), une technique de classification supervisée qui a démontré une meilleure précision et une meilleure capacité de généralisation que les algorithmes de classification plus traditionnels. Concernant notre problème de détection, les différentes zones brûlées possèdent des caractéristiques spectrales assez similaires, au contraire des zones non brûlées (végétation, routes, eau, zones urbaines, nuage, ombre...) dont les caractéristiques spectrales varient énormément. Nous proposons donc d'utiliser les One-Class SVM, une technique qui dérive des SVM mais qui n'utilise que des exemples de pixels brûlés pour les phases d'apprentissage et de classification.
Afin de prendre en compte l'information spatiale de l'image, l'algorithme OC-SVM est utilisé comme une technique de croissance de régions, ce qui permet de diminuer les fausses alarmes et d'améliorer les contours des zones brûlées.
De plus, la base d'exemple de pixels brûlés nécessaire à l'apprentissage des techniques SVM est déterminée automatiquement à partir de l'histogramme de l'image.
Finalement, la méthode de classification proposée est testée sur plusieurs images satellitaires afin de valider son efficacité selon le type de végétation et la surface des zones brûlées. Les zones brûlées obtenues sont comparées aux vérités de terrain fournies par le CNES, Infoterra France, le SERTIT, les Services Départementaux d'Incendies et de Secours ou l'Office National des Forêts. |
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3 - Modèles stochastiques pour la reconstruction tridimensionnelle d'environnements urbains.
F. Lafarge. PhD Thesis, Ecole des Mines de Paris, October 2007.
Keywords : 3D reconstruction, Urban areas, Satellite images, Structural approach, Simulated Annealing, MCMC.
@PHDTHESIS{lafarge_phd07,
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| author |
= |
{Lafarge, F.}, |
| title |
= |
{Modèles stochastiques pour la reconstruction tridimensionnelle d'environnements urbains}, |
| year |
= |
{2007}, |
| month |
= |
{October}, |
| school |
= |
{Ecole des Mines de Paris}, |
| url |
= |
{http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00179695/en/}, |
| keyword |
= |
{3D reconstruction, Urban areas, Satellite images, Structural approach, Simulated Annealing, MCMC} |
| } |
Résumé :
Cette thèse aborde le problème de la reconstruction tridimensionnelle de zones urbaines à partir d'images satellitaires très haute résolution. Le contenu informatif de ce type de données est insuffisant pour permettre une utilisation efficace des nombreux algorithmes développés pour des données aériennes. Dans ce contexte, l'introduction de connaissances a priori fortes sur les zones urbaines est nécessaire. Les outils stochastiques sont particulièrement bien adaptés pour traiter cette problématique.
Nous proposons une approche structurelle pour aborder ce sujet. Cela consiste à modéliser un bâtiment comme un assemblage de modules urbains élémentaires extraits d'une bibliothèque de modèles 3D paramétriques. Dans un premier temps, nous extrayons les supports 2D de ces modules à partir d'un Modèle Numérique d' Elévation (MNE). Le résultat est un agencement de quadrilatères dont les éléments voisins sont connectés entre eux. Ensuite, nous reconstruisons les bâtiments en recherchant la configuration optimale de modèles 3D se fixant sur les supports précédemment extraits. Cette configuration correspond à la réalisation qui maximise une densité mesurant la cohérence entre la réalisation et le MNE, mais également prenant en compte des connaissances a priori telles que des lois d'assemblage des modules. Nous discutons enfin de la pertinence de cette approche en analysant les résultats obtenus à partir de données satellitaires (simulations PLEIADES). Des expérimentations sont également réalisées à partir d'images aériennes mieux résolues. |
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8 Conference articles |
1 - Building Extraction and Change Detection in Multitemporal Remotely Sensed Images with Multiple Birth and Death Dynamics.
C. Benedek and X. Descombes and J. Zerubia. In IEEE Workshop on Applications of Computer Vision (WACV), pages 100-105, Snowbird, Utah, USA, December 2009.
Keywords : Marked point process, Change detection, Aerial images, Building extraction, Satellite images.
@INPROCEEDINGS{benedekWacv09,
|
| author |
= |
{Benedek, C. and Descombes, X. and Zerubia, J.}, |
| title |
= |
{Building Extraction and Change Detection in Multitemporal Remotely Sensed Images with Multiple Birth and Death Dynamics}, |
| year |
= |
{2009}, |
| month |
= |
{December}, |
| booktitle |
= |
{IEEE Workshop on Applications of Computer Vision (WACV)}, |
| pages |
= |
{100-105}, |
| address |
= |
{Snowbird, Utah, USA}, |
| pdf |
= |
{http://hal.archives-ouvertes.fr/docs/00/42/66/18/PDF/benedekWACV09.pdf}, |
| keyword |
= |
{Marked point process, Change detection, Aerial images, Building extraction, Satellite images} |
| } |
Abstract :
In this paper we introduce a new probabilistic method which integrates building extraction with change detection in remotely sensed image pairs. A global optimization process attempts to find the optimal configuration of buildings, considering the observed data, prior knowledge, and interactions between the neighboring building parts. The accuracy is ensured by a Bayesian object model verification, meanwhile the computational cost is significantly decreased by a non-uniform stochastic object birth process, which proposes relevant objects with higher probability based on low-level image features.
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2 - Unsupervised One-Class SVM Using a Watershed Algorithm and Hysteresis Thresholding to Detect Burnt Areas.
O. Zammit and X. Descombes and J. Zerubia. In Proc. International Conference on Pattern Recognition and Image Analysis (PRIA), Nizhny Novgorod, Russia, September 2008.
Keywords : Classification, Segmentation, Support Vector Machines, Burnt areas, Forest fires, Satellite images.
Copyright :
@INPROCEEDINGS{zammit_pria_08,
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| author |
= |
{Zammit, O. and Descombes, X. and Zerubia, J.}, |
| title |
= |
{Unsupervised One-Class SVM Using a Watershed Algorithm and Hysteresis Thresholding to Detect Burnt Areas}, |
| year |
= |
{2008}, |
| month |
= |
{September}, |
| booktitle |
= |
{Proc. International Conference on Pattern Recognition and Image Analysis (PRIA)}, |
| address |
= |
{Nizhny Novgorod, Russia}, |
| pdf |
= |
{http://hal.inria.fr/inria-00316297/fr/}, |
| keyword |
= |
{Classification, Segmentation, Support Vector Machines, Burnt areas, Forest fires, Satellite images} |
| } |
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3 - Combining One-Class Support Vector Machines and hysteresis thresholding: application to burnt area mapping.
O. Zammit and X. Descombes and J. Zerubia. In Proc. European Signal Processing Conference (EUSIPCO), Lausanne, Switzerland, August 2008.
Note : to appear.
Keywords : Classification, Satellite images, Support Vector Machines, Burnt areas, Forest fires, Clustering.
Copyright :
@INPROCEEDINGS{zammit_eusipco_08,
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| author |
= |
{Zammit, O. and Descombes, X. and Zerubia, J.}, |
| title |
= |
{Combining One-Class Support Vector Machines and hysteresis thresholding: application to burnt area mapping}, |
| year |
= |
{2008}, |
| month |
= |
{August}, |
| booktitle |
= |
{Proc. European Signal Processing Conference (EUSIPCO)}, |
| address |
= |
{Lausanne, Switzerland}, |
| url |
= |
{http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=7080254}, |
| keyword |
= |
{Classification, Satellite images, Support Vector Machines, Burnt areas, Forest fires, Clustering} |
| } |
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4 - Extraction of main and secondary roads in VHR images using a higher-order phase field model.
T. Peng and I. H. Jermyn and V. Prinet and J. Zerubia. In Proc. XXI ISPRS Congress, Part A, pages 215-22, Beijing, China, July 2008.
Keywords : Road network, Urban areas, Satellite images, Segmentation, Modelling, Variational methods.
Copyright : ISPRS
@INPROCEEDINGS{Peng08a,
|
| author |
= |
{Peng, T. and Jermyn, I. H. and Prinet, V. and Zerubia, J.}, |
| title |
= |
{Extraction of main and secondary roads in VHR images using a higher-order phase field model}, |
| year |
= |
{2008}, |
| month |
= |
{July}, |
| booktitle |
= |
{Proc. XXI ISPRS Congress, Part A}, |
| pages |
= |
{215-22}, |
| address |
= |
{Beijing, China}, |
| pdf |
= |
{http://www.isprs.org/proceedings/XXXVII/congress/3_pdf/33.pdf}, |
| keyword |
= |
{Road network, Urban areas, Satellite images, Segmentation, Modelling, Variational methods} |
| } |
Abstract :
This paper addresses the issue of extracting main and secondary road networks in dense urban areas from very high resolution (VHR, ~0.61m) satellite images. The difficulty with secondary roads lies in the low discriminative power of the grey-level distributions of road regions and the background, and the greater effect of occlusions and other noise on narrower roads. To tackle this problem, we use a previously developed higher-order active contour (HOAC) phase field model and augment it with an additional non-linear nonlocal term. The additional term allows separate control of road width and road curvature; thus more precise prior knowledge can be incorporated, and better road prolongation can be achieved for the same width. Promising results on QuickBird panchromatic images at reduced resolutions and comparisons with other models demonstrate the role and the efficiency of our new model. |
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5 - Apprentissage non supervisé des SVM par un algorithme des K-moyennes entropique pour la détection de zones brûlées.
O. Zammit and X. Descombes and J. Zerubia. In Proc. GRETSI Symposium on Signal and Image Processing, Troyes, France, September 2007.
Keywords : Satellite images, Forest fires, Burnt areas, Classification, Support Vector Machines, Learning base.
@INPROCEEDINGS{zammit_gretsi_07,
|
| author |
= |
{Zammit, O. and Descombes, X. and Zerubia, J.}, |
| title |
= |
{Apprentissage non supervisé des SVM par un algorithme des K-moyennes entropique pour la détection de zones brûlées}, |
| year |
= |
{2007}, |
| month |
= |
{September}, |
| booktitle |
= |
{Proc. GRETSI Symposium on Signal and Image Processing}, |
| address |
= |
{Troyes, France}, |
| pdf |
= |
{ftp://ftp-sop.inria.fr/ariana/Articles/2007_zammit_gretsi_07.pdf}, |
| keyword |
= |
{Satellite images, Forest fires, Burnt areas, Classification, Support Vector Machines, Learning base} |
| } |
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6 - Assessment of different classification algorithms for burnt land discrimination.
O. Zammit and X. Descombes and J. Zerubia. In Proc. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), pages 3000-3003, Barcelone, Spain, July 2007.
Keywords : Satellite images, Burnt areas, Support Vector Machines, Forest fires, Classification.
Copyright : IEEE
|
7 - Burnt area mapping using Support Vector Machines.
O. Zammit and X. Descombes and J. Zerubia. In Proc. International Conference on Forest Fire Research, Figueira da Foz, Portugal, November 2006.
Keywords : Satellite images, Forest fires, Burnt areas, Support Vector Machines.
@INPROCEEDINGS{zammit_icffr_06,
|
| author |
= |
{Zammit, O. and Descombes, X. and Zerubia, J.}, |
| title |
= |
{Burnt area mapping using Support Vector Machines}, |
| year |
= |
{2006}, |
| month |
= |
{November}, |
| booktitle |
= |
{Proc. International Conference on Forest Fire Research}, |
| address |
= |
{Figueira da Foz, Portugal}, |
| pdf |
= |
{ftp://ftp-sop.inria.fr/ariana/Articles/2006_zammit_icffr_06.pdf}, |
| keyword |
= |
{Satellite images, Forest fires, Burnt areas, Support Vector Machines} |
| } |
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8 - An Automatic Building Reconstruction Method : A Structural Approach Using High Resolution Images.
F. Lafarge and X. Descombes and J. Zerubia and M. Pierrot-Deseilligny. In Proc. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Atlanta, October 2006.
Keywords : 3D reconstruction, Buildings, RJMCMC, Structural approach, Satellite images.
Copyright : IEEE
@INPROCEEDINGS{lafarge_icip06,
|
| author |
= |
{Lafarge, F. and Descombes, X. and Zerubia, J. and Pierrot-Deseilligny, M.}, |
| title |
= |
{An Automatic Building Reconstruction Method : A Structural Approach Using High Resolution Images}, |
| year |
= |
{2006}, |
| month |
= |
{October}, |
| booktitle |
= |
{Proc. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)}, |
| address |
= |
{Atlanta}, |
| pdf |
= |
{ftp://ftp-sop.inria.fr/ariana/Articles/2006_lafarge_icip06.pdf}, |
| keyword |
= |
{3D reconstruction, Buildings, RJMCMC, Structural approach, Satellite images} |
| } |
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2 Technical and Research Reports |
1 - Support Vector Machines for burnt area discrimination.
O. Zammit and X. Descombes and J. Zerubia. Research Report 6343, INRIA, November 2007.
Keywords : Forest fires, Burnt areas, Satellite images, Support Vector Machines, Classification.
@TECHREPORT{zammit_RR_07,
|
| author |
= |
{Zammit, O. and Descombes, X. and Zerubia, J.}, |
| title |
= |
{Support Vector Machines for burnt area discrimination}, |
| year |
= |
{2007}, |
| month |
= |
{November}, |
| institution |
= |
{INRIA}, |
| type |
= |
{Research Report}, |
| number |
= |
{6343}, |
| url |
= |
{http://hal.inria.fr/inria-00185101/fr/}, |
| pdf |
= |
{http://hal.inria.fr/inria-00185101/fr/}, |
| keyword |
= |
{Forest fires, Burnt areas, Satellite images, Support Vector Machines, Classification} |
| } |
Résumé :
Ce rapport aborde le problème de l'évaluation des dégâts après un feux de forêt. La détection est effectuée à partir d'une seule image satellite (SPOT 5) acquise après le feu. Afin de détecter les zones brûlées, nous utilisons une approche récente de classification nommée SVM (Séparateurs à Vaste Marge). Cette méthode est comparée aux algorithmes de classification plus conventionnels comme les K-moyennes ou les K-plus proches voisins, qui sont régulièrement utilisés en traitement d'image. Nous proposons également une méthode de classification non supervisée combinant les K-moyennes et les SVM. Les résultats fournis par les différentes techniques sont comparés à des vérités de terrain sur diverses zones brûlées. |
Abstract :
This report addresses the problem of burnt area discrimination using remote sensing images. The detection is based on a single post-fire image acquired by SPOT 5 satellite. To delineate the burnt areas, we use a recent classification method called Support Vectors Machines (SVM). This approach is compared to more conventional classifiers such as K-means or K-nearest neighbours which are widely used in image processing. We also proposed a new automatic classification approach combining K-means and SVM. The results given by the different methods are finally compared to ground truths on various burnt areas |
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2 - An automatic building extraction method : Application to the 3D-city modeling.
F. Lafarge and P. Trontin and X. Descombes and J. Zerubia and M. Pierrot-Deseilligny. Research Report 5925, INRIA, France, May 2006.
Keywords : Object extraction, Marked point process, 3D reconstruction, Urban areas, Satellite images, Digital Elevation Model (DEM).
@TECHREPORT{lafarge_rr_may06,
|
| author |
= |
{Lafarge, F. and Trontin, P. and Descombes, X. and Zerubia, J. and Pierrot-Deseilligny, M.}, |
| title |
= |
{An automatic building extraction method : Application to the 3D-city modeling}, |
| year |
= |
{2006}, |
| month |
= |
{May}, |
| institution |
= |
{INRIA}, |
| type |
= |
{Research Report}, |
| number |
= |
{5925}, |
| address |
= |
{France}, |
| pdf |
= |
{ftp://ftp-sop.inria.fr/ariana/Articles/2006_lafarge_rr_may06.pdf}, |
| keyword |
= |
{Object extraction, Marked point process, 3D reconstruction, Urban areas, Satellite images, Digital Elevation Model (DEM)} |
| } |
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2 Collection articles or Books chapters |
1 - Markov random fields in image processing, application to remote sensing and astrophysics.
J. Zerubia and A. Jalobeanu and Z. Kato. In Journal de Physique, EDP Sciences, Vol. IV (12), 2002.
Keywords : Markov Fields, Satellite images, Astrophysics.
@INCOLLECTION{jzjalokato2002,
|
| author |
= |
{Zerubia, J. and Jalobeanu, A. and Kato, Z.}, |
| title |
= |
{Markov random fields in image processing, application to remote sensing and astrophysics}, |
| year |
= |
{2002}, |
| booktitle |
= |
{Journal de Physique, EDP Sciences}, |
| volume |
= |
{IV}, |
| number |
= |
{12}, |
| url |
= |
{http://jp4.journaldephysique.org/articles/jp4/abs/2002/01/jp4pr1p117/jp4pr1p117.html}, |
| keyword |
= |
{Markov Fields, Satellite images, Astrophysics} |
| } |
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2 - An application of marked point process to the extraction of linear networks for images.
R. Stoica and X. Descombes and M.N.M. Van Lieshout and J. Zerubia. In Spatial statitics through applications, Publ. WITPress, 2002.
Keywords : Line networks, Road network, Object extraction, Satellite images, Marked point process.
@INCOLLECTION{stoicaXDlivre,
|
| author |
= |
{Stoica, R. and Descombes, X. and Van Lieshout, M.N.M. and Zerubia, J.}, |
| title |
= |
{An application of marked point process to the extraction of linear networks for images}, |
| year |
= |
{2002}, |
| booktitle |
= |
{Spatial statitics through applications}, |
| publisher |
= |
{WITPress}, |
| url |
= |
{http://www.witpress.com/books/978-1-85312-649-9}, |
| pdf |
= |
{http://oai.cwi.nl/oai/asset/10645/10645A.pdf}, |
| keyword |
= |
{Line networks, Road network, Object extraction, Satellite images, Marked point process} |
| } |
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