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A versatile and efficient data fusion methodology for heterogeneous airborne LiDAR and optical imagery data acquired under unconstrained conditions / Thanh Huy Nguyen (2020)
Titre : A versatile and efficient data fusion methodology for heterogeneous airborne LiDAR and optical imagery data acquired under unconstrained conditions Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Thanh Huy Nguyen, Auteur ; Jean-Marc Le Caillec, Directeur de thèse ; Sylvie Daniel, Directeur de thèse Editeur : Institut Mines-Télécom Atlantique IMT Atlantique Année de publication : 2020 Autre Editeur : Québec : Université Laval Importance : 173 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Ecole Nationale Supérieure des Mines-Telecom Atlantique Bretagne Pays de la Loire-IMT Atlantique, Spécialité : Signal, Image, VisionLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] recalage de données localisées
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] semis de pointsIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) The necessity and importance of representing a scene in 3-D have been exemplified through numerous remote sensing applications, such as urban planning, disaster management, etc. In these applications, LiDAR and optical imagery data have been used extensively. A complementarity existing between airborne LiDAR and aerial/satellite optical imagery datasets motivates the fusion between them, allowing to represent the observed scenes in 3-D with a better precision and completeness. In recent years, automatic building footprint extraction in urban and residential scenes has become a subject of growing interest among the field of 3-D scene representation and reconstruction. With the rising availability of massive amount of data captured by different LiDAR and imagery sensors onboard airborne and spaceborne platforms, new opportunities arise to perform this task on a large scale. However, existing fusion methods generally consider either hybrid acquisition systems consisting of LiDAR and optical cameras rigidly fixed, or datasets acquired from the same platform at identical or very close dates, and having the same spatial resolution. They do not intend to cope with datasets collected from different platforms with different acquisition configuration at different moments, having different spatial resolutions and levels of detail. Such a context is referred to as unconstrained acquisition context. Furthermore, extracting buildings on a large scale is a complex task. Existing methods reported over the years have achieved relatively significant results by assuming building shapes, enforcing geometrical constraints, or limiting on specific urban areas. Such assumptions are no longer applicable when dealing with large-scale datasets. This research work is devoted to the development of a versatile coarse-to-fine registration method between airborne LiDAR and aerial/satellite optical imagery datasets collected in an unsconstrained acquisition context. It aims at overcoming the challenges associated with this context such as the spatial shift between the datasets, the differences of spatial resolution and level of detail, etc. In addition, this research work elaborates an efficient building footprint extraction method, providing a high accuracy level while being an unsupervised method dedicated to largescale applications. The proposed method, called Super-Resolution-based Snake Model (SRSM), consists in an adaptation of snake models—a conventional image segmentation technique—to operate on high-resolution LiDAR-based elevation images generated by a super-resolution process. It pertains the unconstrained data acquisition context, serving as a prime application example. Relevant results have been achieved when rigorously assessing the proposed methods, namely a highly desirable accuracy level compared to existing methods. Note de contenu : Introduction
1- State of the art
2- Coarse-to-fine Registration of Airborne LiDAR and Optical Imagery Data on Urban Scenes
3- Building Extraction Based on the Fusion of Airborne LiDAR and Optical Imagery Data
4- Conclusions and PerspectivesNuméro de notice : 28327 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences Géomatiques : Mines-Télécom Atlantique : 2020 Organisme de stage : Lab-STICC DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03123328/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98401 Very high resolution land cover mapping of urban areas at global scale with convolutional neural network / Thomas Tilak (2020)
Titre : Very high resolution land cover mapping of urban areas at global scale with convolutional neural network Type de document : Article/Communication Auteurs : Thomas Tilak , Auteur ; Arnaud Braun , Auteur ; David Chandler , Auteur ; Nicolas David , Auteur ; Sylvain Galopin , Auteur ; Amélie Lombard, Auteur ; Camille Parisel , Auteur ; Camille Parisel , Auteur ; Matthieu Porte , Auteur ; Marjorie Robert, Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2020 Autre Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B3 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ISPRS 2020, Commission 3, virtual Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 31/08/2020 02/09/2020 Nice (en ligne) France Archives Commission 3 Importance : 8 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] BD Alti
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] chaîne de production
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] corrélation croisée maximale
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] Gironde (33)
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] vectorisation
[Termes IGN] zone d'intérêt
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) This paper describes a methodology to produce a 7-classes land cover map of urban areas from very high resolution images and limited noisy labeled data. The objective is to make a segmentation map of a large area (a french department) with the following classes: asphalt, bare soil, building, grassland, mineral material (permeable artificialized areas), forest and water from 20cm aerial images and Digital Height Model. We created a training dataset on a few areas of interest aggregating databases, semi-automatic classification, and manual annotation to get a complete ground truth in each class. A comparative study of different encoder-decoder architectures (U-Net, U-Net with Resnet encoders, Deeplab v3+) is presented with different loss functions. The final product is a highly valuable land cover map computed from model predictions stitched together, binarized, and refined before vectorization. Numéro de notice : C2020-038 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers ArXiv Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2020-201-2020 Date de publication en ligne : 21/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2020-201-2020 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95079
Titre : Visualisation 3D de données anciennes [diaporama] Type de document : Article/Communication Auteurs : Alexandre Devaux , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2020 Conférence : Séminaire de recherche IGN 2020, De l’acquisition à la valorisation des big geodata du passé 24/02/2020 24/02/2020 Saint-Mandé France Archives Commission 3 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] géoréférencement indirect
[Termes IGN] image ancienne
[Termes IGN] iTowns
[Termes IGN] MicMac
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] points homologues
[Termes IGN] réalité mixte
[Termes IGN] visualisation 3DRésumé : (auteur) Les récentes avancées scientifiques permettent aujourd’hui de recaler précisément des prises de vues anciennes dans leur contexte actuel. Nous présentons ici les possibilité d’exploration de ces images recalées. Il est ainsi possible de naviguer depuis le ciel et voir ce que voyait la caméra d’un photographe il y a 100 ans et de plonger dans les rues d’aujourd’hui en y insérant des captures de la vie au début du siècle. Nous présenterons les solutions développées au LaSTIG pour la visualisation de données anciennes dans le cadre de la plateforme open source 3D itowns, et terminerons la présentation avec un aperçu de visualisation In Situ en réalité mixte. Numéro de notice : C2020-029 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans En ligne : https://drive.google.com/file/d/11o1tZU8UTdeNSmRcbVXpcd55OR_-roLw/view Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97805
Titre : WeCount, le trafic compté par les citoyens Type de document : Mémoire Auteurs : Victor Oxombre, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2020 Importance : 34 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] bicyclette
[Termes IGN] comptage
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] détection de piéton
[Termes IGN] Dublin (Irlande ; ville)
[Termes IGN] image infrarouge
[Termes IGN] image thermique
[Termes IGN] Raspberry Pi
[Termes IGN] temps réel
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] visualisation de donnéesIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) L’objectif principal du projet Européen WeCount est d’optimiser le processus de comptage du trafic en direct en dotant les communautés locales de capteurs à faible coût. Le projet fournira aux communautés locales de 5 villes Européennes des capteurs entièrement automatisés, appelés Telraam, capables de compter les voitures, les piétons, les vélos et les véhicules lourds. Le Spatial Dynamics Lab a pour mission d’impliquer les communautés locales dans des activités de science citoyenne avec le capteur dans les rues de Dublin. Mon superviseur Mr Francesco PILLA, le directeur du laboratoire, souhaite apporter des améliorations sur le capteur. Ces modifications permettront d’avoir un comptage durant la journée et la nuit, et une meilleure qualité de comptage. Ainsi, des données plus significatives sur le trafic en direct seront envoyées au gouvernement local. Pour cela, une étude documentaire sera effectuée sur la possibilité de détecter des objets de nuit. Ensuite, la faisabilité pratique de la théorie sera étudiée. Enfin, une plate-forme de visualisation locale sera mise en place. Note de contenu : Introduction
1. Détection d’objets par la caméra et installation
1.1 Détection d’objets en vidéo
1.2 Choix de caméra
1.3 Installation du capteur
2. Comptage avec le Telraam
2.1 Détection et traçage d’objets du Telraam
2.2 Adaptation à une caméra infrarouge
2.3 Détection de nuit
3. Version locale de Kepler.gl
3.1 Principe de Kepler.gl
3.2 React et Redux
3.3 Site obtenu
ConclusionNuméro de notice : 26354 Affiliation des auteurs : non IGN Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Spatial Dynamics Lab Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95785 Documents numériques
peut être téléchargé
WeCount, le trafic compté par les citoyens - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : XXIV ISPRS Congress, Commission 1 Type de document : Actes de congrès Auteurs : Nicolas Paparoditis , Éditeur scientifique ; Clément Mallet , Éditeur scientifique ; Florent Lafarge, Éditeur scientifique ; Stefan Hinz, Éditeur scientifique ; R. Feitosa, Éditeur scientifique ; Martin Weinmann, Éditeur scientifique ; Boris Jutzi, Éditeur scientifique Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2020 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B1-2020 Conférence : ISPRS 2020, Commission 1, virtual Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 31/08/2020 02/09/2020 Nice (en ligne) France ISPRS OA Archives Commission 1 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] étalonnage de capteur (imagerie)
[Termes IGN] lasergrammétrie
[Termes IGN] traitement d'imageNuméro de notice : 17625 Affiliation des auteurs : ENSG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Actes nature-HAL : DirectOuvrColl/Actes DOI : sans Date de publication en ligne : 06/08/2020 En ligne : https://www.int-arch-photogramm-remote-sens-spatial-inf-sci.net/XLIII-B1-2020/in [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97136 PermalinkPermalinkPermalinkShip identification and characterization in Sentinel-1 SAR images with multi-task deep learning / Clément Dechesne in Remote sensing, Vol 11 n° 24 (December-2 2019)Permalink40 ans de géodésie à l'IGN (Institut Géographique National rebaptisé en 2012 Institut national de l'information géographique et forestière) : 1ère partie, la géodésie spatiale / Françoise Duquenne in XYZ, n° 161 (décembre 2019)PermalinkAn implicit radar convolutional burn index for burnt area mapping with Sentinel-1 C-band SAR data / Puzhao Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkApplication of photogrammetry to generate quantitative geobody data in ephemeral fluvial systems / Charlotte L. Priddy in Photogrammetric record, vol 34 n° 168 (December 2019)PermalinkCombining Sentinel-1 and Sentinel-2 Satellite image time series for land cover mapping via a multi-source deep learning architecture / Dino Lenco in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkCombining thermal imaging with photogrammetry of an active volcano using UAV: an example from Stromboli, Italy / Zoë E. Wakeford in Photogrammetric record, vol 34 n° 168 (December 2019)PermalinkContextual filtering methods based on the subbands and subspaces decomposition of complex SAR interferograms / Saoussen Belhadj-Aissa in IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol 12 n° 12 (December 2019)PermalinkDeep learning for conifer/deciduous classification of airborne LiDAR 3D point clouds representing individual trees / Hamid Hamraz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkExtracting urban landmarks from geographical datasets using a random forests classifier / Yue Lin in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 12 (December 2019)PermalinkHalf a percent of labels is enough: efficient animal detection in UAV imagery using deep CNNs and active learning / Benjamin Kellenberger in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 12 (December 2019)PermalinkInnovative techniques of photogrammetry for 3D modeling / Vicenzo Barrile in Applied geomatics, Vol 11 n° 4 (December 2019)PermalinkInside the ice shelf: using augmented reality to visualise 3D lidar and radar data of Antarctica / Alexandra L. Boghosian in Photogrammetric record, vol 34 n° 168 (December 2019)PermalinkA learning approach to evaluate the quality of 3D city models / Oussama Ennafii in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 12 (December 2019)PermalinkA low‐cost open‐source workflow to generate georeferenced 3D SfM photogrammetric models of rocky outcrops / Laurent Froideval in Photogrammetric record, vol 34 n° 168 (December 2019)PermalinkMatching of TerraSAR-X derived ground control points to optical image patches using deep learning / Tatjana Bürgmann in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkUn modèle de transcription pour identifier et analyser les objets de référence et les relations spatiales utilisées pour se localiser en montagne / Mattia Bunel in Cartes & Géomatique, n° 241-242 (décembre 2019)PermalinkNouvelle donne aérienne / Marielle Mayo in Géomètre, n° 2175 (décembre 2019)PermalinkNovel adaptive histogram trend similarity approach for land cover change detection by using bitemporal very-high-resolution remote sensing images / Zhi Yong Lv in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 12 (December 2019)PermalinkNumérisation, restitution et visualisation en 3D de sites patrimoniaux / Jonathan Chemla in XYZ, n° 161 (décembre 2019)PermalinkOn the value of corner reflectors and surface models in InSAR precise point positioning / Mengshi Yang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkPolarization dependence of azimuth cutoff from quad-pol SAR images / Huimin Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 12 (December 2019)PermalinkPotentiel des sources de données collaboratives pour l'intégration de points de repère et des itinéraires pour le sauvetage en zone de montagne / Marie-Dominique Van Damme in Cartes & Géomatique, n° 241-242 (décembre 2019)PermalinkRetours d'une campagne in-situ de VGI pour la mise à jour de données d'occupation du sol / Laurence Jolivet in Cartes & Géomatique, n° 241-242 (décembre 2019)PermalinkA two-scale approach for estimating forest aboveground biomass with optical remote sensing images in a subtropical forest of Nepal / Upama A. Koju in Journal of Forestry Research, vol 30 n° 6 (December 2019)PermalinkComparative study of photogrammetry software in industrial field / Saif Aati in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 221 (novembre 2019)PermalinkContext pyramidal network for stereo matching regularized by disparity gradients / Junhua Kang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 157 (November 2019)PermalinkDeep learning for multi-modal classification of cloud, shadow and land cover scenes in PlanetScope and Sentinel-2 imagery / Yuri Shendryk in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 157 (November 2019)PermalinkIntroducing spatial regularization in SAR tomography reconstruction / Clément Rambour in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 11 (November 2019)PermalinkPré-localisation des données pour la modélisation 3D de tunnels : développements et évaluations / Christophe Heinkelé in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 221 (novembre 2019)PermalinkSig-NMS-based faster R-CNN combining transfer learning for small target detection in VHR optical remote sensing imagery / Ruchan Dong in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 11 (November 2019)PermalinkSoil and vegetation scattering contributions in L-Band and P-Band polarimetric SAR observations / S. Hamed Alemohammad in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 11 (November 2019)PermalinkA temporal phase coherence estimation algorithm and its application on DInSAR pixel selection / Feng Zhao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 11 (November 2019)PermalinkLa Terre en 4D : apport des séries temporelles de modèles numériques d'élévation par photogrammétrie spatiale pour l'étude de la surface terrestre / César Deschamps-Berger in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 221 (novembre 2019)PermalinkUnsupervised classification of multispectral images embedded with a segmentation of panchromatic images using localized clusters / Ting Mao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 11 (November 2019)PermalinkPotential of Landsat-8 and Sentinel-2A composite for land use land cover analysis / Divyesh Varade in Geocarto international, vol 34 n° 14 ([30/10/2019])PermalinkResidences information extraction from Landsat imagery using the multi-parameter decision tree method / Yujie Yang in Geocarto international, vol 34 n° 14 ([30/10/2019])PermalinkSegmenting mangrove ecosystems drone images using SLIC superpixels / Edward Zimudzi in Geocarto international, vol 34 n° 14 ([30/10/2019])PermalinkCombining machine learning and compact polarimetry for estimating soil moisture from C-Band SAR data / Emanuele Santi in Remote sensing, Vol 11 n° 20 (October-2 2019)PermalinkEstimating pasture biomass and canopy height in brazilian savanna using UAV photogrammetry / Juliana Batistoti in Remote sensing, Vol 11 n° 20 (October-2 2019)PermalinkAccurate detection of built-up areas from high-resolution remote sensing imagery using a fully convolutional network / Yihua Tan in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 10 (October 2019)PermalinkA CNN-based subpixel level DSM generation approach via single image super-resolution / Yongjun Zhang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 10 (October 2019)PermalinkConsidering spatiotemporal processes in big data analysis: Insights from remote sensing of land cover and land use / Alexis Comber in Transactions in GIS, Vol 23 n° 5 (October 2019)PermalinkUn été brûlant sous l’oeil des satellites / Laurent Polidori in Géomètre, n° 2173 (octobre 2019)PermalinkMapping dead forest cover using a deep convolutional neural network and digital aerial photography / Jean-Daniel Sylvain in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 156 (October 2019)PermalinkMeasuring phase scintillation at different frequencies with conventional GNSS receivers operating at 1 Hz / Viet Khoi Nguyen in Journal of geodesy, vol 93 n°10 (October 2019)PermalinkMultiple-view geospatial comparison using web-based virtual globes / Liangfeng Zhu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 156 (October 2019)PermalinkOptimal segmentation of high spatial resolution images for the classification of buildings using random forests / James Bialas in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 82 (October 2019)PermalinkRobust multisource remote sensing image registration method based on scene shape similarity / Ming Hao in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 10 (October 2019)PermalinkSaliency-guided deep neural networks for SAR image change detection / Jie Geng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 57 n° 10 (October 2019)PermalinkScene context-driven vehicle detection in high-resolution aerial images / Chao Tao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 57 n° 10 (October 2019)PermalinkTransferability and calibration of airborne laser scanning based mixed-effects models to estimate the attributes of sawlog-sized Scots pines / Lauri Korhonen in Silva fennica, vol 53 n° 3 (2019)PermalinkUnmanned aerial vehicles (UAVs) for monitoring macroalgal biodiversity: comparison of RGB and multispectral imaging sensors for biodiversity assessments / Leigh Tait in Remote sensing, vol 11 n° 19 (October-1 2019)PermalinkUsing a U-net convolutional neural network to map woody vegetation extent from high resolution satellite imagery across Queensland, Australia / Neil Flood in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 82 (October 2019)PermalinkMapping of forest tree distribution and estimation of forest biodiversity using Sentinel-2 imagery in the University Research Forest Taxiarchis in Chalkidiki, Greece / Maria Kampouri in Geocarto international, vol 34 n° 12 ([15/09/2019])PermalinkPartial linear NMF-based unmixing methods for detection and area estimation of photovoltaic panels in urban hyperspectral remote sensing data / Moussa Sofiane Karoui in Remote sensing, vol 11 n° 18 (September 2019)PermalinkAn analytic expression for the phase noise of the goldstein–werner filter / Scott Hensley in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 9 (September 2019)PermalinkBurn severity analysis in Mediterranean forests using maximum entropy model trained with EO-1 Hyperion and LiDAR data / Alfonso Fernández-Manso in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 155 (September 2019)PermalinkChange detection work-flow for mapping changes from arable lands to permanent grasslands with advanced boosting methods / Jiří Šandera in Geodetski vestnik, vol 63 n° 3 (September - November 2019)PermalinkComparison of filtering algorithms used for DTM production from airborne lidar data: a case study in Bergama, Turkey / Baris Suleymanoglu in Geodetski vestnik, vol 63 n° 3 (September - November 2019)PermalinkDelineation of vacant building land using orthophoto and lidar data object classification / Dejan Jenko in Geodetski vestnik, vol 63 n° 3 (September - November 2019)PermalinkUn demi-siècle de topographie à la SNCF / Pierre Lasseur in XYZ, n° 160 (septembre 2019)PermalinkDetecting and mapping traffic signs from Google Street View images using deep learning and GIS / Andrew Campbell in Computers, Environment and Urban Systems, vol 77 (september 2019)PermalinkDevelopment and evaluation of a deep learning model for real-time ground vehicle semantic segmentation from UAV-based thermal infrared imagery / Mehdi Khoshboresh Masouleh in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 155 (September 2019)PermalinkEnhanced 3D mapping with an RGB-D sensor via integration of depth measurements and image sequences / Bo Wu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 9 (September 2019)PermalinkEvolution des techniques topographiques à EDF depuis les 40 dernières années / Rémy Boudon in XYZ, n° 160 (septembre 2019)PermalinkExploring the synergy between Landsat and ASAR towards improving thematic mapping accuracy of optical EO data / Alexander Cass in Applied geomatics, vol 11 n° 3 (September 2019)PermalinkA factor model approach for the joint segmentation with between‐series correlation / Xavier Collilieux in Scandinavian Journal of Statistics, vol 46 n° 3 (September 2019)PermalinkGeometric accuracy improvement of WorldView‐2 imagery using freely available DEM data / Mateo Gašparović in Photogrammetric record, vol 34 n° 167 (September 2019)PermalinkImplementing Moran eigenvector spatial filtering for massively large georeferenced datasets / Daniel A. Griffith in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 9 (September 2019)PermalinkIntegration of LiDAR and multispectral images for rapid exposure and earthquake vulnerability estimation. Application in Lorca, Spain / Yolanda Torres in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 81 (September 2019)PermalinkLearning and adapting robust features for satellite image segmentation on heterogeneous data sets / Sina Ghassemi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 9 (September 2019)PermalinkModelling discontinuous terrain from DSMs using segment labelling, outlier removal and thin-plate splines / Kassel Hingee in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 155 (September 2019)PermalinkPpC: a new method to reduce the density of lidar data. Does it affect the DEM accuracy? / Sandra Bujan in Photogrammetric record, vol 34 n° 167 (September 2019)PermalinkPPD: Pyramid Patch Descriptor via convolutional neural network / Jie Wan in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 9 (September 2019)PermalinkQuantifying intra-annual dynamics of carbon sequestration in the forming wood: a novel histologic approach / Anjy Andrianantenaina in Annals of Forest Science, Vol 76 n° 3 (September 2019)PermalinkReduction of measurement data before Digital Terrain Model generation vs. DTM generalisation / Wioleta Błaszczak-Bąk in Survey review, vol 51 n° 368 (September 2019)PermalinkReview of mobile laser scanning target‐free registration methods for urban areas using improved error metrics / Hoang Long Nguyen in Photogrammetric record, vol 34 n° 167 (September 2019)PermalinkSentinel-2 sharpening using a reduced-rank method / Magnus Orn Ulfarsson in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 9 (September 2019)PermalinkSoil roughness retrieval from TerraSar-X data using neural network and fractal method / Mohammad Maleki in Advances in space research, vol 64 n°5 (1 September 2019)PermalinkThe Parallel SBAS approach for Sentinel-1 interferometric wide swath deformation time-series generation: algorithm description and products quality assessment / Michele Manunta in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 9 (September 2019)PermalinkThe utility of terrestrial photogrammetry for assessment of tree volume and taper in boreal mixedwood forests / Christopher Mulverhill in Annals of Forest Science, Vol 76 n° 3 (September 2019)PermalinkTopographie et archéologie, du cordeau au tout numérique : plus de 40 ans d'interactions / Bertrand Chazaly in XYZ, n° 160 (septembre 2019)PermalinkValidating the use of object-based image analysis to map commonly recognized landform features in the United States / Samantha T. Arundel in Cartography and Geographic Information Science, Vol 46 n° 5 (September 2019)PermalinkIndividual tree crown segmentation in tropical peat swamp forest using airborne hyperspectral data / Sitinor Atikah Nordin in Geocarto international, vol 34 n° 11 ([15/08/2019])PermalinkLand-cover change in the Wulagai grassland, Inner Mongolia of China between 1986 and 2014 analysed using multi-temporal Landsat images / Temulun Tangud in Geocarto international, vol 34 n° 11 ([15/08/2019])PermalinkAutomatic extraction of accurate 3D tie points for trajectory adjustment of mobile laser scanners using aerial imagery / Zille Hussnain in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 154 (August 2019)PermalinkCalculating potential evapotranspiration and single crop coefficient based on energy balance equation using Landsat 8 and Sentinel-2 / Ali Mokhtari in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 154 (August 2019)PermalinkExplanation for the seam line discontinuity in terrestrial laser scanner point clouds / Derek D. Lichti in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 154 (August 2019)PermalinkA generalized space-time OBIA classification scheme to map sugarcane areas at regional scale, using Landsat images time-series and the random forest algorithm / Ana Claudia Dos Santos Luciano in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 80 (August 2019)PermalinkImproving public data for building segmentation from Convolutional Neural Networks (CNNs) for fused airborne lidar and image data using active contours / David Griffiths in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 154 (August 2019)PermalinkIncreasing precision for French forest inventory estimates using the k-NN technique with optical and photogrammetric data and model-assisted estimators / Dinesh Babu Irulappa-Pillai-Vijayakumar in Remote sensing, vol 11 n° 8 (August 2019)PermalinkIntegration of corner reflectors for the monitoring of mountain glacier areas with Sentinel-1 time series / Matthias Jauvin in Remote sensing, vol 11 n° 8 (August 2019)Permalink