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Évaluation de la qualité des données géographiques d'OpenStreetMap à l'aide des méthodes d'apprentissage automatique : cas de la République de Djibouti / Ibrahim Maidaneh Abdi (2022)
Titre : Évaluation de la qualité des données géographiques d'OpenStreetMap à l'aide des méthodes d'apprentissage automatique : cas de la République de Djibouti Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ibrahim Maidaneh Abdi , Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Directeur de thèse Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2022 Importance : 232 p. Note générale : bibliographie
École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2015-....)Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] Djibouti
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] données localisées numériques
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] qualité des donnéesIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La qualité des données de la base OpenStreetMap (OSM) peut être évaluée en comparant les données d'OSM avec les données d'une base de données géographiques de référence. Cependant, en l'absence d'une telle base de référence (cas de Djibouti), la précision spatiale de ces données n'est pas connue. L'objectif de nos travaux est de mettre en place une méthode permettant de déterminer la qualité d'un jeu de données issue d'OSM sans le comparer avec une base de référence. Pour cela, nous cherchons à établir un lien statistique entre des mesures extrinsèques de qualité (calculées en confrontant les données OSM avec des données de référence), et des indicateurs intrinsèques de qualité (calculés en se basant uniquement sur les objets à évaluer), pour disposer d'une estimation des mesures extrinsèques de qualité d'un jeu de données OSM pour lequel il n'y aurait pas de référence. Nous implémentons un modèle d'apprentissage supervisé, amélioré au fil des méthodes d'apprentissages en partant par une régression multiple LASSO vers une classification de type Random Forest en passant par une étude d'autocorrélation spatiale pour aboutir sur une étude de la transférabilité du modèle de classification sur d'autres zones d'études. Le modèle de régression que nous calculons permet d'expliquer 30 % de la variance sur les mesures de qualité d'objets OSM de type bâtiments. Et si l'on agrège des bâtiments dans un voisinage défini, on améliore le score de variance expliquée par la régression jusqu'à 42 %. Quant avec la classification, notre modèle parvient à détecter une mauvaise qualité de saisie de bâtiments à 81,5 % d'AUC. Enfin, les résultats préliminaires testés sur deux zones d'études, montrent que le modèle d'apprentissage se transfère assez bien sur la nouvelle zone d'étude. Numéro de notice : 14332 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Sciences de l’information géographique : Gustave Eiffel : 2022 Organisme de stage : LASTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 28/03/2023 En ligne : https://theses.hal.science/tel-04048674 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102984 Guidelines for the management of cultural heritage using 3D models for the insertion of heterogeneous data / Gianna Bertacchi (2022)
Titre : Guidelines for the management of cultural heritage using 3D models for the insertion of heterogeneous data Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Gianna Bertacchi, Auteur ; Luca Cipriani, Directeur de thèse ; Francisco Juan Vidal, Directeur de thèse Editeur : Bologne [Italie] : Université de Bologne Année de publication : 2022 Autre Editeur : Valencia : Universitat politécnica de Valencia Importance : 186 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
thèse de Doctorat de l'Université de Bologne, spécialité Patrimoine culturel et environnementalLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie
[Termes IGN] acquisition de données
[Termes IGN] archéologie romaine
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] Espagne
[Termes IGN] gestion du patrimoine
[Termes IGN] Italie
[Termes IGN] lasergrammétrie
[Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM
[Termes IGN] monument historique
[Termes IGN] patrimoine culturel
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] stockage de donnéesIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) The Management of Cultural Heritage (MCH) is a very complex operation aimed at protecting the physical integrity of Cultural Heritage assets, while promoting their historical value and development of tourism industry. Composed by distinct phases (documentation, intervention, monitoring and use), MCH implies a great effort for the project manager to coordinate the interactions among very different professional figures. In recent years, the use of digital technologies has become an essential part of the MCH delicate process, from early documentation to late intervention phases. The most commonly used methodologies for digital data acquisition, such as terrestrial laser scanning and digital photogrammetry, have become common practice in a broad range of professional activities. On the contrary, the use of 3D models for MCH is still limited to few academic research to date, often lacking continuity and wide application after the end of specific projects. Furthermore, very few supra-national standard guidelines regulating their use are available to date. As a consequence, the operator who decides to use a 3D model as a basis for management is faced with the scarcity and fragmentation of standards and guidelines. Moreover, the lack of standard on quality of acquired data and digital products negatively influences the interaction between the academic research sector, the managers and the professional world. The focus is on the use of 3D models as a valid support tool in the MCH process, highlighting their advantages in all the distinct phases of the management. As an example, 3D data can constitute themselves the basis for the digital database, gathering all available information concerning a Cultural Heritage site, exploitable for restoration works or for scientific dissemination. In particular, the aim of this PhD research is to develop guidelines to produce 3D models for MCH, with the purpose to efficiently entry, store and manage digital data. The here provided guidelines investigate every aspect of the process leading from data acquisition to cataloguing and archiving, processing and creation of a simplified information system. Each recommendation guides the user through the management of digital data, by adapting to his/her level of knowledge with respect to digital technologies and methodologies. In this way, the manager can efficiently use 3D models in MCH projects. In order to elaborate guidelines that could be suitable for as many typologies of Cultural Heritage as possible an international approach was chosen, developing the thesis in joint supervision under the University of Bologna and the Universitat Politècnica de València. We decided to apply state-of-the-art technologies and methodologies to a variety of case studies. The main ones are the early Christian monuments of Ravenna (Italy) belonging to the UNESCO World Heritage List, and a small neogothic chapel located in Castellón de la Plana (Spain). The fruitful collaboration between two different countries allowed an invaluable exchange of MCH expertise and, more broadly, contributed to the elaboration of standardized and universally applicable MCH guidelines that will allow a better interaction between managers, the academic research world and the professional one. The investigation, by highlighting the problems inherent to the MCH, made it possible to identify the main open issues that need to be explored in future lines of research, such as the application of standards to a large number of cultural assets in an iterative, continuous and automatic way, in order to perfecting the standards; the search for automatic classification of raw data; the processing of collected data for the creation of relations, strategies and methods for the classification, integration and optimisation of heterogeneous data. Note de contenu : Chapter 1 - Introduction and premises
Chapter 2- State of the art
Chapter 3- Hypotheses and objectives
Chapter 4- Methodology and development
Chapter 5- Discussions on the results: Guidelines
Chapter 6- Conclusions and future lines of researchNuméro de notice : 24073 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD Thesis : Cultural and Environmental Heritage : Bologne : 2022 DOI : 10.4995/Thesis/10251/182419 En ligne : https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/182419 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102154 A method to produce metadata describing and assessing the quality of spatial landmark datasets in mountain area / Marie-Dominique Van Damme (2022)
Titre : A method to produce metadata describing and assessing the quality of spatial landmark datasets in mountain area Type de document : Article/Communication Auteurs : Marie-Dominique Van Damme , Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur Editeur : Göttingen : Copernicus publications Année de publication : 2022 Projets : CHOUCAS / Olteanu-Raimond, Ana-Maria Conférence : AGILE 2022, 25th international AGILE Conference on Geographic Information Science, Artificial intelligence in the service of geospatial technologies 14/06/2022 17/06/2022 Vilnius Lithuanie OA Proceedings Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Infrastructure de données
[Termes IGN] Alpes (France)
[Termes IGN] appariement de données localisées
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] données ouvertes
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] loisir
[Termes IGN] métadonnées géographiques
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] norme ISO
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] qualité des donnéesRésumé : (auteur) The increase of recreational activities in the mountains and a growing amount of websites proposing geographic data, offer new opportunities for societal needs such as mountain rescue, biodiversity monitoring, outdoor activities. However, the main issue with the websites data is the lack of metadata that minimizes its reuse outside the community that produced the data. The goal of this paper is to study and generate quality and descriptive metadata using ISO standards. To this end, we propose a method based on a common vocabulary such as an ontology and a data matching process. The first one allows to associate to each type of feature from an available geographic dataset an ontology class that will facilitate data matching, reproducibility of results and minimize semantic heterogeneity. The second one allows to define matching links between features representing the same entity in the real world and compute quality indicators based on the validated links. Finally, at the end of this process, we are able to generate descriptive and quality metadata. By following ISO standards and using the QualityML dictionary for measures, the metadata is serialized to XML and can finally be published as open source. Our approach was applied to five different landmark datasets in the French Alps region. New insights were acquired regarding positional accuracy and semantic granularity. Numéro de notice : C2022-027 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/agile-giss-3-17-2022 Date de publication en ligne : 10/06/2022 En ligne : https://doi.org/10.5194/agile-giss-3-17-2022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100928 Photogrammetric point clouds: quality assessment, filtering, and change detection / Zhenchao Zhang (2022)
Titre : Photogrammetric point clouds: quality assessment, filtering, and change detection Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Zhenchao Zhang, Auteur ; M. George Vosselman, Auteur ; Markus Gerke, Auteur ; Michael Ying Yang, Auteur Editeur : Enschede [Pays-Bas] : International Institute for Geo-Information Science and Earth Observation ITC Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie
NB : EMBARGO SUR LE TEXTE JUSQU'AU 1ER JUILLET 2022Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] appariement dense
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) 3D change detection draws more and more attention in recent years due to the increasing availability of 3D data. It can be used in the fields of land use / land cover (LULC) change detection, 3D geographic information updating, terrain deformation analysis, urban construction monitoring et al. Our motivation to study 3D change detection is mainly related to the practical need to update the outdated point clouds captured by Airborne Laser Scanning (ALS) with new point clouds obtained by dense image matching (DIM).
The thesis has three main parts. The first part, chapter 1, explains the motivation, providing a review of current ALS and airborne photogrammetry techniques. It also presents the research objectives and questions. The second part including chapter 2 and chapter 3 evaluates the quality of photogrammetric products and investigates their potential for change detection. The third part including chapter 4 and chapter 5 proposes two methods for change detection that meet different requirements.
To investigate the potential of using point clouds derived by dense matching for change detection, we propose a framework for evaluating the quality of 3D point clouds and DSMs generated by dense image matching. Our evaluation framework based on a large number of square patches reveals the distribution of dense matching errors in the whole photogrammetric block. Robust quality measures are proposed to indicate the DIM accuracy and precision quantitatively. The overall mean offset to the reference is 0.1 Ground Sample Distance (GSD); the maximum mean deviation reaches 1.0 GSD. We also find that the distribution of dense matching errors is homogenous in the whole block and close to a normal distribution based on many patch-based samples. However, in some locations, especially along narrow alleys, the mean deviations may get worse. In addition, the profiles of ALS points and DIM points reveal that the DIM profile fluctuates around the ALS profile. We find that the accuracy of DIM point cloud improves and that the noise level decreases on smooth ground areas when oblique images are used in dense matching together with nadir images.
Then we evaluate whether the standard LiDAR filters are effective to filter dense matching points in order to derive accurate DTMs. Filtering results on a city block show that LiDAR filters perform well on the grassland, along bushes and around individual trees if the point cloud is sufficiently precise. When a ranking filter is used on the point clouds before filtering, the filtering will identify fewer but more reliable ground points. However, some small objects on the terrain will be filtered out. Since we aim at obtaining accurate DTMs, the ranking filter shows its value in identifying reliable ground points. Based on the previous findings in DIM quality, we propose a method to detect building changes between ALS and photogrammetric data. Firstly, the ALS points and DIM points are split out and concatenated with the orthoimages. The multimodal data are normalized to feed into a pseudo-Siamese Neural network for change detection. Then, the changed objects are delineated through per-pixel classification and artefact removal. The change detection module based on a pseudo-Siamese CNN can quickly localize the changes and generate coarse change maps. The next module can be used in precise mapping of change boundaries. Experimental results show that the proposed pseudo-Siamese Neural network can cope with the DIM errors and output plausible change detection results. Although the point cloud quality from dense matching is not as fine as laser scanning points, the spectral and textural information provided by the orthoimages serve as a supplement.
Considering that the tasks of semantic segmentation and change detection are correlated, we propose SiamPointNet++ model to combine the two tasks in one framework. The method outputs a pointwise joint label for each ALS point. If an ALS point is unchanged, it is assigned a semantic label; If an ALS point is changed, it is assigned a change label. The sematic and change information are included in the joint labels with minimum information redundancy. The combined Siamese network learns both intra-epoch and inter-epoch features. Intra-epoch features are extracted at multiple scales to embed the local and global information. Inter-epoch features are extracted by Conjugated Ball Sampling (CBS) and concatenated to make change inference. Experiments on the Rotterdam data set indicate that the network is effective in learning multi-task features. It is invariant to the permutation and noise of inputs and robust to the data difference between ALS and DIM data. Compared with a sophisticated object-based method and supervised change detection, this method requires much less hyper-parameters and human intervention but achieves superior performance.
As a conclusion, the thesis evaluates the quality of dense matching points and investigates its potential of updating outdated ALS points. The two change detection methods developed for different applications show their potential in the automation of topographic change detection and point cloud updating. Future work may focus on improving the generalizability and interpretability of the proposed models.Numéro de notice : 20403 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD thesis : Geo-Information Science and Earth Observation : Enschede, university of Twente : 2022 DOI : 10.3990/1.9789036552653 Date de publication en ligne : 14/01/2022 En ligne : https://research.utwente.nl/en/publications/photogrammetric-point-clouds-quality [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100963 Spécification et qualité du réseau cyclable, application à la recherche d’itinéraires / Raphaël Bres (2022)
Titre : Spécification et qualité du réseau cyclable, application à la recherche d’itinéraires Type de document : Article/Communication Auteurs : Raphaël Bres, Auteur ; Veronika Peralta, Auteur ; Arnaud Le Guilcher , Auteur ; Thomas Devogele , Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur ; Cyril de Runz, Auteur Editeur : Ventabren : Inforsid Année de publication : 2022 Conférence : INFORSID 2022, 40e congrès Informatique des organisations et systèmes d'information et de décision 31/05/2022 03/06/2022 Dijon France OA Proceedings Importance : 4 p. Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] bicyclette
[Termes IGN] itinéraire
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] réseau de transport
[Termes IGN] spécification de produitRésumé : (auteur) [conclusion] Cet article propose une spécification du réseau cyclable permettant de tracer des itinéraires complets et analyse les principaux enjeux dans sa modélisation et construction. A travers un cas d’étude, nous avons illustré que ce réseau est représenté de différentes manières à travers différents outils de recommandation d’itinéraires. Les fournisseurs de données en France se concentrent prioritairement sur le réseau routier automobile, ce qui n’aide pas à une bonne structuration du réseau cyclable. Nous avons également relevé des problèmes de qualité de ces représentations, notamment l’absence de beaucoup de DSC [routes à double-sens cyclable : route à sens unique pour les véhicules motorisés, mais à double sens pour les cyclistes]. Numéro de notice : C2022-044 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-03868781 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102229 PermalinkConnecting family trees to construct a population-scale and longitudinal geo-social network for the U.S. / Caglar Koylu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 12 (December 2021)PermalinkModelling the impact of climate change on the occurrence of frost damage in Sitka spruce (Picea sitchensis) in Great Britain / A.A. Atucha-Zamkova in Forestry, an international journal of forest research, vol 94 n° 5 (December 2021)PermalinkLe Mont-Blanc mesuré au LiDAR héliporté / Mathieu Peyréga in XYZ, n° 169 (décembre 2021)PermalinkRelevés d’obstacles à la navigation aérienne au service de l’information aéronautique / Olivier de Joinville in XYZ, n° 169 (décembre 2021)PermalinkA semantics-based trajectory segmentation simplification method / Minshi Liu in Journal of Geovisualization and Spatial Analysis, vol 5 n° 2 (December 2021)PermalinkUtility-pole detection based on interwoven column generation from terrestrial mobile Laser scanner data / Siamak Talebi Nahr in Photogrammetric record, Vol 36 n° 176 (December 2021)PermalinkPoint-of-interest (POI) data validation methods: An urban case study / Lih Wei Yeow in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 11 (November 2021)PermalinkConsistency assessment for open geodata integration: an ontology-based approach / Linfang Ding in Geoinformatica, vol 25 n° 4 (October 2021)PermalinkDisaster Image Classification by Fusing Multimodal Social Media Data / Zhiqiang Zou in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 10 (October 2021)Permalink