Sparsity Optimization Method for Slow-Moving Landslides Detection in Satellite Image Time-Series

Autor: Marie-Pierre Doin, Pascal G. Lacroix, Mai Quyen Pham
Přispěvatelé: Institut des Sciences de la Terre (ISTerre), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Institut de recherche pour le développement [IRD] : UR219-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Institut de recherche pour le développement [IRD] : UR219-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Gustave Eiffel-Université Grenoble Alpes (UGA)
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2018
Předmět:
Zdroj: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2018, pp.1-12. ⟨10.1109/TGRS.2018.2871550⟩
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2019, 57 (4), pp.2133-2144. ⟨10.1109/TGRS.2018.2871550⟩
ISSN: 0196-2892
DOI: 10.1109/TGRS.2018.2871550⟩
Popis: International audience; This paper presents a new method based on recent optimization technique to detect slow-moving landslides (
Databáze: OpenAIRE