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Détection des forêts dégradées en Guinée à partir des images satellites Sentinel-2 : évaluation de l'apport potentiel des nouveaux capteurs satellitaires optiques et radars / An Vo Quang in Blog de la RFPT, sans n° ([11/10/2021])
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[article]
Titre : Détection des forêts dégradées en Guinée à partir des images satellites Sentinel-2 : évaluation de l'apport potentiel des nouveaux capteurs satellitaires optiques et radars Type de document : Article/Communication Auteurs : An Vo Quang, Auteur Année de publication : 2021 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Afrique occidentale
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] dégradation de l'environnement
[Termes IGN] dégradation de la flore
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] forêt alpestre
[Termes IGN] Guinée
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] photo-interprétation
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (Auteur) [Contexte] Les travaux de la thèse CIFRE ont été réalisés dans le cadre d'un partenariat entre l'Institut interdisciplinaire de recherche en énergie de Paris (LIED) et IGN FI, une société d'ingénierie géographique (partenaire export de l'IGN - Institut national de l’information géographique et forestière) qui réalise des projets sur tous les continents et dans tous les domaines d'application de la géomatique, notamment l'aménagement du territoire, l'environnement, l'agriculture, l'administration foncière ou la gestion des risques. Plus spécifiquement, les travaux de thèse se sont intégrés au projet de Zonage Agro-Ecologique de Guinée (ZAEG) coordonné par IGN FI et financé par l'Agence Française de Développement (AFD) pour le ministère de l’Agriculture de Guinée. Contrairement à la déforestation, la dégradation forestière implique un changement de la structure forestière sans modification de l'utilisation du sol. Ce changement est subtil et moins visible que la déforestation. La dégradation des forêts est une préoccupation majeure car un potentiel de séquestration du carbone est perdu. Ce phénomène varie en fonction de l'emplacement géographique, des facteurs anthropiques, du climat, des types de forêts impactées, donc il n'existe pas de méthodologie de détection unique pour cartographier la dégradation des forêts à l'échelle mondiale. En Guinée, le principal processus de dégradation est l'exploitation forestière sélective dans la forêt de massif, en plus de la fragmentation de la forêt causée par le changement d'utilisation des terres. L’objectif est d’optimiser les méthodes de photo-interprétation utilisées par IGN FI pour détecter les zones de forêt dégradée. Le suivi du couvert forestier à l'aide des méthodes traditionnelles de télédétection nécessite un coût important en termes d'expertise en photo-interprétation. Nous proposons une approche de suivi par une procédure de classification semi-automatisée avec un coût de photo-interprétation minimum en incluant le contexte pixellaire, en intégrant les données du capteur Sentinel-2, acquises de manière répétitive. Numéro de notice : A2021-679 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Date de publication en ligne : 11/10/2021 En ligne : https://rfpt-sfpt.github.io/blog/sentinel-2/s%C3%A9rie%20temporelle/deep%20learn [...] Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99040
in Blog de la RFPT > sans n° [11/10/2021][article]An internal-external optimized convolutional neural network for arbitrary orientated object detection from optical remote sensing images / Sihang Zhang in Geo-spatial Information Science, vol 24 n° 4 (October 2021)
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[article]
Titre : An internal-external optimized convolutional neural network for arbitrary orientated object detection from optical remote sensing images Type de document : Article/Communication Auteurs : Sihang Zhang, Auteur ; Zhenfeng Shao, Auteur ; Xiao Huang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 654 - 665 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)Résumé : (auteur) Due to the bird’s eye view of remote sensing sensors, the orientational information of an object is a key factor that has to be considered in object detection. To obtain rotating bounding boxes, existing studies either rely on rotated anchoring schemes or adding complex rotating ROI transfer layers, leading to increased computational demand and reduced detection speeds. In this study, we propose a novel internal-external optimized convolutional neural network for arbitrary orientated object detection in optical remote sensing images. For the internal optimization, we designed an anchor-based single-shot head detector that adopts the concept of coarse-to-fine detection for two-stage object detection networks. The refined rotating anchors are generated from the coarse detection head module and fed into the refining detection head module with a link of an embedded deformable convolutional layer. For the external optimization, we propose an IOU balanced loss that addresses the regression challenges related to arbitrary orientated bounding boxes. Experimental results on the DOTA and HRSC2016 benchmark datasets show that our proposed method outperforms selected methods. Numéro de notice : A2021-129 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/10095020.2021.1972772 Date de publication en ligne : 27/09/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/10095020.2021.1972772 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99355
in Geo-spatial Information Science > vol 24 n° 4 (October 2021) . - pp 654 - 665[article]Deep-learning-based burned area mapping using the synergy of Sentinel-1&2 data / Qi Zhang in Remote sensing of environment, vol 264 (October 2021)
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[article]
Titre : Deep-learning-based burned area mapping using the synergy of Sentinel-1&2 data Type de document : Article/Communication Auteurs : Qi Zhang, Auteur ; Linlin Ge, Auteur ; Ruiheng Zhang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 112575 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] Californie (Etats-Unis)
[Termes IGN] cartographie thématique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par Perceptron multicouche
[Termes IGN] coefficient de rétrodiffusion
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] incendie
[Termes IGN] réflectance du sol
[Termes IGN] réseau neuronal siamoisRésumé : (auteur) Around 350 million hectares of land are affected by wildfires every year influencing the health of ecosystems and leaving a trail of destruction. Accurate information over burned areas (BA) is essential for governments and communities to prioritize recovery actions. Prior research over the past decades has established the potentials and limitations of space-borne earth observation for mapping BA over large geographic areas at various scales. The operational deployment of Sentinel-1 and Sentinel-2 constellations significantly improved the quality and quantity of the imagery from the microwave (C-band) and optical regions on the spectrum. Based on that, this study set to investigate whether the existing coarse BA products can be further improved by the synergy of optical surface reflectance (SR), radar backscatter coefficient (BS), and/or radar interferometric coherence (COR) data with higher spatial resolutions. A Siamese Self-Attention (SSA) classification strategy is proposed for the multi-sensor BA mapping and a multi-source dataset is constructed at the object level for the training and testing. Results are analyzed by test sites, feature sources, and classification strategies to appraise the improvements achieved by the proposed method. Numéro de notice : A2021-807 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.rse.2021.112575 Date de publication en ligne : 06/07/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112575 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98866
in Remote sensing of environment > vol 264 (October 2021) . - n° 112575[article]A deep multi-modal learning method and a new RGB-depth data set for building roof extraction / Mehdi Khoshboresh Masouleh in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 10 (October 2021)
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[article]
Titre : A deep multi-modal learning method and a new RGB-depth data set for building roof extraction Type de document : Article/Communication Auteurs : Mehdi Khoshboresh Masouleh, Auteur ; Reza Shah-Hosseini, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 759 - 766 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données multisources
[Termes IGN] effet de profondeur cinétique
[Termes IGN] empreinte
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] Indiana (Etats-Unis)
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] réseau neuronal profond
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] superpixel
[Termes IGN] toitRésumé : (Auteur) This study focuses on tackling the challenge of building mapping in multi-modal remote sensing data by proposing a novel, deep superpixel-wise convolutional neural network called DeepQuantized-Net, plus a new red, green, blue (RGB)-depth data set named IND. DeepQuantized-Net incorporated two practical ideas in segmentation: first, improving the object pattern with the exploitation of superpixels instead of pixels, as the imaging unit in DeepQuantized-Net. Second, the reduction of computational cost. The generated data set includes 294 RGB-depth images (256 training images and 38 test images) from different locations in the state of Indiana in the U.S., with 1024 × 1024 pixels and a spatial resolution of 0.5 ftthat covers different cities. The experimental results using the IND data set demonstrates the mean F1 scores and the average Intersection over Union scores could increase by approximately 7.0% and 7.2% compared to other methods, respectively. Numéro de notice : A2021-677 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.21-00007R2 Date de publication en ligne : 01/10/2021 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.21-00007R2 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98878
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 87 n° 10 (October 2021) . - pp 759 - 766[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105-2021101 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Disaster Image Classification by Fusing Multimodal Social Media Data / Zhiqiang Zou in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 10 (October 2021)
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[article]
Titre : Disaster Image Classification by Fusing Multimodal Social Media Data Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhiqiang Zou, Auteur ; Hongyu Gan, Auteur ; Qunying Huang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 636 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] analyse visuelle
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] catastrophe naturelle
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] corpus
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] fusion de données multisource
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] traitement de donnéesNuméro de notice : A2021-803 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi10100636 Date de publication en ligne : 24/09/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi10100636 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98856
in ISPRS International journal of geo-information > vol 10 n° 10 (October 2021) . - n° 636[article]Disaster intensity-based selection of training samples for remote sensing building damage classification / Luis Moya in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 10 (October 2021)
PermalinkEarly detection of pine wilt disease using deep learning algorithms and UAV-based multispectral imagery / Run Yu in Forest ecology and management, vol 497 (October-1 2021)
PermalinkField scale wheat LAI retrieval from multispectral Sentinel 2A-MSI and LandSat 8-OLI imagery: effect of atmospheric correction, image resolutions and inversion techniques / Rajkumar Dhakar in Geocarto international, vol 36 n° 18 ([01/10/2021])
PermalinkGPRInvNet: Deep learning-based ground-penetrating radar data inversion for tunnel linings / Bin Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 10 (October 2021)
PermalinkLandslide susceptibility prediction based on image semantic segmentation / Bowen Du in Computers & geosciences, vol 155 (October 2021)
PermalinkA novel method based on deep learning, GIS and geomatics software for building a 3D city model from VHR satellite stereo imagery / Massimiliano Pepe in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 10 (October 2021)
PermalinkSpatial structure system of land use along urban rail transit based on GIS spatial clustering / Yu Gao in European journal of remote sensing, vol 54 sup 2 (2021)
PermalinkSpatial thinking in cartography teaching for schoolchildren / Sonia Maria Vanzella Castellar in International journal of cartography, vol 7 n° 3 (October 2021)
PermalinkThe integration of GPS/BDS real-time kinematic positioning and visual–inertial odometry based on smartphones / Zun Niu in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 10 (October 2021)
PermalinkUnsupervised self-adaptive deep learning classification network based on the optic nerve microsaccade mechanism for unmanned aerial vehicle remote sensing image classification / Ming Cong in Geocarto international, vol 36 n° 18 ([01/10/2021])
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