Littérature scientifique sur le sujet « Water body extraction »
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Articles de revues sur le sujet "Water body extraction"
Luo, Yuanjiang, Ao Feng, Hongxiang Li, Danyang Li, Xuan Wu, Jie Liao, Chengwu Zhang, Xingqiang Zheng et Haibo Pu. « New deep learning method for efficient extraction of small water from remote sensing images ». PLOS ONE 17, no 8 (5 août 2022) : e0272317. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0272317.
Texte intégralYe, Chul-Soo. « Water body extraction in SAR image using water body texture index ». Korean Journal of Remote Sensing 31, no 4 (31 août 2015) : 337–46. http://dx.doi.org/10.7780/kjrs.2015.31.4.6.
Texte intégralJiang, Wei, Yuan Ni, Zhiguo Pang, Xiaotao Li, Hongrun Ju, Guojin He, Juan Lv, Kun Yang, June Fu et Xiangdong Qin. « An Effective Water Body Extraction Method with New Water Index for Sentinel-2 Imagery ». Water 13, no 12 (11 juin 2021) : 1647. http://dx.doi.org/10.3390/w13121647.
Texte intégralNaik, B. Chandrababu, et B. Anuradha. « Extraction of Water-body Area from High-resolution Landsat Imagery ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 8, no 6 (1 décembre 2018) : 4111. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v8i6.pp4111-4119.
Texte intégralZhang, Yonghong, Huanyu Lu, Guangyi Ma, Huajun Zhao, Donglin Xie, Sutong Geng, Wei Tian et Kenny Thiam Choy Lim Kam Sian. « MU-Net : Embedding MixFormer into Unet to Extract Water Bodies from Remote Sensing Images ». Remote Sensing 15, no 14 (15 juillet 2023) : 3559. http://dx.doi.org/10.3390/rs15143559.
Texte intégralYe, Chul-Soo. « Water body extraction using block-based image partitioning and extension of water body boundaries ». Korean Journal of Remote Sensing 32, no 5 (31 octobre 2016) : 471–82. http://dx.doi.org/10.7780/kjrs.2016.32.5.6.
Texte intégralWeng, Yijie, Zongmei Li, Guofeng Tang et Yang Wang. « OCNet-Based Water Body Extraction from Remote Sensing Images ». Water 15, no 20 (12 octobre 2023) : 3557. http://dx.doi.org/10.3390/w15203557.
Texte intégralZhang, Q., X. Hu et Y. Xiao. « A NOVEL HYBRID MODEL BASED ON CNN AND MULTI-SCALE TRANSFORMER FOR EXTRACTING WATER BODIES FROM HIGH RESOLUTION REMOTE SENSING IMAGES ». ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences X-1/W1-2023 (5 décembre 2023) : 889–94. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-x-1-w1-2023-889-2023.
Texte intégralHe, S. A., et Xiao Yan Zhu. « Preparation of Zirconia Fiber Body with Extrusion-Extraction Molding ». Key Engineering Materials 519 (juillet 2012) : 291–96. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/kem.519.291.
Texte intégralChe, Xianghong, Min Feng, Hao Jiang, Jia Song et Bei Jia. « Downscaling MODIS Surface Reflectance to Improve Water Body Extraction ». Advances in Meteorology 2015 (2015) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2015/424291.
Texte intégralThèses sur le sujet "Water body extraction"
Gasnier, Nicolas. « Use of multi-temporal and multi-sensor data for continental water body extraction in the context of the SWOT mission ». Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAT002.
Texte intégralSpaceborne remote sensing provides hydrologists and decision-makers with data that are essential for understanding the water cycle and managing the associated resources and risks. The SWOT satellite, which is a collaboration between the French (CNES) and American (NASA, JPL) space agencies, is scheduled for launch in 2022 and will measure the height of lakes, rivers, and oceans with high spatial resolution. It will complement existing sensors, such as the SAR and optical constellations Sentinel-1 and 2, and in situ measurements. SWOT represents a technological breakthrough as it is the first satellite to carry a near-nadir swath altimeter. The estimation of water levels is done by interferometry on the SAR images acquired by SWOT. Detecting water in these images is therefore an essential step in processing SWOT data, but it can be very difficult, especially with low signal-to-noise ratios, or in the presence of unusual radiometries. In this thesis, we seek to develop new methods to make water detection more robust. To this end, we focus on the use of exogenous data to guide detection, the combination of multi-temporal and multi-sensor data and denoising approaches. The first proposed method exploits information from the river database used by SWOT (derived from GRWL) to detect narrow rivers in the image in a way that is robust to both noise in the image, potential errors in the database, and temporal changes. This method relies on a new linear structure detector, a least-cost path algorithm, and a new Conditional Random Field segmentation method that combines data attachment and regularization terms adapted to the problem. We also proposed a method derived from GrabCut that uses an a priori polygon containing a lake to detect it on a SAR image or a time series of SAR images. Within this framework, we also studied the use of a multi-temporal and multi-sensor combination between Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 optical images. Finally, as part of a preliminary study on denoising methods applied to water detection, we studied the statistical properties of the geometric temporal mean and proposed an adaptation of the variational method MuLoG to denoise it
Pillay, Maldean. « Gabor filter parameter optimization for multi-textured images : a case study on water body extraction from satellite imagery ». Thesis, 2012. http://hdl.handle.net/10413/11070.
Texte intégralThesis (M.Sc.)-University of KwaZulu-Natal, Durban, 2012.
Chapitres de livres sur le sujet "Water body extraction"
Jun, Wang, et Xu Kuangdi. « Extraction of Water-Contained Ore Body ». Dans The ECPH Encyclopedia of Mining and Metallurgy, 1–3. Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-0740-1_228-1.
Texte intégralLou, Linjiang, Chen Chen, Xinyuan Gao, Kun Liu, Minmin Li et Yajie Fu. « Comparative Research on Water Body Extraction Methods Based on SPOT Data ». Dans Proceedings of the 7th China High Resolution Earth Observation Conference (CHREOC 2020), 247–55. Singapore : Springer Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-5735-1_18.
Texte intégralHesham, Anas, et Dursun Zafer Seker. « Investigating Accurate Water Body Extraction from Satellite Imagery Using Convolutional Neural Network with Water Indices ». Dans Recent Research on Geotechnical Engineering, Remote Sensing, Geophysics and Earthquake Seismology, 193–96. Cham : Springer Nature Switzerland, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-43218-7_45.
Texte intégralRithin Paul Reddy, K., Suda Sai Srija, R. Karthi et P. Geetha. « Evaluation of Water Body Extraction from Satellite Images Using Open-Source Tools ». Dans Intelligent Systems, Technologies and Applications, 129–40. Singapore : Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-6095-4_10.
Texte intégralJakovljević, Gordana, et Miro Govedarica. « Water Body Extraction and Flood Risk Assessment Using Lidar and Open Data ». Dans Climate Change Management, 93–111. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-03383-5_7.
Texte intégralFang, Yiwei, Xin Lyu, Baogen Tong, Shengkai Gao, Xin Li, Xinyuan Wang et Zhennan Xu. « PSAGNet : A Water Body Extraction Method for High Resolution Remote Sensing Images ». Dans Proceedings of International Conference on Image, Vision and Intelligent Systems 2022 (ICIVIS 2022), 257–69. Singapore : Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-99-0923-0_26.
Texte intégralChandrababu Naik, B., Bairam Ravi Kumar, K. Vasu Babu, K. Purushotham Prasad et K. Sai Venu Prathap. « Surface Water Body Extraction for Landsat-8 (OLI) Imagery Using Water-Indices Methods and SCM Techniques ». Dans Signals and Communication Technology, 263–70. Cham : Springer Nature Switzerland, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-47942-7_23.
Texte intégralLi, Xiumei, Xianbin Liu, Lina Liu et Kun Xue. « Comparative Study of Water-Body Information Extraction Methods Based on Electronic Sensing Image ». Dans Advances in Mechanical and Electronic Engineering, 331–36. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-31528-2_52.
Texte intégralGoel, Lavika, Daya Gupta et V. K. Panchal. « Biogeography and Plate Tectonics Based Optimization for Water Body Extraction in Satellite Images ». Dans Advances in Intelligent and Soft Computing, 1–13. New Delhi : Springer India, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-81-322-0491-6_1.
Texte intégralWei, Zhang, Wang Guanghui, Qi Jianwei et Zhang Tao. « Application Research on Water Body Extraction of Gaofen-3 Polarimetric SAR Based on Deep Learning ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 274–83. Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-8202-6_24.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Water body extraction"
Yuan Tian, Xiuwan Chen, Peng Luo et Yubin Xu. « Beijiang water body information extraction based on ENVISAT-ASAR ». Dans 2012 Second International Workshop on Earth Observation and Remote Sensing Applications (EORSA). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/eorsa.2012.6261181.
Texte intégralAahlen, Julia. « AUTOMATIC WATER BODY EXTRACTION FROM REMOTE SENSING IMAGES USING ENTROPY ». Dans 15th International Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM2015. Stef92 Technology, 2011. http://dx.doi.org/10.5593/sgem2015/b21/s8.064.
Texte intégralArreola Esquivel, Mario Martin, Maricela Delgadillo, Carina Toxqui et Alfonso Padilla. « Index-based methods for water body extraction in satellite data ». Dans Applications of Digital Image Processing XLII, sous la direction de Andrew G. Tescher et Touradj Ebrahimi. SPIE, 2019. http://dx.doi.org/10.1117/12.2529756.
Texte intégralWang, Yong, Yaqi Li et Dingsheng Wang. « Extraction of small water body information based on Res2Net-Unet ». Dans 2023 17th International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication (IMCOM). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/imcom56909.2023.10035605.
Texte intégralR, Nagaraj, et Lakshmi Sutha Kumar. « Performance Analysis of Machine Learning Techniques for Water body Extraction ». Dans 2021 IEEE Bombay Section Signature Conference (IBSSC). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/ibssc53889.2021.9673372.
Texte intégralZhao, Lijun, Wei Zhang et Ping Tang. « Application potential of GF-4 satellite images for water body extraction ». Dans Remote Sensing of the Open and Coastal Ocean and Inland Waters, sous la direction de Robert J. Frouin et Hiroshi Murakami. SPIE, 2018. http://dx.doi.org/10.1117/12.2323444.
Texte intégralShen, Li, et Changchun Li. « Water body extraction from Landsat ETM+ ; imagery using adaboost algorithm ». Dans 2010 18th International Conference on Geoinformatics. IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/geoinformatics.2010.5567762.
Texte intégralli, meilin, Jie Rui, Songkun Yang, li Ma, Shuangjun Chen et keke Jiang. « Method for inland water body extraction fused atrous spatial pyramid pooling ». Dans International Conference on Internet of Things and Machine Learning (IoTML 2022), sous la direction de Hongzhi Wang et Xiangjie Kong. SPIE, 2023. http://dx.doi.org/10.1117/12.2673522.
Texte intégralDing, Zhang, Ni Qi, Fang Dong, Li Jinhui, Yao Wei et Yuan Shenggui. « Application of multispectral remote sensing technology in surface water body extraction ». Dans 2016 International Conference on Audio, Language and Image Processing (ICALIP). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/icalip.2016.7846565.
Texte intégralZhao, Chunzhe, Xueying Li, Rong Xu et Jiang Xiong. « Water Body Extraction for the Landsat TM Imagery of Hulun Lake ». Dans International Symposium on Automation, Information and Computing. SCITEPRESS - Science and Technology Publications, 2022. http://dx.doi.org/10.5220/0011927800003612.
Texte intégral