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Titre : Assessment of renewable energy resources with remote sensing Type de document : Monographie Auteurs : Fernando Ramos Martins, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 244 p. Format : 16 x 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-0481-0 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] climat
[Termes IGN] détection des nuages
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] énergie éolienne
[Termes IGN] énergie géothermique
[Termes IGN] énergie renouvelable
[Termes IGN] énergie solaire
[Termes IGN] Extreme Gradient Machine
[Termes IGN] hydroélectricité
[Termes IGN] image GOES
[Termes IGN] Matlab
[Termes IGN] prévision météorologique
[Termes IGN] rayonnement solaire
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (éditeur) The book “Assessment of Renewable Energy Resources with Remote Sensing" focuses on disseminating scientific knowledge and technological developments for the assessment and forecasting of renewable energy resources using remote sensing techniques. The eleven papers inside the book provide an overview of remote sensing applications on hydro, solar, wind and geothermal energy resources and their major goal is to provide state of art knowledge to contribute with the renewable energy resource deployment, especially in regions where energy demand is rapidly expanding. Renewable energy resources have an intrinsic relationship with local environmental features and the regional climate. Even small and fast environment and/or climate changes can cause significant variability in power generation at different time and space scales. Methodologies based on remote sensing are the primary source of information for the development of numerical models that aim to support the planning and operation of an electric system with a substantial contribution of intermittent energy sources. In addition, reliable data and knowledge on renewable energy resource assessment are fundamental to ensure sustainable expansion considering environmental, financial and energetic security. Note de contenu : 1- Enhancement of cloudless skies frequency over a large tropical reservoir in Brazil
2- On the land-sea contrast in the surface solar radiation (SSR) in the Baltic region
3- Real-time automatic cloud detection using a low-cost sky camera
4- Attenuation factor estimation of direct normal irradiance combining sky camera images and mathematical models in an inter-tropical area
5- Multistep-ahead solar radiation forecasting scheme based on the light gradient boosting machine: A case study of Jeju Island
6- Modified search strategies assisted crossover whale optimization algorithm with selection operator for parameter extraction of solar photovoltaic models
7- Industry experience of developing day-ahead photovoltaic plant forecasting system based on machine learning
8- The global wind resource observed by scatterometer
9- Coastal wind measurements using a single scanning LiDAR
10- Characterizing geological heterogeneities for geothermal purposes through combined geophysical prospecting methods
11- A computational workflow for generating a voxel-based design approach based on subtractive shading envelopes and attribute information of point cloud dataNuméro de notice : 28653 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-0481-0 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-0481-0 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99795
Titre : Auxiliary tasks for the conditioning of generative adversarial networks Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Cyprien Ruffino, Auteur ; Gilles Gasso, Directeur de thèse Editeur : Rouen [France] : Institut National des Sciences Appliquées INSA Rouen Année de publication : 2021 Importance : 136 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Pour obtenir le grade de Docteur de Normandie Université, Spécialité InformatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification du maximum a posteriori
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] reconstruction d'image
[Termes IGN] réseau antagoniste génératif
[Termes IGN] restauration d'imageIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) During the last decade, Generative Adversarial Networks (GANs) have caused a tremendous leap forward in image generation as a whole. Their ability to learn very complex, high-dimension distributions not only had a huge impact on the field of generative modeling, their influence extended to the general public at large. By being the first models able generate high-dimension photo-realistic images, GANs very quickly gained popularity as an image generation and photo manipulation technique. For example, their use as "filters" became common practice on social media, but they also allowed for the rise of Deepfakes, images that have been manipulated in order to fake the identity of a person. In this thesis, we explore the conditioning of Generative Adversarial Networks, that is influencing the generation process in order to control the content of a generated image. We focus on conditioning through auxiliary tasks, that is we explicitly implement additional objective to the generative model to complement the initial goal of learning the data distribution. First, we introduce generative modeling through several examples, and present the Generative Adversarial Networks framework. We discuss theoretical interpretations of GANs as well as its most prominent issues, notably the lack of stability during training of the model and the difficulty to generate diverse samples. We review classical techniques for conditioning GANs and propose an overview of recent approaches aiming to both solve the aforementioned issues and enhance the visual quality of the generated images. Afterwards, we focus on a specific generation task that requires conditioning : image reconstruction. In a nutshell, the problem consists in recovering an image from which we only have a handful of pixels available, usually around 0.5%. It stems from an application in geostatistics, namely the reconstruction of underground terrain from a reduced amount of expensive and difficult to obtain measurements. To do so, we propose to introduce an explicit auxiliary reconstruction task to the GAN framework which, in addition to a diversity-restoring technique, allows for the generation of high-quality images that respect the given measurements. Finally, we investigate a task of domain-transfer with generative models, specifically transferring images from the RGB color domain to the polarimetric domain. Polarimetric images bear hard constraints that directly stem from the physics of polarimetry. Leveraging on the cyclic-consistency paradigm, we extend the training of generative models with auxiliary tasks that push the generator towards enforcing the polarimetric constraints. We highlight that the approach manages to generate physically realistic polarimetric. Note de contenu : Introduction
1- Introduction to Generative Adversarial Networks
2- Image reconstruction as an auxiliary task to generative modeling
3- Domain-transfer with with auxiliary tasks for generative modeling
4- Conclusion and PerspectivesNuméro de notice : 28640 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Normandie : 2021 Organisme de stage : LITIS DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03517304/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99721
Titre : Benefiting from local rigidity in 3D point cloud processing Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Zan Gojcic, Auteur Editeur : Zurich : Eidgenossische Technische Hochschule ETH - Ecole Polytechnique Fédérale de Zurich EPFZ Année de publication : 2021 Importance : 141 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
A thesis submitted to attain the degree of Doctor of Sciences of ETH ZurichLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] capteur actif
[Termes IGN] champ vectoriel
[Termes IGN] déformation d'image
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] enregistrement de données
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] flux
[Termes IGN] image 3D
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] orientation du capteur
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] téléphone intelligent
[Termes IGN] traitement de semis de points
[Termes IGN] voxelIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Incorporating 3D understanding and spatial reasoning into (intelligent) algorithms is crucial for solving several tasks in fields such as engineering geodesy, risk assessment, and autonomous driving. Humans are capable of reasoning about 3D spatial relations even from a single 2D image. However, making the priors that we rely on explicit and integrating them into computer programs is very challenging. Operating directly on 3D input data, such as 3D point clouds, alleviates the need to lift 2D data into a 3D representation within the task-specific algorithm and hence reduces the complexity of the problem. The 3D point clouds are not only a better-suited input data representation, but they are also becoming increasingly easier to acquire. Indeed, nowadays, LiDAR sensors are even integrated into consumer devices such as mobile phones. However, these sensors often have a limited field of view, and hence multiple acquisitions are required to cover the whole area of interest. Between these acquisitions, the sensor has to be moved and pointed in a different direction. Moreover, the world that surrounds us is also dynamic and might change as well. Reasoning about the motion of both the sensor and the environment, based on point clouds acquired in two-time steps, is therfore an integral part of point cloud processing. This thesis focuses on incorporating rigidity priors into novel deep learning based approaches for dynamic 3D perception from point cloud data. Specifically, the tasks of point cloud registration, deformation analysis, and scene flow estimation are studied. At first, these tasks are incorporated into a common framework where the main difference is in the level of rigidity assumptions that are imposed on the motion of the scene or
the acquisition sensor. Then, the tasks specific priors are proposed and incorporated into novel deep learning architectures. While the global rigidity can be assumed in point cloud registration, the motion patterns in deformation analysis and scene flow estimation are more complex. Therefore, the global rigidity prior has to be relaxed to local or instancelevel rigidity, respectively. Rigidity priors not only add structure to the aforementioned tasks, which prevents physically implausible estimates and improves the generalization of the algorithms, but in some cases also reduce the supervision requirements. The proposed approaches were quantitatively and qualitatively evaluated on several datasets, and they yield favorable performance compared to the state-of-the-art.Numéro de notice : 28660 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD : Sciences : ETH Zurich : 2021 DOI : sans En ligne : https://www.research-collection.ethz.ch/handle/20.500.11850/523368 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99817
Titre : Can graph convolution networks learn spatial relations? Type de document : Article/Communication Auteurs : Azelle Courtial , Auteur ; Guillaume Touya
, Auteur ; Xiang Zhang, Auteur
Editeur : International Cartographic Association ICA - Association cartographique internationale ACI Année de publication : 2021 Collection : Abstracts of the ICA num. 3 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ICC 2021, 30th ICA international cartographic conference 14/12/2021 18/12/2021 Florence Italie Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] alignement
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] objet géographique
[Termes IGN] relation spatiale
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] réseau neuronal de graphes
[Termes IGN] réseau routier
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) [introduction] Maps are composed of spatially related geographic objects. Spatial relations are key information for human as they support the description of relative locations: the house is to the east of the city centre, near the interchange, or at the end of the path. Consequently, preserving these spatial relations is important during map generalisation. For example, building typification is a generalisation operation that seeks to reduce the quantity of building while preserving relation between and within homogeneous buildings groups (Regnauld, 2001). Building or road patterns are remarkable distributions of elements in the map from which high-level concepts and semantics (e.g. landuse types and urban morphology) can be inferred. Such patterns can be characterized by spatial relations (e.g. proximity, similarity and continuity of these elements) and hence are visually easy to identify by a human. To identify these patterns automatically is important for automated map generalisation (Christophe and Ruas, 2002). However, it remains challenging to devise algorithms that can resemble the human level performance. The goal of this paper is to illustrate the potential of graph convolutional networks (GCN) for the identification of patterns and relations important for map generalisation with two use cases: building patterns detection, and road segment selection. Both tasks require some degree of understanding of the spatial relations between map objects. Hence, our experiments constitute a first step in exploring the capability of deep neural network for learning representations of spatial relations. Numéro de notice : C2021-045 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/ica-abs-3-60-2021 Date de publication en ligne : 13/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.5194/ica-abs-3-60-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99420 Cartographie dense et compacte par vision RGB-D pour la navigation d’un robot mobile / Bruce Canovas (2021)
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Titre : Cartographie dense et compacte par vision RGB-D pour la navigation d’un robot mobile Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Bruce Canovas, Auteur ; Michèle Rombaut, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2021 Importance : 148 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le titre de Docteur en Sciences de l'Université Grenoble Alpes, spécialité Signal, Image, Parole, TélécomsLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Informatique
[Termes IGN] algorithme ICP
[Termes IGN] cartographie et localisation simultanées
[Termes IGN] image 3D
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] instrument embarqué
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] robot mobile
[Termes IGN] vision par ordinateurIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les capacités de perception et de localisation sont des enjeux majeurs de la robotique mobile, nécessaires dans la réalisation de missions impliquant des processus décisionnels autonomes. Elles s'appuient sur les mesures d'un ou plusieurs capteurs embarqués sur la plateforme robotique mobile en question. Dans cette thèse, on s'intéresse à des techniques de perception visuelle basées sur une caméra RGB-D pour permettre la navigation d'un robot compagnon dans un milieu intérieur inconnu. Afin de pouvoir se déplacer de façon autonome, ce robot doit avoir accès à une carte représentative de la structure de son environnement et être capable de s'y repérer.Bien que de nombreuses méthodes de localisation et cartographie simultanées (SLAM - Simultaneous Localization And Mapping) RGB-D capables de résultats impressionnants aient été développées, elles sont bien souvent trop coûteuses en termes de ressources informatiques pour être exécutées sur les cartes embarquées de robots mobiles d'intérieur. Elles font aussi la plupart du temps l'hypothèse que la scène observée par la caméra est statique, ce qui limite leur utilisation dans de nombreuses situations où des personnes sont présentes. De plus, les cartes qu'elles produisent sont souvent inadéquates pour la planification de trajectoires et ne peuvent pas être utilisées directement pour de tâches de navigation.Dans le but de répondre à ces problèmes, nous proposons une nouvelle forme de représentation 3D pour la reconstruction basse résolution, mais compacte rapide et légère d'environnements, au contraire des approches conventionnelles qui se focalisent sur la production de modèles 3D complexes avec un haut niveau détails. Un système de SLAM RGB-D dense complet, robuste aux éléments dynamiques, est conçu autour de cette représentation, puis porté sur une plateforme robotique mobile à conduite différentielle. En outre, une stratégie de navigation efficace est proposée en couplant l'algorithme de SLAM développé à un planificateur de trajectoires. Les différentes solutions proposées sont évaluées et comparées avec les méthodes de l'état de l'art, pour les valider et montrer leurs forces et faiblesses. Note de contenu : 1- Introduction générale
2- Prérequis
3- Modélisation 3D compacte à partir de caméra RGB-D
4- SLAM RGB-D dense, rapide et léger en milieu dynamique
5- Application de SupersurfelFusion à la navigation autonome d’un robot mobile
6- Conclusion et perspectivesNuméro de notice : 15283 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Signal, Image, Parole, Télécoms : Grenoble : 2021 Organisme de stage : Laboratoire Grenoble Images Parole Signal Automatique DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03647103 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101409 Clustering et apprentissage profond sous contraintes pour l’analyse de séries temporelles : Application à l’analyse temporelle incrémentale en télédétection / Baptiste Lafabregue (2021)
PermalinkCluttering reduction for interactive navigation and visualization of historical Images / Evelyn Paiz-Reyes (2021)
PermalinkCombining deep learning and mathematical morphology for historical map segmentation / Yizi Chen (2021)
PermalinkConnecting images through time and sources: Introducing low-data, heterogeneous instance retrieval / Dimitri Gominski (2021)
PermalinkConsolidation of crowd-sourced geo-ragged data for parameterized travel recommendations / Ago Luberg (2021)
PermalinkPermalinkContributions to graph-based hierarchical analysis for images and 3D point clouds / Leonardo Gigli (2021)
PermalinkPermalinkCréation de bases de connaissances topographiques à partir de sources hétérogènes / Helen Mair Rawsthorne (2021)
PermalinkPermalinkPermalinkDeep convolutional neural networks for scene understanding and motion planning for self-driving vehicles / Abdelhak Loukkal (2021)
PermalinkPermalinkDeep learning for wildfire progression monitoring using SAR and optical satellite image time series / Puzhao Zhang (2021)
PermalinkDescription et recherche d’image généralisables pour l’interconnexion et l’analyse multi-source / Dimitri Gominski (2021)
PermalinkDétection d’ouvertures par segmentation sémantique de nuages de points 3D : apport de l’apprentissage profond / Camille Lhenry (2021)
PermalinkDétection/reconnaissance d'objets urbains à partir de données 3D multicapteurs prises au niveau du sol, en continu / Younes Zegaoui (2021)
PermalinkDétection et reconstruction 3D d’arbres urbains par segmentation de nuages de points : apport de l’apprentissage profond / Victor Alteirac (2021)
PermalinkDynamic committee machine with fuzzy-c-means clustering for total organic carbon content prediction from wireline logs / Yang Bai in Computers & geosciences, vol 146 (January 2021)
PermalinkEvaluation of a neural network with uncertainty for detection of ice and water in SAR imagery / Nazanin Asadi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 1 (January 2021)
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