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Discrimination of different sea ice types from CryoSat-2 satellite data using an Object-based Random Forest (ORF) / Su Shu in Marine geodesy, Vol 43 n° 3 (May 2020)
[article]
Titre : Discrimination of different sea ice types from CryoSat-2 satellite data using an Object-based Random Forest (ORF) Type de document : Article/Communication Auteurs : Su Shu, Auteur ; Xinghua Zhou, Auteur ; Zhanchi Liu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 213 - 233 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] Arctique, océan
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] forme d'onde
[Termes IGN] glace de mer
[Termes IGN] image CryosatRésumé : (Auteur) Sea ice type is one of the most sensitive variables in Arctic sea ice monitoring, and it is important for the retrieval of ice thickness. In this study, we analyzed various waveform features that characterize the echo waveform shape and Sigma0 (i.e., backscatter coefficient) of CryoSat-2 synthetic aperture radar altimeter data over different sea ice types. Arctic and Antarctic Research Institute operational ice charts were input as reference. An object-based random forest (ORF) classification method is proposed with overall classification accuracy of 90.1%. Accuracy of 92.7% was achieved for first-year ice (FYI), which is the domain ice type in the Arctic. Accuracy of 76.7% was achieved at the border of FYI and multiyear ice (MYI), which is better than current state-of-the-art methods. Accuracy of 83.8% was achieved for MYI. Results showed the overall accuracy of the ORF method was increased by ∼8% in comparison with other methods, and the classification accuracy at the border of FYI and MYI was increased by ∼10.5%. Nevertheless, ORF classification performance might be influenced by the selected waveform features, snow loading, and the ability to distinguish sea ice from leads. Numéro de notice : A2020-183 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01490419.2019.1671560 Date de publication en ligne : 21/10/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/01490419.2019.1671560 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94971
in Marine geodesy > Vol 43 n° 3 (May 2020) . - pp 213 - 233[article]Exploring the potential of deep learning segmentation for mountain roads generalisation / Azelle Courtial in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 5 (May 2020)
[article]
Titre : Exploring the potential of deep learning segmentation for mountain roads generalisation Type de document : Article/Communication Auteurs : Azelle Courtial , Auteur ; Achraf El Ayedi, Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; Xiang Zhang, Auteur Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : n° 338 ; 21 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] 1:25.000
[Termes IGN] 1:250.000
[Termes IGN] Alpes (France)
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] données routières
[Termes IGN] données vectorielles
[Termes IGN] généralisation automatique de données
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] route
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] symbole graphique
[Termes IGN] virage
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) Among cartographic generalisation problems, the generalisation of sinuous bends in mountain roads has always been a popular one due to its difficulty. Recent research showed the potential of deep learning techniques to overcome some remaining research problems regarding the automation of cartographic generalisation. This paper explores this potential on the popular mountain road generalisation problem, which requires smoothing the road, enlarging the bend summits, and schematising the bend series by removing some of the bends. We modelled the mountain road generalisation as a deep learning problem by generating an image from input vector road data, and tried to generate it as an output of the model a new image of the generalised roads. Similarly to previous studies on building generalisation, we used a U-Net architecture to generate the generalised image from the ungeneralised image. The deep learning model was trained and evaluated on a dataset composed of roads in the Alps extracted from IGN (the French national mapping agency) maps at 1:250,000 (output) and 1:25,000 (input) scale. The results are encouraging as the output image looks like a generalised version of the roads and the accuracy of pixel segmentation is around 65%. The model learns how to smooth the output roads, and that it needs to displace and enlarge symbols but does not always correctly achieve these operations. This article shows the ability of deep learning to understand and manage the geographic information for generalisation, but also highlights challenges to come. Numéro de notice : A2020-295 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi9050338 Date de publication en ligne : 25/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi9050338 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95131
in ISPRS International journal of geo-information > vol 9 n° 5 (May 2020) . - n° 338 ; 21 p.[article]Improved arctic ocean mass variability inferred from time-variable gravity with constraints and dual leakage correction / Dapeng Mu in Marine geodesy, Vol 43 n° 3 (May 2020)
[article]
Titre : Improved arctic ocean mass variability inferred from time-variable gravity with constraints and dual leakage correction Type de document : Article/Communication Auteurs : Dapeng Mu, Auteur ; Tianhe Xu, Auteur ; Guochang Xu, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 269 - 284 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie physique
[Termes IGN] Arctique, océan
[Termes IGN] données GRACE
[Termes IGN] harmonique sphérique
[Termes IGN] marée océaniqueRésumé : (Auteur) The ocean mass variability inferred from Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) satellites mission is challenged by the stripes and the leakage across land-ocean boundary. The recently released GRACE mascons solutions are advanced by applying constraints that remove efficiently the stripes and dual leakage correction that restores the coastal ocean mass variability. Here we quantitatively evaluate the improvement in the Arctic Ocean mass variability by GRACE mascons. To do so, we compare the combination of GRACE solutions (including the mascons solutions and traditional spherical harmonic coefficients (SHCs) solutions) and the steric estimates against the altimeter observations. Our results suggest that mascons solutions produce stronger correlations compared to SHCs solutions, especially along the coastal zone, indicating the importance of the dual leakage correction. Stronger correlation is produced by the mascons over a small basin in the interior of the Arctic Ocean, suggesting that mascons solutions deliver better ocean mass variability than the SHCs solutions. Since the comparisons are carried out over two sub-basins, we conclude that mascons are able to provide better regional ocean mass variability that may have implications for regional sea level budget, in particular over the coastal zone. Numéro de notice : A2020-185 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01490419.2020.1711832 Date de publication en ligne : 17/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/01490419.2020.1711832 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94975
in Marine geodesy > Vol 43 n° 3 (May 2020) . - pp 269 - 284[article]Incorporating Sentinel-1 SAR imagery with the MODIS MCD64A1 burned area product to improve burn date estimates and reduce burn date uncertainty in wildland fire mapping / Kristofer Lasko in Geocarto international, vol 35 n° 6 ([01/05/2020])
[article]
Titre : Incorporating Sentinel-1 SAR imagery with the MODIS MCD64A1 burned area product to improve burn date estimates and reduce burn date uncertainty in wildland fire mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Kristofer Lasko, Auteur Année de publication : 2020 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Asie du sud-est
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] dynamique de la végétation
[Termes IGN] image Aqua-MODIS
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] incendie de forêt
[Termes IGN] incertitude temporelle
[Termes IGN] Laos
[Termes IGN] qualité de l'air
[Termes IGN] Thaïlande
[Termes IGN] zone sinistréeRésumé : (auteur) Wildland fires result in a unique signal detectable by multispectral remote sensing and synthetic aperture radar (SAR). However, in many regions, such as Southeast Asia, persistent cloud cover and aerosols temporarily obstruct multispectral satellite observations of burned area, including the MODIS MCD64A1 Burned Area Product (BAP). Multiple days between cloud free pre- and post-burn MODIS observations result in burn date uncertainty. We incorporate cloud-penetrating, C-band SAR-with the MODIS MCD64A1 BAP in Southeast Asia, to exploit the strengths of each dataset to better estimate the burn date and reduce the potential burn date uncertainty range. We incorporate built-in quality control using MCD64A1 to reduce erroneous pixel updating. We test the method over part of Laos and Thailand during April 2016 and found average uncertainty reduction of 4.5 d, improving 15% of MCD64A1 pixels. A new BAP could improve monitoring temporal trends of wildland fires, air quality studies and monitoring post-fire vegetation dynamics. Numéro de notice : A2020-226 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1608592 Date de publication en ligne : 10/06/2019 En ligne : https://doi.org/https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1608592 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94948
in Geocarto international > vol 35 n° 6 [01/05/2020][article]De l’intérêt des cartographies de végétation pour l’apport de connaissance sur la f!ore menacée. L’exemple de la vallée de la Saône aval (01 et 69) / Mathias Voirin in Nouvelles Archives de la Flore jurassienne et du nord-est de la France, n° 18 (2020)
[article]
Titre : De l’intérêt des cartographies de végétation pour l’apport de connaissance sur la f!ore menacée. L’exemple de la vallée de la Saône aval (01 et 69) Type de document : Article/Communication Auteurs : Mathias Voirin, Auteur ; Eric Boucard, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 91 - 114 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] phytosociologie
[Termes IGN] Saône (rivière)
[Termes IGN] site Natura 2000
[Termes IGN] unité phytosociologique
[Vedettes matières IGN] Ecologie forestièreRésumé : (auteur) En 2019 et 2020, la réalisation de deux cartographies de végétations (à l’association) sur deux sites Natura 2000 de la vallée de la Saône aval par les auteurs, sur une surface cumulée de 5 500 ha, et ce, dans le cadre de marchés publics, a permis de compiler un nombre important d’observations de plantes patrimoniales dont certaines très rares et inscrites sur liste rouge en Rhône-Alpes. Les auteurs dressent un catalogue des espèces recensées les plus patrimoniales par commune. Les associations phytosociologiques dans lesquelles ces espèces ont été observées, sont également indiquées. Les auteurs montrent aussi que, grâce à une pression d’observation importante et un parcours systématique de chaque parcelle, de nombreuses observations d’espèces patrimoniales ont pu être faites dont beaucoup inédites, permettant d’actualiser leur répartition, qu’il s’agisse d’espèces très menacées comme: Crypsis Alopecuroides, ... Quelques cartes de répartition à l’échelle du Val de Saône rhône-alpin illustrent ces informations. Numéro de notice : A2020-886 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET Nature : Article DOI : sans En ligne : https://cbnfc-ori.org/espace-documentation/de-l-interet-des-cartographies-de-veg [...] Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103079
in Nouvelles Archives de la Flore jurassienne et du nord-est de la France > n° 18 (2020) . - pp 91 - 114[article]Intertidal topography mapping using the waterline method from Sentinel-1 & -2 images: The examples of Arcachon and Veys Bays in France / Edward Salameh in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 163 (May 2020)PermalinkJoint inversion of GPS and high-resolution GRACE gravity data for the 2012 Wharton basin earthquakes / Michel Diament in Journal of geodynamics, vol 136 (May 2020)PermalinkOptimal lowest astronomical tide estimation using maximum likelihood estimator with multiple ocean models hybridization / Mohammed El-Diasty in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 5 (May 2020)PermalinkTephra mass eruption rate from ground-based X-band and L-band microwave radars during the November 23, 2013, Etna Paroxysm / Frank S. Marzano in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 5 (May 2020)PermalinkWhat Is threatening forests in protected areas? A global assessment of deforestation in protected areas, 2001–2018 / Christopher M. Wade in Forests, vol 11 n° 5 (May 2020)PermalinkLa croissance des forêts et les changements environnementaux / François Lebourgeois in Sciences, eaux & territoires, n° 33 (avril 2020)PermalinkL’inventaire forestier national pour un suivi permanent, multi-échelles et multi-thématiques de la forêt française et des ressources bois mobilisables / Antoine Colin in Sciences, eaux & territoires, n° 33 (avril 2020)PermalinkLa télédétection aéroportée pour la gestion des territoires forestiers de montagne / Jean-Matthieu Monnet in Sciences, eaux & territoires, n° 33 (avril 2020)PermalinkAnalytic hierarchy process based spatial biodiversity impact assessment model of highway broadening in Sikkim Himalaya / Polash Banerjee in Geocarto international, vol 35 n° 5 ([01/04/2020])PermalinkGenetic variation of introduced red oak (Quercus rubra) stands in Germany compared to North American populations / Tim Pettenkofer in European Journal of Forest Research, vol 139 n° 2 (April 2020)Permalink