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Academic literature on the topic 'Imagerie hyperspectrale – Analyse informatique'

Author: Grafiati
Published: 1 June 2024

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Journal articles on the topic "Imagerie hyperspectrale – Analyse informatique"

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Spiller, D., L. Ansalone, S. Amici, A. Piscini, and P. P. Mathieu. "ANALYSIS AND DETECTION OF WILDFIRES BY USING PRISMA HYPERSPECTRAL IMAGERY." International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLIII-B3-2021 (June 28, 2021): 215–22. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xliii-b3-2021-215-2021.

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Abstract:
Abstract. This paper deals with the analysis and detection of wildfires by using PRISMA imagery. Precursore IperSpettrale della Mis­sione Applicativa (Hyperspectral Precursor of the Application Mission, PRISMA) is a new hyperspectral mission by ASI (Agenzia Spaziale Italiana, Italian Space Agency) launched in 2019. This mission provides hyperspectral images with a spectral range of 0.4–2.5 µm and an average spectral resolution less than 10 nm. In this work, we used the PRISMA hypercube acquired during the Australian bushfires of December 2019 in New South Wales. The analysis of the image is pr
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Nyandue Ompola, José. "La cartographie numérique et son apport dans l’organisation du recensement en République Démocratique du Congo." Revue Congolaise des Sciences & Technologies 01, no. 02 (2022): 110–18. http://dx.doi.org/10.59228/rcst.022.v1.i2.14.

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Abstract:
La cartographie assisté par l’ordinateur (CAO) repose sur l’utilisation des systèmes d’information géographique, des images à haute résolution ainsi que des récepteurs GPS (systèmes de positionnement universel) pour le levé des coordonnées géographiques x et y. Ce qui conduit à une analyse spatiale à partir des images acquises et à l’utilisation des technologies géo-spatiales, ceux-ci entrainent la production des cartes, pour qu’elles soient produites par des moyens informatisés, il faut disposer des couches des données standards tels que le shape file de limite administrative, des routes, des
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Dissertations / Theses on the topic "Imagerie hyperspectrale – Analyse informatique"

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Pelletier, Bruno. "Traitement neuronal de l'information hyperspectrale." Toulouse, ENSAE, 2002. http://www.theses.fr/2002ESAE0014.

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Abstract:
L'étude porte sur les méthodes neuronales dédiées au problème de la couleur de l'eau, consistant à estimer les concentrations d'un certain nombre de composés océaniques, comme le phytoplancton par exemple, à partir de mesures satellitaires de réflectances à différentes longueurs d'ondes. Bien que l'aptitude des réseaux neuronaux à résoudre des problèmes d'approximation de fonctions, de classification ou d'estimation ait été démontrée à plusieurs reprises, les résultats expérimentaux montrent que ces modèles ne permettent pas de résoudre le problème avec une précision suffisante. Dans ce travai
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Lefévre, Soizic. "Caractérisation de la qualité des raisins par imagerie." Electronic Thesis or Diss., Reims, 2023. http://www.theses.fr/2023REIMS017.

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Abstract:
L’identification des états sanitaires du raisin au moment de la vendange est un enjeu majeur afin de produire des vins de qualité. Pour répondre à cet enjeu, des données sont acquises par spectrométrie, imagerie hyperspectrale et imagerie RGB sur des échantillons de raisin au cours des vendanges.Plusieurs prétraitements adaptés à chaque type de données sont appliqués tels que la normalisation, la réduction, l’extraction de vecteurs de caractéristiques et la segmentation de zones utiles. D’un point de vue imagerie, la reconstitution en fausses couleurs des images hyperspectrales, éloignée de la
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Faivre, Adrien. "Analyse d'image hyperspectrale." Thesis, Bourgogne Franche-Comté, 2017. http://www.theses.fr/2017UBFCD075/document.

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Abstract:
Les travaux de thèse effectués dans le cadre de la convention Cifre conclue entrele laboratoire de mathématiques de Besançon et Digital Surf, entreprise éditrice dulogiciel d’analyse métrologique Mountains, portent sur les techniques d’analyse hyperspectrale.Sujet en plein essor, ces méthodes permettent d’exploiter des imagesissues de micro-spectroscopie, et en particulier de spectroscopie Raman. Digital Surfambitionne aujourd’hui de concevoir des solutions logicielles adaptées aux imagesproduites par ces appareils. Ces dernières se présentent sous forme de cubes de valeurs,où chaque pixel cor
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Fasquelle, François. "L'identification d'explosifs par imagerie hyperspectrale : spectromètre par transformation de Fourier aéroporté." Thesis, Université Laval, 2006. http://www.theses.ulaval.ca/2006/24097/24097.pdf.

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Khoder, Jihan. "Nouvel Algorithme pour la Réduction de la Dimensionnalité en Imagerie Hyperspectrale." Phd thesis, Université de Versailles-Saint Quentin en Yvelines, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00939018.

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Abstract:
En Imagerie hyperspectrale, les volumes de données acquises atteignent souvent le gigaoctet pour une seule et même scène observée. De ce fait, l'analyse de ces données au contenu physique complexe passe obligatoirement par une étape préliminaire de réduction de la dimensionnalité. Cette réduction a un double objectif, le premier consiste à réduire la redondance et le second permet de faciliter les traitements postérieurs (extraction, classification et reconnaissance de formes) et donc l'interprétation des données. La classification automatique est une étape importante du processus d'extraction
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Noyel, Guillaume. "Filtrage, réduction de dimension, classification et segmentation morphologique hyperspectrale." Phd thesis, École Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2008. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00004473.

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Abstract:
Le traitement d'images hyperspectrales est la généralisation de l'analyse des images couleurs, à trois composantes rouge, vert et bleu, aux images multivariées à plusieurs dizaines ou plusieurs centaines de composantes. Dans un sens général, les images hyperspectrales ne sont pas uniquement acquises dans le domaine des longueurs d'ondes mais correspondent à une description d'un pixel par un ensemble de valeurs : c'est à dire un vecteur. Chacune des composantes d'une image hyperspectrale constitue un canal spectral, et le vecteur associé à chaque pixel est appelé spectre. Pour valider la généra
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Delcourt, Jonathan. "Un système intégré d'acquisition 3D multispectral : acquisition, codage et compression des données." Phd thesis, Université de Bourgogne, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00578448.

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Abstract:
Nous avons développé un système intégré permettant l'acquisition simultanée de la forme 3D ainsi que de la réflectance des surfaces des objets scannés. Nous appelons ce système un scanner 3D multispectral du fait qu'il combine, dans un couple stéréoscopique, une caméra multispectrale et un système projecteur de lumière structurée. Nous voyons plusieurs possibilités d'application pour un tel système mais nous mettons en avant des applications dans le domaine de l'archivage et la diffusion numériques des objets du patrimoine. Dans le manuscrit, nous présentons d'abord ce système ainsi que tous l
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Vohl, Dany. "Algorithmes de compression d'images hyperspectrales astrophysiques." Thesis, Université Laval, 2013. http://www.theses.ulaval.ca/2013/30110/30110.pdf.

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Abstract:
SpIOMM, le Spectromètre imageur à transformée de Fourier de l’Observatoire du Mont-Mégantic génère des fichiers de taille imposante, de l’ordre de 700 Mo et SITELLE, son successeur génèrera des fichiers de l’ordre du Go. Puisque plusieurs fichiers peuvent être générés durant une nuit d’observation et que les astronomes ne sont pas toujours sur place pour effectuer leurs observations, ces fichiers apportent à la fois des besoins de stockage et de transfert de données. Afin de minimiser l’espace nécessaire à son stockage et de minimiser la bande passante et le temps de transfert nécessaire pour
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Lagrange, Adrien. "From representation learning to thematic classification - Application to hierarchical analysis of hyperspectral images." Thesis, Toulouse, INPT, 2019. http://www.theses.fr/2019INPT0095.

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Abstract:
De nombreuses approches ont été développées pour analyser la quantité croissante de donnée image disponible. Parmi ces méthodes, la classification supervisée a fait l'objet d'une attention particulière, ce qui a conduit à la mise au point de méthodes de classification efficaces. Ces méthodes visent à déduire la classe de chaque observation en se basant sur une nomenclature de classes prédéfinie et en exploitant un ensemble d'observations étiquetées par des experts. Grâce aux importants efforts de recherche de la communauté, les méthodes de classification sont devenues très précises. Néanmoins,
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Méteau, Jérémy. "Instrumentation optique pour la caractérisation des tissus : analyse de la complémentarité et des limites techniques de fluorescence hyperspectrale et de Tomographie Optique Cohérente en vue de leur intégration multimodale." Thesis, Besançon, 2014. http://www.theses.fr/2014BESA2041/document.

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Abstract:
L'objectif de ce travail de recherche est le développement d'un système fibré d'imagerie point par point d'auto fluorescence multi-excitation, de tissus biologiques en utilisant la technique de fluorescence hyperspectrale et l'étude d'un système de tomographie optique cohérente comme possible modalité supplémentaire. La première partie de ce rapport présente les propriétés optique des tissus biologiques et les fluorophores pertinents pour la détection de tumeurs cancéreuses. La deuxième partie présente l'instrumentation du système d'imagerie de fluorescence et l'analyse hyperspectrale des résu
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Books on the topic "Imagerie hyperspectrale – Analyse informatique"

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Capture, Canada Image Generation and. Report of Working Group 2, Medical Imaging Technology Roadmap. Industry Canada, 2001.

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Canada, Canada Industry, ed. Image generation and capture: Report of working group 2 : medical imaging technology roadmap. Industry Canada, 2001.

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Berry, Elizabeth. A practical approach to medical image processing. Taylor & Francis, 2008.

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Xiong, Wei, Rodrigo Rojas Moraleda, Nektarios A. Valous, and Niels Halama. Computational Topology for Biomedical Image and Data Analysis: Theory and Applications. Taylor & Francis Group, 2019.

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Xiong, Wei, Rodrigo Rojas Moraleda, Niels Halama, and Nektarios Valous. Computational Topology for Biomedical Image and Data Analysis. Taylor & Francis Group, 2021.

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Computational Topology for Biomedical Image and Data Analysis: Theory and Applications. Taylor & Francis Group, 2019.

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Xiong, Wei, Rodrigo Rojas Moraleda, Nektarios A. Valous, and Niels Halama. Computational Topology for Biomedical Image and Data Analysis: Theory and Applications. Taylor & Francis Group, 2019.

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Sonka, Milan, and Gary E. Christensen. Information Processing in Medical Imaging: 19th International Conference, IPMI 2005, Glenwood Springs, CO, USA, July 10-15, 2005, Proceedings. Springer London, Limited, 2005.

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(Editor), Gary E. Christensen, and Milan Sonka (Editor), eds. Information Processing in Medical Imaging: 19th International Conference, IPMI 2005, Glenwood Springs, CO, USA, July 10-15, 2005, Proceedings (Lecture Notes in Computer Science). Springer, 2005.

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Hemanth, D. Jude, Utku Kose, and Omer Deperlioglu. Deep Learning for Biomedical Applications. Taylor & Francis Group, 2021.

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