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Titre : Content-based image retrieval for map georeferencing Type de document : Article/Communication Auteurs : Jonas Luft, Auteur ; Jochen Schiewe, Auteur Editeur : International Cartographic Association ICA - Association cartographique internationale ACI Année de publication : 2021 Collection : Proceedings of the ICA num. 4 Conférence : ICC 2021, 30th ICA international cartographic conference 14/12/2021 18/12/2021 Florence Italie Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] carte ancienne
[Termes IGN] carte numérisée
[Termes IGN] carte topographique
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] géoréférencement indirect
[Termes IGN] mesure de similitude
[Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenuRésumé : (auteur) In recent years, libraries have made great progress in digitising troves of historical maps with high-resolution scanners. Providing user-friendly information access for cultural heritage through spatial search and webGIS requires georeferencing of the hundreds of thousands of digitised maps. Georeferencing is usually done manually by finding “ground control points”, locations in the digital map image, whose identity is unambiguous and can easily be found in modern-day reference geodata/mapping data. To decide whether two symbols from different maps describe the same object, their semantic and spatial relations need to be matched. Automating this process is the only feasible way to georeference the immense quantities of maps in conceivable time. However, automated solutions for spatial matching quickly fail when faced with incomplete data – which is the greatest challenge when comparing maps of different ages or scales. These problems can be overcome by computing map similarity in the image domain. Treating maps as a special case of image processing allows efficient and robust matching and thus identification of geographical regions without the need to explicitly model semantics. We propose a method to encode worldwide reference VGI mapping data as image features, allowing the construction of an efficient lookup index. With this index, content-based image retrieval can be used for both geolocating a given map for georeferencing with high accuracy. We demonstrate our approach on hundreds of map sheets of different historical topographical survey map series, successfully georeferencing most of them within mere seconds. Numéro de notice : C2021-073 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Communication DOI : 10.5194/ica-proc-4-69-2021 Date de publication en ligne : 03/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.5194/ica-proc-4-69-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100007
Titre : Deep learning for feature based image matching Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Lin Chen, Auteur ; Christian Heipke, Directeur de thèse Editeur : Munich : Bayerische Akademie der Wissenschaften Année de publication : 2021 Collection : DGK - C, ISSN 0065-5325 num. 867 Importance : 159 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Diese Arbeit ist gleichzeitig veröffentlicht in: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz UniversitätHannoverISSN 0174-1454, Nr. 369, Hannover 2021Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] descripteur
[Termes IGN] image aérienne oblique
[Termes IGN] orientation d'image
[Termes IGN] orthoimageRésumé : (auteur) Feature based image matching aims at finding matched features between two or more images. It is one of the most fundamental research topics in photogrammetry and computer vision. The matching features area prerequisite for applications such as image orientation, Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) and robot vision. A typical feature based matching algorithm is composed of five steps: feature detection, affine shape estimation, orientation, description and descriptor matching. Today, the employment of deep neural network has framed those different steps as machine learning problems and the matching performance has been improved significantly. One of the main reasons why feature based image matching may still prove difficult is the complex change between different images, including geometric and radiometric transformations. If the change between images exceeds a certain level, it will also exceed the tolerance of those aforementioned separate steps and, in turn, cause feature based image matching to fail.
This thesis focuses on improving feature based image matching against large viewpoint and viewing direction change between images. In order to improve the feature based image matching performance under these circumstances, affine shape estimation, orientation and description are solved with deep learning architectures. In particular, Convolutional Neural Networks (CNN) are used. For the affine shape and orientation learning, the main contribution of this thesis is two fold. First, instead of a Siamese CNN, only one branch is needed and the loss is built based on the geometric measures calculated from the mean gradient or second moment matrix. Therefore, for each of the input patches, a global minimum, namely the canonical feature, exists. Second, both the affine shape and orientation are solved simultaneously within one network by combining the loss used for affine shape and orientation learning. To the best of the author’s knowledge, this is the first time these two modules are reported to have been successfully trained simultaneously. For the descriptor learning part, a new weak match is defined. For any input feature patch, a slightly transformed patch that lies far from the input feature patch in descriptor space is defined as a weak match feature. A weak match finder network is proposed to actively find these weak match features. In a following step, the found weak matches are used in the standard descriptor learning framework. In this way, the intra-variance of the appearance of matched feature patch pairs is explored in depth and, accordingly, the invariance of feature descriptors against viewpoint and viewing direction change is improved. The proposed feature based image matching method is evaluated on standard benchmarks and is used to solve for the parameters of image orientation. For the image orientation task, aerial oblique images are taken into account. Through analysis of the experiments conducted for small image blocks, it is shown that deep learning feature based image matching leads to more registered images, more reconstructed 3D points and a more stable block connection.Note de contenu : 1- Introduction
2- Basics
3- Related work
4- Deep learning feature representation
5- Experiments and results
6- Discussion
7- Conclusion and outlookNuméro de notice : 17673 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD dissertation : Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik : Hanovre : 2021 En ligne : https://dgk.badw.de/fileadmin/user_upload/Files/DGK/docs/c-867.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97999 Développement d’outils d’exploitation des archives photographiques aériennes de l’IGN pour caractériser l’évolution pluridécennale du littoral sur l’île de la Réunion / Adinane Oladjidé Ayichemi (2021)
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Titre : Développement d’outils d’exploitation des archives photographiques aériennes de l’IGN pour caractériser l’évolution pluridécennale du littoral sur l’île de la Réunion Type de document : Mémoire Auteurs : Adinane Oladjidé Ayichemi, Auteur Editeur : Le Mans : Ecole Supérieure des Géomètres et Topographes ESGT Année de publication : 2021 Importance : 87 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire présenté en vue d'obtenir le diplome d'Ingénieur CNAM Spécialité Géomètre et TopographeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] catastrophe naturelle
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] géomorphologie locale
[Termes IGN] géoréférencement
[Termes IGN] image ancienne
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] photographie aérienne
[Termes IGN] prévention des risques
[Termes IGN] Réunion, île de la
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] superposition d'imagesIndex. décimale : ESGT Mémoires d'ingénieurs de l'ESGT Résumé : (auteur) Pour anticiper l’ampleur des futures catastrophes naturelles, il est courant de revisiter les changements morphologiques liés aux événements passés enregistrés. La Réunion est une île très exposée aux risques naturels majeurs, notamment les cyclones et les mouvements de terrain, qui perturbent sa vie sociale et économique. Les photographies aériennes historiques offrent aujourd’hui une opportunité pour suivre et décrire l’évolution du paysage grâce à la photogrammétrique moderne. Nous exploitons les archives disponibles pour créer et analyser des modèles numériques de surface en vue de quantifier les effets cycloniques dans la rivière des Galets à la Réunion. Dans ce processus de chasse aux changements locaux, un enregistrement robuste des séquences de campagne et un géoréférencement précis sont des facteurs limitatifs clés. Le co-alignement des photographiques issues de deux différentes missions encadrant un cyclone est effectué afin de limiter les erreurs liées à la distorsion des modèles générés lorsqu’ils seront comparés. À l’aide de la carte des zones stéréo-optimales des missions, que nous avons créée, les régions les plus prioritaires ont été repérées pour identifiés des détails topographiques persistants. Ces détails sont relevés par GNSS pour géoréférencer nos modèles. Une évaluation de la qualité des modèles créés est effectuée afin de garantir dans quelle mesure ils sont exploitables pour détecter des changements morphologiques dans la zone d’intérêt. Note de contenu : 1- Contexte scientifique
2- Rapatriement des données brutes
3- Préparation des données nécessaires pour le calcul photogrammétrique
4- Création des MNS et orthophtos
ConclusionNuméro de notice : 28696 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur ESGT Organisme de stage : Bureau de recherches géologiques et minières BRGM En ligne : https://dumas.ccsd.cnrs.fr/MEMOIRES-CNAM/dumas-03526338v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100467 Dynamics of inundation events in the rivers-estuaries-ocean continuum in Bengal delta : synergy between hydrodynamic modelling and spaceborne remote sensing / Md Jamal Uddin Kahn (2021)
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Titre : Dynamics of inundation events in the rivers-estuaries-ocean continuum in Bengal delta : synergy between hydrodynamic modelling and spaceborne remote sensing Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Md Jamal Uddin Kahn, Auteur ; Fabien Durand, Directeur de thèse ; Laurent Testut, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2021 Importance : 167 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse présentée en vue de l’obtention du Doctorat en Océan, Atmosphère, Climat, de l’Université de ToulouseLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Bengale, golfe du
[Termes IGN] cyclone
[Termes IGN] delta
[Termes IGN] estran
[Termes IGN] gestion des risques
[Termes IGN] hydrodynamique
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] marée océanique
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] niveau moyen des mers
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] submersion marineIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) The Bengal delta is the largest in the world. It is formed by the confluence of three transboundary rivers - Ganges, Brahmaputra, and Meghna. Flooding induced by large seasonal continental discharge, strong tide, and frequent deadly storm surges, regularly strikes this densely populated (density > 1000 person/km2), low-lying coastal region ( Note de contenu : 1. Introduction and Motivation
1.1 Introduction
1.2 The river deltas
1.3 Inundation in the Bengal delta
1.4 Bengal delta continuum and knowledge gaps
1.5 Scientific questions and study approach
1.6 Organization of the thesis
2. Hydrodynamic Modeling: Data and Methods
2.1 Introduction
2.2 Bathymetry assembly
2.3 Observations
2.4 Modelling framework
2.5 Model forcings and boundary condition
2.6 Assessment of tide
3. Intertidal Topography: Synergy Between Remote Sensing and Tidal Mod?elling
3.1 Introduction
3.2 Shoreline detection with Sentinel-2 imagery
3.3 Vertical referencing with tidal model
3.4 Results
3.5 Discussion
3.6 Conclusion
4. Coastal Tide: From the Present to the Future
4.1 Introduction
4.2 Observed trend in tidal range: The example of Hiron Point
4.3 Tidal model in the Bay of Bengal
4.4 Projected changes in tidal range in the Bengal delta
4.5 Tidal range evolution along the estuaries
4.6 Discussion
4.7 Conclusions
5. Storm Surge Modeling: A Case Study of Recent Super Cyclone Amphan
5.1 Introduction
5.2 Storm surge and inundation processes in the Bay of Bengal
5.3 Atmospheric evolution of cyclone Amphan
5.4 Storm surge model and performance
5.5 Near real-time storm surge forecasting
5.6 Discussion
5.7 Conclusions
5.8 Appendix
6. Storm Surge Hazard: A Probabilistic-Deterministic Approach
6.1 Introduction
6.2 Storm surge model
6.3 Probabilistic-deterministic cyclone ensemble
6.4 Storm surge hazard
6.5 Discussion
6.6 Conclusions and perspective
7. Conclusions and Perspectives for Future Work
7.1 Conclusion
7.2 Overview
7.3 Summary of conclusions and impacts
7.4 Future Research Perspectives
7.5 Transferrable lessons and concluding remarksNuméro de notice : 26768 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Océan, Atmosphère, Climat : Toulouse : 2021 Organisme de stage : Laboratoire d'Etudes en Géophysique et Océanographie Spatiales LEGOS nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 06/01/2022 En ligne : https://tel.hal.science/tel-03514722/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99866 Elevation models for reproducible evaluation of terrain representation / Patrick Kennelly in Cartography and Geographic Information Science, vol 48 n° 1 (January 2021)
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[article]
Titre : Elevation models for reproducible evaluation of terrain representation Type de document : Article/Communication Auteurs : Patrick Kennelly, Auteur ; Tom Patterson, Auteur ; Bernhard Jenny, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 63 - 77 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] altitude
[Termes IGN] données multiéchelles
[Termes IGN] figuré du terrain
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] réalité de terrain
[Termes IGN] relief
[Termes IGN] représentation du relief
[Termes IGN] reproductibilité
[Termes IGN] visualisation de donnéesRésumé : (auteur) This paper proposes elevation models to promote, evaluate, and compare various terrain representation techniques. Our goal is to increase the reproducibility of terrain rendering algorithms and techniques across different scales and landscapes. We introduce elevation models of varying terrain types, available to the user at no cost, with minimal common data imperfections such as missing data values, resampling artifacts, and seams. Three multiscale elevation models are available, each consisting of a set of elevation grids, centered on the same geographic location, with increasing cell sizes and spatial extents. We also propose a collection of single-scale elevation models of archetypal landforms including folded ridges, a braided riverbed, active and stabilized sand dunes, and a volcanic caldera. An inventory of 78 publications with a total of 155 renderings illustrating terrain visualization techniques guided the selection of landform types in the elevation models. The benefits of using the proposed elevation models include straightforward comparison of terrain representation methods across different publications and better documentation of the source data, which increases the reproducibility of terrain representations. Numéro de notice : A2021-715 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2020.1830856 Date de publication en ligne : 04/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2020.1830856 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96459
in Cartography and Geographic Information Science > vol 48 n° 1 (January 2021) . - pp 63 - 77[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 032-2021011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible PermalinkPermalinkPermalinkExploiting multi-camera constraints within bundle block adjustment: an experimental comparison / Eleonora Maset (2021)
PermalinkGeomorphic analysis of Xiadian buried fault zone in Eastern Beijing plain based on SPOT image and unmanned aerial vehicle (UAV) data / Yanping Wang in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 12 n° 1 (2021)
PermalinkGeoreferencing with self-calibration for airborne full-waveform Lidar data using digital elevation model / Qinghua Li in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 1 (January 2021)
PermalinkPermalinkImproving GEDI footprint geolocation using a high resolution digital terrain model / Anouk Schleich (2021)
PermalinkImproving traffic sign recognition results in urban areas by overcoming the impact of scale and rotation / Roholah Yazdan in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 171 (January 2021)
PermalinkPermalinkModélisation et raisonnement spatial flou pour l’aide à la localisation de victimes en montagne / Mattia Bunel (2021)
PermalinkModélisation et reconstitution 3D de vestiges du Struthof en relation avec le PCR à partir d’éléments historiques / Yassine Seddik (2021)
PermalinkModelling and building of a graph database of multi-source landmarks to help emergency mountain rescuers / Véronique Gendner (2021)
PermalinkPermalinkPermalinkOptimisation et développement des solutions photogrammétriques pour la réalisation des relevés de façade au sein du cabinet ELLIPSE Géomètres-Experts / Guillaume Jeannin (2021)
PermalinkOptimisation des protocoles de numérisation 3D multi-capteurs et de fusion de données hétérogènes au sein de l'entreprise Premier plan / Elisa Gautron (2021)
PermalinkPermalinkProduction et mise à jour d’un produit BD Forêt V3 par apprentissage profond / Sébastien Giordano (2021)
PermalinkProgrammation d’un système de scannage multiple pilotable et mise en place de tests de qualité pour l’optimisation d’une chaîne de traitement photogrammétrique / Augustin Cosson (2021)
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