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IEEE transactions on geoscience and remote sensing... 54건

  1. [해외논문]   Front Cover  


    IEEE transactions on geoscience and remote sensing : a publication of the IEEE Geoscience and Remote Sensing Society v.55 no.2 ,pp. C1 - C1 , 2017 , 0196-2892 ,

    초록

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  2. [해외논문]   IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing information for authors  


    IEEE transactions on geoscience and remote sensing : a publication of the IEEE Geoscience and Remote Sensing Society v.55 no.2 ,pp. C3 - C3 , 2017 , 0196-2892 ,

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  3. [해외논문]   IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing publication information  


    IEEE transactions on geoscience and remote sensing : a publication of the IEEE Geoscience and Remote Sensing Society v.55 no.2 ,pp. C2 - C2 , 2017 , 0196-2892 ,

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  4. [해외논문]   IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing institutional listings  


    IEEE transactions on geoscience and remote sensing : a publication of the IEEE Geoscience and Remote Sensing Society v.55 no.2 ,pp. C4 - C4 , 2017 , 0196-2892 ,

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  5. [해외논문]   Table of contents  


    IEEE transactions on geoscience and remote sensing : a publication of the IEEE Geoscience and Remote Sensing Society v.55 no.2 ,pp. 617 - 1224 , 2017 , 0196-2892 ,

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  6. [해외논문]   Influences of Leaf-Specular Reflection on Canopy BRF Characteristics: A Case Study of Real Maize Canopies With a 3-D Scene BRDF Model   SCI SCIE

    Donghui Xie (Sci. Syst. & Applic., Inc., Lanham, MD, USA ) , Wenhan Qin (State Key Lab. of Severe Weather, Chinese Acad. of Meteorol. Sci., Beijing, China ) , Peijuan Wang (Sch. for the Environ., Univ. of Massachusetts Boston, Boston, MA, USA ) , Yanmin Shuai (Dept. of Geol. & Atmos. Sci., Iowa State Univ., Ames, IA, USA ) , Yuyu Zhou (Sch. of Geogr., Beijing Normal Univ., Beijing, China) , Qijiang Zhu
    IEEE transactions on geoscience and remote sensing : a publication of the IEEE Geoscience and Remote Sensing Society v.55 no.2 ,pp. 619 - 631 , 2017 , 0196-2892 ,

    초록

    The diffuse and specular components of leaf reflection are both important to determine the leaf optical properties as well as to describe the leaf bidirectional reflectance distribution function (BRDF). However, the specular component is usually ignored in practice in numerous canopy reflectance models that describe the interaction between solar light and vegetated scene components. To evaluate the impact of leaf-specular reflection on canopy bidirectional reflectance factor (BRF) characteristics, we introduce a leaf BRDF model into the radiosity-graphics combined model (RGM; a 3-D scene model) to calculate canopy BRFs with nondiffuse leaves. The modified RGM is validated by comparing simulated BRFs against in situ measured BRFs over real maize canopies. The results show that ignorance of leaf-specular reflection can result in up to 50% of relative error in the blue band (435.8 nm). A series of maize canopies with different leaf angle distributions (LADs) is reconstructed to investigate the effect of five major biophysical/geometrical parameters such as leaf area index, LAD, leaf surface property, view direction, and solar zenith angle on leaf-specular reflection contributions to the canopy BRF. It is demonstrated that increasing the incident solar zenith angle and decreasing the mean leaf angle impact the angular distribution of the canopy BRF more significantly than other factors. The cumulative hemispherical relative and absolute errors of canopy BRF caused by the leaf-specular reflection are often too large to be ignored, even for canopies with rough surface leaves. Moreover, the relative error of BRF in visible waveband shows that, in general, leaf-specular reflection has a large impact than that in near-infrared waveband. However, such impact can be sufficiently accounted for by even just consideration of the first-order leaf-specular reflection in canopy reflectance calculation, leading to a substantial improvement in simulation accuracy for most vegetation canopies.

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  7. [해외논문]   Precise Real-Time Detection of Nonforested Areas With UAVs   SCI SCIE

    Cruz, Henry O. (Research Center on Software Technologies and Multimedia Systems for Sustainability, Technical University of Madrid, Madrid, Spain ) , Eckert, Martina (Research Center on Software Technologies and Multimedia Systems for Sustainability, Technical University of Madrid, Madrid, Spain ) , Meneses, Juan M. (Research Center on Software Technologies and Multimedia Systems for Sustainability, Technical University of Madrid, Madrid, Spain) , Martinez, Jose Fernan
    IEEE transactions on geoscience and remote sensing : a publication of the IEEE Geoscience and Remote Sensing Society v.55 no.2 ,pp. 632 - 644 , 2017 , 0196-2892 ,

    초록

    This paper presents a new method for real-time automatic detection of nonforested and eroded areas in tropical rain forests. It is based on simple image algebra between color components, which enhances the contrast between brown and green areas. A successive segmentation through multiple thresholds, based on newly proposed indices of “brown color excess” and the “nonforest detection index,” leads to a binary map that clearly identifies forested and nonforested areas. Experimental tests, performed and compared with other recommended methods based on: region growing, active contours, and clustering, outperformed in detection accuracy ( $F_{m}=96.4$ %) and processing times ( $T_{p} = 0.082$ s). The method presented copes well with detecting regional irregularities and reduces frequent issues of nondetection, as well as false positives caused by intensity changes, shadows, and/or partial occlusions. The low processing times achieved with the proposed method allow real-time applications for low-cost unmanned aerial vehicle and unmanned aircraft systems with conventional camera equipment.

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  8. [해외논문]   Convolutional Neural Networks for Large-Scale Remote-Sensing Image Classification   SCI SCIE

    Maggiori, Emmanuel (TITANE Team, Inria, Université) , Tarabalka, Yuliya (Côte d'Azur, Sophia Antipolis, France ) , Charpiat, Guillaume (Tao Team, Inria Saclay–Île-de-France, Laboratoire de Recherche en Informatique, Université) , Alliez, Pierre (Paris-Sud, Orsay, France )
    IEEE transactions on geoscience and remote sensing : a publication of the IEEE Geoscience and Remote Sensing Society v.55 no.2 ,pp. 645 - 657 , 2017 , 0196-2892 ,

    초록

    We propose an end-to-end framework for the dense, pixelwise classification of satellite imagery with convolutional neural networks (CNNs). In our framework, CNNs are directly trained to produce classification maps out of the input images. We first devise a fully convolutional architecture and demonstrate its relevance to the dense classification problem. We then address the issue of imperfect training data through a two-step training approach: CNNs are first initialized by using a large amount of possibly inaccurate reference data, and then refined on a small amount of accurately labeled data. To complete our framework, we design a multiscale neuron module that alleviates the common tradeoff between recognition and precise localization. A series of experiments show that our networks consider a large amount of context to provide fine-grained classification maps.

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  9. [해외논문]   Optimizing Object, Atmosphere, and Sensor Parameters in Thermal Hyperspectral Imagery   SCI SCIE

    Ahlberg, Jorgen
    IEEE transactions on geoscience and remote sensing : a publication of the IEEE Geoscience and Remote Sensing Society v.55 no.2 ,pp. 658 - 670 , 2017 , 0196-2892 ,

    초록

    We address the problem of estimating atmosphere parameters (temperature and water vapor content) from data captured by an airborne thermal hyperspectral imager and propose a method based on linear and nonlinear optimization. The method is used for the estimation of the parameters (temperature and emissivity) of the observed object as well as sensor gain under certain restrictions. The method is analyzed with respect to sensitivity to noise and the number of spectral bands. Simulations with synthetic signatures are performed to validate the analysis, showing that the estimation can be performed with as few as 10–20 spectral bands at moderate noise levels. The proposed method is also extended to exploit additional knowledge, for example, measurements of atmospheric parameters and sensor noise. Additionally, we show how to extend the method in order to improve spectral calibration.

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  10. [해외논문]   Adaptive Spectral–Spatial Compression of Hyperspectral Image With Sparse Representation   SCI SCIE

    Fu, Wei , Li, Shutao , Fang, Leyuan , Benediktsson, Jon Atli
    IEEE transactions on geoscience and remote sensing : a publication of the IEEE Geoscience and Remote Sensing Society v.55 no.2 ,pp. 671 - 682 , 2017 , 0196-2892 ,

    초록

    Sparse representation (SR) can transform spectral signatures of hyperspectral pixels into sparse coefficients with very few nonzero entries, which can efficiently be used for compression. In this paper, a spectral–spatial adaptive SR (SSASR) method is proposed for hyperspectral image (HSI) compression by taking advantage of the spectral and spatial information of HSIs. First, we construct superpixels, i.e., homogeneous regions with adaptive sizes and shapes, to describe HSIs. Since homogeneous regions usually consist of similar pixels, pixels within each superpixel will be similar and share similar spectral signatures. Then, the spectral signatures of each superpixel can be simultaneously coded in the SR model to exploit their joint sparsity. Since different superpixels generally have different performances of SR, their rate–distortion performances in the sparse coding will be different. To achieve the best possible overall rate–distortion performance, an adaptive coding scheme is introduced to adaptively assign distortions to superpixels. Finally, the obtained sparse coefficients are quantized and entropy coded and constitute the final bitstream with the coded superpixel map. The experimental results over several HSIs show that the proposed SSASR method outperforms some state-of-the-art HSI compression methods in terms of the rate–distortion and spectral fidelity performances.

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