PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!
Tytuł artykułu

Remote sensing applications – new vistas for measurement and control

Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Zastosowania teledetekcji - nowe horyzonty rozwoju pomiarów i automatyki
Konferencja
Konferencja Naukowo-Techniczna Automatyzacja - Nowości i Perspektywy (12 ; 2-4.04.2008 ; Warszawa, Polska)
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The field of remote sensing is an area of science and technology that has undergone rapid development in recent years. This paper focuses primarily on how to exploit the capabilities made available by remote sensing and how to put them to use by combining them with a systemic approach to design and analysis in various measurement and control applications. The emphasis is placed on high-resolution satellite and Lidar sensors – the most prevalent remote sensing technologies.
PL
Teledetekcja jest jedną z tych dziedzin nauki i techniki, które w ostatnich latach rozwijały się szczególnie szybko. Artykuł przedstawia możliwości oferowane przez techniki zdalnego pomiaru oraz różnorodne zastosowania tych technik, w integracji z systemowym podejściem do projektowania i analizy układów. W artykule omawia się najczęściej używane technologie teledetekcyjne, głównie czujniki satelitarne wysokiej rozdzielczości oraz urządzenia typu Lidar.
Rocznik
Strony
69--81
Opis fizyczny
CD, Bibliogr. 27 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
  • Département d’informatique et d’ingénierie Université du Québec (UQO) Canada
Bibliografia
  • 1. Bazi, Y., L. Bruzzone, and F. Melgani, An unsupervised approach based on the generalized Gaussian model to automatic change detection in multitemporal SAR images, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 43, No. 4, 2005, pp. 874-887.
  • 2. Chen, C.H., Information Processing for Remote Sensing, World Scientific Publishing Co., River Edge, NJ, 1999.
  • 3. Chen C.-M., G. F. Hepner, and R. R. Forster, Fusion of hyperspectral and radar data using the HIS transformation to enhance urban surface features, ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing 58, 2003, pp. 19–30.
  • 4. Cooley, W. W. and P. R. Lohnes, Multivariate Data Analysis, John Wiley & Sons, Inc., New York, 1971.
  • 5. DeSouza, G. N. and A. C. Kak, Vision for mobile robot navigation: A survey, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 24, No. 2, 2002, pp. 237–267.
  • 6. Dissanayake, M. W. M. G., P. Newman, S. Clark, H. F. Durrant-Whyte, and M. Csorba. A solution to the simultaneous localization and map building (SLAM) problem. IEEE Trans. Robot. Automat., Vol. 17, No. 3, 2001, pp. 229-241.
  • 7. Guerra-Salcedo, C., S. Chen, D. Whitley and S. Smith, Fast and accurate feature selection using hybrid genetic strategies. Proc. Congress of Evolutionary Computation, Washington, D.C., 1999, pp. 177-184.
  • 8. Hughes, G. F., On the mean accuracy of statistical pattern recognizers, IEEE Trans. On Information Theory, Vol. 14, No. 1, 1968.
  • 9. Kohonen, T., E. Oja, O. Simula, A. Visa, and J. Kangas, Engineering applications of the self-organizing map. Proceedings of the IEEE, 84, 1996, pp. 1358-1384.
  • 10. Lu, G. and M. Tomizuka, LIDAR Sensing for vehicle lateral guidance: algorithm and experimental study. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, Vol. 11, No. 6, 2006, pp. 653-660.
  • 11. Lu, S., Z.-J. Cai, X.-L. Cao, G.-R. Zeng and T. Liu, Automatic ranging system of vehicles with risk estimation and decision making based on MPC5200. Proc. 16th IEEE International Conference on Control Applications, Singapore, 2007, pp. 450-455.
  • 12. Luo, R. C., Yih, C.-C. and K. L. Su, Multisensor fusion and integration: approaches, applications, and future research directions, IEEE Sensors Journal, Vol. 2, No. 2, 2002, pp.107-119.
  • 13. Mählisch, M., R. Hering, W. Ritter and K. Dietmayer, Heterogeneous fusion of video, LIDAR and ESP data for automotive ACC vehicle tracking. Proc. IEEE Int. Conf. On Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems, Heidelberg, Germany, 2006, pp. 139-144.
  • 14. Montemerlo, M. and S. Thrun, Simultaneous localization and mapping with unknown data association using FastSLAM, Proc. IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, 2003.
  • 15. Nieto J., J. Guivant, and E. M. Nebot, DenseSLAM: The unidirectional information flow (UIF), Proc. 5th IFAC/EURON Sym. Intell. Auton. Vehicles, Lisbon, 2004.
  • 16. Palenichka, R. M. and M. B. Zaremba, Multiscale isotropic matched filtering for individual tree detection in LiDAR images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 45, No. 12, 2007.
  • 17. Pfister, S. T., K. L. Kriechbaum, S .I. Roumeliotis, and J. W. Burdick, Weighted range sensor matching algorithms for mobile robot displacement estimation, Proc. 2002 IEEE Int. Conference on Robotics and Automation, Washington, D.C., 2002.
  • 18. Roweis, T. and L. Saul, Nonlinear dimensionality reduction by locally linear embedding. Science, Vol. 290, 2000, pp. 2323-2326.
  • 19. Ruusunen, M., M. Paavola, M. Pirttimaat, and K. Leiviskai, Comparison of three change detection algorithms for an electronics manufacturing process, Proc. IEEE Int. Symp. On Computational Intelligence in Robotics and Automation, Espoo, Finland, 2005, pp. 679-683.
  • 20. Sasiadek, J. Z. and Q. Wang, Fuzzy adaptive Kalman filtering for INS/GPS data Fusion and accurate positioning, Proc. IFAC Symp. on Aerospace Control, Bologna, Italy, 2001, pp. 451-459.
  • 21. Sasiadek, J. Z., Y. Lu, and V. Polotski, Navigation of autonomous mobile robot with gate recognition and crossing, Proc. IFAC SYROCO Symposium, Bologna, Italy, 2006.
  • 22. Stahn, R., G. Heiserich, and A. Stopp, Laser scanner-based navigation for commercial vehicles, Proc. IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Istanbul, Turkey, 2007, pp. 969-974.
  • 23. Tenenbaum, J. B., V. de Silva, and J. C. Langford, A global geometric framework for nonlinear dimensionality reduction, Science, Vol. 290, 2000, pp. 2319-2323.
  • 24. Thiem, J. and M. Mühlenberg, Datafusion of two driver assistance system sensors, Proc. of Conf. on Advanced Microsystems for Automotive Applications, Berlin, Germany, 2005, pp. 97–114.
  • 25. Traina, C., A. Traina, L. Wu and C. Faloustos, Fast feature selection using fractal dimension, Proc. XV Brazilian Database Symposium, Joao Pessoa, PA, Brazil, 2002, pp. 158-171.
  • 26. Vu, T. T., M. Matsuoka and F. Yamazaki, LIDAR-based change detection of buildings in dense urban areas. Proc. IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS '04. 2004, pp. 3413- 3416.
  • 27. Wang, Z., D. Ziou, C. Armenakis, D. Li, and Q. Li, A comparative analysis of image fusion methods, IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 43, No. 6, 2005, pp. 1391–1402.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-51153422-fc4b-42f7-a0f8-f7af0b4c711f
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.